CN115639834A - 一种基于图像质量的无人机侦察规划设计方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于图像质量的无人机侦察规划设计方法。综合利用无人机载机平台的机动性、侦察时对图像质量的需求，规划合适的侦察高度和速度，在该高度、速度约束下实现对指定凸多边形区域的合理划分，以航路点的形式给出规划结果，用于引导无人机自动完成要求图像质量条件下的区域覆盖侦察，可提升飞机智能化水平，减轻人工负担。

Description

一种基于图像质量的无人机侦察规划设计方法

技术领域

本发明属航空火力控制领域，具体涉及一种基于图像质量的无人机侦察规划设计方法。

背景技术

无人机的侦察引导借助于机载电子设备控制飞机自动飞行，满足对指定区域的侦察，获取区域可见光或红外图像信息。传统使用中，无人机的侦察规划由操作员根据操作经验进行航路点设定，根据侦察效果调整侦察高度，人工负担重，效率低，不利于节约燃油或电力。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明提供一种基于图像质量的无人机侦察规划设计方法。综合利用无人机载机平台的机动性、侦察时对图像质量的需求，规划合适的侦察高度和速度，在该高度、速度约束下实现对指定凸多边形区域的合理划分，以航路点的形式给出规划结果，供无人机飞控或引导模块引导无人机飞行，实现自动规划、自主引导的侦察效果。采用本发明方法能够解放无人机操作员负担，使操作员能够全副精神专注于侦察图像的判读和目标识别上，达到提高侦察效率，节省能源的目的。

一种基于图像质量的无人机侦察规划设计方法，其特征在于步骤如下：

步骤1：首先，对于待侦察的凸多边形区域，以(max_longitude+min_longitude)/2作为基准经度计算其各个顶点在高斯坐标系下的坐标，其中，max_longitude为待侦察多边形区域顶点的经度最大值，min_longitude为待侦察多边形区域顶点的经度最小值，记高斯坐标系下的顶点坐标为(x_gi,y_gi)，i＝1:n为顶点序号，n为多边形的顶点总数，3≤n≤8；

然后，将多边形顶点按照其相对于多边形几何中心的方位角由小到大进行逆时针排序，排序后的顶点序号记为p_i，i＝1:n；

步骤2：选择距离载机当前位置点最近的顶点作为进入点；

步骤3：根据光电传感器视频跟踪目标尺寸要求，计算规划高度范围一，根据图像质量要求，计算规划高度范围二，以二者的交集作为最终的规划高度范围，记为[H_min，H_max]，按照H＝H_max-0.618×(H_max-H_min)计算得到最终的规划高度H，再根据规划高度和目标跟踪要求，确定理想规划速度上限，结合飞行性能，确定规划速度可取范围，记为[V_min，V_max]，按照V＝V_max-0.618×(V_max-V_min)计算得到最终的规划速度V；

步骤4：除进入点外，过多边形各个顶点作到进入点所在两条边的垂线，先在进入点所在的两条边所对应的两组垂线中分别一条长度最长的垂线，再在两条长度最长的垂线中选择长度较小的垂线，以该垂线的垂足所在边作为进入边，侦察宽度等于该垂线长度；

步骤5：设系统要求的最大和最小旁向重叠率分别为δ_min、δ_max，分别按下式计算得到最小和最大航道数目m₁、m₂：

其中，d_width为侦察宽度，l_v为垂直于侦察方向的视场，按照l_v＝2H*tan(α_v/2)计算得到，α_v为光电传感器垂直于侦察方向的视场角；

如果m₁＜m₂，规划时使用的旁向重叠率δ_v为：

如果m₁＝m₂，规划时使用的旁向重叠率δ_v为：

δ_v％＝δ_vmax％ (4)

航道数m＝m₁，航道间距Δl_v＝l_v(1-δ_v％)；

步骤6：由靠近进入边起，在进入边与步骤4确定的垂线对应的顶点之间每隔Δl_v作一条平行于进入边的直线，以这些直线作为航路所在直线；

步骤7：以各条航路直线与多边形的边的交点作为航路控制点，对于每个航路控制点，确定其所在航路直线上、位于在多边形外部的、与其距离为2l_p的点作为其对应的最终的航路点；其中，l_p为沿侦察方向的视场，按照l_p＝2H*tan(α_p/2)计算得到，α_p为光电传感器沿侦察方向的视场角。

进一步地，步骤3中所述的计算规划高度范围一的具体过程如下：

设视频跟踪时目标的最小尺寸为MinSize*MinSize，最大尺寸为MaxSize*MaxSize，图像质量为1080P高清，默认为垂直侦察，侦察角度为90度，传感器视场角为γ，目标在地面的尺寸为TgtSize*TgtSize，则根据视频跟踪目标尺寸要求确定的载机规划高度H_plan满足：

