光學(xué)動捕系統(tǒng)在小型旋翼無人機開發(fā)過程中的作用

時間：2020-06-24 17:13來源：無人機 作者：中國通航

1.4、在線態(tài)勢感知和自主決策

與有人機不同，非自主無人機執(zhí)行任務(wù)時的執(zhí)行決策（如目標(biāo)識別與分配、武器投放、任務(wù)變更等）是由地面操作員完成的，在這種運行機制下，操作員智能進(jìn)行近實時的決策。自主控制意味著不需要人的干預(yù)，必須建立以在線態(tài)勢感知為中心的實時自主決策能力。無人機任務(wù)管理能力和機載控制系統(tǒng)的在線感知和可變自主權(quán)控制能力將是無人機自主任務(wù)成敗的關(guān)鍵。
無人機在線態(tài)勢感知的重點問題之一在于如何實現(xiàn)不確定條件下信息的快速獲取與處理，從而實現(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)見的事件時如何實時最優(yōu)地更新預(yù)先制定的計劃和導(dǎo)引策略，以應(yīng)對數(shù)據(jù)鏈缺失、實時威脅以及復(fù)雜的故障和損傷等控制站無法實時干預(yù)的緊急情況。

1.5、自主著陸控制技術(shù)

對于自主飛行的無人機而言，安全著陸是一個很困難的問題。由于著陸階段飛行高度低，所以對飛行安全的要求也最高，尤其是在終端接近時，無人機必須高精度保持所有狀態(tài)直到準(zhǔn)確地在一個規(guī)定的點上接地。著陸設(shè)計的問題主要包括無人機的定位導(dǎo)引與制導(dǎo)控制兩個方面。而且在與外界數(shù)據(jù)通信鏈斷開的情況下，無人機需要資助完成安全著陸。因此高精度的距離和位置測量設(shè)備是無人機能夠正常降落的保證。
采用類似有人駕駛飛機的方式進(jìn)行自主著陸是無人機的發(fā)展趨勢，其中精確的控制律設(shè)計對于無人機的安全著陸也必不可少。即使發(fā)生多起故障、存在嚴(yán)重擾動以及飛機動態(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人機安全著陸。

1.6、UCAV及多UAV協(xié)同中的自主控制

無人機的自主能力在其執(zhí)行作戰(zhàn)或協(xié)同任務(wù)時顯得尤為重要。無人作戰(zhàn)飛機（Unmanned Combat Aerial Vehicles UCAV）面臨的作戰(zhàn)任務(wù)復(fù)雜、態(tài)勢變化快、不確定因素多，無人作戰(zhàn)飛機必須自主完成對目標(biāo)的探測、識別，制定諸如目標(biāo)分配、戰(zhàn)術(shù)規(guī)劃和機動決策等攻擊決策，無人作戰(zhàn)飛機的指揮控制系統(tǒng)應(yīng)是具有駐留性、反應(yīng)性、社會性，因此要求其能在快速全面感知環(huán)境的基礎(chǔ)上實時做出決策。
多無人機協(xié)同時將一組不同位置、不同價值、不同威脅程度的目標(biāo)合理地分配給類型、價值和戰(zhàn)斗力都不同的無人機，已達(dá)到整體作戰(zhàn)效能最大、代價最小的目的。協(xié)同的前提條件是無人機平臺間的通信和信息共享，無人機平臺之間信息是高度分布的，無人機平臺的運動以及通信拓?fù)涞淖兓�，以最小信息流為基礎(chǔ)的多平臺分散協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。如圖4。
多無人機協(xié)同搜索也是多UAV協(xié)同控制的一個重要研究內(nèi)容，多架UAV同時對一個不確定區(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)同工作時考慮不同UAV飛行和探測傳感器的約束，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 分散化多機協(xié)同控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

2、無人機自主導(dǎo)航

無人機的自主導(dǎo)航是指無人機安全地從一個地點移動到另一個地點的過程。從技術(shù)層面可以分解成四個基本問題：
1、 What does the environment look like? 無人機必須知道環(huán)境的地圖，才能在地圖中找到路徑。無人機確定環(huán)境的過程稱為地圖創(chuàng)建。
2、 Where am I? 無人機確定當(dāng)前運動狀態(tài)的過程叫做定位。
3、 Where am I going? 無人機在環(huán)境中確定下一個運動目標(biāo)位置的過程稱為運動決策。
4、 How do I get there? 在知道起點和終點的情況下，無人機規(guī)劃如何到達(dá)目標(biāo)的方法被稱為運動規(guī)劃。
無人機在未知復(fù)雜環(huán)境中的自主飛行問題主要有兩個難點，一方面環(huán)境中存在不利于飛行控制的外部干擾，另一方面無人機缺少對環(huán)境的先驗信息，需要在運動過程中建立環(huán)境地圖以滿足位姿估計和運動規(guī)劃的需要。此時，上述幾個問題將彼此關(guān)聯(lián)，構(gòu)成一個整體。其中定位與地圖創(chuàng)建是自主導(dǎo)航中最基本的問題。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”的問題。為此，研究人員在機器人科學(xué)中針對未知環(huán)境的導(dǎo)航問題提出了同時定位與地圖創(chuàng)建（Simultaneous Localization And Mapping，SLAM）概念。為了獲得全局一致的運動狀態(tài)和題圖估計，SLAM算法往往計算緩慢，無法滿足無人機飛行控制中狀態(tài)反饋的需要。因此在實際應(yīng)用中，SLAM算法需要與高輸出頻率的快速運動增量估計方法（或稱局部位姿估計方法）相結(jié)合。針對未知環(huán)境探索的任務(wù)，運動決策和運動規(guī)劃問題關(guān)系緊密，可予以合并。此外，控制系統(tǒng)受到環(huán)境中的位置擾動影響，需要研究無人機在存在外部干擾情況下的控制問題。
如圖5，以系統(tǒng)框圖形式描述了無人機在未知復(fù)雜環(huán)境中自主導(dǎo)航和飛行控制問題的整體框架。框架包含五個主要部分：姿態(tài)控制、快速導(dǎo)航方法、SLAM算法、運動決策與規(guī)劃以及軌跡跟蹤，上述五個部分構(gòu)成一個完整回路。其中快速導(dǎo)航方法根據(jù)傳感器獲得的無人機運動相關(guān)信息和環(huán)境信息估計運動增量，SLAM算法在此基礎(chǔ)上計算全局狀態(tài)和地圖。兩種估計方法通過簡單的坐標(biāo)變換即可得到以較高頻率輸出的全局運動狀態(tài)估計。根據(jù)未知環(huán)境自主探索的任務(wù)要求設(shè)計合理的運動決策與規(guī)劃方法，輸出期望運動路徑。然后針對無人機的運動特點，以軌跡跟蹤的方法計算期望姿態(tài)，再通過高精度的姿態(tài)控制方法解決包含未知擾動的無人機姿態(tài)控制問題。