CN106767814B - 一种基于双中性点矢量的天空偏振三维定姿方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于双中性点矢量的天空偏振三维定姿方法。首先，利用偏振图像传感器获取像空间坐标系下双中性点矢量w1、w2，再根据中性点模型获取地理系下双中性点矢量U1、U2，最后以双中性点矢量建立坐标系，通过在像空间坐标系和地理系下的正交坐标基的转换，实现传感器的三维姿态解算。本发明提出的天空偏振三维定姿方法，对环境的适应性好，可实现无源、无辐射、全自主导航。

Description

一种基于双中性点矢量的天空偏振三维定姿方法
技术领域
本发明涉及一种基于双中性点矢量的天空偏振三维定姿方法，为研究天空偏振模式提供了一种新的思路，且可作为天空偏振导航的基础。
背景技术
生物学家发现天空偏振光可以作为生物导航的依据，后续研究发现，天空光经大气散射之后具有相对稳定的偏振模式，蕴涵着丰富的导航信息，自然界很多生物都能利用天空偏振光进行导航或者进行辅助导航。偏振导航机制是一种非常有效的导航手段，具有无源、无辐射、自主性强等特点，能够为复杂环境下的导航任务提供新的解决途径。
研究生物仿生导航，是21世纪导航技术发展的一个新方向。大气偏振模式的对称性以及理想环境下的大气瑞利散射模型都成为了偏振导航的依据，但这两者都有一定的局限性，前者只能实现二维导航，后者对环境的适应性较差。目前基于天空偏振定姿的方法多基于这两种依据。基于大气偏振中性点的导航定位方法，专利号：201510044262.2，利用两中性点连线在太阳子午线上这一特征来实现定向，即利用大气偏振的对称性来实现定向，只能输出偏航角，另外两种姿态信息无法测量。一种基于偏振光传感器的航姿测定方法，专利号：201410628075.4，通过对基于瑞利散射和实际测量的入射光最大偏振方向之间的误差进行互补滤波，从而输出航向角，但这种方法的准确性依旧依赖于理想的瑞利散射模型，受环境影响大，且偏振只提供偏航角这一姿态信息。基于大气偏振模式空间特性的三维姿态获取，专利号：201210005641.7，通过对天空多点采样结果特征响应矩阵的解算来获取传感器的三维姿态信息，数据量大，计算复杂，且在复杂天气环境下特征响应关系难以寻找。
发明内容
本发明的技术解决问题是：克服现有技术的不足，提供一种基于双中性点矢量的天空偏振三维定姿方法，利用偏振图像传感器获取像空间坐标系下双中性点矢量w1、w2，再根据中性点模型获取地理系下双中性点矢量U1、U2，以双中性点矢量建立坐标系，通过在像空间坐标系和地理系下的正交坐标基的转换，实现传感器的三维姿态解算。
本发明的技术解决方案为：一种基于双中性点矢量的天空偏振三维定姿方法，通过下列步骤实现：
(1)利用偏振图像传感器获取像空间坐标系下双中性点矢量w1、w2；
(2)根据中性点模型获取地理系下双中性点矢量U1、U2；
(3)以双中性点矢量建立坐标系，通过在像空间坐标系和地理系下的正交坐标基的转换，实现传感器的三维姿态解算。
所述步骤(1)偏振图像传感器获取的像空间坐标系下双中性点矢量w1、w2分别为：
其中，w1、w2为像空间坐标系下的双中性点矢量，σ1、σ2分别为两中性点与像空间坐标系原点连线与偏振图像传感器光轴之间的夹角，表示为(x1c,y1c)、(x2c,y2c)分别为偏振图像传感器获取的两中性点在像平面中的坐标，f为偏振图像传感器镜头的焦距；r1、r2分别为两中性点在成像面内的辐角，表示为 同样，(x1c,y1c)、(x2c,y2c)分别为偏振图像传感器获取的两中性点在像平面中的坐标。
所述步骤(2)根据中性点模型获取地理系下双中性点矢量U1、U2分别为：
其中，U1、U2分别为地理系下的双中性点矢量；和分别为两中性点在地理系下的高度角和方位角，可通过中性点模型获取两中性点的赤纬角δ1、δ2和时角Ω1、Ω2，再通过坐标系转换获取两中性点在地理系下的高度角和方位角过程如下：
其中，δ1、δ2和Ω1、Ω2分别为两中性点的赤纬角和时角，由中性点模型获得；φ为偏振图像传感器所在的地理纬度。
所述步骤(3)中设计的三维姿态解算算法如下：
其中，Cmh为图像传感器的姿态转换矩阵；Ccm为以两中性点矢量建立的坐标系Sc到像空间坐标系的姿态转换矩阵，表示为其中，[a b c]为Sc在像空间坐标系下的正交坐标基，a、b、c表示为：其中，w1、w2为像空间坐标系下的双中性点矢量；Cch为以两中性点矢量建立的坐标系Sc到地理系的姿态转换矩阵，表示为其中，[A B C]为Sc在地理系下的正交坐标基，A、B、C表示为：其中，U1、U2为地理系下的双中性点矢量。
本发明与现有技术相比的优点在于：
(1)本发明提出的一种基于双中性点矢量的天空偏振三维定姿方法，通过图像坐标系和模型获取的双中性点矢量的转换可以获得传感器的三维姿态，简单易实现，且能实现无源、无辐射、自主导航。
(2)本发明提出的一种基于双中性点矢量的天空偏振三维定姿方法，具有较低的算法复杂度和解算度，可以有效的减小数据的计算量，实现在线快速导航。
附图说明
图1为本发明所述流程图；
图2为本发明涉及的地理系下的双中性点矢量示意图；
图3为本发明涉及的像空间坐标系下的双中性点矢量示意图；
图4为本发明涉及的坐标轴旋转示意图。
具体实施方式
如图1所示，本发明的具体实现步骤如下：
步骤(1)中，偏振图像传感器获取的像空间坐标系下双中性点矢量w1、w2分别为：
其中，w1、w2为像空间坐标系下的双中性点矢量(如图2所示，图中s1、s2分别表示两中性点，s1'、s'2分别为两中性点在像平面上的投影，o为相机光心，o'为像平面坐标系的原点，o到o'的距离即为偏振图像传感器焦距f)，σ1、σ2分别为两中性点与像空间坐标系原点连线与偏振图像传感器光轴之间的夹角，表示为(x1c,y1c)、(x2c,y2c)分别为偏振图像传感器获取的两中性点在像平面中的坐标，f为偏振图像传感器镜头的焦距；r1、r2分别为两中性点在成像面内的辐角，表示为 同样，(x1c,y1c)、(x2c,y2c)分别为偏振图像传感器获取的两中性点在像平面中的坐标。
步骤(2)中，根据中性点模型获取地理系下双中性点矢量U1、U2分别为：
其中，U1、U2分别为地理系下的双中性点矢量(如图3所示，图中O为偏振图像传感器所在的位置，s1、s2分别表示两中性点，中性点的高度角为中性点矢量与水平面之间的夹角，方位角为中性点在水平面上的投影与正北方向的夹角)；和分别为两中性点在地理系下的高度角和方位角，可通过中性点模型获取两中性点的赤纬角δ1、δ2和时角Ω1、Ω2，再通过坐标系转换获取两中性点在地理系下的高度角和方位角过程如下：
其中，δ1、δ2和Ω1、Ω2分别为两中性点的赤纬角和时角，由中性点模型获得；φ为偏振图像传感器所在的地理纬度。
步骤(3)中，设计的三维姿态解算算法如下：
其中，Cmh为图像传感器的姿态转换矩阵(如图4所示，图中表示出图像传感器的姿态转换过程，可看作沿x、y、z三个轴旋转，旋转的角度分别为横滚角、俯仰角和偏航角)；Ccm为以两中性点矢量建立的坐标系Sc到像空间坐标系的姿态转换矩阵，表示为其中，[a b c]为Sc在像空间坐标系下的正交坐标基，a、b、c表示为：其中，w1、w2为像空间坐标系下的双中性点矢量；Cch为以两中性点矢量建立的坐标系Sc到地理系的姿态转换矩阵，表示为其中，[A B C]为Sc在地理系下的正交坐标基，A、B、C表示为：其中，U1、U2为地理系下的双中性点矢量。
本发明说明书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。

