确定飞行器的起落架组件的转向角的方法、飞行器和非暂时性计算机可读介质与流程

1.本公开涉及用于确定飞行器的起落架组件的转向角的方法和系统，特别是使用激光雷达(“光探测和测距”或“激光成像、探测和测距”，有时也称为三维激光扫描)进行确定。


背景技术：

2.已知使用传感器来确定起落架组件、特别地(但非排他地)前起落架的转向角。通常这是使用旋转可变差动变压器(rvdt)或线性可变差动变压器(lvdt)来完成的。还已知使用接近传感器来确定起落架组件的部件的位置，特别是确定起落架组件是否已经适当地展开或收回。还已知使用其它位置传感系统来确定起落架组件的部件的位置。2021年3月31日公布的gb 2587416 a(airbus operations有限公司)公开了使用包括激光雷达系统在内的各种传感系统来确定起落架组件的部件的位置。
3.然而，使用位置确定系统来确定起落架组件的转向角是未知的，也尚未被建议。此外，发明人执行的实验表明使用起落架的摄像机图像的常规计算机视觉技术在一些黑暗或明亮的条件下不能确定转向角，或者只能在一些限制下做出确定。(为避免疑问，这些实验不构成现有技术水平的一部分。)
4.本发明试图解决或减轻上述问题中的一些问题或全部问题。替代地和/或附加地，本发明试图提供用于确定飞行器的起落架组件的转向角的改进方法和系统。


技术实现要素：

5.根据第一方面，本发明提供了一种确定飞行器的起落架组件的转向角的方法，该方法包括以下步骤：
6.使用激光雷达系统扫描起落架组件以生成一组三维位置数据点，其中每个位置数据点包括一组三个正交的位置值；
7.通过将三维位置数据点中的每一者的位置值转换成一组图像属性值中的图像属性值而从该组三维位置数据点生成二维图像；
8.识别二维图像中每个位置数据点具有相同的图像属性值的区域的边界，其中该区域对应于起落架组件的部件；
9.从所识别的边界的形状和/或取向确定起落架组件的转向角。
10.通过将一个位置值转换成图像属性值而将三维激光雷达位置数据转换成二维图像，起落架组件的不同部件可以在二维图像中表示为享有相同的图像属性值的区域。然后可以使用标准成像技术识别与特定部件对应的区域的边界。然后可以从边界确定转向角，由于转向角改变时基础部件的移动，该边界将根据转向角具有不同的形状和/或取向。已经发现这种方法在允许确定前起落架的转向角方面是有效的，特别是在使用边界的取向的情况下。特别地，已经发现转向角可以在黑暗或明亮的条件下确定，而常规的计算机视觉技术已经发现不能做到这一点。
11.区域的边界可以被识别为轮廓，即连结沿边界的所有连续点的曲线，然后在该方法的后续步骤中使用该轮廓。可以通过遵循边界或通过任何其它合适的方法来找到轮廓。
12.可以识别具有边界/轮廓的多个区域。最大的所识别的区域可以用于确定起落架组件的转向角。
13.在二维图像中存在多个区域的情况下，可以使用最大的区域。已经发现这给出了最大的准确性。
14.位置数据点的三个正交的位置值可以是水平位置值、纵向位置值和深度位置值。在这种情况下，深度位置值可以指示沿着从激光雷达系统到起落架组件的线的位置。被转换的位置值可以是深度位置值。已经发现这在确定转向角时特别合适，因为深度位置值可以特别有效地用于滤波掉起落架组件的不相关部分和飞行器的其它部分。
15.起落架组件可以包括一个或更多个轮，并且激光雷达系统可以安装在起落架组件的一个或更多个轮上方。已经发现这特别适用于确定转向角。
16.用于位置数据点的图像属性值可以是颜色值。这允许使用常规的图像处理算法。
