CN112987718A - 一种基于异构机器人的自主跟踪系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本公开的基于异构机器人的自主跟踪系统及方法,包括:地面移动机器人和多旋翼飞行器,多旋翼飞行器根据接收指令降落到所述地面移动机器人上或跟踪所述地面移动机器人。能够解决在复杂的任务环境中单个地面移动机器人在定位、检测、识别等方面存在局限性的问题,通过将空中多旋翼飞行器与地面移动机器人配合使用和协同控制,能够对空中多旋翼飞行器与地面移动机器人的相对导航与控制系统的扰动进行实时的估计与补偿,提升陆空异构移动机器人的相对导航控制系统的鲁棒性。
Description
技术领域
本公开属于机器人导航与控制技术领域,特别是涉及到一种基于异构机器人的自主跟踪系统及方法。
背景技术
随着移动机器人在各个领域的应用不断增多,传统的移动机器人在城市巷道、工厂管道、山地峡谷等复杂环境中执行任务时面临卫星定位信号受干扰、通信距离受限等一系列挑战,导致移动机器人的应用状态恶化。
在复杂环境中,单一地面移动机器人的工作能力显现出了一定的局限性,难以适应复杂多变的任务环境。
其中,任务环境的复杂主要体现在如下两方面:(1)空中机器人应用范围的增加,使得执行的任务不再限于传统的数据采集,任务的多样化与环境的不确定性相互结合,使得空中机器人(多旋翼飞行器)载荷低、续航短、搭载的传感器量测能力有限的问题愈发突出,这增加了空中机器人识别与定位任务目标的难度。因此,单架空中机器人在任务执行中受到较多局限;(2)任务环境的多样,使得地面移动机器人面临的地形更加复杂,地面移动机器人虽然能够较好地识别和定位地面目标,但难以快速机动和穿越障碍物,且通信距离受到限制。
在复杂的任务环境中,单个机器人(单个地面移动机器人或单个空中机器人)在定位、检测、识别等方面存在局限性,而将空中机器人与地面移动机器人配合使用,协同控制的方法能够有效弥补两类机器人的不足,取长补短充分发挥各自的能力。
发明内容
有鉴于此,本公开提出了基于异构机器人的自主跟踪系统及方法,能够解决在复杂的任务环境中单个地面移动机器人在定位、检测、识别等方面存在局限性的问题,通过将空中多旋翼飞行器与地面移动机器人配合使用和协同控制,能够对空中多旋翼飞行器与地面移动机器人的相对导航与控制系统的扰动进行实时的估计与补偿,提升陆空异构移动机器人的相对导航控制系统的鲁棒性。
根据本公开的一方面,提出了一种基于异构机器人的自主跟踪系统,所述系统包括:地面移动机器人和多旋翼飞行器,所述多旋翼飞行器根据接收指令降落到所述地面移动机器人上或跟踪所述地面移动机器人;
其中,所述地面移动机器人包括第一遥控器、第一卫星导航设备、第一惯性导航设备、移动机器人运动控制器、UWB定位基站、机械抓手、导引图标和第一通信模块,所述第一遥控器、第一卫星导航设备、第一惯性导航设备、UWB定位基站、机械抓手、第一通信模块分别与所述移动机器人运动控制器相连接;所述引导图标贴附在所述地面移动机器人的上表面;
所述多旋翼飞行器包括第二遥控器、第二卫星导航设备、第二惯性导航设备、多旋翼飞行控制器、UWB定位标签、机载计算机、视频图像采集器和第二通信模块,所述第二遥控器、第二卫星导航设备、第二惯性导航设备、机载计算机、第二通信模块分别与所述多旋翼飞行控制器相连接;所述UWB定位标签、视频图像采集器分别与机载计算机相连接;
所述地面移动机器人的所述UWB定位基站和所述多旋翼飞行器的所述UWB定位标签组成UWB定位系统;
所述多旋翼飞行器的所述视频图像采集器用于采集所述地面移动机器人带有导引图标的图像信息;
所述地面移动机器人的第一通信模块和所述多旋翼飞行器的第二通信模块通讯连接,用于数据通信和信息交互;
在一种可能的实现方式中,所述移动机器人运动控制器用于所述地面移动机器人的运动控制和计算所述地面移动机器人的运动状态信息;
