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    基于圖像和慣性的頭盔組合跟蹤原理*

    2017-09-12 03:09:57黃麗瓊周立勇尚婷婷
    火力與指揮控制 2017年8期
    關(guān)鍵詞:頭盔慣性坐標(biāo)系

    黃麗瓊,周立勇,尚婷婷

    (西安北方光電科技防務(wù)有限公司,西安 710043)

    基于圖像和慣性的頭盔組合跟蹤原理*

    黃麗瓊,周立勇,尚婷婷

    (西安北方光電科技防務(wù)有限公司,西安 710043)

    不同體制的頭盔跟蹤定位技術(shù)單獨使用時都存在一定的原理性性能制約,提高跟蹤定位技術(shù)整體性能的有效途徑是采用組合跟蹤。目前綜合性能較好的是圖像式頭盔跟蹤,圖像式跟蹤技術(shù)精度高,輸出數(shù)據(jù)平穩(wěn),穩(wěn)定性好,但其缺點是頭盔活動范圍受制于CCD攝像機視場及頭盔大角度轉(zhuǎn)動時頭盔本身對CCD攝像機視角的遮擋。慣性跟蹤不需要任何外來信息也不向外輻射任何信息,可在任何介質(zhì)和任何環(huán)境條件下實現(xiàn)360°全范圍頭部跟蹤,但其定位精度隨時間下降。提出的基于圖像和慣性的頭盔組合跟蹤技術(shù)充分利用圖像跟蹤精度高、長期穩(wěn)定性好及慣性定位跟蹤范圍廣、跟蹤系統(tǒng)簡單的優(yōu)點,達(dá)到單個跟蹤定位體制不具備的綜合性能。

    慣性頭盔跟蹤,MEMS慣性傳感器,頭盔組合跟蹤

    0 引言

    頭盔跟蹤定位技術(shù)目前主要有電磁式和圖像式兩種,由于國內(nèi)飛機座艙電磁環(huán)境的復(fù)雜性,電磁式較難滿足頭盔跟蹤精度需求,國內(nèi)頭盔顯示器一般采用圖像式跟蹤方式,即利用傳感器實時拍攝頭盔定位LED陣列的位置,經(jīng)過圖像處理進行空間位置解算,實時計算頭部位置信息,從而獲取頭盔視線相對于飛機軸線的空間角度。

    圖像式頭盔跟蹤方式在性能發(fā)展方面有以下瓶頸:①由于對CCD攝像機視場的依賴,頭盔活動必須限制在一定范圍之內(nèi);②頭盔上用以圖像定位解算的LED陣列在頭盔大角度轉(zhuǎn)動時頭盔本身遮擋了CCD攝像機的視角。

    上述問題是由圖像式頭盔跟蹤基本原理造成的,在原有技術(shù)基礎(chǔ)上難以解決,最近發(fā)展起來的MEMS慣性技術(shù)使得上述問題的解決有了轉(zhuǎn)機。MEMS慣性傳感器體積小、重量輕、易集成的特點可使其應(yīng)用于頭盔跟蹤,MEMS慣性傳感器最大優(yōu)點是活動范圍無限制,缺點則是精度有待提高,目前MEMS陀螺漂移在 10°/h以上,累積誤差較大[1-2]。MEMS慣性傳感器的性能特點使得MEMS慣性跟蹤與圖像頭盔跟蹤在性能上形成互補,可以在飛機座艙駕駛員有限的頭部活動框及有限視場內(nèi)進行高精度圖像式跟蹤,而在其余的超出圖像定位頭部活動框及視場的范圍內(nèi)使用MEMS慣性技術(shù)跟蹤,不受轉(zhuǎn)動角度和位移范圍限制,實現(xiàn)全方位定位,同時圖像跟蹤有效時可以實時校準(zhǔn)慣性跟蹤姿態(tài),從而減小慣性解算的累積誤差,提高在大視場范圍內(nèi)的解算精度。

    1 慣性頭盔跟蹤子模塊算法模型

    在下面慣性算法模型描述中,n為導(dǎo)航坐標(biāo)系、b為載體坐標(biāo)系(MEMS慣性傳感器坐標(biāo)系),e為地球坐標(biāo)系表示,i為慣性坐標(biāo)系。其具體流程如圖1所示。

    圖1 慣性頭盔跟蹤子模塊算法流程圖

    坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)動關(guān)系由方向余弦表示,如:b系相對于n系的方向余弦矩陣表示為Cbn,b系相對于n系轉(zhuǎn)動的角度表示為方位ψ、俯仰θ和橫滾γ,則方向余弦矩陣與轉(zhuǎn)動角度的關(guān)系由式(1)確定:

    b系相對于n系的方向余弦矩陣變化率表示為Cbn',方向余弦變化率與方向余弦的關(guān)系由式(2)確定[3-4]:

    若b系相對于n系的角速率矢量用ωbnb表示,角速率矢量ωbnb的3個角速度分量表示為(ωnbx,ωnby,ωnbz),則式(2)中的 Ωbnb與角速率矢量 Ωbnb的關(guān)系由式(3)確定:

    ωbnb由式(4)計算得到:

    式中:Cnb是Cbn的轉(zhuǎn)置,;Ω為地球自轉(zhuǎn)速率;L為當(dāng)?shù)鼐暥龋籖0為地球半徑;h為距地球表面的高度;為地速的3個分量;b系相對于i系的角速率矢量由MEMS傳感器測量得到;fb為載體坐標(biāo)系的比力加速度,由MEMS傳感器加速度計測量得到;r=R0+h。

    2 圖像式頭盔跟蹤子模塊算法模型

    圖像式頭盔跟蹤定位的原理是通過CCD紅外攝像機測量頭盔上紅外發(fā)光二極管的位置,利用發(fā)光二極管在火控坐標(biāo)系中的位置,解算頭盔的姿態(tài)信息。

    已知空間3點p1(x1,y1,z1)、p2(x2,y2,z2)和p3(x3,y3,z3),由空間解析幾何知,3點可以確定一個平面方程。該平面在空間的方向可以用它的法向矢量來表示。設(shè)表示平面上的兩個矢量,且:

    將式(10)展開并整理,得

    這樣平面的方向數(shù)A,B,C為

    由平面的方向數(shù),可以求得平面法矢在空間中的角度(以右手系為準(zhǔn)),若采用火控坐標(biāo)系,設(shè):法矢在xoy平面的投影與坐標(biāo)軸正向的夾角為方位角α,法矢與yoz平面的夾角為俯仰角β,法矢與xoz平面的夾角為橫滾角γ,則

    由此,最后求得了所要求的方位角、俯仰角、橫滾角。

    3 慣性/圖像頭盔組合跟蹤程序

    基于圖像和慣性的頭盔組合跟蹤技術(shù)在圖像式跟蹤子系統(tǒng)和慣性跟蹤子系統(tǒng)獨立運行的基礎(chǔ)上,依據(jù)下述流程進行組合跟蹤輸出。其流程圖如圖2所示。

    首先,慣性頭盔跟蹤子模塊進行計算。MEMS慣性傳感器周期探測并發(fā)送慣性數(shù)據(jù)到慣性頭盔跟蹤子模塊;若MEMS慣性數(shù)據(jù)已準(zhǔn)備好,計算載體坐標(biāo)系b相對于導(dǎo)航坐標(biāo)系n的角速度矢量,式中為MEMS慣性傳感器實時測量值;,靜態(tài)環(huán)境下,當(dāng)?shù)鼐暥萀已知,地球自轉(zhuǎn)角速率Ω為7.292 115×10-5rad/s。

    圖2 慣性/圖像頭盔組合跟蹤方式流程圖

    4 仿真測試及性能分析

    仿真測試分為對慣性頭盔跟蹤子模塊的定位精度和短時角度漂移的測試以及基于圖像和慣性的頭盔組合跟蹤技術(shù)在模擬實際座艙中飛行員的視界范圍的全狀態(tài)精度仿真測試。

    4.1 慣性頭盔跟蹤子模塊性能仿真測試

    仿真測試中設(shè)定慣性坐標(biāo)系 I系(x,y,z)分別對應(yīng)(北緯 0°,東經(jīng) 90°,天),導(dǎo)航坐標(biāo)系 N 系(x,y,z)分別對應(yīng)(北,東,地)。仿真測試地點經(jīng)緯度為北緯 34°16'32.9'',東經(jīng) 109°0'29.2''[5]。將安裝有MEMS慣性傳感器的慣性跟蹤模塊安裝在六軸臺上,使初始位置軸(x,y,z)指向(西,北,地)。采樣周期為20 ms,使用小波變換 sym4 濾波[6-7],分別在靜止?fàn)顟B(tài)和運動狀態(tài)下,達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)后采樣4 000組數(shù)據(jù),仿真測試慣性跟蹤系統(tǒng)定位精度及漂移情況。

    下頁圖3是靜止?fàn)顟B(tài)下MEMS慣性傳感器其中一軸陀螺儀在經(jīng)過小波濾波后的角速率輸出及80 s的靜止過程中角度漂移。此時陀螺儀的零偏為0.001 08°/s,零偏穩(wěn)定性為 0.007°/s,80 s積分角度漂移<0.2°。

    圖3 靜止?fàn)顟B(tài)陀螺儀x軸輸出角速率及積分角度

    圖4 運動狀態(tài)下陀螺儀x軸輸出角速率及積分角度

    圖4是運動狀態(tài)下MEMS慣性傳感器其中一軸陀螺儀在經(jīng)過小波濾波后的角速率輸出及在運動停止后靜止的80 s過程中角度漂移。在六軸測試臺轉(zhuǎn)動30°時,慣性跟蹤解算為29.563 96°,80 s角度漂移為0.160 58°。經(jīng)上述仿真測試表明,單獨的慣性跟蹤精度及短時間內(nèi)角度漂移較小,這是基于圖像和慣性的頭盔組合跟蹤技術(shù)實現(xiàn)的關(guān)鍵因素。

