加油锥套定位方法与流程

1.本发明涉及飞机加受油技术领域，具体是一种加油锥套定位方法。


背景技术：

2.在飞行器的空中加油任务中，受油探头与加油锥套的对接是一项关键操作。为完成对接操作，首先必须对加油锥套进行定位。在人工空中加油任务中，受油机的驾驶员以目视方式完成对加油锥套的定位。而在自主空中加油任务中，则需要利用受油机的机载传感器完成对加油锥套的定位。
3.cn114543664a一种基于激光扫描的加油锥套定位方法及装置公开了一种基于激光扫描的加油锥套定位方法，主要包括：步骤s1、在三维激光扫描仪的内部坐标系统下，获取激光在水平面内偏转第一角度后进行竖直面扫描所获得的锥套末端圆环上的第一坐标点及第二坐标点；步骤s2、获取激光在水平面内偏转第二角度后进行竖直面扫描所获得的锥套末端圆环上的第三坐标点及第四坐标点；步骤s3、基于四个坐标点确定加油锥套末端所在平面的平面方程；步骤s4、根据所述平面方程，以及加油锥套中心点到四个坐标点的距离相等的条件，确定加油锥套中心点。
4.这种方式存在以下不足：1、采用四个点进行空间圆拟合，导致拟合成功率低，偏差率高，并且计算量巨大；2、锥套快速移动和方向改变，会导致锥套跟踪鲁棒性非常差；3、容易受点云数据噪声值影响，包括点云扰动和异常值影响，导致拟合不成。


