生物启发的无人机目标跟踪方法与系统

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目标跟踪是无人机研究和应用的重要方向,在无人机执行与目标对接、目标抓捕、目标点降落类似的跟踪任务时,不仅要求无人机满足在空间维度上的约束,还可能存在到达时间的约束。受生物如何进行目的性运动规划的启发,本文以Tau理论为基础,针对具有时间维度约束和平稳对接要求的跟踪任务,设计无人机感知、规划和控制算法及系统。本文主要贡献如下:(1)提出了一种基于目标大小先验的Tau估计方法。假设需要跟踪的目标类型已知,相同类型的目标大小处在相似的区间内,根据估计的目标大小计算相对距离后对其进行卡尔曼滤波平滑,然后根据滤波后的结果计算Tau,该方法对目标大小的误差不敏感,计算Tau时由于大小先验误差造成的相对位置和速度误差可以抵消,并且计算简单,可以满足实时性的要求。(2)设计了一种改进的Tau-G轨迹规划策略,可以针对任意的初始相对运动状态生成时空轨迹。首先分析了当前常见的Tau策略和存在的局限性,然后根据跟踪任务中存在初始相对运动的特点,设计一种具有初速度的落体运动作为引导运动,生成的参考轨迹可以满足初始相对运动条件和平稳对接条件。(3)针对改进的Tau-G轨迹规划策略,设计不同初始条件下的Tau控制器。考虑不同阶段的轨迹特性,设计了分段控制策略,在主要跟踪阶段采用了一种非线性PID控制器,可以抵消由于Tau尺度变化造成的影响,最后通过实验对控制器进行了验证。(4)搭建了四旋翼无人机仿真平台和实际飞行平台。仿真平台通过Gazebo环境构建,实际飞行平台以DJI经纬M100为主体,并搭载了 Inter NUC机载电脑、Guidance模块、小觅智能相机等设备;仿真和实验平台中软件系统均通过ROS进行构建,以完成不同模块间、软件和硬件间的通讯和数据传输;最后,在仿真和实际飞行平台上进行实验,证明了 Tau信息量在无人机跟踪系统中的作用和效果。
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