CN109059898A - 一种偏振光导航传感器及天空偏振光导航方法 - Google Patents

Abstract

一种偏振光导航传感器及应用所述导航传感器进行天空偏振光导航的方法。所述偏振光导航传感器包括：镜头、滤光片、偏振转换器、偏振片和图像传感器；经过镜头成像、滤光片滤光后的入射线偏振光通过偏振转换器转换为矢量光束，然后经过偏振片检偏后在图像传感器的感光平面上呈现光强分布。本偏振光导航传感器充分利用天空偏振光分布特点和偏振转换器将偏振光束转换为矢量光束的特点，对天空一次成像，根据光强分布计算传感器体轴与太阳子午线之间的夹角，克服当前成像式偏振光导航传感器结构复杂、实时性差、测角精度不理想等问题，具有结构简单，鲁棒性好，测角精度高等特点。

Description

一种偏振光导航传感器及天空偏振光导航方法

技术领域

本发明的应用属于偏振光导航技术领域，特别涉及一种偏振光导航传感器及天空偏振光导航方法。

背景技术

偏振光导航作为一种新型导航技术，具有无累积误差、自主性强、不易受外界干扰且系统简单等优点，不仅具有单独完成导航定位功能的潜能，还可以与其他导航传感器实现组合导航，保证导航的准确性。当前，偏振光导航传感器主要包含基于光电二极管的点源式偏振光传感器和基于相机的成像式偏振光传感器。其中，点源式偏振光传感器具有结构简单，实时性好等优点，但是其环境适应性差，容易受云层、太阳直射等的影响；成像式偏振光导航传感器，具有适应性强，鲁棒性高等优点，但是当前成像式偏振光导航传感器需要单个相机拍摄偏振片处于不同方位时天空的图像，或者多个相机同时对天空成像，导致前一途径实时性差，后一途径传感器结构复杂且图像需要配准等问题。现有技术中公开的专利号：(CN105203102A)，提出一种基于S波片、偏振片、手持式光场相机的单通道成像式偏振光传感器，解决单个相机多次拍照的实时性问题。其中，S波片放到光圈处，且用到手持光场相机。该手持式光场相机是一种在普通相机的光敏感元件前安装有微透镜阵列的新型成像器件，由于微透镜阵列的存在，手持式光场相机在对天空拍摄时每个微透镜都将某个特定视点下的天区成像为弥散光斑，将该弥散光斑按照不同区域分割利用，实现天空同一视点不同偏振方向下图像的获取，一次成像完成大视场天空偏振模式探测的目的。但是，该传感器将每个微透镜作为探测单元，牺牲图像分辨率，影响测角精度。

此外，现有技术中，点源式偏振光传感器测角大致有三种模式：单通道扫描模式、多通道扩展扫描模式、多通道联立模式。第一种模式属于单通道分时测量，主要是在载体的旋转过程中，仅需要一个方向的偏振敏感对立单元就足以确定载体的方向。这一模式结构形式简便，易于光电实现，但是存在不足：由于局部极大值附近的响应曲线非常平坦，从而使极大值位置的检测不精确，且实时性较差。第二种模式，属于多通道分时测量装置，利用另外两个偏振对立单元提取的信号对于局部极大值区域进行精微调制，有效解决第一种模式偏振光强极大值位置的检测不精确问题，但是未能解决实时性问题。第三种模式就是直接利用三个通道的光强值进行偏振角的解算，实时性好，但是测角精度差。成像式偏振光传感器测角与点源式偏振光传感器测角的第三种模式类似：根据传感器不同方向偏振光敏感单元，获取不同光强值，求解I、k、(分别代表入射光的光强值、偏振度和方位角)或者求解斯托克斯矢量[I Q U V]，进而得到测量点的偏振度和偏振角。但是，当入射偏振光偏振方向相对于传感器发生变化时，偏振光通过不同方向偏振敏感单元，偏振光强的变化率不同，处于偏振光强变化率较小处的偏振敏感单元得到的光强值会影响测量精度。

发明内容

为解决上述问题，本发明提出了一种偏振光导航传感器及天空偏振光导航方法，以克服当前成像式偏振光导航传感器结构复杂或者实时性差等问题。

本发明的第一方面提供了一种偏振光导航传感器，包括：镜头、滤光片、偏振转换器、偏振片和图像传感器；

从镜头的正前方向观察，依次是镜头、滤光片、偏振转换器、偏振片和图像传感器，或者依次是滤光片、镜头、偏振转换器、偏振片和图像传感器；所述偏振转换器和偏振片位于图像传感器的感光面上；