    4.2 基于圖像和慣性的頭盔組合跟蹤性能仿真測試

    基于圖像和慣性的頭盔組合跟蹤性能仿真測試在試驗室六軸測試臺上進行,仿真測試模擬飛機座艙在駕駛員眼位附近的轉(zhuǎn)動范圍和位移范圍內(nèi)使用成熟的高精度圖像式頭盔跟蹤子模塊,如眼位附近方位120°的視場范圍及頭部的400 mm×400 mm×200 mm活動框范圍。在其余的頭部不經(jīng)常到達(dá)的大視場范圍內(nèi)使用MEMS慣性頭盔跟蹤子模塊,并在圖像跟蹤計算有效時實時對慣性跟蹤進行校正,減小慣性解算的累積誤差,提高在大視場范圍內(nèi)的解算精度。

    頭盔跟蹤綜合仿真測試選取20個測試點進行頭部視界范圍和跟蹤精度綜合仿真測試。測試點的選取要求兼顧實際座艙中飛行員的視界范圍。仿真測試結(jié)果方位角誤差和俯仰角誤差分別如圖5、圖6所示。20個點的均方根誤差≤6 mrad。

    圖4 20個測試點方位角誤差

    5 結(jié)論

    圖像式頭盔跟蹤技術(shù)在國內(nèi)已成熟應(yīng)用于各類型飛機上,該技術(shù)定位精度高、數(shù)據(jù)長期穩(wěn)定性好,在一定時期內(nèi)滿足戰(zhàn)術(shù)飛行需要。但在定位精度要求日益提高和頭盔活動范圍日益擴大的需求下,組合式頭盔跟蹤技術(shù)彌補了圖像式跟蹤技術(shù)的缺陷。本文驗證了單獨慣性頭盔跟蹤的定位精度及短時角度漂移能基本滿足頭盔定位性能需求,這是基于圖像和慣性的頭盔組合跟蹤技術(shù)實現(xiàn)的先決條件。而其360°全范圍的定位優(yōu)點和長期穩(wěn)定性差的缺點和圖像式跟蹤方式形成互補,從而基于圖像和慣性的頭盔組合跟蹤技術(shù)具備了兩組定位方式的優(yōu)點,同時使測量值冗余,提高整個系統(tǒng)的可靠性。

    [1]劉俊,石云波,李杰.微慣性技術(shù)[M].北京:電子工業(yè)出版社,2005:15-28.

    [2]肖昌怡.基于MEMS的導(dǎo)航系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[D].哈爾濱:哈爾濱工程大學(xué),2010.

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    [5]尚婷婷,黃麗瓊,喻娜,等.基于ADIS16375的誤差補償在姿態(tài)解算中的研究[J].火力與指揮控制,2016,41(7):121-124.

    [6]蔣慶仙,吳富梅.基于小波閾值消噪的光纖陀螺信號的抗差估計[J].慣性技術(shù)學(xué)報,2009,22(11):1596-1601.

    [7]張煦.慣性平臺陀螺儀靜態(tài)漂移系數(shù)分離方法研究[J].上海航天,2002,19(1):23-25.

    Integration Tracking Techniques of Helmet Based on Image and Inertia

    HUANG Li-qiong,ZHOU Li-yong,SHANG Ting-ting
    (Xi’an North Electro-Optic Science and Technology Defense Co.,Ltd,Xi’an 710043,China)

    There are some of principle constraints to the performance of different system of helmet tracking and positioning technology,the effective way to provide the overall performance of tracking and positioning technology is to combine some of them.Image helmet tracker system has the better comprehensive performance,but its disadvantage is that helmet activities subject to FOV and installation space in aircraft cockpit of the CCD sensor.Inertial tracking does not require any external information and does not radiate any information.It can achieve head tracking's 360°full range in any environment,but its position accuracy decreases with time.The combination of image and inertial helmet tracking technology proposed by this paper make full use of high accuracy,long-term stability in image tracking and wide range of tracking in inertial positioning.The combined tracking system is simple and can achieve the comprehensive performance that a single tracking system does not have.

    inertial helmet tracking,MEMS inertial sensor,helmet integration tracking

    V19

    A

    10.3969/j.issn.1002-0640.2017.08.040

    1002-0640(2017)08-0179-04

    2016-06-27

    2016-10-19

    總裝備部裝備預(yù)研基金資助項目(112010202)

    黃麗瓊(1970- ),女,湖南城步人,博士,研究員級高級工程師。研究方向:航空系統(tǒng)工程及火力控制。

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