CN112015203A - 一种无人机集群轨迹跟踪方法及系统 - Google Patents

一种无人机集群轨迹跟踪方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN112015203A
CN112015203A CN202010929438.3A CN202010929438A CN112015203A CN 112015203 A CN112015203 A CN 112015203A CN 202010929438 A CN202010929438 A CN 202010929438A CN 112015203 A CN112015203 A CN 112015203A
Authority
CN
China
Prior art keywords
target
time
unmanned aerial
aerial vehicle
waypoint
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202010929438.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112015203B (zh
Inventor
王辰熙
邓江华
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shenzhen Damoda Intelligent Control Technology Co ltd
Original Assignee
Shenzhen Damoda Intelligent Control Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shenzhen Damoda Intelligent Control Technology Co ltd filed Critical Shenzhen Damoda Intelligent Control Technology Co ltd
Priority to CN202010929438.3A priority Critical patent/CN112015203B/zh
Publication of CN112015203A publication Critical patent/CN112015203A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112015203B publication Critical patent/CN112015203B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/10—Simultaneous control of position or course in three dimensions
    • G05D1/101—Simultaneous control of position or course in three dimensions specially adapted for aircraft
    • G05D1/104—Simultaneous control of position or course in three dimensions specially adapted for aircraft involving a plurality of aircrafts, e.g. formation flying

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Navigation (AREA)

Abstract

本发明提供了一种无人机集群轨迹跟踪方法及系统，包括：S1、获取目标航点和目标航行时间，根据所述目标航点和目标航行时间获得目标飞行速度；S2、判断是否到达当前目标航行时间的中间时刻，是则进入步骤S3；S3、获取下一目标航点和下一目标航行时间，根据所述下一目标航点和下一目标航行时间获得下一目标飞行速度；S4、根据目标飞行速度和下一目标飞行速度，得到修正加速度；S5、根据修正加速度更新当前飞行速度；S6、判断是否完成所有航点，否则返回步骤S2。本发明的有益效果在于：提供了一种无人机飞行器预读航点提前变速的方法，避免了飞机在航点切换过程中出现目标速度突变的问题，大大提高了飞机的航线跟踪精度。

