一種基于光學(xué)圖像的著陸點選取方法
【專利摘要】一種基于光學(xué)圖像的著陸點選取方法，首先利用光學(xué)成像敏感器獲取著陸區(qū)域的光學(xué)圖像，并劃分成網(wǎng)格，將每個網(wǎng)格的中心作為待選著陸點。然后對所有像素點按照K均值聚類的方法進行分類，將分類結(jié)果中最亮類和最暗類中的所有像素點作為障礙點。隨后對于每一個網(wǎng)格，搜索區(qū)域障礙點的個數(shù)，在求取搜索區(qū)域灰度均方差的基礎(chǔ)上，計算得到每個待選著陸點對應(yīng)的安全度數(shù)值。對安全度數(shù)值從小到大排序并選取前J個對應(yīng)的待選著陸點為初定著陸點，并對安全度數(shù)值歸一化處理，然后計算J個區(qū)待選著陸點對應(yīng)的燃料消耗值并歸一化處理。最后綜合安全度數(shù)值和燃料消耗值，確定出最終的著陸點。本發(fā)明方法計算量小，精度高，適用于著陸器的實時著陸計算。
【專利說明】一種基于光學(xué)圖像的著陸點選取方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種航天器在地外星體著陸時著陸點的選取方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 地外星體的著陸，例如月面探測，由于著陸地形未知且表面分布著大量的撞擊坑 和石塊，因此確定安全著陸區(qū)域以規(guī)避障礙就顯得至關(guān)重要。
[0003] 當前，實施安全避障的敏感器包括光學(xué)成像敏感器和激光三維成像敏感器，前者 利用二維灰度圖進行障礙識別，后者利用高程數(shù)據(jù)（也即DEM數(shù)據(jù)）進行障礙識別。由于 光學(xué)避障敏感器重量輕、體積小、成熟度高等優(yōu)勢，國內(nèi)外著陸器均使用了光學(xué)避障敏感器 作為避障手段。
[0004] 傳統(tǒng)方法使用位置搜索、陰影計算、巖石識別等方法進行安全點篩選，例如2009 年第1期《光電工程》上的文獻"基于被動圖像的探測器著陸過程中巖石檢測"使用了閾值 分割、陰影檢測、巖石邊緣檢測的方法；2008年第6期《航空學(xué)報》上的文獻"基于CCD著陸 相機的行星軟著陸巖石檢測與規(guī)避方法"使用了閾值分割、巖石檢測、面積評估、螺旋搜索 的方法。這些方法的不足之處在于計算復(fù)雜，難以滿足實時性的要求；其次方法僅考慮了灰 度大小與單方向陰影閾值，未考慮到過亮區(qū)域、亮度變化區(qū)域的危險性；最后在結(jié)果上只考 慮了安全影響，而實際著陸過程中一般會存在多個安全度雷同或相差不多的著陸點，造成 著落點難以準確確定。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的技術(shù)解決問題是：克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提出了一種可靠性高、實時性好 的著陸點選擇方法，適用于航天器在地外星體著陸時著陸點的快速選取。
[0006] 本發(fā)明的技術(shù)解決方案是：一種基于光學(xué)圖像的著陸點選取方法，包括如下步 驟：
[0007] (1)利用著陸器上搭載的光學(xué)成像敏感器獲取著陸區(qū)域的光學(xué)圖像；所述光學(xué)圖 像的分辨率為A*B ;
[0008] (2)將所述光學(xué)圖像劃分成S*T個相同的網(wǎng)格，并將每個網(wǎng)格的中心作為待選著 陸點；其中S為所述光學(xué)圖像在行方向上的網(wǎng)格數(shù)量，T為所述光學(xué)圖像在列方向上的網(wǎng)格 數(shù)量；
[0009] (3)對所述光學(xué)圖像的所有像素點按照K均值聚類的方法進行分類，分類數(shù)量為 P，然后將P類中的最暗類中的所有像素點作為陰影點，P類中的最亮類中的所有像素點作 為1?殼點，并將陰影點和1?殼點一同視為障礙點；
[0010] (4)對于每一個網(wǎng)格，在以待選著陸點為中心，以至少一個網(wǎng)格的長度或者寬度為 半徑構(gòu)成的計算區(qū)域內(nèi)進行障礙點的搜索和統(tǒng)計，從而得到S*T個計算區(qū)域中每個計算區(qū) 域的區(qū)域障礙點個數(shù)Hazard_num(i)，i = 1，2, 3......，S*T ;
[0011] (5)求取每個計算區(qū)域的灰度均方差St_dev(i);
[0012] (6)根據(jù)步驟（4)和步驟（5)的結(jié)果，計算得到每個待選著陸點對應(yīng)的安全度數(shù)值 Safe_Q ⑴，