经过镜头成像、滤光片滤光后的入射线偏振光通过偏振转换器转换为矢量光束，然后经过偏振片检偏后在图像传感器的感光平面上呈现光强分布。

在一些实施例中，所述镜头选择为以下至少一种：微距镜头、广角镜头或鱼眼镜头。

在一些实施例中，所述滤光片为蓝紫光波段滤光片。

在一些实施例中，所述偏振转换器为S波片或液晶偏振转换器。

在一些实施例中，当所述偏振转换器为S波片时，所述偏振片方位与所述S波片的零度参考方向一致。

本发明的第二方面提供了一种天空偏振光导航方法，包括步骤：

利用前面所述的偏振光导航传感器拍摄一幅天空图像；

根据所述天空图像的灰度值分布，获取所述偏振光导航传感器体轴与太阳子午线之间的夹角a，所述传感器体轴方向为偏振转换器的零度参考方向；

根据时间、地理信息计算太阳子午线与地理正北的夹角b，进而可以得到传感器体轴与地理正北的夹角c＝b-a，即航向角，根据所述航向角进行偏振光导航。

在一些实施例中，所述根据所述天空图像的灰度值分布，获取所述偏振光导航传感器体轴与太阳子午线之间的夹角的步骤包括：

以所述天空图像的中心点O为原点，截取部分图像，获取其灰度值矩阵A₁；

以所述原点为圆心，提取预设半径圆周上的像素，得到像素对应的灰度值；

选取S波片作为所述偏振转换器，以S波片的零度参考方向为零度方向，生成所述像素对应的灰度值在不同角度上的灰度值分布曲线图，对灰度值与角度之间的关系进行第一次函数拟合，得到灰度值极小值对应的角度d和d’；其中，角度d为传感器体轴与太阳子午线之间的夹角，角度d’为传感器体轴与反太阳子午线之间的夹角；其中，所述函数为光强I分布函数：拟合系数I₀、k、α分别表示入射光总光强、偏振度、偏振光入射的初始相位和太阳直射影响系数，θ表示S波片的径向方位角；

对截取的部分图像对应的灰度值矩阵A₁做预处理，得到矩阵A＝(A₁+A₂)/2,其中A₂为A₁旋转180°得到的矩阵；

对于预处理之后得到的矩阵A，提取预设半径圆周上的像素，得到像素对应的灰度值，以S波片的零度参考方向为零度方向，生成所述像素对应的灰度值在不同角度上的灰度值分布曲线图，对灰度值与角度之间的关系进行第二次光强分布函数拟合，进而得到函数极小值对应的角度e和e’，e和e’中与预处理之前得到的角度d最相近的角度作为最终的传感器体轴与太阳子午线之间的夹角a。

在一些实施例中，所述提取预设半径圆周上的像素中预设半径有多个，以一预设间隔遍历半径R，每次提取一半径R(i)计算得到一个灰度值极小值对应的角度a(i)，1≤i≤N，i为当前遍历次数，N为遍历总次数，对所有的角度a(i)求和后再平均得到的角度作为灰度值极小值对应的角度a。

综上所述，本发明提供了一种基于偏振转换器的单通道成像式偏振光导航传感器及应用所述导航传感器进行天空偏振光导航的方法。该偏振光导航传感器在有太阳直射、云彩或其他遮挡物时，通过图像处理，可以有效消除其对传感器测角精度的影响，解决当前点源式偏振光传感器环境适应性差的问题。本偏振光导航传感器充分利用天空偏振光分布特点和偏振转换器将偏振光束转换为矢量光束的特点，对天空一次成像，根据光强分布计算传感器体轴与太阳子午线之间的夹角，克服当前成像式偏振光导航传感器结构复杂、实时性差、测角精度不理想等问题，具有结构简单，鲁棒性好，测角精度高等特点。

附图说明

图1为本发明基于偏振转换器的天空偏振光导航传感器结构示意图；

图2为S波片的结构原理图；

图3为不同方向偏振光束经偏振转换器后矢量光束分布示意图及经过偏振片检偏后的光强分布示意图；

图4为基于本发明的偏振光导航传感器对天空天顶区域的成像图；

图5(A)为截取计算区域图；图5(B)为某一半径圆对应的像素图；

图6为图5(B)提取的像素不同角度对应灰度值分布曲线图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面结合具体实施方式并参照附图，对本发明进一步详细说明。应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本发明的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本发明的概念。