Description

一种无人机集群轨迹跟踪方法及系统
技术领域
本发明涉及无人机飞行控制技术领域，尤其是指一种无人机集群轨迹跟踪方法及系统。
背景技术
无人机轨迹跟踪一般是给定一系列离散航点，飞机在到达当前目标航点后，再读取下一个目标航点对其跟踪，如此依次完成对所有航点的跟踪。而在多架无人机的编队控制中，为了保证编队的整齐性，对于集群中的每架单机除了要满足对航点位置的精确跟踪，还需要保证每架飞机到达航点的时间保持同步。
针对实时性的问题，现有方法是等时间间隔给出离散航点，根据相邻航点之间的距离以及时间间隔，计算出两个航点之间的期望跟踪速度，无人机将以此跟踪速度为目标速度进行轨迹跟踪。
现有方法虽然在理论上能保证无人机在规定的时间到达航点，但是当无人机在轨迹的加减速段切换航点时，不可避免的会出现目标速度突变的情况。而在实际飞行中，无人机无法瞬间改变自身速度，因此会在加减速段出现实际位置严重偏离目标航点的情况，导致阵列不整齐甚至出现相撞。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是：针对现有技术的不足，提供一种能够提高轨迹跟踪精度同时保持时间同步的无人机集群轨迹跟踪方法及系统。
为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：一种无人机集群轨迹跟踪方法，包括：
S1、获取目标航点和目标航行时间，根据所述目标航点和目标航行时间获得目标飞行速度；
S2、判断是否到达当前目标航行时间的中间时刻，是则进入步骤S3；
S3、获取下一目标航点和下一目标航行时间，根据所述下一目标航点和下一目标航行时间获得下一目标飞行速度；
S4、根据目标飞行速度和下一目标飞行速度，得到修正加速度；
S5、根据修正加速度更新当前飞行速度；
S6、判断是否完成所有航点，否则返回步骤S2。
进一步的，在步骤S1之中，根据目标航点获取目标航行路程S，通过公式Va＝S/T1获取目标飞行速度Va，其中T1为当前的目标航行时间。
进一步的，在步骤S4之中，通过公式Aab＝(Vb-Va)/T2，获取修正加速度Aab，其中Vb为下一目标飞行速度，Va为当前的目标飞行速度，T2为下一目标航行时间。
进一步的，在步骤S5之中，在当前目标航行时间的中点到下一目标航行时间的中点期间，根据修正加速度更新当前飞行速度。
本发明还涉及一种无人机集群轨迹跟踪系统，包括获取模块、计算模块、判断模块和执行模块，
所述获取模块用于获取目标航点和目标航行时间及获取下一目标航点和下一目标航行时间；
所述计算模块用于根据所述目标航点和目标航行时间获得目标飞行速度，根据所述下一目标航点和下一目标航行时间获得下一目标飞行速度，以及根据目标飞行速度和下一目标飞行速度，得到修正加速度；
所述判断模块用于判断是否到达当前目标航行时间的中间时刻，以及判断是否完成所有航点；
所述执行模块用于根据修正加速度更新当前飞行速度。
进一步的，所述计算模块根据目标航点获取目标航行路程S，通过公式Va＝S/T1获取目标飞行速度Va，其中T1为当前的目标航行时间。
进一步的，所述计算模块通过公式Aab＝(Vb-Va)/T2，获取修正加速度Aab，其中Vb为下一目标飞行速度，Va为当前的目标飞行速度，T2为下一目标航行时间。
进一步的，所述执行模块在当前目标航行时间的中点到下一目标航行时间的中点期间，根据修正加速度更新当前飞行速度。
本发明还涉及一种无人机飞行器，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，所述处理器执行所述程序时实现上述任意一项所述方法的步骤。
本发明还涉及一种可读存储介质，其上存储有程序，所述程序被处理器执行时实现上述任意一项所述的方法的步骤。
本发明的有益效果在于：提供了一种无人机飞行器预读航点提前变速的方法，避免了飞机在航点切换过程中出现目标速度突变的问题，大大提高了飞机的航线跟踪精度。
附图说明
下面结合附图详述本发明的具体流程：
图1为本发明的整体流程示意图；
图2为本发明的航点示意图；
图3为本发明的速度-时间曲线示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
需要说明，本发明中涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。
实施例1
请参阅图1以及图2，一种无人机集群轨迹跟踪方法，包括：
S1、获取目标航点和目标航行时间，根据所述目标航点和目标航行时间获得目标飞行速度，具体的，根据目标航点获取目标航行路程S，通过公式Va＝S/T1获取目标飞行速度Va，其中T1为当前的目标航行时间；
