CN116164754B - 一种基于无人机运动状态的云台虚拟化方法 - Google Patents

一种基于无人机运动状态的云台虚拟化方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于无人机运动状态的云台虚拟化方法，属于无人机应用领域。过程为：姿态信息解析模块实时接收无人机的遥测信息，解析俯仰角、横滚角和航向角，并将角度转化为弧度；定位信息记录模块将无云台相机观测到特定目标的定位信息标记为原始定位信息；姿态实时矫正模块根据无人机姿态与原始定位信息，构建四维云台虚拟时空坐标系，利用基于无人机姿态的矫正算法将无云台相机得到的原始定位信息矫正为假设云台存在的相机得到的定位信息；定位信息更新模块将姿态实时矫正模块得到的定位信息与原始定位信息进行时间对准，并实时更新替换，输出新的定位信息。本发明仅利用少量的信息，就使无人机的无云台相机可稳定执行视觉定位任务。

Description

一种基于无人机运动状态的云台虚拟化方法
技术领域
本发明涉及无人机应用领域，特别是指一种基于无人机运动状态的云台虚拟化方法。
背景技术
目前，在无人机应用领域，一般是通过云台中多个伺服电机的协同控制，实现无人机运动、姿态变化及自身振动的环境下机载载荷姿态相对于惯性坐标系的角度稳定及可控，从而保持载荷图像稳定。但是无人机上的空间和载重有限，存在无云台相机执行任务的情况，尤其是在执行视觉定位任务时，无人机运动状态变化时，会导致定位信息随之发生变化。
近年来，出现使用多个相机相互组合的形式来实现云台的虚拟化，但是这种方法同样增加了无人机的负重，因此，有必要使用一种纯算法的形式来实现云台的虚拟化。
发明内容
有鉴于此，本发明提供一种基于无人机运动状态的云台虚拟化方法，本发明在通过基于无人机姿态的矫正算法来对云台进行虚拟化，模拟云台的实际功能，实现无云台相机在无人机姿态发生变化时，输出稳定的定位信息。
为了实现上述目的，本发明采用的技术方案为：
一种基于无人机运动状态的云台虚拟化方法，包括以下步骤：
S1姿态信息解析模块实时接收无人机的遥测信息，解析遥测信息中的无人机姿态，包括俯仰角、横滚角和航向角，并将角度转化为弧度；
S2定位信息记录模块将无云台相机观测到特定目标的定位信息进行记录，并标记为原始定位信息；
S3姿态实时矫正模块根据无人机姿态与原始定位信息，构建四维云台虚拟时空坐标系，并利用基于无人机姿态的矫正算法将无云台相机得到的原始定位信息矫正为假设云台存在的相机得到的定位信息；
S4定位信息更新模块将姿态实时矫正模块得到的定位信息与原始定位信息进行时间对准，并实时更新替换，得到新的定位信息。
进一步的，步骤S2中，无云台相机指的是不具备云台的相机，相机通过捷联的方式固定在无人机上，随无人机运动状态的变化而变化；定位信息指的是无云台相机观察到特定目标相对于无人机的位置，包括水平位置
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、垂直位置/>
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、高度位置/>
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以及观察到对应位置的时刻/>
Figure SMS_4
。
进一步的，步骤S3中，四维云台虚拟时空坐标系指的是包括直线、平面、空间和时间四个维度在内的模拟云台姿态变化的定位坐标系，矫正算法指的是在不同时间维度上基于无人机俯仰角、横滚角和航向角的变化来对原始定位信息进行变换，变为假设云台存在的相机得到的定位信息。
进一步，步骤S3中，当无人机姿态中的横滚角发生变化时，根据无云台相机的原始定位信息和横滚角进行矫正，得到假设云台存在相机的定位信息，如下公式所示：
Figure SMS_5
；
式中，
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表示假设云台存在相机定位信息中的水平位置，/>
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表示假设云台存在相机定位信息中的高度位置，/>
Figure SMS_8
表示横滚角。
进一步的，步骤S3中，当无人机姿态中的俯仰角发生变化时，根据无云台相机的原始定位信息和俯仰角进行矫正，得到假设云台存在相机的定位信息，如下公式所示：
Figure SMS_9
；
式中，
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表示假设云台存在相机定位信息中的垂直位置，/>
Figure SMS_11
表示假设云台存在相机定位信息中的高度位置，/>
Figure SMS_12
表示俯仰角。
进一步的，步骤S3中，当无人机姿态中的航向角角发生变化时，根据无云台相机的原始定位信息和航向角进行矫正，得到假设云台存在相机的定位信息，如下公式所示：
Figure SMS_13
；
式中，
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表示假设云台存在相机定位信息中的水平位置，/>
Figure SMS_15
表示假设云台存在相机定位信息中的垂直位置，/>
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表示航向角。
进一步的，步骤S4中，姿态实时矫正模块得到的定位信息为
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，/>
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与/>
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替换掉对应的/>
Figure SMS_20
，当作新的定位信息。
本发明的有益效果在于：
