用于检测加油管末端和容器口、飞行时用飞桁进行渐进式自动化空中加油的系统以及加油方法
专利汇可以提供用于检测加油管末端和容器口、飞行时用飞桁进行渐进式自动化空中加油的系统以及加油方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且一种用于检测利用飞桁的飞行中途空中加油时以半自动或自动 接触 的加油 飞行器 的飞桁的加油管末端和接收器的容器口的系统，所述系统没有在接收 燃料 的飞行器上安装的 信号 发送装置，其中该系统和相关的方法是可靠的并且确保始终从 加油机 的加油管的末端并且从接收燃料的飞行器的容器口为该加油机飞桁控制系统提供实时、可靠并且同步的信息。为此目的，该系统包括：1)安装在所述加油机的加油管末端上的光发射器，2)处理子系统和3)两个3D摄像机-包括TOF摄像机或DOE型摄像机(或两者)以及至少一个 激光器 L以便为它们提供它们的具体功能。，下面是用于检测加油管末端和容器口、飞行时用飞桁进行渐进式自动化空中加油的系统以及加油方法专利的具体信息内容。
1.一种用于检测具有飞桁的飞行中途空中加油系统的加油管末端和容器口的系统，其特征在于，所述检测系统包括下述三个元件：
BD元件(13)，所述BD元件(13)包括附接到飞桁(6)的加油管(3)末端的夹持壳体，在所述夹持壳体的表面上分布有一组发光元件，这些发光元件是LED(16)、激光发射器或类似元件以及用于这些发光元件的连接和控制的相关电子装置；
C元件，所述C元件由附接到加油飞行器(1)的外表面-优选地在机身末端(11)-上的盒或壳体(14)形成，并且具有管理前述光发射器组的电子装置(22)、和负责检测接收燃料的飞行器的容器的光发射器的一对3D视觉摄像机(17)，以便获得每个发光点(16)的中心和其他兴趣点相对于公共坐标中心的坐标(X，Y，Z)，两个摄相机都配备有以光发射器的波长调谐的窄带通滤波器(20)；以及
信息和计算处理元件P(21)。
2.根据权利要求1所述的用于检测具有飞桁的飞行中途空中加油系统的加油管末端和容器口的系统，其特征在于，其3D摄像机中的每个都配备有某些或所有下述辅助元件：
透镜(18)，
电子装置，所述电子装置用于消除像差和坏点、BD元件和容器的LED的坐标(x，y)的计算和图像改善。
3.根据权利要求1或2所述的用于检测具有飞桁的飞行中途空中加油系统的加油管末端和容器口的系统，其特征在于，所述信息和计算处理元件P(21)包括：
传统处理器，其被理解为最传统的处理器，基于具有一组顺序执行的指令的微程序逻辑，或者
包括例如FPGA或GPU的高速硬件，或者
基于人工神经网络的硬件，所述基于人工神经网络的硬件具有并行处理能力；
另外，所述子系统P包括与构成本发明的其他子系统通信或者所有的前述各项的组合通信的元件。
4.根据权利要求1、2或3所述的用于检测具有飞桁的飞行中途空中加油系统的加油管末端和容器口的系统，其特征在于，所述P处理元件具有存储器，在所述存储器中容纳用来执行加油任务的不同接收燃料的飞行器3D模型以及加油管(3)的几何3D信息的数据库，所述几何3D信息与从所述摄像机获得的信息相比较。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的用于检测具有飞桁的飞行中途空中加油系统的加油管末端和容器口的系统，其特征在于，所述处理单元具有将由两个3D摄像机的同步帧获得的图像进行比较并且确认每个图像中的点组的功能。
6.根据权利要求1至4中任一项所述的用于检测具有飞桁的飞行中途空中加油系统的加油管末端和容器口的系统，其特征在于，所述飞桁加油接触操作通过下面详述的额外部件来执行：
