CN116972857A - 一种在月光偏振光场中扇形区域拟合的夜间航向确定方法 - Google Patents
一种在月光偏振光场中扇形区域拟合的夜间航向确定方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明提出了一种在月光偏振光场中扇形区域拟合的夜间航向确定方法，属于航向确定领域，包括：对偏振光学敏感器获取的偏振光场图像进行滤波处理，得到去除噪声及孤立异常值的偏振角（AOP）分布模型；在AOP分布的数据中建立极坐标系，并在该系下确定月球子午线的初始值；在月球逆子午线方向上，选取AOP数据分布稳定且有序的扇形区域数据，将该区域数据展开成梯形数据集；采用柯西分布函数拟合梯形数据集列累加后的一维离散数据，获取夜间月球子午线的精确值，并根据子午线计算水平载体的航向角。本发明对天空偏振光场进行处理，获得高精度的月球子午线及载体的航向角，对噪声和异常值干扰的天空偏振光场具有很好的鲁棒性。
Description
技术领域
本发明属于航向确定领域，具体涉及一种在月光偏振光场中扇形区域拟合的夜间航向确定方法，可实现基于偏振光场中月球子午线的高精鲁棒测量，提高晴朗夜间水平载体的航向角信息，为偏振光学敏感器全天时应用提供技术支撑。
背景技术
通过感知天空中稳定有序的偏振光场进行导航是一种在几何空间/拓扑空间中实现信息处理及学习推理的仿生智能自主导航技术。自然界中，沙蚁、蜣螂等生物能够感知天空中偏振光场信息进行导航，从而进行觅食、迁移和交流等活动。例如，沙蚁通过感知大气偏振模式得到体轴与太阳子午线之间的夹角推算出自身的航向角，蜣螂可以在微弱的月光环境中感知月光偏振场信息确定自身的导航定位。受此启发，基于偏振光场的仿生导航技术得到快速发展和广泛地关注。基于日光偏振光场的偏振导航机理及多种光学敏感器已经有了大量研究并得到了较好的应用，而基于夜间月光的偏振导航技术尚不成熟，其精度及鲁棒性亟待提高。因此，如何提高夜间基于偏振光场的导航精度是仿生偏振导航全天时应用的关键。
相比于日间，夜间的大气偏振模式更加复杂，更易受云雾噪声等天气现象干扰，同时夜间低照度条件下光场强度弱，信号采集时受噪声影响更为明显。目前涉及夜晚环境下基于月球光场导航的研究相对较少。论文“Polarization transition between sunlitand moonlit skies with possible implications for animal orientation andviking navigation: anomalous celestial twilight polarization at partial moon”研究了日月交替时刻大气偏振变化规律，并得出了黄昏和黎明时的大气偏振模式不稳定的结论。论文“Clear night sky polarization patterns under the super blue bloodmoon”研究了月食情况下的月光大气偏振模式，并得出了月食会改变月光大气偏振模式的结论，中国专利ZL202010481914.X （一种基于概率密度函数估计的夜间偏振航向计算方法）提出基于夜间偏振图像全局信息统计特性的航向解算方法，有效的改进了导航精度。
上述专利及论文的夜间偏振导航方法中，初步探索了夜间偏振光场模型及在导航方面的可行性，但是，这些方法在夜间导航精度及干扰环境下的鲁棒性尚有待提高。针对上述问题，如何在暗弱夜间环境中，基于偏振光场信息的高精测量及偏振敏感器在夜间的鲁棒应用，是未来光学导航设备全天候应用重要技术支撑，也是目前亟待解决的问题。
发明内容
为了解决上述问题，克服现有技术的不足，本发明提出一种在月光偏振光场中扇形区域拟合的夜间航向确定方法，主要包括：对噪声及异常值干扰环境下的原始数据滤波处理，获取较为理想的偏振光场及偏振角（AOP）数据分布；针对夜间月光偏振信息弱，分布不如日光偏振规律，导致月球子午线提取误差较大的问题，在极坐标系下对逆子午线进行粗提取，避免子午线方向偏振信息分布较差带来的较大误差，在粗提取的基础上，对逆子午线方向上的扇形区域数据展开成梯形数据集，对数据集进行列相加得到一维离散数据，进而拟合出子午线的精确值，这是一种考虑全局统计特性的思路，可以有效避免传统Hough变换方法只考虑子午线两侧有限数据带来的较大误差。确定了月球子午线，进而根据坐标系的转化，求解出水平载体的航向角。
