本發(fā)明屬于四旋翼無(wú)人機(jī)，具體涉及一種基于視覺的無(wú)人機(jī)定點(diǎn)降落方法。

背景技術(shù)：

1、四旋翼無(wú)人機(jī)因其卓越的偵察性能、穩(wěn)定的飛行特性、簡(jiǎn)潔的構(gòu)造設(shè)計(jì)、垂直起降能力、較低的生產(chǎn)成本以及便于攜帶等優(yōu)勢(shì)，在科研領(lǐng)域執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)時(shí)，被廣泛應(yīng)用于目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤。盡管技術(shù)持續(xù)發(fā)展，但在目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤方面，現(xiàn)有無(wú)人機(jī)仍面臨一些挑戰(zhàn)和問題。

2、現(xiàn)有的目標(biāo)跟蹤技術(shù)主要分為基于圖像的視覺伺服和基于位置信息的視覺伺服兩大類。盡管基于位置的視覺伺服技術(shù)因其成熟度和穩(wěn)定性在行業(yè)內(nèi)占據(jù)主導(dǎo)地位，但這種方法也有明顯的局限性。它們通常需要依賴精確的位置傳感器來(lái)實(shí)現(xiàn)控制，而這些傳感器的性能可能受到噪聲干擾、測(cè)量漂移或精度不足等問題的影響。此外，基于位置的視覺伺服技術(shù)往往無(wú)法捕捉目標(biāo)的外觀特征，這在處理多樣化目標(biāo)、復(fù)雜環(huán)境或需要高級(jí)感知能力的場(chǎng)景中可能成為其短板。它們?cè)趧?dòng)態(tài)環(huán)境和目標(biāo)遮擋情況下的適應(yīng)性也相對(duì)較弱，因?yàn)檫@些方法主要集中于目標(biāo)的空間位置，而忽視了目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)特性和視覺特征的變化。

3、因此，盡管基于位置的視覺伺服技術(shù)在特定應(yīng)用場(chǎng)景中仍具有其價(jià)值，但其存在的局限性也突顯了基于圖像的視覺伺服方法的必要性。在需要更加全面、靈活和智能化的控制策略時(shí)，基于圖像的視覺伺服方法顯示出其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，特別是在面對(duì)需要高度適應(yīng)性和智能判斷的復(fù)雜跟蹤任務(wù)時(shí)。

4、現(xiàn)有的許多通過視覺伺服進(jìn)行無(wú)人機(jī)定點(diǎn)降落的方法，經(jīng)?？紤]到的是相機(jī)可能在降落過程中會(huì)丟失目標(biāo)，又或者是無(wú)人機(jī)在風(fēng)擾下沒有考慮到的兩個(gè)問題，首先是視覺伺服存在的擾動(dòng)問題，視覺定點(diǎn)降落十分依賴于檢測(cè)到的目標(biāo)是否穩(wěn)定準(zhǔn)確，但實(shí)際上由于光線干擾與降落環(huán)境的復(fù)雜性，很多情況下都會(huì)對(duì)視覺定點(diǎn)造成影響，從而影響準(zhǔn)確降落。以及在降落過程中由于高度傳感器性能的不足產(chǎn)生對(duì)基于視覺伺服定點(diǎn)中最關(guān)鍵的圖像雅可比矩陣估計(jì)的影響。

5、此外，經(jīng)專利檢索發(fā)現(xiàn)，公開號(hào)為：cn116149193a一種基于視覺的旋翼無(wú)人機(jī)抗擾動(dòng)控制方法及系統(tǒng)，該控制系統(tǒng)中未考慮基于圖像的定位方法的圖像檢測(cè)穩(wěn)定性問題，也未根據(jù)高度對(duì)視覺伺服方法進(jìn)行調(diào)整，對(duì)控制器壓力較大。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是提供一種基于視覺的無(wú)人機(jī)定點(diǎn)降落方法，能夠在高度較高時(shí)使用基于位置的視覺伺服，在高度較低時(shí)使用基于圖像的視覺伺服進(jìn)行定位，完成基于不同視覺伺服方式下進(jìn)行無(wú)人機(jī)的定點(diǎn)降落的控制器設(shè)計(jì)。

