一种基于单相机的旋翼桨叶挥舞角动态实时测试标定解算方法

技术领域

本发明涉及一种桨叶挥舞角快速测量标定技术，具体涉及一种基于单相机的旋翼桨叶挥舞角动态实时测试标定解算方法。

背景技术

旋翼桨叶旋转时因气动力、离心力、惯性力等作用而上下偏离构造旋转平面的运动，旋翼桨叶与构造旋转平面之间的夹角称挥舞角。挥舞角是旋翼系统关键的设计参数之一，动态定量测量该参数一直被国内外所关注，可为全方位开展直升机性能、飞行品质等研究提供可靠的依据；为直升机动力响应计算提供重要的参数。挥舞角测试研究关系着旋翼桨叶、桨毂、操纵系统、自动倾斜器的设计，是旋翼系统性能、飞行品质重要的基本变量。国外有通过视觉进行点定位测量的相关报道，方法是在旋翼桨毂上安装两台相机通过图像匹配进行测量，缺点是采用交会测量实时准确识别匹配难度大，同时解算速度慢，无法实现旋翼运动实时监控。用两台相机进行交会测量对两个相机的同步性要求非常高；并且需要两个相机同时跟踪上同一目标，匹配后才可以解算，但在飞行状态下进行测量，由于光线变化剧烈，两个相机图像实时匹配难度比较大，在实时测量中有诸多弊端。

发明内容

为解决上述问题，本发明提供了一种基于单相机的旋翼桨叶挥舞角动态实时测试标定解算方法，具有低成本、实时可测量解算、计算结果稳定可靠等特点。

为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：

一种基于单相机的旋翼桨叶挥舞角动态实时测试标定解算方法，通过对编码标记点的识别结合地面实际标定所获取的像素与挥舞角的校线方式来实时计算桨叶挥舞角，具体的，首先建立被测对象的桨叶坐标体系，通过全站仪对桨叶上的基准点测量获得基准点的三维坐标，通过坐标反求挥舞角；在旋翼运动测量范围内校准设备状态，获得其标识点的像素坐标及每个状态的挥舞角；然后针对某一个编码标识通过地面标定的挥舞角与其图像中心的纵像素坐标拟合一条曲线，作为该编码挥舞角计算的校线，每个编码可以获取一组挥舞角计算的校线；在飞行过程中以校线为基准，实时判读获取某个标志点的像素坐标，把像素坐标代入该标志编码的校线方程计算出挥舞角，对每个运动状态内实时所识别的每个标识点计算出一个挥舞角；最后对可识别的几个标识采用权倒数融合计算方法，对同一运动状态的挥舞角进行融合处理获得稳健可靠的挥舞角输出值。

进一步地，所述编码标识由靶标获取，该靶标由外部黑色圆、内部白色圆、设置在外部黑色圆、内部白色圆之间的编码环、以及设置在内部白色圆中心处的对角标志，所述对角标志用于精定位，外部黑圆用于确定靶标区域，根据靶标结构特征识别靶标，编码环用于编码，靶标编码环平均分为12份，每隔30度一个编码元，每个编码元可以是黑色(灰度0)或白色(灰度255)，按照顺时针顺序组成12位二进制数，从12个可能的取值中选择对应的十进制最小值作为编码值，实现对编码的识别。

进一步地，具体包括如下步骤：

S1、采用全站仪进行旋翼桨叶坐标的构建。

采用全站仪进行桨叶坐标系的构建，首先调平全站仪，以旋翼桨毂中心为坐标中心，Y轴是通过圆心的平行于桨叶四分之一弦线的水平投影线；Z轴通过原点向上，X轴与YZ轴构建右手垂直坐标系；

S2、对黏贴在桨叶上与Y轴平行的的弦线上的点进行坐标位置测量，获取其坐标值，至少测量弦线上两个点，并通过三角形原理计算挥舞角；在挥舞角变化范围内变换挥舞角的状态，获得每个状态下弦线上的标识点的Y向像素坐标及每个状态的挥舞角；

S3、针对某一个编码标识通过地面标定的挥舞角与其图像的Y向像素坐标拟合一条曲线，作为该编码的挥舞角计算的校线，对旋翼上四分之一弦线上的所有点分别获取其校线；

S4、用已标定的相机，采集旋翼桨叶图像，并对图像中的标记点进行检测获得其像素坐标；

S5、依据编码标识的不同，代入各编码标识的校线方程计算挥舞角，每个编码标识可以计算获取一个像素，一副图上同时获取1个及以上节点便可计算出代表同一运动状态的1个及以上挥舞角值；

S6、采用融合计算方法，对同一运动状态的挥舞角进行融合处理获得稳健可靠的挥舞角输出值。

本发明具有低成本、实时可测量解算、具有多冗余点，计算稳定可靠等特点，可以获取稳健可靠的挥舞角值，大大提高了系统的安全性与可靠性。

附图说明

图1为本发明实施例中靶标的结构示意图。

图2为本发明实施例中靶标的使用状态示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的及优点更加清楚明白，以下结合实施例对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

