CN115512292A - 航空器起落架跟踪观察方法 - Google Patents
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Abstract
本申请提供一种航空器起落架跟踪观察方法,通过ADS解析程序,获取航空器信息;过滤掉远距离、高海拔的航班信息;判断航空器机是否进入监测区域;根据确定的航空器属于的检测区域,查询与该监测区域对应的云台成像设备;调用云台成像设备;计算云台需要转到的角度;云台旋转到指定角度,成像装置跟踪拍摄航空器;观察判断航空器起落架状态。解决了通过外部进行航空器起落架收放状态判定的问题。
Description
技术领域
本发明涉及航空安全领域,尤其是涉及一种航空器起落架跟踪观察方法。
背景技术
航空器常指飞机,航空器机场附近一般会设置管控区域,对附近的建筑,船舶、以及其他航空器有一定的控制措施。
飞机在临近机场时会进行减速并降落,起落架是否成功放下,直接影响到飞机能够安全降落。目前判定起落架是否放下是通过飞机内的位置传感器的到位信号判断的,此种判断依赖于电子元件,并不一定可靠,因此底面塔台人员一般会观察起落架状态并给与机长反馈。
但是目视方法受距离限制,并且存在一定的主观性,判断也比较滞后,在空气质量不好的情况下,需要飞机距离很近才能看清,此时反馈并无意义。
发明内容
本发明提供了一种航空器起落架跟踪观察方法,解决了通过外部进行航空器起落架收放状态判定的问题。
为解决上述技术问题,本发明所采用的技术方案是:一种航空器起落架跟踪观察方法:
S1、通过ADS解析程序,获取航空器信息;
S2、过滤掉远距离、高海拔的航班信息;
S3、判断航空器机是否进入监测区域;
S4、根据确定的航空器属于的检测区域,查询与该监测区域对应的云台成像设备;
S5、调用云台成像设备;
S6、计算云台需要转到的角度;
S7、云台旋转到指定角度,成像装置跟踪拍摄航空器;
S8、观察判断航空器起落架状态。
优选的方案中,S3包括航空器是否在监测区域判定方法:
以航空器所在位置向任意方向引出一条射线;
确定引射线与监测区域边界的交点个数;
若交点个数为奇数则航空器在监测区域内部,若交点个数为偶数则航空器在监测区域外部。
优选的方案中,S5包括云台成像设备状态判断方法:
判断当前设备是否正在跟踪;
若否则跳转到步骤S6,若是则判断是否跟踪的为需要跟踪的航空器;
若是则跳转到步骤S6。
优选的方案中,包括云台转动角度计算方法:
通过ADS解析程序获取当前航空器经纬度坐标;
获取云台成像设备当前经纬度坐标;
根据航空器经纬度和云台成像设备当前经纬度坐标计算出目标朝向角度;
获取云台成像设备当前朝向角度;
驱动云台转动。
优选的方案中,包括角度补偿方法:
计算出云台成像设备当前朝向角度和目标朝向角度的差值即为云台需要传动的角度;
根据云台电机的转动速度,计算出理论云台转动需要时间;
通过ADS解析程序获取航空器当前的航向、速度及加速度;
计算出理论云台转动时间内航空器的新位置;
求解对于航空器的新位置,云台成像设备的朝向角度;
驱动云台转动。
优选的方案中,包括二次角度补偿方法:
计算云台转过补偿角度所需时间;
计算出云台转动总时间=理论云台转动时间+补偿角度所需时间;
根据航空器当前的位置、航向、速度、加速度及云台转动总时间计算出航空器最终位置;
云台转动到计算航空器最终位置所需角度;
驱动云台转动。
优选的方案中,S8包括航空器起落架状态判定方法:
成像装置变倍拍摄;
采集航空器所在区域的图像;
识别航空器图像;
截取航空器图像所在区域图像;
识别航空器起落架;
根据航空器起落架与航空器主体的相对位置判定起落架是否收回或打开。
优选的方案中,包括航空器及起落架姿态机器学习方法:
设定拍摄距离范围;
收集该拍摄距离范围内本机场起降的各种航空器及其对应起落架的多姿态照片;