17.该组图像属性值中的每个图像属性值可以对应于被转换的位置值的范围，并且然后在被转换的位置值处于与图像属性值对应的被转换的位置值的范围内时将三维位置数据点的被转换的位置值转换成该组图像属性值中的图像属性值。这样可以将在相同位置范围内的位置值转换成相同的图像属性值。起落架组件可以包括扭矩连杆，并且该组图像属性值中的图像属性值可以具有被转换的位置值的范围，在起落架组件展开时起落架组件的扭矩连杆定位在该范围内。这样，与扭矩连杆对应的位置数据点都被转换成相同的图像属性值。已经发现使用扭矩连杆来确定转向角特别有效，因为扭矩连杆在转向期间与起落架组件的轮一起旋转，并且具有被激光雷达系统可靠地扫描的金属表面。起落架组件可以包括一个或更多个轮，并且该组图像属性值中的图像属性值可以具有被转换的位置值的范围，在起落架组件展开时起落架组件的一个或更多个轮定位在该范围内。然而，已经发现，由于轮的轮胎的橡胶表面以分散的方式反射光，因此通过激光雷达系统对轮的扫描可靠性较低。
18.激光雷达系统可以定位在飞行器中，使得激光雷达系统从上方扫描起落架组件。已经发现这特别适用于确定转向角。
19.该方法可以进一步包括：在从该组三维位置数据点生成二维图像的步骤之前的从该组三维位置数据点去除具有大于阈值的位置值的三维位置数据点的步骤。替代地和/或附加地，该方法可以进一步包括：在从该组三维位置数据点生成二维图像的步骤之前的从该组三维位置数据点去除具有小于阈值的被转换的位置值的三维位置数据点的步骤。例如，这允许忽略在起落架组件展开的区域之外的任何物体或期望考虑的起落架的特定部件、例如扭矩连杆的区域之外的任何物体。
20.可以通过确定用于边界的最佳拟合线来从所识别的边界的取向确定起落架组件的转向角。许多最佳拟合算法将是技术人员已知的或可以被调整，或者专门开发用于该方法的新算法。
21.起落架组件可以包括扭矩连杆，并且边界被识别的区域可以对应于起落架组件的扭矩连杆。如上所述，已经发现使用扭矩连杆来确定转向角是特别有效的。
22.起落架组件可以是前起落架组件。
23.根据第二方面，本发明提供了一种飞行器，该飞行器包括：
24.起落架组件；
25.激光雷达系统，该激光雷达系统布置成扫描起落架组件并且生成一组三维位置数据点，其中每个位置数据点包括一组三个正交的位置值；以及
26.计算机系统，该计算机系统布置成根据以上所述方法中的任一方法从该组三维位置数据点确定起落架组件的转向角。
27.这样的计算机系统可以包括处理器和存储器，并且可以是常规的计算机系统、专门设计成用于飞行器中的计算机系统、或任何其它合适的计算机系统。
28.起落架组件可以是前起落架组件。
29.根据第三方面，本发明提供了一种非暂时性计算机可读介质，包括用于确定飞行器的起落架组件的转向角的计算机可读程序代码，该飞行器包括：
30.起落架组件；以及
31.激光雷达系统，该激光雷达系统布置成扫描起落架组件并且生成一组三维位置数据点，其中每个位置数据点包括一组三个正交的位置值；
32.该计算机可读程序代码布置成当在飞行器的计算机系统中执行时使得计算机系统根据以上所述方法中的任一方法从该组三维位置数据点确定起落架组件的转向角。
33.当然将理解，关于本发明的一个方面描述的特征可以结合到本发明的其它方面中。例如，本发明的方法可以结合有参考本发明的设备描述的特征中的任何特征，以及本发明的设备可以结合有参考本发明的方法描述的特征中的任何特征。
附图说明
34.现在将仅参考所附示意性附图通过示例的方式描述本发明的实施方式，在附图中：
35.图1相应地示出了根据本发明的示例实施方式的包括系统的飞行器的前视立体图；
36.图2示出了飞行器的机身在前起落架的区域中的底部部分的侧视图；
37.图3示出了根据本发明的示例实施方式的确定飞行器的起落架组件的转向角的方法的流程图；
38.图4a从上方示出了处于第一位置的前起落架的摄像机图像；
39.图4b示出了表示通过激光雷达扫描仪获得的用于处于图4a中示出的位置的前起落架的位置数据点的彩色映射图像；
40.图5a示出了表示图4b的位置数据点的彩色映射图像，位置数据点滤波后以仅示出对应于前起落架的轮的那些位置数据点；
41.图5b示出了表示图5a的滤波后的位置数据点的彩色映射图像，其中突出显示了对应于前起落架的轮的区域的边界；
42.图6a从上方示出了处于第二位置的前起落架的摄像机图像；
43.图6b示出了表示通过激光雷达扫描仪获得的用于处于图6a中示出的位置的前起落架的位置数据点的彩色映射图像，位置数据点滤波后以仅示出对应于前起落架的扭矩连杆的那些位置数据点；