H_plan值的范围即为规划高度范围一。

进一步地，步骤3中所述的计算规划高度范围二的具体过程如下：

给定图像质量要求，包括可见光图像可判读性等级NIIRS¹、红外图像可判读性等级NIIRS²、规范化相对边缘响应的几何平均值RER_GM、调制传递函数补偿MTFC导致的超调几何平均高度H_GM、调制传递函数补偿MTFC导致的噪声增益G、信噪比SNR，将各参数分别代入可见光通用图像质量方程和红外图像通用图像质量方程，计算得到对应的传感器在地面采样间隔的几何平均值

和

然后，再将两个GSD_GM值分别代入以下公式，计算得到两个相对高度H，分别记为H¹和H²：

其中，p为传感器像素间距，f为焦距，L为水平距离，满足

θ为视场角；

如果H¹小于H²，则规划高度范围二为[H¹,H²]，否则，规划高度范围二为[H²,H¹]；

所述的可见光通用图像质量方程为：

红外图像通用图像质量方程为：

其中，

进一步地，步骤3中所述的确定理想规划速度上限的具体过程如下：

根据规划高度H、光电传感器垂直于侦察方向的视场角为α_v、光电传感器沿侦察方向的视场角α_h、垂直于航路方向传感器的像素点个数pn_v、沿航路方向传感器的像素个数pn_h，按下式计算得到像素点尺寸ps：

根据目标尺寸TgtSize*TgtSize、传感器的跟踪速度sv、传感器的拍摄频率sf，按

计算得到理想规划速度上限v_{max_s}。

进一步地，步骤3中所述的结合飞行性能确定规划速度可取范围[V_min，V_max]的具体方法为：

根据由飞机的飞行性能所确定的飞机地速范围[v_{min_p},v_{max_p}]，按如下逻辑确定得到规划速度范围[V_min，V_max]：

若v_{min_p}＜v_{max_s}≤v_{max_p}，则V_min＝v_{min_p}，V_max＝v_{max_s}；

若v_{max_s}＞v_{max_p}，则V_min＝v_{min_p}，V_max＝v_{max_p}。

本发明的有益效果是：为无人机按照约定的图像质量进行区域侦察规划提供了一种行之有效的解决方案，综合考虑了无人机光电传感器的性能、无人机的机动能力、图像质量等因素，生成航路控制点，提高了无人机区域侦察规划的效率和智能化水平，具有较强的工程实现价值。

附图说明

图1是本发明的基于图像质量的无人机侦察规划设计方法流程图；

图2是传感器视场示意图；

图3是进入边计算示意图；

图4是航路直线的计算方法示意图；

图5是航路点的计算过程示意图；

图6是三角形区域航路规划结果图；

图7是四边形区域航路规划结果图；

图8是五边形区域航路规划结果图；

图9是六边形区域航路规划结果图；

图10是七边形区域航路规划结果图；

图11是八边形区域航路规划结果图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明进一步说明，本发明包括但不仅限于下述实施例。

假设待侦察区域为凸多边形，边数(顶点数)为n，3≤n≤8；采用的侦察方式为光栅式，传感器工作于广域模式，要求侦察尽可能完全覆盖四边形区域。

如图1所示，本发明的具体实施过程如下：

1、坐标转换与顶点排序

首先，分别查找多边形顶点中经度最大和最小的点，记最大经度值为max_longitude，待侦察多边形区域顶点的最小值经度为min_longitude。以(max_longitude+min_longitude)/2作为基准经度计算各个顶点在高斯坐标系下的坐标(x_gi,y_gi)，i＝1:n为顶点序号。

然后，将多边形顶点按照其相对于多边形几何中心的方位角由小到大进行逆时针排序，排序后的顶点序号记为p_i，i＝1:n。其中，凸多边形几何中心点坐标(x_c,y_c)可按照下式计算：

第i个顶点相对于几何中心的方位角是指向量

与x轴的夹角，夹角范围为(-π,π]，

2、进入点计算

设载机当前位置为(x_s,y_s)，即规划起点，取距离(x_s,y_s)最近的顶点p_nearest作为进入点，坐标为(x_nearest,y_nearest)，由此顶点进入，飞行器可以以最快的速度展开区域航扫式侦察。