为达到上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种在月光偏振光场中扇形区域拟合的夜间航向确定方法，包括如下步骤：
步骤1、利用偏振敏感器获取天空的偏振光场图像，并对偏振光场图像进行滤波处理，获得去除噪声及异常值的偏振角（AOP）数据分布；
步骤2、在AOP数据分布中建立极坐标系，并在该极坐标系下确定月球子午线的初始值；
步骤3、在月球的逆子午线方向上，选取数据分布稳定有序的扇形区域，将扇形区域的数据展开成梯形数据集，对梯形数据集的数值进行列累加，形成一维离散数据；
步骤4、采用柯西分布函数对该一维离散数据进行拟合，确定月球子午线的精确值；
步骤5、根据子午线的精确值，求解载体在二维平面的航向角信息。
本发明与现有技术相比，其有益效果是：
本发明解决了在夜晚暗弱环境中采集的偏振信息易受干扰这一问题。通过对偏振敏感器获取的光场信息进行双重滤波处理，获取分布规律有序的偏振光场，为基于偏振光导航夜间应用奠定坚实基础；同时通过月球逆子午线方向扇形区域拟合的方法，获取了高精鲁棒的月球子午线，解决了夜间偏振光信息处理精度低这一问题；基于月球子午线的精确值，推导出水平载体高精度的航向角，为偏振导航的全天时应用提供了有力的技术支撑。
附图说明
图1为本发明的一种在月光偏振光场中扇形区域拟合的夜间航向确定方法的流程图；
图2 为天空中偏振光场分布模型图；
图3为梯形数据集模型图。
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、完整的描述，显然，所描述的实施例仅为本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本发明中的实施例，本领域的普通技术人员在不付出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明的保护范围。
如图1所示，本发明的一种在月光偏振光场中扇形区域拟合的夜间航向确定方法包括如下步骤：
步骤1、利用偏振敏感器获取天空的偏振光场图像，并对偏振光场图像进行滤波处理，获得去除噪声及异常值的偏振角（AOP）数据分布；
步骤2、在AOP数据分布中建立极坐标系，并在该极坐标系下确定月球子午线的初始值；
步骤3、在月球的逆子午线方向上，选取数据分布稳定有序的扇形区域，将扇形区域的数据展开成梯形数据集，对梯形数据集的数值进行列累加，形成一维离散数据；
步骤4、采用柯西分布函数对该一维离散数据进行拟合，确定月球子午线的精确值；
步骤5、根据子午线的精确值，求解载体在二维平面的航向角信息。
具体地，所述步骤1中，偏振敏感器采集不同角度偏振片的光强图像，结合马吕斯定律以及 Stokes矢量法对原始光强数据进行处理，得到偏振角AOP信息。然而，在实际光强图像中，通常包含噪声、杂散光、云和雾等多种干扰。对原始图像进行算术均值线性滤波，获得去除高斯等噪声的图像/>。由图像/>可解算获得偏振角8字分布数据/>，理论上，日间获得的/>通常呈现几乎无干扰的规律的分布，而夜间光强较弱，/>分布有较多且干扰较大的异常值。对理想情况下的/>分布分析发现，局部区域内（例如9×9）的数据分布通常可近似为倾斜某个角度的二维线性分布，而异常值通常为无规律的孤立点。基于这一规律，采用环形滤波算子/>对/>进行如下操作：
（1）
其中，
（2）
其中，表示处理后的AOP数据，/>表示归一化，/>表示取绝对值，/>表示卷积算符。/>与/>卷积后，处理后规律分布的偏振数据就会趋于零，而干扰的孤立数据会保留且扩大16倍，/>与/>相减可得到去除干扰信息的理想AOP数据。
具体地，所述步骤2中，处理后的AOP数据作为普通的数字图像数据进行处理，如图2所示，图像中心/>作为极点，从极点出发横向向右引一条射线x作为极轴。从极轴出发，逆时针旋转的角度为正。图像中任一像素点/>可以表示为/>，/>表示极径，即像素点/>到极点的欧几里得距离，/>表示极角，即极轴逆时针旋转到过像素点/>时的角度。实验时为节省计算时间，图像中每个像素点的极径和极角都已提前计算好。
图2中，直线为偏振角分布的对称线，月球子午线
所在的区域（月球周围）的AOP分布不规则，该区域解算导航误差较大，为了避免该区域对结果造成干扰，选择月球逆子午线/>所在的区域（图中扇形/>区域）进行处理。在扇形/>区域中，选择/>相同的像素点的灰度值（逆时针排列）作为一组数据，如图中/>和/>极径为/>时，从/>逆时针旋转到/>所穿过的像素灰度值构成数据/>。将极径的初始值/>设置为10像素，极径间隔/>一般选择2个像素距离，像素点的极径不为整数时四舍五入即可。这样便可以获得n组灰度数据集/>：
