CN111156956B - 基于大气偏振e-矢量模式特征的空间姿态参数获取方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种利用大气偏振E‑矢量模式特征点的三轴姿态确定方法。该方法是采用如下步骤实现的:(1)利用复眼相机在线实时采集大气偏振模式;(2)将所采集的大气偏振模式作为三维定姿模型的原始数据,利用聚类分析求出太阳投影点及光轴方向矢量;(3)利用奇异值分解,确定矢量对转换中的姿态变换矩阵,进一步确定出三轴姿态。本发明设计合理,采用大气偏振E‑矢量模式进行三维定姿,提供了一种很好的技术手段,具有完全自主特性,通过对大气偏振模式分布的检测和处理,可以解算出载体的三轴姿态,简单可行且没有累积误差,同时偏振信息存在于大气层内的可见光中,很难被人为的大面积干扰和破坏。
Description
技术领域
本发明涉及大气层内飞行器空间姿态参数自主测量技术领域,具体为一种利用大气偏振E-矢量方向性确定载体空间姿态参数的方法。
背景技术
面对未来新形势下信息化、智能化的高科技战争,无人机、地面及水下自主移动机器人等高性能无人作战平台的重要性日益凸显,它们往往承担着军事侦查、通信中继、战场监控以及自主攻击等重要任务。这些无人作战平台的介入不仅降低了部队的战斗损伤,还大大地提高了作战效率。导航系统作为无人作战平台的核心技术之一,其性能的优劣成为决定作战平台执行效率的关键。复杂电磁干扰环境、跨区域远程打击等新的战争条件对导航系统的精度、智能化、自主性以及容错性等性能指标提出了严峻挑战,迫切需要一种能在陌生区域、弱/无卫星信号以及复杂电磁环境下稳定工作的自主导航技术。另外,随着飞行器朝着微型化、智能化的方向发展,振翼飞行器以其灵活的飞行方式和极强的微型化潜力成为各国竞相研究的重点。微型振翼飞行器因其体积小、重量轻,对所搭载的导航器件有着严格的质量和能耗要求,这使得传统成熟的导航手段受到严格限制,发展类似昆虫利用地球自然属性的视觉导航方法和技能成为解决此类飞行器导航模块最理想的方案。
太阳辐射出的光线部分经过大气层的散射产生偏振光,在到达地球表面时形成了一种与自然光相互叠加的、具有稳定分布形态的偏振模式。这种偏振模式包括整个太阳光的辐射光谱,在短时间内很难人为破坏和干扰,同时它的分布沿着整个地球的表面,其特征矢量信息与太阳间的相对位置具有极强的规律性,这种可探寻的规律性为现代导航技术提供了一个全球范围内可靠的信息载体。同时具有曲面结构的仿昆虫复眼偏振光传感器具有视场大、响应快、精度高等特点,可实现大区域条件下的偏振态的实时检测。并且偏振光导航是一种以太阳为信息载体的天文导航,具有不易受电磁/人为干扰、全天、全球化的特点。这些特点为目前无人作战平台导航系统提供了一个全新的思路。
自然光很难在较大范围内人为加以干涉和破坏,尤其是在战争等无法有效使用卫星导航信号的“特殊环境”下,基于检测自然光的偏振光导航方法可以提供一种有效的自主导航技术。因此,该方法的研究具有重要的实际应用价值,可以为微型无人飞行器和机器人在陌生环境下自主导航提供一套完整的导航方案,也可以将其应用于船舶、飞机、导弹上作为传统导航方法的补充和备份。该技术的研究与开发对发展国防装备建设及民用经济具有重要的现实意义。随着现代导航技术与偏振光导航理论的不断发展和完善,偏振光导航技术与传统成熟的导航方法组合,在微型飞行器自主导航、星际空间探索、星球探测等方面具有极强的应用前景。
发明内容
本发明为解决现有的针对空间运行体的导航方法存在的上述问题,提供了一种基于大气偏振E-矢量模式特征的空间姿态参数获取方法(即利用自然光偏振模式确定大气层内飞行器空间姿态参数的方法)。
本发明是采用如下技术方案实现的:
一种基于大气偏振E-矢量模式特征的空间姿态参数获取方法,包括如下步骤:
(1)、偏振信息检测
利用偏振光传感器中单反相机加装鱼眼镜头和线偏振片,实现天空180°大范围内偏振信息测量。通过偏振片检偏,使振动方向与线偏片透光轴一致的偏振光通过,而其他方向的偏振信息抑制。鱼眼镜头将全天域不同方向的检测点投射到二维成像面上,通过CCD响应,将光强信息转化为图像灰度信息,每个成像点对应一个测量方向的偏振信息。