[0013] Safe_Q(i) = Hazard_num(i) XSt_dev(i)
[0014] (7)對步驟（6)獲取的S*T個安全度數(shù)值按照從小到大的順序進行排序，并選取排 序中前J個Safe_Q(i)對應(yīng)的待選著陸點為初定著陸點，對J個初定著陸點的安全度數(shù)值 進行歸一化計算，得到歸一化后的J個安全度數(shù)值Safel_Q(j)，j = 1，2, 3......, J ；
[0015] (8)對J個初定著陸點，分別計算從光學(xué)圖像獲取位置到著陸器最終著陸在初定 著陸點的過程所需的燃料消耗，由此獲得J個燃料消耗值d_Vel (j)，對J個燃料消耗值進行 歸一化計算，得到歸一化后的J個燃料消耗值dl_Vel (j);
[0016] (9)根據(jù)步驟（7)和步驟（8)的計算結(jié)果，計算得到J個初定著陸點各自對應(yīng)的排 除度 Land_Q(j)，
[0017] Land_Q(j) = k! · Safel_Q(j)+k2 · dl_Vel (j) 1^+1? = 1 ;
[0018] (10)對步驟（9)計算得到的J個排除度中，將排除度最小的點對應(yīng)的待選著落點 作為最終的著陸點。
[0019] 所述步驟（1)中光學(xué)圖像的分辨率A*B的最小值為500*500。所述步驟（2)中網(wǎng) 格的數(shù)量S*T的最小值為8*8。所述步驟（3)中P的最小值為3。所述步驟（7)中J的最 小值為3。
[0020] 本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比的優(yōu)點在于：
[0021] (1)本發(fā)明方法基于光學(xué)圖像，首先進行了圖像的網(wǎng)格劃分。通過網(wǎng)格劃分，提前 確立待選著陸點的集合，克服了傳統(tǒng)方法計算量大的不足，顯著的減小了計算量，提高了計 算速度，可以滿足工程上對實時性的高要求；
[0022] (2)本發(fā)明使用了雙向閾值和兩級安全度的篩選方法，雙向閾值既包含了陰影閾 值又包括了高亮區(qū)域（很多是石塊和坑邊緣），兩級安全度既包含了灰度障礙區(qū)域，還使用 了灰度均方差進行亮度變化區(qū)域篩選，顯著提高了著陸點選取的可靠性；
[0023] (3)本發(fā)明方法使用了安全度結(jié)合燃料消耗的綜合安全點確定模式，兼顧了安全 度和燃料消耗量這兩個選取指標，一方面提高了著陸點選取的可靠性。另一方面也增強了 本發(fā)明方法的工程實用性。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0024] 圖1為本發(fā)明方法的流程框圖。

【具體實施方式】
[0025] 如圖1所示，本發(fā)明方法主要包括如下幾個步驟：（1)利用光學(xué)成像敏感器獲取 著陸區(qū)域的光學(xué)圖像；(2)在所述的光學(xué)圖像進行網(wǎng)格化，每個網(wǎng)格中心作為待選著陸點； (3)進行K均值分類，將陰影和高亮作為障礙點；(4)對每個網(wǎng)格中心進行區(qū)域障礙點統(tǒng)計 和均方差計算；(5)根據(jù)障礙點數(shù)和均方差大小得到安全度數(shù)據(jù)；(6)根據(jù)安全度數(shù)據(jù)排序 并輸出最安全的J個點，并進行安全度歸一化計算；（7)對J個點進行速度增量或燃料消耗 計算；(8)根據(jù)消耗值和安全度計算綜合評價值；(9)選擇綜合評價值最小點對應(yīng)的位置作 為輸出的最終安全點。
[0026] 以下對各步驟進行詳細的說明。
[0027] (1)利用光學(xué)成像敏感器對著陸區(qū)域進行成像，由此獲取著陸區(qū)域的光學(xué)圖像 F(x，y)，假定陣列為 1024X1024,那么 x，y = [1，2... 1024]。
[0028] (2)在所述的光學(xué)圖像上進行網(wǎng)格化，例如分為16X16(或32X32,但至少為 8X8)個網(wǎng)格，那么網(wǎng)格中心點[m，η]為待選著陸點，對應(yīng)的坐標：
[0029] m = [1，64, 128... 960, 1024]，η = [1，64, 128... 960, 1024]。
[0030] (3)根據(jù)地形起伏引起圖像亮度的原理進行目標分割，按照像F(x，y)的灰度直方 圖進行K均值分類，分為的類別P可以是[3, 4, 5]，K均值的分類算法可以在常規(guī)書籍中獲 取，在此假定其中第1類為陰影，第P類為高亮，將陰影和高亮作為障礙點。
