[發(fā)明專利]一種多維態(tài)勢(shì)感知自控算法飛行控制方法及系統(tǒng)

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110632708.9
• 申請(qǐng)日: 2021-06-07
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN113448349A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-09-28
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 梁中文
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 山東省中通物聯(lián)網(wǎng)有限公司
• 主分類號(hào): G05D1/10
• 分類號(hào): G05D1/10
• 代理公司: 成都魚(yú)爪智云知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 51308
• 代理人: 嚴(yán)成

本發(fā)明提出了一種多維態(tài)勢(shì)感知自控算法飛行控制方法及系統(tǒng)，涉及飛行機(jī)器人控制技術(shù)領(lǐng)域。一種多維態(tài)勢(shì)感知自控算法飛行控制方法包括：獲取飛行機(jī)器人飛行數(shù)據(jù)進(jìn)行態(tài)勢(shì)感知；實(shí)時(shí)偵測(cè)環(huán)境信息，通過(guò)預(yù)設(shè)算法提取探測(cè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的狀態(tài)信息；根據(jù)態(tài)勢(shì)感知信息及狀態(tài)信息，得到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的態(tài)勢(shì)空間，同時(shí)分析飛行機(jī)器人的約束空間；在獲取約束空間實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)和多維態(tài)勢(shì)感知的基礎(chǔ)上，對(duì)飛行機(jī)器人當(dāng)前及未來(lái)的多維態(tài)勢(shì)進(jìn)行快速和準(zhǔn)確感知；能夠?qū)θ我庖患茱w行機(jī)器人的當(dāng)前飛行態(tài)勢(shì)和未來(lái)飛行態(tài)勢(shì)進(jìn)行綜合評(píng)估與準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。此外本發(fā)明還提出了一種多維態(tài)勢(shì)感知自控算法飛行控制系統(tǒng)，包括：獲取模塊、探測(cè)模塊、分析模塊以及感知模塊。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及飛行機(jī)器人控制技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及一種多維態(tài)勢(shì)感知自控算法飛行控制方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

目標(biāo)跟蹤和避免碰撞對(duì)于飛行機(jī)器人任務(wù)的成功至關(guān)重要。為了提高無(wú)人駕駛器械的自主水平，保證規(guī)劃路線的可行性和安全性，相關(guān)的導(dǎo)航和控制策略的發(fā)展正在迅速增加。

這些器械在許多應(yīng)用中引起了很多關(guān)注。傳統(tǒng)的二維(2D)路徑規(guī)劃主要用于在已知或靜態(tài)環(huán)境下離線尋找全局最優(yōu)路徑。但是，無(wú)人飛機(jī)跟蹤的目標(biāo)和威脅在三維高空飛行路線中通常是靈活的，并且無(wú)人飛機(jī)的運(yùn)動(dòng)控制受到一些性能參數(shù)的限制，因此在線尋找局部最優(yōu)或甚至可行的路線對(duì)UCAV來(lái)說(shuō)是一個(gè)很大的挑戰(zhàn)。

近年來(lái)，為了解決三維路徑規(guī)劃問(wèn)題，許多經(jīng)典的幾何方法得到了改進(jìn)。一般來(lái)說(shuō)，面對(duì)不同的工程背景，要實(shí)現(xiàn)一個(gè)完整的路徑規(guī)劃算法，路徑可行性和參數(shù)適應(yīng)性應(yīng)該由無(wú)人機(jī)動(dòng)力學(xué)，運(yùn)動(dòng)學(xué)等因素來(lái)判斷。因?yàn)闊o(wú)人飛機(jī)經(jīng)常在稀疏的高空空間執(zhí)行任務(wù)，所以碰撞威脅大多由機(jī)動(dòng)飛機(jī)或生物組成，而不是靜止的障礙物。