2、本發(fā)明采取的技術(shù)方案具體如下：

3、一種基于視覺的無(wú)人機(jī)定點(diǎn)降落方法，所述方法包括以下步驟：

4、s1：無(wú)人機(jī)通過裝備的超聲波傳感器、激光掃描儀和深度感知攝像頭捕獲飛行高度的初步數(shù)據(jù)，用于檢測(cè)機(jī)體高度；

5、所述s1中，利用數(shù)據(jù)整合算法，對(duì)數(shù)據(jù)執(zhí)行濾波處理，生成精確的高度信息，作為視覺伺服方法選擇的依據(jù)，也作為基于圖像視覺伺服中圖像雅可比矩陣計(jì)算的依據(jù)。

6、s2：對(duì)無(wú)人機(jī)圖像特征與圖像坐標(biāo)進(jìn)行描述；

7、所述s2中，先定義無(wú)人機(jī)坐標(biāo)系對(duì)齊的相機(jī)坐標(biāo)系c，無(wú)人機(jī)上的相機(jī)捕捉到的圖像在相機(jī)坐標(biāo)系c下是耦合的，并假設(shè)一個(gè)虛擬平面對(duì)其進(jìn)行解耦；

8、虛擬相機(jī)原點(diǎn)同真實(shí)相機(jī)一樣，虛擬相機(jī)平面始終是平行于地面，虛擬相機(jī)平面的橫滾角和俯仰角始終為零，偏航角和實(shí)際相機(jī)平面中的偏航角相同，將相機(jī)圖像平面上的點(diǎn)特征投影到虛擬圖像平面上，建立出虛擬圖像平面上的特征動(dòng)力學(xué)；無(wú)人機(jī)通過相機(jī)獲取的實(shí)時(shí)圖像在相機(jī)真實(shí)平面內(nèi)存在耦合，通過imu獲取四旋翼的橫滾角和俯仰角，再重投影到開始設(shè)定的虛擬平面內(nèi)，在重投影轉(zhuǎn)換之前橫滾角和俯仰角會(huì)對(duì)圖像點(diǎn)有影響，對(duì)整個(gè)系統(tǒng)不會(huì)造成影響，圖像點(diǎn)特征需要轉(zhuǎn)換為圖像矩特征，利用圖像矩的誤差進(jìn)行視覺伺服控制。

9、通過無(wú)人機(jī)搭載的下視攝像頭，無(wú)人機(jī)通過相機(jī)捕捉空間中某一點(diǎn)ep,ep點(diǎn)在相機(jī)坐標(biāo)系的坐標(biāo)cp＝[cx?cy?cz]t，在虛擬相機(jī)坐標(biāo)系的坐標(biāo)vp＝[vx?vy?vz]t；

10、ep點(diǎn)在相機(jī)坐標(biāo)系的坐標(biāo)和在虛擬相機(jī)下的坐標(biāo)可以結(jié)合地球坐標(biāo)系表示：

11、

12、式中，oc(t),ov(t)分別為相機(jī)原點(diǎn)和虛擬相機(jī)原點(diǎn)在地球坐標(biāo)系中的坐標(biāo)，rt(t),為對(duì)應(yīng)的旋轉(zhuǎn)矩陣；根據(jù)透視投影模型，在相機(jī)平面上二維坐標(biāo)為(u,n)＝(λcx/cz,λcy/cz)；同理，在虛擬相機(jī)平面上的p點(diǎn)二維位置表示為(vu,vn)＝(λvx/vz,λvy/vz),λ為相機(jī)的焦距；虛擬圖像平面上的動(dòng)點(diǎn)坐標(biāo)由實(shí)際圖像平面上的坐標(biāo)經(jīng)過旋轉(zhuǎn)變化得到；

13、vp對(duì)時(shí)間求導(dǎo)得到：

14、

15、式中，v＝[vx?vy?vz]t是虛擬相機(jī)坐標(biāo)系下的機(jī)體線速度；(vu,vn)對(duì)時(shí)間進(jìn)行求導(dǎo)，然后帶入式(3)得到：

16、

17、從式中看出虛擬平面內(nèi)像素點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)變化率與無(wú)人機(jī)的橫滾角及俯仰角變化率無(wú)關(guān)，無(wú)人機(jī)的線速度與偏航角有關(guān)。

18、s3：根據(jù)無(wú)人機(jī)高度，選擇視覺伺服方法，且無(wú)人機(jī)高度采用高度檢測(cè)傳感器獲得；

19、所述s3中，當(dāng)無(wú)人機(jī)高度相對(duì)較高時(shí)，使用精度較差基于位置的視覺伺服計(jì)算方法，用于減輕控制器輸出壓力；

