崔發 寧圓俊 白靖民 王文博 梁冠華 吳簡



摘要:現代商業航空運輸主要是以大型客機來運行的。飛行中最關鍵的階段就是著陸,著陸是整個飛行過程用時最短的一個階段,但卻是事故發生最多的一個階段。本文提出了一種全新的方法,在復雜氣象條件下如何為飛機提供目視參考。在完全看不清外界環境的進近階段,模擬合成一種視覺影像,為飛機進近著陸提供重建后的可靠視圖影像。本文詳細地介紹了如何采集目視參考數據,以及如何利用無人機拍攝的視圖信息輔助飛行員操控飛機。最后實測結果表明,該方法能有效實施可靠的穩定進近。
關鍵詞:復雜氣象;無人機;視圖重建;進近著陸
中圖分類號:V355 文獻標識碼:A 文章編號:1007-9416(2019)05-0117-03
0 引言
大型客機主要體現在“三大”:飛機噸位大、速度大、安全責任大。一個標準的著陸不僅僅是駕駛技術的考驗,更是對乘客負責的體現。而要完成一個平穩安全的著陸,飛機在最后進近階段的穩定表現就至關重要了。本文提出的復雜氣象條件下視圖重建技術,基于良好天氣狀況所拍攝的視圖影像,作為低能見度下的目視參考,在一定程度上做出了創新,并且可行性高。
1 背景知識介紹
1.1 無人機的定義
無人機,也稱為無人飛行器,是一種集數據處理、傳感裝置、自動控制和通信等必要機載設備的飛行器。它能夠進行具備一定的自主飛行能力而無需人工干預。此次圖像采集,我們實驗小組用的是大疆四旋翼無人機Tello,如圖1所示,屬于多旋翼無人飛行器。
1.2 視圖信息技術與圖像處理
在如今科技高速發展的今天,圖像處理系統已經深入到我們生活的方方面面。手機、電腦、相機都能夠實行不同程度的圖像處理。我們將圖像分為可見圖像何不可見圖像。前者包括照片、圖片、等有輪廓有線條的圖或者畫。而后者包括我們看不到的紅外線,紫外線等等不可見光。
通俗意義上講視圖信息技術就是對可見視圖信息做一些處理,以達到預期的要求。視圖信息處理分為光學處理和數字技術處理。現在我們主要使用數字處理技術。
大疆無人機裝配了非常先進的圖像增強與圖像融合技術。無人機在拍攝的過程中就已經在處理了,所以我們拿到的圖像就是匹配了位置信息等參數的圖像。
無人機視圖信息處理主要采用的是傳感器與計算機。一套完整的視圖信息處理需要以下硬件的配合:視圖采集設備、掃描儀、圖像采集卡、輸出設備等。
此次實驗我們用了移動拍攝技術,從一點到另外一點連續拍攝。為了達到預想的拍攝效果,就需要硬件達標的無人機以及搭配的攝像頭。
2 飛行數據實驗
2.1 飛行前的準備
我們對學校周邊進行了勘察,最后決定將起飛場地設置在操場里,操場地形開闊,四面環繞著看臺,因此減小了風對飛行的影響,經過實地考察,我們選取了操場內的一塊場地,其形狀長度和比例剛好與跑道相似,道面平整,周圍無明顯障礙物,符合此次飛行任務。
2.2 實驗實施
2.2.1 小組分工
本次實踐共分三個小組,第一組負責場地的選取、清理和準備,以及氣象情報的采集和活動保障的工作。第二組負責無人機的準備和調試及飛行操作,第三組負責采集視圖信息,并將采集好的視圖信息,與飛機當前的實時位置、高度、速度等一一匹配起來,在保證延遲在誤差允許范圍內能及時調取出來提供給操作者,同時驗證實驗結果,收集反饋信息,不斷完善重建視圖。
2.2.2 實驗具體實施
我們在中國民航飛行學院東區操場找到所用助跑跑道(以下稱跑道),來模擬真實氣象條件下的跑道,用無人機(以下稱模擬機)模擬五邊進近民航客機。將跳線1.5米處作為最佳著陸點,將沙坑作為模擬障礙物,如圖2所示。
(1)模擬機距離最佳著陸地點10米,且在跑道中線延長線上,距道面垂直距離3米,下滑角15°,如圖3所示。