Claims (3)

1.一种基于双中性点矢量的天空偏振三维定姿方法，其特征在于包括以下步骤：
(1)利用偏振图像传感器获取像空间坐标系下双中性点矢量w1、w2；
(2)根据中性点模型获取地理系下双中性点矢量U1、U2；
(3)以双中性点矢量建立坐标系，通过在像空间坐标系和地理系下的正交坐标基的转换，实现传感器的三维姿态解算，算法如下：
其中，Cmh为图像传感器的姿态转换矩阵；Ccm为以两中性点矢量建立的坐标系Sc到像空间坐标系的姿态转换矩阵，表示为其中，为Sc在像空间坐标系下的正交坐标基，a、b、c表示为：其中，w1、w2为像空间坐标系下的双中性点矢量；Cch为以两中性点矢量建立的坐标系Sc到地理系的姿态转换矩阵，表示为其中，为Sc在地理系下的正交坐标基，A、B、C表示为：其中，U1、U2为地理系下的双中性点矢量。
2.根据权利要求1所述的一种基于双中性点矢量的天空偏振三维定姿方法，其特征在于：所述步骤(1)偏振图像传感器获取的像空间坐标系下双中性点矢量w1、w2分别为：
其中，w1、w2为像空间坐标系下的双中性点矢量，σ1、σ2分别为两中性点与像空间坐标系原点连线与偏振图像传感器光轴之间的夹角，表示为(x1c,y1c)、(x2c,y2c)分别为偏振图像传感器获取的两中性点在像平面中的坐标，f为偏振图像传感器镜头的焦距；r1、r2分别为两中性点在成像面内的辐角，表示为 同样，(x1c,y1c)、(x2c,y2c)分别为偏振图像传感器获取的两中性点在像平面中的坐标。
3.根据权利要求1所述的一种基于双中性点矢量的天空偏振三维定姿方法，其特征在于：所述步骤(2)根据中性点模型获取地理系下双中性点矢量U1、U2分别为：
其中，U1、U2分别为地理系下的双中性点矢量；和分别为两中性点在地理系下的高度角和方位角，可通过中性点模型获取两中性点的赤纬角δ1、δ2和时角Ω1、Ω2，再通过坐标系转换获取两中性点在地理系下的高度角和方位角过程如下：
其中，δ1、δ2和Ω1、Ω2分别为两中性点的赤纬角和时角，由中性点模型获得；φ为偏振图像传感器所在的地理纬度。
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偏振光辅助定姿在基于光流自主导航中的应用;黄显林等;《传感器与微系统》;20111231;第30卷(第1期);全文

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