S2、判断是否到达当前目标航行时间的中间时刻，是则进入步骤S3；
S3、获取下一目标航点和下一目标航行时间，根据所述下一目标航点和下一目标航行时间获得下一目标飞行速度；
S4、根据目标飞行速度和下一目标飞行速度，得到修正加速度，具体的，通过公式Aab＝(Vb-Va)/T2，获取修正加速度Aab，其中Vb为下一目标飞行速度，Va为当前的目标飞行速度，T2为下一目标航行时间；
S5、在当前目标航行时间的中点到下一目标航行时间的中点期间，根据修正加速度更新当前飞行速度；
S6、判断是否完成所有航点，否则返回步骤S2。
本实施例中，A、B、C为无人机飞行器待获取的三个航点，其中航点AB距离为4m。BC距离为2m，为保证同步性，AB和BC的通行时间T均为0.5s，即T1＝T2＝0.5s。
在AB段航线的中间时刻，无人机飞行器飞至AB段航线的中点a，此时速度Va＝8m/s，此时无人机飞行器会预读下一个航点C，并根据BC的距离，预测下一段航线的跟踪速度Vb＝4m/s，以及BC段航线的中点b。同时，无人机飞行器根据匀变速直线运动公式(Vb-Va)/T，得到ab段的加速度Aab＝-8m/s^2。即无人机飞行器从a点开始以Aab匀减速，到达b点(BC段的中点)时，速度恰好为Vb。随后继续读取下一个航点，重复以上过程，直到完成所有航点的跟踪。
从上述描述可知，本发明的有益效果在于：提供了一种无人机飞行器预读航点提前变速的方法，避免了飞机在航点切换过程中出现目标速度突变的问题，大大提高了飞机的航线跟踪精度。
实施例2
本发明还涉及一种无人机集群轨迹跟踪系统，包括获取模块、计算模块、判断模块和执行模块，
所述获取模块用于获取目标航点和目标航行时间及获取下一目标航点和下一目标航行时间；
所述计算模块用于根据所述目标航点和目标航行时间获得目标飞行速度，根据所述下一目标航点和下一目标航行时间获得下一目标飞行速度，以及根据目标飞行速度和下一目标飞行速度，得到修正加速度，
具体的，所述计算模块根据目标航点获取目标航行路程S，通过公式Va＝S/T1获取目标飞行速度Va，其中T1为当前的目标航行时间，通过公式Aab＝(Vb-Va)/T2，获取修正加速度Aab，其中Vb为下一目标飞行速度，Va为当前的目标飞行速度，T2为下一目标航行时间；
所述判断模块用于判断是否到达当前目标航行时间的中间时刻，以及判断是否完成所有航点；
所述执行模块用于在当前目标航行时间的中点到下一目标航行时间的中点期间，根据修正加速度更新当前飞行速度。
本实施例中，当无人机飞行器的判断模块判断无人机飞行器在AB段航线的中间时刻，飞至AB段航线的中点a时，无人机飞行器的获取模块会预读下一个航点C，计算模块根据BC的距离，预测下一段航线的跟踪速度为Vb＝4m/s，以及BC段航线的中点b。计算模块则根据公式Aab＝(Vb-Va)/T2，得到ab段的加速度Aab＝-8m/s^2。执行模块即根据加速度调整无人机飞行器的飞行速度，使无人机飞行器从a点开始以Aab匀减速，到达b点时，速度恰好为Vb。随后获取模块继续读取下一个航点，重复以上过程，直到完成所有航点的跟踪。
实施例3
本发明还涉及一种无人机飞行器，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，所述处理器执行所述程序时实现上述任意一项所述方法的步骤。
示例性的，所述程序可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器中，并由所述处理器执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列程序指令段，该指令段用于描述所述程序在所述上位机中的执行过程。
所称处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器是所述计算机设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个计算机设备的各个部分。
实施例4
本发明还涉及一种可读存储介质，其上存储有程序，所述程序被处理器执行时实现上述任意一项所述的方法的步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
实验例
请参阅图3，无人机飞行器分别以现有技术的跟踪方法及本发明的跟踪方法分别执行飞行任务。
无人机飞行器以现有技术的跟踪方法执行飞行任务时，速度/时间曲线在坐标轴上体现为阶梯状，每次变换速度需要进行速度突变。经测试，无人机飞行器在目标航点停止后的过冲距离为3.5m左右。