DOE型摄像机，其检测在由工作场景的不同物体反射时到达图像传感器的光子，其中所述DOE摄像机包括其电子装置、图像传感器、聚焦透镜和窄带通滤波器B2，其中所述窄带通滤波器B2以由激光器L2发射的相干光的波长来调谐；
激光器L2，所述激光器L2配备有DOE衍射透镜，在所述DOE衍射透镜上刻有一定的图案，在光线通过所述DOE透镜时所述图案投射到周围环境中；其中所述DOE型摄像机是所述3D摄像机中的一个或者与所述3D摄像机中的一个相一致。
7.根据权利要求6所述的用于检测具有飞桁的飞行中途空中加油系统的加油管末端和容器口的系统，其特征在于，所述DOE型摄像独立于所述3D摄像机，因此所述系统有共计三个摄像机。
8.根据权利要求1至4中任一项所述的用于检测加油管末端和容器口的系统，其中，所述系统具有如下所述的额外部件：
TOF或飞行时间型摄像机，所述TOF或飞行时间型摄像机包括电子装置、透镜和窄带通滤波器B1，所述窄带通滤波器B1用于消除除用于激发场景的光之外的光线；
激光器L1，所述激光器L1通过摄像机与光源同步，所述激光器具有例如准直器的辅助元件以及用于扩展所生成的光的透镜，其中所述TOF型摄像机是所述3D摄像机中的一个或者与所述3D摄像机中的一个相一致。
9.根据权利要求8所述的用于检测具有飞桁的飞行中途空中加油系统的加油管末端和容器口的系统，其特征在于，所述TOF型摄像机独立于所述3D摄像机，由此该系统包括总计三个摄像机。
10.根据权利要求6到8所述的用于检测具有飞桁的飞行中途空中加油系统的加油管末端和容器口的系统，其特征在于，所述系统包括所述DOE型摄像机和所述TOF型摄像以及它们相应的激光器。
11.根据权利要求10所述的用于检测具有飞桁的飞行中途空中加油系统的加油管末端和容器口的系统，其特征在于，所述DOE型摄像机和所述TOF型摄像机都独立于所述3D摄像机，因此所述系统具有总共四个摄像机。
12.根据权利要求10或11中任一项所述的用于检测加油管末端和容器口的系统，其特征在于，所述DOE型摄像机具有波长λ2的第一激光器L2-我们已经向所述第一激光器L2添加了生成结构光图案的衍射透镜，并且由于所述TOF型摄像机具有波长λ1的第二激光器L1，其中所述波长λ1的第二激光器L1与所述TOF型摄像机的窄带通滤波器B1的中心波长相同，因此所述系统具有两个激光器。
13.根据前述权利要求所述的用于检测具有飞桁的飞行中途空中加油系统的加油管末端和容器口的系统，其特征在于，所述系统的任意摄像机都具有可变的电子控制件(19)。
14.一种用于根据前述权利要求所述的系统来为飞行中途空中加油系统建立自动接触的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
通过3D摄像机来确定从牢固地连接到所述飞桁喷嘴末端的LED发射器的每个光点的位置；
基于下面几组元件中的至少一组来获得对应于所述飞桁和所述飞桁末端以及所述接收燃料的飞行器的至少一个点云：
a)由DOE型摄像机加上激光器和其他辅助元件形成的一组元件，其中所述激光器通过光线穿过的结构性衍射透镜来生成光图案，该图案的组成成分可以通过以所述激光器的波长调谐的窄带通滤波器的帮助来确认，进行所述调谐将消除具有其他不同波长的光线，同样地，以某种节奏连接/断开也将帮助我们区分激光与其他不同源的光线，并使用互相关技术和数字滤波来获取在我们场景中元件反射的像素，结果是一组2D点，使用这组2D点通过简单的三角测量技术和三角学并且考虑从所述激光器到所述DOE型摄像机的距离，我们可以获得从所述摄像机到这组点的距离，在计算这些距离时，每帧的结果因此是对应于属于我们场景的点的一组3D坐标{(xi，yi，zi)}，这些点反射了来自激光器的光子；
