автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Программно-алгоритмическое обеспечение приборного комплекса беспилотного летательного аппарата для определения навигационных параметров на базе фотоизображения

На правах рукописи

1 (043.3)

ЛУНЕВ Евгений Маркович

ПРОГРАММНО-АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПРИБОРНОГО КОМПЛЕКСА БЕСПИЛОТНОГО ЛЕТАТЕЛЬНОГО АППАРАТА ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ НАВИГАЦИОННЫХ ПАРАМЕТРОВ НА БАЗЕ ФОТОИЗОБРАЖЕНИЯ

Специальность 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (информатика, управление и вычислительная техника)

Автореферат

диссертации на соискание учёной степени кандидата технических наук

-8 ДЕК 2011

Москва - 2011

005005380

Работа выполнена на кафедре «Приборы и измерительно-вычислительные комплексы» ФГБОУ ВПО «Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)» (МАИ).

Научный руководитель:

доктор технических наук, профессор Павлова Наталия Владимировна

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Воробьев Александр Владимирович кандидат технических наук Веремеенко Константин Константинович

Ведущая организация:

ФГУП «ГосНИИАС»

Защита диссертации состоится 26 декабря 2011 г. в 11 часов 00 минут на заседании диссертационного Совета Д212.125.11 в ФГБОУ ВПО «Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)» (МАИ) по адресу: 125993, г. Москва, Волоколамское шоссе, д. 4.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МАИ.

Отзывы на автореферат, заверенные печатью организации, просьба направлять по адресу: 125993, г. Москва, Волоколамское шоссе, д. 4.

Автореферат разослан « ИЗ » ноября 2011 г. Учёный секретарь диссертационного совета,

кандидат технических / / //

наук, доцент /</ ¿г^ ЮЛ. Горбачёв

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность исследования. Беспилотная авиация - одно из самых перспективных направлений в авиации на сегодняшний день. Согласно оценке аналитической компании Teal Group, в период с 2011 по 2020 год объем рынка беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) вырастет с 5,9 до 15,1 миллиардов долларов США. Маркетинговое агентство Frost&Sullivan прогнозирует рост доходов глобального рынка БПЛА с 2,8 миллиардов долларов США в 2005 году до 5,5 миллиардов долларов США в 2016 году, что является самым высоким показателем среди сегментов мировой авиакосмической отрасли.

Исследование структуры рынка БПЛА показывает, что наиболее востребованными аппаратами для гражданского применения в настоящее время являются моторные БПЛА средней дальности (класс MR) самолетного типа, что связано с более привлекательным, по сравнению с другими классами, соотношением цены и функциональных возможностей.

Бортовое оборудование этого класса БПЛА должно включать развитый пилотажно-навигационный комплекс (ПНК), формирующий пилотажно-навигационные данные для системы управления. К таким данным предъявляются повышенные требования по точности, доступности, целостности и непрерывности для обеспечения безопасного полета и успешного выполнения полётного задания. Кроме того, к аппаратному обеспечению ПНК БПЛА средней дальности, предъявляются повышенные (по сравнению с БПЛА более высоких классов) требования по массогабаритным характеристикам, энергопотреблению и конечной стоимости.

Выполнение указанных требований обуславливает использование в ПНК БПЛА среднего класса недорогих и малогабаритных систем и датчиков первичной информации, что, в свою очередь, приводит к необходимости использования математического аппарата обработки первичных данных, позволяющего достичь заданных характеристик выходных параметров. Обеспечение требуемой точности на различных режимах полёта для этого класса БПЛА с одновременным повышением автоматизации управления- не до конца решённая на сегодня задача. Один из наиболее сложных режимов полёта - режим посадки, а возможность выполнения автоматической посадки БПЛА в значительной степени зависит от точности определения пилотажно-навигационных параметров.

Работы по улучшению характеристик ПНК БПЛА проводятся как в России, так и за рубежом. Интересные теоретически и практические результаты для различных классов БПЛА получены в МАИ, МГУ, МГТУ им. Баумана, КГУ, СГАУ, ЗАО «Транзас Авиация», ОАО «НИИ «Кулон», корпорации «Иркут», ведущих технических ВУЗах и самолётостроительных фирмах России, США, Франции, Италии, Германии и Израиля. Тем не менее, задача достижения требуемой точности ПНК моторного БПЛА средней дальности самолетного типа для применения в гражданской сфере до сих пор не решена в полном объёме, что особенно касается этапа автоматической посадки.

Таким образом, повышение точности определения пилотажно-навигационных параметров моторного БПЛА средней дальности на этапе посадки является востребованной на практике актуальной задачей, имеющей большое значение для расширения возможностей и области применения аппаратов этого типа.

Объект исследования. ПНК моторного БПЛА средней дальности самолетного типа для применения в гражданской сфере (далее в тексте БПЛА).

Предмет исследования. Дополнительный канал ПНК для определения пилотажно-навигационных параметров БПЛА на базе фотограмметрической обработки изображения искусственных наземных ориентиров, получаемых с бортовой камеры, как позволяющий улучшить характеристики комплекса.

Цель исследования. Повышение точности определения параметров ориентации и навигации БПЛА на базе фотограмметрической обработки изображения искусственных наземных ориентиров для обеспечения автоматической посадки.

Для достижения поставленной в диссертационной работе цели решены следующие научно-технические задачи:

- на базе системного подхода сформированы требования к системе определения параметров ориентации и навигации БПЛА на базе фотограмметрической обработки изображения искусственных наземных ориентиров для обеспечения автоматической посадки и обосновано её включение в состав и структуру ПНК БПЛА для обеспечения автоматической посадки;

- разработан алгоритм определения параметров ориентации и навигации БПЛА на этапе посадки, позволяющий повысить точность определения этих параметров;

- построена математическая модель измерений системы определения параметров ориентации и навигации БПЛА на базе фотограмметрической обработки изображения наземных ориентиров для цифрового изображения и исследовано влияние возмущающих факторов на точность их определения;

- разработана методика поиска рабочих областей системы определения параметров ориентации и навигации БПЛА на базе фотограмметрической обработки изображения искусственных наземных ориентиров;

- разработано программное обеспечение, реализующее созданное математическое обеспечение определения параметров ориентации и навигации БПЛА на базе фотограмметрической обработки изображения искусственных наземных ориентиров;

- проведено имитационное и полунатурное моделирование на базе разработанного программно-алгоритмического обеспечения.

Методы исследования. Диссертационная работа выполнена с использованием методов системного анализа, обработки информации, определения параметров ориентации и навигации, численных методов математического анализа и компьютерного моделирования. Экспериментальные исследования проводились с использованием пакета МАТЬАВ и разработанного полунатурного стенда.

Научная новизна диссертационной работы заключается в следующем:

- разработана математическая модель цифрового фотоизображения трех наземных ориентиров с известными координатами в связанной системе координат, формируемого бортовой камерой БПЛА; модель позволяет с достаточной точностью определять на этапе посадки параметры ориентации и навигации БПЛА относительно этой системы координат;

- разработан алгоритм определения параметров ориентации и навигации БПЛА на этапе посадки на основе цифрового фотоизображения трех наземных ориентиров, базирующийся на новом способе определения местоположения и углов ориентации летательного аппарата относительно взлётно-посадочной полосы и численном методе Ньютона для решения системы нелинейных уравнений; алгоритм позволяет определить эти параметры с требуемой точностью;

- разработана методика поиска рабочих областей системы определения параметров ориентации и навигации БПЛА на базе фотограмметрической обработки изображения искусственных наземных ориентиров, с использованием созданного программно-алгоритмического обеспечения.