而无人机飞行器以发明的跟踪方法执行飞行任务时，速度/时间曲线在坐标轴上体现为平滑折线，保证了速度的连续。经测试，无人机飞行器在目标航点停止后的过冲距离为0.5m左右。
由此可见，本发明所采用的方法通过预读航点提前变速的方式，成功避免了飞机在航点切换过程中出现目标速度突变的问题，从而有效地提高了飞机的航线跟踪精度。
另外，在航线中点时刻，两种跟踪方法的速度曲线与时间轴所包络的面积相同，这表明在这些时刻，两种跟踪方法的轨迹位置重合。因此本发明的跟踪方法与现有跟踪方法在相同时刻的位置误差始终为小值，从而保证了本发明的跟踪方法的时间同步。
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种无人机集群轨迹跟踪方法，包括：
S1、获取目标航点和目标航行时间，根据所述目标航点和目标航行时间获得目标飞行速度；
S2、判断是否到达当前目标航行时间的中间时刻，是则进入步骤S3；
S3、获取下一目标航点和下一目标航行时间，根据所述下一目标航点和下一目标航行时间获得下一目标飞行速度；
S4、根据目标飞行速度和下一目标飞行速度，得到修正加速度；
S5、根据修正加速度更新当前飞行速度；
S6、判断是否完成所有航点，否则返回步骤S2。
2.如权利要求1所述的无人机集群轨迹跟踪方法，其特征在于：在步骤S1之中，根据目标航点获取目标航行路程S，通过公式Va＝S/T1获取目标飞行速度Va，其中T1为当前的目标航行时间。
3.如权利要求2所述的无人机集群轨迹跟踪方法，其特征在于：在步骤S4之中，通过公式Aab＝(Vb-Va)/T2，获取修正加速度Aab，其中Vb为下一目标飞行速度，Va为当前的目标飞行速度，T2为下一目标航行时间。
4.如权利要求3所述的无人机集群轨迹跟踪方法，其特征在于：在步骤S5之中，在当前目标航行时间的中点到下一目标航行时间的中点期间，根据修正加速度更新当前飞行速度。
5.一种无人机集群轨迹跟踪系统，其特征在于：包括获取模块、计算模块、判断模块和执行模块，
所述获取模块用于获取目标航点和目标航行时间及获取下一目标航点和下一目标航行时间；
所述计算模块用于根据所述目标航点和目标航行时间获得目标飞行速度，根据所述下一目标航点和下一目标航行时间获得下一目标飞行速度，以及根据目标飞行速度和下一目标飞行速度，得到修正加速度；
所述判断模块用于判断是否到达当前目标航行时间的中间时刻，以及判断是否完成所有航点；
所述执行模块用于根据修正加速度更新当前飞行速度。
6.如权利要求5所述的无人机集群轨迹跟踪系统，其特征在于：所述计算模块根据目标航点获取目标航行路程S，通过公式Va＝S/T1获取目标飞行速度Va，其中T1为当前的目标航行时间。
7.如权利要求6所述的无人机集群轨迹跟踪系统，其特征在于：所述计算模块通过公式Aab＝(Vb-Va)/T2，获取修正加速度Aab，其中Vb为下一目标飞行速度，Va为当前的目标飞行速度，T2为下一目标航行时间。
8.如权利要求7所述的无人机集群轨迹跟踪系统，其特征在于：所述执行模块在当前目标航行时间的中点到下一目标航行时间的中点期间，根据修正加速度更新当前飞行速度。
9.一种无人机飞行器，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，其特征在于：所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至4任意一项所述方法的步骤。
10.一种可读存储介质，其上存储有程序，其特征在于：所述程序被处理器执行时实现权利要求1至4任意一项所述的方法的步骤。
CN202010929438.3A 2020-09-07 2020-09-07 一种无人机集群轨迹跟踪方法及系统 Active CN112015203B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010929438.3A CN112015203B (zh) 2020-09-07 2020-09-07 一种无人机集群轨迹跟踪方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010929438.3A CN112015203B (zh) 2020-09-07 2020-09-07 一种无人机集群轨迹跟踪方法及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112015203A true CN112015203A (zh) 2020-12-01
CN112015203B CN112015203B (zh) 2024-04-02

