一种基于异构计算的机载追踪网捕系统及其运动补偿方法与流程

本发明涉及机载光电探测与无人机反制。

背景技术：

1、近年来，低空空域逐步开放，旋翼无人机在安防巡检、反恐防爆、要地防空等领域得到广泛应用，但伴随而来的“黑飞”无人机已对低空公共安全与重要设施防护构成显著威胁。针对此类目标进行低附带损伤拦截，如网捕、电子干扰、导航欺骗等，已成为低空防御领域的迫切需求。

2、在机载动态拦截任务中，载机平台需依靠云台光电系统完成目标实时检测、稳定跟踪，并解算预瞄位置以实现对目标无人机的抓捕与打击。为实现精准追踪，系统需要高频运行深度学习目标检测算法与轨迹滤波算法，而传统机载主控单元算力有限，难以满足高帧率图像处理与高实时性控制并行执行的需求。

3、当前机载视觉追踪技术虽已取得一定进展，但在高动态、强干扰的空对空网捕场景下，仍存在明显不足：一方面，算力调度实时性较差，深度学习算法与实时控制任务共用同一处理器，易出现时序冲突、处理延迟大等问题；另一方面，多传感器数据在时间与空间上难以实现精准同步，视觉信息、距离信息与惯性姿态信息存在偏差，导致目标定位不准。同时，现有系统运动补偿能力较弱，无法有效抵消载机飞行振动与机动带来的图像抖动，极易出现目标丢失、跟踪滞后等现象，使得无人机反制系统在空对空拦截过程中命中率偏低、鲁棒性不足，难以满足复杂低空环境下对机动无人机的稳定锁定与精准网捕需求。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于异构计算的机载追踪网捕系统及其运动补偿方法，通过异构计算分离算力任务、硬件级运动补偿抵消载机抖动、多传感器时空同步与惯性系轨迹预测，解决机载追踪滞后、目标易丢失、拦截命中率低的问题，实现高动态场景下稳定锁定与精准网捕。

2、为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于异构计算的机载追踪网捕系统，包括视觉探测器、视觉处理单元、测距仪、主控单元、云台系统；视觉探测器连接视觉处理单元，视觉处理单元、测距仪均连接主控单元，主控单元连接云台系统；视觉探测器采集目标图像，视觉处理单元提取目标特征并输出目标方位信息，测距仪测量目标距离，主控单元接收目标方位信息、目标距离及惯性测量数据，执行运动补偿与云台控制，生成目标轨迹并输出控制信号，云台系统执行目标追踪与网捕拦截。

3、所述视觉处理单元与主控单元构成异构计算架构，视觉处理单元执行图像运算，主控单元执行确定性时序实时控制任务。

4、所述视觉探测器背面刚性安装惯性测量单元，主控单元依据惯性测量单元输出数据，向云台系统发送满足以下关系的运动补偿控制信号：

5、

6、其中，为俯仰补偿速率，为方位补偿速率，为俯仰角速度，为方位角速度。

7、所述视觉探测器包含可见光相机与红外相机，可见光相机集成可变焦镜头。

8、本发明还提供一种基于异构计算的机载追踪网捕系统运动补偿方法，包括以下步骤：

9、s1、异构感知与对齐：视觉处理单元控制视觉探测器采集图像并检测目标，主控单元采集惯性测量数据，图像检测频率低于惯性测量数据采集频率；

10、s2、硬件级运动补偿：无目标时，主控单元向云台系统发送运动补偿控制信号，使云台相对载机反向转动以稳定视场；

11、s3、目标角度解算：检测到目标时，视觉处理单元计算目标图像坐标，并转换为目标相对相机光轴的角度偏差；

12、s4、角度补偿对齐：主控单元依据惯性测量数据计算图像处理周期内的旋转偏移量，对角度偏差进行补偿；

13、s5、轨迹预测：主控单元以补偿后的角度与目标距离为测量值，通过滤波算法计算目标惯性坐标系三维坐标与速度，输出目标预测轨迹；

14、s6、拦截控制：主控单元解算拦截前置角，控制云台指向预瞄位置，当满足拦截条件时触发网捕装置。

15、所述步骤s3包括：

16、s31：计算目标图像坐标与图像中心坐标的像素偏差：

17、

18、s32：依据像素偏差、图像分辨率及镜头对应焦距的视场角，按照下式计算目标相对相机光轴的角度偏差：

19、

20、其中，为水平像素偏差，为竖直像素偏差，为目标图像坐标，为图像中心坐标，为图像高度分辨率，为图像宽度分辨率，为焦距对应的水平视场角，为焦距对应的竖直视场角，为俯仰偏差角，为方位偏差角。

21、所述步骤s4中，主控单元按照下式对目标偏差角进行补偿对齐：

22、

23、其中，为补偿后角度，为原始偏差角，为图像处理延迟周期内的累积旋转偏移量。

24、所述步骤s5中，测距仪无法获取目标距离时，视觉处理单元运行单目深度估计网络预估目标距离，将预估距离作为滤波算法测量值。

25、所述步骤s5中，滤波算法配置自适应过程噪声矩阵，依据目标机动状态与目标检测置信度调整过程噪声矩阵参数。

26、所述步骤s6包括：

27、s61：计算系统总提前时间：

28、

29、其中，为系统总提前时间，为算法处理延迟，为云台系统的机械响应时间，为无人机抓捕网完全展开所需时间；

30、s62：依据目标当前位置、速度与总提前时间，计算惯性坐标系下预瞄点位置：

31、

32、其中，为惯性坐标系下的预瞄点位置，为目标当前在惯性坐标系下的位置，为目标当前在惯性坐标系下的速度；

33、s63：将惯性坐标系下预瞄点位置转换至相机坐标系；

34、s64：依据相机坐标系下预瞄点位置，解算云台控制角度并驱动云台转动。

35、本发明相对于现有技术而言，通过采用异构计算架构的机载追踪网捕系统及配套运动补偿方法，有效解决了背景技术中传统机载平台算力不足、实时性差、多传感器数据不同步、运动补偿能力弱所导致的视觉追踪滞后、画面抖动、目标易丢失等技术问题；将高耗时的图像深度学习运算与高实时性的云台控制任务分离，由视觉处理单元与主控单元分别执行，显著提升算力调度效率并降低系统整体延迟，使高帧率目标检测与高频云台控制能够稳定并行运行；通过在视觉探测器背面刚性安装惯性测量单元，并结合硬件级反向运动补偿，直接消除载机运动带来的光轴抖动与图像偏移，使云台视场在高机动飞行状态下仍保持稳定，从根源上改善追踪抖动与目标丢失的问题；借助时间戳对齐、角度偏差补偿与惯性坐标系轨迹建模，实现视觉数据、距离数据与惯性姿态数据的精准时空同步，提升目标三维定位精度与轨迹平滑度，确保目标运动状态估计真实可靠；针对测距失效场景采用单目深度估计无缝续接，并通过自适应滤波动态调整权重，进一步提升系统在强干扰、目标剧烈机动工况下的鲁棒性；同时，通过全链路延迟计算与预瞄点外推，使云台提前指向预测的目标位置，精准匹配网捕发射时机，显著提高空对空拦截的命中率；整体而言，本发明克服了传统机载反制系统在高动态场景下稳定性差、定位不准、响应滞后的缺陷，实现了对空中机动无人机的稳定锁定、精准跟踪与高效网捕，大幅提升低空无人机反制系统的整体性能与实战能力。

36、上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。