CN112904895A - 基于图像的飞机引导方法、装置 - Google Patents
基于图像的飞机引导方法、装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112904895A CN112904895A CN202110075142.4A CN202110075142A CN112904895A CN 112904895 A CN112904895 A CN 112904895A CN 202110075142 A CN202110075142 A CN 202110075142A CN 112904895 A CN112904895 A CN 112904895A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- plane
- runway
- airplane
- coordinate system
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 48
- 238000013459 approach Methods 0.000 claims abstract description 37
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims description 43
- 238000012546 transfer Methods 0.000 claims description 26
- 238000009434 installation Methods 0.000 claims description 4
- RZVHIXYEVGDQDX-UHFFFAOYSA-N 9,10-anthraquinone Chemical compound C1=CC=C2C(=O)C3=CC=CC=C3C(=O)C2=C1 RZVHIXYEVGDQDX-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 2
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- PCTMTFRHKVHKIS-BMFZQQSSSA-N (1s,3r,4e,6e,8e,10e,12e,14e,16e,18s,19r,20r,21s,25r,27r,30r,31r,33s,35r,37s,38r)-3-[(2r,3s,4s,5s,6r)-4-amino-3,5-dihydroxy-6-methyloxan-2-yl]oxy-19,25,27,30,31,33,35,37-octahydroxy-18,20,21-trimethyl-23-oxo-22,39-dioxabicyclo[33.3.1]nonatriaconta-4,6,8,10 Chemical compound C1C=C2C[C@@H](OS(O)(=O)=O)CC[C@]2(C)[C@@H]2[C@@H]1[C@@H]1CC[C@H]([C@H](C)CCCC(C)C)[C@@]1(C)CC2.O[C@H]1[C@@H](N)[C@H](O)[C@@H](C)O[C@H]1O[C@H]1/C=C/C=C/C=C/C=C/C=C/C=C/C=C/[C@H](C)[C@@H](O)[C@@H](C)[C@H](C)OC(=O)C[C@H](O)C[C@H](O)CC[C@@H](O)[C@H](O)C[C@H](O)C[C@](O)(C[C@H](O)[C@H]2C(O)=O)O[C@H]2C1 PCTMTFRHKVHKIS-BMFZQQSSSA-N 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/10—Simultaneous control of position or course in three dimensions
- G05D1/101—Simultaneous control of position or course in three dimensions specially adapted for aircraft
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Navigation (AREA)
Abstract