Научные результаты, выносимые на защиту:

- математическое обеспечение (разработанные модель и алгоритм), позволяющие определять параметры ориентации и навигации БПЛА на этапе посадки с требуемой точностью, а именно: по результатам математического и полунатурного моделирования оценка параметров ориентации относительно местной системы координат составила не более: 2 м по боковому смещению, 2 м по удалению, 1,5 м по высоте, 1,5 градуса по углу тангажа, 1,5 градуса по углу курса и 1,5 градуса по углу крена;

- методика поиска рабочих областей системы определения параметров ориентации и навигации БПЛА, подтверждающая работоспособность разработанного математического обеспечения в требуемых областях на этапе посадки;

- результаты моделирования и полунатурных экспериментов, подтвердившие достоверность полученных в работе результатов.

Практическая значимость результатов работы состоит в:

- создании программного обеспечения для моделирования работы системы определения параметров ориентации и навигации БПЛА на базе фотограмметрической обработки изображения искусственных наземных ориентиров в среде математического моделирования и программирования МАТЪАВ;

- применении на этапе посадки разработанного программно-алгоритмического обеспечения для определения параметров ориентации и навигации БПЛА с требуемой точностью.

Внедрение результатов. Результаты диссертации использованы при

разработке перспективного пилотажно-навигационного комплекса БПЛА

«Дозор-100», разрабатываемого ЗАО «Транзас Авиация», и проведении учебного процесса на кафедре «Приборы и измерительно-вычислительные комплексы ФГБОУ ВПО «Московский Авиационный Институт (национальный технический университет)», что подтверждается соответствующими актами внедрения.

Достоверность полученных результатов обеспечивается корректным применением использованного математического аппарата, результатами математического моделирования и их экспериментальной проверкой на разработанном полунатурном стенде.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на:

- XIX и XX международных научно-технических семинарах «Современные технологии в задачах управления, автоматики и обработки информации», г.Алушта, 2010,2011 гг;

- VII Всероссийской конференции студентов, аспирантов и молодых учёных «Технологии Microsoft в теории и практике программирования», г. Москва, 2010 г;

- научно-практической конференции «Инновации в авиации и космонавтике-2010», г.Москва, 2010 г.

Публикации. Основные результаты диссертационной работы опубликованы в 7 печатных работах, в том числе 3 статьи в рецензируемых журналах.

Структура и объём диссертационной работы. Диссертация состоит из введения, четырёх глав, заключения и списка использованных источников. Общий объём работы составляет 143 страницы, включая 64 рисунка и 4 таблицы. Список использованных источников содержит 89 наименований.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность проведенных исследований для повышения точности определения параметров ориентации и навигации БПЛА на этапе посадки за счёт разработки нового канала измерительно-вычислительного комплекса БПЛА на базе фотограмметрической обработки изображения наземных ориентиров. Определены цели и задачи исследования, отражена научная новизна и практическая значимость работы.

В первой главе в качестве объекта исследований выбран пилотажно-навигационный комплекс моторного БПЛА средней дальности самолетного типа для применения в гражданской сфере. На базе системного анализа этого измерительно-вычислительного комплекса сформированы требования к системе определения параметров ориентации и навигации на этапе посадки, использующей фотоизображение наземных ориентиров, как к дополнительному каналу пилотажно-навигационного комплекса, а именно, погрешности не должны превышать 2 м по боковому смещению, 2 м по удалению, 1,5 м по высоте 1,5 градуса по углу тангажа, 1,5 градуса по углу курса и 1,5 градуса по углу крена. В качестве базового метода для разработки алгоритма функционирования этого канала выбран новый способ определения местоположения и углов ориентации летательного аппарата

и поставлена задача определения параметров ориентации и навигации БГТЛА на этапе посадки с использованием фотоизображения. Модель измерений бортовой видеокамеры на этапе посадки представлена на рис. 1.

В режиме посадки бортовая камера БПЛА непрерывно регистрирует изображение подстилающей поверхности с размещенными на ней ориентирами Я, С и В с известными координатами в местной горизонтальной системе координат Охуг.

Из полученного с камеры видеоряда на каждом цикле измерений выделяется один кадр, представляющий собой цифровой фотоснимок. По полученному снимку определяется относительное пространственное положение точки фотографирования 5 и ориентация наблюдающей бортовой видеокамеры БПЛА в конкретный момент времени. Углы ориентации: угол наклона снимка в, дирекционный угол снимка I// и угол поворота снимка у представлены на рис.2.Так как взаимное расположение систем координат снимка Бх 'у' иСхгус:с, связанной с центром масс БПЛА С (С„ Су, С.), не меняется со временем (камера закреплена жёстко относительно центра масс БПЛА), возможно определение углов ориентации и местоположения БПЛА.

оптическая ось

в = 0; (а = 0:

х

Рис. 2. Углы ориентации бортовой видеокамеры 7

Этот способ позволяет построить систему нелинейных уравнений, которая создаёт базу для определения искомых параметров, но не задаёт алгоритма её решения. В рассматриваемой задаче способ не может быть применен без дополнительных исследований: для поиска решения необходимо разработать устойчиво сходящийся алгоритм на базе модификации этого способа.

Во второй главе разработано математическое обеспечение определения параметров ориентации и навигации на базе фотограмметрической обработки изображения. Обоснована структурная схема системы определения параметров ориентации и навигации как канала ПНК БПЛА, представленная на рис.3. Эта система и представляет собой совокупность трёх частей - наземной, приёмно-измерительной и вычислительной. Наземная часть включает три искусственных ориентира с известными координатами в местной горизонтальной системе координат относительно точки касания. Приёмно-измерительная часть состоит из оптической системы, ПЗС-матрицы, аналого-цифрового преобразователя (АЦП), программируемой вентильной матрицы (ПВМ), графического процессора (ГП) и интерфейса передачи данных. Вычислительная часть включает блок распознавания образов и вычислитель параметров ориентации и навигации.

Рис. 3. Структурная схема системы определения параметров ориентации и навигации

Входным сигналом для системы определения параметров ориентации и навигации является отраженный от наземных ориентиров /?, Си В свет. Этот сигнал обрабатывается в приёмно-измерительной части и в виде цифрового кода (изображения) передается в вычислительную часть, для которой и разработано программно-алгоритмическое обеспечение. Измеренными величинами являются координаты изображений ориентиров на снимке, при этом модель измерений описывается следующими уравнениями:

.А{е,ч',гМР,-5,) + А(е,ч/,у)21(Ру-Зу) + А{в,у,у)!1{Рг-5г)

А(в,у,у)п(Р,-5,) + А(в,ч',у)п(Ру-5>) + А(в1ч',у)г1(Рг-8г) А{в,V,у\,(Я, -5,) + А(в,Ч',У)„(Р, -5,) + А(в,у/,у)п(Рг -5,)'

где /V, Ру - координаты фотографируемой точки Р на плоскости проекции; Рх. Ру, Р, - координаты фотографируемой точки Р в местной системе координат; £ -

координаты точки фотографирования в местной системе координат; / - фокусное расстояние оптической системы; в - дирёкционный угол оптической оси (элевация); у/ - продольный угол наклона снимка (азимут); у - угол поворота снимка (поворот);

Л(в,1//,у)и,...,Л(в,1//,у)п- элементы матричной функции направляющих косинусов Л(в,ч/,у), зависящей от углов 0, ц/ и 7.

В диссертации разработана модель измерений системы определения параметров ориентации и навигации БПЛА на этапе посадки, представляющая собой вектор-функцию, состав элементов которой изменен по сравнению с использованным способом определения местоположения и углов ориентации летательного аппарата с целью обеспечения сходимости алгоритма вычисления этих параметров (для повышения внутренних связей системы произведен переход от углов к элементам матрицы направляющих косинусов). Она представляет собой вектор-функцию элементы которой включают следующие

параметры:2 = (а' ... а!-, Б, где элементы вектора состояния

системы, аЦ,. ..,атп - элементы транспонированной матрицы направляющих косинусов А(в,ч/,у)т. В этой функции также учтено, что исходной для обработки является цифровая фотография, получаемая от бортовой оптической системы. В Я2) входят элементы, характеризующие оптическую систему: /; гх, гу -разрешение ПЗС-матрицы по осям Ли У в системе координат снимка; кх - величина, обратная физическому размеру пикселя.

