一種多旋翼無人機(jī)的智能道路巡檢控制方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及高速公路智能巡檢控制技術(shù)領(lǐng)域，適用于警用高速公路智能巡檢以及 道路的自主測繪，具體涉及一種多旋翼無人機(jī)的智能道路巡檢控制方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著城市化進(jìn)程的推進(jìn)，交通安全問題日趨嚴(yán)重，常見的交通問題很大一部分是 由駕駛員的非法變道、超速等造成，近年來的交通監(jiān)控成為預(yù)防交通事故的有效手段之一。
[0003] 現(xiàn)有的道路巡檢大部分為采用警用巡邏車輛巡檢，巡檢成本高，巡檢范圍小，只能 得到巡邏車輛周圍的交通信息。與此同時，近年來多旋翼無人機(jī)得到快速發(fā)展，多旋翼無人 機(jī)由于其結(jié)構(gòu)簡單、靈活多變等優(yōu)勢無論在軍事還是民用上都得到了廣泛的應(yīng)用。
[0004]旋翼無人機(jī)的飛行方式主要分為兩類，采用遙控器控制飛行和自主導(dǎo)航飛行，遙 控器控制飛行穩(wěn)定性相對較高，但對操作員有一定要求，同時無人機(jī)要保證在操作員的視 野范圍內(nèi)，不能實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)距離飛行。自主導(dǎo)航的無人機(jī)大部分采用GPS導(dǎo)航，導(dǎo)航誤差較大，同 時，由于多旋翼無人機(jī)由于其靜不穩(wěn)定、強(qiáng)耦合、非線性等特性，現(xiàn)階段的無人機(jī)只能在簡 單環(huán)境中自主飛行，設(shè)計的控制器相對沒有較強(qiáng)的抗干擾能力及自適應(yīng)能力。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 為解決上述問題，本發(fā)明提出了一種多旋翼無人機(jī)的智能道路巡檢控制方法，實(shí) 現(xiàn)無人機(jī)的道路巡航自主控制。
[0006] 本發(fā)明涉及的一種多旋翼無人機(jī)的智能道路巡檢控制方法，具體實(shí)現(xiàn)如下：
[0007] 步驟1:通過云臺控制單元控制機(jī)載云臺圖像傳感器，使圖像傳感器垂直向下，圖 像傳感器獲取得到無人機(jī)正下方圖像信息。
[0008] 步驟2:通過無人機(jī)搭載的圖像傳感器獲取路面圖像信息，通過圖像處理提取得到 道路中心線。
[0009] 步驟3:利用提取得到的道路中心線與無人機(jī)實(shí)際位置的偏差值進(jìn)行無人機(jī)的飛 行控制。同時為了降低控制的耦合性，在設(shè)計好控制底層驅(qū)動后只進(jìn)行無人機(jī)的俯仰與偏 航控制。對于俯仰控制，采用定速飛行;對于偏航控制，采用雙模參數(shù)自校正模糊PID控制。
[0010] 所述的步驟2中通過圖像處理提取得到道路中心線的具體步驟如下：
[0011] (1)將拍攝得到的圖像從RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到HSV顏色空間。
[0012] ⑵提取Η通道圖像，通過顏色區(qū)間分割道路區(qū)域。
[0013] (3)對道路區(qū)域進(jìn)行形態(tài)學(xué)膨脹運(yùn)算，消除道路上物體造成的空洞。
[0014] (4)提取得到道路邊緣，將得到的道路邊緣中心線作為目標(biāo)飛行軌跡。
[0015] 所述的步驟3中偏航控制所采用的雙模參數(shù)自校正模糊PID的實(shí)現(xiàn)步驟如下：
[0016] (1)利用提取得到的道路中心線與無人機(jī)實(shí)際位置得到橫向位置偏差量值e、以及 無人機(jī)當(dāng)前高度信息Η作為控制器的模式識別判決量。