b)由TOF型摄像机、激光器和其他辅助元件形成的一组元件，所述激光器提供一组具有某个波长的光脉冲，触发该激光器连接的电路与管理TOF型摄像机拍摄和采集帧的电路相同，考虑光的速度和接收在所述TOF型摄像机的传感器中生成的脉冲所花费的时间，我们可以获得与反射所发出的光的场景的点的距离，为了便于执行这项工作，将以激光波长为中心的窄带通滤波器放置在所述TOF型摄像机之前，在每个帧时间内，所述TOF型摄像机提供了点云N＝{(xi，yi，zi)}，该点云对应于我们场景中反射由激光器生成的光线的点的距离；
c)两个所述3D摄像机形成的一组元件，其通过使用两个图像中的重要点能够确认两个摄像机的点云，并且从每个点的(每个照相机的)两个位置开始且使用三角测量技术和三角学来获得关于参考系RC(例如，以其中一个摄像机的传感器为中心)的距离；
-通过电子处理系统P利用获得的点云来执行以下两个功能中的一个：
a)将该组点作为输入引入到先前训练过的人工神经网络来获得输出，所述输出对应于容器口中心的三个坐标、与封闭所述喷嘴的表面正交的向量的三个坐标、所述加油管喷嘴的三个坐标以及与所述喷嘴的闭合面正交的向量的三个坐标；
b)将该组点与被存储在相应数据库中的飞桁和接收燃料的飞行器的表面的3D图像进行比较，直到实现它们的匹配，即直到我们发现获得的云的接收器的真实点与存储的飞行器和飞桁的3D模型的点一致；在该点，并且基于3D接收燃料的飞行器模型，除了垂直于所述喷嘴的闭合面的向量之外，我们还可以获得容器口和加油管喷嘴的确切位置，并且将它们相对于同一坐标中心RC再次布置在我们的场景中；
-用所有上述方法获得的所有结果来执行数据合并，以便获得两个兴趣点的最佳位置以及封闭两个管道的表面的垂直向量，随着时间的推移每一帧都是如此；
-计算找到的兴趣点的相对速度和加速度。
15.一种用于根据权利要求14所述的系统来在用飞桁进行飞行中途空中加油时建立自动接触的方法，其特征在于，将由S3D、SDOE和STOF子系统获得的点云以在所述权利要求中指示的两个过程来用于混合计算-即本发明将联合使用神经网络并且将所述点云与3D模型进行比较以便获得有益的位置和向量。
16.一种用于根据权利要求14到15中任一项所述的方法通过检测加油管末端来在进行飞行中途空中加油时建立自动接触的方法，其特征在于，所述光发射器是LED或者激光型光发射器并且呈准球体，其中
-由这些准球体发射的光在所有发射方向上是均匀的，并且允许所述3D摄像机“看见它们”并且从而确定这些球体中的每个相对于所述RC的位置；
-所述光发射器将以某些图案交替地闪烁，且与所述3D摄像机同步并且相对于其他光发射器被暂时滤波；
-为了便于一个摄像机或另一个摄像机或者两者能够看见，光发射器是双色调谐的-交替地用一种“颜色”或用另一种“颜色”并且发射两种“颜色”。
用于检测加油管末端和容器口、飞行时用飞桁进行渐进式自
动化空中加油的系统以及加油方法
技术领域
背景技术
发明内容
·II.由附接到飞行器的外表面-优选地在机身末端的盒形成的C元件，并且所述C元件容纳以下三个子系统：
·1.3D视觉子系统，不失一般性地，所述3D视觉子系统通过左侧摄像机和另一个右侧摄像机形成，所述左侧摄像机和右侧摄像机生成工作场景的3D视图(我们将其称之为3D子系统：S3D)。该S3D子系统以及其电子装置一起控制BD发射器的交替连接并且能够通过处理两个图像来获得所述发光BD元件的空间位置。另外，通过基于分段的图像处理，获得接收燃料的飞行器的容器的位置。