本专利公开了一种基于图像的飞机引导方法、装置，属于飞行引导领域，用于解决基于图像的飞机引导系统精确度低的问题。本专利可以作为现有传统仪表着陆系统的备份使用。同时，可以在无精密进近设施提供能力的机场实现二类精密进近能力的等效，为飞行员提供“类ILS”进近指引能力。本发明的主要技术方案为：首先实时获取机载视觉传感器拍摄的图像，并提取二维图像中跑道的关键特征信息；在三维空间中建立机场跑道坐标系下的下滑面和航向面模型，实时估计下滑面、航向面在像素平面图像中的状态，通过控制缩小实际状态与期望状态的偏差实现对固定翼飞机飞行过程的引导控制输入。
Description
技术领域
本发明涉及飞行引导领域，尤其涉及一种基于图像的飞机引导方法、装置。
背景技术
目前飞机的自动着陆引导是通过无线电领域的仪表着陆系统(ILS)实现的，ILS辅助着陆过程如图1所示，其中航向面是过机场跑道中线与跑道平面垂直的平面，下滑面是与跑道平面成固定夹角(下滑角)且经过降落线的平面，下滑道是航向面与下滑面产生的交线。
ILS系统在跑道一端安装有由定向天线组成的定向台与下滑台，用于沿航向面和下滑面发射信号。飞机在下滑着陆过程中，机载ILS接收机通过特定传感器实时接收定向天线发出的信号，通过信号差异可以测算出飞机与下滑道的水平偏离程度和垂直偏离程度，然后通过控制飞机不断缩小这两个偏离程度来实现精准着陆。目前使用的ILS系统存在的问题有：建设、维护成本高昂、容易受到无线电干扰、在最后跑道接近段无法自动控制引导。
随着机器视觉技术的发展，基于图像形成的飞行数据，逐渐成为辅助飞行的信息之一。本申请提出了基于ILS着陆原理的视觉辅助引导控制方法，在充分借鉴传统ILS进近着陆方法的基础上，基于机器视觉特征点识别技术和视觉几何投影转换原理，实现对固定翼飞机下滑着陆的引导控制。
发明内容
本发明提供一种基于图像的飞机引导方法、装置，用于解决基于图像的飞机引导系统精确度低的问题。
本发明实施例提供一种基于图像的飞机引导方法，所述方法包括：
步骤S10，实时获取机载视觉传感器拍摄的图像；
步骤S20，对所述机载视觉传感器进行标定，建立现实坐标系与图像坐标系的相对位置转移模型；
步骤S30，根据所述相对位置转移模型，将航向平面和垂直引导平面，投影到所述实时图像中；
步骤S40，通过控制飞机，使所述实时图像中的航向平面与垂直引导平面的面积为零，以保持飞机处于规划的路线中。
可选的，所述步骤S20具体包括：
步骤S21，识别所述步骤S10拍摄的图像中的关键特征点，得到关键特征点的图像位置信息；
步骤S22，结合高精度地图，构建所述关键特征点的数据描述；
步骤S23，根据所述关键特征点的数据描述，对所述机载视觉传感器进行标定，建立相对位置转移模型。
可选的，当所述方法用于引导飞机进近时，所述关键特征点包括跑道中线、跑道边缘线、跑道入口线、跑道终止线、跑道停止线、跑道编号等标识。
可选的，当所述方法用于引导飞机进近时，所述关键特征点的数据描述包括：
所述关键特征点在机场坐标系下的三维空间位置信息；
所述关键特征点在图像平面坐标系下的二维位置信息。
可选的，所述步骤S30，具体包括：
步骤S31，根据地面特征点，构建世界坐标系；
步骤S32，根据引导计划，确定所述世界坐标系下的所述航向平面和所述垂直引导平面的方程；
步骤S33，根据所述步骤S20中得到的相对位置转移模型，将所述航向平面和所述垂直引导平面转换到图像坐标系中。
可选的，当所述方法用于引导飞机进近时：
所述步骤S31中，所述地面特征点为跑道特征，具体包括跑道中心线、朝向飞机一侧的跑道边缘线，所述世界坐标系为机场跑道坐标系；
所述步骤S32中，所述航向平面为进近引导的航向面，所述垂直引导平面为进近引导的下滑面。
本发明实施例提供一种基于图像的飞机引导装置，所述装置包括：
图像获取模块，用于实时获取机载视觉传感器拍摄的图像，包括机载视觉传感器，所述机载视觉传感器的安装位置满足飞行员正视视角要求，所述机载视觉传感器满足对雨雾、暗视环境的适应性，生成图像对关键特征点的描述清晰可辨；
视觉传感器标定模块，用于识别并提取图像中的关键特征信息，并结合已知信息，对所述记载视觉传感器进行标定，建立图像相对位置转移模型；
航路规划模块，根据地面特征点，以规划的航路作为航向平面与垂直引导平面的交直线，在世界坐标系中生成两平面的方程，并根据所述视觉传感器标定模块生成的图像相对位置转移模型，将两平面投影至所述图像获取模块获取的图像中，所述航向平面与地面垂直，所述垂直引导平面与地面平行或以特定角度与地面相交；
飞行控制模块，通过控制飞机，使所述图像中的航向平面与垂直引导平面的面积为零，以保持飞机处于规划的路线中。
可选的，所述视觉传感器标定模块包括：
特征识别单元，用于识别并提取图像中的关键特征点的图像坐标；
位置信息存储单元，用于存储已知的所述关键特征点的三维空间位置信息；
