[发明专利]一种利用灰色预测模型的视觉伺服控制方法及系统

说明书

本发明提供了一种利用灰色预测模型的视觉伺服控制方法、系统、装置及存储介质,包括获取无人机的机载图像采集装置采集的目标位置以及与所述目标位置相对应的期望位置；根据所述目标位置与所述期望位置的输出值进行视觉伺服控制；通过灰色预测模块得到无人机下一步状态的预测值；将所述输出值与所述预测值进行比较得到预测误差，不断调整无人机运行，以使无人机达到提前飞行控制。通过灰色预测模型预测得到飞行机器人下一步状态的运行控制误差，与给定误差进行比较，完成不同PID控制参数的切换，从而提前控制飞行机器人运动过程，并在飞行过程中不断修正位置与姿态信息，实现更精准的飞行控制。

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其是指一种利用灰色预测模型的视觉伺服控制方法及系统。

背景技术

在实际工业控制中，随着工业技术的不断发展，以及工业过程的复杂性，时变性和不确定性，传统的工业控制方法很难满足现代工业的要求，于是人们逐渐向智能控制理论进行研究。模糊控制，预测控制，概率统计法，是常见的针对不确定系统的控制方法。但是由于系统的复杂性和时变性，很难建立起有效的数学模型，所以基于系统精确模型的预测控制就不能适应控制的要求。对于一些新型系统或者复杂系统没有过多的经验和大量的历史数据可依，所以基于专家经验的模糊控制，依靠大量历史数据的概率算法和神经网络控制都不能达到很好的控制效果。灰色动态模型是具有建模数据少，计算简单等特点，所以灰色预测控制是以灰色动态模型为基础，对本征灰色系统进行有效控制的方法之一。但是由于灰色系统理论是一门新生的理论体系，有很多不完善的地方，于是导致了灰色预测控制有待于进一步拓展和改进。

无人空中飞行器(Unmanned Aerial Vehicles,UAVs)的自主飞行技术一直是航空研究，自动控制研究，机器人研究的重要内容。相关技术在各种的应用中也存在很大的需求。具体的应用场景包括：个人航拍，影视制作，侦察与搜救，大气数据收集，勘探，农业病虫害的防治，以及视频监控等。如果我们采用无人空中飞行器来实现之前列举的任务，一方面可以降低成本花费、提高任务的效率，另一方面提高人员安全保障甚至完成人无法完成的任务。

四旋翼无人机与其它传统的无人飞行器做比较，前者机械结构更为简单。四旋翼有对称的机身。只需通过改变四个旋翼的旋转角速度就可以控制其运动。四旋翼在狭小空间中更加灵活，飞行机动能力更强。另一方面，四旋翼无人机有着较高的操控性能。可以在狭小的空间中进行垂直起飞、着陆。可以在一固定点悬停，在接近地面的低空飞行，和慢速巡航等飞行模式。不同于传统直升机由于其巨大的旋翼而不能近距离的靠向目标，四旋翼无人机悬停在离目标较近的位置。因此，对四旋翼的研究也受到了越来越多研究者的关注。

目前，室外自主飞行器普遍采用GPS系统实现定位，然而GPS信号强弱问题大大影响定位精度，尤其是在室内、森林、洞穴以及建筑物繁多的城市等GPS较弱甚至失效的环境中，需要一个可靠的方法来控制飞行器自主飞行，因此视觉伺服受到了研究人员的青睐。在机载处理信息的情况下，视觉伺服可以被应用到独立且GPS失效的环境中，视觉伺服通过摄像头获取视觉信息控制飞行器运动，摄像头不仅具有轻便、低损耗等特性，而且能够提供位置及速度信息的高分辨率数据；另外，GPS的精确度只能达到米级，而视觉算法在室内小环境下能将目标定位上升到厘米级精度，这也使得旋翼型无人机能够执行更精准的任务。视觉伺服已经被广泛应用到了避障、测距、悬停以及同时定位与地图构建(SLAM)等任务中。

视觉伺服在小型四旋翼无人机自主飞行控制方面得到了广泛研究，主要是基于位置的视觉伺服和基于图像的视觉伺服，虽然取得了一定成果，但是两种视觉伺服方案都存在各自的缺点，旋翼飞行机器人的控制方法存在很大程度不足和巨大的发展空间。具体可以体现在以下几个方面：

(1)基于位置的视觉伺服控制方法，可以直观地在直角坐标空间定义目标的运动，符合现有机器人的工作方式，控制精度很大程度上依赖于位姿估计精度，而位姿估计精度依赖于摄像机和机器人的标定精度等；此外计算量较大