所述第一卫星导航设备和第一惯性导航设备用于获取所述地面移动机器人的导航信息;
所述机械抓手,用于抓握和固定所述多旋翼飞行器;
所述第一遥控器,用于接收对所述地面移动机器人的遥控控制指令。
在一种可能的实现方式中,所述多旋翼飞行控制器,用于控制所述多旋翼飞行器的飞行姿态和计算所述多旋翼飞行器的飞行状态信息;
所述第二卫星导航设备和第二惯性导航设备用于采集所述多旋翼飞行器的导航信息;
所述第二遥控器,用于接收对所述多旋翼飞行器的遥控控制指令;
所述UWB定位标签,用于获取与所述UWB定位基站的相对定位数据;
所述机载计算机,用于处理所述视频图像采集器采集的图像信息,及计算所述多旋翼飞行器与所述导引图标的相对位姿信息。
在一种可能的实现方式中,所述导引图标由外部的正方形,中部的圆环,内部的两个半圆四个部分组成。
根据本公开的另一方面,提出了一种基于上述异构机器人的自主跟踪系统的自主跟踪方法,所述方法包括:
步骤S1:所述机载计算机采集并处理所述视频图像采集器采集的图像,检测所述图像是否含有所述导引图标,若含有所述导引图标,执行步骤C3,否则,执行步骤S2;
步骤S2:所述机载计算机读取所述多旋翼飞行控制器的数据,判断所述数据是否含有所述地面移动机器人的位姿信息,如果没有所述地面移动机器人的位姿信息,执行步骤C0,否则执行步骤S3;
步骤S3:所述机载计算机读取UWB定位标签数据,判断所述标签数据是否含有相对定位信息,若没有相对定位信息,执行步骤C1,否则执行步骤C2;
其中,所述步骤C0包括:
步骤C01:所述机载计算机向所述多旋翼飞行控制器发布悬停指令,等待T时间,重新获取所述地面移动机器人的位姿信息,如果获得所述地面移动机器人的位姿信息,执行步骤S2,否则执行步骤C02;
步骤C02:所述机载计算机向所述多旋翼飞行控制器发布返航命令,控制所述多旋翼飞行器返航至初始位置;
所述步骤C1包括:
步骤C11:以所述地面移动机器人当前位置为坐标原点,建立东北天坐标系coord0;
步骤C12:将所述地面移动机器人的第一卫星导航设备的位姿信息与所述多旋翼飞行器的第二卫星导航设备的位姿信息转换到坐标系coord0下,得到多旋翼飞行器的坐标为PUAV,地面移动机器人的坐标为PUGV;
步骤C13:获取自抗扰控制器的参数列表param1,将ΔP1=PUGV-PUAV输入自抗扰控制器A,得到所述多旋翼飞行控制器的控制指令并发送给所述多旋翼飞行控制器;
所述步骤C2包括:
步骤C21:以所述地面移动机器人的当前位置为坐标原点,建立东北天坐标系coord0;
步骤C22:利用所述地面移动机器人的第一惯性导航设备的位姿信息将UWB定位基站的相对定位数据转换至东北天坐标系coord0下,得到所述多旋翼飞行器与所述地面移动机器人的相对位置坐标为ΔP2;
步骤C23:将所述地面移动机器人的第一卫星导航设备的位姿信息与所述多旋翼飞行器的第二卫星导航设备的位姿信息转换到坐标系coord0下,得到多旋翼飞行器的坐标为PUAV,地面移动机器人的坐标为PUGV;令ΔP1=PUGV-PUAV,使用多速率卡尔曼滤波器将ΔP1与ΔP2融合得到ΔP2;
步骤C24:获取自抗扰控制器的参数列表param2将ΔP2输入自抗扰控制器A,得到所述多旋翼飞行控制器的控制指令并发送给所述多旋翼飞行控制器;
所述步骤C3包括:
步骤C31:以所述地面移动机器人当前位置为坐标原点,建立东北天坐标系coord0;
步骤C32:使用多旋翼飞行器的第二惯性导航设备的位姿信息将根据单目视觉相对定位方法解算的所述多旋翼飞行器与所述地面移动机器人的相对位置转换至东北天坐标coord0下,得到所述多旋翼飞行器与所述地面移动机器人的相对位置坐标为ΔP3;
步骤C33:获取自抗扰控制器的参数列表param3,将ΔP3输入自抗扰控制器A,得到所述多旋翼飞行控制器的控制指令并发送给所述多旋翼飞行控制器。