本发明采用的技术手段如下：一种偏振光导航传感器，包括：镜头、滤光片、偏振转换器、偏振片和图像传感器；从镜头的正前方向观察，依次是镜头、滤光片、偏振转换器、偏振片和图像传感器，或者依次是滤光片、镜头、偏振转换器、偏振片和图像传感器；所述偏振转换器和偏振片位于图像传感器的感光面上；经过镜头成像、滤光片滤光后的入射线偏振光通过偏振转换器转换为矢量光束，然后经过偏振片检偏后在图像传感器的感光平面上呈现光强分布。与现有技术相比，本传感器的特点使用普通相机，且S波片放在感光平面上，即成像面上，光路不同。虽然不能计算天空每一点的偏振光方位角，但是根据天空偏振光分布特点(天空中偏振光电矢量方向关于太阳子午线对称分布)，可以计算太阳子午线与传感器体轴之间的夹角，其结构简单，测角精度也高。

具体的，选用蓝紫光波段的滤光片进行滤波，其目的在于晴朗无云的天气条件下，大气对太阳光的散射主要是瑞利散射，基于瑞利散射原理，天空中蓝紫光波段的波长小，偏振度较大。

采用偏振转换器的目的在于将线偏振光转换为矢量光束。将偏振转换器与偏振片组合使用有效避免当前单通道传感器多次成像实时性差的问题和多通道传感器结构复杂的问题。

采用的图像传感器具有分辨率高，像素位深大的特点，其目的在于获取较高的偏振光测角精度，应用到偏振光导航中。

图1示出了基于偏振转换器的天空偏振光导航传感器结构示意图及其排列顺序，面对镜头，从镜头的正前方向观察，依次是镜头1、滤光片2、偏振转换器3、偏振片4、和图像传感器5；入射线偏振光6经过偏振转换器转换为矢量光束7，经过偏振片检偏后在图像传感器感光平面上的光强分布为8。

其中，镜头可以是微距镜头、广角镜头或者鱼眼镜头等，不同的镜头对应不同的应用场合。室内试验可以使用微距镜头，验证偏振光传感器测角精度；室外试验可以使用广角镜头或者鱼眼镜头，由于成像范围大，通过图像处理，消除云层、飞行物等遮挡对偏振信息的影响，提高传感器对复杂环境的适应性。

在晴朗无云的条件下，大气对太阳光的散射主要是瑞利散射，基于瑞利散射原理，天空中蓝紫光波段的波长小，偏振度较大，因此本实施例选用蓝紫光波段的滤光片进行滤波。滤光片可以放置在镜头前面，也可以放置在镜头和图像传感器感光平面中间。

偏振转换器，可以将线偏振光束转换为矢量光束，并在蓝紫光波段具有较高的转换率。偏振转换器可以是S波片、液晶偏振转换器等。本实施例仅对S波片在本传感器中的应用及功能实现做详细介绍，液晶偏振转换器在本传感器中的应用及功能实现与其类似。

图2示出了S波片的结构原理图。如图2所示，S波片相当于在不同的径向方位有不同方位的半波片，规定o为原点，x轴正方向为零度参考方向，顺时针方向为正。在S波片方位为θ的径向方向有方位为θ/2的半波片。其中，方位为θ的半波片琼斯矩阵为：

进而推出S波片的琼斯矩阵S_θ为：

图3示出了不同方向偏振光束经偏振转换器后矢量光束分布示意图及经过偏振片检偏后的光强分布示意图。以下为偏振光束经偏振转换器(S波片)转换为矢量光束过程进行推导。方位角为的入射线偏振光，归一化的琼斯矢量E_in为：

方位角为的线偏振光经过s波片转换的矢量光束E_out1为：

即，所述的偏振转换器将线偏振光转换为矢量光束的转换效果，可以用以下等式进行描述：

其中，θ为径向方位角，r为半径，p为矢量光束偏振级数(偏振光旋转圈数，此处要求P＝1)，为入射线偏振光电矢量方向与θ＝0径向方向之间夹角，表示入射线偏振光经过偏振转换器在径向方位角为θ，半径为r处线偏振光的方位角。图3中的3A1，3A2，3A3分别示出的入射偏振光束。3B1，3B2，3B3分别示出的入射偏振光束经过偏振转换器后的矢量光束。

