CN107390522A - 一种基于视觉跟踪的误差观测前馈控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于视觉跟踪的误差观测前馈控制方法,针对当前快反镜前馈存在的误差抑制带宽不足问题,提出一种能用于提升系统误差抑制带宽的方法,让系统能适应较高机动目标的跟踪。本方法的核心思想是改变估计位置的获取路径和前馈节点,利用CCD提供的视觉误差和位置控制器的直接输出融合得到一个观测位置,然后把该位置量通过前馈控制器,进而直接前馈到驱动输出量,以进一步抑制跟踪误差。由于此方法的外部输入数据为CCD传感器,因此本发明不受外部其他传感器的延时和噪声的影响。同时,正是由于该方法依靠视觉误差作为输入,从而该方法不仅针对目标跟踪有效,同时也对基于CCD的快反镜扰动抑制有效,使用范围较广。
Description
技术领域
本发明属于光电系统跟踪控制领域,具体的涉及一种基于视觉跟踪的误差观测前馈控制方法,用于提高跟瞄系统误差抑制带宽,使系统能适应更高机动的目标。
背景技术
光电跟踪控制系统主要是根据图像视觉对目标进行指向跟踪,利用CCD获取目标在当前姿态的视轴指向误差,然后进行闭环跟踪,完成指向跟随。快反镜作为系统中高精度跟踪子系统的主要组成部分,其控制回路用于实现目标的高精度锁定,其跟踪精度决定着系统的最终整体性能。传统的快反镜控制主要是利用电涡流位置传感器和CCD的视觉误差传感器实现双闭环反馈控制。但是由于CCD传感器的帧频较低且延时大,从而导致系统的跟踪带宽受限,最终体现在跟踪误差量较大,降低了系统的跟踪性能。为进一步优化系统跟踪能力,前馈方法被引入到反馈控制中,实现复合跟踪控制。传统的前馈控制需要对目标的运动信息进行估计,其估计精度直接决定前馈效果。但是,由于无法直接获取目标当前位置、速度等信息,所能得到的目标信息存在很大的噪声和延时,容易导致系统不稳,无法直接使用。针对此问题,申请号为CN201710137779.5的中国专利《一种基于误差观测器的快反镜前馈控制方法》利用误差和控制器输出融合目标位置进行前馈,有力的提高了系统的低频误差抑制能力。但是,该方法的估计位置依旧存在较大延时,从而导致其误差抑制能力带宽较低,无法适应较高机动的目标。
发明内容
针对当前快反镜前馈存在的误差抑制带宽不足问题,本发明的目的是提供一种基于视觉跟踪误差的观测前馈控制方法,主要是用于提升系统误差抑制带宽,让系统能适应较高机动目标的跟踪。本方法的核心思想是改变估计位置的获取路径和前馈节点,利用CCD提供的视觉误差和位置控制器的直接输出融合得到一个观测位置,然后把该位置量通过前馈控制器,进而直接前馈到驱动输出量,以进一步抑制跟踪误差。由于此方法的外部输入数据为CCD传感器,因此本发明不受外部其他传感器的延时和噪声的影响。同时,正是由于该方法依靠视觉误差作为输入,从而该方法不仅针对目标跟踪有效,同时也对基于CCD的快反镜扰动抑制有效,使用范围较广。从理论上看,此方法可以理解为在系统的反馈控制器中加入了一个等效的超前滞后校正器,从而提高了系统在穿越频率以下的开环增益,在保证系统稳定裕度的前提下提供了一个高增益控制器。从实验结果来看,该方法能有效的提高系统的误差抑制能力,和理论推导相符。
为实现本发明的目的,本发明提供一种基于视觉跟踪的误差观测前馈控制方法,其具体实施步骤如下:
步骤(1):在快反镜跟踪控制系统中安装电涡流位置传感器和CCD传感器,用以测量快反镜的偏转角位置量。电涡流传感器的采样频率一般较高,主要是用以实现一个高带宽线性内环,为外环提供一个线性被控对象;
步骤(2):利用一个激光器产生一个点光源,通过快反镜使光源进入CCD系统,直接正弦驱动快反镜来测试获取CCD图像处理系统的延时参数T0;
步骤(3):通过频率响应测试仪对平台的电涡流位置频率对象特性进行测试,输入为控制器输出值,输出为电涡流采样值。高采样率可获得较高精度的电涡流对象模型G(s),用于实现高带宽内环;
步骤(4):设计内环位置控制器Cp(s)实现高带宽位置反馈闭环,然后再测试位置内环闭环后的对象模型,输入为给定位置,输出为CCD量,此对象模型为外环被控对象模型,称为Gp(s),然后可设计CCD环控制器C(s),这样就实现了传统的双闭环控制;
步骤(5):通过频响仪测试传统双闭环控制的闭环特性,其闭环数学模型可看作为一个惯性环节1/(Tms+1),拟合系统模型获取数学模型参数Tm;
步骤(6):添加误差观测前馈,首先把CCD所传回的跟踪误差量通过模型补偿器又因为此处内环带宽高,外环带宽低,在外环带宽有效范围内,可得Gm(s)=1,也就是CCD误差量在此处可直接使用;然后把当前的内环给定进行延时T1后与CCD误差量相加,如此可得到当前目标位置估计量,其中T1≈T0;
