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申请/专利权人：哈尔滨工业大学(威海);威海广泰空港设备股份有限公司

摘要：本发明涉及一种基于模糊融合的飞机舱门位姿检测方法与登机桥自动靠机控制方法，其解决了现有登机桥对接飞机舱门的对接准确性差、环境适应性差，对飞机舱门的定位不够准确、稳定性差、环境适应性差的技术问题。其在舱门检测过程中，首先分别构建基于图像处理和基于深度学习的两种舱门位置检测算法，然后通过模糊逻辑推理方法将两种不同类型的检测结果进行融合，从而得到融合后的舱门位置信息，最后依据融合后的舱门位置信息控制登机桥与舱门对接。

主权项：1.一种基于模糊融合的飞机舱门位姿检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，通过图像处理算法获取舱门的位置信息；针对双目相机采集的包含舱门的图像，采用边缘检测算法获得舱门的轮廓；获得舱门轮廓的最小外接矩形来表示舱门的外围轮廓；根据最小外接矩形的纵横比判断最小外接矩形的位姿，得到最小外接矩形的方向，纵横比大于1是正向；在最小外接矩形是正向的情况下，获得左下角点的像素坐标D1Lu1l,v1l和或右下角点的像素坐标D1Ru1r,v1r；步骤2，通过基于YOLOv5检测算法获取舱门的位置信息；通过训练数据集建立YOLOv5目标检测模型；将双目相机采集的包含舱门的图像输入给YOLOv5目标检测模型，YOLOv5目标检测模型输出检测结果，识别出舱门，检测结果图像中，舱门被检测框包围，获得检测框的左下角点像素坐标D2Lu2l,v2l、和或右下角点像素坐标D2Ru2r,v2r；步骤3，通过模糊融合算法获得优化后的舱门位置信息；步骤1，确定系统输入输出变量；系统的多个输入变量根据登机桥对接飞机舱门的实际工况确定，系统的两个输出变量为融合权重w1和融合权重w2；步骤2，输入输出变量的模糊化；步骤3，建立模糊规则库；步骤4，融合处理；根据融合权重w1和w2，对步骤1获得的舱门位置信息和步骤2获得的舱门位置信息进行融合处理，得到优化后的舱门位置信息FL和或FR，FL的计算公式如下：FL＝w1·D1L+w2·D2L其中，D1L是步骤1得到的左下角点的像素坐标，D2L是步骤2得到的左下角点的像素坐标；FR的计算公式如下：FR＝w1·D1R+w2·D2R其中，D1R是步骤1得到的右下角点的像素坐标，D2R是步骤2得到的右下角点的像素坐标。

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