CN115096196A - 一种用于火箭回收的视觉测高测速方法、系统及存储介质 - Google Patents

一种用于火箭回收的视觉测高测速方法、系统及存储介质 Download PDF

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CN115096196A CN202211023125.7A CN202211023125A CN115096196A CN 115096196 A CN115096196 A CN 115096196A CN 202211023125 A CN202211023125 A CN 202211023125A CN 115096196 A CN115096196 A CN 115096196A
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Abstract

本发明涉及火箭高度测量领域，具体涉及一种用于火箭回收的视觉测高测速方法、系统及存储介质，克服现有测量方法存在的鲁棒性较低等问题。该方法以地面提前布置的靶标点为先验信息，通过对摄像装置成像视场内任意两个靶标进行成像，利用质心提取算法获取靶标质心信息，在此基础上，基于线性成像模型建立了火箭实时高度与靶标距离之间的约束方程，从而解得火箭的实时高度和速度信息。该方法具有算法简单、实时性强、具有良好的抗噪声干扰性能和鲁棒性等优点。

Description

一种用于火箭回收的视觉测高测速方法、系统及存储介质
技术领域
本发明涉及火箭高度测量领域，特别涉及一种用于火箭回收的视觉测高测速方法，应用于火箭及其它航天器回收与降落过程中的高度及速度测量。
背景技术
随着航天技术的发展，重复使用成为未来航天运输系统的主要发展方向之一，国内外开展了大量研究工作。实现运载火箭的重复使用，首先需要解决运载火箭回收技术，而精确测量火箭回收过程中的实时高度和速度是完成火箭回收的关键之一。目前一般采用激光测距、气压计等传感器的测量方法实现相应参数的测量，但是存在测量方式不直观，鲁棒性不高等缺点。
由于单目摄像装置是运载火箭上的常规载荷，且基于视觉的测量方式具有系统相对简单可靠、体积小、质量轻、测量视场范围广、成本低以及测量实时效率高等优势，因此，基于运载火箭自身搭载的箭载摄像装置来测量火箭回收过程中的高度和速度信息就成为火箭回收测高测速的重要研究方向之一，而目前运载火箭的重复使用领域鲜有基于视觉信息的火箭实时高度及速度测量方面的研究。
发明内容
本发明的目的是提供一种用于火箭回收的视觉测高测速方法、系统及存储介质，克服现有测量方法存在的鲁棒性较低等问题。本发明方法以地面提前布置的靶标为先验信息，通过对摄像装置成像视场内任意两个靶标进行成像，利用质心提取算法获取靶标质心信息，在此基础上，基于线性成像模型建立了火箭实时高度与靶标距离之间的约束方程，能够精确解算出火箭实时高度及速度。
本发明的技术方案是提供一种用于火箭回收的视觉测高测速方法，其特殊之处在于，包括以下步骤：
步骤1、采集地面靶标图像；
在火箭回收过程，控制箭载摄像装置以设定频率采集多帧地面靶标图像；所述地面靶标包括至少两个靶标点；
步骤2、图像预处理；
步骤2.1、分别对摄像装置采集的多帧地面靶标图像进行平滑处理；
步骤2.2、分别对平滑处理后的多帧地面靶标图像进行灰度化处理，获得相应的二值图像；
步骤3、靶标质心提取；
基于连通域遍历的靶标质心提取算法，分别对预处理后的多帧靶标图像进行质心提取，获得靶标上两个靶标点之间的距离；
步骤4、解算高度和速度信息；
基于线性成像模型建立火箭实时高度与靶标点距离之间的约束方程，获得火箭的实时高度和速度信息。
进一步地，步骤4中基于下式计算火箭的实时高度
Figure 44761DEST_PATH_IMAGE001
：
Figure 62658DEST_PATH_IMAGE002
Figure 903575DEST_PATH_IMAGE003
其中，M、N为地面靶标上的两个靶标点，
Figure 505458DEST_PATH_IMAGE004
为摄像装置主点，O为摄像装置光心，
Figure 90023DEST_PATH_IMAGE005