(г^+г^+г'ч 2^+2^+2^-1 27 +282+2,2 -1

7 -7 +2 -2 +2 ■2 ^ * ^ ^>2 ' ^ *

2 А' ^' зд-^+зд.-г^+ад -212)

2 г'-/'27(Лх-210) + 28(^-211) + 29(Лг-212)

2 л' 7 ' 27(Ох -210) + 2,(6, -2П) + 2,(С, -2|2) 2НГ -гг к 2,(Сх-2,0) + 22(С,-2„) + 23(Сг-2,2)

2 ^ '27(С1-210) + 2,(Су-211) + 2,(Сг-212)

2 ' 27(Вх-210) + 2,(Д, -2„) + 2,(Дг -2,2)

г, (Вх - 2,„) + 22(Д, - 2,,) + 23 (5, - 2,г)

ч 2 27(бх -2ю) + 28(В1. -2п) + 29(5. -212) ^

Полученная вектор-функция состояния системы включает только однородные элементы, что повышает их внутренние связи. Хотя она и обладает большей размерностью по сравнению с исходной, но её легче дифференцировать при поиске решения, что позволяет разработать алгоритм поиска параметров ориентации и навигации БПЛА на этапе посадки, использующий фотоизображение наземных ориентиров.

Блок-схема разработанного алгоритма представлена на рис.4.Алгоритм реализует итерационный процесс поиска решения, использует численный метод Ньютона для решения систем нелинейных уравнений и позволяет повысить точность определения параметров ориентации и навигации БПЛА на этапе посадки.

В третьей главе разработано программное обеспечение системы определения параметров ориентации и навигации БПЛА на базе фотограмметрических измерений, реализующее созданное математическое обеспечение в среде программирования МАТЬАВ.

Программное обеспечение позволяет решать следующие задачи:

- моделировать цифровое изображение сферических ориентиров, формируемое цифровой камерой, с заданием параметров оптической системы (фокусного расстояния, разрешения кадра, ориентации и положения в пространстве ПЗС-матрицы) и представлять результаты в графическом виде;

- вычислять на базе разработанного алгоритма с заданной точностью параметры ориентации и пространственного положения оптической системы в местной горизонтальной системе координат по имеющимся координатам наблюдаемых ориентиров и их известному расположению.

Программное обеспечение построено по модульному принципу и включает в себя следующие модули:

- модуль формирования исходных данных моделирования снижения БПЛА по глиссаде;

- модуль вычисления координат наблюдаемых точек на цифровом снимке и формирования изображения;

- модуль вычисления параметров ориентации и пространственного положения оптической системы, реализующий разработанный алгоритм.

Для проведения тестирования разработанного программного обеспечения проведена серия контрольных прогонов, включавшая 87 экспериментов. Каждый эксперимент состоял из генерации траектории полёта и эволюции углов ориентации БПЛА вдоль линии глиссады, моделирования изображения наземных ориентиров для каждой полученной точки траектории и вычисления параметров ориентации и навигации БПЛА по сформированной модели изображения. В ходе тестирования оценивалось количество итераций алгоритма поиска параметров ориентации и навигации БПЛА и отклонение вычисленных значений от истинных. По результатам проведенных экспериментов сформированы диаграммы количества совершенных итераций при поиске решения и отклонений расчётных значений от истинных, усредненные по времени. В результате установлено, что разработанное программное обеспечение работоспособно, при этом среднее количество итераций,

10

совершаемых алгоритмом поиска, равно 9 и возможно повышение точности определения параметров ориентации и навигации БПЛА на этапе посадки при использовании данных с бортовой камеры. При учёте и погрешности дискретизации существующей оптической системы, полностью требуемая точность определения этих параметров достигается, начиная с определённой точки глиссады (на конечном этапе посадки). Все требования выполняются, начиная с удаления 200 м от точки касания и высоты 20 м.

Начало

~г

Ввод исходных данных 1

с

Приращение шага / 1

Текущий шаг / максимальный

I

>

ДА

НЕТ

Вычисление значения функции Я^"")

....... т

Вычисление значения Якобиана ')

I

Вычисление значения Гессиана: Н0Л') - У(2"'")* Д2"'1')

I

Вычисление значения ранга Гессиана: г гапк(Н(2'Л)))

И_____________________________________________________

с

Проверка условия Наблюдаемости: г = 12 | ДА

>

НЕТ

Вычисление значения обратной матрицы Гессиана: Н'(Х''

I

[ Вычисление значения градиента функции: ^Я^'"") = 7(2*'*11) I

I

| Вычисление значения оценки: г1" - [Жг"'")]'1

Вычисление нормы ¡Уогт'" ~ 1

НЕТ

I

-<Г Проверка условия достижения требуемой точности №гм'"< £

1 ДА Вывод значения

................±=ит..........

Конец

Рис. 4. Блок-схема алгоритма вычисления параметров ориентации и навигации БПЛА

В четвёртой главе достигаемая точность проанализирована на разработанном стенде полунатурного моделирования, включающем три цветных ориентира, представляющих собой сферические светодиодные лампы красного, зелёного и синего цвета, размещенные на жестком ровном основании, и измерительную часть, представляющую собой фотокамеру, закреплённую на подвижном основании с угломерной головкой. Полученные в ходе экспериментов снимки обрабатывались с помощью созданного программного обеспечения. Для автоматизации процесса обработки изображения, а именно для выявления на снимках центров ориентиров (в форме искажённых окружностей) разработан алгоритм распознавания объектов по цветовому признаку и определения их центров. Алгоритм базируется на преобразовании Хафа и позволяет определить центр ориентира с точностью, достаточной для работы алгоритма определения параметров ориентации и навигации. Результат определения геометрических параметров изображения светодиодных ламп представлен на рис. 5, где Сх, Су - координаты центра найденной окружности и Я - её радиус.

Рис. 5. Результат определения геометрических параметров изображения светодиодных ламп

Следует отметить, что разработанный алгоритм позволяет определять параметры аппроксимирующей окружности и в случае частичного затемнения рассматриваемого сферического объекта при условии видимости не менее половины всего его контура.

95 сек

"О 10 20 30 ДО 50 60 /О ВО 90 Рис. 7. Диаграмма отклонений расчётных удалений от истинных

85 сеК;

10 20 30 40 50 Б0 /0 80 90 Рис. 8. Диаграмма отклонений расчётных высот от истинных

Рис. 11. Диаграмма отклонений расчётных углов крена от истинных

°0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

Рис. 10. Диаграмма отклонений расчётных углов курса от истинных

Рис.

300 г-

10 20 30 40 50 ВО 70 80 6. Диаграмма отклонений расчётных боковых отклонений от истинных

Далее проведен анализ точности разработанного программно-алгоритмического обеспечения с учётом кроме погрешностей, рассмотренных в третьей главе, следующих возмущающих факторов:

- неточности привязки характерной точки объекта к наземной системе координат;

- геометрических искажений наблюдаемого объекта;

- погрешности метода определения характерной точки на изображении объекта;

- случайной погрешности определения координат главной точки изображения, вызванной смещением оптической оси от центра матрицы в результате вибраций, технологической погрешности установки и неидеальности оптической системы.

Результаты проведенного моделирования, включавшего 87 экспериментов, приведены на рис. 6-11, по оси абсцисс отложены значения времени этапа посадки в секундах. Моделирование подтвердило, что при выбранных параметрах оптической системы и учёте влияния возмущающих факторов достигается требуемая точность: 2 м по боковому смещению (на удалении 250 м и высоте 25 м), 2 м по удалению (на удалении 50 м и высоте 5 м), 1,5 м по высоте (на удалении 150 м и высоте 15 м), 1,5° по углу тангажа (на удалении 850 м и высоте 85 м), 1,5° по углу курса (на удалении 750 м и высоте 75 м) и 1,5° по углу крена (на удалении 100 м и высоте 10 м).

