一种无人车底盘与侦察载荷博弈协同数据采集方法

1.一种无人车底盘与侦察载荷博弈协同数据采集方法，其特征在于，包括以下步骤：基于无人车底盘的运动学模型和侦察载荷的运动学模型构建无人车底盘与侦察载荷的协同控制离散状态空间方程；基于所述离散状态空间方程构建博弈优化问题；在每个控制周期，获取无人车底盘的路径规划的参考轨迹点和对应的无人车底盘的姿态角；根据待采集目标位置及参考轨迹点对应的无人车底盘的姿态角计算参考轨迹点对应的侦察载荷的参考方位角和参考俯仰角；基于所述参考轨迹点、参考轨迹点对应的无人车底盘的姿态角、参考轨迹点对应的侦察载荷的参考方位角和参考俯仰角，求解所述博弈优化问题的目标函数，得到当前控制周期内的最优控制序列；基于所述最优控制序列控制所述无人底盘和侦察载荷的姿态，进行数据采集。 2.根据权利要求1所述的无人车底盘与侦察载荷博弈协同数据采集方法，其特征在于，基于无人车底盘的运动学模型和侦察载荷的方位轴运动学模型构建无人车底盘与侦察载荷的横向协同控制离散状态空间方程；基于无人车底盘的运动学模型和侦察载荷的俯仰轴运动学模型构建无人车底盘与侦察载荷的垂向协同控制离散状态空间方程。 3.根据权利要求2所述的无人车底盘与侦察载荷博弈协同数据采集方法，其特征在于，所述横向协同控制离散状态空间方程表示为：其中，第k时刻的状态量 控制量u 1 (k)＝[v(k)ω 1 (k)] T ，控制量 (x(k),y(k))表示第k时刻无人车底盘质心的坐标，(x r (k),y r (k))表示第k时刻无人车底盘质心的参考坐标， 表示第k时刻无人车底盘的航向角， 表示第k时刻侦察载荷的方位角，ω 1 (k)表示第k时刻无人车底盘的横摆角速度， 表示第k个时刻侦察载荷的方位角速度，v(k)表示第k时刻无人车底盘的质心速度， 表示第k时刻侦察载荷的质心速度， 表示第k时刻的无人车底盘的参考航向角，T表示控制周期时长，上角标T表示转置。 4.根据权利要求2所述的无人车底盘与侦察载荷博弈协同数据采集方法，其特征在于，所述垂向协同控制离散状态空间方程表示为：其中，第k时刻的状态量 控制量[v(k)ω 2 (k)] T ，控制量 (x(k),y(k))表示第k时刻无人车底盘质心的坐标，(x r (k),y r (k))表示第k时刻无人车底盘质心的参考坐标， 表示第k时刻无人车底盘的俯仰角， 表示第k时刻侦察载荷的俯仰角，ω 2 (k)表示第k时刻无人车底盘的俯仰角速度， 表示第k个时刻侦察载荷的俯仰角速度，v(k)表示第k时刻无人车底盘的质心速度， 表示第k时刻侦察载荷的质心速度， 表示第k时刻的无人车底盘的参考航向角，T表示控制周期时长，上角标T表示转置。 5.根据权利要求2所述的无人车底盘与侦察载荷博弈协同数据采集方法，其特征在于，基于所述离散状态空间方程构建博弈优化问题包括：以横向协同控制离散状态空间方程的状态量为输出量、横向协同控制离散状态空间方程的控制量为输入控制量构建横向控制预测模型；以无人底盘路径横向跟踪与侦察载荷方位轴瞄准最优为目标构建横向控制博弈优化的目标函数；以垂向协同控制离散状态空间方程的状态量为输出量、垂向协同控制离散状态空间方程的控制量为输入控制量构建垂向控制预测模型；以无人底盘路径垂向响应与侦察载荷俯仰轴瞄准最优为目标构建垂向控制博弈优化的目标函数。 6.根据权利要求5所述的无人车底盘与侦察载荷博弈协同数据采集方法，其特征在于，横向控制预测模型表示为：其中， γ 1 (·)表示横向控制预测模型的输出量，u 1 (·)表示无人车底盘的横向控制量， 表示侦察载荷的横向控制量，N c 表示控制时域，N p 表示状态时域，k表示第k时刻， 表示第k时刻的无人车底盘的参考航向角，T表示控制周期时长。 7.根据权利要求6所述的无人车底盘与侦察载荷博弈协同数据采集方法，其特征在于，横向控制博弈优化的目标函数及约束条件是：其中，J 1 (·)和J 2 (·)表示横向控制博弈优化的目标函数，γ 1 (k+i)表示k+i时刻横向控制预测模型的输出量，γ 1r (k+i)表示第k+i时刻的参考输出量，u 1 (k+i)表示第k+i时刻无人车底盘的横向控制量， 表示第k+i时刻侦察载荷的横向控制量，N c 表示控制时域， q x ,q y 和 分别表示无人车底盘x轴坐标、y轴坐标和航向角三个状态量的权重系数， 表示侦察载荷状态量的权重系数， r v 表示无人车底盘的质心速度控制量的权重系数， 表示无人车底盘横摆角速度控制量的权重系数， 表示侦察载荷质心速度控制量的权重系数， 表示侦察载荷方位角速度控制量的权重系数。 8.根据权利要求5所述的无人车底盘与侦察载荷博弈协同数据采集方法，其特征在于，垂向控制预测模型表示为：其中， γ 2 (·)表示垂向控制预测模型的输出量，u 2 (·)表示无人车底盘的垂向控制量， 表示侦察载荷的垂向控制量，N c 表示控制时域，N p 表示状态时域，k表示第k时刻， 表示第k时刻的无人车底盘的参考航向角，T表示控制周期时长。 9.根据权利要求8所述的无人车底盘与侦察载荷博弈协同数据采集方法，其特征在于，垂向控制博弈优化的目标函数及约束条件是：其中，J 21 (·)和J 22 (·)表示垂向控制博弈优化的目标函数，γ 2 (k+i)表示k+i时刻垂向控制预测模型的输出量，γ 2r (k+i)表示第k+i时刻的参考输出量，u 2 (k+i)表示第k+i时刻无人车底盘的垂向控制量， 表示第k+i时刻侦察载荷的垂向控制量，N c 表示控制时域， q x ,q y 和 分别表示无人车底盘x轴坐标、y轴坐标和俯仰角三个状态量的权重系数， 表示侦察载荷状态量的权重系数， r v 表示无人车底盘质心速度控制量的权重系数， 表示无人车底盘横摆角速度控制量的权重系数， 表示侦察载荷质心速度控制量的权重系数， 表示侦察载荷俯仰角速度控制量的权重系数。 10.根据权利要求1所述的无人车底盘与侦察载荷博弈协同数据采集方法，其特征在于，根据待采集目标位置及参考轨迹点对应的无人车底盘的姿态角采用以下公式计算参考轨迹点对应的侦察载荷的参考方位角和参考俯仰角：其中， 为侦察载荷在惯性坐标系下的参考方位角， 为侦察载荷在惯性坐标系下的参考俯仰角， 为待采集目标在车体坐标系下的坐标，z o 为侦察载荷在车体坐标系下的垂坐标， 为无人车底盘在惯性坐标系下的参考航向角， 为无人车底盘在惯性坐标系下的参考俯仰角。