[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在审

专利信息
申请号: 201811002098.9 申请日: 2018-08-30
公开(公告)号: CN109213159A 公开(公告)日: 2019-01-15
发明(设计)人: 王旭阳;高迪驹;周宇;刘涵 申请(专利权)人: 上海海事大学
主分类号: G05D1/02 分类号: G05D1/02
代理公司: 上海互顺专利代理事务所(普通合伙) 31332 代理人: 成秋丽
地址: 201306 上海市*** 国省代码: 上海;31
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摘要: 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。
搜索关键词: 船舶 态势感知 海上 船舶航行 模型预测控制 运动学方程 海上作业 核心单元 计划路径 控制框架 监测 避障 构建 海况 联动 感知 航向 监视 引入 研究
【主权项】:
1.一种运用无人机进行海上态势感知监测船舶路径的方法,其特征在于包括以下步骤:步骤一、构建MATLAB核心单元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;无人机的位置,速度和空中姿态信息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,包括经度lat,纬度lon和高度alt;●机体运动中自身位置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);●机体横滚角φ,纵摇角θ,偏航角ψ;●机体坐标系下角速度(p,q,r);船舶的起始位置B点用作NED坐标系的坐标原点,将无人机在大地坐标系下的位置C点转换为NED坐标系下的位置坐标D点;首先使用无人机所在的大地坐标系将无人机的纬度和经度坐标变换,然后将无人机所在的大地坐标的原点A点变换到船舶NED坐标系下船舶所在位置B点;无人机的大地坐标系的原点A点一次变换移动一公里距离,直至大地坐标系的原点A点移动到船舶所在的NED坐标系原点B点;所有坐标变换以1984年的世界大地测量系统WGS 84作为参考椭球;在无人机控制优化问题中使用二维模型,利用(1)中欧拉角速率矢量与机体固定角速度矢量[p,q,r]T之间的关系计算偏航角速度;使用二维模型,从(1)获得的为实际偏航角速度r,将新r记作rnew无人机的位置和航向在NED坐标系中表示为pUAV=[xUAV,yUAV,ψ]T    (2)其中xUAV和yUAV水平位置,ψ是偏航角;机体坐标系下的速度和偏航角的变化率组成以下矢量vUAV=[u,v,r]T    (3)(2)与(3)式的关系为其中Rz(ψ)为机体坐标系与NED坐标系之间的旋转矩阵,如(5)所示系统的约束是无人机的最大转弯率(r),ψ是无人机的偏航角;在无人机飞越航迹点上某位置的瞬间,基于船舶在其预定路径中的位置和速度构建线性运动模型其中是t时刻船舶在路径上的位置,是t+τ时刻船舶在路径上的位置,τ是两次测量之间的时间间隔,船舶t时刻的速度vx和vy分别是船舶在纵荡和横荡方向上的分速度;用最小二乘函数(7)用作MPC算法的目标函数,求解最优化问题使用模型预测控制解决优化问题后,使用“Desired Path()”函数将目标路径点发送到DUNE;使用该函数发送第二个路径点作为备份,以便在出现临时通信问题时使用,提高系统的冗余;程序重复每个选定的更新时间步骤,并一直运行,直到无人机到达船舶的最后一个计划位置;模块间通讯协议Java库向MATLAB提供必要的函数,核心代码作为模块间通讯协议节点启动,连接到所需的飞行器节点;优化问题使用ACADO for MATLAB实现,用C++实现;步骤二、构建DUNE和Ardupilot单元构建DUNE模块与不同的自动驾驶仪进行兼容连接;使用自动驾驶仪ArduPilot,DUNE接收“DesiredPath()”命令,调用负责与ArduPilot通信的任务;DUNE的ArduPilot任务发生变化,无人机在任务模式下运行,在新的任务中,一个包含路径点的任务发送到自动驾驶仪;从自动驾驶仪确认后,命令开始任务然后发送;在无监测任务的情况下,DUNE存储库中可用的标准任务在导航模式下操作UAV进行待机操作;步骤三、构建状态估计器单元和地面基站单元状态估计器与自动驾驶仪ArduPilot协同工作;运用基于局部线性化的广义卡尔曼滤波器、贝叶斯或极大后验估模拟无人机在真实飞行中的行为;地面基站发出导航模式的控制命令,调用DUNE存储库中可用的标准任务操作UAV,基站保证各节点之间通讯要求。
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