对每个测量点进行三次不同角度的同步测量,即每个通道前端的偏振片透光轴与相机基准轴夹角分别设置为0°,45°和90°,以检测来自该方向上的光信息。若以I0,I45,和I90分别表示这三个方向上检测到的光强,则该方向上的E-矢量信息可由下列公式解算:
总光强I=I0+I90 (1)
根据鱼眼镜头测量点与相机相平面上像素点的标定关系,通过三维重建,获得全天域上的偏振度模式和E-矢量模式。
(2)、特征矢量提取
考虑到大气偏振E-矢量模式的稳定性,对采集的E-矢量进行聚类分析,依据其特征,将单位天空半球面上E-矢量数据值相同的点作为一类,聚合出其对应的空间位置,这些空间曲线相交的点即为太阳投影点及偏振光传感器光轴方向,进而确定出这两个点在体系下的空间矢量和
具体过程如下:选取偏振角取值在某一范围的数据点
作为聚类的对象,其中χi±δχi为选取的数据范围(δχi为设定的阈值),对其所在空间位置的高度角θi和方位角进行聚类;对给定聚类类别数N,设定迭代停止阈值ε,指定位置初值θ0,分别为任选的高度角和方位角;利用交替优化的方法更新划分矩阵U(j)和聚类原型模式矩阵P(j):
(3)、姿态参数确定
姿态角就是刚体转动过程中,其固联体坐标系与地面参考系之间的转动关系,通过两组坐标系之间的变换矩阵实现。如果能确定一组单位矢量(最少需要两个不相关的空间矢量)在两组坐标系下的空间坐标,则可利用该组矢量的坐标变换信息反推姿态变换矩阵,进而确定出载体的三轴姿态。
根据大气偏振模式特征及偏振光导航特点,以地面观测点或发射点为原点,选取东-北-天坐标系为地面参考系,即x轴指向正东,y轴指向地理正北,z轴垂直向上指向天顶。载体坐标系原点O选在质心处,x轴取为载体横轴,向右为正,y轴取为载体纵轴,向前为正,z轴垂直向上,满足右手规则。偏振光传感器(相机)与载体固联,为方便计算,设置相机像平面x轴与载体横轴重合,y轴与载体纵轴重合,则相机透光轴与载体竖轴重合。若以θ,ψ和γ分别表示俯仰角、偏航角和滚转角,则两组坐标系的变换矩阵:
其中,s和c分别表示正弦函数和余弦函数;若能求得变换矩阵,则可根据其部分元素求取姿态角,即
其中,ciji,j=1.2,3表示变换矩阵中第i行第j列位置的元素;
若将参考系下的特征矢量记作ri,载体坐标系下的特征矢量bi,记
对矩阵B进行奇异值分解,即寻找正交矩阵U和V,使矩阵B合同于某个对角阵S
UTBV=S (11)
其中S的主对角元λ1,λ2,λ3为B的特征值且λ1≥λ2≥λ3≥0;
因U和V均为正交矩阵,其行列式值等于1或-1;记
d=(detU)(detV)=±1 (12)
则姿态变换矩阵最优解为
Copt=U[diag(1,1,d)VT (13)。
本发明方法利用大气偏振模式所蕴含的方向信息,为飞行器的飞行姿态提供参考,其工作原理是:利用偏振光传感器阵列实时采集各个方向上的E-矢量信息,确定检测方向的E-矢量的感光阵列及其在球面上的几何位置,通过对E-矢量数据进行聚类,拟合出类中心曲线,其交点即为所求偏振特征矢量,对这些特征矢量进行奇异值分解,获取到姿态变换矩阵,最后利用公式(7)、(8)、(9)分别计算出飞行器的三轴姿态角。
本发明设计合理,采用大气偏振模式进行三维定姿,提供了一种很好的技术手段,具有完全自主特性,通过实时对大气偏振模式分布的检测,就可以解算出载体的三维姿态,简单可行,没有累积误差,同时偏振信息存在于大气层内的可见光中,很难被人为的大面积干扰和破坏。
附图说明
图1表示偏振数据采集系统的示意图。
图中:1-图片捕捉系统,2-图片处理系统,3-鱼眼镜头,4-滤波片,5-偏振片,6-CCD阵列。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施例进行详细说明。
一种基于大气偏振E-矢量模式特征的空间姿态参数获取方法,即利用自然光偏振模式确定大气层内飞行器空间姿态,包括如下步骤:
(1)、偏振信息检测
利用偏振光传感器中单反相机加装鱼眼镜头和线偏振片,实现天空180°大范围内偏振信息测量。通过偏振片检偏,使振动方向与线偏片透光轴一致的偏振光通过,而其他方向的偏振信息抑制。鱼眼镜头将全天域不同方向的检测点投射到二维成像面上,通过CCD响应,将光强信息转化为图像灰度信息,每个成像点对应一个测量方向的偏振信息。