[0017] (2)根據(jù)模式識別判決量e，同時根據(jù)實(shí)驗(yàn)標(biāo)定選定一模式識別判決量閾值ethr(3l， 在誤差值e>ethr(3l時應(yīng)用參數(shù)自校準(zhǔn)模糊控制，在誤差值e < ethw時，應(yīng)用PI控制。
[0018] (3)在誤差較大時，參數(shù)自校正模糊控制器設(shè)計如下：
[0019] stepl:以道路中心線與無人機(jī)實(shí)際位置的橫向偏差量e和偏差量的變化率ec作為 控制器的輸入，偏航控制量u作為控制器的輸出。同時設(shè)置論域的大小:輸入變量偏差值e以 及偏差變化率ec的論域范圍分別為：[e min，emax]、[ecmin，ecmax]，輸出變量偏航控制量u的論 域范圍為：[u min，umax]，同時根據(jù)輸入變量偏差、偏差變化率以及輸出變量的論域范圍的大 小設(shè)置輸入語言變量E、EC以及輸出語言變量U的論域分別為X、Y、Z，根據(jù)輸入、輸出語言變 量論域的大小選取模糊語言值，并建立起模糊語言與語言變量相對應(yīng)的變量賦值表，語言 變量賦值表根據(jù)需要的控制精度以及實(shí)際控制經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行建立(語言變量賦值表需根據(jù)實(shí)際 系統(tǒng)進(jìn)行建立，大部分根據(jù)實(shí)際調(diào)節(jié)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行建立，領(lǐng)域內(nèi)均未具體說明）。此后，進(jìn)行輸入 變量的模糊化，以預(yù)先設(shè)定的量化因子khb。分別乘以采樣得到的橫向偏差量e和偏差的變 化率 ec由此得到量化后的E和EC;
[0020] Step2:建立模糊參數(shù)調(diào)整器，調(diào)整器的輸入為量化后的E以及無人機(jī)的高度值H， 由此查詢自適應(yīng)控制器參數(shù)調(diào)整表得到控制器的調(diào)整倍數(shù)N，并得到新的量化因子ke'=ke* 11^'=1^*財吡例因子1^'=1^/^，式中的1^為預(yù)先設(shè)定的比例因子，并由此得到新的量 化后的E和EC。自適應(yīng)控制器參數(shù)調(diào)整表的建立的規(guī)則是在誤差大于某一預(yù)先設(shè)定的閾值 Ethrei時降低ke和ke。，加大比例因子ku，從而降低輸入量的分辨率同時加大輸出變量;在誤差 小于某一預(yù)先設(shè)定的閾值E thral時增大和I。，減小比例因子ku，從而提高輸入量的分辨率， 可以對較小誤差作出反應(yīng)。
[0021 ] Step3:設(shè)計模糊控制規(guī)則庫。模糊控制規(guī)則是對專家控制規(guī)則加以總結(jié)，根據(jù)總 結(jié)的結(jié)果建立控制規(guī)則表，進(jìn)一步的根據(jù)論域中每一條輸入經(jīng)模糊控制規(guī)則庫得到的輸出 從而建立起模糊控制器查詢表。根據(jù)模糊語句"if E and EC then U"可以得到相應(yīng)的模糊 關(guān)系i;，將每條模糊關(guān)系進(jìn)行歸納，從而建立起模糊控制規(guī)則表，進(jìn)一步的得到總的模糊關(guān) 系/e = ，。模糊控制器查詢表的建立是根據(jù)輸入語言變量E和EC論域中所有元素 X、Y作 i=l 模糊運(yùn)算t/=(￡x￡q ,并將論域中所有元素進(jìn)行遍歷，從而得到。
