在风洞中对飞机进行自由落体测试时，采用自校正相机外参技术实现高精度的姿态测量

《Optics & Laser Technology》：High-precision attitude measurement of free-drop testing of aircraft in wind tunnel with self-correcting camera extrinsic

弹射模型姿态角在风洞测试中存在振动和视野限制问题，本文提出基于相机参数自标定的视觉测量方法，结合全局点云匹配算法和动态坐标校正，实现高精度（静态0.01°，动态0.1°）姿态测量，并通过风洞实验验证其优于Langley和ETW-SPT系统的性能。

　　在风洞测试中，自由飞行模型的姿态指的是其在空间中方向的变化，通常通过基于目标的视频测量技术进行捕捉。目前的测量方法往往受限于有限的视野范围和显著的振动，导致在大型风洞环境中的测量精度下降。为了解决这些挑战，本文提出了一种基于相机外参自校准的高精度姿态测量方法，以确保在强振动条件下实现准确的姿态测量，并提高运动校正的稳定性和可靠性。此外，还引入了一种全局点云匹配方法，用于三维坐标重建，使在快速旋转或气流扰动导致标记点被遮挡时仍能实现稳健的姿态跟踪。实验验证表明，该方法在高精度双轴转台测试中实现了姿态测量精度在0.01°以内，在自由喷气风洞测试中，整体姿态误差保持在0.1°以下。这些结果表明其精度可与美国兰利研究中心和欧洲ETW-SPT系统等技术相当。本文提出的框架为风洞应用中自由飞行模型的姿态测量提供了一种稳健且高精度的视频测量解决方案。

风洞测试是航空航天飞行器设计的重要基石。自由落体模型测试方法被用于研究高性能飞机的飞行动力学，使用缩比模型进行模拟。作为一种无支撑的测试方法，它能够更精确地模拟实际分离特性，这对于提升飞机设计和飞行控制系统至关重要。然而，一个主要挑战是如何确保在分离过程中储存部件的稳定性。高速气流中姿态的变化可能导致碰撞，造成严重的安全风险。在2.4米×2.4米的自由喷气风洞中，对自由飞行模型姿态测量提出了更加严格的要求，因此亟需解决这一问题。

当前风洞实验中，自由落体模型姿态计算的方法主要分为两类。第一类是接触式测量方法，它通过在模型内部嵌入传感器，基于传感器与模型姿态之间的关系测量姿态角。常见的方法包括使用惯性测量单元（IMU）如陀螺仪、加速度计和磁力计等。第二类是非接触式测量方法，它通过视觉测量系统，基于模型刚体上多个标记点的坐标变化来测量姿态角。典型的方法包括Optotrak测量系统和视频测量方法等。

目前，IMU系统如陀螺仪和加速度计，以及基于多传感器数据融合的微机电系统（MEMS）被广泛用于测量飞机的姿态角。Tan使用了一个包含三个加速度计和一个陀螺仪的惯性技术系统架构，在无风条件下实现了攻角测量精度优于0.006°，在有风条件下则达到0.12°。为了提高姿态测量的精度，Wang及其团队使用了基于MEMS惯性测量单元的最小二乘四元数校准方法和六点校准程序。Song和Jiang使用卡尔曼滤波算法融合陀螺仪、加速度计和磁力计的测量数据。实验验证显示，在有风条件下，姿态角的测量精度，包括攻角、侧滑角和滚转角，均小于1°。目前，接触式测量方法因其成熟的技术和高精度而被广泛采用，但姿态传感器作为惯性敏感组件存在一定的局限性。加速度计虽然没有累积误差，但稳定性较差；而陀螺仪虽然具有较强的稳定性，却容易产生累积误差。因此，在高速振动环境中，这些传感器的测量精度受到限制。

作为一种非接触式、高精度的姿态测量方法，视觉测量技术受到全球研究人员的广泛关注。此外，Chen等人提出了一种基于捆绑调整的系统校准方法，以解决在强振动条件下测量反冲蒸汽锤的冲量速度问题。研究人员对使用视觉测量技术在风洞中测量模型姿态角进行了深入研究。他们开始研究较早，技术已相对成熟。其中，加拿大NDI公司的Optotrak光学测量系统是最先进且广泛应用的商业产品之一。该系统使用三个正交线性阵列相机，跟踪模型表面的自发光标记点，以确定模型姿态的变化。它已被应用于美国兰利研究中心的风洞、NASA的亚音速风洞以及荷兰DNW风洞组织的低速风洞。此外，根据公开信息，美国兰利研究中心使用立体视觉测量技术进行风洞模型姿态角测量，精度优于0.1°。法国国家航空航天研究中心也采用立体视觉测量技术进行风洞模型姿态角测量，精度优于0.03°。

然而，上述研究结果均是在实验室模拟的风洞环境中获得的，无法复现高速风洞中的风力、压力和振动条件。因此，目前在真实高速风洞环境中存在诸多挑战：大视野相机的校准精度较低，难以建立正确的气流坐标系，高速气流导致相机外参变化，从而降低视觉重建的精度，以及姿态角测量的精度有限。这些问题共同导致了当前缺乏一种可靠且高精度的模型姿态计算方法。