3、规划侦察高度和速度

(1)根据光电传感器视频跟踪目标尺寸要求，计算规划高度范围一

设视频跟踪时目标的最小尺寸为MinSize*MinSize，最大尺寸为MaxSize*MaxSize，图像质量为1080P高清，默认为垂直侦察，侦察角度为90度，传感器视场角为γ，目标在地面的尺寸为TgtSize*TgtSize，则根据视频跟踪目标尺寸要求确定的载机规划高度H_plan满足：

(2)根据图像质量要求，计算规划高度范围二

美国国家图像可判读性等级(NIIRS)是美国航空图像委员会用来定义和衡量图像质量和成像系统性能的标准，图像判读员通过给图像分级，给NIIRS赋予一定的值，这个值就代表了给定图像的可判读性。NIIRS提供了一个直接描述航空侦察图像质量的手段。NIIRS一共分为9级，分辨率从最大的大于9.0m到最小的0.1m以下，包括四个部分，分别为可见光NIIRS(1994年3月完成)、雷达NIIRS(1992年8月完成)、红外NIIRS(1996年4月完成)和多光谱NIIRS(1995年2月完成)。根据双光云台的需求以可见光和红外NIIRS作为确定侦察高度的依据，可见光通用图像质量方程为：

NIIRS＝10.251-alog₁₀ GSD_GM+blog₁₀RER_GM-0.656H_GM-0.344(G/SNR) (12)

红外图像通用图像质量方程为：

NIIRS＝10.751-alog₁₀ GSD_GM+blog₁₀RER_GM-0.656H_GM-0.344(G/SNR) (13)

以上两式中，

GSD_GM为传感器在地面采样间隔的几何平均值；RER_GM为规范化相对边缘响应的几何平均值；H_GM为调制传递函数补偿MTFC导致的超调几何平均高度；G是由于调制传递函数补偿MTFC导致的噪声增益；SNR为信噪比。

其中，传感器在地面采样间隔的几何平均值GSD_GM按下式计算：

其中，p为传感器像素间距，f为焦距，H为相对高度，L为水平距离，满足

θ为视场角。图2给出了相应传感器视场关系示意图。

给定图像质量要求，包括图像可判读性等级NIIRS(包括可见光图像可判读性等级和红外图像可判读性等级)，RER_GM＝0.75、H_GM＝1.4、G＝10、SNR＝66，可见光像元大小2.9um，即传感器像素间距p为2.9um，焦距8mm、可见光传感器视场角θ为38.4°；红外像元大小12um，即红外传感器像素间距p为12um，焦距19mm、红外传感器视场角21.8°，则可根据以上公式(12)确定

然后根据公式(14)，计算得到相对高度一H¹；根据公式(13)确定

然后根据公式(14)，计算得到相对高度二H²。以相对高度一H¹和相对高度二H²确定的高度范围构成规划高度范围二。

(3)计算规划高度

以规划高度范围一和规划高度范围二的交集作为最终的规划高度范围，记为[H_min，H_max]，按照大向小方向的黄金分割为实际规划高度，即按照H＝H_max-0.618×(H_max-H_min)计算得到最终的规划高度H。

(4)根据规划高度和目标跟踪要求，确定理想规划速度上限

根据规划高度H，光电传感器垂直于侦察方向的视场角为α_v、光电传感器沿侦察方向的视场角α_h，垂直于航路方向传感器的像素点个数pn_v，沿航路方向传感器的像素个数pn_h，按如下公式计算像素点尺寸：

根据目标尺寸TgtSize*TgtSize(单位：m)，传感器的跟踪速度sv(单位：像素/帧)，传感器的拍摄频率sf(单位：HZ)，按如下公式计算得到理想规划速度上限：

(5)计算规划速度

根据飞机的飞行性能所确定的飞机地速范围[v_{min_p},v_{max_p}](其中，v_{min_p}为当前状态下飞机可飞的最小地速，v_{max_p}为当前状态下飞机可飞的最大地速)和理想规划速度上限v_{max_s}，由于正常情况下v_{max_s}远大于v_{min_p}，按如下逻辑确定规划速度范围[V_min，V_max]：

若v_{min_p}＜v_{max_s}≤v_{max_p}，则V_min＝v_{min_p}，V_max＝v_{max_s}；

若v_{max_s}＞v_{max_p}，则V_min＝v_{min_p}，V_max＝v_{max_p}；

规划速度按如下公式进行确定：

V＝V_max-0.618×(V_max-V_min) (17)

