本文關(guān)鍵詞：基于視覺的無人機(jī)自主著陸航跡規(guī)劃與魯棒控制技術(shù)研究

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【摘要】：本文針對(duì)大型高速固定翼無人機(jī),研究了基于視覺導(dǎo)航的自主著陸所需的航跡規(guī)劃與魯棒控制技術(shù):其一,規(guī)劃的航跡如何保證著陸目標(biāo)在攝像頭的視野內(nèi)同時(shí)消除視覺估計(jì)誤差對(duì)規(guī)劃的不良影響;其二,如何表達(dá)分析視覺估計(jì)誤差以及設(shè)計(jì)的魯棒控制器如何保證整個(gè)系統(tǒng)對(duì)視覺估計(jì)誤差的魯棒性能。本文首先依據(jù)無人機(jī)相對(duì)著陸場地的位姿關(guān)系以及視覺導(dǎo)航系統(tǒng)的工作狀態(tài),設(shè)計(jì)了基于視覺的自主著陸策略,其中的復(fù)飛機(jī)制能有效應(yīng)對(duì)識(shí)別目標(biāo)失敗或者目標(biāo)丟失等突發(fā)情況。然后提出了分段式航跡規(guī)劃策略,并對(duì)特殊階段實(shí)行離線規(guī)劃。另外針對(duì)需要在線規(guī)劃航跡的階段,本文設(shè)計(jì)了航跡優(yōu)化中的約束與性能指標(biāo),以保證著陸目標(biāo)始終在攝像頭的視野內(nèi),并利用Gauss偽譜法將其轉(zhuǎn)化為非線性規(guī)劃問題求解,然后為提高規(guī)劃速度在此基礎(chǔ)上集成了Dubins初值估計(jì)算法,最后引入滾動(dòng)時(shí)域航跡更新方法實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)優(yōu)化以解決視覺估計(jì)誤差對(duì)航跡優(yōu)化的不良影響。針對(duì)航跡魯棒控制問題,本文首先建立了視覺測量模型,并詳細(xì)分析了視覺估計(jì)誤差對(duì)不同模型不確定性的敏感程度。然后為充分利用規(guī)劃的航跡信息構(gòu)建了全量非線性模型,并依據(jù)模型是否涉及航跡信息將其分為內(nèi)回路和外回路,其中外回路在引入視覺測量模型不確定性的基礎(chǔ)上采用了H2/H∞混合控制,以保證系統(tǒng)的魯棒性。最后,本文分析驗(yàn)證了以上的航跡規(guī)劃與魯棒控制技術(shù),并同時(shí)給出了控制系統(tǒng)所允許的視覺測量模型不確定性的范圍,以指導(dǎo)視覺估計(jì)算法的研究。
【關(guān)鍵詞】：無人機(jī) 自主著陸 視覺導(dǎo)航 航跡動(dòng)態(tài)規(guī)劃 Gauss偽譜法 Dubins 滾動(dòng)時(shí)域 模型不確定性 H2/H∞ 混合控制 魯棒性能
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：V249
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 注釋表10-11
• 縮略詞11-12
• 第一章 緒論12-20
• 1.1 引言12-14
• 1.1.1 基于視覺的自主著陸12-13
• 1.1.2 基于視覺的導(dǎo)引技術(shù)13-14
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-17
• 1.2.1 基于視覺的自主著陸14-15
• 1.2.2 基于視覺的航跡規(guī)劃技術(shù)15-16
• 1.2.3 基于視覺的位置控制技術(shù)16-17
• 1.3 本文的主要研究工作17-19
• 1.3.1 航跡動(dòng)態(tài)規(guī)劃17-18
• 1.3.2 航跡魯棒控制18-19
• 1.4 本文的內(nèi)容安排19-20
• 第二章 基于視覺的自主著陸策略20-28
• 2.1 基于視覺的自主著陸流程20-24
• 2.1.1 著陸流程設(shè)計(jì)20-22
• 2.1.2 著陸狀態(tài)機(jī)設(shè)計(jì)22-24
• 2.2 基于視覺的航跡規(guī)劃策略24-28
• 2.2.1 分段式規(guī)劃24-25
• 2.2.2 進(jìn)近段航跡規(guī)劃25-28
• 第三章 基于視覺的航跡動(dòng)態(tài)優(yōu)化28-45
• 3.1 坐標(biāo)系定義28-31
• 3.2 航跡優(yōu)化問題31-37
• 3.2.1 最優(yōu)控制31-32
• 3.2.2 飛行器約束32-33
• 3.2.3 基于視覺導(dǎo)航的約束與最優(yōu)指標(biāo)33-37
• 3.3 基于偽譜法的航跡優(yōu)化37-40
• 3.3.1 Gauss偽譜法37-38
• 3.3.2 最優(yōu)控制問題的離散化38-40
• 3.4 基于Dubins的航跡初值估計(jì)40-43
• 3.5 基于滾動(dòng)時(shí)域的航跡更新43-45
• 第四章 基于視覺的航跡魯棒控制45-60
• 4.1 視覺測量模型45-52
• 4.1.1 非線性模型46-48
• 4.1.2 不確定性分析48-51
• 4.1.3 線性模型51-52
• 4.2 航跡跟蹤控制52-55
• 4.2.1 飛行器模型52-53
• 4.2.2 雙回路控制構(gòu)架53-55
• 4.3 基于H2/H∞的航跡跟蹤55-60
• 4.3.1 H2/H∞混合控制55-57
• 4.3.2 廣義控制對(duì)象構(gòu)造57-58
• 4.3.3 控制器設(shè)計(jì)58-60
• 第五章 驗(yàn)證與分析60-70
• 5.1 基于視覺的自主著陸仿真系統(tǒng)60-62
• 5.1.1 系統(tǒng)構(gòu)架60-61
• 5.1.2 自主著陸導(dǎo)引系統(tǒng)61-62
• 5.2 自主著陸策略分析62-63
• 5.3 航跡動(dòng)態(tài)優(yōu)化分析63-66
• 5.3.1 航跡優(yōu)化64
• 5.3.2 初值估計(jì)64-65
• 5.3.3 航跡更新65-66
• 5.4 航跡魯棒控制分析66-70
• 5.4.1 模型不確定性下的性能分析67-68
• 5.4.2 延遲不確定性下的性能分析68-70
• 第六章 總結(jié)與展望70-72
• 6.1 研究工作總結(jié)70
• 6.2 后續(xù)研究展望70-72
• 參考文獻(xiàn)72-78
• 致謝78-80
• 在學(xué)期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文80

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