Family

ID=73517133

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010929438.3A Active CN112015203B (zh) 2020-09-07 2020-09-07 一种无人机集群轨迹跟踪方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112015203B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112666995A (zh) * 2020-12-15 2021-04-16 广州极飞科技有限公司 无人机的速度规划方法、装置、设备及存储介质

Citations (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120245770A1 (en) * 2010-04-01 2012-09-27 Junko Yamamoto Train control device having a target speed calculation function
CN106339004A (zh) * 2016-11-08 2017-01-18 广州极飞科技有限公司 一种植保无人机的作业方法和装置
CN106705963A (zh) * 2016-12-28 2017-05-24 北京兆易创新科技股份有限公司 一种自动返航控制方法和装置
JP2017093014A (ja) * 2015-11-02 2017-05-25 三菱電機株式会社 自動列車運転装置
JP2018055695A (ja) * 2017-10-26 2018-04-05 エスゼット ディージェイアイ テクノロジー カンパニー リミテッドＳｚ Ｄｊｉ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｃｏ．，Ｌｔｄ ある環境内で無人航空機を制御する方法、ある環境のマップを生成する方法、システム、プログラムおよび通信端末
CN108445898A (zh) * 2018-05-14 2018-08-24 南开大学 基于微分平坦特性的四旋翼无人飞行器系统运动规划方法
CN108508907A (zh) * 2017-06-21 2018-09-07 深圳大漠大智控技术有限公司 无人机编队阵型变换时的轨迹平滑控制系统
CN108762299A (zh) * 2018-05-30 2018-11-06 上海交通大学 一种无人机编队方法及编队系统
CN109154820A (zh) * 2016-05-16 2019-01-04 本田技研工业株式会社 车辆控制系统、车辆控制方法及车辆控制程序
WO2019006773A1 (zh) * 2017-07-06 2019-01-10 杨顺伟 无人机低电量返航方法及装置
CN110134126A (zh) * 2019-05-15 2019-08-16 百度在线网络技术（北京）有限公司 轨迹匹配方法、装置、设备和介质
CN110687923A (zh) * 2019-11-08 2020-01-14 深圳市道通智能航空技术有限公司 无人机长距离循迹飞行方法、装置、设备及存储介质
CN111158397A (zh) * 2020-01-14 2020-05-15 一飞智控(天津)科技有限公司 一种无人机集群飞行路径的跟随控制系统、方法、无人机
US20200156631A1 (en) * 2018-11-15 2020-05-21 Automotive Research & Testing Center Method for planning a trajectory for a self-driving vehicle
US20200202722A1 (en) * 2017-06-16 2020-06-25 Honda Motor Co., Ltd. Drone coordination device, vehicle management device, drone coordination method, and program
CN111361606A (zh) * 2018-12-26 2020-07-03 株洲中车时代电气股份有限公司 一种机车的准时到站控制方法、装置、介质及设备
CN111474949A (zh) * 2020-01-14 2020-07-31 一飞智控(天津)科技有限公司 无人机集群飞行可行路径轨迹规划方法、无人机群及介质

Patent Citations (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120245770A1 (en) * 2010-04-01 2012-09-27 Junko Yamamoto Train control device having a target speed calculation function
JP2017093014A (ja) * 2015-11-02 2017-05-25 三菱電機株式会社 自動列車運転装置
CN109154820A (zh) * 2016-05-16 2019-01-04 本田技研工业株式会社 车辆控制系统、车辆控制方法及车辆控制程序
CN106339004A (zh) * 2016-11-08 2017-01-18 广州极飞科技有限公司 一种植保无人机的作业方法和装置
CN106705963A (zh) * 2016-12-28 2017-05-24 北京兆易创新科技股份有限公司 一种自动返航控制方法和装置
US20200202722A1 (en) * 2017-06-16 2020-06-25 Honda Motor Co., Ltd. Drone coordination device, vehicle management device, drone coordination method, and program
CN108508907A (zh) * 2017-06-21 2018-09-07 深圳大漠大智控技术有限公司 无人机编队阵型变换时的轨迹平滑控制系统
WO2019006773A1 (zh) * 2017-07-06 2019-01-10 杨顺伟 无人机低电量返航方法及装置
JP2018055695A (ja) * 2017-10-26 2018-04-05 エスゼット ディージェイアイ テクノロジー カンパニー リミテッドＳｚ Ｄｊｉ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｃｏ．，Ｌｔｄ ある環境内で無人航空機を制御する方法、ある環境のマップを生成する方法、システム、プログラムおよび通信端末
CN108445898A (zh) * 2018-05-14 2018-08-24 南开大学 基于微分平坦特性的四旋翼无人飞行器系统运动规划方法
CN108762299A (zh) * 2018-05-30 2018-11-06 上海交通大学 一种无人机编队方法及编队系统
US20200156631A1 (en) * 2018-11-15 2020-05-21 Automotive Research & Testing Center Method for planning a trajectory for a self-driving vehicle
CN111361606A (zh) * 2018-12-26 2020-07-03 株洲中车时代电气股份有限公司 一种机车的准时到站控制方法、装置、介质及设备
CN110134126A (zh) * 2019-05-15 2019-08-16 百度在线网络技术（北京）有限公司 轨迹匹配方法、装置、设备和介质
CN110687923A (zh) * 2019-11-08 2020-01-14 深圳市道通智能航空技术有限公司 无人机长距离循迹飞行方法、装置、设备及存储介质
CN111158397A (zh) * 2020-01-14 2020-05-15 一飞智控(天津)科技有限公司 一种无人机集群飞行路径的跟随控制系统、方法、无人机
CN111474949A (zh) * 2020-01-14 2020-07-31 一飞智控(天津)科技有限公司 无人机集群飞行可行路径轨迹规划方法、无人机群及介质