方位为θ₀的完全线偏振片的琼斯矩阵为：

其中，θ₀表示的是偏振片透光轴与零度参考方向之间的夹角。

线偏振光经过S波片转换和经过线偏振片检偏后的输出光束E_out2为：

特殊的，当线偏振片方位与S波片零度参考方向一致时(即θ₀＝0)输出光束E_out2为：

对于以电矢量方位角入射的偏振光，光强I分布的函数为因此，根据光强分布可以反求得到入射偏振光电矢量方向与S波片零度参考方向之间的夹角。图3中的3C1，3C2，3C3分别示出θ₀＝0时，的入射偏振光束经过偏振转换器转换和偏振片后的光强分布。

图4示出了基于该传感器对天空天顶区域成像图。镜头正对天顶区域，对天空天顶区域成像，根据光强分布可以计算传感器体轴方向与太阳子午线之间的夹角，所述传感器体轴方向为偏振转换器的零度参考方向。本实施例基于图4，说明传感器测角的实现方法，偏振转换器具体以S波片为例。本实施例线偏振片方位与S波片零度参考方向一致(即θ₀＝0)。

第一步，以图4中心点O为原点或中心点，截取部分图像，获取其灰度值矩阵A₁，目的在于节省计算时间。该截取部分图像的大小和形状可以根据需求自行设置，在计算精度和计算时间中求得平衡。例如，以O为原点，截取边长为N个像素的正方形图像，所述灰度值矩阵即由该正方形图像中每个像素的灰度值组成；该灰度值矩阵的行数和列数与所述正方形图像边长的像素个数一致，都为N。

第二步，以所述原点为圆心，提取预设半径圆周上的灰度值，以S波片的零度参考方向为零度方向，对灰度值与角度之间关系进行初步函数拟合，得到灰度值极小值对应的角度a和a’。该拟合函数为拟合系数I₀、k、α分别表示入射光总光强、偏振度、偏振光入射的初始相位和太阳直射影响系数，θ表示S波片的径向方位角。所述太阳直射影响系数可以根据拟合的情况得出，当光源为理想光源时，该太阳直射影响系数为零。由于太阳直射影响，该拟合函数不是严格的正弦函数的平方，且太阳子午线对应的极小值较大，利用此性质区分传感器体轴与太阳子午线之间的夹角a和传感器体轴与反太阳子午线之间的夹角a’。

第三步，对截取图形灰度值矩阵A₁做预处理，得到灰度值矩阵A：A＝(A₁+A₂)/2,其中A₂为A₁旋转180°得到的矩阵，如图5(A)，其目的在于后期函数拟合。

第四步，以图5(A)中心点为圆心，提取不同半径圆上的像素，图5(B)示出了某一半径圆对应的像素，得到像素基于灰度值矩阵A对应的灰度值。图6示出了图5(B)提取的元素不同角度对应灰度值分布曲线图。利用所有灰度值对应的角度信息，对灰度值与角度之间的关系进行第二次光强分布函数拟合，所述函数与第一次拟合的函数相同，进而得到函数极小值对应的角度e和e’，e和e’中与预处理之前得到的角度d最相近的角度作为最终的传感器体轴与太阳子午线之间的夹角a。

本测角算法对灰度值与角度之间的函数关系进行拟合，充分利用各径向方向灰度值对应的角度信息，避免当前传感器测角的不足，有效提高传感器测角精度。为了进一步提高计算精度，可以遍历半径，每一个半径对应一个计算角度，必要时去除差异较大的角度值，如角度差异值大于一预设偏差的角度，最后求平均。需要说明的是本发明实施例测角实现算法并不局限于该方法，任何基于该传感器获取图形，根据光强分布计算偏振光方位角的方式，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

基于偏振转换器的天空偏振光导航传感器工作原理如下：

基于天空区域大气偏振模式分布规律的航向角测角原理，偏振光传感器通过对天顶区域成像，根据光强分布计算传感器体轴方向与太阳子午线之间的夹角。而任一时刻太阳子午线与地理正北的夹角可由时间、地理信息计算得到。经过这一系列的转换可以得到传感器参考方向与地理正北的夹角，即航向角，再根据导航载体的运动速度及运行时间，由路径积分原理实现偏振光导航。

