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【发明授权】基于云台相机的无人机对地面目标跟踪控制方法及系统_中国人民解放军国防科技大学_202010554379.6 

申请/专利权人:中国人民解放军国防科技大学

申请日:2020-06-17

公开(公告)日:2023-05-26

公开(公告)号:CN111596693B

主分类号:G05D1/12

分类号:G05D1/12

优先权:

专利状态码:有效-授权

法律状态:2023.05.26#授权;2020.09.22#实质审查的生效;2020.08.28#公开

摘要:本发明公开了一种基于云台相机的无人机对地面目标跟踪控制方法及系统,属于目标跟踪技术领域,用于解决目前目标跟踪效果差的技术问题,采用的技术方案为:首先进行目标检测与识别,提取目标的特征点;利用坐标系转换,将当前特征点映射到不受固定翼无人机姿态和云台姿态变化影响的图像平面上,从而获得对应的特征点S;将S与期望特征点S*的差值作为输入,对无人机和云台系统进行伺服控制,获得无人机的速度Va和期望的云台姿态θg;根据Va和θg分别对无人机和云台进行姿态调整。本发明的基于云台相机的无人机对地面目标跟踪控制方法及系统均具有跟踪精度高、跟踪效果好等优点。

主权项:1.一种基于云台相机的无人机对地面目标跟踪控制方法,其特征在于,包括步骤:S01、首先进行目标检测与识别,提取目标的特征点;S02、利用坐标系转换,将当前特征点映射到不受固定翼无人机姿态和云台姿态变化影响的图像平面上,从而获得对应的特征点S;S03、将特征点S与期望特征点S*的差值作为输入,对无人机和云台系统进行伺服控制,获得无人机的速度Va和期望的云台姿态θg;S04、根据Va和θg分别对无人机和云台进行姿态调整;在步骤S03中,通过特征点变化速度获得无人机的速度控制量,利用图像雅可比矩阵进行求解,公式可表示成: 其中T和Ω分别表示无人机飞行的线速度和角速度,都是三维的向量;Jv为图像雅可比矩阵,表示成: 其中z表示目标到相机的视深;其中为使目标快速收敛到图像中心,采用指数收敛方式;目标到图像中心的误差为则误差的收敛速度可表示成: 其中λ是个2×2的正定矩阵;在步骤S03中,将S与期望特征点S*的差值作为输入,输入至伺服控制器中,实现特征点S变化到无人机速度变化、无人机偏航角变化和云台姿态角变化的映射;无人机速度变化包括无人机速度速率,所述无人机偏航角变化包括无人机偏航角速率,对应的得到过程为:记理想相机状态下的机体坐标系为当前状态下的欧拉坐标系为则从到需经过以下变换:a从转换到记中对应的目标线速度cV和角速度cΩ分别为: 则经过上述第5步的逆变换,即可与保持一致;记下固定翼无人机的线速度和角速度分别为和则表示成: b从转换到固定翼无人机在当前状态下,滚转角和俯仰角分别旋转φ和θ后转换成理想相机对应的状态,当下对应的无人机角速率已知时,通过投影变换获得无人机的欧拉角速率;记欧拉角速率为 其中ob-xyz表示惯性坐标系,此时三个姿态角均为0;绕z轴偏航ψ角后与坐标系重合;而后绕y1轴俯仰θ角后与坐标系重合;最后绕x2轴滚转φ角后与坐标系重合;考虑下的无人机角速度与eΩ之间的投影关系,得到: 其中 由于理想相机状态下固定翼无人机的俯仰角和滚转角始终为0,因此对应的滚转角速率和俯仰角速率也始终为0,则偏航角速率的输入为: 再根据公式,通过下的速度得到下对应的速度: 又由于无人机以恒定的速度进行飞行,对应于S2状态下就是沿x轴的飞行速度为Vt,而沿y轴和z轴的速度均为0;合公式19,得到下的无人机速度表示: 将公式11,21代入公式12中,得到: 进一步整理可得: 其中 再利用最小二乘法,求得最终的偏航角速率: 在云台相机模型中,云台通过调整θp和θt使目标趋于图像中心;以O1为相机光心所在位置,O2为图像中心,|O1O2|表示相机焦距,C为目标特征点;结合图像坐标系的构建,目标的坐标可表示为|O2A|,-|O2B|;云台相机的偏航角θp变化将影响目标特征点的横坐标,而θt的变化将影响目标特征点的纵坐标;记△θp和△θt为目标从当前位置到达图像中心时云台需要旋转的角度,结合云台姿态角符号的定义,则有 若期望图像上特征点坐标u1,v1指数收敛到图像中心,则有 其中因此,云台姿态角的变化速率可表示成:

全文数据:

权利要求:

百度查询: 中国人民解放军国防科技大学 基于云台相机的无人机对地面目标跟踪控制方法及系统

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