在一种可能的实现方式中,所述将ΔP1或ΔP2或ΔP3输入自抗扰控制器A,得到所述多旋翼飞行控制器的控制指令并发送给所述多旋翼飞行控制器,包括:
步骤A1:读取所述自抗扰控制器的参数列表param1或param2或param3,并按照参数表设置线性自抗扰控制器的参数;
步骤A2:依据所述自抗扰控制器的输入量计算所述线性自抗扰控制器的控制量;
步骤A3:将所述线性自抗扰控制器的控制量打包为所述多旋翼飞行控制器的控制指令,发送所述控制指令给所述多旋翼飞行控制器。
本公开的自主跟踪系统,包括:地面移动机器人和多旋翼飞行器,多旋翼飞行器根据接收指令降落到所述地面移动机器人上或跟踪所述地面移动机器人。能够解决在复杂的任务环境中单个地面移动机器人在定位、检测、识别等方面存在局限性的问题,通过将空中多旋翼飞行器与地面移动机器人配合使用和协同控制,能够对空中多旋翼飞行器与地面移动机器人的相对导航与控制系统的扰动进行实时的估计与补偿,提升陆空异构移动机器人的相对导航控制系统的鲁棒性。
根据下面参考附图对示例性实施例的详细说明,本公开的其它特征及方面将变得清楚。
附图说明
包含在说明书中并且构成说明书的一部分的附图与说明书一起示出了本公开的示例性实施例、特征和方面,并且用于解释本公开的原理。
图1示出了根据本公开一实施例的基于异构机器人的自主跟踪系统原理图;
图2示出了根据本公开一实施例的导引图标的结构示意图;
图3示出了根据本公开一实施例的基于异构机器人的自主跟踪方法流程图;
图4示出了根据本公开一实施例的步骤C0的方法流程图;
图5示出了根据本公开一实施例的步骤C1的方法流程图;
图6示出了根据本公开一实施例的步骤C2的方法流程图;
图7示出了根据本公开一实施例的步骤C3的方法流程图。
具体实施方式
以下将参考附图详细说明本公开的各种示例性实施例、特征和方面。附图中相同的附图标记表示功能相同或相似的元件。尽管在附图中示出了实施例的各种方面,但是除非特别指出,不必按比例绘制附图。
在这里专用的词“示例性”意为“用作例子、实施例或说明性”。这里作为“示例性”所说明的任何实施例不必解释为优于或好于其它实施例。
另外,为了更好的说明本公开,在下文的具体实施方式中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理解,没有某些具体细节,本公开同样可以实施。在一些实例中,对于本领域技术人员熟知的方法、手段、元件和电路未作详细描述,以便于凸显本公开的主旨。
图1示出了根据本公开一实施例的基于异构机器人的自主跟踪系统原理图。
如图1所述,该系统可以包括:地面移动机器人1和多旋翼飞行器2,多旋翼飞行器2根据接收操作者的指令降落到地面移动机器人1上或跟踪地面移动机器人1。例如,地面移动机器人1可以为“领航者”,多旋翼飞行器2可以为“跟随者”,多旋翼飞行器2在地面移动机器人1上完成自主起降,多旋翼飞行器2在接收到操作员的“跟随指令”后,自动跟踪地面移动机器人1,在接受到操作员的“自主降落指令”后,自主降落于地面移动机器人上。
地面移动机器人1可以包括移动机器人运动控制器11、遥控器一12(第一遥控器)、卫星导航设备一13(第一卫星导航设备)、惯性导航设备一14(第一惯性导航设备)、UWB定位基站17、机械抓手15、导引图标16、通信模块一18。其中,遥控器一12、卫星导航设备一14、惯性导航设备一14、机械抓手15、通信模块一18分别与移动机器人运动控制器11相连接。
移动机器人运动控制器11可以用于地面移动机器人1的运动控制和计算地面移动机器人1的运动状态信息。例如,移动机器人运动控制器11可以采集传感器的数据以及地面移动机器人1的运动控制、计算面移动机器人1的运动状态信息,并根据操作员的遥控信号控制面移动机器人1按照要求进行运动。
