CN112268558A - 一种基于无人机自主式光电平台的有源目标定位测速方法 - Google Patents

一种基于无人机自主式光电平台的有源目标定位测速方法 Download PDF

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CN112268558A CN202011101105.8A CN202011101105A CN112268558A CN 112268558 A CN112268558 A CN 112268558A CN 202011101105 A CN202011101105 A CN 202011101105A CN 112268558 A CN112268558 A CN 112268558A
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Abstract

本发明涉及一种基于无人机自主式光电平台的有源目标定位测速方法，将GPS信息接入光电平台，光电平台内的航姿参考系统不仅可以提供光电平台的姿态信息，还可以提供光电平台的位置与速度信息，在对目标进行定位过程中将目标位置转换到光电平台坐标系即可，不需要考虑光电平台与无人机之间的安装误差以及无人机的姿态误差与位置误差，大大提高目标的定位测速精度。

Description

一种基于无人机自主式光电平台的有源目标定位测速方法
技术领域
本发明属于无人机应用技术领域，涉及一种基于无人机自主式光电平台的有源目标定位测速方法。
背景技术
目前，无人机的发展突飞猛进，具有体积小、成本低、机动灵活、作战时无人员伤亡风险的优点，因此无人机广泛应用于军事侦查、火炮校射、战场监视等方面。无人机在执行校射任务时，首先使用光电平台进行搜索并识别目标，将目标的图像和坐标显示在地面控制站的屏幕上，然后将目标数据输入炮兵射击指挥系统。在无人机的诸多军事应用中，无人机对目标进行定位是实现这些应用的前提条件。只有实现目标定位，才能实现侦察监视、火炮校射等军事任务。
目前国内外各种型号无人机目标定位主要有三种方法：基于共线构像的目标定位、基于图像匹配模式的目标定位和基于姿态测量/激光测距的目标定位。现有的三种无人机目标定位方法在工程上应用时均有不足之处：
基于共线构像的目标定位：该方法需要获取目标点飞行器的航高，以及摄像机的内、外方位元素，根据共线条件方程计算地面目标位置。在实际使用中，该方法需要假定待测目标区域为平坦地面，复杂地形情况下，目标定位精度较低，并且该方法要求在实施目标定位时，飞机尽量从目标上方飞过，该方法使用局限性较多。
基于图像匹配模式的目标定位：该方法利用可获取的多源图像，在预先建立基准图像条件下，将经过校正的无人机图像与基准图片进行匹配，从而实现目标定位，该方法有较高的定位精度，但基准图片的获取有一定的限制性，且图片匹配实时性较差，实用性不高。
基于姿态测量/激光测距的目标定位：该方法对侦察机的飞行方式没有特殊要求。但是该方法误差来源较多，包括：光电平台姿态角误差、激光测距误差、无人机姿态误差以及无人机位置误差等，以上所有误差均会影响该方法定位精度。
发明内容
要解决的技术问题
为了避免现有技术的不足之处，本发明提出一种基于无人机自主式光电平台的有源目标定位测速方法，能够实时输出目标位置信息还能输出目标的速度信息，解决现有技术中使用局限性较多、定位精度不高以及实时性较差的问题。
技术方案
一种基于无人机自主式光电平台的有源目标定位测速方法，其特征在于步骤如下：
步骤1：以目标在大地直角坐标系的位置与速度作为卡尔曼滤波状态向量X＝[pxpy pz vx vy vz]T，建立卡尔曼滤波状态方程；
Figure BDA0002725397300000021
Figure BDA0002725397300000022
其中：
Xk-1—k-1时刻状态向量；
Φk/k-1—状态转移矩阵；
Figure BDA0002725397300000023
—k时刻状态向量预测；
t—相邻两帧数据时间间隔；
Figure BDA0002725397300000024
——k时刻目标x方向位置估计值的预测值；
Figure BDA0002725397300000025
——k时刻目标y方向位置估计值的预测值；
Figure BDA0002725397300000031
——k时刻目标z方向位置估计值的预测值；
Figure BDA0002725397300000032
——k时刻目标x方向速度估计值的预测值；
Figure BDA0002725397300000033
——k时刻目标y方向速度估计值的预测值；
Figure BDA0002725397300000034
——k时刻目标z方向速度估计值的预测值；
Figure BDA0002725397300000035
——k-1时刻目标x方向位置估计值；
Figure BDA0002725397300000036