技术实现要素：

5.为了提高加油锥套定位效率，本技术提供了一种加油锥套定位方法。
6.本发明解决上述问题所采用的技术方案是：
7.加油锥套定位方法，包括：
8.步骤1、在目标时间内实时获取目标区域的三维激光点云数据；
9.步骤2、分别对目标区域的三维激光点云数据进行分割以获取加油锥套点云和飞机点云；
10.步骤3、对所有加油锥套点云进行聚类，获得加油锥套外轮廓聚类点云数据；
11.步骤4、基于加油锥套外轮廓聚类点云数据获取拟合圆；
12.步骤5、根据拟合圆的圆心位置及圆心到激光发射头的间距完成加油锥套定位。
13.进一步地，所述步骤2具体为根据激光发射头到加油锥套深度距离《激光发射头到飞机深度距离及加油锥套外框圆大小尺寸进行激光点云分割。
14.进一步地，所述步骤2获取加油锥套点云后还包括对单个加油锥套点云进行聚类。
15.进一步地，所述步骤4具体为：
16.步骤41、将加油锥套外轮廓聚类点云数据在指定平面进行投影以获取二维空间点；
17.步骤42、基于二维空间点进行几何特征拟合以获取拟合圆；
18.步骤43、基于拟合圆计算残差值及平均残差值；
19.步骤44、拟合结果判断：当残差值小于第一门限值且拟合圆半径与加油锥套实际外框圆半径差值小于第二门限值时，拟合成功；
20.若残差值大于第一门限值或拟合圆半径与加油锥套实际外框圆半径差值大于第二门限值时，剔除残差值大于等于第一门限值的点；再判断剩余点数是否大于等于第三门限值：若否，则拟合失败；若是，将剩余点重复步骤42-44，直到拟合成功，或拟合失败。
21.进一步地，所述第一门限值取2倍平均残差值，第二门限值取0.3r，第三门限值取6，r为加油准套外框圆的实际半径。
22.本发明相比于现有技术具有的有益效果是：通过对加油锥套点云进行分割、聚类处理，实现对点云数据的滤波处理，有效去除点云噪声值，提高拟合成功率，进而提高定位效率；采用多点点云拟合圆算法，拟合成功率更高；在进行圆拟合时将三维锥套投影到二维空间进行处理，在实现准确定位的同时数据处理量更少，处理效率更高，且内存占用更小，对计算能力和计算资源要求更低。
附图说明
23.图1为加油锥套定位方法流程图；
24.图2为基于加油锥套聚类点云数据获取拟合圆的流程图。
具体实施方式
25.为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步的详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
26.如图1所示，加油锥套定位方法，包括：
27.步骤1、在目标时间内实时获取目标区域的三维激光点云数据；点云的坐标信息可表示为直角坐标(x，y，z)或球坐标直角坐标系与球坐标系转换公式如下：
[0028][0029][0030][0031]
在激光雷达一个非重复扫描积分时间δt(帧)完成对加油锥套及飞机的扫描，获得加油锥套及飞机的点云数据。
[0032]
步骤2、分别对目标区域的三维激光点云数据进行分割以获取加油锥套点云和飞机点云；每帧点云有几十万的点，直接一起处理计算量非常大，无法实现实时处理，因此考虑对每帧点云进行分割处理。根据已知条件可知道激光头到加油锥套深度距离sz《激光头到飞机深度距离sp，再依据加油锥套外框圆大小尺寸(加油锥套外框圆大小尺寸已知)即可完成点云分割。对分割后的每块加油锥套点云单独进行聚类，以提高计算速度，具体的聚类算法不做限制。
[0033]
步骤3、对所有加油锥套点云进行聚类，获得加油锥套外轮廓聚类点云数据；在本实施例中采用基于密度的聚类方法(dbscan)，其原理是定一个距离半径，该半径的圆内最
少有多少个点，然后把可以到达的点都连起来，判定为同类。这种方式不需要事先知道点云形状，可进行全局搜索，且具有一定抗噪性。
[0034]
dbscan算法核心思想是先发现密度较高的点，然后把相近的高密度点逐步都连成一片，进而生成各种簇。其算法流程为：
[0035]
a、以每一个数据点xi为圆心，以eps为半径画一个圆圈，这个圆圈被称为xi的eps邻域；
[0036]
b、对这个圆圈内包含的点进行计数，如果一个圆圈里面的点的数目超过了密度阈值minpts，那么将该圆圈的圆心记为核心点，又称核心对象。如果某个点的eps邻域内点的个数小于密度阈值但是落在核心点的邻域内，则称该点为边界点。既不是核心点也不是边界点的点，就是噪声点。
[0037]
c、核心点xi的eps邻域内的所有的点，都是xi的直接密度直达。如果xj由xi密度直达，xk由xj密度直达，xn由xk密度直达，那么，xn由xi密度可达。这个性质说明了由密度直达的传递性，可以推导出密度可达。
[0038]
d、如果对于xk，使xi和xj都可以由xk密度可达，那么，就称xi和xj密度相连。将密度相连的点连接在一起，就形成了我们的聚类簇。
[0039]
在本实施例中，采用dbscan算法时距离半径为0.3m，聚类点云密度阈值minpts为10。
[0040]
通过dbscan算法，将点云划分为多个聚类对象，每个聚类可表示单独的某个物体，目标必然可被某个聚类表示。因此，获取的聚类对象将进入下一步拟合，以判断是否是加油锥套外框圆。
[0041]
步骤4、基于加油锥套外轮廓聚类点云数据获取拟合圆。
[0042]
具体的，如图2所示，所述步骤4具体为：
[0043]
步骤41、将加油锥套外轮廓聚类点云数据在指定平面进行投影以获取二维空间点。如三维直角坐标(x,y,z)下点坐标(x1,y1,z1)，将其投影到二维直角坐标(x,y)，对应点坐标为(x1,y1)。
[0044]
步骤42、基于二维空间点进行几何特征拟合以获取拟合圆；几何特征拟合是通过带有参数向量a＝(a1,...,aq)的隐式方程f(x,a)＝0来表示的，其误差距离是由隐式方程与每个给定点的期望值(即零)的偏差定义，计算公式如下：
[0045][0046]
其中，(xi，yi)表示第i个点投影到二维空间后的坐标值，(xc，yc)为拟合圆的圆心坐标，拟合圆的半径为r，r为加油锥套外框圆半径实际值，为实际加油锥套外框圆上点对应的半径与真实半径值的方差。
[0047]
下面以横坐标为例进行说明：
[0048]
根据公式r2＝||x-xc||2，其中，x为拟合圆上的点x的横坐标，则点xi(≠xc)对应的最近点的横坐标可表示为：
[0049][0050]
xi'的误差距离的正交向量为：
[0051][0052]
根据公式(2)，可以推导出，雅克比矩阵j的高斯-牛顿迭代公式为：
[0053][0054]
同理可推导出yc的相关表达式，在此不再赘述。
[0055]
以圆体的拟合为例：
[0056]
定义参数向量则：
[0057]
对式5中的r与xc求偏导数，得：和
[0058]
根据雅克比矩阵和误差距离向量x
i”，可以构建出m个点在n维空间中的线性关系：p＝m
×
n，因为是圆体的拟合，所以(n＝2,p＝2m,q＝3)，因此，该线性等式可采用下述方式表示：
[0059][0060]
上述过程中，高斯-牛顿迭代初始参数向量，可以由代数拟合圆提供，也可以通过重心和rms(root mean square)获取，计算公式如下所示：
[0061][0062]
将式8计算出的xc及r带入高斯-牛顿迭代公式中即可自动获取最终的xc,yc值，即拟合圆的圆心坐标。
[0063]
步骤43、基于拟合圆计算残差值及平均残差值：残差值e
i2
是由每个给定点的残差定义，计算方式如式(9),avge由多点平均残差定义，计算方式如式(10)
[0064][0065][0066]
步骤44、拟合结果判断：当残差值小于第一门限值且拟合圆半径与加油锥套实际
外框圆半径差值小于第二门限值时，拟合成功；
[0067]
若残差值大于第一门限值或拟合圆半径与加油锥套实际外框圆半径差值大于第二门限值时，剔除残差值大于等于第一门限值的点；再判断剩余点数是否大于等于第三门限值：若否，则拟合失败；若是，将剩余点重复步骤42-44，直到拟合成功，或拟合失败。
[0068]
在本实施例中，第一门限值取2
×
avge，第二门限值取0.3r，第三门限值取6。
[0069]
即点数据与拟合外轮廓残差值e
i2
大于2
×
avge值或拟合圆半径r与锥套实际外框圆半径r差值abs(r-r)大于门限0.3r，则将剔除残差值e
i2
大于等于2
×
avge值的点；
[0070]
再判断剩余点数是否大于等于门限6，
[0071]
若否，则拟合失败；
[0072]
若是，将剩余点重复步骤41-44，直到拟合成功，或拟合失败。
[0073]
步骤5、根据拟合圆的圆心位置及圆心到激光发射头的间距完成加油锥套定位。

