基于视觉的无人机非合作目标有限时间跟踪方法及系统技术方案

本发明专利技术属于跟踪控制技术领域，提供了一种基于视觉的无人机非合作目标有限时间跟踪方法及系统，首先，根据图像信息，跟踪者与非合作目标的运动方程和相对动力学方程；然后根据所述运动方程和所述相对动力学方程，得到跟踪者与非合作目标的比例相对动力学方程；最后根据比例相对动力学方程，采用积分滑模算法，建立对无人机进行控制的有限时间控制器；可以直接测量目标和跟随者之间的相对位置；与传统的跟踪控制算法相比，采用成本低、功耗小的单目传感器作为测量工具，可以应用于没有通讯或者信号差的室内或者郊区。号差的室内或者郊区。号差的室内或者郊区。

【技术实现步骤摘要】
基于视觉的无人机非合作目标有限时间跟踪方法及系统


[0001]本专利技术属于跟踪控制
，尤其涉及一种基于视觉的无人机非合作目标有限时间跟踪方法及系统。

技术介绍

[0002]如今，无人机具有很高的机动性，较低的购置和维护成本以及出色的垂直起降能力，即使在恶劣的环境下，也被认为是最受欢迎的自动驾驶空中平台。此外，导航、感知传感器和高性能电池技术的快速进展显著提高了无人机的续航和载荷能力，使其成为执行各种任务的理想平台，例如搜索和救援、区域覆盖、监视、物体运输和智能农业。在无人机执行任务过程中，目标跟踪是工作基础，它可以帮助用户把目标对象设定为无人机的焦点，从而对跟随目标对象进行观测，因此要做好目标跟踪控制。此外，在目标跟踪过程中，可分为合作目标与非合作目标，非合作目标没有通信，且非合作目标为规避无人机的跟踪，会产生较强的机动变化。然而，现有无人机目标跟踪系统的跟踪控制方法大多只考虑当前时刻的目标状态，缺乏一种主动机制应对目标的规避行为。
[0003]在自主多旋翼操作过程中使用了许多导航传感器，比如GPS和INS等，这类方法主要是针对合作目标，即可通过与目标进行通信来获得目标信息。对于非合作目标，也有人采用视觉传感器来获取目标信息。由于摄像机重量轻、体积小、无源、低功耗等特点，使得其在无人机运动控制中至关重要，以便能够精确监视和跟踪感兴趣的区域和目标。如果是无人飞行系统，例如四旋翼飞行器，则可以通过将摄像头传感器直接安装在机器人上来轻松实现，从而形成所谓的“眼在手”系统。
[0004]专利技术人发现，随着对计算机技术和视觉研究的持续深入，图像处理的逐渐成熟，以及各种控制方法的发展，视觉伺服控制在机器人系统的发展和应用等方面展现出了巨大的价值。关于视觉伺服控制，可以定义四个主要类别：基于位置的视觉伺服(PBVS)，其中所选用的控制误差定义在笛卡尔空间中；基于图像的视觉伺服(IBVS)，其中控制误差函数在图像空间中定义；2
‑
1/2或混合视觉伺服，其中控制误差函数在笛卡尔和图像空间中部分定义；直接视觉伺服，无需提取特定特征，而是在控制设计中利用完整图像。上述方法各有利弊，其功效在很大程度上取决于应用需求。通过以上可得，视觉传感器无法直接测量目标和跟随者之间的相对位置，需要采用其他方法进行估计，也就需要设置雷达或估计器等来实现。