为光轴，
Figure 664224DEST_PATH_IMAGE006
、
Figure 676042DEST_PATH_IMAGE007
分别为靶标点M、N在像面上的像点，A为光轴
Figure 499641DEST_PATH_IMAGE005
与地面的交点，f为摄像装置 的焦距；
Figure 887897DEST_PATH_IMAGE008
为
Figure 113342DEST_PATH_IMAGE009
与光轴的夹角，
Figure 797527DEST_PATH_IMAGE009
为靶标点M 和摄像装置光心O的连线，
Figure 374002DEST_PATH_IMAGE010
为
Figure 300370DEST_PATH_IMAGE011
与光轴的夹 角，
Figure 380321DEST_PATH_IMAGE011
为靶标点N和摄像装置光心O的连线；
Figure 999521DEST_PATH_IMAGE012
为像点
Figure 797713DEST_PATH_IMAGE006
与摄像装置主点
Figure 527771DEST_PATH_IMAGE004
的连线，
Figure 462229DEST_PATH_IMAGE013
为 像点
Figure 753796DEST_PATH_IMAGE007
与摄像装置主点
Figure 39284DEST_PATH_IMAGE004
的连线；
Figure 307454DEST_PATH_IMAGE014
为靶标点M、N之间的距离，
Figure 361998DEST_PATH_IMAGE015
为A点与靶标点N的连线，代表箭体偏移量。
进一步地，步骤4中基于下式计算火箭的实时速度
Figure 323000DEST_PATH_IMAGE016
：
Figure 830205DEST_PATH_IMAGE017
其中，H t 和H t+1 分别为由相邻两帧图像算得的火箭实时高度。
进一步地，步骤2.2中基于如下方法确定灰度化处理方法的阈值：
步骤a、给定多个不同的阈值t；
步骤b、基于下式分别计算出以多个阈值t分割图像后的类间方差
Figure 902066DEST_PATH_IMAGE018
：
Figure 76696DEST_PATH_IMAGE019
其中，
Figure 444485DEST_PATH_IMAGE020
为图像中前景图像像素占全图像素的比值，
Figure 704565DEST_PATH_IMAGE021
为前景图像的平均灰度，
Figure 314538DEST_PATH_IMAGE022
为图像中背景图像像素占全图像素的比值，
Figure 343674DEST_PATH_IMAGE023
为背景图像的平均灰度；
Figure 380900DEST_PATH_IMAGE024
为全图的平均 灰度，
Figure 128276DEST_PATH_IMAGE025
；
步骤c、比较多个类间方差
Figure 541940DEST_PATH_IMAGE018
的大小，将最大类间方差
Figure 425583DEST_PATH_IMAGE018
对应的阈值t作为灰度化处 理方法的阈值。
进一步地，为了去除噪点，步骤2中还包括步骤2.3：对二值图像进行形态学操作的步骤。
本发明还提供一种用于火箭回收的视觉测高测速系统，包括存储器与处理器，其中存储器中存储计算机程序，其特殊之处在于：所述计算机程序被处理器运行时，执行上述用于火箭回收的视觉测高测速方法。
本发明还提供一种存储介质，其内储存有计算机程序，其特殊之处在于：所述计算机程序被处理器运行时，执行上述用于火箭回收的视觉测高测速方法。
本发明的有益效果是：
1、本发明基于火箭自身搭载的箭载摄像装置获取的靶标视觉信息来实时测量运载火箭及其它航天器回收与降落过程中的高度及速度的测量方法。该方法以地面提前布置的靶标点为先验信息，通过对摄像装置成像视场内任意两个靶标进行成像，利用质心提取算法获取靶标质心信息，在此基础上，基于线性成像模型建立了火箭实时高度与靶标距离之间的约束方程，从而解得火箭的实时高度和速度信息。该方法具有算法简单、实时性强、具有良好的抗噪声干扰性能和鲁棒性等优点。