·2.称为STOF的子系统-所述STOF包括TOF(飞行时间)型摄像机，所述摄像机的特殊之处在于它测量在我们的工作场景的不同物体上生成和反射的光脉冲从它离开工作场景的脉冲发生器到它到达所使用的图像传感器的每个像素所用的时间。所述STOF子系统还具有电子装置、具有漫射器的激光器、透镜和窄带通滤波器F1以便消除除用于激发场景的光之外的光线。在此，所述电子装置具有计算由激光发射器L1输出的光子的往返时间、形成该子系统的一部分以及从飞行器周围的物体反弹返回到每个摄像机像素的主要功能。这些电子装置将同样负责发射激光脉冲。显然，激光器L1的波长λ1与TOF摄像机的滤波器F1的中心波长相同。
·3.我们称之为SDOE的子系统，其包括摄像机，该摄像机在到达其传感器之前具有窄带通滤波器(20)，该滤波器(20)仅允许那些非常接近由也属于该子系统的激光器L2生成的波长的那些波长(λ2)。在本文件中，我们将所述摄像机因为其追求的目标而称之为DOE型摄像机。它的任务是检测已知图案的光点，所述已知图案在来自激光器L2的光线穿过被刻有所述图案的DOE(衍射光学元件)透镜时被反射在我们的场景中。该SDOE子系统的摄像机包括其电子装置、图像传感器、透镜和窄带通滤波器F2。如前所述，滤波器被调谐适应作为激光器L2发射波长的中心波长的波长λ2。摄像机电子装置能够检测我们周围物体上的前述光图案，并基于此通过三角测量和三角学来确定其构成点的相对距离。
·III.我们将称为P的处理元件，该元件具有两部分：一个部分包括处理器的组合，该处理器组合包括按顺序执行指令的传统型处理器(如多核处理器或FPGA(现场可编程门阵列)和GPU(图形处理器单元))以及基于具有学习和并行处理能力的神经网络的其他处理器。此外，元件P包括通信子系统，所述通信子系统与构成本发明的其他子系统通信。P元件的功能一方面包括获得接收器的位置并且另一方面包括从由S3D、STOF和SDOE子系统提供的信息获取飞桁的位置。除了其他结果，该元件P获得附属于接收燃料的飞行器的容器和部件的点云。通过得知该点云并将其与存储在数据库中的要接触的可能飞行器的3D模型的信息相比较，接收器的3D模型可以放置在虚拟空间中并且基于此来获得其容器的确切位置。
所述点云也通过在先训练过的神经网络制成，以便最终再次(冗余地)获得容器的位置。它将与点云数据和飞桁的3D模型一样。由元件P执行的另一功能是确定加油管喷嘴的BD元件的发射器的位置以便获得其末端的位置。元件P计算前面提到的所有重要的点和向量。所述元件P还将调整透镜或传感器的大小并且消除透镜或传感器本身的像差。在整个系统正常运行之前必须进行在先校准。元件P的部件可以集中在单个位置或与本发明的其他子系统一起分布在多个部分中。
具体实施方式
电子装置，所述电子装置用于消除像差和坏点、BD元件和容器的LED的坐标(x，y)的计算和图像改善，此外，在该同一专利的更完整的实施方式中，C可以容纳以下任何子系统：
2第二子系统，其包含TOF(飞行时间)型摄像机，所述摄像机的特殊之处在于它测量在我们的工作场景的各种物体上生成和反射的光脉冲的时间，从所述工作场景由脉冲发生器输出所述脉冲，直到所述脉冲到达所使用的图像传感器的每个像素。我们称之为STOF的这个子系统具有电子装置、聚焦透镜和窄带通滤波器B1以便消除除用于激发场景的光之外的光线。在此，电子装置具有计算由激光发射器L1输出的光子的往返时间并且从飞行器周围的物体反弹返回到摄像机的功能。这些电子装置将同样负责发射L1的光脉冲。这些计算将针对TOF摄像机的传感器的每个像素或点进行。显然，L1的光的波长λ1与STOF子系统(12)的摄像机的滤波器B1的中心波长相同。该激光器将伴随有生成的光线扩展透镜以照亮整个工作场景，然而在具体实施方式中该透镜可以是仅向我们的工作场景的某些点发射光的衍射透镜。其结果是与TOF传感器的像素点数量相同的点云，所述TOF传感器的像素给出了从光发射器到聚焦在相应像素上的场景的具体点的距离。
