[发明专利]无人机盘旋跟踪智能控制方法、装置、电子设备和存储介质

说明书

本公开提出一种无人机盘旋跟踪控制方法、装置、电子设备和存储介质，属于无人机导航、制导与控制领域。其中方法包括：在每个采样时刻，获取待跟踪目标的位置和线速度以及无人机的位置；利用所述待跟踪目标的位置和线速度以及无人机的位置，生成所述无人机的参考轨迹；根据预设的深度神经网络，利用所述无人机的参考轨迹和所述无人机的状态，得到所述无人机的控制输入，以实现所述无人机对所述待跟踪目标的环绕跟踪。本公开不需要在线求解优化问题，直接用深度神经网络控制四旋翼无人机实现对移动目标的盘旋跟踪，计算效率高，便于在可编程门阵列(FPGA)上并行实现，适合工程应用。

技术领域

本公开属于无人机导航、制导与控制领域，特别涉及一种无人机盘旋跟踪智能控制方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术

伴随着四旋翼无人机技术的快速发展，通过四旋翼无人机进行目标跟踪在军用和民用领域获得了广泛的应用，比如边界巡防、救灾防护、运输护航等。

盘旋跟踪是一种特殊的目标跟踪方式：四旋翼无人机在跟踪过程中保持与移动目标之间的相对速度、高度和水平距离不变。

李雅普诺夫制导向量法可以通过移动目标与无人机的相对状态产生制导指令，从而引导无人机按照预定的半径盘旋跟踪移动目标。在不考虑四旋翼无人机控制约束的情况下，可以将制导指令看作外环控制然后直接利用反步控制的方法设计控制指令。按照这个思路，文献《Quadrotor circumnavigation of an unknown moving target using cameravision-based measurements》设计了包含五个反步操作的控制方法，其控制结构与多回路PID控制是一致的。该方法的缺点是不能在控制器设计过程中考虑无人机的控制约束。

相对地，模型预测控制(MPC)的优势在于处理系统约束。但是，MPC难以求解，导致其只适用于低频控制系统。比如，只将MPC用于外回路的路径规划，在内回路则用计算效率高的PID控制方法。为了解决MPC求解困难的问题，显式MPC方法采用离线求解加在线查表的方式来加速计算，MPC的离线解往往是分段线性的形式。随着预测时域、系统维数、控制约束的增加，需要控制域的数量也将指数增加。这会消耗极大的内存空间，也将增大查表的难度。

发明内容

本公开的目的是克服现有技术的不足之处，提出一种无人机盘旋跟踪智能控制方法、装置、电子设备和存储介质。本公开不需要在线求解优化问题，直接用深度神经网络控制四旋翼无人机完成对移动目标的盘旋跟踪任务。本公开计算效率高，便于在可编程门阵列(FPGA)上并行实现。

本公开第一方面实施例提出一种无人机盘旋跟踪智能控制方法，包括：

在每个采样时刻，获取待跟踪目标的位置和线速度以及无人机的位置；

利用所述待跟踪目标的位置和线速度以及无人机的位置，生成所述无人机的参考轨迹；

根据预设的深度神经网络，利用所述无人机的参考轨迹和所述无人机的状态，得到所述无人机的控制输入，以实现所述无人机对所述待跟踪目标的环绕跟踪。

在本公开的一个实施例中，所述无人机为四旋翼无人机。

在本公开的一个实施例中，所述深度神经网路的输入为所述参考轨迹中初始参考位置后第一个参考位置及所述无人机的状态，其中所述初始参考位置为所述无人机的位置。

在本公开的一个实施例中，所述利用所述待跟踪目标的位置和线速度以及无人机的位置，生成所述无人机的参考轨迹，包括：

1)记当前采样时刻为k时刻；在k时刻，所述无人机的位置为[x_q(k)，y_q(k)，z_q(k)]^T；