[0022] step4:根據(jù)量化后的控制量，查詢模糊控制器查詢表，得到相應(yīng)的輸出量Y，并乘 以比例因子ku'，得到輸出的偏航控制量u。，無人機(jī)根據(jù)此偏航控制量進(jìn)而實(shí)現(xiàn)無人機(jī)的偏 航控制，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的道路巡檢。
[0023] (4)在誤差較小時，應(yīng)用PI控制器，以消除穩(wěn)態(tài)誤差。PI控制器為比例積分控制器， 對于消除穩(wěn)態(tài)誤差有很好的控制效果，進(jìn)一步的保證了道路的精準(zhǔn)巡檢。
[0024] 本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)在于：
[0025] (1)應(yīng)用無人機(jī)進(jìn)行道路巡檢，可以很大程度上降低現(xiàn)有的應(yīng)用巡邏車輛進(jìn)行道 路巡檢的成本，同時巡檢的視野范圍廣，不受道路交通狀況的限制。
[0026] (2)應(yīng)用圖像處理進(jìn)行道路識別，相比于傳統(tǒng)的應(yīng)用GPS進(jìn)行導(dǎo)航，巡航的路線更 為精確，同時應(yīng)用顏色空間分割道路區(qū)域，提取得到的目標(biāo)軌跡更為可靠。
[0027] (3)應(yīng)用圖像處理得到的目標(biāo)軌跡與實(shí)際軌跡的偏差量進(jìn)行控制器模數(shù)選擇，在 誤差較大時應(yīng)用模糊控制器，客服不確定因素的影響，同時加快調(diào)節(jié)，在誤差較小時應(yīng)用PI 控制器消除穩(wěn)態(tài)誤差，得到較為穩(wěn)定的巡檢軌跡。
[0028] (4)應(yīng)用參數(shù)自校正模糊控制器，在大誤差時能快速消除誤差，動態(tài)性能好，同時 在受到隨機(jī)干擾影響時，控制器能很好的自適應(yīng)，另一方面，建立的模糊參數(shù)調(diào)整器中包含 高度信息，對于無人機(jī)飛行高度不同時圖像視野大小不一而導(dǎo)致圖像處理的結(jié)果單位不一 致進(jìn)行了自適應(yīng)調(diào)整。
【附圖說明】
[0029] 圖1為本發(fā)明無人機(jī)道路巡航控制道路識別測試示例圖片；
[0030] 圖2為本發(fā)明無人機(jī)道路巡航控制雙?？刂破飨到y(tǒng)原理圖；
[0031] 圖3為本發(fā)明無人機(jī)道路巡航控制參數(shù)自校正模糊控制器系統(tǒng)原理圖；
[0032]圖4是本發(fā)明的發(fā)明流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0033]下面將結(jié)合附圖和實(shí)施例對本發(fā)明作進(jìn)一步的詳細(xì)說明。
[0034] 為達(dá)到上述目標(biāo)，本發(fā)明選用一條小路為例，實(shí)現(xiàn)對小路的巡航。
[0035] -種多旋翼無人機(jī)的智能道路巡航控制方法，流程如圖4所示，具體包括：
[0036] 步驟1:通過控制無人機(jī)機(jī)載云臺圖像傳感器，使之垂直朝下從而獲取無人機(jī)正下 方道路信息。
[0037]步驟2::將獲取的圖像信息進(jìn)行附圖1所示的圖像處理：
[0038] 2a)將拍攝得到的圖像從RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到HSV顏色空間。其中Η通道表示色彩信 息，該參數(shù)用角度來度量;S通道表示飽和度，指顏色的純度與最大純度之比;V通道表示色 彩的明亮程度。
[0039] 2b)提取Η通道圖像（圖1(b))，通過顏色閾值區(qū)間分割道路區(qū)域，提取道路區(qū)域二 值圖像B(x，y)。如圖1(a)所示道路區(qū)域，設(shè)置為紅色，預(yù)先設(shè)定Η通道閾值區(qū)間為ΤΗ=[0， 20 ] U [ 312，360 ]，則道路區(qū)域