如上所述，本传感器充分利用天空偏振光分布特点和偏振转换器将偏振光束转换为矢量光束的特点，对天空一次成像，根据光强分布计算传感器体轴与太阳子午线之间的夹角，克服当前成像式偏振光导航传感器结构复杂或者实时性差等问题。基于上述理由，本发明结构简单、鲁棒性好、测角精度高，在偏振光方位角测量和偏振光导航领域有很好的应用前景。

应当理解的是，本发明的上述具体实施方式仅仅用于示例性说明或解释本发明的原理，而不构成对本发明的限制。因此，在不偏离本发明的精神和范围的情况下所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。此外，本发明所附权利要求旨在涵盖落入所附权利要求范围和边界、或者这种范围和边界的等同形式内的全部变化和修改例。

Claims (8)

1.一种偏振光导航传感器，其特征在于，包括：镜头、滤光片、偏振转换器、偏振片和图像传感器；

从镜头的正前方向观察，依次是镜头、滤光片、偏振转换器、偏振片和图像传感器，或者依次是滤光片、镜头、偏振转换器、偏振片和图像传感器；所述偏振转换器和偏振片位于图像传感器的感光面上；

经过镜头成像、滤光片滤光后的入射线偏振光通过偏振转换器转换为矢量光束，然后经过偏振片检偏后在图像传感器的感光平面上呈现光强分布。

2.根据权利要求1所述的偏振光导航传感器，其特征在于，所述镜头选择为以下至少一种：微距镜头、广角镜头或鱼眼镜头。

3.根据权利要求1所述的偏振光导航传感器，其特征在于，所述滤光片为蓝紫光波段滤光片。

4.根据权利要求1所述的偏振光导航传感器，其特征在于，所述偏振转换器为S波片或液晶偏振转换器。

5.根据权利要求1所述的偏振光导航传感器，其特征在于，当所述偏振转换器为S波片时，所述偏振片方位与所述S波片的零度参考方向一致。

6.一种天空偏振光导航方法，其特征在于，包括步骤：

利用权利要求1-5任一项所述的偏振光导航传感器拍摄一幅天空图像；

根据所述天空图像的灰度值分布，获取所述偏振光导航传感器体轴与太阳子午线之间的夹角a，所述传感器体轴方向为偏振转换器的零度参考方向；

根据时间、地理信息计算太阳子午线与地理正北的夹角b，得到传感器体轴与地理正北的夹角c＝b-a，即航向角，根据所述航向角进行偏振光导航。

7.根据权利要求6所述的天空偏振光导航方法，其特征在于，所述根据所述天空图像的灰度值分布，获取所述偏振光导航传感器体轴与太阳子午线之间的夹角的步骤包括：

以所述天空图像的中心点O为原点，截取部分图像，获取其灰度值矩阵A₁；

以所述原点为圆心，提取预设半径圆周上的像素，得到像素对应的灰度值；

选取S波片作为所述偏振转换器，以S波片的零度参考方向为零度方向，生成所述像素对应的灰度值在不同角度上的灰度值分布曲线图，对灰度值与角度之间的关系进行第一次函数拟合，得到灰度值极小值对应的角度d和d’；其中，角度d为传感器体轴与太阳子午线之间的夹角，角度d’为传感器体轴与反太阳子午线之间的夹角；其中，所述函数为光强I分布函数：拟合系数I₀、k、α分别表示入射光总光强、偏振度、偏振光入射的初始相位和太阳直射影响系数，θ表示S波片的径向方位角；

对截取的部分图像对应的灰度值矩阵A₁做预处理，得到矩阵A＝(A₁+A₂)/2,其中A₂为A₁旋转180°得到的矩阵；

对于预处理之后得到的矩阵A，提取预设半径圆周上的像素，得到像素对应的灰度值，以S波片的零度参考方向为零度方向，生成所述像素对应的灰度值在不同角度上的灰度值分布曲线图，对灰度值与角度之间的关系进行第二次光强分布函数拟合，进而得到函数极小值对应的角度e和e’，e和e’中与预处理之前得到的角度d最相近的角度作为最终的传感器体轴与太阳子午线之间的夹角a。

8.根据权利要求6-7所述的天空偏振光导航方法，其特征在于，所述提取预设半径圆周上的像素中预设半径有多个，以一预设间隔遍历半径R，每次提取一半径R(i)计算得到一个灰度值极小值对应的角度a(i)，1≤i≤N，i为当前遍历次数，N为遍历总次数，对所有的角度a(i)求和后再平均得到的角度作为灰度值极小值对应的角度a。