在四旋翼无人机的实际应用中,精确、实时的轨迹规划和降落控制是确保无人机安全、高效完成任务的关键。传统的控制方法往往难以应对复杂多变的降落环境,特别是在降落平台动态变化或存在不确定因素时,无人机的降落精度和稳定性会受到严重影响,增加了操作难度和风险。
本发明提出了一种基于全过程约束的四旋翼实时轨迹规划及降落控制方法。该方法通过融合通信系统和传感器数据,精确获取无人机与降落平台的相对距离和速度信息。当距离较近时,利用视觉传感器进一步提高数据精度。基于这些信息,算法预测降落时间,并将其分为多个采样点,通过迭代估计每个采样点的状态向量,实时调整无人机的飞行轨迹。这种动态规划方法确保了无人机能够沿着最优轨迹稳定飞行,直至精确降落。
本发明通过全过程约束和实时轨迹规划,显著提高了四旋翼无人机在复杂环境下的降落精度和稳定性。其创新点在于结合了多种传感器数据,实现了高精度定位;同时,通过迭代估计和动态调整轨迹,增强了系统的适应性和鲁棒性。该方法不仅适用于静态降落平台,还能有效应对动态或不确定的降落环境,为无人机应用提供了更广泛、更可靠的解决方案。
20241220
制造业
1、成果由北京理工大学单独持有;2、本成果已授权专利
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可国(境)内外转让
会同成果完成团队与意向方共同研讨合作方案
北京理工大学产业开发研究院
北京市科学技术委员会;中关村科技园区管理委员会
本发明公开了一种基于全过程约束的四旋翼实时轨迹规划及降落控制方法,该方法中,通过通信系统获得降落平台的运动信息,通过其携带的传感器获得其自身的运动信息,即可获得一组相对距离和相对速度信息,当距离较近时,通过视觉传感器直接获得相对距离和相对速度信息,其精度较高;进而获得估计的降落时间,基于预测时域,将所述降落时间分为固定份数,每份之间的临界点即为采样点,估计出飞行器在每个采用点处的状态向量,并据此控制飞行器沿着估计轨迹飞行,到达第一个采样点后,重复上述步骤,重新估计轨迹,再次控制飞行器到达第一个采样点;直至飞行器到达降落平台,完成飞行器降落。