鉴于上述研究中的诸多挑战和不足，本文致力于探索和开发一种新型且具有突破性的视觉测量解决方案。在复杂风洞环境中实现高精度的飞行器姿态测量存在诸多挑战，包括大视野相机的校准、快速建立风洞坐标系、补偿高速气流对相机外参的即时影响，以及准确确定飞行器姿态。因此，本文将从多个维度出发，努力构建一种保持高精度同时具备强鲁棒性的视觉测量系统。该系统将为风洞测试中飞行器姿态测量提供更加可靠和精确的数据支持。

为了提高大视野相机的校准精度，本文采用了一种自建的十字标尺和摄影测量技术相结合的快速构建风洞坐标系的方法。通过这种方法，大视野相机的校准精度显著提高，超越了传统的张正友校准方法。通过将释放的自由落体模型上的标记点与支撑装置协调，实现了风洞气流坐标系的精确和快速构建，解决了构建难题，提高了实验效率和数据精度。

为了解决高速气流导致相机外参变化带来的视觉重建精度下降问题，本文在风洞背景区域附加了全局点，并使用绝对方位算法更新相机外参。这有助于提高三维坐标和姿态计算的精度。

为了解决自由落体模型姿态计算的困难，本文采用视觉测量方法，对模型表面标记点的三维坐标进行重建，并将其与参考状态对齐。然后使用本文提出的姿态计算算法来计算自由落体模型的姿态角。

针对现有方法在大尺度风洞环境中存在的视野限制和振动敏感等问题，本文提出了一种基于相机外参自校准的高精度姿态测量方法。该方法确保在强振动条件下实现准确的姿态测量，并增强运动校正的稳定性和可靠性。此外，还提出了一种全局点云匹配策略，用于三维坐标重建，使在快速旋转或气流扰动导致标记点被遮挡时仍能实现稳健的姿态跟踪。

在风洞测试中，高速气流会导致相机产生显著的振动，从而改变其外参。如果仍然使用测试前校准的外参进行模型表面标记点的重建，会显著降低三维点云重建的精度，进而导致姿态计算结果的准确性下降。然而，由于模型舱与风洞的结构是刚性连接的，且相机固定于风洞侧壁，因此可以利用这一特性，提出一种基于绝对方位的相机外参动态自校正方法。

本文提出的自校正方法通过使用风洞壁上的全局参考点，结合绝对方位算法，实现了相机外参的动态更新。这使得在风洞运行过程中，能够持续校正由于高速气流引起的相机振动。图6展示了所提出的校正算法的流程图。

在风洞测试中，使用视觉测量方法计算自由落体模型的姿态，需要至少三个非共线的对应点用于点云重建。由于双目视觉的测量范围有限，当模型姿态发生显著变化时，常常无法与初始点云重叠。因此，本文提出了一种结合摄影测量原理的有效解决方案。

在实验前，对模型表面的标记点进行多次摄影测量，以获取其在摄影测量坐标系中的三维点云。在实验的初始帧中，对模型表面标记点的三维点云进行重建，以确定其在气流坐标系中的坐标。通过使用奇异值分解（SVD）算法对点云进行对齐，可以获得自由落体模型在气流坐标系中的所有表面标记点的三维坐标。

在实验过程中，计算飞行器姿态角的第一步是重建模型表面在第t个状态下的三维点坐标。然后，使用SVD分解算法获得反映姿态变化的旋转矩阵和反映质心轨迹变化的平移矩阵。通过这种方式，可以获取模型在第t个状态下的坐标轴向量。

本文提出的方法在静态和动态测试中均得到了验证。在静态测试中，使用高精度双轴转台（型号JDZT240H）进行测试，轴向旋转精度为±5角秒，垂直度为±5角秒，角度测量精度为±3角秒，角度测量重复性为±2角秒。通过比较本文方法与传统传感器方法和视觉测量技术的误差，表明本文方法的误差显著低于传统方法，且在动态环境中也能保持较高的测量精度。

本文提出的视觉测量方法在风洞测试中表现出良好的应用前景。通过在风洞环境中对自由落体模型进行姿态测量，能够更精确地模拟实际飞行过程中的动态变化，为飞行器设计和控制系统的优化提供可靠的数据支持。此外，该方法在实际测试中展现出良好的鲁棒性，能够有效应对高速气流带来的振动干扰，确保姿态测量的稳定性。

总之，本文提出了一种基于相机外参自校正的高精度姿态测量方法，解决了大尺度风洞环境中姿态测量精度不足的问题。该方法结合了自建的十字标尺和摄影测量技术，实现了高精度的相机校准和快速建立风洞坐标系。通过使用全局参考点和绝对方位算法，动态校正相机外参，提高了三维坐标和姿态计算的精度。实验结果表明，该方法在高精度双轴转台测试中，姿态测量精度低于0.01°，在自由喷气风洞测试中，整体姿态误差保持在0.1°以下。这些结果证明了本文方法的精度和鲁棒性，为自由落体模型的姿态测量提供了可靠的技术支持。