2、本发明基于类间方差最大化的最佳阈值确定方法，完成各帧图像的二值化处理，提高后续几何特征提取精度，可以进一步提高最终火箭实时位置及速度的测量精度。
附图说明
图1为实施例用于火箭回收的视觉测高测速方法流程图。
图2为实施例中连通域遍历过程原理示意图，其中（a）为初始标记的连通域，（b）为最终标记的连通域。
图3为实施例中高度解算原理示意图。
图4为实施例中实验用靶标。
图5为实施例中无人机拍摄的靶标原图。
图6为实施例中靶标点提取结果。
具体实施方式
下面结合附图及具体实施例对本发明作进一步详细说明。
如图1所示为本发明的基本工作流程，具体实现包括以下步骤：
步骤一，摄像装置内参标定；
通过标定内参得到摄像装置的等效焦距、光心坐标。摄像装置内参属于离线计算的系统参数，在系统执行期间作为计算过程的输入量使用。该参数一旦确定，在后续计算中将保持不变。在本发明中，采用经典的张正友方法利用二维平面棋盘格标定出摄像装置的等效焦距和光心坐标。
步骤二，完成地面靶标图像采集，进行图像预处理；
在火箭回收过程，控制箭载摄像装置以设定频率采集多帧地面靶标图像；
图像预处理主要包含图像平滑、图像灰度化、形态学操作等方面。具体如下：
1）图像平滑。对于质量不佳的图像，图像平滑可以凸显图像的主干，抑制图像中的高频干扰信号。它实际上起着低通滤波的作用，能够使噪点和边缘等高频信号模糊化。与卷积操作类似，平滑操作即由一个具有特定结构的滑动窗口遍历整张图像，从而获得平滑后的结果。针对不同类别的噪点，选用不同的图像平滑算法。例如，中值滤波适用于去除椒盐噪点，高斯滤波对于去除高斯噪点有很理想的效果。
2）图像灰度化。由于彩色图像的元素太多不太好提取，故先把彩色图像转化为灰度图像，转化为灰度图像之后，再提取图像中的特征几何信息。图像阈值通常用于图像的二值化处理。对于某一张灰度图像，若像素点的灰度值高于阈值则把该点设为255（黑色），若像素点的灰度值低于阈值则把该点设为0（白色）。然而，如何选择阈值是一个关键。需要对阈值不断调节才能提取到最佳的特征线，如果阈值过小，周围的无关物也就相应增多，不利于提取特征，对结果也有影响。阈值过大的话，特征线区域显示不全，误差较大。
由于特征靶标与背景之间的对比度高，灰度值差异大，利用大津阈值分割法（OTSU）可以获得较好的二值化效果。它的原理即选择一个阈值t，满足由阈值t分开的两种像素点的类间方差最大。
假设图像中灰度值为
Figure 400754DEST_PATH_IMAGE026
的像素点数为
Figure 369847DEST_PATH_IMAGE027
，像素点总数
Figure 587202DEST_PATH_IMAGE028
可表示为：
Figure 590930DEST_PATH_IMAGE029
（1）
则图像中灰度值为
Figure 969959DEST_PATH_IMAGE026
的概率
Figure 426348DEST_PATH_IMAGE030
，以阈值t将图像划分为前景G0和背景G1，记 G0像素占全图像素的比值为
Figure 181814DEST_PATH_IMAGE031
，平均灰度为
Figure 40049DEST_PATH_IMAGE032
；G1像素占全图像素的比值为
Figure 357023DEST_PATH_IMAGE033
，平均灰度 为
Figure 300708DEST_PATH_IMAGE034
；全图的平均灰度为
Figure 594286DEST_PATH_IMAGE035
，类间方差为
Figure 307027DEST_PATH_IMAGE036
。则有：
Figure 293438DEST_PATH_IMAGE037
（2）
Figure 724419DEST_PATH_IMAGE038
（3）
由上述公式即可计算出以t为阈值分割图像后的类间方差，通过遍历给定的阈值t使类间方差达到最大值，此时的阈值t即为最佳阈值。
