[发明专利]一种面向数字孪生的四旋翼无人机目标检测与避障方法

说明书

本发明涉及一种面向数字孪生的四旋翼无人机目标检测与避障方法，将其应用在四旋翼无人机飞行过程中，从而使四旋翼无人机在陌生环境中检测出障碍物目标类型的情况下，快速做出相应的规避动作。通过搭载各种传感器和数据传输设备，实现四旋翼无人机与虚拟场景中孪生无人机进行实时高效交互，达到了一定程度上的时空一致性，可以准确的映射出真实四旋翼无人机的飞行状态；在地面计算机中引入包含高效目标检测算法与避障算法的数字孪生平台，实现高精度的人机交互，实现多传感器融合进行信息处理，达到远程高精度处理无人机信息，实现四旋翼无人机安全、快速的避障，使得无人机更加高效。

技术领域

本发明属于数字孪生技术和无人机领域，涉及一种面向数字孪生的四旋翼无人机目标检测与避障方法。

背景技术

四旋翼无人飞行器是一种外形小巧，性能优越的垂直起降无人飞行器，具有结构简单、操作灵活、带载能力强等特点，具有重要的军事和民用价值。四旋翼无人机可以使用遥控器进行手动飞行，也可以使用地面站和MAVSDK等高级应用程序接口实现定点悬停和固定航迹飞行。由于其能够搭载各种设备抵达复杂区域完成人力难以完成的任务，多旋翼无人机被广泛地应用于军事和民用领域，比如高空巡检、森林火警侦查，以及救灾物资投运等。在四旋翼无人机的飞行过程中，面对特定的目标侦察任务需要精度高速度快的目标检测算法给与支撑，另外如何对飞行路径上的障碍物实现避障也是需要解决的问题。

随着计算机仿真技术的发展，有关环境和无人机建模的手段也越来越成熟。为了实现对无人机飞行过程的实时监控和预测，许多学者开始采用数字孪生的方法。数字孪生是以数字化方式创建物理实体的虚拟实体，借助历史数据、实时数据以及算法模型等，模拟、验证、预测、控制物理实体全生命周期过程的技术手段。利用数字孪生技术对飞行环境进行建模，构建环境数字孪生平台，可以精确分析环境对无人机飞行的影响；利用数字孪生技术对四旋翼无人机进行建模，构建四旋翼无人机孪生体，可以精确跟踪无人机的飞行状态和安全。

虽然目前很多目标检测算法和避障算法实验验证中取得了非常好的效果，但是这些都是在现实的环境下进行的无人机航拍目标检测和避障，而且存在避障效果差，低空目标检测算法仿真场景搭建难等问题。

发明内容

要解决的技术问题

为了避免现有技术的不足之处，本发明提出一种面向数字孪生的四旋翼无人机目标检测与避障方法，利用数字孪生技术完成数字孪生平台搭建并在地面端操控四旋翼无人机进行特定目标检测和避障。

技术方案

一种面向数字孪生的四旋翼无人机目标检测与避障方法，其特征在于：以四旋翼无人机自身搭载的各类传感器获取无人机前方障碍物的信息，对接收到的各类传感器数据进行处理，实现对障碍物类型的检测和避障；步骤如下：

步骤1、搭建基于虚幻引擎UE的环境模型：以真实体育场的环境和尺寸，在UE中搭建真实体育场的孪生模型；

步骤2、搭建基于AirSim的四旋翼无人机孪生模型：

定义惯性坐标系即静坐标系—地球坐标系，以及非惯性坐标系即动坐标系—机体坐标系；

对四旋翼无人机进行假设：均匀对称的刚体、质量和转动惯量不发生改变、只受重力和螺旋桨拉力以及螺旋桨一条轴为逆时针转动，另一条轴为顺时针转动；

在AirSim中搭建四旋翼无人机孪生模型：

动力学模型：输入为螺旋桨提供的拉力和力矩，输出为四旋翼的速度和角速度；

运动学模型：输入为动力学模型的输出，即四旋翼的速度和角速度，输出为四旋翼的位置和姿态；

步骤3：采用YOLOv5s目标检测算法，对四旋翼无人机航拍图像进行目标检测；

所述YOLOv5s目标检测算法为改进的YOLOv5目标检测算法，改进策略为：