对每个测量点进行三次不同角度的同步测量,即每个通道前端的偏振片透光轴与相机基准轴夹角分别设置为0°,45°和90°,以检测来自该方向上的光信息。若以I0,I45,和I90分别表示这三个方向上检测到的光强,则该方向上的E-矢量信息可由下列公式解算:
总光强I=I0+I90 (1)
根据鱼眼镜头测量点与相机相平面上像素点的标定关系,通过三维重建,可获得全天域上的偏振度模式和E-矢量模式。
(2)、特征矢量提取
考虑到大气偏振E-矢量模式的稳定性,对采集的E-矢量进行聚类分析,依据其特征,将单位天空半球面上E-矢量数据值相同的点作为一类,聚合出其对应的空间位置,这些空间曲线相交的点即为太阳投影点及偏振光传感器光轴方向,进而确定出这两个点在体系下的空间矢量和
其中,xi±δχi为选取的数据范围(δχi为设定的阈值),对其所在空间位置的高度角θi和方位角进行聚类。对给定聚类类别数N,设定迭代停止阈值ε,指定位置初值θ0,分别为任选的高度角和方位角。利用交替优化的方法更新划分矩阵U(j)和聚类原型模式矩阵P(j):
(3)、姿态参数确定
姿态角就是刚体转动过程中,其固联体坐标系与地面参考系之间的转动关系,通过两组坐标系之间的变换矩阵实现。如果能确定一组单位矢量(最少需要两个不相关的空间矢量)在两组坐标系下的空间坐标,则可利用该组矢量的坐标变换信息反推姿态变换矩阵,进而确定出载体的三轴姿态。
根据大气偏振模式特征及偏振光导航特点,以地面观测点或发射点为原点,选取东-北-天坐标系为地面参考系,即x轴指向正东,y轴指向地理正北,z轴垂直向上指向天顶。载体坐标系原点O选在质心处,x轴取为载体横轴,向右为正,y轴取为载体纵轴,向前为正,z轴垂直向上,满足右手规则。偏振光传感器(相机)与载体固联,为方便计算,设置相机像平面x轴与载体横轴重合,y轴与载体纵轴重合,则相机透光轴与载体竖轴重合。若以θ,ψ和γ分别表示俯仰角、偏航角和滚转角,则两组坐标系的变换矩阵
其中,s()和c()分别表示正弦函数和余弦函数。若能求得变换矩阵,则可根据其部分元素求取姿态角,即
其中,cij(i,j=1.2,3)表示变换矩阵中第i行第j列位置的元素。
若将参考系下的特征矢量记作ri,载体坐标系下的特征矢量bi,记
对矩阵B进行奇异值分解,即寻找正交矩阵U和V,使矩阵B合同于某个对角阵S
UTBV=S (11)
其中S的主对角元λ1,λ2,λ3为B的特征值且λ1≥λ2≥λ3≥0。
因U和V均为正交矩阵,其行列式值等于1或-1;记
d=(detU)(detV)=±1 (12)
则姿态变换矩阵最优解为
Copt=U[diag(1,1,d)]VT (13)。
最后利用公式(7)、(8)、(9)分别计算出飞行器的三轴姿态角。
本实施例方法利用大气偏振模式所蕴含的方向信息,为飞行器的飞行姿态提供参考,利用偏振光传感器阵列实时采集各个方向上的E-矢量信息,确定检测水平方向的E-矢量的感光阵列及其在球面上的几何位置,通过对E-矢量数据进行聚类,拟合出类中心曲线,其交点即为所求偏振特征矢量,对这些特征矢量进行奇异值分解,获取到姿态变换矩阵,最后分别计算出飞行器的三轴姿态角。
最后应说明的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制,尽管参照本发明实施例进行了详细说明,本领域的普通技术人员应当理解,对本发明的技术方案进行修改或者等同替换,都不脱离本发明的技术方案的精神和范围,其均应涵盖本发明的权利要求保护范围中。
Claims (1)
1.一种基于大气偏振E-矢量模式特征的空间姿态参数获取方法,其特征在于:包括如下步骤:
(1)、偏振信息检测
利用偏振光传感器中单反相机加装鱼眼镜头和线偏振片,实现天空180°大范围内偏振信息测量;鱼眼镜头将全天域不同方向的检测点投射到二维成像面上,通过CCD响应,将光强信息转化为图像灰度信息,每个成像点对应一个测量方向的偏振信息;
对每个测量点进行三次不同角度的同步测量,即每个通道前端的偏振片透光轴与相机基准轴夹角分别设置为0°,45°和90°,以检测来自该方向上的光信息;若以I0,I45,和I90分别表示这三个方向上检测到的光强,则该方向上的E-矢量信息可由下列公式解算:
总光强I=I0+I90 (1)
