基于PNP的多尺度目标视觉智能辅助降落系统当确定完靶标id后，便开始对矩形靶标的4个角点进行亚像素细化，使用Shi-Tomasi算子进行亚像素迭代，获得精确的角点坐标2.2.2PNP姿态解算姿态解算局部的主要问题是根据特征点在像素坐标系下的位置和其在靶标固连坐标系下的位置，求解出相机坐标系和靶标固连坐标系间的姿态转化矩阵，进而和惯导联合解算，得到靶标的空间姿态和位置，用于进一步引导姿态解算为典型的PNP问题，由4个位于同一平面但不共线的坐标点可以解出两坐标系间唯一的旋转和平移矩阵具体解决方案采于Levenberg-Marquardtoptimization〔LM〕方法迭代求解位姿的最大似然估计该算法最大的优点在于对噪声不是很敏感，在高斯噪声影响下也能够稳定输出姿态，平均误差为1.3，3.4cm，位于可接受范围内算法流程为：〔1〕从点集中随机遍历n组每组4个不同点；〔2〕对每组运行PNP算法解得n组不同姿态解；〔3〕对每组解求全局误差，选择误差最小解作为迭代初值；〔4〕运行LM优化算法，迭代求解姿态最大似然估计直至误差小于阈值；〔5〕将姿态旋转矩阵转换为四元数和，输出四元数与平移矢量2.3滤波器设计2.3.1坐标系定义通過训练的多个强Haar分类器对上一级的有效输出进行处理，每一级都会输出有效和无效区域结果，只有通过全部级联分类的区域才会被作为最终的有效区域输出。
当全部区处理完成后，对各个大小Mask的结果进行融合便可得到全图像的目标可能性图像这种分类手段有效地保证了分类结果的稳定性，但当目标过小时可能会导致可能性图像中目标被过滤导致无法检测，因此使用级联分类器时应保证目标在视场中拥有足够的尺寸3仿真对于全系统的仿真基于AirSim和Unreal3平台进行，如图13所示AirSim为微软公司的开源仿真平台，其内部整合了动力学、导航与控制系统的完整仿真模型[21]，基于Unreal3的图形处理引擎保证了其在进行视觉仿真时的真实性，因此选择其作为平台能够很好地完成仿真任务本文进行仿真时，分别以无人机的第一和第三视角观测了无人机对目标识别后执行的自主降落行为第三视角的无人机飞行状态如图14所示第一视角下，无人机对目标的识别状态如图15所示仿真动画结果说明，无人机可在复杂环境条件下准确地对目标进行识别，能在对目标进行识别后实现自主降落对无人机视觉辅助降落过程进行实际飞行验证时，以第一视角得到的观测视频的局部截图如图16所示无人机在起飞至一定高度后，标识物进入机载相机视野，无人机开始自主降落无人机对目标进行识别跟踪，实时修正自身速度，最终通过识别目标成功降落至目标区域。
视觉辅助自主降落任务完成后，将飞行日志导出整理，跟踪与降落过程中机体与地面目标之间相对距离如图17所示由图17可知，无人机在高度25m处识别目标后，开始进行自主降落，在距目标5m处，出现轻微振荡波动在此过程中，位置误差的散点图如图18所示由位置误差散点图可知，无人机在自主降落过程中存在较明显位置误差，但是由于误差较小，故而对最终降落结果影响较小，足以满足降落需求，但是仍需在后续工作中对其进行优化处理4结论本文设计了一种基于PNP的多尺度目标单目视觉智能辅助降落系统，利用视觉拍摄目标地域实时环境信息，作为根底数据，经计算机技术和控制传感器运算处理，作为决策控制依据，引导无人机进行自主降落针对GPS定位系统受到严重干扰情况，利用多尺度合作目标和成熟的PNP算法进行了精确姿态解算通过算法优化和软硬件系统的实现，满足了无人机自主降落时对降落精度、实时性及平安性的要求参考文献【1】袁成.美国空军新版?科技战略?提出新目标和新举措[J].航空科学技术，2021，30〔7〕：85-86.YuanCheng.ThenewversionoftheUSAirForceScienceandTechnologyStrategyputsforwardnewgoalsandnewmeasures[J].AeronauticalScience&Technology，2021，30〔7〕：85-86.〔inChinese〕【2】刘朝君，王亚龙，张立丰.基于飞控响应类型的无人机遥控驾驶技术研究[J].航空科学技术，2021，30〔6〕：62-67.LiuChaojun，WangYalong，ZhangLifeng.Researchondroneremotecontroltechnologybasedonflightcontrolresponsetype[J].AeronauticalScience&Technology，2021，30〔6〕：62-67.〔inChinese〕【3】SharpCS，ShakerniaO，SastrySS.Avisionsystemforlandinganunmannedaerialvehicle[C]//IEEEInternationalConferenceonRobotics&Automation，2021.