人工确认航空器起落架的收放姿态并与收集的照片对应;
将收集的照片及对应的起落架收放人工判定信息输入计算机,进行机器学习。
本发明的有益效果为:通过外部进行起落架状态判定,与起落架自身传感器形成双保险,确保起落架状态判定准确;通过长焦拍摄的方式,远距离观察起落架状态,相比于人眼观察,能够更早确认,提前发现隐患,给机长更多的处理时间;针对于飞机的高速特定,云台具有补偿算法,保证拍摄位置准确。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。
图1是本发明的流程图。
图2是本发明的引射线法示意图。
图3是本发明的四象限法示意图。
图4是本发明的图像处理流程图。
具体实施方式
实施例1:
一种航空器起落架跟踪观察方法:
S1、通过ADS解析程序,获取到航空器的航班号、坐标经度、坐标纬度、高度、速度、航向;
S2、过滤掉50公里外、高度大于2000米的航空器信息;
S3、判断航空器机是否进入监测区域;
S4、根据确定的航空器属于的检测区域,查询与该监测区域对应的云台成像设备;
S5、调用云台成像设备;
S6、计算云台需要转到的角度;
S7、云台旋转到指定角度,成像装置跟踪拍摄航空器;
S8、观察判断航空器起落架状态。
优选的方案中,S3包括航空器是否在监测区域判定方法:
以航空器所在位置向任意方向引出一条射线;
确定引射线与监测区域边界的交点个数;
若交点个数为奇数则航空器在监测区域内部,若交点个数为偶数则航空器在监测区域外部。
由于一个检测区域可以对应多个云台,因此在调用云台成像设备时需要判断该云台是否已被占用,若未被占用则直接启用该云台设备,若已被占用则使用该设备计算转动角度,前提是监测的目标为正确目标。
因此优选的方案中,S5包括云台成像设备状态判断方法:
判断当前设备是否正在跟踪;
若否则跳转到步骤S6,若是则判断是否跟踪的为需要跟踪的航空器;
若是则跳转到步骤S6。
优选的方案中,包括云台转动角度计算方法:
通过ADS解析程序获取当前航空器经纬度坐标;
获取云台成像设备当前经纬度坐标;
根据航空器经纬度和云台成像设备当前经纬度坐标计算出目标朝向角度;
获取云台成像设备当前朝向角度;
驱动云台转动。
云台转速优选转速较快的,但是即便是这样云台转动过程中,由于航空器速度较快,航空器也存在这较大的位移变化。
因此,优选的方案中,包括角度补偿方法:
计算出云台成像设备当前朝向角度和目标朝向角度的差值即为云台需要传动的角度;
根据云台电机的转动速度,计算出理论云台转动需要时间;
通过ADS解析程序获取航空器当前的航向、速度及加速度;
计算出理论云台转动时间内航空器的新位置;
求解对于航空器的新位置,云台成像设备的朝向角度;
驱动云台转动。
由于云台转过补偿角度也需要时间,该时间内航空器依旧在高速移动,因此通过一次补偿,实际云台转动后依旧落后于航空器,拍不到所需画面。
因此,优选的方案中,包括二次角度补偿方法:
计算云台转过补偿角度所需时间;
计算出云台转动总时间=理论云台转动时间+补偿角度所需时间;
根据航空器当前的位置、航向、速度、加速度及云台转动总时间计算出航空器最终位置;
云台转动到计算航空器最终位置所需角度;
驱动云台转动。
经过由于二次补偿角度很小,云台转过的时间相应也较少,航空器在此时间内飞行距离较短,即使相比于计算值有一定偏差,但偏差值较小,依旧可以被画面捕捉到。
另外,可以按照此逻辑进行三次、四次补偿。或者设定一个经验值提前量,使画面比计算值有所提前,使得航空器在画面中正好居中。
优选的方案中,S8包括航空器起落架状态判定方法:
成像装置变倍拍摄;
采集航空器所在区域的图像;
识别航空器图像;
截取航空器图像所在区域图像;
识别航空器起落架;
根据航空器起落架与航空器主体的相对位置判定起落架是否收回或打开。