（3）
表示极径为/>时，像素点的灰度值构建的一组数据。
在偏振图像中，月球所在的对称线上的像素灰度值最大，线段/>和线段以/>为固定点，向对称点两侧旋转，偏振角越来越小，如图2所示。因此，在n组灰度数据集/>中，每一行数据均呈现中间高两侧低且最大值处于波峰的函数分布，每一行数据均可按此规律求得灰度值最大时该像素对应的极角。由n组灰度数据集/>可求得n个极角的集合/>：
（4）
表示/>中第/>行数据求得灰度值最大时该像素对应的极角，理论上n个极角相同，在实际处理中，/>中剔除异常值后求其均值即为月球子午线的初值/>。
具体地，所述步骤3中，在确定了月球子午线初位置后，在逆子午线方向的扇形区域，此时选取的该区域灰度分布近似为以/>对称。如前所述，月球子午线所在的区域偏振角分布不规则，而月球逆子午线区域的偏振角分布规律有序，在逆子午线区域中，n组灰度数据集/>中每一行均呈现出中间高，两侧数据迅速递减的趋势。
当半径为特定值时，扇形区域内的逆时针方向形成多组数据，图3显示为半径范围为30-500像素，间隔为25个像素的数据集。统计发现，随着半径增大像素数据量也呈现线性递增趋势。将扇形区域像素展开成梯形数据模式，每行代表半径为时，扇形圆弧穿过的像素灰度值，以子午线初值为每行的中间值，将梯形数据的列相加可以得到具有特定且稳定分布规律的一组数据/>：
（5）
其中，表示第/>列的数据累加值。
对梯形数据的列进行累加，是一种考虑全局统计特性的思路，可以有效避免异常灰度值对单行数据分布的干扰。
具体地，所述步骤4中，累加后的一维离散数据分布与柯西分布具有较高的相似度。柯西分布函数如下所示：
（6）
其中，表示柯西分布函数，/>表示拟合后的数据，/>表示分布峰值位置，/>表示最大值一半处的一半宽度的尺度参数。采用最小二乘法对数据/>进行柯西分布拟合。为更高效的进行拟合，/>设置为极角范围为/>时对应的位置。拟合后的数据/>与图像中心/>的连线即为月球子午线的精确位置。
具体地，所述步骤5中，载体在水平条件下，通过对偏振光场信息的提取测量，可解算出像素坐标系下的月球子午线的方位角，月球子午线的方位角/>通过转换矩阵转化为图像坐标系下的月球子午线的方位角/>。图像坐标系下的天体子午线的方位角/>可以通过固有的转换矩阵/>转化为载体坐标系下月球子午线的方位角/>。导航坐标系下的天体子午线的方位角为/>，可根据年历函数结合载体所在的时间和位置信息计算获得。则导航坐标系下载体的航向角/>可表示为：
（7）
本发明采用仿真与外场试验两种方式进行实施例效果验证。
（1）仿真验证
基于理想瑞利散射模型和月球位置等信息生成月光的偏振角数据。仿真中假设地理坐标系与相机系姿态一致，观测环境为晴朗无云的满月天气，月球方位角固定为45°，高度角为30°，在偏振角数据中加入加性噪声及乘性噪声验证算法的有效性。本实施例中，加性噪声为均值为0，方差为0.02的高斯噪声，乘性噪声为均值为0，方差为0.5的均匀分布随机噪声。与传统的Hought方法对比，本发明的月球方位角精度误差均小于0.2°，而Hought方法在乘性噪声时方位角计算失败，在加性噪声时方位角精度误差为3.9°，这说明本发明比Hought方法抗噪声干扰能力更强，且能获取更高的精度。
（2）外场试验验证
本实施例中，实验的地点的纬度为22°31'N，经度 114°11'E，实验环境为晴朗无云夜间条件。实验中涉及的天文数据来源于天气预测平台7Timer，该平台数据主要提取于美国国家大气海洋局/气候环境预测局(NOAA/NCEP)的“全球预测系统”(GlobaForecastSystem，GFS)数值模式）。实验设备采用lucid vision labs公司的偏振光相机PHX050S-PC，搭配鱼眼镜头FE185C057HA-1，实验中相机系统水平放置。采用双天线GPS（HX-GPS500A/OEMR982）用于测量航向基准；采用Thinkpad X1用于数据记录及解算，同时接收GPS数据作为航向基准。
采集夜间19:15-20:40的图像进行分析。与传统月球成像后Soble边缘提取，进而拟合其中心的方法对比。本发明的航向角平均误差提高了1.4236°，均方差提高了0.1295，进一步验证了本发明的方法能获取更高精且更加稳定的航向角信息。
Claims (6)
