光學(xué)動(dòng)捕系統(tǒng)在小型旋翼無(wú)人機(jī)開發(fā)過(guò)程中的作用

時(shí)間：2020-06-24 17:13來(lái)源：無(wú)人機(jī) 作者：中國(guó)通航

1.4、在線態(tài)勢(shì)感知和自主決策

與有人機(jī)不同，非自主無(wú)人機(jī)執(zhí)行任務(wù)時(shí)的執(zhí)行決策（如目標(biāo)識(shí)別與分配、武器投放、任務(wù)變更等）是由地面操作員完成的，在這種運(yùn)行機(jī)制下，操作員智能進(jìn)行近實(shí)時(shí)的決策。自主控制意味著不需要人的干預(yù)，必須建立以在線態(tài)勢(shì)感知為中心的實(shí)時(shí)自主決策能力。無(wú)人機(jī)任務(wù)管理能力和機(jī)載控制系統(tǒng)的在線感知和可變自主權(quán)控制能力將是無(wú)人機(jī)自主任務(wù)成敗的關(guān)鍵。
無(wú)人機(jī)在線態(tài)勢(shì)感知的重點(diǎn)問(wèn)題之一在于如何實(shí)現(xiàn)不確定條件下信息的快速獲取與處理，從而實(shí)現(xiàn)飛行中再規(guī)劃，也就是當(dāng)接收到新的信息以及發(fā)生了非預(yù)見(jiàn)的事件時(shí)如何實(shí)時(shí)最優(yōu)地更新預(yù)先制定的計(jì)劃和導(dǎo)引策略，以應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)鏈缺失、實(shí)時(shí)威脅以及復(fù)雜的故障和損傷等控制站無(wú)法實(shí)時(shí)干預(yù)的緊急情況。

1.5、自主著陸控制技術(shù)

對(duì)于自主飛行的無(wú)人機(jī)而言，安全著陸是一個(gè)很困難的問(wèn)題。由于著陸階段飛行高度低，所以對(duì)飛行安全的要求也最高，尤其是在終端接近時(shí)，無(wú)人機(jī)必須高精度保持所有狀態(tài)直到準(zhǔn)確地在一個(gè)規(guī)定的點(diǎn)上接地。著陸設(shè)計(jì)的問(wèn)題主要包括無(wú)人機(jī)的定位導(dǎo)引與制導(dǎo)控制兩個(gè)方面。而且在與外界數(shù)據(jù)通信鏈斷開的情況下，無(wú)人機(jī)需要資助完成安全著陸。因此高精度的距離和位置測(cè)量設(shè)備是無(wú)人機(jī)能夠正常降落的保證。
采用類似有人駕駛飛機(jī)的方式進(jìn)行自主著陸是無(wú)人機(jī)的發(fā)展趨勢(shì)，其中精確的控制律設(shè)計(jì)對(duì)于無(wú)人機(jī)的安全著陸也必不可少。即使發(fā)生多起故障、存在嚴(yán)重?cái)_動(dòng)以及飛機(jī)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)存在不確定性的情況下，仍能在誤差容許的范圍使無(wú)人機(jī)安全著陸。

1.6、UCAV及多UAV協(xié)同中的自主控制

無(wú)人機(jī)的自主能力在其執(zhí)行作戰(zhàn)或協(xié)同任務(wù)時(shí)顯得尤為重要。無(wú)人作戰(zhàn)飛機(jī)（Unmanned Combat Aerial Vehicles UCAV）面臨的作戰(zhàn)任務(wù)復(fù)雜、態(tài)勢(shì)變化快、不確定因素多，無(wú)人作戰(zhàn)飛機(jī)必須自主完成對(duì)目標(biāo)的探測(cè)、識(shí)別，制定諸如目標(biāo)分配、戰(zhàn)術(shù)規(guī)劃和機(jī)動(dòng)決策等攻擊決策，無(wú)人作戰(zhàn)飛機(jī)的指揮控制系統(tǒng)應(yīng)是具有駐留性、反應(yīng)性、社會(huì)性，因此要求其能在快速全面感知環(huán)境的基礎(chǔ)上實(shí)時(shí)做出決策。
多無(wú)人機(jī)協(xié)同時(shí)將一組不同位置、不同價(jià)值、不同威脅程度的目標(biāo)合理地分配給類型、價(jià)值和戰(zhàn)斗力都不同的無(wú)人機(jī)，已達(dá)到整體作戰(zhàn)效能最大、代價(jià)最小的目的。協(xié)同的前提條件是無(wú)人機(jī)平臺(tái)間的通信和信息共享，無(wú)人機(jī)平臺(tái)之間信息是高度分布的，無(wú)人機(jī)平臺(tái)的運(yùn)動(dòng)以及通信拓?fù)涞淖兓�，以最小信息流為基礎(chǔ)的多平臺(tái)分散協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。如圖4。
多無(wú)人機(jī)協(xié)同搜索也是多UAV協(xié)同控制的一個(gè)重要研究?jī)?nèi)容，多架UAV同時(shí)對(duì)一個(gè)不確定區(qū)域進(jìn)行搜索，目的在于更快速、全面地獲取搜索趨于的信息，降低環(huán)境的未知性。協(xié)同工作時(shí)考慮不同UAV飛行和探測(cè)傳感器的約束，在不確定環(huán)境中采用協(xié)同自主控制的方法，從而達(dá)到整體任務(wù)效能的優(yōu)化。

