【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及無(wú)人平臺(tái)導(dǎo)航，特別是涉及一種基于小型光學(xué)模組的無(wú)人平臺(tái)自主導(dǎo)航方法、系統(tǒng)及設(shè)備。
技術(shù)介紹
1、在自然災(zāi)害(如地震、洪水等)現(xiàn)場(chǎng)，地面通信設(shè)施可能受損，衛(wèi)星導(dǎo)航信號(hào)不穩(wěn)定，無(wú)人平臺(tái)需要在惡劣環(huán)境中進(jìn)行人員搜索和救援任務(wù)。或者，在進(jìn)行森林火災(zāi)監(jiān)測(cè)、海洋污染監(jiān)測(cè)等任務(wù)時(shí)，無(wú)人平臺(tái)需要在廣闊和變化多端的環(huán)境中保持長(zhǎng)時(shí)間的自主運(yùn)行，且可能面臨信號(hào)干擾和遮擋問(wèn)題。
2、針對(duì)無(wú)人平臺(tái)在衛(wèi)星導(dǎo)航或通信鏈路受干擾條件下的導(dǎo)航問(wèn)題，通常采用以下幾種方案：慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(ins)、視覺(jué)導(dǎo)航系統(tǒng)(vns)、多傳感器融合以及地面站輔助導(dǎo)航。慣性導(dǎo)航系統(tǒng)通過(guò)陀螺儀和加速度計(jì)等傳感器測(cè)量平臺(tái)的角速度和加速度，通過(guò)積分計(jì)算位置和速度。雖然該系統(tǒng)在短時(shí)間內(nèi)能提供較為準(zhǔn)確的位置和速度信息，但由于傳感器誤差的積累，長(zhǎng)時(shí)間使用會(huì)導(dǎo)致導(dǎo)航精度顯著下降。視覺(jué)導(dǎo)航系統(tǒng)通過(guò)攝像頭捕捉環(huán)境圖像，利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)識(shí)別和跟蹤環(huán)境中的特征點(diǎn)，進(jìn)行定位和導(dǎo)航。然而，在復(fù)雜和動(dòng)態(tài)環(huán)境中，視覺(jué)導(dǎo)航系統(tǒng)容易受到光線變化、遮擋等因素的影響，導(dǎo)致定位和導(dǎo)航精度不穩(wěn)定。多傳感器融合方案結(jié)合了慣性導(dǎo)航系統(tǒng)、視覺(jué)導(dǎo)航系統(tǒng)、超聲波/激光雷達(dá)等多種傳感器，通過(guò)數(shù)據(jù)融合算法提高導(dǎo)航精度和魯棒性。然而，該系統(tǒng)的復(fù)雜度高，計(jì)算量大，對(duì)處理器性能要求較高，且在強(qiáng)干擾環(huán)境下依然存在導(dǎo)航誤差積累的問(wèn)題。地面站輔助導(dǎo)航利用地面站提供輔助導(dǎo)航數(shù)據(jù)，通過(guò)無(wú)線通信與無(wú)人平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)交換。然而，當(dāng)通信鏈路受干擾或中斷時(shí)，地面站輔助導(dǎo)航的效果大打折扣，且依賴地面站基礎(chǔ)設(shè)施的部署和維護(hù)。
>技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、基于此，有必要針對(duì)上述技術(shù)問(wèn)題，提供一種能夠提升自主導(dǎo)航的穩(wěn)定性和精度的基于小型光學(xué)模組的無(wú)人平臺(tái)自主導(dǎo)航方法、系統(tǒng)及設(shè)備。
2、一種基于小型光學(xué)模組的無(wú)人平臺(tái)自主導(dǎo)航方法，應(yīng)用于搭載小型光學(xué)模組的無(wú)人平臺(tái)上，其中，小型光學(xué)模組包括：傳感器模組以及三軸伺服聯(lián)動(dòng)控制模塊。所述方法包括：
3、通過(guò)傳感器模組獲取小目標(biāo)所在環(huán)境的目標(biāo)檢測(cè)圖像。
4、目標(biāo)檢測(cè)圖像通過(guò)圖像檢測(cè)模型提取多個(gè)小目標(biāo)標(biāo)定物圖像。
5、采用長(zhǎng)時(shí)跟蹤算法提取小目標(biāo)標(biāo)定物圖像中小目標(biāo)標(biāo)定物的位置信息特征，根據(jù)位置信息特征與預(yù)設(shè)的回歸模型獲取小目標(biāo)標(biāo)定物的預(yù)測(cè)位置。