得到规划高度H和速度V后，可以进行视场和可用转完半径等的计算：

按照l_v＝2H*tan(α_v/2)计算得到垂直于侦察方向的视场l_v，α_v为光电传感器垂直于侦察方向的视场角。

按照l_p＝2H*tan(α_p/2)计算得到沿侦察方向的视场l_p，α_p光电传感器为沿侦察方向的视场角

按照

计算得到转弯半径r，其中，c为放大系数(可设置为c＝1.2)，g为重力加速度，n_max表示载机可用最大过载，按照

计算得到，γ_max表示在规划高度H下的载机最大可用滚转角。

4、计算进入边

过各个顶点p_i(i＝1…n&i≠nearest)(除进入点外)到进入点p_nearest所在的两条边做垂线，记两条边对应的两组垂线的长度分别为Len_i、Len_i'(i＝1…n&i≠nearest)，设Len_i(i＝1…n&i≠nearest)中最长垂线长度为L_s，Len_i'(i＝1…n&i≠nearest)中最长垂线长度为L_s'。

若L_s＞L_s'，选择垂线L_s'的垂足所在边作为进入边，若L_s≤L_s'，选择垂线L_s的垂足所在边作为进入边，侦察宽度等于所选择垂线的长度。

如图3所示，设ABCD为待规划的四边形，点A为进入顶点，虚线|BG|、|CH|分别为剩余顶点到顶点A所在的边|AD|的垂线，虚线|CE|、|DF|分别为剩余顶点到顶点A所在的边|AB|的垂线，因为|BG|＞|CH|、|CE|＞|DF|，所以先分别选择|BG|和|CE|，又由于|CE|＜|BG|，所以，最终确定|CE|的垂足E所在的边|AB|为进入边，侦察宽度d_width＝|CE|。

5、计算旁向重叠率、航道间距和航道数目

设系统要求的最大和最小旁向重叠率分别为δ_min、δ_max，分别按下式计算得到最小和最大航道数目m₁、m₂：

其中，d_widh为步骤4中得到的侦察宽度。

如果m₁＜m₂，规划时使用的旁向重叠率为：

如果m₁＝m₂，规划时使用的旁向重叠率为：

δ_v％＝δ_vmax％ (16)

相应地，航道数m＝m₁，航道间距Δl_v＝l_v(1-δ_v％)。

6、计算航路所在直线

由进入边起，在进入边与步骤4确定的垂线对应顶点之间每隔Δl_v作一条平行于进入边的直线，以这些直线作为航路所在直线。如图4所示，其中，p_nearest为进入点，其所在实线为进入边，p_e为按照步骤4最终所选择的垂线对应的顶点，p_fp为该垂线在进入边上的垂足，Len_s为垂线的长度，图中的各条虚线即为确定的航路所在直线。

7、计算航路点

从进入点开始，分别计算航路所在直线与多边形各条边的交点，作为航路控制点；对于每个航路控制点，确定其所在航路直线上、位于在多边形外部的、与其距离为2l_p的点作为其对应的最终的航路点。如图5所示，其中，cp₁和cp₂分别为某条航路与多边形两条边的交点，即航路控制点，沿航路直线分别向前、向后(多边形外部)延伸两个沿侦察方向的视场，即2l_p，分别得到点cp₁'和cp₂'，以点cp₁'和cp₂'作为最终的航路点。

图6-11分别给出了采用本发明方法进行的三角形、四边形、五边形、六边形、七边形和八边形区域的航路规划结果图像，图中，横纵坐标为将多边形顶点的经纬高转换到高斯坐标系下坐标轴，多边形的顶点数字表示顶点序号，虚直线表示航路，实直线表示多边形的边，多边形内*号连接成的穿过多边形区域的直线代表步骤4中计算出的垂线，多边形外的*号为规划得到的航路点。

Claims (5)

1.一种基于图像质量的无人机侦察规划设计方法，其特征在于步骤如下：

步骤1：首先，对于待侦察的凸多边形区域，以(max_longitude+min_longitude)/2作为基准经度计算其各个顶点在高斯坐标系下的坐标，其中，max_longitude为待侦察多边形区域顶点的经度最大值，min_longitude为待侦察多边形区域顶点的经度最小值，记高斯坐标系下的顶点坐标为(x_gi,y_gi)，i＝1:n为顶点序号，n为多边形的顶点总数，3≤n≤8；

然后，将多边形顶点按照其相对于多边形几何中心的方位角由小到大进行逆时针排序，排序后的顶点序号记为p_i，i＝1:n；

步骤2：选择距离载机当前位置点最近的顶点作为进入点；

步骤3：根据光电传感器视频跟踪目标尺寸要求，计算规划高度范围一，根据图像质量要求，计算规划高度范围二，以二者的交集作为最终的规划高度范围，记为[H_min，H_max]，按照H＝H_max-0.618×(H_max-H_min)计算得到最终的规划高度H，再根据规划高度和目标跟踪要求，确定理想规划速度上限，结合飞行性能，确定规划速度可取范围，记为[V_min，V_max]，按照V＝V_max-0.618×(V_max-V_min)计算得到最终的规划速度V；

