基于概率光流计算的仿生偏振/光流辅助INS组合导航方法研究

Optical flow and polarization light techniques are natural solutions to the autonomous navigation and obstacle avoidance problem, as motivated by insect and bird flights. Optical flow/polarization navigation which has many unique advantages, such as invisibility, anti-disturbance and stability, can be integrated to assist the inertial navigation system for improving the navigation performance of aircraft when the satellite navigation signal is not available.. Aimed at the harsh assumptions and the low accuracy problems of the optical flow/polarization navigation methods, this project firstly put forwards a new optical flow estimation method based on the probability distribution to improve the accuracy and efficiency of computation. Then the high precision motion non-Gaussian estimation method is developed via pure optical flow information. According to the subsystem measurement equations and disturbance analysis, the novel polarization/optical flow/INS integrated navigation system model is established with non-Gaussian noises. After that, for the new system combined nonlinear and linear units together, we will study the information fusion strategy which gives a anti-disturbances non-Gaussian filter design method. This project strives to make a breakthrough in the bionic navigation theory, and establish high precision, anti-disturbance polarization/optical flow/INS integrated navigation theory and technology for without GPS or weak GPS navigation.

来源于昆虫飞行灵感的偏振光/光流导航方法是一种创新的自主导航方式，具有高度的隐蔽性、抗干扰性和稳定性，在卫星导航信号无法使用时，凭借偏振光/光流信息辅助惯导系统进行导航，对提高飞行器的导航性能具有重要的现实意义。本项目针对目前仿生偏振光/光流辅助导航方法亮度恒定假设条件苛刻，计算精度较低的问题，提出基于概率的亮度恒定模型，并给出相应的光流计算方法以提高计算精度和效率；其次，研究基于概率光流计算的非高斯滤波方法，以克服运动参数估计的不确定性问题；在分析光流、偏振、INS导航子系统的多源干扰基础上，建立一类系统非线性、噪声非高斯的偏振光/光流/INS组合导航系统模型；进一步地研究同时包含非线性环节、线性环节组合导航系统的信息融合策略，给出综合性能较优的抗干扰非高斯滤波器设计方法。力争形成一系列有效解决复杂无GPS或弱GPS环境下抗干扰、高精度的偏振光/光流/INS组合导航理论。

仿生偏振光/光流导航方法是一种创新的自主导航方式，具有高度的隐蔽性、抗干扰性和稳定性，在拒止环境下，利用偏振光/光流信息辅助惯导系统进行导航，对提高系统的导航性能具有重要的现实意义。.本项目分别针对基于概率的光流计算、基于光流计算的自运动估计、偏振光/光流辅助惯导组合导航系统建模与运动分析等几个方面展开研究。在光流计算方面，针对目前光流计算方法的时效性差的问题，利用局部和表法和多级连续分区改进了ZNCC，有效地提高了计算 ZNCC 的速度和稀疏光流的计算精度；针对PatchMatch方法计算量大的问题，使用改进SLIC算法对得到的近邻场分块计算稀疏光流场，在保证精度的同时提高了计算速度；另外，我们在SURF算法中引入了可变的距离阈值和分块机制，极大地提高了光流估计的精度与均匀性，同时光流矢量的数量也可以得到较好的控制。在基于光流的自运动估计方面，针对基于光流的运动估计方法受外点干扰严重的问题，分别在静态和动态背景假设下，提出了基于光流的运动估计方法。一方面，在静态背景假设下，提出了基于残差似然和半解耦提升核函数的运动估计方法，降低了位姿估计平均误差和累计误差。另一方面，在动态背景下，我们提出了基于概率的光流一致性的自运动估计方法，通过分割动态目标，提高了模型在动态场景下的可靠性。在组合导航系统建模与分析方面，在分析光流、偏振、INS导航子系统的多源干扰基础上，建立一类系统非线性、噪声非高斯的偏振光/光流/INS组合导航系统模型；分别提出了基于INS/偏振/地平线、GPS/INS/光流以及光流/INS/偏振光的组合导航方法，并利用卡尔曼滤波、粒子滤波、抗干扰滤波等方法进行信息融合，实现了复杂环境下较高精度的运动估计。形成了一系列有效解决复杂无GPS或弱GPS环境下实时性好、抗干扰、高精度的偏振光/光流/INS组合导航理论。