6、三軸伺服聯(lián)動(dòng)控制模塊根據(jù)預(yù)測(cè)位置啟動(dòng)多閉環(huán)嵌套回路伺服控制系統(tǒng)，以使無(wú)人平臺(tái)控制自身姿態(tài)穩(wěn)定時(shí)，生成自身位置與預(yù)測(cè)位置之間的導(dǎo)航路徑。
7、一種基于小型光學(xué)模組的無(wú)人平臺(tái)自主導(dǎo)航系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：
8、目標(biāo)檢測(cè)圖像獲取模塊，用于通過(guò)傳感器模組獲取小目標(biāo)所在環(huán)境的目標(biāo)檢測(cè)圖像。
9、小目標(biāo)圖像提取模塊，用于目標(biāo)檢測(cè)圖像通過(guò)圖像檢測(cè)模型提取多個(gè)小目標(biāo)標(biāo)定物圖像。
10、預(yù)測(cè)位置獲取模塊，用于采用長(zhǎng)時(shí)跟蹤算法提取小目標(biāo)標(biāo)定物圖像中小目標(biāo)標(biāo)定物的位置信息特征，根據(jù)位置信息特征與預(yù)設(shè)的回歸模型獲取小目標(biāo)標(biāo)定物的預(yù)測(cè)位置。
11、導(dǎo)航路徑生成模塊，用于三軸伺服聯(lián)動(dòng)控制模塊根據(jù)預(yù)測(cè)位置啟動(dòng)多閉環(huán)嵌套回路伺服控制系統(tǒng)，以使無(wú)人平臺(tái)控制自身姿態(tài)穩(wěn)定時(shí)，生成自身位置與預(yù)測(cè)位置之間的導(dǎo)航路徑。
12、一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)以下步驟：
13、通過(guò)傳感器模組獲取小目標(biāo)所在環(huán)境的目標(biāo)檢測(cè)圖像。
14、目標(biāo)檢測(cè)圖像通過(guò)圖像檢測(cè)模型提取多個(gè)小目標(biāo)標(biāo)定物圖像。
15、采用長(zhǎng)時(shí)跟蹤算法提取小目標(biāo)標(biāo)定物圖像中小目標(biāo)標(biāo)定物的位置信息特征，根據(jù)位置信息特征與預(yù)設(shè)的回歸模型獲取小目標(biāo)標(biāo)定物的預(yù)測(cè)位置。
16、三軸伺服聯(lián)動(dòng)控制模塊根據(jù)預(yù)測(cè)位置啟動(dòng)多閉環(huán)嵌套回路伺服控制系統(tǒng)，以使無(wú)人平臺(tái)控制自身姿態(tài)穩(wěn)定時(shí)，生成自身位置與預(yù)測(cè)位置之間的導(dǎo)航路徑。
17、上述基于小型光學(xué)模組的無(wú)人平臺(tái)自主導(dǎo)航方法、系統(tǒng)及設(shè)備，通過(guò)傳感器模組獲取目標(biāo)檢測(cè)圖像，利用圖像檢測(cè)模型準(zhǔn)確提取小目標(biāo)標(biāo)定物圖像，確保目標(biāo)檢測(cè)的高效性和準(zhǔn)確性。這些圖像通過(guò)長(zhǎng)時(shí)跟蹤算法提取小目標(biāo)標(biāo)定物的位置信息特征，根據(jù)這些特征與預(yù)設(shè)的回歸模型，獲取小目標(biāo)標(biāo)定物的預(yù)測(cè)位置，實(shí)現(xiàn)對(duì)小目標(biāo)的精確跟蹤。在復(fù)雜背景中準(zhǔn)確識(shí)別并定位小目標(biāo)，提高目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤的精度和可靠性。三軸伺服聯(lián)動(dòng)控制模塊啟動(dòng)多閉環(huán)嵌套回路伺服控制系統(tǒng)，確保無(wú)人平臺(tái)在調(diào)整自身姿態(tài)的同時(shí)生成穩(wěn)定的導(dǎo)航路徑，提升自主導(dǎo)航的穩(wěn)定性和精度。
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1.一種基于小型光學(xué)模組的無(wú)人平臺(tái)自主導(dǎo)航方法，其特征在于，應(yīng)用于搭載小型光學(xué)模組的無(wú)人平臺(tái)上，其中，所述小型光學(xué)模組包括：傳感器模組以及三軸伺服聯(lián)動(dòng)控制模塊；