——k-1时刻目标y方向位置估计值；
Figure BDA0002725397300000037
——k-1时刻目标z方向位置估计值；
Figure BDA0002725397300000038
——k-1时刻目标x方向速度估计值；
Figure BDA0002725397300000039
——k-1时刻目标y方向速度估计值；
Figure BDA00027253973000000310
——k-1时刻目标z方向速度估计值；
步骤2、测转换：
光电平台坐标系下的目标坐标值
Figure BDA00027253973000000311
其中r为激光测距值；大地直角坐标系下目标坐标为
Figure BDA00027253973000000312
光电平台在大地直角坐标系下的坐标为
Figure BDA00027253973000000313
则根据坐标转换关系为：
Figure BDA00027253973000000314
其中
Figure BDA00027253973000000315
表示大地直角坐标系e到地理坐标系n的转换矩阵；
Figure BDA00027253973000000316
表示地理坐标系n到光电平台坐标系b的转换矩阵；
进行变换得：
Figure BDA00027253973000000317
Figure BDA00027253973000000318
Figure BDA00027253973000000319
各个矩阵为：
Figure BDA0002725397300000041
Figure BDA0002725397300000042
Figure BDA0002725397300000043
Figure BDA0002725397300000044
其中：
M1——为大地直角坐标系e到地理坐标系n的转换矩阵；
M2——为以Z轴为旋转轴的基本转动矩阵；
M3——为以Y轴为旋转轴的基本转动矩阵；
M4——为以X轴为旋转轴的基本转动矩阵；
L——光电平台纬度
λ——光电平台经度
Figure BDA0002725397300000046
——光电平台航向角
θ——光电平台俯仰角
步骤3：步骤2将光电平台直接输出的变量转换为与状态向量相同的量测向量，建立量测预测方程：
Figure BDA0002725397300000045
Figure BDA0002725397300000051
其中：
Figure BDA0002725397300000052
—k时刻状态向量预测；
Hk—k时刻量测矩阵；
Figure BDA0002725397300000053
—k时刻量测向量预测；
Figure BDA0002725397300000054
—k时刻X方向位置量测预测；
Figure BDA0002725397300000055
—k时刻Y方向位置量测预测；
Figure BDA0002725397300000056
—k时刻Z方向位置量测预测；
Figure BDA0002725397300000057
——k时刻目标x方向位置估计值的预测值；
Figure BDA0002725397300000058
——k时刻目标y方向位置估计值的预测值；
Figure BDA0002725397300000059
——k时刻目标z方向位置估计值的预测值；
Figure BDA00027253973000000510
——k时刻目标x方向速度估计值的预测值；
Figure BDA00027253973000000511
——k时刻目标y方向速度估计值的预测值；
Figure BDA00027253973000000512
——k时刻目标z方向速度估计值的预测值；
步骤4：进行卡尔曼滤波，输出目标在地理直角坐标系的位置和速度，卡尔曼滤波实施过程如下：
1)状态预测
Figure BDA00027253973000000513
2)状态误差协方差矩阵预测
Figure BDA00027253973000000514
3)滤波器增益
Figure BDA0002725397300000061
4)状态更新
Figure BDA0002725397300000062
5)状态误差协方差矩阵更新
Figure BDA0002725397300000063
其中：
Pk-1——k-1时刻卡尔曼滤波状态误差协方差矩阵；
Figure BDA0002725397300000064
——k时刻卡尔曼滤波状态误差协方差矩阵预测值；
Qk-1——k-1时刻系统噪声矩阵；
Rk——k时刻量测噪声矩阵；
Kk——k时刻滤波器增益矩阵；
Pk——k时刻卡尔曼滤波状态误差协方差矩阵；
通过卡尔曼滤波后，光电平台输出的信息对卡尔曼滤波状态递推的目标的位置和速度进行实时校正，使卡尔曼滤波输出的位置与速度收敛至真值附近，提高目标位置与速度信息的精度。
有益效果