技术实现思路

[0005]本专利技术为了解决上述问题，提出了一种基于视觉的无人机非合作目标有限时间跟踪方法及系统，本专利技术是一种基于单目传感器的基于视觉的无人机非合作目标有限时间跟踪方法，在缺少通信情况下，对非合作目标的跟踪，将单目传感器固定在无人机的万向节上，无人机通过单目传感器获得目标的图像信息，根据图像的变化，建立起无人机与目标的位置模型；在此基础上，利用积分滑模算法，设计有限时间控制器，实现无人机在有限时间
内到达或拦截目标。
[0006]为了实现上述目的，本专利技术是通过如下的技术方案来实现：
[0007]第一方面，本专利技术提供了一种基于视觉的无人机非合作目标有限时间跟踪方法，包括：
[0008]获取非合作目标的图像信息；
[0009]根据图像信息，跟踪者与非合作目标的运动方程；
[0010]根据图像信息，跟踪者与非合作目标的相对动力学方程；
[0011]根据所述运动方程和所述相对动力学方程，得到跟踪者与非合作目标的比例相对动力学方程；
[0012]根据相对比例动力学方程，采用积分滑模算法，建立有限时间控制器；
[0013]利用建立的有限时间控制器，对跟踪者进行控制。
[0014]进一步的，将非合作目标的几何中心定为特征点；根据特征点，建立地球坐标系下非合作目标的运动方程与跟踪者的运动方程；非合作目标的运动方程与跟踪者的运动方程的差为跟踪者与非合作目标的相对动力学方程。
[0015]进一步的，通过非合作目标在图像平面的大小、非合作目标重心在图像平面的坐标以及获取非合作目标的图像信息时的无人机机载传感器的焦距，根据三角测量定理，获得非合作目标相对于跟随者的方位角和仰角。
[0016]进一步的，根据非合作目标相对于跟随者的方位角和仰角，得到在机体坐标系下非合作目标相对于跟随者的相对位置表达式；对机体坐标系下非合作目标相对于跟随者的相对位置表达式进行转换，得到地球坐标系下非合作目标相对于跟随者的相对位置表达式D；
[0017]根据小孔成像原理，得到：
[0018][0019]其中，f为无人机机载传感器焦距；d为非合作目标的实际大小；d1为非合作目标在图像平面的大小；(y1,z1)为非合作目标重心在图像平面的坐标。
[0020]进一步的，得到比例相对位置方程为非合作目标的加速度减去跟踪者的加速度的差与非合作目标的实际大小的比值。
[0021]进一步的，有限时间控制器为：
[0022][0023][0024]其中，d为非合作目标的实际大小；s
i
为积分滑模面；v
i
为对应i轴的相对速度；a∈(0,1)；b∈(1，∞)；r
i
、δ
i
、k
1i
、k
2i
和α
i
为正数；c∈(0,1)。
[0025]进一步的，采用单目传感器获取非合作目标的图像信息。
[0026]第二方面，本专利技术还提供了一种基于视觉的无人机非合作目标有限时间跟踪系
统，包括：
[0027]数据采集模块，被配置为：获取非合作目标的图像信息；
[0028]运动方程建立模块，被配置为：根据图像信息，跟踪者与非合作目标的运动方程；
[0029]相对动力学方程建立模块，被配置为：根据图像信息，跟踪者与非合作目标的相对动力学方程；
[0030]比例相对动力学方程建立模块，被配置为：根据所述运动方程和所述相对动力学方程，得到跟踪者与非合作目标的比例相对动力学方程；
[0031]控制器建立模块，被配置为：根据比例相对动力学方程，采用积分滑模算法，建立有限时间控制器；
[0032]控制模块，被配置为：利用建立的有限时间控制器，对跟踪者进行控制。
[0033]第三方面，本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现了第一方面所述的基于视觉的无人机非合作目标有限时间跟踪方法的步骤。
[0034]第四方面，本专利技术还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现了第一方面所述的基于视觉的无人机非合作目标有限时间跟踪方法的步骤。
[0035]与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：
[0036]1、本专利技术中，首先，根据图像信息，跟踪者与非合作目标的运动方程和相对动力学方程；然后，根据所述运动方程和所述相对动力学方程，得到跟踪者与非合作目标的比例相对动力学方程；最后，根据比例相对动力学方程，采用积分滑模算本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于视觉的无人机非合作目标有限时间跟踪方法，其特征在于，包括：获取非合作目标的图像信息；根据图像信息，跟踪者与非合作目标的运动方程；根据图像信息，跟踪者与非合作目标的相对动力学方程；根据所述运动方程和所述相对动力学方程，得到跟踪者与非合作目标的比例相对动力学方程；根据比例相对动力学方程，采用积分滑模算法，建立有限时间控制器；利用建立的有限时间控制器，对跟踪者进行控制。2.如权利要求1所述的一种基于视觉的无人机非合作目标有限时间跟踪方法，其特征在于，将非合作目标的几何中心定为特征点；根据特征点，建立地球坐标系下非合作目标的运动方程与跟踪者的运动方程；非合作目标的运动方程与跟踪者的运动方程的差为跟踪者与非合作目标的相对运动方程。3.如权利要求1所述的一种基于视觉的无人机非合作目标有限时间跟踪方法，其特征在于，通过非合作目标在图像平面的大小、非合作目标重心在图像平面的坐标以及获取非合作目标的图像信息时的无人机机载传感器的焦距，根据三角测量定理，获得非合作目标相对于跟随者的方位角和仰角。4.如权利要求3所述的一种基于视觉的无人机非合作目标有限时间跟踪方法，其特征在于，根据非合作目标相对于跟随者的方位角和仰角，得到在机体坐标系下非合作目标相对于跟随者的相对位置表达式；对机体坐标系下非合作目标相对于跟随者的相对位置表达式进行转换，得到地球坐标系下非合作目标相对于跟随者的相对位置表达式D；根据小孔成像原理，得到：其中，f为无人机机载传感器焦距；d为非合作目标的实际大小；d1为非合作目标在图像平面的大小；(y1,z1)为非合作目标重心在图像平面的坐标。5.如权利要求4所述的一种基于视觉的无人机非合作目标有限时间跟踪方法，其特征在于，得到比例相对位置方程为非合作目标的加速度减去跟踪者的加速度的差与非合作目标的实际大小的比值。6.如权利要求1所述的一种基于视...

【专利技术属性】
技术研发人员：李鸿一，佘雪华，周琪，姚得银，鲁仁全，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：