光流/慣導多傳感器信息融合方法

劉小明 陳萬春

邢曉嵐

殷興良

(北京航空航天大學 宇航學院，北京100191)

(空軍裝備研究院總體所，北京100076)

(中國航天科工集團公司，北京100830)

昆蟲在移動時，周圍環境的亮度模式在視網膜上形成一系列連續變化的圖像，這一系列連續變化的信息不斷“流過”視網膜，好像是一種光的“流”，故稱這種圖像亮度模式的表觀運動為光流.國外的某些實驗室，已經研制出了光流傳感器的物理樣機，并利用光流傳感器實現了UAV的自主避障［1］、等高飛行［2］、自動著陸［3］、風速估計［4］、目標檢測［5］和空中懸停［6］，這些技術在軍事領域如空中支援、低空突防等方面將有非常重要的應用價值.

光流的測量值與光流傳感器的姿態、高度和速度耦合，同時光流傳感器具有體積小、重量輕、功耗低、可組網的特點，于是本文考慮將多個光流傳感器固聯在導彈彈體上，結合彈載速率陀螺，利用多傳感器的信息融合技術，實現對導彈姿態和光流信息的估計，并利用估計信息實現導彈的超低空突防任務.

信息融合是將來自多個傳感器或多源的信息進行綜合處理，從而得到更為準確、可靠的結論，達到更好地了解對象的目的［7］.由于飛行器上的信息融合必須實時進行，并且不具備大量數據存儲能力，所以可以在計算機上實時運行的離散型卡爾曼濾波算法是一個合適的選擇.

卡爾曼濾波(Kalman filter)對非線性系統的處理主要有兩種方法:EKF(Extend Kalman Filter)法和UKF(Unscented Kalman Filter)法.EKF是將非線性模型用泰勒級數展開法做線性化處理，然……