本发明提出的一种基于无人机自主式光电平台的有源目标定位测速方法，将GPS信息接入光电平台，光电平台内的航姿参考系统不仅可以提供光电平台的姿态信息，还可以提供光电平台的位置与速度信息，在对目标进行定位过程中将目标位置转换到光电平台坐标系即可，不需要考虑光电平台与无人机之间的安装误差以及无人机的姿态误差与位置误差，大大提高目标的定位测速精度。
本发明的有益效果是：
1)本发明提出的目标定位测速方法对地形无要求，对航迹无要求，使用没有局限性；
2)本发明提出的目标定位测速方法可实时输出目标的位置与速度信息；
3)本发明提出的目标定位测速方法不仅适用于静态目标，还适用于动态目标；
4)本发明提出的目标定位测速方法不需要考虑光电平台与无人机的安装误差以及无人机的姿态误差与速度误差。
附图说明
图1：光电平台高低角和方位角示意图
图2：卡尔曼滤波流程图
具体实施方式
现结合实施例、附图对本发明作进一步描述：
本发明提出的目标定位测速方法的具体实施步骤如下：
步骤1：选取目标在大地直角坐标系的位置与速度作为卡尔曼滤波状态向量，建立卡尔曼滤波状态方程；
步骤2：根据光电平台输出的光电平台与目标之间的距离(r)、光电平台的姿态角(
Figure BDA0002725397300000071
θ)以及光电平台的位置进行量测转换；
步骤3：建立卡尔曼滤波量测预测方程；
步骤4：进行卡尔曼滤波，计算目标的位置与速度。
下面对各个步骤进行详细介绍。
步骤1：选取目标大地直角坐标系下的位置、速度为状态，即：X＝[px py pz vx vyvz]T。假设目标运动状态为匀速直线运动，系统状态方程为
Figure BDA0002725397300000081
Figure BDA0002725397300000082
其中：
Xk-1—k-1时刻状态向量；
Φk/k-1—状态转移矩阵；
Figure BDA0002725397300000083
—k时刻状态向量预测；
t—相邻两帧数据时间间隔；
Figure BDA0002725397300000084
——k时刻目标x方向位置估计值的预测值；
Figure BDA0002725397300000085
——k时刻目标y方向位置估计值的预测值；
Figure BDA0002725397300000086
——k时刻目标z方向位置估计值的预测值；
Figure BDA0002725397300000087
——k时刻目标x方向速度估计值的预测值；
Figure BDA0002725397300000088
——k时刻目标y方向速度估计值的预测值；
Figure BDA0002725397300000089
——k时刻目标z方向速度估计值的预测值；
Figure BDA00027253973000000810
——k-1时刻目标x方向位置估计值；
Figure BDA00027253973000000811
——k-1时刻目标y方向位置估计值；
Figure BDA00027253973000000812
——k-1时刻目标z方向位置估计值；
Figure BDA00027253973000000813
——k-1时刻目标x方向速度估计值；
Figure BDA00027253973000000814
——k-1时刻目标y方向速度估计值；
Figure BDA00027253973000000815
——k-1时刻目标z方向速度估计值；
步骤2：步骤1建立了卡尔曼滤波系统的状态方程，为了对状态进行修正，使卡尔曼滤波输出的目标的位置与速度更准确，需要量测对状态向量预测
Figure BDA0002725397300000091
进行修正，由于光电平台直接给出的信息为光电平台与目标的距离(r)以及光电平台的姿态角(
Figure BDA0002725397300000092
θ)示意图见附图1，而状态向量为目标在大地直角坐标系的位置与速度，因此量测需要进行转换，下面介绍量测转换过程：
假设光电平台坐标系下的目标坐标值
Figure BDA0002725397300000093
其中r为激光测距值。设大地直角坐标系下目标坐标为
Figure BDA0002725397300000094
光电平台在大地直角坐标系下的坐标为
Figure BDA0002725397300000095
则根据坐标转换关系可得：
Figure BDA0002725397300000096
其中
Figure BDA0002725397300000097
表示大地直角坐标系e到地理坐标系n的转换矩阵；
Figure BDA0002725397300000098
表示地理坐标系n到光电平台坐标系b的转换矩阵；
将式(2)进行变换可得：
Figure BDA0002725397300000099
Figure BDA00027253973000000910
式(4)中各个矩阵定义如下：
Figure BDA00027253973000000911
Figure BDA00027253973000000912