第一卫星导航设备(卫星导航设备一13)和第一惯性导航设备(惯性导航设备一14)可以用于获取地面移动机器人1的导航信息。其中,导航信息可以包括地面移动机器人1的位置信息、平动线加速度信息、滚转角、俯仰角和偏航角等信息。
机械抓手可以用于抓握和固定着陆后的多旋翼飞行器2,第一遥控器12可以用于接收对地面移动机器人1的遥控控制指令。
图2示出了根据本公开一实施例的导引图标的结构示意图。
在一示例中,如图2所示,导引图标16由外部的正方形,中部的圆环,内部的两个半圆四个部分组成,每个部分的颜色不同。通过导引图标16的特殊设计,便于机载计算机25的视觉相对位姿解算。
多旋翼飞行器2可以包括多旋翼飞行控制器21、遥控器二22(第二遥控器)、卫星导航设备二23(第二卫星导航设备)、惯性导航设备二24(第二惯性导航设备)、UWB定位标签27、机载计算机25、视频图像采集器26和通信模块二28;多旋翼飞行控制器21分别与遥控器二22、卫星导航设备二23、惯性导航设备二24,机载计算机25连接;所述UWB定位标签27与视频图像采集器26与机载计算机连接。
多旋翼飞行控制器21可以用于控制多旋翼飞行器2的飞行姿态和计算多旋翼飞行器2的飞行状态信息。例如,多旋翼飞行器控制器21可以获取多旋翼飞行器传感器数据的采集以及飞行姿态的控制、计算多旋翼飞行器2的飞行状态信息、接收操纵者与机载计算机25的控制指令.
第二卫星导航设备和第二惯性导航设备用于采集多旋翼飞行器2的导航信息。其中,导航信息可以包括多旋翼飞行器2的位置信息、平动线加速度信息、滚转角、俯仰角和偏航角等姿态信息。
第二遥控器可以用于接收操作者发出的多旋翼飞行器的遥控指令,UWB定位标签27可以用于获取与UWB定位基站17的相对定位数据;
机载计算机25可以用于处理视频图像采集器26采集的图像信息,及计算多旋翼飞行器2与导引图标16的相对位姿信息。其中,机载计算机25还可以用于从多旋翼飞行控制器21读取操作员的控制指令、地面移动机器人1的卫星导航信息与惯性导航信息、多旋翼飞行器2的卫星导航信息与惯性导航信息;从UWB定位基站27读取多旋翼飞行器1与地面移动机器人2的UWB相对定位信息;从视频图像采集器读26取图像数据,通过单目视觉方法解算视觉相对定位信息;可以处理不同来源的多旋翼飞行器2与地面移动机器人1的相对定位数据;以及生成并发送对多旋翼飞行控制器21的控制指令等,在此不作限定。
地面移动机器人1的UWB定位基站17和多旋翼飞行器2的UWB定位标签27(超宽带定位技术)通讯连接组成UWB定位系统;多旋翼飞行器2的视频图像采集器26用于采集地面移动机器人1带有导引图标16的图像;地面移动机器人1的第一通信模块18和多旋翼飞行器2的第二通信模块通讯28连接,用于数据通信和信息交互。
本公开的自主跟踪系统,包括地面移动机器人和多旋翼飞行器,多旋翼飞行器根据接收指令降落到地面移动机器人上或跟踪地面移动机器人;地面移动机器人包括第一遥控器、第一卫星导航设备、第一惯性导航设备、移动机器人运动控制器、UWB定位基站、机械抓手、导引图标和第一通信模块,所述第一遥控器、第一卫星导航设备、第一惯性导航设备、UWB定位基站、机械抓手、第一通信模块分别与所述移动机器人运动控制器相连接,引导图标贴附在所述地面移动机器人的上表面;多旋翼飞行器包括第二遥控器、第二卫星导航设备、第二惯性导航设备、多旋翼飞行控制器、UWB定位标签、机载计算机、视频图像采集器和第二通信模块,所述第二遥控器、第二卫星导航设备、第二惯性导航设备、机载计算机、第二通信模块分别与所述多旋翼飞行控制器相连接,所述UWB定位标签、视频图像采集器分别与机载计算机相连接;地面移动机器人的所述UWB定位基站和所述多旋翼飞行器的所述UWB定位标签组成UWB定位系统;多旋翼飞行器的所述视频图像采集器用于采集所述地面移动机器人带有导引图标的图像信息;地面移动机器人的第一通信模块和所述多旋翼飞行器的第二通信模块通讯连接,用于数据通信和信息交互。能够解决在复杂的任务环境中单个地面移动机器人在定位、检测、识别等方面存在局限性的问题,通过将空中多旋翼飞行器与地面移动机器人配合使用和协同控制,能够对空中多旋翼飞行器与地面移动机器人的相对导航与控制系统的扰动进行实时的估计与补偿,提升陆空异构移动机器人的相对导航控制系统的鲁棒性。