Точность определения этих параметров возможно ещё повысить при увеличении разрешающей способности бортовой видеокамеры, что позволит снизить влияние погрешностей измерений на конечную точность системы, но приведет к удорожанию бортовой аппаратуры.

Проведенные эксперименты подтвердили, что при учёте всех рассмотренных погрешностей достигается требуемая точность по определению параметров ориентации и навигации с помощью разработанного алгоритма и при использовании существующей бортовой аппаратуры БПЛА.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ

В диссертационной работе получены следующие основные выводы и результаты.

1. Поставлена и решена задача определения параметров ориентации и навигации моторного БПЛА самолётного типа средней дальности на этапе посадки с использованием фотоизображения, что позволило обеспечить повышение точности определения этих параметров на конечном участке этапа автоматической посадки. Требования к точности определены на базе системного анализа требований ИКАО к оборудованию воздушных судов, структуры и состава ПНК таких БПЛА и требований к их лётно-техническим характеристикам.

2. Обоснована структурная схема системы фотограмметрического определения параметров ориентации и навигации БПЛА на этапе посадки, как дополнительного канала ПНК, включающая три части: наземную (в виде трёх ориентиров), приёмно-измерительную (базирующуюся на оптической системе,

входящей в состав бортового оборудования) и вычислительную (включающую разработанный алгоритм).

3. Разработана математическая модель регистрируемого бортовой камерой БПЛА на этапе посадки цифрового изображения, которая использована для анализа пороговой чувствительности системы к смещению центра ориентира.

4. Разработан алгоритм вычисления параметров ориентации и навигации БПЛА, базирующийся на модификации способа определения местоположения и углов ориентации летательного аппарата и численного метода Ньютона для решения систем нелинейных уравнений. Алгоритм позволяет повысить точность определения этих параметров.

5. Разработанное математическое обеспечение реализовано в виде программного обеспечения в среде МАТЬАВ, которое имеет модульную структуру и включает три основных модуля: модуль формирования исходных данных, модуль вычисления координат наблюдаемых точек на цифровом снимке и формирования изображения и модуль вычисления параметров ориентации и навигации.

6. Проведено тестирование и моделирование созданного программного обеспечения (каждое по 87 экспериментов) с учётом погрешности реального оптического входного сигнала. Эксперименты подтвердили работоспособность созданного программно-алгоритмического обеспечения и соответствия его сформулированным требованиям по точности.

7. Разработан стенд полунатурного моделирования для испытаний системы определения параметров ориентации и навигации БПЛА на этапе посадки, включающий имитацию трёх цветных ориентиров, подвижное основание и модуль их восприятия. Для распознавания ориентиров на цифровом снимке при проведении полунатурного эксперимента и определения для этого характерной точки их изображения (центра искажённой окружности) разработан алгоритм, базирующийся на преобразовании Хафа и позволяющий определить центр ориентира с достаточной (для работы созданного алгоритма определения параметров ориентации и навигации)точностью. Проведено экспериментальное исследование точности работы созданного алгоритма с учётом имитации на полунатурном стенде трёх типов погрешностей (погрешности привязки центров ориентиров к местной системе координат, погрешности определения внутренних элементов снимка и случайной погрешности геометрического искажения наблюдаемых объектов).

8. Проведенные эксперименты подтвердили, что достигается требуемая точность по определению параметров ориентации и навигации с помощью разработанного алгоритма и при учёте всех рассмотренных погрешностей, а именно: 2 м по боковому смещению (на удалении 250 м и высоте 25 м), 2 м по удалению (на удалении 50 м и высоте 5 м), 1,5 м по высоте (на удалении 150 м и высоте 15 м), 1,5° по углу тангажа (на удалении 850 м и высоте 85 м), 1,5° по углу курса (на удалении 750 м и высоте 75 м) и 1,5° по углу крена (на удалении 100 м и высоте 10 м).

9. Результаты диссертации использованы при разработке перспективного пилотажно-навигационного комплекса моторного БПЛА самолётного типа

средней дальности «Дозор-100», разрабатываемого ЗАО «Транзас Авиация», и проведении учебного процесса на кафедре «Приборы и измерительно-вычислительные комплексы» ФГБОУ ВПО «Московский Авиационный Институт (национальный технический университет)» (МАИ), что подтверждается соответствующими актами внедрения.

СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

В рецензируемых журналах и изданиях

1. Лунев Е.М. Повышение точности определения навигационных параметров беспилотного летательного аппарата на базе фотограмметрических измерений на этапе посадки//Вестник МАИ.-2011.-т. 18,№2. -с. 150-159.

2. Лунев Е.М. Исследование сходимости нового алгоритма определения навигационных параметров беспилотного летательного аппарата на базе фотоизображения // Труды МАИ. - №45. - 2011 (Идентификационный номер НТЦ «Информрегистр»0421100009\0130). - Режим доступа:

http://www.mai. ru/science/trudy/published.php?ID=25431 - 21.11.2011

3. Лунев Е.М., Павлова Н.В. Программно-алгоритмическое обеспечение для определения навигационных параметров беспилотного летательного аппарата на базе фотоизображения//Вестник МАИ.-2009.-т. 16,№6.-с. 111-119.

В других изданиях

4. Лунев Е.М., Антонов Д.А. Комплекс автоматической посадки беспилотного летательного аппарата // Современные технологии в задачах управления, автоматики и обработки информации: Труды XX Международного научно-технического семинара. Сентябрь 2011 г., Алушта. - Пенза.: Изд-во ПТУ. -2011.-с. 91-92.

5. Лунев Е.М. Подсистема измерений комплекса автоматической посадки БПЛА с использованием технологии технического зрения II Современные технологии в задачах управления, автоматики и обработки информации: Труды XIX Международного научно-технического семинара. Сентябрь 2010, г., Алушта. - Тула.: Изд-во ТулГУ. -2010.-е. 240.

6. Лунев Е.М. Программно-алгоритмическое обеспечение измерительной части системы автоматической посадки БПЛА // Научно-практическая конференция студентов и молодых учёных МАИ «Инновации в авиации и космонавтике -2010». 26-30 апреля 2010 года. Москва. Сборник тезисов и докладов. -СПб.: Мастерская печати. -2010.-е. 51-52.

7. Лунев Е.М. Использование современных технологий Microsoft для построения комплекса автоматической посадки БПЛА // Технологии Microsoft в теории и практике программирования: Труды VII Всероссийской конференции студентов, аспирантов и молодых ученных. Центральный регион. Москва, 21-22 апреля 2010 г. - М.: Вузовская книга. - 2010- с. 95.

Лунев Евгений Маркович Программно-алгоритмическое обеспечение приборного комплекса беспилотного летательного аппарата для определения навигационных параметров на базе фотоизображения Автореф. дисс. на соискание учёной степени кандидата техн. наук.

Подписано в печать 21.11.2011.

Усл. печ. л. 1,0. Тираж 100 экз. Заказ № 529/11 Отпечатано в типографии «Реглет» 119526, г. Москва, Страстной бульвар, 6/1 (495) 978-43-34; www.reglet.ru

Содержание.

Введение.

ГЛАВА 1. Система автоматической посадки БПЛА как дополнительный канал ПНК.

1.1. Анализ требований к системе автоматической посадки

БПЛА.

1.2. Способ определения параметров ориентации и навигации моторного БПЛА среднего класса самолётного типа на базе фотограмметрической обработки изображения наземных ориентиров на этапе посадки.