1、本发明使用基于无人机姿态的矫正算法实现了云台的虚拟化，仅利用了少量的信息，就使无人机的无云台相机可稳定执行视觉定位任务。
2、本发明设计的方法能够在不增加硬件的前提下，实现无人机云台快速准确的模拟，能给提升无人机轻量化能力。
附图说明
图1为本发明实施例中系统组成示意图；
图2为本发明实施例中无人机姿态中的横滚角发生变化示意图。
具体实施方式
下面，结合附图对本发明的技术方案做进一步说明。显然，这些内容仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于以下实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获取的所有其他实施例，都属于本发明的保护范围。
一种基于无人机运动状态的云台虚拟化方法，属于无人机应用领域。本发明包括姿态信息解析模块、定位信息记录模块、姿态实时矫正模块和定位信息更新模块等四个模块。系统组成如附图1所示。姿态信息解析模块实时接收无人机的遥测信息，解析遥测信息中的俯仰角、横滚角和航向角等信息，并将角度转化为弧度；定位信息记录模块将无云台相机观测到特定目标的定位信息进行记录，并标记为原始定位信息；姿态实时矫正模块根据无人机姿态与原始定位信息，构建一种四维云台虚拟时空坐标系，利用基于无人机姿态的矫正算法将无云台相机得到的原始定位信息矫正为假设云台存在的相机得到的定位信息；定位信息更新模块将姿态实时矫正模块得到的定位信息与原始定位信息进行时间对准，并实时更新替换，输出新的定位信息。
该方法的具体实现方式如下所示：
S1姿态信息解析模块实时接收无人机的遥测信息，解析遥测信息中的无人机姿态，包括俯仰角、横滚角和航向角，并将角度转化为弧度；
其中，遥测信息是指无人机的遥测设备，如摄像机、红外扫描仪、多光谱传感器、合成孔径雷达、加速度计、陀螺仪、GPS等所获取的信息；俯仰角是指机体坐标系X轴（沿机头方向）与水平面（地平面）的夹角，当X轴的正半轴位于过坐标原点的水平面之上（抬头）时，俯仰角为正，否则为负；横滚角是指机体坐标系Z轴与通过机体X轴的铅垂面间的夹角，机体向右滚为正，反之为负；航向角是指机体坐标系X轴在水平面上投影与地面坐标系X地轴（在水平面上，指向目标为正）之间的夹角，由X地轴逆时针转至机体X轴的投影线时，航向角为正，即机头右偏航为正，反之为负。
S2定位信息记录模块将无云台相机观测到特定目标的定位信息进行记录，并标记为原始定位信息；
其中，云台指的是无人机载荷的运动控制单元，其设计目标为通过多个伺服电机的协同控制，实现无人机运动、姿态变化及自身振动的环境下机载载荷姿态相对于惯性坐标系的角度稳定及可控，从而保持载荷图像稳定；无云台相机指的是不具备云台的相机，相机通过捷联的方式固定在无人机上，随无人机运动状态的变化而变化。定位信息指的是无云台相机观察到特定目标相对于无人机的位置，包括水平位置
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、垂直位置/>
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以及观察到对应位置的时刻/>
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。
S3姿态实时矫正模块根据无人机姿态与原始定位信息，构建四维云台虚拟时空坐标系，并利用基于无人机姿态的矫正算法将无云台相机得到的原始定位信息矫正为假设云台存在的相机得到的定位信息；
其中，四维云台虚拟时空坐标系指的是包括直线、平面、空间和时间等四个维度在内的模拟云台姿态变化的定位坐标系，矫正算法指的是在不同时间维度上基于无人机俯仰角、横滚角和航向角的变化来对原始定位信息进行变换，变为假设云台存在的相机得到的定位信息。
当无人机姿态中的横滚角发生变化时，如图2所示。根据无云台相机的原始定位信息和横滚角进行矫正，得到假设云台存在相机的定位信息，如下公式所示：
Figure SMS_30
式中，
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表示假设云台存在相机定位信息中的水平位置，/>
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表示假设云台存在相机定位信息中的高度位置，/>
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表示横滚角。
当无人机姿态中的俯仰角发生变化时，根据无云台相机的原始定位信息和俯仰角进行矫正，得到假设云台存在相机的定位信息，如下公式所示：
Figure SMS_34
在公式中，
Figure SMS_35
表示假设云台存在相机定位信息中的垂直位置，/>
Figure SMS_36
表示俯仰角。
当无人机姿态中的航向角角发生变化时，根据无云台相机的原始定位信息和航向角进行矫正，得到假设云台存在相机的定位信息，如下公式所示：
Figure SMS_37
式中，
Figure SMS_38
表示航向角。
S4定位信息更新模块将姿态实时矫正模块得到的定位信息与原始定位信息进行时间对准，并实时更新替换，得到新的定位信息。
其中，姿态实时矫正模块得到的定位信息为
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，
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和/>
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表示假设云台存在相机定位信息中对应位置的时刻，原始定位信息为
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，当作新的定位信息。
本发明适用于多种无人机平台，通过人在环路混合增强的方法，实现了无人机巡逻过程中，对目标快速准确全面的识别。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (7)

