[发明专利]一种基于模糊控制的多旋翼无人机集群视觉着降方法

说明书

本发明提出一种基于模糊控制的集群自主着降算法。降落标识采用红色圆形，红色圆形中有阿拉伯数字，每个圆有一个数字，数字不重复。无人机通过识别含有不同数字的红圆，找到自己的降落位置。集群降落点采用三机三角形布局作为基本布局单位，集群内每架无人机搭载简易的图像采集设备与处理系统，到达指定降落航点后，每架无人机使用目标检测算法识别对应的降落标识，并将图像中降落标识中心与无人机视野中心的像素距离转换为无人机与降落标识的实际水平距离，将该距离设为输入量，基于模糊控制求解出速度控制量进行着降，降落时为保证降落精度采用阶梯式降落，在规定的不同高度进行无人机与降落点的偏差计算，从高到低阶梯降落。

技术领域

本发明涉及多无人机集群安全回收技术，具体涉及一种基于模糊控制的多旋翼无人机集群视觉着降方法。

背景技术

随着国防技术不断取得新的进展，无人机在执行情报侦察与监视、攻防对抗等作战任务时所面临的情况越来越复杂，这使得单一无人机平台的性能越来越难以满足装备发展的需求，无人机集群作战的理念在这样的背景下孕育而生。近年来，研究者们对无人机集群技术不断深入探索，集群作战逐渐从理论走向工程实践。对于无人机集群来说，安全回收是研究中的一个热点问题。自主着降是无人机安全回收的重要手段之一。

目前，计算机视觉技术在无人机领域中飞速发展，无人机利用视觉信息进行目标检测，通过成像原理与投影关系进行目标定位已成为无人机导航的主要方式。有关无人机视觉自主着降的研究还存在许多问题。在实际环境中，如果采用GPS定位进行着降，由于GPS定位本身存在误差，并且GPS易受干扰，定位不准、精度不高会导致无人机自主降落失误。如果采用视觉方式着降，由于四旋翼无人机是一个四输入六输出的欠驱动、非线性、强耦合系统，易受风的干扰而影响其自身位置与姿态，导致与机体连接的视觉传感器存在测量误差，另外，电机机械振动对视觉传感器的测量也存在一定干扰，电机转动速度越快，视觉传感器距离旋翼越近，振荡越剧烈。在接近地面过程中，地面效应会对无人机产生空气动力干扰，这种非线性影响也是一个无法忽视的因素，常规PID控制难以达到有效的精度控制。无人机跟随视觉指令的响应变化受到干扰的影响，在定点着降中容易导致过调，甚至陷入死锁，降低无人机自主着降的速度。

目前已有研究都是针对于单个无人机平台进行的推导与验证，包括：(1)在旋翼无人机的机载云台稳定控制中引入一个补偿控制器，提高了机载云台的稳定性。(2)分析了无人机姿态采集的误差，并引入互补滤波器消除误差。关于无人机集群的自主着降鲜有人关注，目前在工程实践上，集群的自主回收大多是依靠人工降落，或者利用较宽阔的场地，使各无人机之间保持较大的安全距离。这样的方法会造成大量人力与场地的浪费，随着集群规模的不断增加，这样的方法显然无法满足集群大规模、快速准确降落的需求。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提出一种基于模糊控制的多旋翼无人机集群视觉着降方法，其特征在于，首先进行下述工作准备：

1)无人机集群降落标识设计

降落标识采用着色圆形，着色圆形中有阿拉伯数字，每个着色圆形内有一个数字，数字不重复；无人机通过识别含有不同数字的着色圆形区域，找到自己的降落位置；

2)无人机集群降落标识布局设计

采用三机三角形布局作为基本布局单位进行着降点的排列，其中r为无人机的安全距离，即以无人机为中心，半径为r的圆周范围内应避免其他物体的介入；在实际的集群着降中，r需要按照无人机结构与尺寸、机载硬件性能进行调整；无人机数量多于3架时，分为若干三角布局单元；不足3架机的倍数时通过虚拟标识进行补全；

所述基于模糊控制的多旋翼无人机集群视觉着降方法具体包括下列步骤：

第一步：无人机集群通过GPS、惯导等导航设备到达降落航点，此时无人机与降落点存在误差；

第二步：每架无人机对采集的图像进行目标检测，并进行如下判断：