根据鱼眼镜头测量点与相机相平面上像素点的标定关系,通过三维重建,获得全天域上的偏振度模式和E-矢量模式;
(2)、特征矢量提取
对采集的E-矢量进行聚类分析,依据其特征,将单位天空半球面上E-矢量数据值相同的点作为一类,聚合出其对应的空间位置,这些空间曲线相交的点即为太阳投影点及偏振光传感器光轴方向,进而确定出这两个点在体系下的空间矢量和
其中,χi±δχi为选取的数据范围,δχi为设定的阈值,对其所在空间位置的高度角θi和方位角进行聚类;对给定聚类类别数N,设定迭代停止阈值ε,指定位置初值θ0,分别为任选的高度角和方位角;利用交替优化的方法更新划分矩阵U(j)和聚类原型模式矩阵P(j):
(3)、姿态参数确定
根据大气偏振模式特征及偏振光导航特点,以地面观测点或发射点为原点,选取东-北-天坐标系为地面参考系,即x轴指向正东,y轴指向地理正北,z轴垂直向上指向天顶;载体坐标系原点O选在质心处,x轴取为载体横轴,向右为正,y轴取为载体纵轴,向前为正,z轴垂直向上,满足右手规则;偏振光传感器与载体固联,设置相机像平面x轴与载体横轴重合,y轴与载体纵轴重合,则相机透光轴与载体竖轴重合;
若以θ,ψ和γ分别表示俯仰角、偏航角和滚转角,则两组坐标系的变换矩阵如下:
其中,s和c分别表示正弦函数sin和余弦函数cos,若求得变换矩阵,则根据其部分元素求取姿态角,即
θ=arcsin(c23) (7)
其中,cij(i,j=1.2,3)表示变换矩阵中第i行第j列位置的元素;
若将参考系下的特征矢量记作ri,载体坐标系下的特征矢量bi,记
对矩阵B进行奇异值分解,即寻找正交矩阵U和V,使矩阵B合同于某个对角阵S
UTBV=S (11)
其中S的主对角元λ1,λ2,λ3为B的特征值且λ1≥λ2≥λ3≥0;
因U和V均为正交矩阵,其行列式值等于1或-1,记
d=(detU)(detV)=±1 (12)
则姿态变换矩阵最优解为
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Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101865692A (zh) * | 2010-05-31 | 2010-10-20 | 清华大学 | 偏振光栅导航传感器 |
CN103676974A (zh) * | 2013-12-18 | 2014-03-26 | 中北大学 | 基于仿生偏振光检测的太阳跟踪装置 |
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Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101865692A (zh) * | 2010-05-31 | 2010-10-20 | 清华大学 | 偏振光栅导航传感器 |
CN103676974A (zh) * | 2013-12-18 | 2014-03-26 | 中北大学 | 基于仿生偏振光检测的太阳跟踪装置 |
CN103697893A (zh) * | 2013-12-26 | 2014-04-02 | 中北大学 | 利用大气偏振光的三维定姿方法 |
CN103913167A (zh) * | 2014-04-11 | 2014-07-09 | 中北大学 | 利用自然光偏振模式确定大气层内飞行器空间姿态的方法 |
CN104359454A (zh) * | 2014-11-17 | 2015-02-18 | 中北大学 | 基于大气偏振光的太阳空间位置获取方法 |
CN108387206A (zh) * | 2018-01-23 | 2018-08-10 | 北京航空航天大学 | 一种基于地平线与偏振光的载体三维姿态获取方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
《仿生偏振光导航中信息获取及姿态解算方法研究》;任建斌;《中国博士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》;20160315;第35-73页 * |
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