[发明专利]图像与地磁组合的飞行器姿态解算系统及方法

权利要求书

1.一种图像与地磁组合的飞行器姿态解算系统，其特征在于，包括CCD模块、地磁模块和中央处理器模块，

所述CCD模块包括：

摄像头，获取图像传递至第一微处理器；

第一微处理器，根据摄像头传递的图像解算飞行器的滚转角，

所述地磁模块包括：

地磁场传感器，测量地磁信号传递至第二微处理器；

第二微处理器，接收地磁信号，解算飞行器地磁分量，获得地磁分量与姿态角之间的关系；

所述中央处理器模块，接收第一微处理器和第二微处理器处理的结果，将CCD模块获得的滚转角与地磁分量与姿态角之间的关系结合，获得飞行器的滚转角、俯仰角和偏航角。

2.根据权利要求1所述的图像与地磁组合的飞行器姿态解算系统，其特征在于，

在第一微处理器中搭载有神经网络，通过神经网络获取滚转角。

3.一种图像与地磁组合的飞行器姿态解算方法，包括以下步骤：

S1、拍摄图像，获得图像旋转角度；

S2、测量地磁信息，获得地磁分量；

S3、综合图像旋转角度与地磁分量，获得飞行器姿态；

其中，步骤S1和S2可同时进行。

4.根据权利要求3所述图像与地磁组合的飞行器姿态解算方法，其特征在于，

在步骤S1中，基于神经网络对图像进行处理，获得图像旋转角度。

5.根据权利要求3所述图像与地磁组合的飞行器姿态解算方法，其特征在于，

在步骤S1中，包含以下子步骤：

S11、对图像进行预处理，降低图像大小，使得图像可使用像素点数组表示；

S12、使用神经网络辨识图像旋转角度，作为飞行器的滚转角。

6.根据权利要求5所述图像与地磁组合的飞行器姿态解算方法，其特征在于，

步骤S11包括以下子步骤：

S111、对图像进行降噪；

S112、对图像进行灰度处理；

S113、对图像进行二值化处理。

7.根据权利要求5所述图像与地磁组合的飞行器姿态解算方法，其特征在于，

在步骤S12之前，还具有步骤S0、训练神经网络，包括以下子步骤：

S01、训练图像预处理，将训练库中的连续图像按照步骤S11进行处理，获得每张图像的像素点数组P_ii∈[1,n]，n表示图像的总张数；

S02、设置训练样本集，将连续两张图像的像素点数组作为训练过程中输入层的输入，将第二张图片对应的飞行器滚转角作为输出层的输出；

S03、训练样本依次输入神经网络，对神经网络进行训练。

8.根据权利要求7所述图像与地磁组合的飞行器姿态解算方法，其特征在于，

在步骤S03中，将不同的训练样本X_i作为输入层的输入数据，

训练输入层的神经元输出为

训练隐含层神经元的输入为：

训练隐含层神经元的输出为：

其中，m表示隐含层神经元的个数，j表示不同的隐含层神经元，为第j个隐含层神经元的输入，为第j个隐含层神经元的输出，为第i个输入层神经元至第j个隐含层神经元的连接权值；

输出层神经元的输出为：

其中，为第j个隐含层神经元至输出层神经元的权值。

9.根据权利要求5所述图像与地磁组合的飞行器姿态解算方法，其特征在于，

在步骤S12中，包括以下子步骤：

S121、图像预处理，将摄像头拍摄的连续的两张图像按照步骤S11进行处理，获得两张图像的像素点数组P_t和P_t-1；

S122、将P_t和P_t-1合并为一个数组X，作为神经网络的输入，通过神经网络获得输出y_m，该输出y_m即为飞行器的滚转角γ。

10.根据权利要求3所述图像与地磁组合的飞行器姿态解算方法，其特征在于，

在步骤S2中，利用地磁传感器器可测得飞行器在当前环境磁场下的地磁分量，获得飞行器坐标下的磁分量之间的关系为：

其中，H_b表示地磁量，分别表示飞行器x、y、z轴下的地磁分量，γ表示飞行器滚转角，ψ表示飞行器的偏航角，θ表示飞行器的俯仰角，分别表示飞行器在地理坐标系三轴上的地磁分量，由地磁传感器测得。