1.3. Постановка задачи определения параметров ориентации и навигации БПЛА на этапе посадки.

Выводы по главе 1.

ГЛАВА 2. Математическое обеспечение определения параметров ориентации и навигации БПЛА на базе фотограмметрических измерений.

2.1. Система фотограмметрического определения параметров ориентации и навигации БПЛА на этапе посадки.

2.2. Модель измерений системы определения параметров ориентации и навигации БПЛА на этапе посадки.

2.3. Математическая модель цифрового изображения, регистрируемого системой определения параметров ориентации и навигации БПЛА на этапе посадки.

2.4. Алгоритм вычисления параметров ориентации и навигации на базе фотоизображения опорных точек.

Выводы по главе 2.°

ГЛАВА 3. Программное обеспечение системы определения параметров ориентации и навигации БПЛА на базе фотограмметрических измерений.

3.1. Состав и назначение программного обеспечения.

3.2. Тестирование разработанного программного обеспечения.

Выводы по главе 3.

ГЛАВА 4. Анализ точности системы и экспериментальная отработка полученных результатов.

4.1. Стенд полу натурного моделирования для испытания системы определения параметров ориентации и навигации.

4.2. Анализ точности системы определения параметров ориентации и навигации БПЛА.

Выводы по главе 4.

Актуальность исследования. Беспилотная авиация - одно из самых перспективных направлений в авиации на сегодняшний день. Согласно оценке аналитической компании Teal Group, в период с 2011 по 2020 год, объем рынка беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) вырастет с 5,9 до 15,1 миллиардов долларов США [84]. Маркетинговое агентство Frost&Sullivan прогнозирует рост доходов глобального рынка БПЛА с 2,8 миллиардов долларов США в 2005 году до 5,5 миллиардов долларов США в 2016 году [89, 59], что является самым высоким показателем среди сегментов мировой авиакосмической отрасли.

На сегодняшний день не существует единой системы классификации БПЛА в рамках ИКАО. Наибольшее распространение в публикациях получила классификация, разработанная компанией UVS International, ведущей международной ассоциации беспилотных систем. Согласно данной классификации, приведенной в таблице В.1, тип БПЛА, как гражданского, так и военного применения, определяется четырьмя основными характеристиками - взлётной массой (тюл), радиусом действия (R), максимальной высоты крейсерского полета (Якр) и максимальной продолжительностью полёта (Ттах) [86].

Исследование структуры рынка [86] БПЛА показывает, что наиболее востребованными аппаратами для гражданского применения в настоящее время являются моторные БПЛА средней дальности (класс MR) самолетного типа, что связано с более привлекательным, по сравнению с другими классами, соотношением цены и функциональных возможностей.

Можно выделить следующие основные требования к таким БПЛА, отличающие их от БПЛА других классов:

- пониженная, по сравнению с БПЛА более высоких классов, стоимость эксплуатации (ключевой фактор при принятии в эксплуатацию подобных аппаратов для гражданского применения, например, в геологоразведке,

Таблица В.1 Классификация современных БПЛА. .

Класс Классификационные признаки т1 13Л5 КГ В., км Яко, км Ттах» Ч

Микро-БПЛА до 5 до 10 0,25 1

Мини-БПЛА до 150 до 10 до 0,3 до 2

БПЛА ближнего применения 25 . 150 10 . 30 3 2 . 4

БПЛА малой дальности 50 . 250 30 . 70 3 3 . 6

БПЛА средней дальности 150 . 500 70 . 200 5 6 . 10

БПЛА средней дальности и большой продолжительности 500 . 1500 свыше 500 8 10 .18

Маловысотные БПЛА "глубокого проникновения" 250 . 2500 свыше 250 0,05 . 9 0,5 . 1

Маловысотные БПЛА большой продолжительности полёта 15 . 25 свыше 500 3 свыше 24

Средневысотные БПЛА большой продолжительности полёта 1000 .: 1500 свыше 500 5 . 8 24 . 48

Высотные БПЛА "глубокого проникновения" 2500 . 5000 свыше 2000 23 . 27 24 . 48

Высотные БПЛА большой продолжительности полёта 2500 . 5000 свыше 2000 20 24 . 48

Стратосферные БПЛА свыше 2500 свыше 2000 свыше 20 свыше 48

Экзосферные БПЛА н/о н/о свыше 30 н/о

Боевые БПЛА 500 . 1000 1500 12 2

Поражающие БПЛА н/о 300 4 3 . 4

Ложные цели и мишени 150 . 500 0.500 0,05 . 5 до 4 в поисково-спасательных операциях, в обеспечении безопасности на дорогах, в различных задачах в сфере поиска труднодоступных аварийных участков нефте- и газопроводов, линий электропередач);

- снижение требований к подготовке оператора БПЛА (минимальное время обучения оператора, отсутствие требований на предварительную специальную подготовку);

- мобильность и короткое время развертывания наземной части комплекса (БПЛА средней дальности, в зависимости от веса, могут перевозиться на легковом автомобиле, рабочее место оператора и необходимое наземное оборудование, как правило, размещено на этом же автомобиле);

- модульная архитектура оборудования, входящего в полезную нагрузку (универсальность решаемых задач достигается возможностью варьировать набор полезной нагрузки на типовом носителе);

- повышенная автономность в штатном режиме работы (на сегодняшний день такие комплексы выполняют в основном повторяющиеся задачи, предварительно спланированные на земле: облет некоторой территории, пролет по заданному маршруту, автоматический поиск цели; прослеживается потребность в автоматическом выполнении поставленных задач и максимальном исключении необходимости работы оператора);

- всепогодность, круглосуточность и возможность взлета и посадки с неподготовленных площадок (такие комплексы могут быть эффективны только в случае возможности их применения при различных метео-и климатических условиях, так как поставленные задачи имеют ежедневный и круглосуточный характер).

Для обеспечения выполнения описанных требований бортовое оборудование такого класса БПЛА должно включать развитый пилотажно-навигационный комплекс (ПНК), формирующий пилотажно-навигационные данные для системы управления. К таким данным предъявляются повышенные требования по точности, доступности, целостности и непрерывности для обеспечения безопасного полета и успешного выполнения полётного задания [66].

Кроме того, к аппаратному обеспечению ПНК БПЛА средней дальности, предъявляются повышенные, по сравнению с БПЛА более высоких классов, требования по массогабаритным характеристикам, энергопотреблению и конечной стоимости. Это связано с конструктивными ограничениями на размещение аппаратуры ПНК, мощности бортовой электросети, а также с экономической целесообразностью использования аппаратуры на БПЛА этого класса.

Выполнение указанных требований обусловливает использование в ПНК БПЛА среднего класса недорогих и малогабаритных систем и датчиков первичной информации, что приводит к необходимости использования математического аппарата обработки первичных данных, позволяющего достичь заданных характеристик выходных параметров.

Повышение точности выходных параметров на различных режимах полёта - не до конца решённая на сегодня задача. Расширение области применения БПЛА среднего класса предполагает не только повышение точности, но и степени автоматизации управления в различных режимах работы (взлёт, полёт по маршруту, облёт препятствий, заход на посадку и посадка) [37]. Наиболее сложным режимом является режим посадки, связанный с необходимостью одновременной оценки оператором множества факторов, влияющих на безопасное снижение и приземление БПЛА на заданном участке в реальном масштабе времени. Возможность выполнения автоматической посадки БПЛА в значительной степени зависит от точности определения пилотажно-навигационных параметров.

Таким образом, повышение точности определения пилотажно-навигационных параметров моторного БПЛА средней дальности на этапе посадки является востребованной на практике актуальной задачей, имеющей большое значение для расширения возможностей и области применения аппаратов этого типа.

Объект исследования. Пилотажно-навигационный комплекс моторного БПЛА средней дальности самолетного типа для применения в гражданской сфере (далее в тексте БПЛА).

