GPS拒止环境下空中机器人视觉自主控制方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种GPS拒止环境下空中机器人视觉自主控制方法及系统，包括：摄像头模块实时采集周围环境图像并发送至计算机模块，计算机模块根据周围环境图像和预设的参考图像得到单应性矩阵并发送至姿态控制器；姿态控制器根据单应性矩阵和预设的虚拟控制误差函数得到第一控制误差和姿态误差控制变量，将第一控制误差发送至计算机模块；计算机模块根据第一控制误差和预设的速度估计误差函数实时估计自身速度并发送至姿态控制器；姿态控制器根据实时估计的自身速度、预设的误差控制式、预设的空中机器人的动态方程、第一控制误差和姿态误差控制变量得到姿态控制量，根据姿态控制量控制空中机器人的自主飞行。量控制空中机器人的自主飞行。量控制空中机器人的自主飞行。

【技术实现步骤摘要】
GPS拒止环境下空中机器人视觉自主控制方法及系统


[0001]本专利技术属于空中机器人自主控制领域，特别涉及一种GPS拒止环境下空中机器人视觉自主控制方法及系统。

技术介绍

[0002]空中机器人理论和技术得到了快速发展，其能够实现的功能愈发强大，在一些领域正渐渐取代载人飞行器，尤其是在一些人类难以到达的环境和具有挑战的项目有着很高的效率。但是空中机器人很多应用场景不仅面临GPS拒止环境的挑战，同时还面临着高效的自我姿态控制问题，于是采用基于机载视觉传感器的自我姿态控制技术成为未来空中机器人在GPS拒止环境中能否自主飞行的关键。
[0003]空中机器人的控制需要其状态信息，然后采取适当的控制操作。对于空中机器人来说，仅从机载传感中提取它们的平移速度仍然是一个悬而未决的问题。然而，平移速度是空中机器人控制的关键信息。为此目的，最常用的传感方式是GPS和视觉。GPS依赖外部源(卫星)提供车辆的全球位置信息，因此，它不能在杂乱的城市地区运行，而且在低海拔不可靠，容易遭受卫星信号切断，是一种非被动传感模态。传统空中机器人以GPS为空中机器人提供位置信息，得到位置信息，然后通过控制器的位置环控制来达到作业的目的，但在一些复杂场景中(如城市街道、房屋室内等)无法提供GPS支持，就无法为空中机器人提供稳定的定位信息，这将导致空中机器人姿态的不可控制，且这种通过位置环控制的空中机器人，具有控制滞后性和姿态不稳定性。
[0004]针对这种GPS拒止环境下且需求高动态鲁棒性的空中机器人姿态控制，传统的位置控制已无法满足这种要求，因此需要采用新的控制方法使空中机器人能够在更复杂环境依旧保持高鲁棒性的控制。