3）形态学操作。形态学操作是基于图像形态进行的一些简单处理，一般在二值图像上执行。它由一个结构化窗口对原始图像进行遍历，该窗口可以用来决定操作的性质。基本的形态学操作包括腐蚀和膨胀，并由这两类基本变换组成了开运算、闭运算等形态学操作。腐蚀运算即将卷积核沿着图像滑动，若对应位置处的像素都为1，则中心元素为1，否则为0。运算后前景将减小，有利于消除白噪声，分隔开连为一体的物体。而在膨胀操作中，若卷积核对应位置处的像素值有一个为1，则中心元素为1。膨胀运算后会使前景变大，有利于连接分开的两个物体。开运算是先腐蚀再膨胀的操作，它能在保持前景不变的同时去除背景噪声。闭运算则是先膨胀再腐蚀的操作，它常用于填充前景中的黑点。
步骤三，靶标点质心提取。
本实施例采用基于连通域遍历的靶标质心提取算法，对预处理后的靶标点图像进行质心提取。
如图2所示，（a）图中，经过连通域遍历的方法，将二值化靶标图像初始标记为4个连通域；
经过比较4个连通域的邻域像素值，可以看出，标记为2、3、4的连通域相邻像素具有相同的像素值，因此将标记为2、3、4的连通域合并，并重新标记为2，如图（b）所示。其中标记为1的连通域对应一个靶标点，标记为2的连通域对应另一个靶标点，将连通域中心点坐标作为对应靶标点的质心。
步骤四，解算高度和速度信息。基于线性成像模型建立火箭实时高度与靶标距离之间的约束方程，解得火箭的实时高度和速度信息。
如图3所示，高度计算的基本原理是基于小孔成像模型，在已知摄像装置内参（等效焦距、光心坐标）以及预设的任意两个靶标之间实际距离的情况下，即可解算出摄像装置距离地面的高度H及箭体偏移量AN。
解算具体流程如下：
如图3所示，地面上两个靶标点的质心为M和N，其在像面上所成的像分别为M′和N′，由前述特征提取算法，可获取M′和N′的像素坐标，则有：
Figure 821688DEST_PATH_IMAGE002
（4）
另一方面：
Figure 388936DEST_PATH_IMAGE039
（5）
其中，
Figure 59431DEST_PATH_IMAGE004
为摄像装置主点，O为摄像装置光心，
Figure 977709DEST_PATH_IMAGE040
为光轴，A为光轴
Figure 613089DEST_PATH_IMAGE040
与地面的交 点，f为摄像装置的焦距；
Figure 300423DEST_PATH_IMAGE008
为
Figure 628636DEST_PATH_IMAGE041
与光轴的夹角，
Figure 768630DEST_PATH_IMAGE042
为靶标点M 和摄像装置光心O的连线，
Figure 473281DEST_PATH_IMAGE043
为
Figure 15121DEST_PATH_IMAGE044
与光轴的 夹角，
Figure 15700DEST_PATH_IMAGE044
为靶标点N和摄像装置光心O的连线；
Figure 642990DEST_PATH_IMAGE045
为像点
Figure 620174DEST_PATH_IMAGE006
与摄像装置主点
Figure 282099DEST_PATH_IMAGE004
的连线，
Figure 952115DEST_PATH_IMAGE046
为像点
Figure 66701DEST_PATH_IMAGE007
与摄像装置主点
Figure 847576DEST_PATH_IMAGE047
的连线；
Figure 567270DEST_PATH_IMAGE048
为靶标点M、N之间的距离，
Figure 408187DEST_PATH_IMAGE049
为A点与靶标点N的连线，代表箭体偏移量。
联立上式，即可解得摄像装置高度H及箭体偏移量AN。随后，在已知摄像装置帧频的情况下，基于下式计算火箭的实时速度：
Figure 511535DEST_PATH_IMAGE017
（6）
其中，H t 和H t+1 分别为由相邻两帧图像算得的火箭的高度。
以下基于仿真试验和实物试验，对上述高度测量方法的精度进行分析。
1、仿真试验
根据前述测量流程，影响最终测量结果精度的因素主要包括成像质量、摄像装置标定精度、靶标点质心提取精度及算法解算精度，其中摄像装置标定精度、靶标点质心提取精度及算法解算精度均可事先控制，从而保证较高的精度，因此，考虑实际应用场景，影响最终高度测量精度的主要因素为成像质量，特别是烟雾、支腿等的遮挡。成像质量、遮挡等因素对算法精度的影响的直接体现是对靶标质心提取精度的影响，因此，对质心提取精度对高度计算的影响进行了仿真分析。