故自主路徑規(guī)劃還涉及到環(huán)境建模和評(píng)估技術(shù)。此外對(duì)于路徑規(guī)劃過(guò)程，無(wú)人飛機(jī)必須根據(jù)實(shí)時(shí)要求獲取每個(gè)采樣時(shí)刻每個(gè)移動(dòng)威脅的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的詳細(xì)信息，并且必須考慮到目標(biāo)位置，航跡跟蹤濾波技術(shù)也很重要。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種多維態(tài)勢(shì)感知自控算法飛行控制方法，其能夠?qū)θ我庖患茱w行機(jī)器人的當(dāng)前飛行態(tài)勢(shì)和未來(lái)飛行態(tài)勢(shì)進(jìn)行綜合評(píng)估與準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，有效解決了高密度飛行區(qū)進(jìn)離場(chǎng)飛行機(jī)器人飛行態(tài)勢(shì)的宏觀分析難題，填補(bǔ)了國(guó)內(nèi)外在飛行態(tài)勢(shì)感知方面的技術(shù)空白。

本發(fā)明的另一目的在于提供一種多維態(tài)勢(shì)感知自控算法飛行控制系統(tǒng)，其能夠運(yùn)行一種多維態(tài)勢(shì)感知自控算法飛行控制方法。

本發(fā)明的實(shí)施例是這樣實(shí)現(xiàn)的：

第一方面，本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種多維態(tài)勢(shì)感知自控算法飛行控制方法，其包括獲取飛行機(jī)器人飛行數(shù)據(jù)進(jìn)行態(tài)勢(shì)感知；實(shí)時(shí)偵測(cè)環(huán)境信息，通過(guò)預(yù)設(shè)算法提取探測(cè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的狀態(tài)信息；根據(jù)態(tài)勢(shì)感知信息及狀態(tài)信息，得到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的態(tài)勢(shì)空間，同時(shí)分析飛行機(jī)器人的約束空間；在獲取約束空間實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)和多維態(tài)勢(shì)感知的基礎(chǔ)上，對(duì)飛行機(jī)器人當(dāng)前及未來(lái)的多維態(tài)勢(shì)進(jìn)行快速和準(zhǔn)確感知。

在本發(fā)明的一些實(shí)施例中，上述獲取飛行機(jī)器人飛行數(shù)據(jù)進(jìn)行態(tài)勢(shì)感知包括：調(diào)研采集飛行區(qū)空中運(yùn)行數(shù)據(jù)，對(duì)飛行區(qū)中所有的飛行機(jī)器人飛行數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理與統(tǒng)計(jì)分析，對(duì)預(yù)處理后的飛行機(jī)器人飛行數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘與關(guān)聯(lián)分析，提取飛行機(jī)器人基本屬性以及對(duì)應(yīng)的時(shí)間點(diǎn)信息。

在本發(fā)明的一些實(shí)施例中，上述還包括：對(duì)時(shí)間點(diǎn)信息進(jìn)行存儲(chǔ)，建立飛行區(qū)飛行機(jī)器人飛行活動(dòng)時(shí)間庫(kù)，然后對(duì)飛行機(jī)器人飛行狀態(tài)理解，即對(duì)飛行區(qū)飛行機(jī)器人的當(dāng)前飛行態(tài)勢(shì)進(jìn)行評(píng)估。

在本發(fā)明的一些實(shí)施例中，上述實(shí)時(shí)偵測(cè)環(huán)境信息，通過(guò)預(yù)設(shè)算法提取探測(cè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的狀態(tài)信息包括：預(yù)設(shè)算法采用混合多模型集合容積卡爾曼算法模型，運(yùn)動(dòng)模型設(shè)為勻加速模型、勻速模型、以及水平轉(zhuǎn)彎模型，計(jì)算狀態(tài)變量的輸出估計(jì)值和預(yù)測(cè)值從而提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的狀態(tài)信息。

在本發(fā)明的一些實(shí)施例中，上述還包括：根據(jù)預(yù)設(shè)態(tài)勢(shì)空間及本地地理笛卡爾坐標(biāo)系，將飛行機(jī)器人的飛行加速度作為運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，使用狀態(tài)變量描述采樣時(shí)間內(nèi)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，從而得到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的狀態(tài)信息。