1.一种基于无人机运动状态的云台虚拟化方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1姿态信息解析模块实时接收无人机的遥测信息，解析遥测信息中的无人机姿态，包括俯仰角、横滚角和航向角，并将角度转化为弧度；
S2定位信息记录模块将无云台相机观测到特定目标的定位信息进行记录，并标记为原始定位信息；
S3姿态实时矫正模块根据无人机姿态与原始定位信息，构建四维云台虚拟时空坐标系，并利用基于无人机姿态的矫正算法将无云台相机得到的原始定位信息矫正为假设云台存在的相机得到的定位信息；
S4定位信息更新模块将姿态实时矫正模块得到的定位信息与原始定位信息进行时间对准，并实时更新替换，得到新的定位信息。
2.根据权利要求1所述的一种基于无人机运动状态的云台虚拟化方法，其特征在于，步骤S2中，无云台相机指的是不具备云台的相机，相机通过捷联的方式固定在无人机上，随无人机运动状态的变化而变化；定位信息指的是无云台相机观察到特定目标相对于无人机的位置，包括水平位置
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。
3.根据权利要求1所述的一种基于无人机运动状态的云台虚拟化方法，其特征在于，步骤S3中，四维云台虚拟时空坐标系指的是包括直线、平面、空间和时间四个维度在内的模拟云台姿态变化的定位坐标系，矫正算法指的是在不同时间维度上基于无人机俯仰角、横滚角和航向角的变化来对原始定位信息进行变换，变为假设云台存在的相机得到的定位信息。
4.根据权利要求2所述的一种基于无人机运动状态的云台虚拟化方法，其特征在于，步骤S3中，当无人机姿态中的横滚角发生变化时，根据无云台相机的原始定位信息和横滚角进行矫正，得到假设云台存在相机的定位信息，如下公式所示：
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；
式中，
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表示假设云台存在相机定位信息中的水平位置，/>
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表示横滚角。
5.根据权利要求2所述的一种基于无人机运动状态的云台虚拟化方法，其特征在于，步骤S3中，当无人机姿态中的俯仰角发生变化时，根据无云台相机的原始定位信息和俯仰角进行矫正，得到假设云台存在相机的定位信息，如下公式所示：
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；
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表示假设云台存在相机定位信息中的垂直位置，/>
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表示假设云台存在相机定位信息中的高度位置，/>
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表示俯仰角。
6.根据权利要求2所述的一种基于无人机运动状态的云台虚拟化方法，其特征在于，步骤S3中，当无人机姿态中的航向角角发生变化时，根据无云台相机的原始定位信息和航向角进行矫正，得到假设云台存在相机的定位信息，如下公式所示：
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；
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表示假设云台存在相机定位信息中的垂直位置，/>
Figure QLYQS_16
表示航向角。
7.根据权利要求1所述的一种基于无人机运动状态的云台虚拟化方法，其特征在于，步骤S4中，姿态实时矫正模块得到的定位信息为
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，
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Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6005610A (en) * 1998-01-23 1999-12-21 Lucent Technologies Inc. Audio-visual object localization and tracking system and method therefor
CN104850127A (zh) * 2015-03-13 2015-08-19 哈尔滨工程大学 一种可动感操控四旋翼飞行器的方法
CN105353772A (zh) * 2015-11-16 2016-02-24 中国航天时代电子公司 一种无人机机动目标定位跟踪中的视觉伺服控制方法
CN106506954A (zh) * 2016-10-25 2017-03-15 深圳市高巨创新科技开发有限公司 基于多旋翼飞行器的拍摄方法及系统
CN107924638A (zh) * 2015-07-10 2018-04-17 深圳市大疆创新科技有限公司 用于云台模拟的系统和方法
CN109916406A (zh) * 2019-01-10 2019-06-21 浙江大学 一种基于无人机群的环绕目标定位方法
CN111752308A (zh) * 2019-03-26 2020-10-09 上海京海工程技术有限公司 一种在圆形盾构隧道中校正移动扫描姿态的方法
CN111880184A (zh) * 2020-08-04 2020-11-03 湖南国天电子科技有限公司 一种应用于船载侧扫声呐的海底目标定位方法及系统