20、當(dāng)無(wú)人機(jī)高度相對(duì)較低時(shí)，使用基于圖像的視覺伺服計(jì)算方法，用于確保能夠準(zhǔn)確降落。

21、當(dāng)使用基于位置的視覺伺服時(shí)，輸入控制器的期望笛卡爾位置為相對(duì)位置，定義epos＝*ppos-ppos，由第一步可知，式中*ppos為相機(jī)測(cè)得無(wú)人機(jī)當(dāng)前的笛卡爾坐標(biāo)系坐標(biāo)，ppos為相機(jī)測(cè)得無(wú)人機(jī)目標(biāo)降落點(diǎn)的笛卡爾坐標(biāo)系坐標(biāo)，將上式中的誤差作為基于位置的視覺伺服的期望笛卡爾坐標(biāo)輸入到控制器中；

22、當(dāng)使用基于圖像的視覺伺服時(shí)，輸入控制器中的為期望圖像位置同樣也是相對(duì)位置，eimg＝*pimg-pimg，式中*pimg為相機(jī)平面下無(wú)人機(jī)的像素坐標(biāo)，pimg為相機(jī)測(cè)得無(wú)人機(jī)目標(biāo)降落點(diǎn)的像素坐標(biāo)，將上式中的誤差作為基于圖像的視覺伺服的期望笛卡爾坐標(biāo)輸入到控制器中。

23、s4：使用控制球?qū)σ曈X伺服輸出結(jié)構(gòu)進(jìn)行計(jì)算。

24、所述s4中，視覺伺服輸出結(jié)果放入控制器中用于抗擾控制，建立系統(tǒng)模型：

25、

26、根據(jù)系統(tǒng)模型設(shè)計(jì)微分跟蹤器：

27、

28、其中：r是跟蹤加速度上限，滿足而

29、

30、微分跟蹤器的輸出信號(hào)x1(t)跟蹤系統(tǒng)輸入信號(hào)*p(t)，輸入的目標(biāo)位置做了一個(gè)過度過程，輸入的目標(biāo)信號(hào)不會(huì)像是脈沖信號(hào)一樣對(duì)控制器的跟蹤要求較高；

31、再根據(jù)系統(tǒng)進(jìn)行擴(kuò)張狀態(tài)觀測(cè)器設(shè)計(jì)，估計(jì)模型的不確定性及外界干擾的綜合效應(yīng)，即：

32、

33、其中，b1,b2都是針對(duì)估計(jì)性能的可選參數(shù)；z1(t)給出p(t)的估計(jì)，z2(t)給出a(t)的估計(jì)，即系統(tǒng)未建模動(dòng)態(tài)和外部干擾的綜合效應(yīng)。

34、設(shè)計(jì)非線性狀態(tài)誤差反饋控制，定義系統(tǒng)跟蹤誤差為e(t)＝p*(t)-z1(t)系統(tǒng)控制輸入可由下式的非線性狀態(tài)誤差反饋，得到：

35、

36、通過控制器得到視覺伺服需要到達(dá)目標(biāo)位置所需要的笛卡爾速度和圖像速度，使用基于位置的視覺伺服時(shí)，該輸出即可作用于無(wú)人機(jī)上對(duì)線速度進(jìn)行控制，當(dāng)使用基于圖像的視覺伺服時(shí)，需要進(jìn)行額外的一步圖像坐標(biāo)系下速度轉(zhuǎn)換到笛卡爾坐標(biāo)系下的機(jī)體線速度；

37、令則無(wú)人機(jī)到達(dá)目標(biāo)位置所需線速度可由式

38、

39、本發(fā)明取得的技術(shù)效果為：

40、本發(fā)明的一種基于視覺的無(wú)人機(jī)定點(diǎn)降落方法通過控制無(wú)人機(jī)在不同視覺伺服控制下使用微分跟蹤器改進(jìn)目標(biāo)輸入量的變化，使用非線性狀態(tài)反饋提高控制精度，使用非線性擴(kuò)張狀態(tài)觀測(cè)器進(jìn)行狀態(tài)量的估計(jì)，提高了系統(tǒng)魯棒性。

41、本發(fā)明的一種基于視覺的無(wú)人機(jī)定點(diǎn)降落方法相對(duì)于現(xiàn)有的無(wú)人機(jī)降落方法，更加針對(duì)于復(fù)雜的地面情況，保證了無(wú)人機(jī)可以更加安全的降落，同時(shí)可以按照需要調(diào)整下降策略，根據(jù)不同地面情況動(dòng)態(tài)調(diào)整下降策略，同時(shí)更改pid參數(shù)。靈活度較強(qiáng)。