面向机动目标跟踪的无人机横侧向制导规律

现有的standoff跟踪制导方法在进行机动目标跟踪时不能同时满足响应速度和稳态精度的要求.对用于航路跟踪的参考点制导法(RPG,Reference Point Guidance)进行改进,推导了无人机(UAV,Unmanned Aerial Vehicle)在跟踪机动目标时的横侧向制导规律.采用二阶非线性微分方程对UAV和目标相对距离的调节过程进行建模,在此基础上分析了改进后RPG的渐近稳定性.仿真结果表明,相比Lyapunov向量场(LVFG,Lyapunov Vector Field Guidance)和模型预测控制(MPC,Model-based Predictive Control)的制导方法,改进RPG的跟踪误差和时间乘以误差绝对值积分(ITAE,Integrated Time Absolute Error)指标均优于LVFG和MPC.因此,所提制导规律能够对机动目标的运动进行有效补偿,并具有更快的响应速度、更高的稳态精度和较好的实时性.

无人机跟踪系统仿真平台的设计与实现

为解决无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)在进行地面目标跟踪实验时,存在验证难度大,成本高等问题,设计和实现了基于视景仿真软件和MATLAB/Simulink的仿真平台.首先,选择汽车作为地面目标,在视景仿真软件中导入UAV和汽车的三维模型,并设置虚拟云台和摄像机.其次,利用UAV、汽车与云台之间的相对运动模拟UAV跟踪过程中场景的变化,基于运动补偿的云台控制算法保证了虚拟摄像机始终指向目标.然后,虚拟摄像机采集目标所在区域的图片,图像跟踪算法跟踪图片中的目标,并利用目标图像模型解算目标在世界坐标系下的位置.最后,根据目标位置,使用参考点制导法生成期望的滚转角指令,引导UAV围绕目标盘旋飞行.视景仿真软件、图像跟踪算法和MATLAB/Simulink之间通过共享内存与UDP进行闭环通信.此外,提出一种实用可靠的标定方法,完成了视景仿真软件中虚拟摄像机内参矩阵的标定.仿真结果表明:该仿真平台能较好地模拟UAV对不同运动状态汽车的跟踪,得到的仿真结果具有较高的工程参考价值.本文的研究成果为目标跟踪实验提供了良好的仿真环境,有效减少实验成本.