3我们称之为SDOE(10)的第三子系统，其包括配备有电子元件和光学元件的摄像机，其中所述光学元件包括窄带通滤波器-其波长与激光发射的波长重合。该激光器还配备有包括DOE(衍射光学元件)的透镜。当激光发射穿过DOE透镜时光被衍射时，形成之前刻在所述透镜上的具体图案。该SDOE子系统的使命首先是用摄像机(我们称之为DOE型摄像机)检测被反射在场景中的光点并且根据生成的结构化照明产生光线。波长λ2的激光器L2在受控阶段连接和断开，以便于检测由所生成的图案照亮的点。DOE摄像机包括其电子装置、图像传感器、透镜以及λ2调谐的窄带通滤波器B2。一旦检测到这些点，电子装置将确定摄像机像素中照亮和接收的点的相对距离，作为该子系统任务的第二部分。这是通过三角测量法进行的，以便测量根据距离产生的位移并且知道激光器与使用的摄像机之间的间隔。如前所述，L2的光的波长λ2与STOE子系统摄像机的滤波器B2的中心波长相同。因此，结果是在我们的结构化照明器反射时传感器中检测到的点云相对应的点云。
与封闭加油管喷嘴的表面正交的规范化四元数＝VO1；
分布在容器口末端的点P2的位置矢量＝OP2；
与封闭容器口的表面正交的规范化四元数＝VO2；
P1和P2之间的相对速度的矢量＝VR；
P1和P2之间的相对加速度的矢量＝AR；
由这些发射器发出的光在发射方向上是均匀的并且允许3D摄像机“看见它们”，从而确定每个发射器相对于RC的位置。为了便于这项工作，所述发射器能够以某些图案交替地闪烁并且与3D摄像机同步，并相对于其他LED被暂时滤波。这避免了发射器之间不必要的重叠并且便于使用互相关技术进行检测以便消除与其他光点混淆。也可以通过交替和同步连接发射器来消除反射。这种同步可以使检测所需的能量最小化。使用以发射器的光的波长调谐的滤波器还能够提高信噪比，从而再次便于所述检测。一旦检测到至少三个发射器，就通过基于三角测量的简单代数计算来获得加油管末端点的位置。这是可能的，因为我们知道摄像机之间的距离、取向和其焦距。以此方式，我们可以计算那些发射器相对于参考中心(RC)的空间坐标。此外，三个合适点的坐标将为我们提供喷嘴中心位置的准确定位。这是用亚中心精度进行的。此外，还获得垂直于封闭“喷嘴”(4)的表面的矢量。这提供了与包含在C元件中的RC相对应的飞桁末端的第一信息源。
为了便于被一个摄像机或另一个摄像机或者两者看见，光发射器可以具有不同颜色-交替地具有一种“颜色”或另一种“颜色”或者发射两种“颜色”。
光发射器是LED或激光类型的并且包括准球体组成，其中
-由这些准球体发出的光在所有发射方向上是均匀的并且允许3D摄像机“看见它们”并因此确定这些球体中的每个相对于RC的位置。
-光发射器将以某些图案交替地闪烁，且与3D摄像机同步，并且并相对于其他光发射器被暂时滤波。
-为了便于被一个摄像机或另一个摄像机或者两者看见，光发射器是双色调谐的-交替地用一种“颜色”或用另一种“颜色”或者发射两种“颜色”。
-通过识别两个摄像机中的具体点来获取第一点云。飞桁末端的图像和位于其下方的接收燃料的飞行器的图像受到包括分割和记录的处理，以便在任何给定时间确认来自两个摄像机的两个帧中的相同点。根据它们在至少两个摄像机中的位置并且通过类似于前一部分中用于检测光发射器的三角测量方法，获得所有S3D摄像机中确认的所有点的坐标。这组坐标正是我们意欲实现的相对于C的点云。应该指出的是，获得了两个连接点的子云：一个对应于飞桁末端并且另一个对应于接收燃料的飞行器。
-获得也对应于飞桁末端并且对应于接收燃料的飞行器-即STOF子系统、L1以及其他辅助部件的第二点云。激光器L1提供一组波长为λ1的光脉冲。触发此激光器连接的电路与管理STOF中包含的TOF型摄像机拍摄和采集帧的电路相同。考虑光的速度和接收在所述TOF型摄像机的传感器的每个像素中生成的脉冲所花费的时间，可以获得从反射接收到的光的场景的点的距离。为了便于这项工作，将一个以λ1为中心的窄带通B1放置在TOF型摄像机上。
