一种多旋翼无人机自主精准附着目标方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种多旋翼无人机自主精准附着目标方法及系统，包括探测模块，用于实时采集探测到的附着目标信息，并将所述附着目标信息传输至机载任务计算机；机载任务计算机，用于对所述探测模块的数据信息进行分析处理，并规划出飞行路径点；飞行控制模块，用于控制多旋翼无人机根据飞行路径点进行飞行；本发明专利技术通过图像采集设备对目标进行跟踪，并使得附着目标在无人机正前方，通过激光探测器以及超声波探测器为无人机提供导航信息，不依赖外部辅助导航来实现附着飞行，以此来达到飞行过程的全自主精准控制；通过对最终附着目标点的位置

【技术实现步骤摘要】
一种多旋翼无人机自主精准附着目标方法及系统


[0001]本专利技术涉及无人机
，特别是涉及一种多旋翼无人机自主精准附着目标方法及系统
。

技术介绍

[0002]旋翼无人机是一种通过多个旋翼产生升力和推力的飞行器
。
相比传统的固定翼无人机，它具有垂直起降
、
悬停飞行和灵活机动等特点，因此被广泛应用于航空摄影
、
建筑巡视
、
安全监控
、
地理测绘和救援等领域
。
但是因为其气动效率低
、
所携带电池动力能源有限，导致任务时间受限，使用续航性能较差
。
因此人们为了提升旋翼无人机的续航能力，开始了旋翼无人机附着栖息技术的研究，这种附着技术赋予了多旋翼无人机更广泛的应用场景
。
例如，在建筑巡视方面，它可以在高层建筑外墙上进行安全检查
、
捕捉细节缺陷，并避免人工登高的危险
。
在安全监控领域，无人机可以通过附着墙面的方式在狭小空间内监测并记录重要区域的视频，对于保护重点场所具有重要意义
。
同时，在救援行动中，多旋翼无人机能够快速到达事故现场，并附着在墙面上为被困人员提供援助或者交流信息
。
[0003]然而，旋翼无人机在附着墙面或者其他目标时，首要任务是对目标墙面或目标进行探测，并获取附着目标的相关信息，例如附着目标距离
、
附着目标表面角度等信息，但是由于墙面或者其他目标形状的复杂性，无人机在附着过程中往往无法准确地感知和理解墙面的轮廓和表面倾角的变化，因此无人机可能无法正确地调整飞行姿态，以实现稳定附着
。
其次，目前的四旋翼无人机在进行目标附着动作时主要依赖其前部的附着机构，该机构用于实现无人机与墙面的附着，然而，由于前部附着机构的存在，再加上无人机机身与墙面垂直，此时四旋翼无人机的重心远离墙面，所需的附着力就会变大，较依赖附着机构的设计
。
且此类附着机构结构复杂，占据了附着无人机整体质量的大部分，反而增加了负载并降低了无人机的续航时间
。
[0004]所以本专利技术提供一种新的方案来解决此问题
。