技术特征：
1.加油锥套定位方法，其特征在于，包括：步骤1、在目标时间内实时获取目标区域的三维激光点云数据；步骤2、分别对目标区域的三维激光点云数据进行分割以获取加油锥套点云和飞机点云；步骤3、对所有加油锥套点云进行聚类，获得加油锥套外轮廓聚类点云数据；步骤4、基于加油锥套外轮廓聚类点云数据获取拟合圆；步骤5、根据拟合圆的圆心位置及圆心到激光发射头的间距完成加油锥套定位。2.根据权利要求1所述的加油锥套定位方法，其特征在于，所述步骤2具体为根据激光发射头到加油锥套深度距离<激光发射头到飞机深度距离及加油锥套外框圆大小尺寸进行激光点云分割。3.根据权利要求1所述的加油锥套定位方法，其特征在于，所述步骤2获取加油锥套点云后还包括对单个加油锥套点云进行聚类。4.根据权利要求1-3任意一项所述的加油锥套定位方法，其特征在于，所述步骤4具体为：步骤41、将加油锥套外轮廓聚类点云数据在指定平面进行投影以获取二维空间点；步骤42、基于二维空间点进行几何特征拟合以获取拟合圆；步骤43、基于拟合圆计算残差值及平均残差值；步骤44、拟合结果判断：当残差值小于第一门限值且拟合圆半径与加油锥套实际外框圆半径差值小于第二门限值时，拟合成功；若残差值大于第一门限值或拟合圆半径与加油锥套实际外框圆半径差值大于第二门限值时，剔除残差值大于等于第一门限值的点；再判断剩余点数是否大于等于第三门限值：若否，则拟合失败；若是，将剩余点重复步骤42-44，直到拟合成功，或拟合失败。5.根据权利要求4所述的加油锥套定位方法，其特征在于，所述第一门限值取2倍平均残差值，第二门限值取0.3r，第三门限值取6，r为加油准套外框圆的实际半径。

技术总结
本发明涉及飞机加受油技术领域，为了提高加油锥套定位效率，提供了加油锥套定位方法，包括：步骤1、在目标时间内实时获取目标区域的三维激光点云数据；步骤2、分别对目标区域的三维激光点云数据进行分割以获取加油锥套点云和飞机点云；步骤3、对所有加油锥套点云进行聚类，获得加油锥套外轮廓聚类点云数据；步骤4、基于加油锥套外轮廓聚类点云数据获取拟合圆；步骤5、根据拟合圆的圆心位置及圆心到激光发射头的间距完成加油锥套定位。采用上述方式提高了加油锥套定位效率。高了加油锥套定位效率。高了加油锥套定位效率。


技术研发人员：胡逸雯 王瑞 倪静 卢胜洪 温永辉 李艳
受保护的技术使用者：成都航维智芯科技有限公司
技术研发日：2023.04.11
技术公布日：2023/7/7