标定单元，用于根据所述关键特征点的图像坐标和三维空间位置信息，对所述机载视觉传感器进行标定，建立相对位置转移模型。
可选的，当所述装置用于引导飞机进近时，所述关键特征点包括跑道中线、跑道边缘线、跑道入口线、跑道终止线、跑道停止线、跑道编号等标识，所述三维空间位置信息来自于高精度地图。
可选的，当所述装置用于引导飞机进近时，所述航路规划模块中的地面特征点包括跑道中心线、朝向飞机一侧的跑道边缘线，所述世界坐标系为机场跑道坐标系，所述航向平面为进近引导的航向面，所述垂直引导平面为进近引导的下滑面。
本发明提供的一种基于图像的飞机引导方法、装置，首先实时获取机载视觉传感器拍摄的图像，并提取二维图像中跑道的关键特征信息；其次，在三维空间中建立机场跑道坐标系下的下滑面和航向面模型，通过机载视觉传感器坐标系相对于机场跑道坐标系的相对位置转移关系，将机场跑道坐标系下的下滑面和航向面模型投影到机载视觉传感器像素平面坐标系下，从而实时估计下滑面、航向面在像素平面图像中的状态，通过控制缩小实际状态与期望状态的偏差实现对固定翼飞机飞行过程的引导控制输入。
本申请解决基于图像的飞机引导系统精确度低的问题，可以作为现有传统仪表着陆系统的备份使用。同时，可以在无精密进近设施提供能力的机场实现二类精密进近能力的等效，为飞行员提供“类ILS”进近指引能力。此外还可以优化现有场面运行技术，满足在场面运行过程中的精确引导和障碍物的自主识别和告警。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是ILS辅助着陆过程的示意图；
图2是本发明一实施例中基于图像的飞机引导方法的流程图；
图3是本发明一实施例中步骤S20的具体流程图；
图4是本发明一实施例中步骤S30的具体流程图；
图5是本发明一实施例中构建下滑面和航向面模型的示意图；
图6是本发明一实施例中基于图像的飞机引导装置的装置图；
图7是本发明一实施例中下滑面与航向面投影过程的示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
在本发明提供的一实施例中，提供一种基于图像的飞机引导方法，如图2所示，具体包括：
步骤S10，实时获取机载视觉传感器拍摄的图像。利用搭载在飞机上的视觉传感器，例如光学传感器、红外传感器，以一定频率，实时捕获飞行引导过程中的图像信息。
所述视觉传感器的安装位置确定满足飞行员正视视角要求，确保可以对外界环境中的关键特征进行捕获；此外，视觉传感器需要具备多场景的适应能力，可以在雨雾、暗视环境下的生成对外界环境中关键特征点的清晰可辨图像。
步骤S20，对所述机载视觉传感器进行标定，建立现实坐标系与图像坐标系的相对位置转移模型，如图3所示，具体包括：
步骤S21，识别所述步骤S10拍摄的图像中的关键特征点，得到关键特征点的图像位置信息。
当所述方法用于引导飞机进近时，对实时获取的每帧机场跑道图像中的关键特征点进行分类识别，所述关键特征点包括跑道中线、跑道边缘线、跑道入口线、跑道终止线、跑道停止线、跑道编号等典型标识。在识别完成后，记录所述特征点在图像平面坐标系下的二维位置信息。
步骤S22，结合高精度地图，构建所述关键特征点的数据描述。
当所述方法用于引导飞机进近时，将机场跑道高精地图中关键特征点的三维位置信息映射到步骤S20获取的实时平面图像上，建立针对步骤S20全部关键特征点的数据描述，所述关键特征点的数据描述包含两种位置信息：所述关键特征点在机场坐标系下的三维空间位置信息和所述特征点在图像平面坐标系下的二维位置信息
步骤S23，根据所述关键特征点的数据描述，对所述机载视觉传感器进行标定，建立相对位置转移模型：
根据步骤S21得到的每一关键特征点的数据描述对应关系，建立视觉传感器投影模型，即求解机载视觉传感器坐标系相对于世界坐标系的相对位置转移模型，并完成模型参数校准。
步骤S30，根据所述相对位置转移模型，将与地面垂直的航向平面、与地面平行或以特定角度与地面相交的垂直引导平面，投影到所述实时图像中。
当所述方法用于引导飞机进近时，在机场跑道坐标系下建立垂直引导平面，即下滑面，和航向面的空间模型，并依据步骤S23得到的相对位置转移模型，将下滑面和航向面空间模型投影至视觉传感器平面坐标系下，从而得到下滑面和航向面的视觉传感器平面模型；
如图4所示，所述空间模型的构建与投影方法步骤包括：
步骤S31，根据地面特征点，构建世界坐标系；
当所述方法用于引导飞机进近时，如图5所示，四边形ABCD表示跑道区域，位于地平面上，线段AB也是飞机的降落线。O是降落线AB的中点，以O为原点，OB方向为x轴方向，平行于BC且经过原点O的方向为y轴方向，垂直地平面方向为z轴方向构建坐标系Oxyz，作为跑道坐标系。