技术实现思路

[0005]针对上述情况，为克服现有技术之缺陷，本专利技术之目的在于提供一种多旋翼无人机自主精准附着目标方法及系统，以解决现有技术存在的以上问题，其具体方案如下：
[0006]一种多旋翼无人机自主精准附着目标方法，包括如下步骤：
[0007]S1、
多旋翼无人机进行手动飞行或根据机载任务计算机装订的预设任务路线进行自主飞行；
[0008]S2、
通过多旋翼无人机搭载的图像采集设备对环境图像信息进行实时采集，并将采集到的图像发送给机载任务计算机；
[0009]S3、
机载任务计算机对采集到的图像信息进行识别分析，自主判断附着目标是否在图像中；
[0010]S4、
当机载任务计算机在采集图像中识别出附着目标后，根据跟图像信息计算出
附着目标相对于多旋翼无人机的视线角，然后输出控制指令给飞行控制器，控制多旋翼无人机调整姿态实现对准附着目标；
[0011]S5、
多旋翼无人机向附着目标抵近，并通过两个激光测距模块实时获取多旋翼无人机与附着目标表面之间的距离，测得距离分别为
Z1和
Z2，激光测距模块将距离信息输入机载计算机并且实时解算出附着表面倾角
α
为：
[0012]α
＝
arctan(d/Z1‑
Z2)
ꢀꢀꢀ
(1)
[0013]其中，
d
为两个激光测距模块中心位置间的距离；
[0014]S6、
当多旋翼无人机达到预设可附着距离后，机载任务计算机根据多旋翼无人机到附着目标的距离和附着目标表面倾角，在线规划无人机的附着飞行路径，得到附着飞行路径点；
[0015]S7、
机载任务计算机将附着飞行路径传输至飞行控制器，多旋翼无人机根据附着飞行路径点进行飞行，从而实现对目标的附着
。
[0016]优选的，所述的步骤
S4
具体包括：
[0017]机载任务计算机在识别目标后，计算出相对于附着目标的视线角，包括水平视线角
β
h
和竖直视线角
β
v
，然后输出控制指令给飞行控制器，多旋翼无人机调整姿态使得水平视线角
β
h
和竖直视线角
β
v
均减小为零，实现无人机对准目标
。
[0018]优选的，所述的步骤
S6
具体包括：
[0019]设定多旋翼无人机可附着距离为
Z0，当旋翼无人机与附着目标的距离达到可附着距离
Z0后，机载任务计算机在线规划无人机的附着飞行路径，此时，设无人机位置为
p∈R3，速度为
v∈R3，俯仰角为
θ
，构建目标代价函数
J
，则
[0020][0021][0022][0023]J
＝
∑w
Δ
J
Δ
，
Δ
＝
{p
，
v
，
θ
}
ꢀꢀꢀ
(5)
[0024]其中，
J
p
为距离代价函数，用来最小化路径的长度和时间，
w
p
为路径长度的权重，
p
n
和
p
n
‑1分别表示路径上第
n
个点的位置和第
n
‑1个点的位置；
J
v
为速度代价函数，用来平衡路径长度和速度变化之间的关系，以便生成平滑且高效的路径，
w
v
是速度变化的权重，
v
n
和
v
n
‑1分别表示路径上第
n
个点和第
n
‑1个点的速度；
J
θ
姿态代价函数，用来平衡路径长度和俯仰角之间的关系，以便生成满足俯仰角约束的路径，
w
θ
为俯仰角的权重，
θ
n
和
α
分别表示路径上第
n
个点的俯仰角和目标俯仰角；
J
为目标代价函数，用来平衡路径长度
、
速度变化和俯仰角之间的关系，以便生成满足约束条件的平滑且高效的路径，其中
Δ
表示路径上相邻两点之间的三元组，包括位置
p、
速度
v
和俯仰角
θ
，
w
Δ
是三元组的权重
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种多旋翼无人机自主精准附着目标方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、
多旋翼无人机进行手动飞行或根据机载任务计算机装订的预设任务路线进行自主飞行；
S2、
通过多旋翼无人机搭载的图像采集设备对环境图像信息进行实时采集，并将采集到的图像发送给机载任务计算机；
S3、
机载任务计算机对采集到的图像信息进行识别分析，自主判断附着目标是否在图像中；
S4、
当机载任务计算机在采集图像中识别出附着目标后，根据跟图像信息计算出附着目标相对于多旋翼无人机的视线角，然后输出控制指令给飞行控制器，控制多旋翼无人机调整姿态实现对准附着目标；
S5、
多旋翼无人机向附着目标抵近，并通过两个激光测距模块实时获取多旋翼无人机与附着目标表面之间的距离，测得距离分别为
Z1和
Z2，激光测距模块将距离信息输入机载计算机并且实时解算出附着表面倾角
α
为：
α
＝
arctan(d/Z1‑
Z2)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
其中，
d
为两个激光测距模块中心位置间的距离；
S6、
当多旋翼无人机达到预设可附着距离后，机载任务计算机根据多旋翼无人机到附着目标的距离和附着目标表面倾角，在线规划无人机的附着飞行路径，得到附着飞行路径点；
S7、
机载任务计算机将附着飞行路径传输至飞行控制器，多旋翼无人机根据附着飞行路径点进行飞行，从而实现对目标的附着
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的步骤
S4
具体包括：机载任务计算机在识别目标后，计算出相对于附着目标的视线角，包括水平视线角
β
h
和竖直视线角
β
v
，然后输出控制指令给飞行控制器，多旋翼无人机调整姿态使得水平视线角
β
h
和竖直视线角
β
v
均减小为零，实现无人机对准目标
。3.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述的步骤
S6
具体包括：设定多旋翼无人机可附着距离为
Z0，当旋翼无人机与附着目标的距离达到可附着距离
Z0后，机载任务计算机在线规划无人机的附着飞行路径，此时，设无人机位置为
p∈R3，速度为
v∈R3，俯仰角为
θ
，构建目标代价函数
J
，则，则，则
J
＝
∑w
Δ
J
Δ
，
Δ
＝
{p,v,
θ
}
ꢀꢀꢀ
(5)
其中，
J
p
为距离代价函数，用来最小化路径的长度和时间，
w
p
为路径长度的权重，
p
n
和
p
n
‑1分别表示路径上第
n
个点的位置和第
n
‑1个点的位置；
J
v
为速度代价函数，用来平衡路径长度和速度变化之间的关系，以便生成平滑且高效的路径...

【专利技术属性】
技术研发人员：武震公，杨东晓，王子一，徐华兴，李江涛，胡可，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：