[发明专利]无人机群可视导航的量子控制方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及无人机技术领域，特别涉及一种无人机群可视导航的量子控制方法及系统。

背景技术

近年来，计算机视觉方法由于其经济、无源、设备简单、获取信息量大等特点，成为无人机可视导航研究中的重要手段。无人机可视导航是一种将综合视觉、飞行、空管和通信技术有机结合的新型导航方法，通常无需利用其他辅助设备，例如，如GPS等设备，只利用机载传感器，例如,视觉传感器、惯性导航系统、速度传感器、雷达高度表等以获取相关信息进行导航，减少无人机飞行及着陆时对外部设备和环境的依赖，使无人机具有更高的自主性。

无人机可视导航系统较为复杂，不满足线性、定常、集中参数等条件，具有微观性、相干性和不确定性等特点，系统各个环节的内在联系以及系统与环境的相互作用都不易直接描述。

目前，对无人机的控制主要侧重于从宏观层次上的实施控制，无人机可视导航系统虽然一定程度上对无人机进行控制，但其控制过程中会限制。

发明内容

本发明的目的旨在至少解决上述的技术缺陷之一。

为此，本发明的一个目的在于提出一种无人机群可视导航的量子控制方法。

本发明的另一目的在于提出一种无人机群可视导航的量子控制系统。

为达到上述目的，本发明一方面的实施例提出一种无人机群可视导航的量子控制方法，包括以下步骤：

获取无人机群中每个无人机的导航信息，并根据所述每个无人机导航信息对所述每个无人机设置量子控制机制；获取所述无人机群中每个无人机的数据，并对所述数据进行处理以得到所述无人机群中每个无人机的飞行数据；基于所述每个无人机的飞行数据，采用对应的量子控制机制对其进行控制；以及通过对每个无人机的量子控制机制进行串联或并联以获得量子复合控制机制，并由所述量子复合控制机制对所述无人机群的飞行进行协同控制。

在本发明的一个实施例中，所述方法还包括：通过无人机平台控制所述无人机群的飞行，可由无人机机上完成，也可由地面站或由其他第三方参与协助完成。

在本发明的一个实施例中，所述方法还包括：将所述飞行过程进行记录并显示。

在本发明的一个实施例中，所述量子控制机制包括量子补偿控制、量子反馈控制和量子克隆识别的反馈控制，所述无人机群中每个无人机的飞行数据包括环境的识别信息、飞行区域的地图、飞行路径、飞行姿态、飞行速度和飞行位置。

所述每个无人机飞行过程中各个环节的状态演化遵从薛定愕方程，其表达式为，其中，i为虚数单位，为约化普朗克常数，波函数表示状态变量包含有描写相应环节的完整信息，为系统状态的演化，为哈密顿算符，表示未微扰时相应系统环节的总能量算符，下角标0表示与时间无关，V(r,t)是表示微扰势，由输入变量的经典势函数来表示，为很小微扰，ε是微扰参数，波函数和能量可按ε的幂级数展开。

根据本发明实施例的方法，通过在无人机可视导航中加入量子控制环节，提高了无人机的协同性和导航精准性，从而提高了无人机的安全性，同时本发明可应用于多架无人机可视导航协同控制中，用以提高多无人机的高效性、稳定性和可靠性。

为达到上述目的，本发明的实施例另一方面提出一种无人机群可视导航的量子控制系统，包括：设置模块，用于获取无人机群中每个无人机的导航信息，并根据所述每个无人机导航信息对所述每个无人机设置量子控制机制；处理模块，用于获取所述无人机群中每个无人机的数据，并对所述数据进行处理以得到所述无人机群中每个无人机的飞行数据；控制模块，用于基于所述每个无人机的飞行数据，采用对应的量子控制机制对其进行控制；以及复合控制模块，用于通过对每个无人机的量子控制机制进行串联或并联以获得量子复合控制机制，并由所述量子复合控制机制对所述无人机群的飞行进行协同控制。

在本发明的一个实施例中，所述系统还包括：控制模块，用于通过无人机平台控制所述无人机群的飞行，可由无人机机上完成，也可由地面站或由其他第三方参与协助完成。

在本发明的一个实施例中，所述系统还包括：显示模块，用于将所述飞行过程进行记录并显示。

在本发明的一个实施例中，所述量子控制机制包括量子补偿控制、量子反馈控制和量子克隆识别的反馈控制，所述无人机群中每个无人机的飞行数据包括环境的识别信息、飞行区域的地图、飞行路径、飞行姿态、飞行速度和飞行位置。