圖4 分散化多機(jī)協(xié)同控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

2、無(wú)人機(jī)自主導(dǎo)航

無(wú)人機(jī)的自主導(dǎo)航是指無(wú)人機(jī)安全地從一個(gè)地點(diǎn)移動(dòng)到另一個(gè)地點(diǎn)的過(guò)程。從技術(shù)層面可以分解成四個(gè)基本問(wèn)題：
1、 What does the environment look like? 無(wú)人機(jī)必須知道環(huán)境的地圖，才能在地圖中找到路徑。無(wú)人機(jī)確定環(huán)境的過(guò)程稱為地圖創(chuàng)建。
2、 Where am I? 無(wú)人機(jī)確定當(dāng)前運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的過(guò)程叫做定位。
3、 Where am I going? 無(wú)人機(jī)在環(huán)境中確定下一個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)位置的過(guò)程稱為運(yùn)動(dòng)決策。
4、 How do I get there? 在知道起點(diǎn)和終點(diǎn)的情況下，無(wú)人機(jī)規(guī)劃如何到達(dá)目標(biāo)的方法被稱為運(yùn)動(dòng)規(guī)劃。
無(wú)人機(jī)在未知復(fù)雜環(huán)境中的自主飛行問(wèn)題主要有兩個(gè)難點(diǎn)，一方面環(huán)境中存在不利于飛行控制的外部干擾，另一方面無(wú)人機(jī)缺少對(duì)環(huán)境的先驗(yàn)信息，需要在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中建立環(huán)境地圖以滿足位姿估計(jì)和運(yùn)動(dòng)規(guī)劃的需要。此時(shí)，上述幾個(gè)問(wèn)題將彼此關(guān)聯(lián)，構(gòu)成一個(gè)整體。其中定位與地圖創(chuàng)建是自主導(dǎo)航中最基本的問(wèn)題。依賴于具有足夠精度的環(huán)境地圖，而創(chuàng)建地圖又以準(zhǔn)確定位為基礎(chǔ)。因此，定位與地圖創(chuàng)建彼此依賴、不可分離，是未知環(huán)境自主導(dǎo)航中的“雞和蛋”的問(wèn)題。為此，研究人員在機(jī)器人科學(xué)中針對(duì)未知環(huán)境的導(dǎo)航問(wèn)題提出了同時(shí)定位與地圖創(chuàng)建（Simultaneous Localization And Mapping，SLAM）概念。為了獲得全局一致的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和題圖估計(jì)，SLAM算法往往計(jì)算緩慢，無(wú)法滿足無(wú)人機(jī)飛行控制中狀態(tài)反饋的需要。因此在實(shí)際應(yīng)用中，SLAM算法需要與高輸出頻率的快速運(yùn)動(dòng)增量估計(jì)方法（或稱局部位姿估計(jì)方法）相結(jié)合。針對(duì)未知環(huán)境探索的任務(wù)，運(yùn)動(dòng)決策和運(yùn)動(dòng)規(guī)劃問(wèn)題關(guān)系緊密，可予以合并。此外，控制系統(tǒng)受到環(huán)境中的位置擾動(dòng)影響，需要研究無(wú)人機(jī)在存在外部干擾情況下的控制問(wèn)題。
如圖5，以系統(tǒng)框圖形式描述了無(wú)人機(jī)在未知復(fù)雜環(huán)境中自主導(dǎo)航和飛行控制問(wèn)題的整體框架�？蚣馨鍌€(gè)主要部分：姿態(tài)控制、快速導(dǎo)航方法、SLAM算法、運(yùn)動(dòng)決策與規(guī)劃以及軌跡跟蹤，上述五個(gè)部分構(gòu)成一個(gè)完整回路。其中快速導(dǎo)航方法根據(jù)傳感器獲得的無(wú)人機(jī)運(yùn)動(dòng)相關(guān)信息和環(huán)境信息估計(jì)運(yùn)動(dòng)增量，SLAM算法在此基礎(chǔ)上計(jì)算全局狀態(tài)和地圖。兩種估計(jì)方法通過(guò)簡(jiǎn)單的坐標(biāo)變換即可得到以較高頻率輸出的全局運(yùn)動(dòng)狀態(tài)估計(jì)。根據(jù)未知環(huán)境自主探索的任務(wù)要求設(shè)計(jì)合理的運(yùn)動(dòng)決策與規(guī)劃方法，輸出期望運(yùn)動(dòng)路徑。然后針對(duì)無(wú)人機(jī)的運(yùn)動(dòng)特點(diǎn)，以軌跡跟蹤的方法計(jì)算期望姿態(tài)，再通過(guò)高精度的姿態(tài)控制方法解決包含未知擾動(dòng)的無(wú)人機(jī)姿態(tài)控制問(wèn)題。