(2)操縱模擬機垂直起飛,注意側風,要求其仍保持在中線延長線上,且懸停于距地面3米處,調試前后距離,使模擬機位于進近的15°下滑道上(由于模擬機質量輕,高度低,3°下滑角數據對比不明顯,故用15°下滑角代替3°下滑角),記錄當前位置經緯坐標,高度等信息;
(3)操縱模擬機按預定的15°角在下滑道上飛行,注意風切變影響,同時打開模擬機攝像機開始攝影,以水平距離3米為一個單位,定點并記錄好當前位置經緯坐標,高度,垂直速度;
(4)操縱模擬機做正常進近,并記錄好航行諸元,直至落地;
(5)完成視頻獲取,數據采集后,重復上述過程3至5次,記錄數據,為接下來匹配分析做好準備。
3 實驗分析
3.1 實驗驗證
將所得數據做必要修正(如側風,計量誤差等)后,取出模擬機所拍視頻,將數據同該數據下對應幀進行匹配,錄制帶有參數的視圖影像。項目實施完成。
后期處理中我們主要使用了Adobe Photoshop Lightroom 這款軟件。為了實驗數據的精準,首先需要做的就是減少鏡頭抖動以及減少鏡頭本身帶來的畸變。所有的廣角鏡頭都會產生畸變。然后使用軟件中的“增強功能”。這可以達到所謂的“提高清晰度”。這實際上是提高中間色調的對比度。提高對比度可以讓中間色調更加顯著。有利于實驗效果。
上述方法提出了新穎的思路和想法,與上面的方法類似,并做必要精簡后,我們如下完成模擬機項目驗證:
(1)使用無人機一臺,視圖影像一套,熟練無人機操縱員一名;(2)在模擬低能見度的情況下,提供相同其余條件,使操縱者不可見模擬機,僅可見視圖影像,使其依據視頻提供的畫面和參數對無人機進行操控,同時應該保證,當無人機在飛行過程中,同視頻位置出現偏差大于閾值時,切斷視頻信號,并提示修正操縱,待恢復到正常閾值內重新提供視頻,做繼續進近,直至模擬機落在最佳著陸點,如圖4所示。
3.2 數據分析
如圖5所示,此折線圖為無人機飛行軌跡剖面示意圖。縱坐標表示無人機當前位置高度,單位“米”;橫坐標表示無人機當前位置距離預定最佳著陸地點的距離,單位“米”。綠色折線代表在標準氣象條件下,有足夠的目視參考時的飛行軌跡;紅色折線代表模擬低能見度情況下,駕駛員僅通過參考標準情況下飛行圖像信息,作為驗證時的飛行軌跡。
綜合無人機體積小、重量輕、易受大風影響等特點,確定此實驗的閾值為0.3米。即驗證飛行的軌跡偏差與標準情況下的軌跡高度差應不大于0.3米。在距離最佳著陸地點10米處,標準高度3米,驗證飛行3米,誤差0米;在7米處誤差0.2米;在4米處誤差0.2米;在1米處誤差0.1米。綜上所述,在四個定位點中,所有驗證飛行與標準情況下的飛行誤差均在0.3米的誤差范圍內,實驗驗證成功。
如圖6所示,綠色線代表在標準氣象條件下,有足夠的目視參考時的飛行軌跡;紅色線代表模擬低能見度情況下,駕駛員僅通過參考標準情況下飛行圖像信息,作為驗證時的飛行軌跡。
無人機起始距地面垂直高度3米,距離預定著陸地點10米。每隔水平距離3米采集一次數據,截取飛行影像如圖7所示。
由此我們可以看出,隨著飛行距離的增加,無人機位置離預定著陸地點越來越近,所呈現的視圖影像也有顯著變化。可見,依據此方法所收集的視圖景象的確可以在復雜氣象條件下為無人機進近提供穩定可靠的目視參考。
4 結語
此實驗是基于無人機的視圖重建技術。相比于真實飛機,無人機的要求還相對低些。希望未來的某天,本文提出的復雜氣象條件下視圖重建技術能夠應用于真實的大型航空公共運輸飛行,為飛行安全提供更有利的保障。
參考文獻
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