基于生物偏振視覺的導航定向方法研究.pdf

1、仿生偏振光導航是一種基于地球自然屬性的新型自主導航方法，以生物高度敏感的偏振視覺為仿生基礎，以天空偏振光的規(guī)律性分布模式為導航依據(jù)，具有隱蔽性好，抗干擾能力強的特點，可作為現(xiàn)有導航技術的有利補充，為弱/無衛(wèi)星信號條件下處于陌生環(huán)境的導航載體提供航向及姿態(tài)信息，有效提升導航系統(tǒng)的精度及魯棒性，具有重要的科學意義與廣闊的應用前景。其研究涉及生物學、光學、大氣科學、神經(jīng)科學及信號與信息處理技術等多個領域，屬于多學科交叉綜合的新興課題，其中，如

2、何通過對天空偏振模式的檢測，獲取導航過程中需要的參考方向信息是需要解決的核心問題。
　　研究表明，生物利用其復眼DRA中大量小眼組成的陣列對天空偏振模式進行光學層面的整合后產(chǎn)生相應的神經(jīng)信號，繼而利用具有多層結構的偏振敏感神經(jīng)系統(tǒng)對感知到的偏振信息進行神經(jīng)層面的整合，經(jīng)過編碼、傳輸和解碼等過程，最終通過位于前腦橋中的柱狀羅盤神經(jīng)元對獲取的方向信息進行表示。然而，現(xiàn)有的相關仿生研究大多僅僅關注對生物復眼DRA中單個小眼感知偏振光機理

3、及視神經(jīng)葉中三類POL-神經(jīng)元對偏振信息映射機制的模擬，可見生物偏振光導航的研究與仿生偏振光導航的研究之間存在著一定程度的脫節(jié)。
　　本文圍繞仿生偏振光導航需要解決的核心問題，基于生物偏振視覺的原理，從模仿復眼DRA中小眼陣列與偏振敏感神經(jīng)系統(tǒng)對天空偏振信息的光學整合與神經(jīng)整合兩個方面入手，主要進行了以下四個方面的研究:
　　(1)針對作為信號源的天空偏振模式，通過建立奇異值模型、光強分布理論和顏色空間框架之間的橋梁，提出了

4、一種同時包含太陽高度角、太陽方位角、偏振中性點、大氣渾濁度及波長等多可控參量的解析模型，并通過復平面表征的方法實現(xiàn)了三維空間模式和二維平面模式之間的映射。與現(xiàn)有其他解析模型的對比表明，本模型的仿真結果更符合真實天空偏振光分布模式的特征及規(guī)律，與輻射傳輸計算軟件Libradtran的對比表明，本模型在能夠準確描述天空偏振模式主要特征的前提下，具有更高的仿真效率。
　　(2)針對現(xiàn)有仿生偏振光導航傳感器存在的測角歧義性問題，提出了一種

5、由三個偏振通道和一個非偏振通道組合的信號處理模型，其可以利用各光電轉換通道響應間的對比關系及天空中不同區(qū)域偏振度的強弱分布規(guī)律，將傳感器的角度測量輸出值域從[-π/4，π/4]擴展為[0，2π]。此外，為了避免各通道之間器件差異導致的誤差，采用四象限光電二極管及后端處理模塊分時復用的方式，設計并實現(xiàn)了基于該模型的傳感器樣機，并通過實測實驗對其進行了測試。
　　(3)針對Barta和Horváth對生物偏振光導航中“紫外悖論”問題在

6、理論上的解釋及現(xiàn)有可支撐該理論的實測數(shù)據(jù)不完備的現(xiàn)狀，利用仿生偏振光導航傳感器，在窄帶濾光片和寬光譜光電二極管的輔助下，從偏振度強弱、E-矢量方向測量精度及測角誤差的標準差等三個方面對其進行驗證，通過實驗中各波段偏振光對導航方向信息獲取有利程度的排序，闡述了生物選擇天空中紫外波段偏振光作為導航信息源的原因，拓展了Pomozi等人在可見光波段實驗中得到的結論，為Barta和Horváth“紫外悖論”在理論上的解釋提供了完整的實測數(shù)據(jù)支撐。

7、
　　(4)基于蟋蟀、蝗蟲、帝王蝶和果蠅等四種生物復眼DRA的相關研究，根據(jù)小眼陣列的分布形態(tài)、單個小眼的視覺特性和視野范圍以及整個DRA對應于天空偏振模式的空間區(qū)域屬性，建立了DRA-W和DRA-L等兩類DRA小眼陣列模型，用以模仿生物對自然偏振信息的光學整合過程;基于視神經(jīng)葉中調(diào)諧于3個偏振方向的POL-神經(jīng)元和前腦橋中16個柱狀羅盤神經(jīng)元的偏振敏感機理和層級結構，建立了POL-ANN模型，用以模仿生物對自然偏振信息的神經(jīng)整合

8、過程。通過兩者的結合，提出了一種利用天空偏振模式分布特征及規(guī)律獲取導航方向信息的信號處理方法，該方法魯棒性高，且符合生物偏振視覺處理信息的邏輯，在部分天空偏振信息缺失或傾斜的條件下，仍可提供較為準確的方向信息。同時，設計并實現(xiàn)了分振幅式全天域偏振模式采集裝置樣機，利用同時獲取的三幅圖像，重建任意指定偏振方向的天空模式，獲取DRA陣列模型中大量調(diào)諧于不同偏振方向小眼的原始光信息輸入，通過像素區(qū)塊劃分的方式還原各小眼的視野范圍，從而利用基于