[發明專利]一種在同一空域內多架跟蹤無人機的協同防碰撞方法

有效

• 申請號: 201911092138.8
• 申請日: 2019-11-11
• 公開（公告）號: CN110825108B
• 公開（公告）日: 2023-03-14
• 發明（設計）人: 唐文兵;黎瑤;陳博琛;丁佐華
• 申請（專利權）人: 浙江理工大學
• 主分類號: G05D1/10
• 分類號: G05D1/10
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司 33200
• 代理人: 邱啟旺

1.一種在同一空域內多架跟蹤無人機的協同防碰撞方法，其特征在于，具體包括以下步驟：

步驟1，首先從無人機傳感器發布的實時視頻流中獲取圖像信息；

步驟2，使用OpenCV中的“跟蹤器”定位目標在所述圖像上的中心坐標(x_o,y_o)；

步驟3，將步驟2中的中心坐標(x_o,y_o)縮放得到歸一化的偏移量Δ_x′和Δ_y′，使用PID算法計算無人機的速度矢量v，用于跟蹤目標；

步驟4，使用速度障礙模型對v進行碰撞檢測，即檢查v的末端是否處于組合的速度障礙區域內，當v的末端處于組合的速度障礙區域內，目標導向的速度優化方法用于對候選速度進行調整，進行碰撞消除；

具體地，在保證速度矢量v方向不變的情況下，在VO約束下，從所有候選速度和VO邊界曲線的交點中選擇距離p最近的那個交點p_i，作為下一時刻速度的末端；

步驟5，無人機反復執行上述步驟1-4的過程，直至完成跟蹤任務。

2.根據權利要求1所述協同防碰撞方法，其特征在于，跟蹤無人機的方法具體為：

第1步：使用機載云臺等設備采集圖像信息，并回傳視頻數據至控制端；

第2步：在視頻數據中選擇無人機需要跟蹤的目標，提取HOG、HSV等特征；

第3步：通過OpenCV的“跟蹤器”，使用步驟2提取的HOG、HSV等特征，定位目標在圖像上的中心坐標(x_o,y_o)，即最小包圍圓的圓心或最小包圍矩形的中心；

第4步：計算中心坐標(x_o,y_o)與無人機視野中心位置(x_c,y_c)的在水平和豎直兩個方向的絕對偏移量Δx和Δy：

Δx＝x_o-x_c，

Δy＝y_o-y_c，

第5步：設置一個死區范圍，寬度為w，高度為h，死區范圍的中心與無人機視野中心位置重合；當|x_o-x_c|≤w/2時，無人機的速度方向不需調整；當|y_o-y_c|≤h/2時，無人機速度大小應為0，即不需要前進或者后退，否則，實施第6步；

第6步：令無人機視野畫面的分辨率為x_r×y_r，首先對偏移量進行歸一化，將Δx和Δy縮放到[-1,1]，即Δ_x′＝Δ_x/(x_r/2)，Δ_y′＝Δ_y/(y_r/2)，則無人機在下一個時刻的速度為：

v＝v_maxΔy′

α＝α_maxΔ_x′

v_max為無人機的最大速度，α_max(α_max≤π/2)為無人機僅圍繞Z軸旋轉的最大轉角，

其中，當Δ_y′＜0時，表示應該倒退，否則應該前進；同理，當Δ_x′＜0時，表示無人機向左旋轉，否則向右旋轉；

此時生成了一個新的速度矢量v＝(v,α)，其方向為相對于當前正前方α，速度大小為v；

第7步：重復執行上述3-6步，直至完成跟蹤任務。

3.根據權利要求1所述協同防碰撞方法，其特征在于，步驟4包括以下子步驟：

當空域內有多個跟蹤無人機時，還需對v進行碰撞檢查；

第1步：使用碰撞錐模型對“入侵者”進行篩選，選出對本機有威脅的“威脅者”，具體過程包括：

對于每個處于u₀的感知范圍內的無人機u_i，定義相對速度v_0|i＝v₀-v_i，定義射線：

λ(p,v)＝{p+vt|t＞0}

其中，無人機的狀態信息以S＝(p,v)表示，p＝(p_x,p_y)表示無人機所處的位置，v表示無人機的速度信息；在無人機u₀的感知范圍內有u₁,…,u_n也在執行任務，定義n個無人機u₁,…,u_n為u₀的“入侵者”，即||p₀-p_i||₂≤ρ_SR，ρ_SR表示無人機的感知范圍的半徑，或者預警范圍的半徑；λ(p,v)表示起點在p，方向沿著v的方向的射線；

根據u₀的半徑大小對u_i進行“膨化”，即r_i′＝r_i+r₀，得到位置障礙物PO_0|i，定義碰撞錐CC_0|i為：

任何相對速度v_t|i位于CC_0|i內，都會導致u₀和u_i的碰撞，通過CC_0|i篩選出對u₀有威脅的無人機，記為u₁,…,u_m(m≤n)；

第2步，定義速度障礙模型：

其中表示閔可夫斯基矢量和運算,即：

其中，VO_t|i是一系列速度的集合，所述速度的集合導致u₀和u_i在將來某一時刻發生碰撞；

為了避免多個威脅，需要對多個VO進行組合：

其中，∪表示對m個VO幾何區域進行組合，因此，當v₀的末端位于VO內時，進行調整，選取處于VO外的速度，以避免潛在的碰撞；

第3步，速度優化，在保證速度矢量v方向不變的情況下，在VO約束下，對無人機下一個時刻的速度v(t+1)進行優化，具體步驟為：

假設VO的邊界曲線為Ω，定義速度v的延長線為λ(p,v)，則：

P＝λ(p,v)∩Ω

其中，P表示候選速度和VO邊界曲線的交點；在所有交點中，選擇距離p最近的那個交點P_i，作為下一個時刻速度的末端E_v，即：

其中P_i表示p與i第個VO邊界曲線的交點；

優化后的無人機速度為：

v′＝(v′,α)＝(||E_v-p||₂,α)。