摘要:无人机作为一种便捷高效的侦察设备被广泛应用于军事和民用领域。无人机侦察能够实时回传视频图像信息,为实时决策提供情报支撑。然而,目前常见的无人机侦察系统通常仅能够通过鼠标或摇杆控制无人机侦察区域,或者在目标进入视场后开始检测跟踪程序。对于已知地面目标坐标的移动或运动目标,操作人员无法快速控制云台转向至目标指定区域。针对该问题,本文实现了一种基于飞行元数据的无人机云台控制方法,允许用户在无人机航拍过程中根据待观测目标的输入位置信息,结合飞行元数据信息,实时控制云台转向,从而控制云台始终跟随地面目标,提高了无人机对地视频侦察的便捷性。
本文源自科学技术创新,2020(34):50-51.《科学技术创新》杂志,于1997年经国家新闻出版总署批准正式创刊,CN:23-1600/N,本刊在国内外有广泛的覆盖面,题材新颖,信息量大、时效性强的特点,其中主要栏目有:工程科技、农林科学、创新创业论坛等。
1、概述
无人机作为一种新兴现代军事装备,以其得天独厚的“无人”优势,完全符合“不见面”和“零伤亡”的现代战争理念。携带不同设备的无人机,可以执行侦察监视、激光制导、电子干扰、通信中继、目标定位、战斗评估、精确打击等任务。无人机在民用上也大有可为,它可应用于场区监控、航空摄影[1,2]、公路巡视[3]、气象探测[4]、勘探测绘[5]、侦察监视[6,7]等多个领域。
当前的军用无人机传感器载荷非常丰富,包括机载照相机,摄像机,SAR雷达,多光谱相机等等。其中可见光视频侦察是最常见、最有效,也是最直观的侦察方式。然而,目前常见的无人机侦察系统通常仅能够通过鼠标或摇杆控制无人机侦察区域,或者在目标进入视场后开始检测跟踪程序,对于已知坐标的移动或运动目标,操作人员无法快速控制云台转向目标所在区域。针对该问题,本文实现了一种基于飞行元数据的无人机云台控制方法,允许用户在无人机航拍过程中根据待观测目标的位置信息,结合飞行元数据信息,实时控制云台转向,从而使相机始终跟随地面目标,提高了无人机对地视频侦察的便捷性。
2、实验平台介绍
本文所述方法支持在GIS上点选目标,将坐标信息发送至机载计算平台,并辅助控制云台转向目标区域,使目标出现在视频图像中心。该方法有效简化了无人机云台的控制策略,使无人机操作人员能够专注于操作无人机,根据无人机的实时飞行参数自动控制云台进行旋转,提高了侦察地面目标的工作效率。
本文所述方法采用定制化无人机平台进行验证,主要模块包括无人机平台、云台、机载计算模块、数传模块、图传模块、地面控制计算机组成。
其中机载计算模块采用JetsonTX2,通过MavLink协议[8,9]与控制平台实时交互,处理无人机飞行元数据信息。元数据信息类型包括无人机元数据、云台元数据、相机元数据,无人机元数据包括:经度、纬度、高度、方位角、俯仰角、侧滚角;云台元数据包括:相对方位角、相对俯仰角;相机元数据包括:分辨率、水平视场角、垂直视场角。
3、基于高程数据的无人机视频实时定位方法
本方法包括元数据处理模块、高程数据管理模块、云台控制模块。
3.1元数据处理
机载计算模块接收元数据信息,包括无人机的系统平台参数、云台参数及传感器参数等元信息,根据时间戳进行同步,同时,对于接收到的元数据需要根据视频帧的对应时间戳进行插值,得到对应的元信息。计算模块利用REDIS[11]缓存接收到的元数据信息,缓存失效时间设置为20秒。
3.2DEM管理
高程数据管理模块负责对大区域的高程数据的分块存储及访问,将分块的DEM[10]数据转换到地心坐标系,根据无人机的飞行轨迹动态加载并缓存目标及其周边区域的高程数据,从而实现高程数据的快速访问。本文所使用的SRTM高程数据[12]的原始数据超过90G,由于TX2存储容量有限,同时为了快速实时获取指定经纬度的高程信息,本方法设计了一种高程数据动态加载机制,即根据飞行方向和飞行速度,预加载下一分片的DEM数据,最多同时加载4个分片的DEM数据,并卸载历史分片数据。
3.3云台控制
首先根据GIS框选目标的经纬度,结合高程数据获取目标高程,再根据无人机实时元数据信息进行解算,获取云台期望方位角和俯仰角与当前云台位置的偏差,进而根据计算结果控制云台转动。具体步骤如下:
(1)在GIS上获取目标经纬度(plon,plat),利用高程数据,获取高度plat;
(2)将无人机经纬度及高度转换为地心坐标系坐标βz=(βx,βy,βz),另计算β0=(βx,βy,βz-1000),从而获取地心坐标系中,将无人机从初始点旋转到对应经纬高的旋转矩阵Rα=R(<(0,0,0),(0,0,1)>,<β0,βz>),同时根据经度进行旋转,使无人机在地心坐标系中与水平面平行,其旋转矩阵记为Rlon;
(3)根据无人机的方位角、俯仰角及侧滚角云台参数(βy,βp,βr),计算旋转矩阵Rβ=f(βy,βp,βr);
(4)定义地心坐标系中的直线计算根据无人机参数旋转后的直线
(5)计算直线与直线的方位角偏差κy和俯仰角偏差κp;
(6)根据方位角偏差κy和俯仰角偏差κp旋转云台。
4、实验结果
为验证本文所述方法的有效性,我们使用六旋翼侦察无人机系统进行测试,系统主要包括6旋翼无人机一套、云台(含摄像机)一套、机载计算平台(TX2)一套、数传一套、图传一套及地面控制计算机一套。本文所述软件所使用卫星地图为无偏移Google卫星影像地图;所使用SRTM高程数据,精度为90m;云台控制响应时间小于40ms。
图1试验硬件平台和软件平台
用户可在GIS卫星地图上框选待观测目标,本文所述方法将实时解算出云台方位和俯仰角信息,并支持在无人机飞行运动过程中不断修正云台方位,从而使待观测目标始终出现在视频观测区域中。试验效果如图2所示,其中,a为GIS标注图像,其中红色区域为人工框选的目标区域,b为无人机实时视频图像。
图2云台控制效果展示(依次为a,b,c图)
为验证云台控制精度,本文共进行了实验20次试验,并对目标中心坐标和视频目标坐标进行误差统计,实测误差如上图中c所示,其中横坐标为精度误差,纵坐标为维度误差,单位为米。从图中可以看出,本文所述方法能够帮助用户快速控制云台转向待观测区域,实测定位误差小于20m(无人机飞行高度小于200m)。
5、结论
无人机云台控制方法对战场监控、地面静态目标监视、地面动态目标随动跟踪等应用方向具有重要的研究价值。本文提出了一种基于飞行元数据的无人机云台控制方法,该方法支持基于输入地面目标坐标信息,结合飞行器实时飞行元数据信息,通过机载运算平台,实时控制云台转向,从而控制云台始终跟随地面目标,对地面目标进行连续不间断监视。
参考文献:
[1]洪宇,龚建华,胡社荣,等.无人机遥感影像获取及后续处理探讨[J].遥感技术与应用,2008,23(4):98-102.
[3]董培,石繁槐.基于小型无人机航拍图像的道路检测方法[J].计算机工程,2015(12):36-39.
[4]逯曦,任晓毓,张华明,等.无人机航拍技术在雷电防护中的应用[J],气象科技,2015(6):1176-1180.
[5]朱锋,肖辉,魏亚男.无人机遥感影像镶嵌技术综述[J].计算机工程与应用,2014,50(15):38-41.
[6]李彭伟,李亚钊.无人机对地侦察筹划系统应用[J].指挥信息系统与技术,2020(1):80-83.
[7]吴蔚,朱晶,许莺,王建宏.无人机编队协同探测目标跟踪算法[J].指挥信息系统与技术,2016(5):62-66.
[8]吴颖,刘照亮,康令州等.MAVLink链路通信协议安全分析[J].通信技术,2019,52(4):946-950.
[9]杨海霞,郭清.应用数字高程模型(DEM)实时查询地面任意点高程的新方法[J].华北自然资源,2020(1):72-73.
[10]吕强,倪佩佩,王国胜,刘峰.DSP的MAVLink微型无人机通信协议移植与应用[J].单片机与嵌入式系统应用,2014(11):3-8.
[11]崔梦天,吴倩.基于Redis缓存的数字化图书馆应用[J].吉林师范大学学报(自然科学版),2018,39(2):123-127.
[12]陈俊勇.对SRTM3和GTOPO30地形数据质量的评估[J].武汉大学学报(信息科学版),2005(11):941-944.