[发明专利]一种在同一空域内多架跟踪无人机的协同防碰撞方法有效

专利信息
申请号: 201911092138.8 申请日: 2019-11-11
公开(公告)号: CN110825108B 公开(公告)日: 2023-03-14
发明(设计)人: 唐文兵;黎瑶;陈博琛;丁佐华 申请(专利权)人: 浙江理工大学
主分类号: G05D1/10 分类号: G05D1/10
代理公司: 杭州求是专利事务所有限公司 33200 代理人: 邱启旺
地址: 310018 浙江省杭*** 国省代码: 浙江;33
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 同一 域内 跟踪 无人机 协同 碰撞 方法
【权利要求书】:

1.一种在同一空域内多架跟踪无人机的协同防碰撞方法,其特征在于,具体包括以下步骤:

步骤1,首先从无人机传感器发布的实时视频流中获取图像信息;

步骤2,使用OpenCV中的“跟踪器”定位目标在所述图像上的中心坐标(xo,yo);

步骤3,将步骤2中的中心坐标(xo,yo)缩放得到归一化的偏移量Δx′和Δy′,使用PID算法计算无人机的速度矢量v,用于跟踪目标;

步骤4,使用速度障碍模型对v进行碰撞检测,即检查v的末端是否处于组合的速度障碍区域内,当v的末端处于组合的速度障碍区域内,目标导向的速度优化方法用于对候选速度进行调整,进行碰撞消除;

具体地,在保证速度矢量v方向不变的情况下,在VO约束下,从所有候选速度和VO边界曲线的交点中选择距离p最近的那个交点pi,作为下一时刻速度的末端;

步骤5,无人机反复执行上述步骤1-4的过程,直至完成跟踪任务。

2.根据权利要求1所述协同防碰撞方法,其特征在于,跟踪无人机的方法具体为:

第1步:使用机载云台等设备采集图像信息,并回传视频数据至控制端;

第2步:在视频数据中选择无人机需要跟踪的目标,提取HOG、HSV等特征;

第3步:通过OpenCV的“跟踪器”,使用步骤2提取的HOG、HSV等特征,定位目标在图像上的中心坐标(xo,yo),即最小包围圆的圆心或最小包围矩形的中心;

第4步:计算中心坐标(xo,yo)与无人机视野中心位置(xc,yc)的在水平和竖直两个方向的绝对偏移量Δx和Δy:

Δx=xo-xc

Δy=yo-yc

第5步:设置一个死区范围,宽度为w,高度为h,死区范围的中心与无人机视野中心位置重合;当|xo-xc|≤w/2时,无人机的速度方向不需调整;当|yo-yc|≤h/2时,无人机速度大小应为0,即不需要前进或者后退,否则,实施第6步;

第6步:令无人机视野画面的分辨率为xr×yr,首先对偏移量进行归一化,将Δx和Δy缩放到[-1,1],即Δx′=Δx/(xr/2),Δy′=Δy/(yr/2),则无人机在下一个时刻的速度为:

v=vmaxΔy′

α=αmaxΔx

vmax为无人机的最大速度,αmaxmax≤π/2)为无人机仅围绕Z轴旋转的最大转角,

其中,当Δy′<0时,表示应该倒退,否则应该前进;同理,当Δx′<0时,表示无人机向左旋转,否则向右旋转;

此时生成了一个新的速度矢量v=(v,α),其方向为相对于当前正前方α,速度大小为v;

第7步:重复执行上述3-6步,直至完成跟踪任务。

3.根据权利要求1所述协同防碰撞方法,其特征在于,步骤4包括以下子步骤:

当空域内有多个跟踪无人机时,还需对v进行碰撞检查;

第1步:使用碰撞锥模型对“入侵者”进行筛选,选出对本机有威胁的“威胁者”,具体过程包括:

对于每个处于u0的感知范围内的无人机ui,定义相对速度v0|i=v0-vi,定义射线:

λ(p,v)={p+vt|t>0}

其中,无人机的状态信息以S=(p,v)表示,p=(px,py)表示无人机所处的位置,v表示无人机的速度信息;在无人机u0的感知范围内有u1,…,un也在执行任务,定义n个无人机u1,…,un为u0的“入侵者”,即||p0-pi||2≤ρSR,ρSR表示无人机的感知范围的半径,或者预警范围的半径;λ(p,v)表示起点在p,方向沿着v的方向的射线;

根据u0的半径大小对ui进行“膨化”,即ri′=ri+r0,得到位置障碍物PO0|i,定义碰撞锥CC0|i为:

任何相对速度vt|i位于CC0|i内,都会导致u0和ui的碰撞,通过CC0|i筛选出对u0有威胁的无人机,记为u1,…,um(m≤n);

第2步,定义速度障碍模型:

其中表示闵可夫斯基矢量和运算,即:

其中,VOt|i是一系列速度的集合,所述速度的集合导致u0和ui在将来某一时刻发生碰撞;

为了避免多个威胁,需要对多个VO进行组合:

其中,∪表示对m个VO几何区域进行组合,因此,当v0的末端位于VO内时,进行调整,选取处于VO外的速度,以避免潜在的碰撞;

第3步,速度优化,在保证速度矢量v方向不变的情况下,在VO约束下,对无人机下一个时刻的速度v(t+1)进行优化,具体步骤为:

假设VO的边界曲线为Ω,定义速度v的延长线为λ(p,v),则:

P=λ(p,v)∩Ω

其中,P表示候选速度和VO边界曲线的交点;在所有交点中,选择距离p最近的那个交点Pi,作为下一个时刻速度的末端Ev,即:

其中Pi表示p与i第个VO边界曲线的交点;

优化后的无人机速度为:

v′=(v′,α)=(||Ev-p||2,α)。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于浙江理工大学,未经浙江理工大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201911092138.8/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top