[发明专利]一种基于视觉与性能约束的多无人机协同控制方法及系统

说明书

本发明提供了一种基于视觉与性能约束的多无人机协同控制方法及系统。所述基于视觉与性能约束的多无人机协同控制方法包括：步骤S1：对总目标任务分解得到相互独立的子任务，建立子任务的无人系统；步骤S2：在当前子任务的无人系统中选择一个最优领航者，跟随者检测领航者带有的ArUco基准标记，由此获取它相对于领航者的相对位姿；步骤S3：基于领航者‑跟随者框架建立子任务的无人系统模型；步骤S4：设计基于预定任务性能规范的误差变换方法；步骤S5：根据变换后的误差设计跟随者的PID控制律，保证跟随者按预定任务性能跟随领航者，最后达到多无人机自主协同控制的目标。本发明能够在GPS缺失的环境下实现时间、空间与任务等多维度的有效协同，满足小型化、智能化和自主化的需求。

技术领域

本发明涉及无人机技术领域，特别涉及一种基于视觉与性能约束的多无人机协同控制方法及系统。

背景技术

随着以人工智能为代表的新一代信息技术的快速发展，军事作战以及工业民生正从人利用机器执行任务向无人机自主执行任务转变，尤其是为了解决高动态、高危险、多任务的作战及作业要求，自主无人系统已经成为军事智能化与工业智能化的重要支撑。自主无人系统在军用和民用领域均有重大的应用需求，包括军事侦察、打击，信息中继，地形测绘以及智能仓储等，由于自主无人系统具备成本低、应用广、效果好等优势，是军事作战和工业发展中新的技术制高点。无人系统一直是国内外研究热点，但大多数的研究还是侧重于多无人机任务分配方法的研究，对于多无人机在任务性能约束下的自主协同控制方案较少，尤其是在GPS缺失的环境下。

发明内容

本发明提供了一种基于视觉与性能约束的多无人机协同控制方法及系统，其目的是为了解决背景技术中在GPS缺失的环境下，多无人机自主的协同控制的技术问题。

为了达到上述目的，本发明的实施例提供的一种基于视觉与性能约束的多无人机协同控制方法，包括如下步骤：

步骤S1：对总目标任务分解得到相互独立的子任务，根据子任务确认无人机的类别与数量，建立子任务的无人系统；

步骤S2：在当前子任务的无人系统中选择一个最优领航者，跟随者检测领航者带有的ArUco基准标记，由此获取它相对于领航者的相对位姿；

步骤S3：基于领航者-跟随者框架建立子任务的无人系统模型；

步骤S4：设计基于预定任务性能规范的误差变换方法；

步骤S5：根据变换后的误差设计跟随者的PID控制律，保证跟随者按预定任务性能跟随领航者，最后达到多无人机自主协同控制的目标。

优选地，步骤S1具体包括如下步骤：

步骤S101：对总目标任务分解，得到相互独立的各个子任务；

步骤S102：根据子任务的要求选择空中无人机、地上无人机或者空中无人机与地上无人机组合的形式，并确定无人机的数量，建立子任务的无人系统。

优选地，步骤S2具体包括如下步骤：

步骤S201：在当前子任务的无人系统中，控制站选择一个最优的无人机作为当前子任务的无人系统中接收控制站发布任务的领航者；

步骤S202：每个无人机都配有一个已知大小的ArUco方形基准标记，跟随者使用机载视觉检测ArUco标记，ArUco标记由黑色边框和确定其标识符的内部二进制矩阵组成，单个标记可提供足够的对应关系(四个角)来获得相机相对ArUco标记的位姿，根据相机坐标系和跟随者坐标系、ArUco标记坐标系和领航者坐标系的固定变换关系，求得领航者与跟随者之间的相对位姿ζ_lf，并且ArUco标记为每个无人机都提供了对应的ID，保证可靠、有效的跟随。

优选地，步骤S3包括根据领航者-跟随者框架建立领航者-跟随者模型：