步骤(7):根据CCD延时特性和双闭环特性Tm设计前馈控制器Q(s)的具体参数,然后把目标位置估计量直接作为前馈控制器的输入,计算得到真实前馈量,最后把该前馈量直接加在CCD环位置控制器C(s)的输出,此时的输出量则是作为内环的给定量输入,如此完成前馈操作,实现误差抑制。
其中,步骤(4)中内环位置控制器Cp(s)和CCD外环控制器C(s)都设计为PI控制器,其模型参考如下:
其中,KP为比例增益,KI为积分增益。
其中,步骤(7)中前馈控制器Q(s)的设计为如下的控制器模型:
其中,Tf为滤波器滤波带宽因子,Tm为双闭环控制的闭环特性。当前馈补偿器设计为如上模型后,整个前馈控制器呈现一个带宽较高的高通校正特性,从而有力的提高系统的误差抑制带宽。
本发明与现有技术相比具有如下优点:
(1)相对于之前提出的误差观测器方法,该方法对前馈通路进行了优化,改变了前馈节点和控制器设计,结合前馈思维把传统的反馈控制器改造成了一个高增益的控制器,有效的提高了系统误差抑制的有效带宽,为高机动目标跟踪提供方法支持。
(2)相对传统的基于目标速度的前馈控制方法,该发明不再需要外部机架传感器来对目标速度进行估计,而仅仅是依靠CCD所传回的误差量,再加上位置控制器的输出,因此该方法不再受外环传感器的采样率限制,这样可简化系统控制流程;
(3)该方法是基于CCD传感器的数据融合前馈,因此此发明不仅针对目标跟踪有效,同时也对基于CCD的快反镜扰动抑制有效,使用范围较广;同时,该控制结构在实际工程实现中较为简单,计算量更小,控制复杂度更低,也更为直观易懂。
附图说明
图1是本发明的一种基于视觉跟踪的误差观测前馈控制方法的控制框图;
图2是本发明的一种基于视觉跟踪的误差观测前馈控制方法的误差抑制对比图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的具体实施方式做详细说明。
如附图1所示是一种基于视觉跟踪的误差观测前馈控制方法的控制框图,其中包括一个高带宽电涡流内环后的闭环对象、一个CCD位置外环和一个误差观测前馈通路。本方法的核心思想是利用CCD提供的视轴误差量和位置环控制器的输出量融合实现一个高增益的等效位置控制器,对原本的位置控制器进行优化,用以实现对目标位置的观测和估计前馈控制,减少其CCD跟踪误差。采用所述装置实现前馈控制方法的具体实施步骤如下:
步骤(1):在快反镜跟踪控制系统中安装电涡流位置传感器和CCD传感器,用以测量快反镜的偏转角位置量。电涡流传感器的采样频率一般较高,主要是用以实现一个高带宽线性内环,为外环提供一个线性被控对象;
步骤(2):利用一个激光器产生一个点光源,通过快反镜使光源进入CCD系统,直接正弦驱动快反镜来测试获取CCD图像处理系统的延时参数T0;
步骤(3):通过频率响应测试仪对平台的电涡流位置频率对象特性进行测试,输入为控制器输出值,输出为电涡流采样值。高采样率可获得较高精度的电涡流对象模型G(s),用于实现高带宽内环;
步骤(4):设计内环位置控制器Cp(s)实现高带宽位置反馈闭环,然后再测试位置内环闭环后的对象模型,输入为给定位置,输出为CCD量,此对象模型为外环被控对象模型,称为Gp(s),然后可设计CCD环控制器C(s),这样就实现了传统的双闭环控制;
步骤(5):通过频响仪测试传统双闭环控制的闭环特性,其闭环数学模型可看作为一个惯性环节1/(Tms+1),拟合系统模型获取数学模型参数Tm;
步骤(6):添加误差观测前馈,首先把CCD所传回的跟踪误差量通过模型补偿器又因为此处内环带宽高,外环带宽低,在外环带宽有效范围内,可得Gm(s)=1,也就是CCD误差量在此处可直接使用;然后把当前的内环给定进行延时T1后与CCD误差量相加,如此可得到当前目标位置估计量,其中T1≈T0;
步骤(7):根据CCD延时特性和双闭环特性Tm设计前馈控制器Q(s)的具体参数,然后把目标位置估计量直接作为前馈控制器的输入,计算得到真实前馈量,最后把该前馈量直接加在CCD环位置控制器C(s)的输出,此时的输出量则是作为内环的给定量输入,如此完成前馈操作,实现误差抑制。前馈控制器Q(s)的设计为如下的控制器模型:
其中,Tf为滤波器滤波带宽因子,Tm为双闭环控制的闭环特性。当前馈补偿器设计为如上模型后,整个前馈控制器呈现一个带宽较高的高通校正特性,从而有力的提高系统的误差抑制带宽。
下面以一快反镜跟踪平台实验系统为例对本发明的设计过程和效果进行详细说明:
(1)通过频率响应测试仪测出系统的电涡流位置模型为如下G(s),然后可设计内环位置控制器为Cp(s)和外环CCD控制器C(s)实现双环闭环,其中CCD频率为50Hz,延时为3帧(60ms);
(2)测试CCD延时为60ms(延时3帧),可得T1=T0≈0.06;测试传统双闭环后带宽特性为3Hz,可拟合对象得参数Tm≈0.1412,然后设计前馈控制器Q(s)为如下,其带宽约为0.6Hz;