1.一种在月光偏振光场中扇形区域拟合的夜间航向确定方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1、利用偏振敏感器获取天空的偏振光场图像，并对偏振光场图像进行滤波处理，获得去除噪声及异常值的偏振角数据分布；
步骤2、在偏振角数据分布中建立极坐标系，并在该极坐标系下确定月球子午线的初始值；
步骤3、在月球的逆子午线方向上，选取数据分布稳定有序的扇形区域，将扇形区域的数据展开成梯形数据集，对梯形数据集的数值进行列累加，形成一维离散数据；
步骤4、采用柯西分布函数对该一维离散数据进行拟合，确定月球子午线的精确值；
步骤5、根据月球子午线的精确值，求解水平载体的航向角信息。
2.根据权利要求1所述的一种在月光偏振光场中扇形区域拟合的夜间航向确定方法，其特征在于：所述步骤1包括：
步骤1.1、偏振敏感器采集不同角度偏振片的光强图像；
步骤1.2、对光强图像进行算术均值线性滤波，获得去除高斯噪声的图像/>；结合马吕斯定律以及Stokes矢量法对去除高斯噪声的图像/>进行处理，获得8字偏振角分布数据/>；
步骤1.3、采用环形滤波算子对8字偏振角分布数据/>进行如下操作：
（1）
其中，
（2）
其中，表示处理后的偏振角数据，/>表示归一化，/>表示取绝对值，/>表示卷积算符。
3.根据权利要求2所述的一种在月光偏振光场中扇形区域拟合的夜间航向确定方法，其特征在于：所述步骤2包括：
步骤2.1、将处理后的偏振角数据转化为图像形式进行处理，转化后的图像记为，在图像/>中建立极坐标系，图像中心/>作为极点，从极点出发横向向右引一条射线x作为极轴；从极轴出发，逆时针旋转的角度为正，作为极角；图像/>中某一点到图像中心/>的欧几里得距离作为极径；
步骤2.2、选择月球逆子午线所在的扇形/>区域进行处理；
步骤2.3、在扇形区域中，选择极径相同的像素点的灰度值，逆时针排列作为一组数据，极径的初始值设置为10像素，极径的间隔选择2个像素距离，像素点的极径不为整数时进行四舍五入，获得n组灰度数据集/>；极径为/>；
步骤2.4、对n组灰度数据集中每一行数据均求得灰度值最大时的像素对应的极角/>；n组灰度数据集/>求得n个极角的集合/>：
（3）
其中，表示n组灰度数据集/>中第/>行数据求得灰度值最大时的像素对应的极角，剔除集合/>中的异常值后求得的各极角的均值即为月球子午线初值/>。
4.根据权利要求3所述的一种在月光偏振光场中扇形区域拟合的夜间航向确定方法，其特征在于：所述步骤3包括：
步骤3.1、将扇形区域的像素展开成梯形数据的模式，每行代表极径为时，扇形圆弧穿过的像素灰度值；
步骤3.2、以月球子午线初值为每行的中间值，将梯形数据的列累加得到一组离散数据/>：
（4）
其中，表示第/>列的数据累加值。
5.根据权利要求4所述的一种在月光偏振光场中扇形区域拟合的夜间航向确定方法，其特征在于：所述步骤4包括：
步骤4.1、累加后的离散数据的分布用柯西分布表示；柯西分布如下所示：
（5）
其中，表示柯西分布函数，/>表示拟合后的数据，/>表示分布峰值位置，/>表示最大值一半处的一半宽度的尺度参数；采用最小二乘法对离散数据/>进行柯西分布拟合；
步骤4.2、为更高效的进行拟合，设置为极角范围为/>时对应的位置；拟合后的数据/>与图像/>的中心/>的连线即为月球子午线的精确位置。
6.根据权利要求5所述的一种在月光偏振光场中扇形区域拟合的夜间航向确定方法，其特征在于：所述步骤5包括：
步骤5.1、载体在水平条件下，通过对偏振光场的提取测量，解算出像素坐标系下月球子午线的方位角，像素坐标系下月球子午线方位角/>通过转换矩阵/>转化为图像坐标系下的月球子午线的方位角/>；
步骤5.2、图像坐标系下的月球子午线的方位角通过固有的转换矩阵/>转化为载体坐标系下的月球子午线的方位角/>；
步骤5.3、导航坐标系下的月球子午线方位角为根据年历函数结合载体所在的时间和位置信息计算获得，则导航坐标系下载体的航向角/>表示为：
（6）。
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2023
- 2023-09-25 CN CN202311235986.6A patent/CN116972857B/zh active Active
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|---|---|
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