Figure BDA00027253973000000913
Figure BDA0002725397300000101
其中：
M1——为大地直角坐标系e到地理坐标系n的转换矩阵；
M2——为以Z轴为旋转轴的基本转动矩阵；
M3——为以Y轴为旋转轴的基本转动矩阵；
M4——为以X轴为旋转轴的基本转动矩阵；
L——光电平台纬度
λ——光电平台经度
Figure BDA0002725397300000102
——光电平台航向角
θ——光电平台俯仰角
步骤3：步骤2将光电平台直接输出的变量转换为与状态向量相同的量测向量，本步骤建立量测预测方程，量测预测方程如下：
Figure BDA0002725397300000103
Figure BDA0002725397300000104
其中：
Figure BDA0002725397300000105
—k时刻状态向量预测；
Hk—k时刻量测矩阵；
Figure BDA0002725397300000106
—k时刻量测向量预测；
Figure BDA0002725397300000107
—k时刻X方向位置量测预测；
Figure BDA0002725397300000111
—k时刻Y方向位置量测预测；
Figure BDA0002725397300000112
—k时刻Z方向位置量测预测；
Figure BDA0002725397300000113
——k时刻目标x方向位置估计值的预测值；
Figure BDA0002725397300000114
——k时刻目标y方向位置估计值的预测值；
Figure BDA0002725397300000115
——k时刻目标z方向位置估计值的预测值；
Figure BDA0002725397300000116
——k时刻目标x方向速度估计值的预测值；
Figure BDA0002725397300000117
——k时刻目标y方向速度估计值的预测值；
Figure BDA0002725397300000118
——k时刻目标z方向速度估计值的预测值；
步骤4：步骤1建立了卡尔曼滤波的状态方程，步骤2完成了量测的转换，步骤3完成了量测方程的建立，本步骤进行卡尔曼滤波，输出目标在地理直角坐标系的位置和速度，卡尔曼滤波实施过程如下：
6)状态预测
Figure BDA0002725397300000119
7)状态误差协方差矩阵预测
Figure BDA00027253973000001110
8)滤波器增益
Figure BDA00027253973000001111
9)状态更新
Figure BDA00027253973000001112
10)状态误差协方差矩阵更新
Figure BDA00027253973000001113
其中：
Pk-1——k-1时刻卡尔曼滤波状态误差协方差矩阵；
Figure BDA0002725397300000121
——k时刻卡尔曼滤波状态误差协方差矩阵预测值；
Qk-1——k-1时刻系统噪声矩阵；
Rk——k时刻量测噪声矩阵；
Kk——k时刻滤波器增益矩阵；
Pk——k时刻卡尔曼滤波状态误差协方差矩阵；
卡尔曼滤波的步骤也可通过附图2进行表示，通过卡尔曼滤波后，光电平台输出的信息对卡尔曼滤波状态递推的目标的位置和速度进行实时校正，使卡尔曼滤波输出的位置与速度收敛至真值附近，提高目标位置与速度信息的精度。

Claims (1)

1.一种基于无人机自主式光电平台的有源目标定位测速方法，其特征在于步骤如下：
步骤1：以目标在大地直角坐标系的位置与速度作为卡尔曼滤波状态向量X＝[px py pzvx vy vz]T，建立卡尔曼滤波状态方程；
Figure FDA0002725397290000011
Figure FDA0002725397290000012
其中：
Xk-1—k-1时刻状态向量；
Φk/k-1—状态转移矩阵；
Figure FDA0002725397290000013
—k时刻状态向量预测；
t—相邻两帧数据时间间隔；
Figure FDA0002725397290000014
——k时刻目标x方向位置估计值的预测值；
Figure FDA0002725397290000015
——k时刻目标y方向位置估计值的预测值；
Figure FDA0002725397290000016
——k时刻目标z方向位置估计值的预测值；
Figure FDA0002725397290000017
——k时刻目标x方向速度估计值的预测值；
Figure FDA0002725397290000018
——k时刻目标y方向速度估计值的预测值；
Figure FDA0002725397290000019
——k时刻目标z方向速度估计值的预测值；
Figure FDA00027253972900000110
——k-1时刻目标x方向位置估计值；
Figure FDA00027253972900000111
