基于卡爾曼濾波的飛機著陸導航系統設計

文/馬翰飛 李甜田 陳兆飛

圖1：飛機著陸導航功能結構圖

飛機或無人機著陸的安全性與導航系統密不可分。根據導航系統物理特點，飛機著陸導航系統可分為全球定位系統（Global Position System,GPS）、慣性導航系統(Inertial Navigation System,INS)、光電圖像導航系統。GPS在衛星信號較弱的情況下可靠性受到嚴重影響，慣性導航系統的會產生隨時間積累的誤差，其戰時實用性受到限制，光電圖像導航方法具有可視性好、無線電靜默、非主動性的特點而受到重點關注。近年來，計算機視覺技術發展迅速，其在飛機導航領域內的應用與日俱增，如基于視景增強顯示的輔助導航技術，同時，基于圖像特征的視覺導航技術已成為該領域內的研究熱點。由于視覺導航技術通過被動方式獲取外界信號而無需接收外界信號，用視覺技術取代GPS而與INS構成組合導航系統增加了導航系統的自主性。本文構建了特定形狀的合作光源靶標，該靶標裝有多光譜光源，將靶標固定于跑道旁某一定點，通過圖像融合和增強獲得對于指揮員或飛行員可視性好的圖像信息，利用攝影測量方法解算飛機相對跑道某一定點的方位和距離等姿態信息，之后通過模擬飛行試驗對導航姿態測量系統進行精度分析。

1 系統原理

本系統中，首先利用導航合作目標日盲紫外波段光源的特點提取圖像中合作目標標識點；然后利用空間目標在圖像中成像的幾何原理計算出飛機相對于合作標識的姿態信息；構造卡爾曼濾波系統，通過合適參數設置對姿態信息進行濾波處理；輸出姿態數據給飛控系統以完成導航控制，并顯示相關導航數據；系統功能結構如圖1所示。

2 姿態測量與導航

圖2：圖像融合硬件系統框圖

圖3：目標提取與導航顯示

2.1 多點PNP飛機姿態解算

如果在目標上設置若干個相互位置關系已知的合作標志點，標志點的數目和分布滿足PNP問題可解條件，則可以作為PNP問題進行求解，計算目標的位置姿態參數，而在有些應用里，可以定制合作標志點的分布方式，然后根據較簡單的空間幾何關系計算目標的位置姿態參數。這樣計算得到了很大的簡化，既可以作為迭代計算的初值，也可以在精度要求不高的任務中直接應用。

本文采用5個合作標志，其中4個分布在直徑為D的圓周兩條相互垂直直徑的端點，第五個合作標志從另四個合作標志分布位置的中心突出這4個合作標志所在平面距離r。用探測器端的一臺相機拍攝目標器的圖像，根據5個合作標志的成像位置分析目標器的相對位置和姿態。

2.2 導航數據卡爾曼濾波

卡爾曼為了克服維納濾波器的不足之處提出了一種遞推濾波方法，稱為卡爾曼濾波。卡爾曼濾波是對時變統計特征進行處理。他不是從頻域，而是從時域的角度出發來考慮問題?？柭鼮V波已經在很多領域得到廣泛應用，包括機器人導航、控制等。近年來更被應用于圖像處理領域。

3 設計與仿真

以上兩節研究了基于多點合作信標的飛機姿態解算方法和卡爾曼濾波的優點，接下來將基于上述理論研究成果，構建實物系統進行試驗的問題。系統設計分為硬件設計和軟件設計兩部分，具體內容如下。

3.1 硬件系統設計與構建

系統硬件構成主要包含靶標端和服務器端兩個部分，整體硬件系統結構如圖2所示。

按照物理和功能分解，基于卡爾曼濾波的導航系統硬件由信標單元、探測及成像單元、目標識別單元、姿態解算單元、卡爾曼濾波單元組成。

3.2 軟件系統設計與實現

圖4：原始姿態導航數據與卡爾曼濾波數據及其誤差曲線圖

在紫外目標提取和位姿估計算法研究的基礎上，我們進行了紫外目標提取與位姿估計和卡爾曼濾波軟件的開發，開發語言為C++，該語言開發效率高，與各類支持庫互通性好。如圖2所示。

3.3 實驗結果

無論在白天或黑夜，深紫外波段的目標光源都能清晰成像，實現目標的穩定提取。不管白天還是夜晚，基于紫外圖像的目標跟蹤都能為姿態解算提供可靠的數據輸入。圖3為基于紫外光源的目標提取試驗?？梢钥吹阶贤鈭D像沒有復雜背景的干擾。

綜合導航界面顯示了合作信標圖像和飛行器姿態數據信息，為監視員、飛行員和指揮人員提供必要的信息，如圖3所示。

最后本文對動態目標的姿態導航數據和卡爾曼濾波后的數據進行了相應的分析，如圖4所示。

4 總結

本文給出了一種基于卡爾曼濾波的導航方法系統架構設計，并初步驗證了系統的可行性和性能指標?；谧贤夂献餍艠说娘w機導航系統能夠為指揮員或飛行員在不良天侯下提供可視性較好的圖像信息，基于卡爾曼濾波的飛機姿態信息能提供較準確的飛行器姿態信息。經模擬飛行試驗和數據分析，該系統中卡爾曼濾波算法能有效濾除數據噪聲，對導航數據更加平滑。