44.图6c示出了表示图5a的滤波后的位置数据点的彩色映射图像，其中突出显示了与前起落架的扭矩连杆对应的区域的边界；
45.图6d示出了表示图6c的滤波后的位置数据点的彩色映射图像，具有用于突出显示的边界的最佳拟合线；
46.图7a示出了表示图5a的滤波后的位置数据点的彩色映射图像，其中突出显示了与前起落架的扭矩连杆对应的区域的替代边界；
47.图7b示出了表示图7a的滤波后的位置数据点的彩色映射图像，具有用于突出显示的边界的替代最佳拟合形状；以及
48.图8是前起落架转向角和所确定的转向角随时间变化的曲线图。
具体实施方式
49.图1示出了根据本发明的实施方式的包括系统的飞行器1的前视图。飞行器包括机身8，其中机翼6a和6b安装在机身8的两侧。特别是从图1可以看出，安装在机身8的下侧的前起落架2处于展开构型。
50.图2示出了在前起落架2的区域中机身8的底部部分的侧视图。可以看出，前起落架2包括轮装置14，轮装置14包括安装在支柱12上的轮11。在机身8的下侧8a的前起落架2的右侧(从面向飞行器1的头部看)门13处于打开位置，使得前起落架2能够展开。前起落架2还包括未示出的相应的左侧门，左侧门也处于打开位置。
51.激光雷达扫描仪15安装在前起落架2空间的内侧，在右侧门13(和相应的左侧门)的高度上方，在前起落架2展开时大约直接在轮11上方。激光雷达扫描仪15在通过图2中箭头d标记的方向上进行扫描，即通常在朝向轮11的向下方向上进行扫描。然而，在其它实施方式中，激光雷达扫描仪可以定位在例如起落架系统的前部、后部或侧部内壁上，或定位在起落架的部件可以被激光雷达扫描仪扫描的任何其它位置。
52.现在参照图3的流程图描述使用激光雷达扫描仪15确定前起落架2的转向角的方法。
53.首先，激光雷达扫描仪15扫描以下区域：在该区域中前起落架2的轮11和支柱12展开。被扫描区域的摄像机图像在图4a中示出。除了轮11和支柱12之外，在图2中还可以看到前起落架2的扭矩连杆17。扭矩连杆17是在前起落架2的减震器的活塞和气缸之间的铰接连杆，该铰接连杆允许活塞自由地移入和移出气缸，但防止它们相对于彼此旋转。
54.该扫描生成了原始激光雷达帧52，即通过激光雷达扫描仪15获得的一组位置数据点。每个位置数据点包括三个正交位置值。每个位置数据点的位置值根据标准方法通过激光雷达扫描仪15基于其激光指向的方向和激光的光返回所花费的时间确定。
55.位置数据点的三个正交位置值是水平位置值、纵向位置值和深度位置值。激光雷达扫描仪15与前起落架2的中心线(也是飞行器1的中心线)对齐，使得水平位置值对应于在面向飞行器1的头部时所考虑的水平位置。纵向位置值对应于飞行器1的从头部到尾部的直线上的位置，因此“更高的”位置更靠近头部。深度位置值对应于距激光雷达扫描仪15的距离，因此“更深”的位置更低，即更远离飞行器1的顶部。
56.通过扫描前起落架2获得的一组位置数据点52在图4b中示出为彩色映射图像，在彩色映射图像上通过在水平轴线上的绘制点的位置指示位置数据点的水平位置值、通过在
纵向轴线上的绘制点的位置指示纵向位置值、以及深度位置值已转换为绘制点的颜色值。可以看出，存在与轮11的图像块对应的位置数据点的子集11’，这些位置数据点基于它们的深度位置值是黄色的。此外，存在与扭矩连杆17对应的位置数据点的子集17’，这些位置数据点基于它们的深度位置值是绿色的。由于轮11和扭矩连杆17处于深度方向上不同的位置范围内，因此可以基于深度位置值容易地为它们分配不同的颜色。
57.在一组位置数据点52中还存在通常与前起落架2或飞行器1的其它部分对应的位置数据点的各种其它子集，这些位置数据点由于它们的深度位置值而具有各种不同的颜色。