——k-1时刻目标y方向位置估计值；
Figure FDA00027253972900000112
——k-1时刻目标z方向位置估计值；
Figure FDA00027253972900000113
——k-1时刻目标x方向速度估计值；
Figure FDA0002725397290000021
——k-1时刻目标y方向速度估计值；
Figure FDA0002725397290000022
——k-1时刻目标z方向速度估计值；
步骤2、测转换：
光电平台坐标系下的目标坐标值
Figure FDA0002725397290000023
其中r为激光测距值；大地直角坐标系下目标坐标为
Figure FDA0002725397290000024
光电平台在大地直角坐标系下的坐标为
Figure FDA0002725397290000025
则根据坐标转换关系为：
Figure FDA0002725397290000026
其中
Figure FDA0002725397290000027
表示大地直角坐标系e到地理坐标系n的转换矩阵；
Figure FDA0002725397290000028
表示地理坐标系n到光电平台坐标系b的转换矩阵；
进行变换得：
Figure FDA0002725397290000029
Figure FDA00027253972900000210
Figure FDA00027253972900000211
各个矩阵为：
Figure FDA00027253972900000212
Figure FDA00027253972900000213
Figure FDA00027253972900000214
Figure FDA0002725397290000031
其中：
M1——为大地直角坐标系e到地理坐标系n的转换矩阵；
M2——为以Z轴为旋转轴的基本转动矩阵；
M3——为以Y轴为旋转轴的基本转动矩阵；
M4——为以X轴为旋转轴的基本转动矩阵；
L——光电平台纬度
λ——光电平台经度
Figure FDA0002725397290000032
——光电平台航向角
θ——光电平台俯仰角
步骤3：步骤2将光电平台直接输出的变量转换为与状态向量相同的量测向量，建立量测预测方程：
Figure FDA0002725397290000033
Figure FDA0002725397290000034
其中：
Figure FDA0002725397290000035
—k时刻状态向量预测；
Hk—k时刻量测矩阵；
Figure FDA0002725397290000036
—k时刻量测向量预测；
Figure FDA0002725397290000037
—k时刻X方向位置量测预测；
Figure FDA0002725397290000041
—k时刻Y方向位置量测预测；
Figure FDA0002725397290000042
—k时刻Z方向位置量测预测；
Figure FDA0002725397290000043
——k时刻目标x方向位置估计值的预测值；
Figure FDA0002725397290000044
——k时刻目标y方向位置估计值的预测值；
Figure FDA0002725397290000045
——k时刻目标z方向位置估计值的预测值；
Figure FDA0002725397290000046
——k时刻目标x方向速度估计值的预测值；
Figure FDA0002725397290000047
——k时刻目标y方向速度估计值的预测值；
Figure FDA0002725397290000048
——k时刻目标z方向速度估计值的预测值；
步骤4：进行卡尔曼滤波，输出目标在地理直角坐标系的位置和速度，卡尔曼滤波实施过程如下：
1)状态预测
Figure FDA0002725397290000049
2)状态误差协方差矩阵预测
Figure FDA00027253972900000410
3)滤波器增益
Figure FDA00027253972900000411
4)状态更新
Figure FDA00027253972900000412
5)状态误差协方差矩阵更新
Figure FDA00027253972900000413
其中：
Pk-1——k-1时刻卡尔曼滤波状态误差协方差矩阵；
Figure FDA00027253972900000414
——k时刻卡尔曼滤波状态误差协方差矩阵预测值；
Qk-1——k-1时刻系统噪声矩阵；
Rk——k时刻量测噪声矩阵；
Kk——k时刻滤波器增益矩阵；
Pk——k时刻卡尔曼滤波状态误差协方差矩阵；
通过卡尔曼滤波后，光电平台输出的信息对卡尔曼滤波状态递推的目标的位置和速度进行实时校正，使卡尔曼滤波输出的位置与速度收敛至真值附近，提高目标位置与速度信息的精度。
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