实施例1

一种基于单相机的旋翼桨叶挥舞角动态实时测试标定解算方法，包括如下步骤：

步骤1、将直升机推进机库，将机轮刹死，通过刹车机构把桨叶按静态标定要求的位置固定；

步骤2、将贴有编码标识的待试桨叶通过桨叶夹板与旋翼运动参数地面校准系统相连，在桨叶上找到等高点，通过等高点进行直升机水平架设；在直升机的轮毂上测量圆周上的点，通过圆拟合获取圆心坐标，进而通过放样建立旋翼坐标体系；所述编码标识由靶标获取，如图1-图2所示，该靶标由外部黑色圆1、内部白色圆3、设置在外部黑色圆1、内部白色圆3之间的编码环2、以及设置在内部白色圆中心处的对角标志4，所述对角标志用于精定位，外部黑圆用于确定靶标区域，根据靶标结构特征，编码环用于编码，实现对编码的识别；

其中，圆拟合的方法：

二维坐标数据依次为(x

二次曲线Γ的为椭圆或圆，椭圆或圆的一般标准方程为：

x

则可解得上述参数(A，B，C，D，E)为：

其中(A，B，C，D，E)为未知参数，通过多项式拟合获取(A，B，C，D，E)，即可获得椭圆或圆。其中

圆心求取后，就可通过全站仪放样建立桨叶坐标体系；

步骤3、按照挥舞角运动范围，在测量区域内设置不同的状态测量图像及挥舞角，用于挥舞角校线的生成。一次用全站仪测量旋翼桨叶上首尾两个点，测量要标定的点坐标，同时计算出挥舞角，共5个状态，在用全站仪测量过程中要用相机同步采集桨叶图像，并判读桨叶上每个标识点中心的像素坐标，每个像素坐标对应一组挥舞角，获取校线时需要用全站仪测量同一个弦线上最少两个标识(作为基准点，一般是距离最远的一组)的中心三维坐标，计算出该状态的挥舞角度值，每调节一次挥舞角，对基准点进行一次测量，通过计算获得挥舞角然后利用角度值与纵坐标进行曲线拟合，给出拟合校线，具体的：

步骤31、测量桨叶轴线上的两个基准点，通过解算获取桨叶轴线的方向；

步骤32、测量桨叶上的两个挥舞角的基准h

步骤33、每个标定状态下需要用安装好的摄像机对其图标进行采集记录，并对上面的标识点进行判读，输出像素坐标。

步骤34：以旋翼桨叶尾部为例，对其5个状态下的挥舞角

α

与5个像素坐标pixy(pixy1，pixy2，pixy3，pixy4，pixy5)进行线性拟合，

α

通过多点拟合获取校线的未知参数A，B(A和B表示校线)，获取其校线。

步骤4、实时跟踪

实时测量时，采集获取旋翼桨叶运动图像，对于每一帧上面的图像标识进行识别，实时判读出每个图标的编码号及像素坐标，编码号用于校线的选取，将具体编码的像素坐标代入其编码的校线方程可以获取此刻的挥舞角；

步骤5、融合计算：

基于残差平方和最小原理进行曲线拟合，然后对拟合的后的残差进行统计，得到测量数据的随机误差的均方差。通过均方差设计权重比例，进行数据融合，具体的：

假若在不同标识像素{pixy3，pixy25，pixy67，pixy71，pixy249}对应计算得到一组挥舞角测量数据y

y

y

x

ε

现假定x

现假定x

这样方程组(8)可以表示为

当N＞m+1对N个测量数据应用最小二乘估计可得到多项式系数{a

首先将方程组化为矩阵形式：Y＝a

由上式变化可得多项式向量a的估计为：

将

测量数据的残差平方和为：

假设测量数据具的随机误差序列具有无偏性(无偏性是指在每一次实验中取样个数n不变的情况下，只要不断地做实验，最终估计出来的参数会趋近于真实的参数。)和等方差性(因变量的残差具有等方差性，即因变量的残差不随自变量的变化而变化。)且不相关的性质。

测量数据所及误差序列的方差σ

即随机误差的均方差估计为：

w是权向量；X是坐标数据；n为待融合的数组的组数，

在

其结果为：

对左边的5个标识进行全站仪测量，第一个状态挥舞角为0.4987，上面5个ID3、ID25、ID67、ID71、ID249点的像素坐标分别为如上所示为：1396.8；1436.9；1486.0；1545.3；1613.3。

针对ID3的列向量可以拟合出一条校线，ID 3校线系数为-0.0122，17.5699

ID25校线系数为-0.0123，18.1648 ID67校线系数为-0.0124，18.9169，ID71校线系数为-0.0125，19.8279，ID249校线系数为-0.0126，20.8818。这样任何一个标识只要能判读出它的像素坐标，就可以计算出它此刻的挥舞角信息。认为任何一个状态可以通过5个标识计算获得5个挥舞角，然后通过权倒数加权可以获取更高可靠性的挥舞角，这样具有足够的冗余信息，确保实时测量可以获取其状态信息。

以上所述仅是本发明的实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。