58.一旦从激光雷达扫描仪15获得了一组位置数据点52，则使用阈值53从该组位置数据点去除异常值(步骤51)。阈值53限定了用于每个位置数据点的深度位置值的最大值和最小值，其中具有的深度位置值在阈值53之外的位置数据点被从该组位置数据点去除。位置数据点的去除给出了滤波后的激光雷达帧，即滤波后的一组位置数据点，如图5a中同样作为彩色映射图像示出的。可以看出，在该示例中，阈值53已被选择成使得仅保留与轮11的图像块对应的位置数据点的子集11’(加上与在相同深度位置值范围内的其它部件相关的少量其它位置数据点)。将理解的是，这可以通过选择与轮11的最接近激光雷达扫描仪15的任何部分对应的深度位置值作为最小阈值并且选择与轮11的距激光雷达扫描仪15最远的任何期望的部分对应的深度位置值作为最大阈值来完成。
59.将理解的是，阈值也可以应用于水平位置值和/或纵向位置值。此外，特别地但非排他地，在激光雷达扫描仪相对于起落架安装在不同位置的情况下，例如安装到起落架的侧面，可以使用仅使用水平位置值和/或纵向位置值的阈值。最后，阈值可以基于正交位置值的组合。
60.被激光雷达扫描仪15扫描的区域的摄像机图像在图6a中示出，其中前起落架2的转向角已经改变，使得扭矩连杆17由于没有被支柱12遮挡太多而更加可见。对应的滤波后的一组位置数据点在图6b中同样作为彩色映射图像示出。可以看出，在该示例中，阈值53已被选择成使得仅保留与扭矩连杆17对应的位置数据点的子集17’和17a’(同样加上与在相同深度位置值范围内的其它部件相关的少量其它位置数据点)。
61.虽然在上述实施方式中，进行滤波以给出滤波后的一组位置数据点，滤波后的该组位置数据点包括：仅保留与轮11的图像块对应的位置数据点的子集11’、或使得仅保留与扭矩连杆17对应的位置数据点的子集17’和17a’，而在其它实施方式中，可以进行滤波以给出滤波后的一组位置数据点，在滤波后的该组位置数据点中，位置数据点的两种子集都保留和/或保留位置数据点的其它子集。
62.上述步骤导致位置数据点的子集54包括与轮11的图像块对应的位置数据点的子集11’，和/或与扭矩连杆17对应的位置数据点的子集17’和17a’。在下一步骤之前，位置数据点的子集54被转换为黑色和白色，即去除了基于深度位置值分配给位置数据点的颜色值。为了清楚起见，颜色仍在接下来的图中示出，并且在其它实施方式中，可以在颜色值仍然存在的情况下对位置数据点的子集54执行以下步骤。
63.接下来，将轮廓算法应用于滤波后的该组位置数据点，以找到滤波后的该组位置数据点中的所有轮廓。轮廓是连结沿特定颜色的区域的边界的所有连续点的曲线，因此轮廓有效地标识出边界。许多合适的轮廓寻找算法将是技术人员已知的。如果轮廓低于期望
的面积阈值，则将其丢弃。
64.用于与轮11的图像块对应的位置数据点的子集11’的轮廓11”在图5b中示出。用于与扭矩连杆17对应的位置数据点的子集17’和17a’的轮廓17”在图6c中示出。可以看出，与扭矩连杆17对应的位置数据点的子集17’和17a’实际上包括连结的位置数据点的第一较大子集17’，以及连结的位置数据点的第二和第三较小子集17a’。因此，仅通过连结的位置数据点的子集17’的边界形成轮廓17”。然而，位置数据点的第二和第三较小的连结子集17a’将各自具有它们自己的轮廓，尽管可能由于低于期望的面积阈值而将它们丢弃。在其它实施方式中，可以使用轮廓寻找算法，该轮廓寻找算法给出如图7a中示出的用于连结的位置数据点的第一较大子集17’以及连结的位置数据点的第二和第三较小子集17a’中的所有子集的轮廓18。例如，这可以通过增加边界上两点之间的距离以便轮廓查找算法认为它们是连接的来完成。
65.然后从已经找到的轮廓中识别最大轮廓57，即具有最大面积的轮廓(步骤56)。在本实施方式中，最大轮廓57是用于与扭矩连杆17的一部分对应的连结的位置数据点的子集17’的轮廓17”。已经发现使用最大轮廓给出了最准确的结果，因此可以基于轮廓的尺寸优先选择轮廓17”而不是轮廓11”。然而，已经发现，与扭矩连杆由于其金属表面而被很好地检测到相比，由于轮胎的橡胶表面以分散的方式反射光，因此通过激光雷达系统对轮的扫描可靠性较低。为此，在上面论述的滤波步骤51中可以仅保留与扭矩连杆17对应的位置数据点，而丢弃与轮11对应的位置数据点。