Предмет исследования. Система определения параметров ориентации и навигации на этапе посадки БПЛА на базе фотограмметрической обработки изображения искусственных наземных ориентиров, получаемых с бортовой камеры, как дополнительный канал ПНК, позволяющий улучшить его характеристики.

Цель исследования. Повышение точности определения параметров ориентации и навигации БПЛА на базе фотограмметрической обработки изображения искусственных наземных ориентиров для обеспечения автоматической посадки.

Для достижения поставленной в диссертационной работе цели решены следующие научно-технические задачи:

- на базе системного подхода сформированы требования к системе определения параметров ориентации и навигации БПЛА на базе фотограмметрической обработки изображения искусственных наземных ориентиров для обеспечения автоматической посадки и обосновано её включение в состав и структуру ПНК БПЛА для обеспечения автоматической посадки;

- разработан алгоритм определения параметров ориентации и навигации БПЛА на этапе посадки, позволяющий повысить точность определения этих параметров;

- построена математическая модель измерений системы определения параметров ориентации и навигации БПЛА на базе фотограмметрической обработки изображения наземных ориентиров для цифрового изображения и исследовано влияние возмущающих факторов на точность их определения;

- разработана методика поиска рабочих областей системы определения параметров ориентации и навигации БПЛА на базе фотограмметрической обработки изображения искусственных наземных ориентиров;

- разработано программное обеспечение, реализующее созданное математическое обеспечение определения параметров ориентации и навигации БПЛА на базе фотограмметрической обработки изображения искусственных наземных ориентиров;

- проведено имитационное и полунатурное моделирование на базе разработанного программно-алгоритмического обеспечения.

Методы исследования. Диссертационная работа выполнена с использованием методов системного анализа, обработки информации, определения параметров' ориентации и навигации, численных методов математического анализа и компьютерного моделирования.

Экспериментальные исследования проводились с использованием пакета

МАТЪАВ и разработанного полунатурного стенда.

Научная новизна диссертационной работы заключается в следующем:

- разработана математическая модель цифрового фотоизображения трех наземных ориентиров с известными координатами в связанной системе координат, формируемого бортовой камерой БПЛА; модель позволяет с достаточной точностью определять на этапе посадки параметры ориентации и навигации БПЛА относительно этой системы координат;

- разработан алгоритм определения параметров ориентации и навигации БПЛА на этапе посадки на основе цифрового фотоизображения трех наземных ориентиров, базирующийся на новом способе определения местоположения и углов ориентации летательного аппарата относительно взлётно-посадочной полосы и численном методе Ньютона для решения системы нелинейных уравнений; алгоритм позволяет определить эти параметры с требуемой точностью;

- разработана методика поиска рабочих областей системы определения параметров ориентации и навигации БПЛА на базе фотограмметрической обработки изображения искусственных наземных ориентиров, с использованием созданного программно-алгоритмического обеспечения.

Научные результаты, выносимые на защиту:

- математическое обеспечение (разработанные модель и алгоритм), позволяющие определять параметры ориентации и навигации БПЛА на этапе посадки с требуемой точностью, а именно: по результатам математического и полунатурного моделирования оценка параметров ориентации относительно местной системы координат составила не более:

• 2 м по боковому смещению;

• 2 м по удалению;

• 1,5 м по высоте;

• 1,5 градуса по углу тангажа;

• 1,5 градуса по углу курса;

• 1,5 градуса по углу крена.

- методика поиска рабочих областей системы определения параметров ориентации и навигации БПЛА, подтверждающая работоспособность разработанного математического обеспечения в требуемых областях на этапе посадки;

- результаты моделирования и полунатурных экспериментов, подтвердившие достоверность полученных в работе результатов.

Практическая значимость результатов работы состоит в:

- создании программного обеспечения для моделирования работы системы определения параметров ориентации и навигации БПЛА на базе фотограмметрической обработки изображения искусственных наземных ориентиров в среде математического моделирования и программирования МАТЬАВ;

- применении разработанного программно-алгоритмического обеспечения для определения параметров ориентации и навигации БПЛА на этапе посадки с требуемой точностью.

Внедрение результатов. Результаты диссертации использованы при разработке перспективного пилотажно-навигационного комплекса БПЛА «Дозор-100», разрабатываемого ЗАО «Транзас Авиация», и проведении учебного процесса на кафедре «Приборы и измерительно-вычислительные комплексы ФГБОУ ВПО «Московский Авиационный Институт (национальный технический университет)», что подтверждается соответствующими актами внедрения.

В первой главе в качестве объекта исследований выбран пилотажно-навигационный комплекс моторного БПЛА средней дальности самолетного типа для применения в гражданской сфере. На базе системного анализа сформированы требования к системе определения параметров ориентации и навигации на этапе посадки, использующей фотоизображение наземных ориентиров, как к дополнительному каналу пилотажно-навигационного комплекса. В качестве базового метода для разработки алгоритма функционирования этого канала выбран новый способ определения местоположения и углов ориентации летательного аппарата и поставлена задача определения параметров ориентации и навигации БПЛА на этапе посадки с использованием фотоизображения.

Во второй главе разработано математическое обеспечение определения параметров ориентации и навигации на базе фотограмметрической обработки изображения. Обоснована структурная схема системы определения параметров ориентации и навигации как канала ПНК БПЛА. Разработана модель измерений системы определения параметров ориентации и навигации БПЛА на этапе посадки, представляющая собой вектор-функцию, состав элементов которой изменен по сравнению с использованным способом определения местоположения и углов ориентации летательного аппарата с целью обеспечения сходимости алгоритма вычисления этих параметров.

Разработан алгоритм, реализующий итерационный процесс поиска параметров ориентации и навигации БПЛА на этапе посадки на основе цифрового фотоизображения трех наземных ориентиров, базирующийся на новом способе определения местоположения и углов ориентации летательного аппарата относительно взлётно-посадочной полосы и численном методе Ньютона для решения системы нелинейных уравнений. Алгоритм позволяет определить эти параметры с требуемой точностью.

В третьей главе разработано программное обеспечение в среде МАТЪАВ, реализующее созданное в диссертации математическое обеспечение решаемой задачи. Оно имеет модульную структуру и позволяет проанализировать и обосновать полученные в работе результаты. Это обеспечение вначале протестировано на серии контрольных примеров (87 экспериментов), которые- подтвердили его работоспособность, а затем проведено моделирование (также включающее 87 экспериментов), подтвердившее достижение требуемых точностей разработанного программно-алгоритмического обеспечения на заключительной части этапа посадки.

В четвёртой главе разработан стенд полунатурного моделирования для испытания системы на этапе посадки, включающий имитацию трёх цветных ориентиров, подвижное основание и модуль восприятия оптического сигнала. Полученные в ходе экспериментов снимки обрабатывались с помощью созданного программного обеспечения. Для автоматизации процесса обработки изображения, а именно, для выявления на снимках центров ориентиров (в форме искажённых окружностей) разработан алгоритм распознавания объектов по цветовому признаку и определения их центров. Алгоритм базируется на преобразовании Хафа и позволяет определить центр ориентира с точностью, достаточной для работы алгоритма определения параметров ориентации и навигации.

Проведен анализ точности разработанной системы с учётом основных погрешностей, а именно:

- неточности привязки характерной точки объекта к наземной системе координат;

- геометрических искажений наблюдаемого объекта;

- погрешности метода определения характерной точки на изображении объекта;

- случайные погрешности определения координат главной точки изображения, вызванной смещением оптической оси от центра матрицы в результате вибраций, технологической погрешности установки и неидеальности оптической системы.

Полученные экспериментальные данные подтвердили возможность повышения точности определения параметров ориентации и навигации за счёт использования фотоизображения наземных ориентиров на завершающем этапе полёта. Проведенные эксперименты также подтвердили достаточную точность разработанного алгоритма.

