系统工程与电子技术

作者：张易明, 艾剑良

单位：复旦大学航空航天系, 上海 200433

关键词：空中加油,深度学习,双目视觉,目标检测,相机标定,自适应控制

针对插头-锥套式自主空中加油对接过程中实时获取加油锥套空间位置及控制导引的问题, 提出了一种结合深度学习(改进的YOLOv4-Tiny)和双目视觉匹配的快速定位方法。通过插入空间金字塔池化(spatial pyramid pooling, SPP)模块和修改部分卷积层结构, 改进后的YOLOv4-Tiny对416×416的输入检测速度达到182 Hz。与原网络相比, 体积减小20.47%, 在测试集上的平均交并比提高5%;制作了加油锥套的缩比模型进行开展视觉定位实验, 实验中平均深度预测误差小于5%, 空间位置预测符合预期。通过引入一种建立在Yolo预测基础上的快速边缘拟合方法, 获得锥套的椭圆形特征。此外, 建立了一种基于投影算子的模型参考自适应控制(model reference adaptive control, MRAC)增广控制器, 在受油机机体坐标系下跟踪锥套目标。仿真结果显示, 受油机在锥套平面中的平均跟踪误差小于加油锥套的捕获半径, 满足对接要求。

来源：2021年第10期

《系统工程与电子技术》期刊编辑部

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