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
ANUGRAH K. PAMOSOAJI等: "Group-based particle swarm optimization for multiple-vehicles trajectory planning", 《2015 15TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON CONTROL, AUTOMATION AND SYSTEMS (ICCAS)》 *
杨辉;刘鸿恩;李中奇;: "动车组追踪运行多目标实时优化策略", 控制工程, no. 02 *
毕再宽;刘红军;吕凯;: "多无人机协同飞行任务方案设计与应用", 测绘通报, no. 1 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112666995A (zh) * 2020-12-15 2021-04-16 广州极飞科技有限公司 无人机的速度规划方法、装置、设备及存储介质
CN112666995B (zh) * 2020-12-15 2023-11-21 广州极飞科技股份有限公司 无人机的速度规划方法、装置、设备及存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN112015203B (zh) 2024-04-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20200369293A1 (en) Autonomous driving apparatus and method
KR20200103541A (ko) 자율 주행 차량의 속도 계획 방법, 장치와 저장 매체
US20100017180A1 (en) Method and device for object tracking in a driver assistance system of a motor vehicle
CN104181512A (zh) 用于求取车辆的雷达传感器的失准的方法和设备
EP3657460B1 (en) Method, computer program product, and driver assistance system for determining one or more lanes of a road in an environment of a vehicle
US20210165077A1 (en) Radar data compensation method for mobile robot, device, and storage medium
EP3683550A1 (en) Vehicle driving assistance system and method
CN111830979A (zh) 一种轨迹优化方法和装置
CN104101878A (zh) 一种车辆前方目标识别系统及识别方法
CN109191919B (zh) 基于所需到达时间限制的四维轨迹速度调节方法及装置
US11474525B2 (en) Method and apparatus for method for dynamic multi-segment path and speed profile shaping
CN108931981A (zh) 一种自动驾驶车辆的路径规划方法
CN112015203A (zh) 一种无人机集群轨迹跟踪方法及系统
US20220003570A1 (en) Map data output device
US12061255B2 (en) Scan matching and radar pose estimator for an autonomous vehicle based on hyper-local submaps
JP2023548879A (ja) 交通流情報の決定方法、装置、電子機器及び記憶媒体
US10380435B2 (en) Image processing apparatus
CN114740859A (zh) 一种船只自动悬停方法及系统
JP6755417B1 (ja) 相対位置判定装置、相対位置判定方法、および相対位置判定プログラム
CN117246359A (zh) 车辆轨迹的预测方法、装置、设备、存储介质及产品
CN111966103B (zh) 无人驾驶叉车零偏角的动态修正方法、装置、设备及介质
EP4148388A1 (en) Vehicle localization to map data
CN114563010A (zh) 车辆行驶路径的规划方法、装置、设备及存储介质
CN114035582A (zh) S形轨迹规划方法、装置、计算机设备和存储介质
US20220097692A1 (en) Vehicle path generation device, vehicle path generation method, and vehicle control device

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant