基于单目视觉的四旋翼无人机对地目标伺服跟踪控制方法研究

发布时间：2020-03-27 19:17

【摘要】：四旋翼无人机由于其灵活机动、定点悬停等优点,迅速引起军事和民用领域的极大关注。目前四旋翼无人机正被开发用于执行目标侦察、精准打击、基础设施监测等多种重要任务。这些任务的自主执行过程中,目标跟踪是其必不可少的环节。在四旋翼目标跟踪设计中,往往采用摄像头对目标信息进行采集。本文旨在研究仅使用摄像头和惯导系统情况下,实现基于单目视觉的四旋翼对地目标实时跟踪。为避免摄像头标定误差影响及目标结构识别困难,提高算法实用性,本文在基于图像的视觉伺服(image based visual servo,IBVS)框架下设计四旋翼对地目标跟踪算法。针对伺服控制中图像图像特征奇异影响,首先提取了目标图像的透视投影图像矩作为图像特征。并引入了虚拟摄像头策略,隔离不可控的滚转和俯仰运动影响,保证四旋翼无人机三维运动的稳定性。通过分析所选图像特征运动及四旋翼无人机运动,建立了多源干扰环境下的图像-四旋翼一体化运动/动力学模型。使用构建的模型,考虑四旋翼无人机对地目标伺服跟踪过程中受到的多源干扰影响及剧烈姿态运动造成的目标丢失问题,设计姿态约束的保性能高抗扰视觉伺服控制策略,实现跟踪过程中四旋翼无人机的稳定运行,保证目标处于摄像头视场范围内。针对目标运动过程中的高动态和多源干扰影响,在图像-四旋翼模型伺服回路(外环)及姿态回路(内环)分别设计基于鲁棒符号误差积分(robust integral of the sign of the error,RISE)控制的高抗扰视觉伺服控制,提高系统抗干扰能力,保证四旋翼无人机稳定运动。每个回路包括一个模型前馈控制项用来补偿系统模型非线性,一个线性反馈控制律,实现系统镇定,及一个鲁棒非线性积分项,用来抑制多源干扰。此外,考虑线速度测量困难,基于期望补偿技术构建了无线速度量测情况下的四旋翼视觉伺服控制。当目标进入静止阶段,要求四旋翼无人机精确伺服到目标上方,以执行复杂任务。在该阶段,考虑剧烈姿态运动造成的目标丢失问题,设计结合饱和命令滤波器和积分障碍李雅普诺夫函数(integral barrier Lyapunov function,iBLF)的四旋翼无人机姿态指令和响应受限控制律,同时保证四旋翼滚转和俯仰角始终保持在预设的状态空间内,实现严格的姿态限制。
【图文】：

可见光图像,无人机

于执行重要设施监测[3]、空中运输[4,5]、目标搜索[6]和定位等任务[7]。尤其是在，正成为执行区域侦察与目标搜索等任务的重要平台。例如：洛克希德-马丁2017 年推出的四旋翼无人机 Indago 3[8]，改进了推进技术，减少了噪音信号，飞行时间，采用军用级加密和安全数据链路，跨多节点网络的安全视频传播和无线电距离操作，使军方能够安全地完成敏感情报、监视和侦察任务。在以上任务的执行过程中，地面目标跟踪是一个至关重要的环节，是执行复杂和定位任务的基础，因此受到国内外研究机构的广泛关注[9,10]。传统的无人机跟踪技术往往需要大型机载光电探测系统辅助，对目标信息进行搜集和处理。例国通用原子公司研发的新一代无人作战飞机“复仇者”ER，搭载了先进的光电，能够捕获红外图像和可见光图像，实现长时间、大范围对目标监视和跟踪[11]对于四旋翼无人机而言，其载重和续航能力受限，在挂载大型光电探测系统情况灵活高效地执行对地目标跟踪任务。因此，研究一种仅依赖于单目摄像头的地服跟踪技术成为了近年来的研究热点。

可见光图像,吊舱,捕食者

于执行重要设施监测[3]、空中运输[4,5]、目标搜索[6]和定位等任务[7]。尤其是在，正成为执行区域侦察与目标搜索等任务的重要平台。例如：洛克希德-马丁2017 年推出的四旋翼无人机 Indago 3[8]，改进了推进技术，减少了噪音信号，飞行时间，采用军用级加密和安全数据链路，跨多节点网络的安全视频传播和无线电距离操作，使军方能够安全地完成敏感情报、监视和侦察任务。在以上任务的执行过程中，地面目标跟踪是一个至关重要的环节，是执行复杂和定位任务的基础，因此受到国内外研究机构的广泛关注[9,10]。传统的无人机跟踪技术往往需要大型机载光电探测系统辅助，对目标信息进行搜集和处理。例国通用原子公司研发的新一代无人作战飞机“复仇者”ER，搭载了先进的光电，能够捕获红外图像和可见光图像，实现长时间、大范围对目标监视和跟踪[11]对于四旋翼无人机而言，其载重和续航能力受限，在挂载大型光电探测系统情况灵活高效地执行对地目标跟踪任务。因此，，研究一种仅依赖于单目摄像头的地服跟踪技术成为了近年来的研究热点。
【学位授予单位】：中北大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：V279;V249.1

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