An unsupervised visual motion modeling method for aircraft takeoff and landing based on multi-scale temporal configurations and physical consistency constraints
Abstract
飞行器进近与着陆阶段姿态调整频繁、外界扰动敏感，是事故高发的关键飞行环节。传统基于 IMU/GPS 的姿态估计在着陆高频振动、结构耦合及信号遮挡等情况下易出现漂移与不连续，难以稳定刻画复杂落地过程中的运动行为特征。针对地面架设相机拍摄的落地视频中同时存在背景一致性平移、机体整体姿态变化与局部结构振动的多源运动耦合问题，本文提出一种基于多尺度时间构型与物理一致性约束的无监督稀疏光流轨迹建模方法。该方法以图像角点与稀疏光流为基础，通过短/长滑动窗口构建多尺度轨迹片段，提取有效长度比、速度统计、二阶差分平滑度与空间位置等运动特征，并引入基于全局平移估计的刚体物理残差作为显式的弱物理先验，以增强无监督模式分解的可解释性与可分性。在真实民航客机降落视频的定性实验中，轨迹聚类结果能够在复杂背景下自动凸显机体相关运动并抑制背景干扰；在搭载 IMU 的航模飞行实验中，基于光流估计得到的图像旋转量与 IMU 姿态信号在趋势层面表现出显著一致性，相关系数达到较高的水平，并且变化趋势可由观测几何与主导机动模态解释。结果表明，所提方法在无标注、弱先验条件下可稳定提取具有物理意义的运动表征，为落地阶段姿态异常监测与健康状态建模提供了可落地的视觉分析框架。
Fields of Study & Subjects
Aerospace Engineering and Control Systems
Advanced Vision and Imaging
Video Surveillance and Tracking Methods
Publication details
- Journal / source
- Scientia Sinica Technologica
- Volume
- 56
- Issue
- 3
- Pages
- 709–720
- Publication date
- 13 February 2026
- Language
- EN