图3示出了根据本公开一实施例的基于异构机器人的自主跟踪方法流程图。
根据本公开的另一方面,提出了基于上述自主跟踪系统的自主跟踪方法,如图3所示,该方法可以包括:
步骤S1:机载计算机采集并处理视频图像采集器采集的图像,检测图像是否含有导引图标,若含有导引图标,执行步骤C3,否则,执行步骤S2;
步骤S2:机载计算机读取多旋翼飞行控制器的数据,判断数据是否含有所述地面移动机器人的位姿信息(地面移动机器人1传递得来的GNSS/INS数据),如果没有地面移动机器人的位姿信息,执行步骤C0,否则执行步骤S3;
步骤S3:机载计算机读取UWB定位标签数据,判断标签数据是否含有相对定位信息,若没有相对定位信息,执行步骤C1,否则执行步骤C2。
图4示出了根据本公开一实施例的步骤C0的方法流程图。如图4所示,步骤C0可以包括:
步骤C01:所述机载计算机向所述多旋翼飞行控制器发布悬停指令,等待T时间,重新获取地面移动机器人的位姿信息,如果获得地面移动机器人的位姿信息,执行步骤S2,否则执行步骤C02;
步骤C02:机载计算机向所述多旋翼飞行控制器发布返航命令,控制多旋翼飞行器返航至初始位置;
图5示出了根据本公开一实施例的步骤C1的方法流程图;如图5所示,步骤C1可以包括:
步骤C11:以地面移动机器人当前位置为坐标原点,建立东北天坐标系coord0;
步骤C12:将地面移动机器人的第一卫星导航设备的位姿信息与多旋翼飞行器的第二卫星导航设备的位姿信息转换到坐标系coord0下,得到多旋翼飞行器的坐标为PUAV,地面移动机器人的坐标为PUGV;
步骤C13:获取自抗扰控制器的参数列表param1,将ΔP1=PUGV-PUAV输入自抗扰控制器A,得到多旋翼飞行控制器的控制指令并发送给多旋翼飞行控制器;
图6示出了根据本公开一实施例的步骤C2的方法流程图;如图6所示,步骤C2可以包括:
步骤C21:以地面移动机器人的当前位置为坐标原点,建立东北天坐标系coord0;
步骤C22:利用地面移动机器人的第一惯性导航设备的位姿信息将UWB定位基站的相对定位数据转换至东北天坐标系coord0下,得到多旋翼飞行器与地面移动机器人的相对位置坐标为ΔP2;
步骤C23:将地面移动机器人的第一卫星导航设备的位姿信息与多旋翼飞行器的第二卫星导航设备的位姿信息转换到坐标系coord0下,得到多旋翼飞行器的坐标为PUAV,地面移动机器人的坐标为PUGV;令ΔP1=PUGV-PUAV,使用多速率卡尔曼滤波器将ΔP1与ΔP2融合得到ΔP2;
步骤C24:获取自抗扰控制器的参数列表param2将ΔP2输入自抗扰控制器A,得到多旋翼飞行控制器的控制指令并发送给多旋翼飞行控制器;
图7示出了根据本公开一实施例的步骤C3的方法流程图,如图7所示,步骤C3可以包括:
步骤C31:以地面移动机器人当前位置为坐标原点,建立东北天坐标系coord0;
步骤C32:使用多旋翼飞行器的第二惯性导航设备的位姿信息将根据单目视觉相对定位方法解算的所述多旋翼飞行器与地面移动机器人的相对位置转换至东北天坐标coord0下,得到多旋翼飞行器与地面移动机器人的相对位置坐标为ΔP3;
步骤C33:获取自抗扰控制器的参数列表param3,将ΔP3输入自抗扰控制器A,得到多旋翼飞行控制器的控制指令并发送给多旋翼飞行控制器。
在一种可能的实现方式中,将ΔP1或ΔP2或ΔP3输入自抗扰控制器A,得到多旋翼飞行控制器的控制指令并发送给多旋翼飞行控制器,可以包括:
步骤A1:读取自抗扰控制器的参数列表param1或param2或param3,并按照参数表设置线性自抗扰控制器的参数;