【4】JiskraP.ContactmodelingandexperimentalvalidationforstartandlandingofVTOLUAVs[C]//DLR-InternerBericht，2021.【5】TsaiAC，GibbensPW，StoneRH.Terminalphasevisionbasedtargetrecognitionand3dposeestimationforatailsitter，verticaltakeoffandlandingunmannedairvehicle[C]//Pacific-RimSymposiumonImageandVideoTechnology，2021：672-681.【6】贾配洋.无人机高速移动降落技术研究[D].北京：中国科学院大学，2021.JiaPeiyang.ResearchonUAVhigh-speedmobilelandingtechnology[D].Beijing：UniversityofChineseAcademyofSciences，2021.〔inChinese〕【7】张光富.基于合成视觉的3D重建技术研究[D].杭州：浙江大学，2021.ZhangGuangfu.Researchon3Dreconstructiontechnologybasedonsyntheticvision[D].Hangzhou：ZhejiangUniversity，2021.〔inChinese〕[8]XuG，ZhangY，JiS，etal.ResearchoncomputervisionbasedforUAVautonomouslandingonaship[J].PatternRecognitionLetters，2021，30〔6〕：600-605.[9]嵇盛育，徐贵力，冯文玲.基于红外视觉的无人机自主着舰合作目标的研究[J].红外技术，2021，29〔10〕：593-597.TongShengyu，XuGuili，FengWenling.ResearchoncooperativetargetofautonomouslandingofUAVbasedoninfraredvision[J].InfraredTechnology，2021，29〔10〕：593-597.〔inChinese〕[10]魏祥灰.着陆区域视觉检测及无人机自主着陆导引研究[D].南京：南京航空航天大学，2021.WeiXianghui.ResearchonvisualdetectionoflandingareaandautonomouslandingguidanceofUAV[D].Nanjing：NanjingUniversityofAeronauticsandAstronautics，2021.〔inChinese〕[11]吴赛飞，王新华，贾森，等.基于红外视觉的固定翼无人机自动降落引导系统[J].电子测量技术，2021，39〔3〕：131-135.WuSaifei，WangXinhua，JiaSen，etal.Automaticlandingguidancesystemoffixed-wingUAVbasedoninfraredvision[J].ElectronicMeasurementTechnology，2021，39〔3〕：131-135.〔inChinese〕[12]樊珑.多旋翼无人机视觉引导降落研究[D].哈尔滨：哈尔滨工业大学，2021.FanLong.Researchonvision-guidedlandingofmultirotorUAV[D].Harbin：HarbinInstituteofTechnology，2021.〔inChinese〕[13]AllenDW，EricNJ，AlisonAP.Vision-aidedinertialnavigationforflightcontrol[C]//AIAAGuidance，NavigationandControlConference，2021：348-360.[14]杨忠，方挺，樊琼剑，等.基于视觉传感器的UAV编队飞行[C]//第27届中国控制会议，2021：592-597.YangZhong，FangTing，FanQiongjian，etal.UAVformationflyingbasedonvisionsensor[C]//27thChinaControlConference，2021：592-597.〔inChinese〕[15]周立偉，刘玉岩.口标探测与识别[M].北京：北京理工大学出版社，2021.ZhouLiwei，LiuYuyan.Spokenlabeldetectionandrecognition[M].Beijing：BeijingInstituteofTechnologyPress，2021.〔inChinese〕。