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB2565264B (en) * 2017-05-23 2022-03-09 Atlantic Inertial Systems Ltd Inertial navigation system

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6005610A (en) * 1998-01-23 1999-12-21 Lucent Technologies Inc. Audio-visual object localization and tracking system and method therefor
CN104850127A (zh) * 2015-03-13 2015-08-19 哈尔滨工程大学 一种可动感操控四旋翼飞行器的方法
CN107924638A (zh) * 2015-07-10 2018-04-17 深圳市大疆创新科技有限公司 用于云台模拟的系统和方法
CN105353772A (zh) * 2015-11-16 2016-02-24 中国航天时代电子公司 一种无人机机动目标定位跟踪中的视觉伺服控制方法
CN106506954A (zh) * 2016-10-25 2017-03-15 深圳市高巨创新科技开发有限公司 基于多旋翼飞行器的拍摄方法及系统
CN109916406A (zh) * 2019-01-10 2019-06-21 浙江大学 一种基于无人机群的环绕目标定位方法
CN111752308A (zh) * 2019-03-26 2020-10-09 上海京海工程技术有限公司 一种在圆形盾构隧道中校正移动扫描姿态的方法
CN111880184A (zh) * 2020-08-04 2020-11-03 湖南国天电子科技有限公司 一种应用于船载侧扫声呐的海底目标定位方法及系统

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