步骤A2:依据所述自抗扰控制器的输入量ΔPi(i=1,2,3)计算线性自抗扰控制器的控制量,控制量为:
步骤A3:将线性自抗扰控制器的控制量打包为多旋翼飞行控制器的控制指令,发送控制指令给多旋翼飞行控制器。
本公开的基于异构移动机器人的自主跟踪方法,能够有效减少陆空移动机器人在任务执行过程中的人工干预,提高系统的自主程度,能够增强相对导航系统在卫星信号缺失等情况下的适应能力,使得陆空异构移动机器人能够稳定运行,降低导航系统信号不连续带来的影响。
以上已经描述了本公开的各实施例,上述说明是示例性的,并非穷尽性的,并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下,对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择,旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术改进,或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。
Claims (6)
1.一种基于异构机器人的自主跟踪系统,其特征在于,所述系统包括:地面移动机器人和多旋翼飞行器,所述多旋翼飞行器根据接收指令降落到所述地面移动机器人上或跟踪所述地面移动机器人;
其中,所述地面移动机器人包括第一遥控器、第一卫星导航设备、第一惯性导航设备、移动机器人运动控制器、UWB定位基站、机械抓手、导引图标和第一通信模块,所述第一遥控器、第一卫星导航设备、第一惯性导航设备、UWB定位基站、机械抓手、第一通信模块分别与所述移动机器人运动控制器相连接;所述引导图标贴附在所述地面移动机器人的上表面;
所述多旋翼飞行器包括第二遥控器、第二卫星导航设备、第二惯性导航设备、多旋翼飞行控制器、UWB定位标签、机载计算机、视频图像采集器和第二通信模块,所述第二遥控器、第二卫星导航设备、第二惯性导航设备、机载计算机、第二通信模块分别与所述多旋翼飞行控制器相连接;所述UWB定位标签、视频图像采集器分别与机载计算机相连接;
所述地面移动机器人的所述UWB定位基站和所述多旋翼飞行器的所述UWB定位标签组成UWB定位系统;
所述多旋翼飞行器的所述视频图像采集器用于采集所述地面移动机器人带有导引图标的图像信息;
所述地面移动机器人的第一通信模块和所述多旋翼飞行器的第二通信模块通讯连接,用于数据通信和信息交互。
2.根据权利要求1所述的自主跟踪系统,其特征在于,所述移动机器人运动控制器用于所述地面移动机器人的运动控制和计算所述地面移动机器人的运动状态信息;
所述第一卫星导航设备和第一惯性导航设备用于获取所述地面移动机器人的导航信息;
所述机械抓手,用于抓握和固定所述多旋翼飞行器;
所述第一遥控器,用于接收对所述地面移动机器人的遥控控制指令。
3.根据权利要求1所述的自主跟踪系统,其特征在于,
所述多旋翼飞行控制器,用于控制所述多旋翼飞行器的飞行姿态和计算所述多旋翼飞行器的飞行状态信息;
所述第二卫星导航设备和第二惯性导航设备用于采集所述多旋翼飞行器的导航信息;
所述第二遥控器,用于接收对所述多旋翼飞行器的遥控控制指令;
所述UWB定位标签,用于获取与所述UWB定位基站的相对定位数据;
所述机载计算机,用于处理所述视频图像采集器采集的图像信息,及计算所述多旋翼飞行器与所述导引图标的相对位姿信息。
4.根据权利要求1所述的自主跟踪系统,其特征在于,所述导引图标由外部的正方形,中部的圆环,内部的两个半圆四个部分组成。
5.一种基于权利要求1-4任一项所述的异构机器人的自主跟踪系统的自主跟踪方法,其特征在于,所述方法包括:
步骤S1:所述机载计算机采集并处理所述视频图像采集器采集的图像,检测所述图像是否含有所述导引图标,若含有所述导引图标,执行步骤C3,否则,执行步骤S2;
步骤S2:所述机载计算机读取所述多旋翼飞行控制器的数据,判断所述数据是否含有所述地面移动机器人的位姿信息,如果没有所述地面移动机器人的位姿信息,执行步骤C0,否则执行步骤S3;
步骤S3:所述机载计算机读取UWB定位标签数据,判断所述标签数据是否含有相对定位信息,若没有相对定位信息,执行步骤C1,否则执行步骤C2;
其中,所述步骤C0包括:
步骤C01:所述机载计算机向所述多旋翼飞行控制器发布悬停指令,等待T时间,重新获取所述地面移动机器人的位姿信息,如果获得所述地面移动机器人的位姿信息,执行步骤S2,否则执行步骤C02;
步骤C02:所述机载计算机向所述多旋翼飞行控制器发布返航命令,控制所述多旋翼飞行器返航至初始位置;
所述步骤C1包括:
步骤C11:以所述地面移动机器人当前位置为坐标原点,建立东北天坐标系coord0;
步骤C12:将所述地面移动机器人的第一卫星导航设备的位姿信息与所述多旋翼飞行器的第二卫星导航设备的位姿信息转换到坐标系coord0下,得到多旋翼飞行器的坐标为PUAV,地面移动机器人的坐标为PUGV;
步骤C13:获取自抗扰控制器的参数列表param1,将ΔP1=PUGV-PUAV输入自抗扰控制器A,得到所述多旋翼飞行控制器的控制指令并发送给所述多旋翼飞行控制器;
所述步骤C2包括:
步骤C21:以所述地面移动机器人的当前位置为坐标原点,建立东北天坐标系coord0;
步骤C22:利用所述地面移动机器人的第一惯性导航设备的位姿信息将UWB定位基站的相对定位数据转换至东北天坐标系coord0下,得到所述多旋翼飞行器与所述地面移动机器人的相对位置坐标为ΔP2;
步骤C23:将所述地面移动机器人的第一卫星导航设备的位姿信息与所述多旋翼飞行器的第二卫星导航设备的位姿信息转换到坐标系coord0下,得到多旋翼飞行器的坐标为PUAV,地面移动机器人的坐标为PUGV;令ΔP1=PUGV-PUAV,使用多速率卡尔曼滤波器将ΔP1与ΔP2融合得到ΔP2;
步骤C24:获取自抗扰控制器的参数列表param2将ΔP2输入自抗扰控制器A,得到所述多旋翼飞行控制器的控制指令并发送给所述多旋翼飞行控制器;
所述步骤C3包括:
步骤C31:以所述地面移动机器人当前位置为坐标原点,建立东北天坐标系coord0;
步骤C32:使用多旋翼飞行器的第二惯性导航设备的位姿信息将根据单目视觉相对定位方法解算的所述多旋翼飞行器与所述地面移动机器人的相对位置转换至东北天坐标coord0下,得到所述多旋翼飞行器与所述地面移动机器人的相对位置坐标为ΔP3;
步骤C33:获取自抗扰控制器的参数列表param3,将ΔP3输入自抗扰控制器A,得到所述多旋翼飞行控制器的控制指令并发送给所述多旋翼飞行控制器。
6.根据权利要求5所述的自主跟踪方法,其特征在于,所述将ΔP1或ΔP2或ΔP3输入自抗扰控制器A,得到所述多旋翼飞行控制器的控制指令并发送给所述多旋翼飞行控制器,包括:
步骤A1:读取所述自抗扰控制器的参数列表param1或param2或param3,并按照参数表设置线性自抗扰控制器的参数;
步骤A2:依据所述自抗扰控制器的输入量计算所述线性自抗扰控制器的控制量;
步骤A3:将所述线性自抗扰控制器的控制量打包为所述多旋翼飞行控制器的控制指令,发送所述控制指令给所述多旋翼飞行控制器。
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Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104656664A (zh) * | 2015-02-16 | 2015-05-27 | 南京航空航天大学 | 车载多旋翼无人直升机着陆导引控制系统及导引控制方法 |
CN104699102A (zh) * | 2015-02-06 | 2015-06-10 | 东北大学 | 一种无人机与智能车协同导航与侦查监控系统及方法 |
CN108628346A (zh) * | 2018-06-08 | 2018-10-09 | 西安交通大学 | 一种智慧物流空地协同系统控制方法 |
CN109445432A (zh) * | 2018-10-31 | 2019-03-08 | 中国科学技术大学 | 基于图像的无人机和地面移动机器人编队定位方法 |
US20200257295A1 (en) * | 2017-12-18 | 2020-08-13 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Unmanned aerial vehicle and method for operating same, and automated guided vehicle for controlling movement of unmanned aerial vehicle |
-
2021
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Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104699102A (zh) * | 2015-02-06 | 2015-06-10 | 东北大学 | 一种无人机与智能车协同导航与侦查监控系统及方法 |
CN104656664A (zh) * | 2015-02-16 | 2015-05-27 | 南京航空航天大学 | 车载多旋翼无人直升机着陆导引控制系统及导引控制方法 |
US20200257295A1 (en) * | 2017-12-18 | 2020-08-13 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Unmanned aerial vehicle and method for operating same, and automated guided vehicle for controlling movement of unmanned aerial vehicle |
CN108628346A (zh) * | 2018-06-08 | 2018-10-09 | 西安交通大学 | 一种智慧物流空地协同系统控制方法 |
CN109445432A (zh) * | 2018-10-31 | 2019-03-08 | 中国科学技术大学 | 基于图像的无人机和地面移动机器人编队定位方法 |
Non-Patent Citations (5)
Title |
---|
YUAN SHEN: "UAV-Aided High-Accuracy Relative Localization of Ground Vehicles", 《ICC2018》 * |
YVES BERGEON: "UAV Assisted Landing on Moving UGV", 《2015 ICMT》 * |
任丽莉: "基于图像处理的四旋翼自主跟踪智能车设计", 《长春师范大学学报》 * |
沈凯: "Incremental learning-based land mark recognition for mirco-UAV autonomous landing", 《PROCEEDINGS OF THE 39TH CHINESE CONTROL CONFERENCE》 * |
车玉涵: "基于云台相机的四旋翼无人机跟踪控制系统", 《吉林大学学报》 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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