【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自动驾驶领域，尤其是涉及一种基于多传感器融合的飞机自动起降位姿感知方法及系统。
技术介绍
1、随着航空技术的不断进步，飞机的自动化程度逐渐提高，通常在巡航阶段都可以借助gps实现自动驾驶。但在起降过程中，由于跑道上可能出现的各种复杂情况，依然需要飞机驾驶员手动操作。想要实现起降过程的自动化，精确的位姿感非常重要。传统的飞机感知系统主要依赖于单一传感器进行位姿检测，如全球定位系统(gps)或惯性测量单元(imu)。然而，单一传感器在复杂环境下的可靠性和准确性难以得到保障。例如，gps信号可能受到城市建筑物或恶劣天气条件的影响，而imu则可能受到累积误差的影响，导致位姿估计的偏差。
2、为了解决这些问题，多传感器融合技术应运而生。通过结合多种传感器的数据，如激光雷达、视觉传感器以及imu，可以有效提高位姿感知的精度和可靠性。多传感器融合不仅可以减少单一传感器的局限性，还能够提供冗余数据，增强系统的容错能力。
3、使用多传感器融合对环境进行感知是一个热门的研究方向，其中，demo(zhang j,kaess m,singh s.real-time depth enhanced monocular odometry[c]2014ieee/rsjinternational conference on intelligent robots and systems.ieee,2014:4973-4980.)，v-loam(zhang j,singh s.visual-lidar odometry and
4、然而，以上算法主要应用于地面自动驾驶场景。由于飞机的运动特性与地面车辆存在显著差异，在飞机运行的不同阶段，需要感知的数据与地面车辆有显著区别，直接将这些算法应用于飞机难以满足飞机复杂的运动情况和精度要求。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于多传感器融合的飞机自动起降位姿感知方法及系统，使用多传感器融合技术实时感知飞机所处阶段并计算位姿信息，可以有效提高计算精度和系统鲁棒性。
2、一种基于多传感器融合的飞机自动起降位姿感知方法，包括如下步骤：
3、(1)根据imu、相机和gps传感器采集的数据实时感知飞机所处阶段，包括静止阶段、滑行起飞阶段、升空阶段、巡航阶段、降落阶段、落地减速阶段；
4、(2)在滑行起飞阶段和落地减速阶段，使用yolo检测跑道中线并计算飞机相对于跑道中线的偏角和偏移距离；
5、(3)在升空阶段和降落阶段，对imu、相机和gps传感器数据进行融合，计算飞机相对于跑道的位置和朝向对应的六自由度位姿数据。
6、进一步地，步骤(1)的具体过程为：
7、(1.1)飞机起始时处于静止阶段，此时imu读数与重力加速度g差值的绝对值小于设定阈值tm，gps测得的经纬度数据应位于跑道起点附近；
8、(1.2)在静止阶段中，检测到在imu读数发生明显变化，与重力加速度g差值超过设定阈值tm后，飞机进入滑行起飞阶段；在滑行起飞阶段中，根据imu、相机和gps传感器数据，计算飞机此时运动的距离和高度信息，在飞机高度超过设定阈值th1后，飞机进入升空阶段；升空阶段中，在飞机高度超过设定阈值th2后，飞机进入巡航阶段；
9、(1.3)在巡航阶段中，检测到gps读数与跑道gps坐标之间距离小于设定阈值tw后，飞机进入降落阶段；
10、(1.4)在降落阶段中，计算出的飞机相对于跑道的高度小于设定阈值th1后，飞机进入落地减速阶段；减速阶段中，检测到imu读数与重力加速度g差值小于设定阈值tm后，飞机进入静止阶段。
11、步骤(2)的具体过程为：
12、(2.1)使用yolo对相机传感器采集的图片进行检测，确定图片中的跑道中线的像素坐标；
13、(2.2)根据跑道中线的像素坐标以及相机的内参数据，计算飞机相对于跑道中线的偏移角度和偏移距离；
14、(2.3)根据imu、相机和gps传感器，计算飞机的位置和朝向，并和(2.2)中的计算结果做融合，以得到更准确的计算结果。
15、步骤(3)的具体过程为：
16、(3.1)预先测量imu的加速度零偏ba和陀螺仪零偏bg；以相机拍摄第一帧图像时对应的imu位姿作为参考系本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于多传感器融合的飞机自动起降位姿感知方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多传感器融合的飞机自动起降位姿感知方法，其特征在于，步骤(1)的具体过程为：
3.根据权利要求1所述的基于多传感器融合的飞机自动起降位姿感知方法，其特征在于，步骤(2)的具体过程为：
4.根据权利要求1所述的基于多传感器融合的飞机自动起降位姿感知方法，其特征在于，步骤(3)的具体过程为：
5.根据权利要求1所述的基于多传感器融合的飞机自动起降位姿感知方法，其特征在于，步骤(3.1)中，根据IMU、相机、GPS得到的实际观测值z和对应的理论计算值h(χ)构建约束项对χ进行优化，具体为：
6.一种基于多传感器融合的飞机自动起降位姿感知系统，其特征在于，包括存储器和一个或多个处理器，所述存储器中存储有可执行代码，所述一个或多个处理器执行所述可执行代码时，用于实现权利要求1-5中任一项所述的飞机自动起降位姿感知方法。
【技术特征摘要】
1.一种基于多传感器融合的飞机自动起降位姿感知方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多传感器融合的飞机自动起降位姿感知方法，其特征在于，步骤(1)的具体过程为：
3.根据权利要求1所述的基于多传感器融合的飞机自动起降位姿感知方法，其特征在于，步骤(2)的具体过程为：
4.根据权利要求1所述的基于多传感器融合的飞机自动起降位姿感知方法，其特征在于，步骤(3)的具体过程为：
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