【摘 要】
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随着智能工业的发展,无人机自主管理的需求也在不断上升。在许多应用场景中,比如无人机电力巡检、园区巡检等,这些过程重复且时间规律,采用无人机自动化管理能够节省人力成本,且在某些场景还能降低危险系数。无人机在自主化管理研究中,由于现有民用卫星定位精度不高,无法满足无人机自主降落过程中所需定位精度更高的要求。本课题研究的目标是实现无人机快速自主降落。具体的方法是在无人机返航过程中,首先利用视觉图像处理算
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随着智能工业的发展,无人机自主管理的需求也在不断上升。在许多应用场景中,比如无人机电力巡检、园区巡检等,这些过程重复且时间规律,采用无人机自动化管理能够节省人力成本,且在某些场景还能降低危险系数。无人机在自主化管理研究中,由于现有民用卫星定位精度不高,无法满足无人机自主降落过程中所需定位精度更高的要求。本课题研究的目标是实现无人机快速自主降落。具体的方法是在无人机返航过程中,首先利用视觉图像处理算法查找到人为设置的地面目标,其次通过视觉动态识别与云台控制的方式将目标维持在视野中心位置,再通过本文提出的云台视觉伺服定位方法计算无人机的精确位置,最后根据无人机与地面目标的位置关系控制无人机快速精确降落在指定位置。本文研究的工作内容包括:（1）根据课题飞行控制需求,研究四旋翼无人机数学物理模型,建立机体坐标系与地面导航坐标系,研究机体坐标系与地面坐标系之间的转换关系,在忽略不相关量与合理假设的前提下,进行无人机数学模型力学分析,研究无人机控制输入与状态输出之间的关系;（2）研究基于OPENCV图像识别与目标查找方法,引入比例-积分-微分（PID）控制器实现云台控制跟踪,通过视觉导航方式获取无人机与目标之间的位置关系,并采用卡尔曼滤波计算无人机最优定位解;（3）研究无人机快速降落的方法,利用云台前瞻快速查找目标,提前获取无人机与目标之间的方位关系并及时更改航向,设计无人机曲线降落的模型,研究无人机水平飞行与垂直降落同时进行的快速降落方案,最终实现无人机在安全范围内快速降落到指定位置。本课题研究的主要创新点包括:（1）提出了一种依靠单目视觉与云台控制结合进行视觉定位的方法,实现了目标动态查找跟踪,以及实现了飞行器与目标之间位置关系动态解算。（2）提出了一种缩短无人机降落时间的策略,该策略包括两种方法,一是采用云台视觉前瞻,使目标更早进入无人机相机视野;二是采用无人机水平飞行与垂直降落同时进行的降落方案,减少了无人机单独水平飞行时间。本课题研究源于无人机全自主管理实际应用需求,具备实际应用价值。所提出的视觉定位导航与无人机快速降落等方法对相关领域研究具有一定参考意义。
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