步骤4：除进入点外，过多边形各个顶点作到进入点所在两条边的垂线，先在进入点所在的两条边所对应的两组垂线中分别一条长度最长的垂线，再在两条长度最长的垂线中选择长度较小的垂线，以该垂线的垂足所在边作为进入边，侦察宽度等于该垂线长度；

步骤5：设系统要求的最大和最小旁向重叠率分别为δ_min、δ_max，分别按下式计算得到最小和最大航道数目m₁、m₂：

其中，d_width为侦察宽度，l_v为垂直于侦察方向的视场，按照l_v＝2H*tan(α_v/2)计算得到，α_v为光电传感器垂直于侦察方向的视场角；

如果m₁＜m₂，规划时使用的旁向重叠率δ_v为：

如果m₁＝m₂，规划时使用的旁向重叠率δ_v为：

δ_v％＝δ_vmax％ (4)

航道数m＝m₁，航道间距Δl_v＝l_v(1-δ_v％)；

步骤6：由靠近进入边起，在进入边与步骤4确定的垂线对应的顶点之间每隔Δl_v作一条平行于进入边的直线，以这些直线作为航路所在直线；

步骤7：以各条航路直线与多边形的边的交点作为航路控制点，对于每个航路控制点，确定其所在航路直线上、位于在多边形外部的、与其距离为2l_p的点作为其对应的最终的航路点；其中，l_p为沿侦察方向的视场，按照l_p＝2H*tan(α_p/2)计算得到，α_p为光电传感器沿侦察方向的视场角。

2.如权利要求1所述的一种基于图像质量的无人机侦察规划设计方法，其特征在于：步骤3中所述的计算规划高度范围一的具体过程如下：

设视频跟踪时目标的最小尺寸为MinSize*MinSize，最大尺寸为MaxSize*MaxSize，图像质量为1080P高清，默认为垂直侦察，侦察角度为90度，传感器视场角为γ，目标在地面的尺寸为TgtSize*TgtSize，则根据视频跟踪目标尺寸要求确定的载机规划高度H_plan满足：

H_plan值的范围即为规划高度范围一。

3.如权利要求1所述的一种基于图像质量的无人机侦察规划设计方法，其特征在于：步骤3中所述的计算规划高度范围二的具体过程如下：

给定图像质量要求，包括可见光图像可判读性等级NIIRS¹、红外图像可判读性等级NIIRS²、规范化相对边缘响应的几何平均值RER_GM、调制传递函数补偿MTFC导致的超调几何平均高度H_GM、调制传递函数补偿MTFC导致的噪声增益G、信噪比SNR，将各参数分别代入可见光通用图像质量方程和红外图像通用图像质量方程，计算得到对应的传感器在地面采样间隔的几何平均值

和

然后，再将两个GSD_GM值分别代入以下公式，计算得到两个相对高度H，分别记为H¹和H²：

其中，p为传感器像素间距，f为焦距，L为水平距离，满足

θ为视场角；

如果H¹小于H²，则规划高度范围二为[H¹,H²]，否则，规划高度范围二为[H²,H¹]；

所述的可见光通用图像质量方程为：

红外图像通用图像质量方程为：

其中，a＝3.32,

4.如权利要求1所述的一种基于图像质量的无人机侦察规划设计方法，其特征在于：步骤3中所述的确定理想规划速度上限的具体过程如下：

根据规划高度H、光电传感器垂直于侦察方向的视场角为α_v、光电传感器沿侦察方向的视场角α_h、垂直于航路方向传感器的像素点个数pn_v、沿航路方向传感器的像素个数pn_h，按下式计算得到像素点尺寸ps：

根据目标尺寸TgtSize*TgtSize、传感器的跟踪速度sv、传感器的拍摄频率sf，按

计算得到理想规划速度上限v_{max_s}。

5.如权利要求1所述的一种基于图像质量的无人机侦察规划设计方法，其特征在于：步骤3中所述的结合飞行性能确定规划速度可取范围[V_min，V_max]的具体方法为：

根据由飞机的飞行性能所确定的飞机地速范围[v_{min_p},v_{max_p}]，按如下逻辑确定得到规划速度范围[V_min，V_max]：

若v_{min_p}＜v_{max_s}≤v_{max_p}，则V_min＝v_{min_p}，V_max＝v_{max_s}；

若v_{max_s}＞v_{max_p}，则V_min＝v_{min_p}，V_max＝v_{max_p}。

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