步骤S32，根据引导计划，确定所述世界坐标系下的所述航向平面和所述垂直引导平面的方程；
当所述方法用于引导飞机进近时，如图5所示，经过y轴且垂直地平面可以唯一确定一个平面OMN，该平面构成了航向面。在航向面OMN内，可以找到一条与y轴负方向夹角为1.5°-3°的直线OO’,经过0O’与降落线AB可以唯一确定一个平面OPQ，这个平面构成了下滑面，最终建立在机场跑道坐标系下的航向面和下滑面平面方程。
步骤S33，根据所述步骤S20中得到的相对位置转移模型，将所述航向平面和所述垂直引导平面转换到图像坐标系中。
当所述方法用于引导飞机进近时，通过上述方式在跑道坐标系下构建航向面与下滑面，以机场跑道高精地图为输入，以跑道中线、边界线、跑道编号等特征为关键图像识别点，建立跑道坐标系与视觉传感器坐标系的相对位置变换转移矩阵，如图7所示，将这两个平面投影到视觉传感器坐标系下，进一步根据视觉传感器的内参矩阵，便可以投影到视觉传感器采集的图像坐标系下。
步骤S40，通过控制飞机，使所述实时图像中的航向平面与垂直引导平面的面积为零，以保持飞机处于规划的路线中。当航向平面面积不为零时，通过水平偏移量控制，使面积归零；当垂直引导平面面积不为零时，通过垂直偏移量控制，使面积归零
当所述方法用于引导飞机进近时，在实时采集的平面图像上按照像素点绘制下滑面和航向面像素图形，并按照图像刷新率实时计算下滑面和航向面平面像素面积大小；通过控制下滑面和航向面平面像素面积为零，来实现引导控制飞机在下滑面和航向面上，即飞机沿着下滑道下滑着陆。当飞机偏离预定航路时，两平面在图像中呈平行四边形，如图7所示。当飞机通过修正，沿预定航路飞行时，两平面在图像中呈直线，即平面像素面积为零。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
在一实施例中，提供一种基于图像的飞机引导装置，该基于图像的飞机引导装置与上述实施例中基于图像的飞机引导方法一一对应，如图6所示，具体包括：
图像获取模块，用于实时获取机载视觉传感器拍摄的图像，包括机载视觉传感器，例如光学传感器、红外传感器，以一定频率，实时捕获飞行引导过程中的图像信息。
所述视觉传感器的安装位置确定满足飞行员正视视角要求，确保可以对外界环境中的关键特征进行捕获；此外，视觉传感器需要具备多场景的适应能力，可以在雨雾、暗视环境下的生成对外界环境中关键特征点的清晰可辨图像。
视觉传感器标定模块，用于提取二维图像中的关键特征信息，并结合已知信息，对所述记载视觉传感器进行标定，建立图像相对位置转移模型。视觉传感器标定模块的工作流程具体包括：
识别图像中的关键特征点，得到关键特征点的图像位置信息。
当所述方法用于引导飞机进近时，对实时获取的每帧机场跑道图像中的关键特征点进行分类识别，所述关键特征点包括跑道中线、跑道边缘线、跑道入口线、跑道终止线、跑道停止线、跑道编号等典型标识。在识别完成后，记录所述特征点在图像平面坐标系下的二维位置信息。
结合高精度地图，构建所述关键特征点的数据描述。
当所述方法用于引导飞机进近时，将机场跑道高精地图中关键特征点的三维位置信息映射到实时平面图像上，建立针对全部关键特征点的数据描述，所述关键特征点的数据描述包含两种位置信息：所述关键特征点在机场坐标系下的三维空间位置信息和所述特征点在图像平面坐标系下的二维位置信息
根据所述关键特征点的数据描述，对所述机载视觉传感器进行标定，建立相对位置转移模型：
根据每一关键特征点的数据描述对应关系，建立视觉传感器投影模型，即求解机载视觉传感器坐标系相对于世界坐标系的相对位置转移模型，并完成模型参数校准。
航路规划模块，根据地面特征点，以规划的航路作为航向平面与垂直引导平面的交直线，在世界坐标系中生成两平面的方程，并根据所述视觉传感器标定模块生成的图像相对位置转移模型，将两平面投影至所述图像获取模块获取的图像中，所述航向平面与地面垂直，所述垂直引导平面与地面平行或以特定角度与地面相交；
当所述装置用于引导飞机进近时，所述航路规划模块中的地面特征点包括跑道中心线、朝向飞机一侧的跑道边缘线，所述世界坐标系为机场跑道坐标系，所述航向平面为进近引导的航向面，所述垂直引导平面为进近引导的下滑面。
飞行控制模块，通过控制飞机，使所述图像中的航向平面与垂直引导平面的面积为零，以保持飞机处于规划的路线中。当航向平面面积不为零时，通过水平偏移量控制，使面积归零；当垂直引导平面面积不为零时，通过垂直偏移量控制，使面积归零。