优选的方案中,包括航空器及起落架姿态机器学习方法:
设定拍摄距离范围;
收集该拍摄距离范围内本机场起降的各种航空器及其对应起落架的多姿态照片;
人工确认航空器起落架的收放姿态并与收集的照片对应;
将收集的照片及对应的起落架收放人工判定信息输入计算机,进行机器学习。
图像识别的前提是已经利用大量的图片进行机器学习,除了对传统的航空器和起落架进行学习和识别外,为了提高准确率还需要根据机场现场已有的航空器型号,在设置的监测区域范围这个距离上,进行针对性的实景拍摄,并用于机器学习。
实施例2:
如图1-4,步骤1:通过ADS解析程序,获取航空器的位置信息(包括坐标经度、维度、高度和航向)和航班号。ADS是广播式自动相关监视,是机场发射的以广播形式发送一定范围内的航空器的高度、速度等信息来帮助航空器起到防撞作用。
步骤2:过滤掉50公里外,高度大于2000米的航班信息。根据实际需要,也可以设置为过滤其他范围的航空器。
步骤3:判断航空器是否进入事先确定好的检测区域,不同的检测区域对应着不同的云台,但一个检测区域可以对应多个云台。
判断航空器是否在检测区域(以多边形为例)的过程如下:
1)计算循环次数nCross,初始值为0。取多边形上任意两点P1和P2,经点P1和P2形成多边形的一个边;
2)计算经过航空器坐标的水平线与直线P1P2的交点的坐标X:
X=(AL-P1L)*(P2E-P1E)/(P2L – P1L)+P1E
其中,AL为航空器的经度,P1L为P1点的经度,P1E为P1点的维度,P2L为P2点的经度,P2E 为P2点的维度。
3)判断X是否大于航空器的维度AE,AE为航空器的维度。
如果大于,则循环次数计算值nCross=nCross+1。
4)循环完整个多边形后判断,nCross对2取余数,如果为0,则航空器在多边形之外,为1则在多边形之内。
如果确定在检测区域之内,则进入下一步,否则继续返回。
步骤4:根据确定的航空器属于的检测区域,查询与该检测区域对应的云台设备。
步骤5:判断该云台设备的状态。
具体的,判断云台设备是否处于跟踪状态,如果是,则判断当前跟踪的航空器与检测区域的航空器是否相同,如果是,则进入第6步,否则程序返回;如果不是处于跟踪状态,则进入第6步。
步骤6:计算云台要转动的角度。
为了便于计算,将正北方向即为P0,也就是0°。
式1:云台需要转动的角度 = π/180 x arcsin(维度差 /云台到航空器的直线距离);
式2:维度差 = (LatB - LatA)/0.00000899;
式3:云台到航空器的直线距离 = arccos( sin(LatA x π/180) x sin(LatB xπ/180) + cos(LatA x π/180) x cos(LatB x π/180) x cos(LonA x π/180 - LonB x π/180)) x 6371.393;
将式2和式3代入式1,得到:
云台需要转动的角度 = π/180 x arcsin(( (LatB - LatA)/0.00000899)/(arccos( sin(LatA x π/180) x sin(LatB x π/180) + cos(LatA x π/180) x cos(LatBx π/180) x cos(LonA x π/180 - LonB x π/180)) x 6371.393));
其中,航空器经纬度坐标为LonA ,LatA,云台坐标为LonB 、LatB。
步骤7:获取云台当前的状态,包括当前水平角度、垂直角度、转动速度和变倍倍速。
1)根据获取的航空器距离计算需要放大的倍数(因为背景不固定,所以倍数和距离的关系是通过人工测试给出的合理值,可以是一个预设的固定值,根据实际需要去调节)
2)计算云台从当前的位置和倍数,转动到计算值的位置和状态需要的时间。
