[发明专利]基于预设性能四旋翼无人机视觉伺服目标跟踪控制方法

说明书

本发明提供了一种基于预设性能四旋翼无人机视觉伺服目标跟踪控制方法，包括：步骤1，通过四旋翼无人机的机载相机获取目标特征点的空间图像坐标和目标特征点的图像平面坐标，获得四旋翼无人机机载相机焦距，计算目标特征点的图像特征和目标特征点的雅可比矩阵，将多个目标特征点的图像特征构成图像特征向量，将多个目标特征点的雅可比矩阵构成叠加阵，获取机载相机的速度。本发明从四旋翼无人机机载相机的视角约束出发，对目标跟踪时的动态和稳态性能进行定量设计，引入预设性能函数，使得特征误差满足相应的预设性能约束，保证图像特征误差渐进稳定和目标特征的跟踪误差能收敛到预先设定的任意小的区域，实现四旋翼无人机对运动目标的跟踪控制。

技术领域

本发明涉及飞行机器人控制技术领域，特别涉及一种基于预设性能四旋翼无人机视觉伺服目标跟踪控制方法。

背景技术

如今，多旋翼飞行器，尤其是四旋翼飞行器，由于具有很高的机动性，较低的购置和维护成本以及出色的垂直起降能力，即使在恶劣的环境下，也被认为是最受欢迎的自动驾驶空中平台。此外，导航、感知传感器和高性能电池技术的快速进展显著提高了四旋翼无人机的续航和载荷能力，使其成为各种任务的理想平台，例如搜索和救援、区域覆盖、监视、物体运输和智能农业。

尽管在自主多旋翼操作过程中使用了许多导航传感器(GPS，INS等)，但由于摄像机重量轻、体积小、无源、低功耗等有点，使得其在机器人运动控制中至关重要，以便能够精确监视和跟踪感兴趣的区域和目标。如果是无人飞行系统，例如四旋翼飞行器，则可以通过将摄像头传感器直接安装在机器人上来轻松实现，从而形成所谓的“眼在手”系统。传统的视觉伺服方法依赖于一组视觉特征的提取，跟踪和匹配，这些视觉特征被用作控制器的输入，以引导机器人完成相应的控制任务。

由于对视觉伺服方法和应用的研究的持续深入，图像处理的逐渐成熟，和各种控制方法的发展，视觉伺服控制在机器人系统的发展和应用等方面展现出了巨大的价值。关于视觉伺服控制，可以定义四个主要类别：i)基于位置的视觉伺服(PBVS)，其中所选用的控制误差定义在笛卡尔空间中。ii)基于图像的视觉伺服(IBVS)，其中控制误差函数在图像空间中定义；iii)2-1/2或混合视觉伺服，其中控制误差函数在笛卡尔和图像空间中部分定义；iv)直接视觉伺服，无需提取特定特征，而是在控制设计中利用完整图像。上述方法各有利弊，其功效在很大程度上取决于应用需求。但是，IBVS被认为对航空器应用特别有效，特别是对移动目标的跟踪，因为它具有更好的局部稳定性和收敛性，这是因为它具有针对相机校准缺陷和建模误差的固有鲁棒性。

但由于四旋翼无人机动力学与机载相机运动学的耦合关系以及机载相机的视角限制给基于IBVS的四旋翼无人机控制器设计带来了困难。此外，机载相机的校准以及目标特征的深度的精确性也制约着四旋翼无人机视觉伺服控制器的设计，与传统控制系统相比，四旋翼无人机由于无人机自身结构决定着他具有欠驱动、非线性、强耦合等动力学特性。同时在四旋翼无人机视觉伺服控制中，由于机载相机的视角限制和无人机运动与机载相机的运动耦合导致无人机所跟踪的目标极易丢失，从而导致任务失败。

发明内容

本发明提供了一种，其目的是为了解决四旋翼无人机视觉伺服控制中，由于机载相机的视角限制和无人机运动与机载相机的运动耦合导致无人机所跟踪的目标极易丢失，从而导致任务失败的问题。

为了达到上述目的，本发明的实施例提供了一种基于预设性能四旋翼无人机视觉伺服目标跟踪控制方法，包括：

步骤1，通过四旋翼无人机的机载相机获取目标特征点的空间图像坐标和目标特征点的图像平面坐标，获得四旋翼无人机机载相机焦距，计算目标特征点的图像特征和目标特征点的雅可比矩阵，将多个目标特征点的图像特征构成图像特征向量，将多个目标特征点的雅可比矩阵构成叠加阵，获取机载相机的速度；

步骤2，根据多个目标特征点的雅可比矩阵构成的叠加阵和机载相机的速度构建四旋翼无人机机载相机透视投影模型；

步骤3，根据机载相机的视角限制设定图像特征坐标的可视约束；