Технология автоматизированного видеонаблюдения конуса-датчика в задаче автоматической дозаправки топливом в полете

   В работе предложена технология автоматизированного видеонаблюдения конуса-датчика в задаче автоматической дозаправки топливом в полете. Технология основана на использовании пассивной оптико-электронной системы и включает логику автоматизированного наблюдения сцены дозаправки с использованием алгоритмов автоматического обнаружения и сопровождения конуса-датчика, методический аппарат подоптимальной линейной фильтрации наблюдаемого процесса в условиях пространственной и временной нестационарности сцены, алгоритмы автоматического корреляционного обнаружения и сопровождения конуса-датчика с использованием подоптимальной фильтрации. Выполнен анализ построения опытных зарубежных систем автоматической дозаправки топливом в полете. Обоснован выбор алгоритма функционирования системы технического зрения. Установлено, что основные процедуры наблюдения: обнаружение, захват на сопровождение и определение текущих координат конуса с заданным темпом и качеством – должны выполняться автоматически, летчик-оператор принимает участие в работе системы технического зрения при ошибках захвата или срывах сопровождения. Выполнена постановка задачи автоматизированного видеонаблюдения  конуса-датчика.  Предложена  структурно-логическая схема процесса автоматизированного наблюдения, включающая обнаружение и сопровождение конуса, а также принятия решений летчиком в различных ситуациях. Представлен моделирующий комплекс отработки системы технического зрения. Приведены результаты экспериментальных исследований эффективности системы технического зрения. На основе разработанной технологии и по результатам оценки эффективности алгоритмов автоматизированного наблюдения предложена стратегия выполнения автоматизированной дозаправки в условиях различной турбулентности, при этом в условиях слабой турбулентности успешное контактирование обеспечивается сопровождением центра колебаний конуса, в свою очередь в условиях сильной турбулентности успешное контактирование может быть обеспечено сопровождением конуса, управляемого по данным системы технического зрения.

1. Martinez C. A Vision-based strategy for autonomous aerial refueling tasks / C. Martinez, T. Richardson, P. Thomas, J. du Bois, P. Campoy // Robotics and Autonomous Systems. 2013. Vol. 61, iss. 8. Pp. 876–895. DOI: 10.1016/j.robot.2013.02.006

2. Bhandari U. Bow wave effect in probe and drogue aerial refueling / U. Bhandari, P. R. Thomas, S. Bullock, T. S. Richardson, J. L. du Bois [Электронный ресурс] // AAIA Guidance, Navigation and Control Conference, 19–22 August 2013. Pp. 1–21. DOI: 10.2514/6.2013-4695 (дата обращения: 18.09.2021).

3. Thomas P. R. Advances in air to air refueling / P. R. Thomasa, U. Bhandaria, S. Bullocka, T. S. Richardsona, J. L. du Bois // Progress in Aerospace sciences. 2014. Vol. 71. Pp. 14–35. DOI: 10.1016/j.paerosci.2014.07.001

4. Thomas P. R. Collaborative control in a flying-boom aerial refueling simulation / P. R. Thomas, S. Bullock, T. S. Richardson, J. Whidborne [Электронный ресурс] // Journal of Guidance, Control and Dynamics. 2015. Vol. 38, no. 7. Pp. 1–16. DOI: 10.2514/1.G000486 (дата обращения: 18. 09. 2021).

5. Fravolini M. L., Campa G., Napolitano M. R. Evaluation of machine vision algorithms for autonomous aerial refueling for unmanned aerial vehicles // Journal of Aerospace Computing, Information and Communication. 2007. Vol. 4, no. 9. Pp. 968–985. DOI: 10.2514/1.17269

6. Fravolini M. L. Machine vision algorithms for autonomous aerial refueling for UAVs using the USAF refueling boom method / M. L. Fravolini, M. Mammarella, G. Campa, M. R. Napolitano, M. Perhinschi // Innovations in Defence Support Systems – 1. Studies in Computational Intelligence, in Finn A., Jain L. C. (ed.). Springer, Berlin, Heidelberg, 2010. Vol. 304. Pp. 95–138. DOI: 10.1007/978-3-642-14084-6_5

7. Mammarella M. Comparison of point matching algorithms for the UAV aerial refueling problem / M. Mammarella, G. Campa, M. R. Napolitano, M. Fravolini // Machine Vision and Application. 2010. Vol. 21, no. 3. Pp. 241–251. DOI: 10.1007/s00138-008-0149-8

8. Campa G., Napolitano M. R., Fravolini M. Simulation environment for machine vision based aerial refueling for UAVs // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. 2009. Vol. 45, no. 1. Pp. 138–151. DOI: 10.1109/TAES.2009.4805269

9. Василенко Г. И. Голографическое распознавание образов / Г. И. Василенко. – М.: Советское радио, 1977. – 328 с.

10. Колос М. В. Методы оптимальной линейной фильтрации / М. В. Колос, И. В. Колос ; Под ред. В. А. Морозова. – М.: Изд-во МГУ, 2000. – 102 с.

11. Гайденков А. В. Исследование возможностей полей корреляционных функций в задаче оптимального обнаружения сигнала известной формы в изображении / А. В. Гайденков, Е. В. Шароватов // Информационно-измерительные и управляющие системы. – 2008. – Т. 6, № 12. – C. 69–76.

12. Вышинский В. В. Моделирование на пилотажном стенде заправки в воздухе с учетом воздействия атмосферной турбулентности и спутного следа / В. В. Вышинский, Л. С. Кукушкин // Научный Вестник МГТУ ГА. – 2011. – № 172. – С. 34–41.

13. Диденко В. П. Фильтрация и регуляризация / В. П. Диденко, О. Е. Цитрицкий. – Киев: КГУ, 1977. – 51 c.

14. Ярославский Л. П. Цифровая обработка сигналов в оптике и голографии: введение в цифровую оптику / Л. П. Ярославский. – М.: Радио и связь, 1987. – 296 c.

15. Астапов Ю. М. Теория оптико-электронных следящих систем / Ю. М. Астапов, Д. В. Васильев, Ю. И. Заложнев. – М.: Наука, 1988. – 328 с.

16. Гайденков А. В. Исследование влияния параметров фильтрации изображения на характеристики корреляционного обнаружения сигнала известной формы / А. В. Гайденков, Е. В. Шароватов // Труды ВВИА. Авиационное радиоэлектронное оборудование. – 2007. – № 1. – С. 124–143.

17. Грузман И. С. Цифровая обработка изображений в информационных системах: учеб. пособие / И. С. Грузман [и др.] – Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2000. – 168 c.

18. Гайденков А. В. Синтез и анализ полей корреляционных функций в информационных оптико-электронных системах / А. В. Гайденков // Информационно-измерительные и управляющие системы. – 2007. – Т. 5, № 2. – С. 3–7.

19. Гайденков А. В. Обнаружение неконтрастных наземных движущихся целей в условиях масштабно-ракурсных преобразований изображения / А. В. Гайденков, А. И. Москальцов // Информационно-измерительные и управляющие системы. – 2007. – Т. 5, № 1. – С. 10–15.

20. Дуда Р. Распознавание образов и сцен / Р. Дуда, П. Харт ; Пер. с англ. Г. Г. Вайнштейна, А. М. Васьковского ; под ред. В. Л. Стефанюка. – М.: Мир, 1976. – 511 с.