[0031] (4)對于待選著陸點網(wǎng)格中心[m，η]進行區(qū)域障礙點數(shù)統(tǒng)計，區(qū)域大小可以選擇 3X3或5X5個網(wǎng)格大小（一般以網(wǎng)格為單位，區(qū)域半徑至少包括一個網(wǎng)格的長度或者寬 度），在區(qū)域內(nèi)每碰到一個障礙點則進行統(tǒng)計值Hazard_num加1 :
[0032] Hazard_num = Hazard_num+1
[0033] 對整個區(qū)域計算均方差，首先計算區(qū)域均值，假定區(qū)域內(nèi)像素點為48*48個那么 有：
[0034]

【權(quán)利要求】
1. 一種基于光學(xué)圖像的著陸點選取方法，其特征在于包括如下步驟： (1) 利用著陸器上搭載的光學(xué)成像敏感器獲取著陸區(qū)域的光學(xué)圖像；所述光學(xué)圖像的 分辨率為a*b ; (2) 將所述光學(xué)圖像劃分成S*T個相同的網(wǎng)格，并將每個網(wǎng)格的中心作為待選著陸點； 其中S為所述光學(xué)圖像在行方向上的網(wǎng)格數(shù)量，T為所述光學(xué)圖像在列方向上的網(wǎng)格數(shù)量； (3) 對所述光學(xué)圖像的所有像素點按照K均值聚類的方法進行分類，分類數(shù)量為P，然 后將P類中的最暗類中的所有像素點作為陰影點，P類中的最亮類中的所有像素點作為高 亮點，并將陰影點和高亮點一同視為障礙點； (4) 對于每一個網(wǎng)格，在以待選著陸點為中心，以至少一個網(wǎng)格的長度或者寬度為半徑 構(gòu)成的計算區(qū)域內(nèi)進行障礙點的搜索和統(tǒng)計，從而得到S*T個計算區(qū)域中每個計算區(qū)域的 區(qū)域障礙點個數(shù) Hazard_num(i)，i = 1，2, 3......，S*T ; (5) 求取每個計算區(qū)域的灰度均方差St_dev(i); (6) 根據(jù)步驟（4)和步驟（5)的結(jié)果，計算得到每個待選著陸點對應(yīng)的安全度數(shù)值 Safe_Q ⑴， Safe_Q(i) = Hazard_num(i)XSt_dev(i)； (7) 對步驟（6)獲取的S*T個安全度數(shù)值按照從小到大的順序進行排序，并選取排序中 前J個Safe_Q(i)對應(yīng)的待選著陸點為初定著陸點，對J個初定著陸點的安全度數(shù)值進行 歸一化計算，得到歸一化后的J個安全度數(shù)值Safel_Q(j)，j = 1，2, 3......, J； (8) 對J個初定著陸點，分別計算從光學(xué)圖像獲取位置到著陸器最終著陸在初定著陸 點的過程所需的燃料消耗，由此獲得J個燃料消耗值d_Vel (j)，對J個燃料消耗值進行歸一 化計算，得到歸一化后的J個燃料消耗值dl_Vel (j); (9) 根據(jù)步驟（7)和步驟（8)的計算結(jié)果，計算得到J個初定著陸點各自對應(yīng)的排除度 Land_Q(j), Land_Q(j) = k! · Safel_Q(j)+k2 · dl_Vel (j) 1^+1? = 1 ; (10) 對步驟（9)計算得到的J個排除度中，將排除度最小的點對應(yīng)的待選著落點作為 最終的著陸點。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于光學(xué)圖像的著陸點選取方法，其特征在于：所述步 驟（1)中光學(xué)圖像的分辨率A*B的最小值為500*500。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于光學(xué)圖像的著陸點選取方法，其特征在于：所述步 驟（2)中網(wǎng)格的數(shù)量S*T的最小值為8*8。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于光學(xué)圖像的著陸點選取方法，其特征在于：所述步 驟⑶中P的最小值為3。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于光學(xué)圖像的著陸點選取方法，其特征在于：所述步 驟（7)中J的最小值為3。
【文檔編號】G06T7/00GK104103070SQ201410225479
【公開日】2014年10月15日 申請日期:2014年5月26日 優(yōu)先權(quán)日:2014年5月26日
【發(fā)明者】王立, 張洪華, 黃翔宇, 楊春河, 梁瀟, 余成武, 周建濤, 吳奮陟, 趙宇, 李春艷, 鄭璇 申請人:北京控制工程研究所