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述傳感器模組包括：前下視紅外攝像頭、下視紅外攝像頭、前下視可見光攝像頭以及下視可見光攝像頭；
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在所述目標(biāo)檢測(cè)圖像通過(guò)圖像檢測(cè)模型提取多個(gè)小目標(biāo)標(biāo)定物圖像的步驟之前，還包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述目標(biāo)檢測(cè)圖像通過(guò)圖像檢測(cè)模型提取多個(gè)小目標(biāo)標(biāo)定物圖像，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，采用長(zhǎng)時(shí)跟蹤算法提取所述小目標(biāo)標(biāo)定物圖像中小目標(biāo)標(biāo)定物的位置信息特征，根據(jù)所述位置信息特征與預(yù)設(shè)的回歸模型獲取小目標(biāo)標(biāo)定物的預(yù)測(cè)位置，包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，在提取小目標(biāo)方向梯度直方圖，輸出所述小目標(biāo)方向梯度直方圖中小目標(biāo)標(biāo)定物的預(yù)測(cè)位置的在步驟之前，還包括：
7.根據(jù)權(quán)利要求1至6任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述三軸伺
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于，所述多閉環(huán)嵌套回路伺服控制系統(tǒng)包括：內(nèi)環(huán)穩(wěn)定回路控制與外環(huán)跟蹤回路控制；
9.一種基于小型光學(xué)模組的無(wú)人平臺(tái)自主導(dǎo)航系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括：
10.一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1至8中任一項(xiàng)所述方法的步驟。
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于小型光學(xué)模組的無(wú)人平臺(tái)自主導(dǎo)航方法，其特征在于，應(yīng)用于搭載小型光學(xué)模組的無(wú)人平臺(tái)上，其中，所述小型光學(xué)模組包括：傳感器模組以及三軸伺服聯(lián)動(dòng)控制模塊；
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述傳感器模組包括：前下視紅外攝像頭、下視紅外攝像頭、前下視可見光攝像頭以及下視可見光攝像頭；
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在所述目標(biāo)檢測(cè)圖像通過(guò)圖像檢測(cè)模型提取多個(gè)小目標(biāo)標(biāo)定物圖像的步驟之前，還包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述目標(biāo)檢測(cè)圖像通過(guò)圖像檢測(cè)模型提取多個(gè)小目標(biāo)標(biāo)定物圖像，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，采用長(zhǎng)時(shí)跟蹤算法提取所述小目標(biāo)標(biāo)定物圖像中小目標(biāo)標(biāo)定物的位置信息特征，根據(jù)所述位置信息特征與預(yù)設(shè)的回歸模型獲取...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：廖守億，王仕成，李賾浩，張金生，邱雄，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：中國(guó)人民解放軍火箭軍工程大學(xué)，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：
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