66.然后使用最佳拟合算法将线59拟合至最大轮廓(步骤58)。技术人员将已知各种合适的最佳拟合算法。在其它实施方式中，其它形状可以拟合至最大轮廓57，例如三角形、在图7b中示出的矩形19、或任何其它合适的形状。然而，已经发现：线给出了最准确的结果。
67.最后，转向角61由线59(或其它形状)确定。因为激光雷达扫描仪15与前起落架2的中心线对齐，所以y轴线可以作为参考线，从而允许由线59的角度计算转向角61。图8是示出了当实际的前起落架转向角100随时间变化时实际的前起落架转向角100、所确定的转向角101和所确定的转向角101的趋势线103的变化的曲线图。
68.尽管已经参照特定实施方式对本发明进行了描述和说明，但是本领域中的普通技术人员将理解的是，本发明将其本身引向未在本文中具体说明的许多不同变型。
69.特别地，尽管已经参照前起落架描述了上述实施方式，但是将理解的是，本发明同样适用于其它可转向起落架，比如可转向主起落架、以及以与上面所述不同的方式操作的和/或包括与上面所述不同的部件的前起落架或其它起落架。(例如具有以不同方式操作的不同轮组件或不包括轮的可转向起落架。)
70.尽管在上述实施方式中深度位置值已经转换成颜色值，但是可以使用另一图像属性值，包括仅用于该方法的自定义属性值。还将理解的是，所使用的颜色值可以包括黑色、白色和/或灰色或不同亮度的单色或仅由黑色、白色和/或灰色或不同亮度的单色组成。
71.尽管在上述实施方式中已经描述了使用已知的最佳拟合算法来从边界确定转向角，但是可以使用已知的或另外的任何其它合适的算法。给出仅一个例子，可以开发一种算法，该算法使用机器学习技术、使用转向角已知的所识别边界的一组训练数据来从边界形状和/或位置确定转向角。
72.在前面的描述中提及了整体或部件具有已知的、明显的或可预见的等同物的情况
下，则这些等同物如同单独阐述的一样并入本文中。应当参照权利要求以确定本发明的真实范围，本发明的真实范围应当被解释为包含任何这些等同物。读者还将理解的是，本发明的被描述为优选的、有利的、方便的等的整体或特征是可选的，并且不限制独立权利要求的范围。此外，应当理解的是，在本发明的一些实施方式中，这种可选的整体或特征虽然可能有益，但可能不是期望的，并且因此在其它实施方式中可能不存在。

技术特征：
1.一种确定飞行器的起落架组件的转向角的方法，所述方法包括以下步骤：使用激光雷达系统扫描所述起落架组件以生成一组三维位置数据点，其中每个位置数据点包括一组三个正交的位置值；通过将所述三维位置数据点中的每一者的位置值转换成一组图像属性值中的图像属性值而从所述一组三维位置数据点生成二维图像；识别所述二维图像中每个位置数据点具有相同的所述图像属性值的区域的边界，其中所述区域对应于所述起落架组件的部件；从所识别的所述边界的形状和/或取向确定所述起落架组件的所述转向角。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述位置数据点的所述三个正交的位置值是水平位置值、纵向位置值和深度位置值。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述深度位置值指示沿着从所述激光雷达系统到所述起落架组件的线的位置。4.根据权利要求2或3所述的方法，其中，被转换的所述位置值是所述深度位置值。5.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述起落架组件包括一个或更多个轮，并且所述激光雷达系统安装在所述起落架组件的所述一个或更多个轮上方。6.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，用于位置数据点的所述图像属性值是颜色值。7.