В заключении диссертации изложены основные результаты и выводы работы.

выводы и результаты.

1. Поставлена и решена задача определения параметров ориентации и навигации моторного БПЛА самолётного типа средней дальности на этапе посадки с использованием фотоизображения, что позволило обеспечить повышение точности определения этих параметров на конечном участке этапа автоматической посадки. Требования к точности определены на базе системного анализа требований ИКАО к оборудованию воздушных судов, структуры и состава ПНК таких БПЛА и требований к их лётно-техническим характеристикам.

2. Обоснована структурная схема системы фотограмметрического определения параметров ориентации и навигации БПЛА на этапе посадки, как дополнительного канала ПНК, включающая три части: наземную (в виде трёх ориентиров), приёмно-измерительную (базирующуюся на оптической системе, входящей в состав бортового оборудования) и вычислительную (включающую разработанный алгоритм).

3. Разработана математическая модель, регистрируемого бортовой камерой БПЛА на этапе посадки цифрового изображения, которая использована для анализа пороговой чувствительности системы к смещению центра ориентира.

4. Разработан алгоритм вычисления параметров ориентации и навигации БПЛА, базирующийся на модификации способа определения местоположения и углов ориентации летательного аппарата и численного метода Ньютона для решения систем нелинейных уравнений. Алгоритм позволяет повысить точность определения этих параметров.

5. Разработанное математическое обеспечение реализовано в виде программного обеспечения в среде МАТЪАВ, которое имеет модульную структуру и включает три основных модуля: модуль формирования исходных данных, модуль вычисления координат наблюдаемых точек на цифровом снимке и формирования изображения и модуль вычисления параметров ориентации и навигации.

6. Проведено тестирование и моделирование созданного программного обеспечения (каждое по 87 экспериментов) с учётом погрешности реального оптического входного сигнала. Эксперименты подтвердили работоспособность созданного программно-алгоритмического обеспечения и соответствия его сформулированным требованиям по точности.

7. Разработан стенд полу натурного моделирования для испытаний системы определения параметров ориентации и навигации БПЛА на этапе посадки, включающий имитацию трёх цветных ориентиров, подвижное основание и модуль их восприятия. Для распознавания ориентиров на цифровом снимке при проведении полунатурного эксперимента и определения для этого характерной точки их изображения (центра искажённой окружности) разработан алгоритм, базирующийся на преобразовании Хафа и позволяющий определить центр ориентира с точностью достаточной для работы созданного алгоритма определения параметров ориентации и навигации. Проведено экспериментальное исследование точности работы созданного алгоритма с учётом имитации на полунатурном стенде трёх типов погрешностей (погрешности привязки центров ориентиров к местной системе координат, погрешности определения внутренних элементов снимка и случайной погрешности геометрического искажения наблюдаемых объектов).

8. Проведенные эксперименты подтвердили, что достигается требуемая точность по определению параметров ориентации и навигации с помощью разработанного алгоритма и при учёте всех рассмотренных погрешностей, а именно: 2 м по боковому смещению (на удалении 250 м и высоте 25 м), 2 м по удалению (на удалении 50 м и высоте 5 м), 1,5 м по высоте (на удалении 150 м и высоте 15 м), 1,5° по углу тангажа (на удалении 850 м и высоте 85 м), 1,5° по углу крена (на удалении 750 м и высоте 75 м) и 1,5° по углу тангажа (на удалении 100 м и высоте 10 м).

9. Результаты диссертации использованы при разработке перспективного пилотажно-навигационного комплекса моторного БПЛА самолётного типа средней дальности «Дозор-100», разрабатываемого ЗАО «Транзас Авиация», и проведении учебного процесса на кафедре «Приборы и измерительно-вычислительные комплексы ФГБОУ ВПО «Московский Авиационный Институт (национальный технический университет)», что подтверждается соответствующими актами внедрения.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

На основе проведенных исследований получены следующие основные

1. Агеев В. М., Павлова Н. В. Приборные комплексы летательных аппаратов и их проектирование. М.: Машиностроение. - 1990.

2. Алёшин Б. С., Афонин А. А., Веремеенко К. К. и др. Ориентация и навигация подвижных объектов: современные информационные технологии. М.: ФИЗМАТЛИТ. - 2006.

3. Антонов М. О., Афанасьева К. Е., Коблов А. И. и др. Алгоритмы оценивания управления беспилотным летательным аппаратом на этапе посадки// Известия РАН. Теория и системы управления. 2005. - №2. -с. 166-173.

4. Афанасьев П. П., Голубев И. С., Новиков В. Н. и др. Беспилотные летательные аппараты. Основы устройства и функционирования. -М.: Изд-во МАИ.-2008.

5. Багратуни Г. В., Болгов И. Ф., Величко В. А. и др. Инженерная геодезия. -М.: «Недра». 1969.

6. Бахвалов Н. С., Жидков Н. П., Кобельков Г. М. Численные методы. -М.: Наука. 1987.

7. Безменов В. М. Построение и уравнивание аналитической фототриангуляции. Казань: КГУ. - 2009.

8. Безменов В. М. Структура системы нормальных уравнений при построении и уравнивании фототриангуляции // Известия ВУЗов. Геодезия и аэрофотосъёмка. 2002. - №4. - с. 98-112.

9. Вапник В. Н., Червоненкис А. Я. Теория распознавания образов. М.: Наука. 1974.

10. Вержбицкий В. М. Численные методы (линейная алгебра и нелинейные уравнения). М.: ОНИКС 21 век. - 2005.

11. Вержбицкий В. М. Об условиях сходимости итерационных методов с аппроксимацией обратного оператора // Сборник «Математический анализ». Краснодар: Изд-во КубГУ. - 1971. - с. 8-25.

12. Вержбицкий В. М. Выбор параметров в теоремах сходимости одного аппроксимационного аналога метода Ньютона // Журнал «Вычислительная математика и математическая физика». 1975. - т. 15.- №6. с. 1594-1597.

13. Веремеенко К. К., Антонов Д. А., Жарков М. В. и др.

14. Интегрированный малогабаритный навигационный модуль для беспилотного летательного аппарата // Вопросы оборонной техники.- М.: ФГУП "НТЦ "Информтехника". 2011. - с. 91-97.

15. Веремеенко К. К., Пронькин А. Н., Кузнецов И. М. Малогабаритные интегрированные навигационные модули: алгоритмы и особенности структуры. // Известия ЮФУ. Технические науки. Таганрог: Изд-во ТТИ. ЮФУ.- 2010. - №3. - с. 245-250.

16. Воробьев А. В. Влияние аппаратной и программной составляющих на надежность систем управления летательных аппаратов // Сборник «Современные информационные технологии». М.: Международная Академия Информатизации. ГВЦ ИНТУРИСТА.- 2004. - № 5. - с. 3747.

17. Воробьев А. В., Петров В. М. Метод определения угловых положенийлетательного аппарата на основе спутниковой навигационной системы // Авиакосмическое приборостроение. 2003. - №4. - с. 18-21.

18. Воробьев А. В. Проектирование и технология изготовления комплексов управления летательными аппаратами // Авиакосмическое приборостроение 2006. - № 9. - с. 35-37.

19. Ворошилов А. П. Спутниковые системы и электронные тахеометры в обеспечении строительных работ. Челябинск: АКСВЕЛЛ. - 2007.

20. Гвоздек М. Справочник по технике для видеонаблюдения. -М.: Техносфера. 2010.

21. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера. - 2005.

22. Гонсалес Р., Вудс Р., Эддинс С. Цифровая обработка изображений в среде МАТЬАВ. М.: Техносфера. - 2006.

23. Грузман И. С., Киричук В. С., Косых В. П., и др. Цифровая обработка изображений в информационных системах. Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2002.-352 с.

24. Дмитриев А. Л. Оптические системы передачи информации. СПб.: СПбГУ ИТМО. - 2007.

