无人机自主着陆纵向控制律设计视觉导航算法

       无人机的自主高精度定点着陆,应用自适应内模控制(AIMC)原理设计了自主着陆纵向飞行控制律.以轮式无人机为平台,将纵向非线性模型解耦并线性化.然后,以地速和下沉率为控制目标,应用AIMC理论设计了纵向飞行控制律.通过对AIMC滤波参数进行自调整改善了系统的动态特性,基于对模型的辨识增强了系统的鲁棒性.在顺逆风6 m/s的条件下对AIMC系统进行了数字仿真,结果显示其落点精度达到前后向30 m范围内.与传统内模控制(IMC)系统相比,提出的自适应内模控制(AIMC)系统在动态性能和落点精度等方面均有明显提高.最后,搭建了半物理测试平台,通过半物理仿真测试复现了系统数字仿真结果,验证了系统功能的完整性和协调性.为保证无人机着陆精度和安全性,提出了一种无人机自主着陆视觉导航位姿解算方法。

       首先对机载相机进行标定,获取相机参数;然后综合考虑地标形状和尺寸、地标角点几何分布和角点数量对位姿估计精度的影响,设计了“T”型着陆地标形状和尺寸参数,将地标轮廓提取和角点检测算法相结合,得到几何分布好、数量适中的8个角点用于位姿解算,保证了位姿解算精度;为减少LK (Lucas-Kanade)光流法稳定跟踪地标的处理时间,直接将提取的这8个角点作为LK光流法检测和跟踪的输入,保证了算法实时性;最后利用三维空间到二维像平面投影关系对飞行位姿参数进行实时解算。实验结果表明:算法具有较高估计精度,算法平均周期为76.756 ms(约13帧/s),在速度较低的着陆阶段基本满足自主着陆视觉导航的实时性要求。


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