关于基于图像的飞机引导装置的具体限定可以参见上文中对于基于图像的飞机引导方法的限定，在此不再赘述。上述基于图像的飞机引导装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于图像的飞机引导方法，其特征在于，所述方法包括：
步骤S10，实时获取机载视觉传感器拍摄的图像；
步骤S20，对所述机载视觉传感器进行标定，建立现实坐标系与图像坐标系的相对位置转移模型；
步骤S30，根据所述相对位置转移模型，将航向平面和垂直引导平面，投影到所述实时图像中；
步骤S40，通过控制飞机，使所述实时图像中的航向平面与垂直引导平面的面积为零，以保持飞机处于规划的路线中。
2.根据权利要求1所述的基于图像的飞机引导方法，其特征在于，所述步骤S20具体包括：
步骤S21，识别所述步骤S10拍摄的图像中的关键特征点，得到关键特征点的图像位置信息；
步骤S22，结合高精度地图，构建所述关键特征点的数据描述；
步骤S23，根据所述关键特征点的数据描述，对所述机载视觉传感器进行标定，建立相对位置转移模型。
3.根据权利要求2所述的基于图像的飞机引导方法，其特征在于，当所述方法用于引导飞机进近时，所述关键特征点包括跑道中线、跑道边缘线、跑道入口线、跑道终止线、跑道停止线、跑道编号等标识。
4.根据权利要求2所述的基于图像的飞机引导方法，其特征在于，当所述方法用于引导飞机进近时，所述关键特征点的数据描述包括：
所述关键特征点在机场坐标系下的三维空间位置信息；
所述关键特征点在图像平面坐标系下的二维位置信息。
5.根据权利要求1所述的基于图像的飞机引导方法，其特征在于，所述步骤S30，具体包括：
步骤S31，根据地面特征点，构建世界坐标系；
步骤S32，根据引导计划，确定所述世界坐标系下的所述航向平面和所述垂直引导平面的方程；
步骤S33，根据所述步骤S20中得到的相对位置转移模型，将所述航向平面和所述垂直引导平面转换到图像坐标系中。
6.根据权利要求5所述的基于图像的飞机引导方法，其特征在于，当所述方法用于引导飞机进近时：
所述步骤S31中，所述地面特征点为跑道特征，具体包括跑道中心线、朝向飞机一侧的跑道边缘线，所述世界坐标系为机场跑道坐标系；
所述步骤S32中，所述航向平面为进近引导的航向面，所述垂直引导平面为进近引导的下滑面。
7.一种基于图像的飞机引导装置，其特征在于，所述装置包括：
图像获取模块，用于实时获取机载视觉传感器拍摄的图像，包括机载视觉传感器，所述机载视觉传感器的安装位置满足飞行员正视视角要求，所述机载视觉传感器满足对雨雾、暗视环境的适应性，生成图像对关键特征点的描述清晰可辨；
视觉传感器标定模块，用于识别并提取图像中的关键特征信息，并结合已知信息，对所述记载视觉传感器进行标定，建立图像相对位置转移模型；
航路规划模块，根据地面特征点，以规划的航路作为航向平面与垂直引导平面的交直线，在世界坐标系中生成两平面的方程，并根据所述视觉传感器标定模块生成的图像相对位置转移模型，将两平面投影至所述图像获取模块获取的图像中，所述航向平面与地面垂直，所述垂直引导平面与地面平行或以特定角度与地面相交；
飞行控制模块，通过控制飞机，使所述图像中的航向平面与垂直引导平面的面积为零，以保持飞机处于规划的路线中。
8.根据权利要求7所述的基于图像的飞机引导装置，其特征在于，所述视觉传感器标定模块包括：
特征识别单元，用于识别并提取图像中的关键特征点的图像坐标；
位置信息存储单元，用于存储已知的所述关键特征点的三维空间位置信息；
标定单元，用于根据所述关键特征点的图像坐标和三维空间位置信息，对所述机载视觉传感器进行标定，建立相对位置转移模型。
9.根据权利要求8所述的基于图像的飞机引导装置，其特征在于，当所述装置用于引导飞机进近时，所述关键特征点包括跑道中线、跑道边缘线、跑道入口线、跑道终止线、跑道停止线、跑道编号等标识，所述三维空间位置信息来自于高精度地图。
10.根据权利要求7所述的基于图像的飞机引导装置，其特征在于，当所述装置用于引导飞机进近时，所述航路规划模块中的地面特征点包括跑道中心线、朝向飞机一侧的跑道边缘线，所述世界坐标系为机场跑道坐标系，所述航向平面为进近引导的航向面，所述垂直引导平面为进近引导的下滑面。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110075142.4A CN112904895B (zh) | 2021-01-20 | 2021-01-20 | 基于图像的飞机引导方法、装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110075142.4A CN112904895B (zh) | 2021-01-20 | 2021-01-20 | 基于图像的飞机引导方法、装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN112904895A true CN112904895A (zh) | 2021-06-04 |