(3)如图2是本发明的跟踪误差抑制能力对比图,对比对象包括传统双闭环控制方法和基于观测器的前馈方法。在相同实验条件情况下,可以明确看出此方法在中频段能有效的提高系统误差抑制能力。相比基于观测器的前馈方法,该方法把误差抑制有效带宽从0.5Hz提升到了0.3Hz,有效地提升了系统误差抑制带宽。
Claims (3)
1.一种基于视觉跟踪的误差观测前馈控制方法,其特征在于:其具体实施步骤如下:
步骤(1):在快反镜跟踪控制系统中安装电涡流位置传感器和CCD传感器,用以测量快反镜的偏转角位置量,电涡流传感器用以实现一个高带宽线性内环,为外环提供一个线性被控对象;
步骤(2):利用一个激光器产生一个点光源,通过快反镜使光源进入CCD系统,直接正弦驱动快反镜来测试获取CCD图像处理系统的延时参数T0;
步骤(3):通过频率响应测试仪对平台的电涡流位置频率对象特性进行测试,输入为控制器输出值,输出为电涡流采样值,高采样率可获得较高精度的电涡流对象模型G(s),用于实现高带宽内环;
步骤(4):设计内环位置控制器Cp(s)实现高带宽位置反馈闭环,然后再测试位置内环闭环后的对象模型,输入为给定位置,输出为CCD量,此对象模型为外环被控对象模型,称为Gp(s),然后可设计CCD环控制器C(s),这样就实现了传统的双闭环控制;
步骤(5):通过频响仪测试传统双闭环控制的闭环特性,其闭环数学模型可看作为一个惯性环节1/(Tms+1),拟合系统模型获取数学模型参数Tm;
步骤(6):添加误差观测前馈,首先把CCD所传回的跟踪误差量通过模型补偿器又因为此处内环带宽高,外环带宽低,在外环带宽有效范围内,可得Gm(s)=1,也就是CCD误差量在此处可直接使用;然后把当前的内环给定进行延时T1后与CCD误差量相加,如此可得到当前目标位置估计量,其中T1≈T0;
步骤(7):根据CCD延时特性和双闭环特性Tm设计前馈控制器Q(s)的具体参数,然后把目标位置估计量直接作为前馈控制器的输入,计算得到真实前馈量,最后把该前馈量直接加在CCD环位置控制器C(s)的输出,此时的输出量则是作为内环的给定量输入,如此完成前馈操作,实现误差抑制。
2.根据权利要求1所述的一种基于视觉跟踪的误差观测前馈控制方法,其特征在于:步骤(4)中内环位置控制器Cp(s)和CCD外环控制器C(s)都设计为PI控制器,其模型参考如下:
<mrow>
<msub>
<mi>C</mi>
<mrow>
<mi>P</mi>
<mi>I</mi>
</mrow>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>s</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>K</mi>
<mi>I</mi>
</msub>
<mo>&CenterDot;</mo>
<mfrac>
<mrow>
<msub>
<mi>K</mi>
<mi>P</mi>
</msub>
<mi>s</mi>
<mo>+</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>s</mi>
</mfrac>
</mrow>
其中,KP为比例增益,KI为积分增益。
3.根据权利要求1所述的一种基于视觉跟踪的误差观测前馈控制方法,其特征在于:步骤(7)中前馈控制器Q(s)的设计为如下的控制器模型:
<mrow>
<mi>Q</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>s</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<msub>
<mi>K</mi>
<mi>f</mi>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>T</mi>
<mi>f</mi>
</msub>
<mi>s</mi>
<mo>+</mo>
<mn>1</mn>
<mo>)</mo>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>T</mi>
<mi>m</mi>
</msub>
<mi>s</mi>
<mo>+</mo>
<mn>1</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mfrac>
</mrow>
其中,Tf为滤波器滤波带宽因子,Tm为双闭环控制的闭环特性;当前馈补偿器设计为如上模型后,整个前馈控制器呈现一个带宽较高的高通校正特性,从而有力的提高系统的误差抑制带宽。
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20171124 |
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