然而,这样转动会存在精度损失,为了进行精度补偿进行步骤8。
步骤8:计算转动损耗,增加补偿角度计算。
1)获取航空器当前的速度,求出每秒的速度 = 速度 * 1000 /3600;
2)根据航向,用四象限发展来计算经纬度增减;
需要增减的经度值 = 当前经度 ± sin(跟正北的夹角)*距离*0.00001141;
需要增减的纬度值 = 当前维度 ± cos(跟正北的夹角)*距离 * 0.00000899;
在用经纬度的值,代入到步骤6得出云台需要转动的角度,调用云台进行转动。
上述的实施例仅为本发明的优选技术方案,而不应视为对于本发明的限制,本发明的保护范围应以权利要求记载的技术方案,包括权利要求记载的技术方案中技术特征的等同替换方案为保护范围。即在此范围内的等同替换改进,也在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种航空器起落架跟踪观察方法,其特征是:
S1、通过ADS解析程序,获取航空器信息;
S2、过滤掉远距离、高海拔的航班信息;
S3、判断航空器机是否进入监测区域;
S4、根据确定的航空器属于的检测区域,查询与该监测区域对应的云台成像设备;
S5、调用云台成像设备;
S6、计算云台需要转到的角度;
S7、云台旋转到指定角度,成像装置跟踪拍摄航空器;
S8、观察判断航空器起落架状态。
2.根据权利要求1所述航空器起落架跟踪观察方法,其特征是:S3包括航空器是否在监测区域判定方法:
以航空器所在位置向任意方向引出一条射线;
确定引射线与监测区域边界的交点个数;
若交点个数为奇数则航空器在监测区域内部,若交点个数为偶数则航空器在监测区域外部。
3.根据权利要求1所述航空器起落架跟踪观察方法,其特征是:S5包括云台成像设备状态判断方法:
判断当前设备是否正在跟踪;
若否则跳转到步骤S6,若是则判断是否跟踪的为需要跟踪的航空器;
若是则跳转到步骤S6。
4.根据权利要求1所述航空器起落架跟踪观察方法,其特征是:包括云台转动角度计算方法:
通过ADS解析程序获取当前航空器经纬度坐标;
获取云台成像设备当前经纬度坐标;
根据航空器经纬度和云台成像设备当前经纬度坐标计算出目标朝向角度;
获取云台成像设备当前朝向角度;
驱动云台转动。
5.根据权利要求4所述航空器起落架跟踪观察方法,其特征是:包括角度补偿方法:
计算出云台成像设备当前朝向角度和目标朝向角度的差值即为云台需要传动的角度;
根据云台电机的转动速度,计算出理论云台转动需要时间;
通过ADS解析程序获取航空器当前的航向、速度及加速度;
计算出理论云台转动时间内航空器的新位置;
求解对于航空器的新位置,云台成像设备的朝向角度;
驱动云台转动。
6.根据权利要求5所述航空器起落架跟踪观察方法,其特征是:包括二次角度补偿方法:
计算云台转过补偿角度所需时间;
计算出云台转动总时间=理论云台转动时间+补偿角度所需时间;
根据航空器当前的位置、航向、速度、加速度及云台转动总时间计算出航空器最终位置;
云台转动到计算航空器最终位置所需角度;
驱动云台转动。
7.根据权利要求1所述航空器起落架跟踪观察方法,其特征是:S8包括航空器起落架状态判定方法:
成像装置变倍拍摄;
采集航空器所在区域的图像;
识别航空器图像;
截取航空器图像所在区域图像;
识别航空器起落架;
根据航空器起落架与航空器主体的相对位置判定起落架是否收回或打开。
8.根据权利要求7所述航空器起落架跟踪观察方法,其特征是:包括航空器及起落架姿态机器学习方法:
设定拍摄距离范围;
收集该拍摄距离范围内本机场起降的各种航空器及其对应起落架的多姿态照片;
人工确认航空器起落架的收放姿态并与收集的照片对应;
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