| CN112904895B CN112904895B (zh) | 2023-05-12 |
Family
ID=76116622
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202110075142.4A Active CN112904895B (zh) | 2021-01-20 | 2021-01-20 | 基于图像的飞机引导方法、装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN112904895B (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113823327A (zh) * | 2021-09-15 | 2021-12-21 | 杭州爱华智能科技有限公司 | 飞机噪声的自动监测方法 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6111526A (en) * | 1996-08-02 | 2000-08-29 | Sextant Avionique | Vehicle course steering aid device |
| CN101109640A (zh) * | 2006-07-19 | 2008-01-23 | 北京航空航天大学 | 基于视觉的无人驾驶飞机自主着陆导航系统 |
| CN106774386A (zh) * | 2016-12-06 | 2017-05-31 | 杭州灵目科技有限公司 | 基于多尺度标识物的无人机视觉导航降落系统 |
| CN107102647A (zh) * | 2017-03-30 | 2017-08-29 | 中国人民解放军海军航空工程学院青岛校区 | 基于图像的无人机目标跟踪控制方法 |
| CN107202982A (zh) * | 2017-05-22 | 2017-09-26 | 徐泽宇 | 一种基于无人机位姿计算的信标布置及图像处理方法 |
| CN109323692A (zh) * | 2018-07-06 | 2019-02-12 | 江西洪都航空工业集团有限责任公司 | 一种基于ins/ra组合导航的着陆指引方法 |
| CN110221625A (zh) * | 2019-05-27 | 2019-09-10 | 北京交通大学 | 无人机精确位置的自主降落导引方法 |
-
2021
- 2021-01-20 CN CN202110075142.4A patent/CN112904895B/zh active Active
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6111526A (en) * | 1996-08-02 | 2000-08-29 | Sextant Avionique | Vehicle course steering aid device |
| CN101109640A (zh) * | 2006-07-19 | 2008-01-23 | 北京航空航天大学 | 基于视觉的无人驾驶飞机自主着陆导航系统 |
| CN106774386A (zh) * | 2016-12-06 | 2017-05-31 | 杭州灵目科技有限公司 | 基于多尺度标识物的无人机视觉导航降落系统 |
| CN107102647A (zh) * | 2017-03-30 | 2017-08-29 | 中国人民解放军海军航空工程学院青岛校区 | 基于图像的无人机目标跟踪控制方法 |
| CN107202982A (zh) * | 2017-05-22 | 2017-09-26 | 徐泽宇 | 一种基于无人机位姿计算的信标布置及图像处理方法 |
| CN109323692A (zh) * | 2018-07-06 | 2019-02-12 | 江西洪都航空工业集团有限责任公司 | 一种基于ins/ra组合导航的着陆指引方法 |
| CN110221625A (zh) * | 2019-05-27 | 2019-09-10 | 北京交通大学 | 无人机精确位置的自主降落导引方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 刁灿等: "辅助自动着陆技术", 《系统仿真学报》 * |