1）在靶标间距为15m的情况下，对不同高度处测距精度进行分析；
a、在高度H=200m, 靶标间距等于15m的情况下，对算法精度进行了仿真分析，结果如表1所示：
表1 算法精度仿真分析结果
Figure 96100DEST_PATH_IMAGE050
b、在高度H=150m，靶标间距为15m的情况下，对算法精度进行了仿真分析，结果如表2所示：
表2 算法精度仿真分析结果
Figure 467038DEST_PATH_IMAGE051
c、在高度H=100m，靶标间距为15m的情况下，对算法精度进行了仿真分析，结果如表3所示：
表3算法精度仿真分析结果
Figure 478856DEST_PATH_IMAGE052
d、在高度H=75m，靶标间距为15m的情况下，对算法精度进行了仿真分析，结果如表4所示：
表4 算法精度仿真分析结果
Figure 302456DEST_PATH_IMAGE053
e、在高度H=43m, 靶标间距为15m的情况下，对算法精度进行了仿真分析，结果如表5所示：
表5 算法精度仿真分析结果
Figure 690712DEST_PATH_IMAGE054
2）在高度为43m处，对不同靶标间距测距精度分析；
A、在高度H=43m, 靶标间距为15m的情况下，对算法精度进行了仿真分析，结果如表6所示：
表6 算法精度仿真分析结果
Figure 712895DEST_PATH_IMAGE055
B、在高度H=43m, 靶标间距为8m的情况下，对算法精度进行了仿真分析，结果如表7所示：
表7 算法精度仿真分析结果
Figure 98877DEST_PATH_IMAGE056
C、在高度H=43m, 靶标间距为3m的情况下，对算法精度进行了仿真分析，结果如表8所示：
表8 算法精度仿真分析结果
Figure 176816DEST_PATH_IMAGE057
从上述仿真实验可以看出，距离越远，质心提取精度越低，高度计算误差越大。成像质量较好的情况下，现有算法可以保证质心提取精度在0.1pixe以内，从而可以保证高度测量结果具有较高的精度。要提高测量精度，必须保证较好的成像场景和较高的成像质量。
2 、无人机测高飞行实物试验
本试验通过无人机携带的摄像装置拍摄现实布置在地面上的靶标，利用本发明提出的高度测量方法来实现无人机实时高度的测量，其中无人机真实高度可通过无人机自带的控制软件设置，靶标上的各个靶标点之间的距离已知，具体靶标如图4和图5所示，靶标点提取结果如图6所示。
利用本文算法，得到的高度解算结果如表9所示。可以看出，相对误差最大为5.647%，可以满足火箭回收任务中对高度测量的需求。
表9 高度测量结果
Figure 899922DEST_PATH_IMAGE058

Claims (7)

1.一种用于火箭回收的视觉测高测速方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、采集地面靶标图像；
在火箭回收过程，控制箭载摄像装置以设定频率采集多帧地面靶标图像；所述地面靶标包括至少两个靶标点；
步骤2、图像预处理；
步骤2.1、分别对摄像装置采集的多帧地面靶标图像进行平滑处理；
步骤2.2、分别对平滑处理后的多帧地面靶标图像进行灰度化处理，获得相应的二值图像；
步骤3、靶标质心提取；
基于连通域遍历的靶标质心提取算法，分别对预处理后的多帧靶标图像进行质心提取，获得靶标上两个靶标点之间的距离；
步骤4、解算高度和速度信息；
基于线性成像模型建立火箭实时高度与靶标点距离之间的约束方程，获得火箭的实时高度和速度信息。
2.根据权利要求1所述的一种用于火箭回收的视觉测高测速方法，其特征在于，步骤4 中基于下式计算火箭的实时高度
Figure DEST_PATH_IMAGE001
：
Figure DEST_PATH_IMAGE002
Figure 280776DEST_PATH_IMAGE003
其中，M、N为地面靶标上的两个靶标点，
