无人机精确定位中的目标实例分割算法

朱会杰 王勇 赵振宇 张耀芹 刘立行

1.近地面探测技术国防重点实验室江苏无锡214035 2.江苏北方湖光光电有限公司江苏无锡214035

无人机在军事中的应用, 已经改变了以往的作战模式,在叙利亚、伊朗、纳卡等地区的战争中发挥了举足轻重的作用, 甚至对战争走势产生了决定性的影响[1−2].最近两年, 一种将无人机和弹药融为一体的新型武器的出现,引起了广泛的关注.微型无人机具有便携性、隐蔽性, 可遥控和部分场景自主识别打击, 已经成为主要军事强国的新型武器发展方向之一, 目前已有英国的Drone40、以色列的“萤火虫”、捷克防务系统的PHOLOS 等型号.以Drone40为例,仅有手掌大小,可以使用榴弹发射器或者手抛发射,可以采用自杀式爆炸袭击目标,能够达到常规武器无法到达的区域, 自主识别和定位又使其具有超视觉攻击能力,适合在复杂、危险的场景使用.

基于GPS 和惯导的定位方式只能提供一个粗略的位置信息,到达目标区域后,依靠微型无人机自身的自主功能进行目标检测和自主攻击.微型无人机由于体积和重量的限制, 往往只能安装小型单目摄像头作为感知手段, 自主能力和控制精度都有待提高.视觉伺服基于图像特征建立误差函数以实时驱动被控目标的运动控制,实现全闭环反馈控制,具有适应性强、精度高和鲁棒性强的优点.

图像特征的提取和选择是视觉伺服的基础, 直接决定了其精度和鲁棒性.根据图像特征的不同可分为……