此外，相移技术用于精确地确定由L1发出的脉冲返回到传感器的时刻。这是针对场景中的每个点执行的，所述点在TOF摄像机中的传感器的每个像素中都会收到。由此获得具有与所使用的传感器的分辨率相同数量的点的新云。TOF型摄像机为每个帧时间提供新的点云。
-基于其提供的信息，以与前述非常类似的方式获得也对应于飞桁末端和接收燃料的飞行器的第三点云，由DOE型摄像机加上激光L2和其他辅助部件形成SDOE子系统。激光器L2通过衍射透镜生成结构化的光图案(取决于如何控制其他激光透镜，该图案可以是固定的或可变的)，由此一旦光线充分地校准就穿过衍射透镜。如果被环境反射时我们能够“看见”由激光器发射的光线，就可以确认这种图案的元件。为了实现这一点，我们在SDOE摄像机前使用新的窄带通滤波器B2，所述新的窄带通滤波器用L2进行调谐并且因此将消除其他波长的光线。此外，以某个节奏连接/断开也有助于我们区分激光相对于来自不同源的其他光线-该光线不会以相同的方式闪烁。通过使用互相关技术，我们将获得反射到我们场景的物体上的像素，并且我们将基于像素的相对强度来确定哪些像素对应于图案的某些点。因此，我们再次通过三角测量技术和三角学并且考虑到我们知道激光L2到SDOE摄像机的距离以及两者的角度，获得一组图案，所述的一组图案将使我们能够获得从SDOE摄像机到这组点中每个点的距离。简而言之，我们将具有属于我们的场景中每个帧的对象的一组坐标(xi，yi，zi)。因此，我们再次获得类似于通过STOF摄像机但以不同方式获得的点云。
-下一步是，或者针对每个帧合并点云信息来获得最佳初始点云，或者将P可以执行的处理方法之一(将在后面解释)用于每个点云来合并所获得的结果并且实现兴趣点和向量的位置的最佳和最可靠解决方案。正如前面提到的，随着时间的推移每一帧都是如此。除了所示的正交规范化四元数之外，相对速度和加速度的计算仅是几乎不需要处理源的代数问题。我们可以在P中对通过融入本发明的不同元件获得的点云进行的处理包括：
-让它们通过人造神经网络，所述人造神经网络被训练成提供两个兴趣点相对于我们参考中心RC的位置坐标和正交向量的坐标来作为输出。
-将它们与接收器和飞桁的3D模型中的一个进行比较，以便确定所述接收器的加油口与所述加油管喷嘴末端(4)两者(一旦两者分开)的中心的位置。所述点相对于我们的参考中心RC定位。当获得飞桁末端的位置时由BD元件提供的高度确定性允许我们消除与其对应的点云的部分并且保持专门对应于接收燃料的飞行器的子云。
-在传统处理器的情况下，如果在点云与存储的3D模型之中的一个之间进行比较，P元件通过的步骤如下：
-1.为了找到点云与3D模型之间的重合，将通过前述任何方法接收的点云与将被提供燃料的飞行器模型的3D表示以及飞桁的3D表示进行比较，从而确定相对于坐标RC中心的确切空间位置。
-2.在确定空间位置时，飞行器的虚拟模型被置于其理论空间位置处。这使我们可以在真实图像上看见3D模型的表面。
-3.在将3D模型布置在我们的工作场景中时，容器口的位置和其他重要数据是已知的。
这就能够将这些兴趣点相对于坐标RC的中心布置在它们的空间位置。在测试阶段，这使得观察容器的真实位置与3D模型预测的位置之间的差异成为可能并且特别有益，因为它以明显的方式显示了所述阶段中可能存在的任何错误。
-2.一旦经过训练，在识别阶段，可能会给神经网络提供新的点云，所述神经网络将以网络认为最有可能的经训练的兴趣点来响应新的点云。
-3.监督由神经网络发出的数据以避免不一致。
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