Figure DEST_PATH_IMAGE004
为摄像装置主点，O为摄像装置光心，
Figure DEST_PATH_IMAGE005
为光 轴，
Figure 463758DEST_PATH_IMAGE006
、
Figure 261950DEST_PATH_IMAGE007
分别为靶标点M、N在像面上的像点，A为光轴
Figure 726429DEST_PATH_IMAGE005
与地面的交点，f为摄像装置的焦 距；
Figure DEST_PATH_IMAGE008
为
Figure 457625DEST_PATH_IMAGE009
与光轴的夹角，
Figure 247727DEST_PATH_IMAGE009
为靶标点M 和摄像装置光心O的连线，
Figure DEST_PATH_IMAGE010
为
Figure 300258DEST_PATH_IMAGE011
与光轴的夹角，
Figure 834008DEST_PATH_IMAGE011
为靶标点N和摄像装置光心O的连线；
Figure 888552DEST_PATH_IMAGE012
为像点
Figure 583975DEST_PATH_IMAGE006
与摄像装置主点
Figure 356759DEST_PATH_IMAGE004
的连线，
Figure DEST_PATH_IMAGE013
为像点
Figure 959779DEST_PATH_IMAGE007
与摄像装置主点
Figure 370294DEST_PATH_IMAGE004
的连线；
Figure 502198DEST_PATH_IMAGE014
为靶标点M、N之间的距离，
Figure DEST_PATH_IMAGE015
为A点与靶标点N的连线，代表箭体偏移量。
3.根据权利要求2所述的一种用于火箭回收的视觉测高测速方法，其特征在于，步骤4 中基于下式计算火箭的实时速度
Figure DEST_PATH_IMAGE016
：
Figure DEST_PATH_IMAGE017
其中，H t 和H t+1 分别为由相邻两帧图像算得的火箭实时高度。
4.根据权利要求3所述的一种用于火箭回收的视觉测高测速方法，其特征在于，步骤2.2中基于如下方法确定灰度化处理方法的阈值：
步骤a、给定多个不同的阈值t；
步骤b、基于下式分别计算出以多个阈值t分割图像后的类间方差
Figure 90174DEST_PATH_IMAGE018
：
Figure DEST_PATH_IMAGE019
其中，
Figure 496885DEST_PATH_IMAGE020
为图像中前景图像像素占全图像素的比值，
Figure DEST_PATH_IMAGE021
为前景图像的平均灰度，
Figure DEST_PATH_IMAGE022
为 图像中背景图像像素占全图像素的比值，
Figure DEST_PATH_IMAGE023
为背景图像的平均灰度；
Figure 620961DEST_PATH_IMAGE024
为全图的平均灰度，
Figure DEST_PATH_IMAGE025
；
步骤c、比较多个类间方差
Figure DEST_PATH_IMAGE026
的大小，将最大类间方差
Figure 923766DEST_PATH_IMAGE026
对应的阈值t作为灰度化处理方 法的阈值。
5.根据权利要求4所述的一种用于火箭回收的视觉测高测速方法，其特征在于，步骤2中还包括步骤2.3：对二值图像进行形态学操作的步骤。
6.一种用于火箭回收的视觉测高测速系统，包括存储器与处理器，其中存储器中存储计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器运行时，执行权利要求1-5任一所述一种用于火箭回收的视觉测高测速方法。
7.一种存储介质，其内储存有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器运行时，执行权利要求1-5任一所述一种用于火箭回收的视觉测高测速方法。
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