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述一组图像属性值中的每个图像属性值对应于被转换的所述位置值的范围，并且在被转换的所述位置值处于与所述图像属性值对应的被转换的位置值的所述范围内时将三维位置数据点的被转换的所述位置值转换成所述一组图像属性值中的图像属性值。8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述起落架组件包括扭矩连杆，并且其中所述一组图像属性值中的图像属性值具有被转换的位置值的范围，在所述起落架组件展开时所述起落架组件的所述扭矩连杆定位在所述范围内。9.根据权利要求7或8所述的方法，其中，所述起落架组件包括一个或更多个轮，并且其中所述一组图像属性值中的图像属性值具有被转换的位置值的范围，在所述起落架组件展开时所述起落架组件的所述一个或更多个轮定位在所述范围内。10.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述激光雷达系统定位在所述飞行器中，使得所述激光雷达系统从上方扫描所述起落架组件。11.根据前述权利要求中任一项所述的方法，所述方法进一步包括：在从所述一组三维位置数据点生成所述二维图像的所述步骤之前的从所述一组三维位置数据点去除具有大于阈值的被转换的位置值的三维位置数据点的步骤。12.根据前述权利要求中任一项所述的方法，所述方法进一步包括：在从所述一组三维位置数据点生成所述二维图像的所述步骤之前的从所述一组三维位置数据点去除具有小于阈值的被转换的位置值的三维位置数据点的步骤。13.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，通过确定用于所述边界的最佳拟合线来从所识别的所述边界的所述取向确定所述起落架组件的所述转向角。14.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述起落架组件包括扭矩连杆，并且其中所述边界被识别的所述区域对应于所述起落架组件的所述扭矩连杆。
15.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述起落架组件是前起落架组件。16.一种飞行器，包括：起落架组件；激光雷达系统，所述激光雷达系统布置成扫描所述起落架组件并且生成一组三维位置数据点，其中每个位置数据点包括一组三个正交的位置值；以及计算机系统，所述计算机系统布置成根据权利要求1至15中任一项所述的方法从所述一组三维位置数据点确定所述起落架组件的所述转向角。17.根据权利要求16所述的飞行器，其中，所述起落架组件是前起落架组件。18.一种非暂时性计算机可读介质，包括用于确定飞行器的起落架组件的转向角的计算机可读程序代码，所述飞行器包括：起落架组件；以及激光雷达系统，所述激光雷达系统布置成扫描所述起落架组件并且生成一组三维位置数据点，其中每个位置数据点包括一组三个正交的位置值；所述计算机可读程序代码布置成当在所述飞行器的计算机系统中执行时使得所述计算机系统根据权利要求1至15中任一项所述的方法从所述一组三维位置数据点确定所述起落架组件的所述转向角。

技术总结
本发明公开了确定飞行器的起落架组件的转向角的方法、飞行器和非暂时性计算机可读介质。在一个方面中，描述了确定飞行器的起落架组件的转向角的方法，该方法包括以下步骤。使用激光雷达系统扫描起落架组件以生成一组三维位置数据点，每个位置数据点包括一组三个正交位置值。通过将三维位置数据点中的每一者的位置值转换成一组图像属性值中的图像属性值而从该组三维位置数据点生成二维图像。识别二维图像中每个位置数据点具有相同的图像属性值的区域的边界，其中该区域对应于起落架组件的部件。然后从所识别的边界的形状和/或取向确定起落架组件的转向角。确定起落架组件的转向角。确定起落架组件的转向角。


技术研发人员：欧丁瑜
受保护的技术使用者：空中客车营运有限公司
技术研发日：2022.09.28
技术公布日：2023/3/30