25. Ефимов Н. В. Высшая геометрия М.: ФИЗМАТЛИТ. - 2004.

26. Зубарев Ю. Б., Дворкович В. П. Цифровая обработка телевизионных и компьютерных изображений. М.: Международный Центр научной и технической информации. - 1997.

27. Ильин В. А., Позняк Э. Г. Линейная алгебра. М.: ФИЗМАТЛИТ. -2004.

28. Ким Н. В., Семенченко С. А. Алгоритмы обработки информации в системах технического зрения. М.: Изд-во МАИ. - 1995.

29. Киреев В. И., Пантелеев А. В. Численные методы в примерах и задачах. М.: Изд-во МАИ. - 2000.

30. Кирилловский В. К. Оптические измерения. Часть 3. Функциональная схема прибора оптических измерений. Типовые узлы. Оптические измерения геометрических параметров. СПб.: СПбГУ ИТМО. - 2005.

31. Кирилловский В. К. Оптические измерения, ч. 1. Введение и общие вопросы. Точность оптических измерений. СПб: СПб ГИТМО (ТУ). -2002.

32. Кирилловский В. К. Оптические измерения. ч.2. Теория чувствительности оптических измерительных наводок. Роль оптического изображения. СПб: ГИТМО (ТУ). - 2003.

33. Комплексы с беспилотными летательными аппаратами / Краткий аналитический обзор состояния и перспектив развития за рубежом и в Российской Федерации. Рыбинск. - 2001.

34. Крынин Л. И. Основы проектирования и юстировки объективов переменного фокусного расстояния. СПб: СПбГУ ИТМО. - 2008.

35. Красильщиков М. Н., Серебряков Г. Г. Управление и наведение беспилотных маневренных летательных аппаратов на основе современных информационных технологий М.: ФИЗМАТ ЛИТ. - 2003.

36. Лунев Е. М. Повышение точности определения навигационных параметров беспилотного летательного аппарата на базе фотограмметрических измерений на этапе посадки // Вестник МАИ. -2011.-т. 18. -№2. с. 150-159.

37. Лунев Е. М., Павлова Н. В. Программно-алгоритмическое обеспечение для определения навигационных параметров беспилотного летательного аппарата на базе фотоизображения // Вестник МАИ. 2009. - т. 16. - №6. -с. 111-119.

38. Молоканов Г. Ф. Точность и надежность навигации летательных аппаратов. М.: Машиностроение. 1967.

39. Навигация и управление летательными аппаратами // Труды Московского Института Электромеханики и Автоматики (МИЭА). М.: МИЭА. - 2010.

40. Назаров А. С. Фотограмметрия. Мн. : ТетраСистемс. - 2006.

41. Новоселов, О. Н. Цифровые информационно-измерительные системы. Теория и практика. СПб.: Диалог. - 1999.

42. Пантелеев А. В. Вариационное исчисление в примерах и задачах. М.: Изд-во МАИ. - 2000.

43. Пиотровский Я. Теория измерений для инженеров. М.: Мир. - 1989.

44. Писаревский А. Н., Чернявский А. Ф. Системы технического зрения. -Л.: Машиностроение. 1988.

45. Постников М. М. Лекции по геометрии. Семестр I. Аналитическая геометрия. -М.: Наука. 1973.

46. Потабенко Н. А. Численные методы. Решение задач линейной алгебры и уравнений в частных производных. М.: Изд-во МАИ. - 1997.

47. Регламент ИКАО ЖРПб от 12.05.1988г.

48. Рогачевский А. М., Виноградов Ю. Н. Принципы разработки и модернизации комплексов бортового оборудования (КБО) перспективных летательных аппаратов. // Научно-технический вестник СПб ГИТМО (ТУ). 2002. - Выпуск 6. - с. 143-147.

49. Русинов М. М. Композиция оптических систем. -Л.: «Машиностроение». 1989.

50. Салычев О. С. Автопилот БЛА с инерциальной интегрированной системой основа безопасной эксплуатации беспилотных комплексов Электронный ресурс. - режим доступа: http://www.uav.ru/articles/TeKnolAutopilot.pdf- 05.10.2011

51. Смаль Д. И., Старовойтов В. В. Выбор признаков для распознавания на основе статистических данных. // Сборник научных трудов «Цифровая обработка изображений». Институт технической кибернетики HAH Беларуси. Мн - 1999. - №3. - с. 105-114.

52. Технические характеристики БПЛА Дозор-100 Электронный ресурс. -режим доступа:http ://www.uavdozor.ru/index.php?option=comcontent&task=view&id= 19&Itemid= -05.10.2011

53. Трубников Г., Воронов В. Беспилотные летательные аппаратыи технологическая модернизация страны Электронный ресурс. режим доступа: http://www.uav.ru/articles/techmodern.pdf. - 05.10.2011.

54. Урмаев М. С. Космическая фотограмметрия. М.: Недра. - 1989.

55. Щербаков В. Зеленый свет беспилотникам Электронный ресурс. -режим доступа: http://www.uav.ru/articles/green.pdf- 05.10.2011

56. Фальков Э., Воронов В. Экспериментальные полеты БЛА в общем воздушном пространстве Электронный ресурс. режим доступа: http://www.uav.ru/articles/adsb.pdf- 05.10.2011

57. Якушенков Ю. Г., Мошкин В. И., Петров А. А. и др. Техническое зрение роботов. -М.: Машиностроение. 1990.

58. Яне Б. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера. - 2007.

59. Яншин В. В. Анализ и обработка изображений: принципы и алгоритмы. -М.: Машиностроение. 1994.

60. Austin R. Unmanned aircraft systems UAVs design, development and deployment / John Wiley & Sons Ltd, The Atrium, Southern Gate, Chichester, West Sussex, P019 8SQ, United Kingdom. 2010.

61. Canny J. A variational approach to edge detection. In AAAI-83. 1983.

62. Hoshizaki Т., Andrisani I., Braun D. et. al. Performance of Integrated Electro-Optical Navigation Systems // Navigation 2004. - vol. 51. -№2. -pp. 101-122.

63. Jain A.K. Fundamentals of digital image processing. Prentice Hall. - 1989.

64. Janesick J. R. Scientific Charge-Coupled Devices. SPIE Press Monograph.- 2001. - vol. PM83.

65. Lee Kyungsuk, Kriesel J. M., Gat Nahum Autonomous Airborne Video-Aided Navigation Opto-Knowledge Systems, Inc. (OKSI). Torrance, CA 90502.-2010/

66. Nocedal J., Wright S. J. Numerical Optimization. New York: Springer. -1999.

67. RTCA DO-315 «Minimum Aviation System Performance Standard (MASPS) for Enhanced Vision Systems, Synthetic Vision Systems, Combine Vision Systems and Enhanced Flight Vision Systems». -RTCA, Inc. 2008.

68. Silverman M. C., Niles D., Jung B. et. al. Staying alive longer: Autonomous robot recharging put to the test / Center for Robotics and Embedded Systems (CRES) Technical Report CRES-03-015. University of Southern California. - 2003.

69. Surhone L. M., Tennoe M. Т., Henssonow S. F. Generalised Hough Transform. VDM Verlag Dr. Mueller AG & Co. Kg. - 2010.

70. UAS: The Global Perspective. Yearbook 2008/2009. Blyenburgh & Co. -2008.

71. Пат. US 7 463 340 B2 Ladar-based motion estimation for navigation / Kailash Krishnaswamy, Little Canada, MN (US) №11/692,651; Filed: 28.03.2007 //US 2008/0239279 Al. -2008.

72. Veth M., Raquet J. Fusing Low-Cost Image and Inertial Sensors for Passive Navigation // Navigation: Journal of the Institute of Navigation. 2007. - vol. 54.-№ l.-pp. 11-20.