技术实现思路

[0005]针对以上技术问题，本专利技术提供一种在GPS拒止环境下可自主控制飞行的GPS拒止环境下空中机器人视觉自主控制方法及系统。
[0006]本专利技术解决其技术问题采用的技术方案是：
[0007]GPS拒止环境下空中机器人视觉自主控制方法，方法包括以下步骤：
[0008]步骤S100：空中机器人的摄像头模块实时采集周围环境图像并发送至空中机器人的计算机模块，计算机模块实时获取周围环境图像，并根据周围环境图像和预设的参考图像得到单应性矩阵并发送至空中机器人的姿态控制器；
[0009]步骤S200：姿态控制器根据单应性矩阵和预设的虚拟控制误差函数得到第一控制误差和姿态误差控制变量，将第一控制误差发送至空中机器人的计算机模块；
[0010]步骤S300：空中机器人的计算机模块根据第一控制误差和预设的速度估计误差函数实时估计自身速度并发送至姿态控制器；
[0011]步骤S400：姿态控制器根据实时估计的自身速度、预设的误差控制式、预设的空中
机器人的动态方程、第一控制误差和姿态误差控制变量得到姿态控制量，根据姿态控制量控制空中机器人的自主飞行。
[0012]优选地，步骤S100包括：
[0013]步骤S110：获取预设的包含目标位姿的图片作为预设的参考图像，计算预设的参考图像的ORB特征点并生成参考图像对应的描述子作为后续帧的匹配对象；
[0014]步骤S120：实时获取在空中机器人飞行过程中的周围环境图像作为当前图像帧，计算当前图像帧的ORB特征点并生成当前图像帧对应的描述子，采用随机抽样一致性算法对当前图像帧对应的描述子与参考图像对应的描述子进行特征匹配，对匹配的点进行筛选，直至选出置信度最高的预设数量个匹配对；
[0015]步骤S130：根据置信度最高的预设数量个匹配对求解当前图像帧与预设的参考图像帧间的单应性矩阵；
[0016]步骤S140：将单应性矩阵发送至空中机器人的姿态控制器。
[0017]优选地，步骤S200具体为：
[0018][0019]其中，e1表示预设的虚拟误差函数，表示定义的意思，H为单应性矩阵，H
v
为虚拟单应性矩阵，为空中机器人俯仰旋转矩阵和翻滚旋转矩阵的乘积，I3为3
×
3单位矩阵，m
*
＝[0，0，1]T
，e
z
＝[0，0，1]T
，为定义的姿态误差控制变量，T表示矩阵转置，e
p1
为定义的第一控制误差，vex()表示将矩阵转换成向量。
[0020]优选地，步骤S300中预设的速度估计误差函数具体为：
[0021][0022]其中，是定义的虚拟图像平面真实误差的估计值，是定义的虚拟图像平面真实速度的估计值，是定义的虚拟图像平面真实误差的估计值的偏差，是定义的虚拟图像平面真实速度的估计值的偏差，V
v
为空中机器人虚拟图像平面真实速度值；
[0023]其中，速度值的更新函数，具体为：
[0024][0025]其中，k1、k2、a
*
为手动设定值，为计算机模块中速度估计部分的中间变量，Ω
z
'为空中机器人的真实偏航角速度，e
z
＝[0，0，1]T
，F
v
为虚拟图像平面的受力和，m为空中机器人实际重量，表示中间变量的导数，[]×
表示将向量换成反对称矩阵。
[0026]优选地，步骤S400包括：
[0027]步骤S410：根据预设的空中机器人的动态方程和第一控制误差求解得到虚拟平面的动态模型方程；
[0028]步骤S420：根据实时估计的自身速度和预设的误差控制式得到第二控制误差；
[0029]步骤S430：根据虚拟平面的动态模型方程和第二控制误差得到姿态控制率方程；
[0030]步骤S440：将第二控制误差输入至姿态控制率方程，得到空中机器人的升力、俯仰角速度和翻滚角速度，根据姿态误差控制变量得到偏航角速度，其中，升力、俯仰角速度、翻滚角速度和偏航角速度均为姿态控制量。
[0031]优选地，步骤S410中虚拟平面的动态模型方程具体为：
[0032][0033]其中，为第一控制误差的导数，为空中机器人虚拟图像平面真实速度值，为空中机器人俯仰旋转矩阵和翻滚旋转矩阵的乘积的导数，e
p1
为第一控制误差，Ω
z
'为空中机器人的真实偏航角速度e
z
＝[0，0，1]T
，m为空中机器人实际重量，a
*
为手动设定值，V
v
为空中机器人虚拟图像平面真实速度值，为空中机器人俯仰旋转矩阵和翻滚旋转矩阵的乘积，I为单位矩阵，J为机体转动惯量，Γ为力矩，F
v
为虚拟图像平面的受力和，F＝
‑
T
‘
e
z
+mgR
T
e
z
，F为所受合力，T'为升力，g为重力常数，Ω为角速度，为角速度的导数。
[0034]优选地，步骤S420具体为：
[0035][0036]其中，e
p1
为第一控制误差，e<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.GPS拒止环境下空中机器人视觉自主控制方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤S100：空中机器人的摄像头模块实时采集周围环境图像并发送至所述空中机器人的计算机模块，所述计算机模块实时获取所述周围环境图像，并根据所述周围环境图像和预设的参考图像得到单应性矩阵并发送至所述空中机器人的姿态控制器；步骤S200：所述姿态控制器根据所述单应性矩阵和预设的虚拟控制误差函数得到第一控制误差和姿态误差控制变量，将所述第一控制误差发送至所述计算机模块；步骤S300：所述计算机模块根据所述第一控制误差和预设的速度估计误差函数实时估计自身速度并发送至所述姿态控制器；步骤S400：所述姿态控制器根据所述实时估计的自身速度、预设的误差控制式、预设的空中机器人的动态方程、所述第一控制误差和所述姿态误差控制变量得到姿态控制量，根据所述姿态控制量控制空中机器人的自主飞行。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S100包括：步骤S110：获取预设的包含目标位姿的图片作为预设的参考图像，计算所述预设的参考图像的ORB特征点并生成参考图像对应的描述子作为后续帧的匹配对象；步骤S120：实时获取在空中机器人飞行过程中的周围环境图像作为当前图像帧，计算所述当前图像帧的ORB特征点并生成当前图像帧对应的描述子，采用随机抽样一致性算法对所述当前图像帧对应的描述子与所述参考图像对应的描述子进行特征匹配，对匹配的点进行筛选，直至选出置信度最高的预设数量个匹配对；步骤S130：根据所述置信度最高的预设数量个匹配对求解所述当前图像帧与所述预设的参考图像帧间的单应性矩阵；步骤S140：将所述单应性矩阵发送至所述空中机器人的姿态控制器。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤S200具体为：其中，e1表示预设的虚拟误差函数，表示定义的意思，H为单应性矩阵，H
v
为虚拟单应性矩阵，性矩阵，为空中机器人俯仰旋转矩阵和翻滚旋转矩阵的乘积，I3为3
×
3单位矩阵，m
*
＝[0，0，1]
T
，e
z
＝[0，0，1]
T
，为定义的姿态误差控制变量，T表示矩阵转置，e
p1
为定义的第一控制误差，vex()表示将矩阵转换成向量。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤S300中预设的速度估计误差函数具体为：其中，是定义的虚拟图像平面真实误差的估计值，是定义的虚拟图像平面真实速度的估计值，是定义的虚拟图像平面真实误差的估计值的偏差，为是定义的虚拟图像平面真实速度的估计值的偏差，V
v
为空中机器人虚拟图像平面真实速度值；其中，速度值的更新函数，具体为：
其中，k1、k2、a
*
为手动设定值，为计算机模块中速度估计部分的中间变量，Ω
z
'为空中机器人的真实偏航角速度，e
z
＝[0，0，1]
T
，F
v
为虚拟图像平面的受力和，m为空中机器人实际重量，表示中间变量的导数，[]
×
表示将向量换成反对称矩阵。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤S400包括：步骤S410：根据预设的空中机器人的动态方程和所述第一控制误差求解得到虚拟平面的动态模型方程；步骤S420：根据所述实时估计的自身速度和预设的误差控制式得到第二控制误差；步骤S430：根据所述虚拟平面的动态模型方程和所述第二控制误差得到姿态控制率方程；步骤S440：将所述第二控制误差输入至所述姿态...

【专利技术属性】
技术研发人员：钟杭，范泷文，王耀南，缪志强，
申请(专利权)人：湖南大学，
类型：发明
国别省市：