[发明专利]一种运用无人机进行海上态势感知监测船舶路径的方法

说明书

提出了一种运用无人机进行海上态势感知监测船舶路径的方法，从构建MATLAB核心单元开始，引入模型预测控制(MPC)作为控制方法，建立了无人机和船舶的运动学方程，搭建了整个系统的框架。研究的控制框架实现在船舶和无人机之间的联动，控制无人机在船舶的计划路径周围所需控制精度的区域工作。无人机对海上态势进行感知，监视海况，指导船舶航行、避障、海上作业等操作任务。在船舶随时间改变其速度和航向时，也可以保持控制的精度与稳定性。

技术领域

涉及无人机控制和船舶海上态势感知领域，具体涉及一种运用模型预测控制(Model Predictive Control)来控制无人机的控制方法。该方法建立了控制无人机进行海上态势感知并监测船舶路径的框架。

背景技术

海上态势感知的目的是增强识别现有威胁的能力，以便尽可能早地处理现有威胁。这是通过将相互作用的智能、监视、测量和导航系统集成在同一个操作框架中来完成的。为了使这种系统框架有效运行，有必要建立一个包含数据收集和监测的结构。该机构使用传感器对空气和水流进行检测，并对数据进行精确的分析，继而进行快速和准确的响应。为了满足这种所需功能，无人机是非常适合的工具。无人机可以装备各种各样的传感器，例如照相机或雷达。这些传感器的一个应用是跟踪海洋中的漂浮元素，例如漂浮物、敌方船只、冰山等。该信息可用于防撞系统，船舶将根据障碍物的位置找到新的路径；军事行动，可以更早地确定威胁或目标；海洋冰山管理，用于绘制漂浮在船只路径中的冰或冰山的特征；搜救，用于船只需要寻找失踪的船员的情况。

通常，船只是海上行动的中心，如前所述，海上行动可以是海上作业、搜索和营救，也可以是军事监视行动。为了收集所需的数据来支持选择操作,无人机必须根据船的计划路径和速度飞过一个区域。在寻找障碍的情况下,结合已知知识如洋流速度,以信息融合的方式确保获取满足操作要求的数据。运用无人机进行海上态势感知并监测船舶路径是一种有效的方法。

发明内容

提出了一种运用无人机进行海上态势感知监测船舶路径的方法，从构建MATLAB核心单元开始，引入模型预测控制(MPC)作为控制方法，建立了无人机和船舶的运动学方程，描述了整个系统的框架。研究的控制框架实现在船舶和无人机之间的联动，控制无人机在船舶的计划路径周围所需控制精度的区域工作。无人机对海上态势进行感知，监视海况，指导船舶航行、避障、海上作业等操作任务。控制不仅仅局限于固定路径的船舶航行情况，在船舶随时间改变其速度和航向时，也可以保持控制的精度与稳定性。在面对复杂海况时，能更好的为船舶规划航线，完成作业任务：

步骤一、构建MATLAB核心单元

MATLAB核心单元由MATLAB代码单元、模块间通讯协议(Inter-ModuleCommunication Protocol,IMC)JAVA库和ACADO工具箱三部分组成。

船舶计划路径的数据文件由MATLAB核心代码单元加载，船舶的起始位置B点作为NED坐标系的原点，根据坐标原点定义相应的纬度和经度。按顺序，定义航点的更新速率，以及船舶应从无人机接收有关其航路的信息的时间。此时间用于根据计划路径计算船舶的位置，然后将该信息用作无人机应飞越的所需位置。

无人机的位置，速度和空中姿态信息也必须用作解决二维优化问题的输入，假设无人机将飞行在恒定的高度。有关无人机的以下信息来自DUNE单元：

●机体在地球坐标系中的起始位置A点(经度lat，纬度lon，高度alt)；

●机体自身位置C点相对于NED坐标系原点B点的位置偏差(x,y,z)；

●机体坐标系下二维线速度(u,v)；

●机体角度(横滚角(φ)，纵摇角(θ)，偏航角(ψ))；

●机体坐标系下角速度(p,q,r)。