| 蒋鸿翔等: "新型无人直升机的视觉导引控制与仿真", 《信息与控制》 * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113823327A (zh) * | 2021-09-15 | 2021-12-21 | 杭州爱华智能科技有限公司 | 飞机噪声的自动监测方法 |
| CN115019827A (zh) * | 2021-09-15 | 2022-09-06 | 杭州爱华智能科技有限公司 | 飞机噪声的自动监测方法及飞机噪声的自动监测系统 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN112904895B (zh) | 2023-05-12 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN106774431B (zh) | 一种测绘无人机航线规划方法及装置 | |
| US9898821B2 (en) | Determination of object data by template-based UAV control | |
| US11940795B2 (en) | Performing 3D reconstruction via an unmanned aerial vehicle | |
| CN112037260B (zh) | 一种跟踪目标的位置估计方法、装置及无人飞行器 | |
| CN110426046B (zh) | 一种无人机自主着陆跑道区域障碍物判断与跟踪方法 | |
| CN105182992A (zh) | 无人机的控制方法、装置 | |
| CN107144281B (zh) | 基于合作目标和单目视觉的无人机室内定位系统及定位方法 | |
| CN102156481A (zh) | 无人飞行器的智能追踪控制方法及系统 | |
| CN111413708A (zh) | 基于激光雷达的无人机自主识别着陆选址方法 | |
| CN112504261B (zh) | 一种基于视觉锚点的无人机降落位姿滤波估计方法及系统 | |
| CN110879617A (zh) | 一种红外引导无人机降落方法及装置 | |
| CN113156998A (zh) | 一种无人机飞控系统及控制方法 | |
| US20230206491A1 (en) | Information processing device, mobile device, information processing system, method, and program | |
| Martínez et al. | Trinocular ground system to control UAVs | |
| CN112904895B (zh) | 基于图像的飞机引导方法、装置 | |
| CN112050814A (zh) | 一种室内变电站无人机视觉导航系统及方法 | |
| US20230142394A1 (en) | Contour scanning with an unmanned aerial vehicle | |
| Liu et al. | Visual navigation for UAVs landing on accessory building floor | |
| CN118486198B (zh) | 基于区域划分的无人机交通控制方法、设备及介质 | |
| Sun et al. | AGCG: Air–Ground Collaboration Geolocation Based on Visual Servo With Uncalibrated Cameras | |
| US20230023069A1 (en) | Vision-based landing system | |
| Blom et al. | RPAS automatic take-off and landing operations using computer vision | |
| CN118605556A (zh) | 一种无人机的室内飞行控制方法、电子设备及存储介质 | |
| CN118486198A (zh) | 基于区域划分的无人机交通控制方法、设备及介质 | |
| CN118379351A (zh) | 航空器视觉监视方法、系统和电子设备 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |