多旋翼無人機控制一體化技術
陳建,王蒙一,張自超
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非合作目標追蹤是無人系統控制技術領域的重要研究方向之一，作者針對智能放牧系統研發需求，以無人機為放牧機器人主要執行平臺，面向牲畜關鍵個體、牧群等非合作目標，針對無人機智能放牧所需通用、共性技術，即無人機追蹤技術，系統深入地闡述了無人機濾波、導引與控制一體化技術的基本原理、發展與最新研究成果，以促進該技術發展以及指導相關專業人員提升設計能力。
目錄大綱
目錄
第1章 緒論 001
1.1 研究背景及意義 001
1.2 國內外研究現狀 004
1.2.1 目標追蹤與濾波研究現狀 004
1.2.2 無人系統導引研究現狀 006
1.2.3 無人系統控制研究現狀 008
參考文獻 009
（一）基本原理篇
第2章 針對非合作目標的濾波、導引與控制一體化建模研究 015
2.1 引言 015
2.2 基於傳感器坐標系的目標信息濾波建模研究 015
2.2.1 傳感器坐標定義 015
2.2.2 針對單目視覺相對位置信息推算研究 017
2.2.3 基於卡爾曼濾波模型的目標運動狀態建模研究 019
2.3 基於視線坐標系的目標追蹤者導引關系建模研究 021
2.3.1 無人機目標相對運動關系建模 021
2.3.2 無人機目標接近規則分析 022
2.4 基於機體坐標系的無人機動力學建模研究 024
2.4.1 基於X字型四旋翼無人機動力學建模研究 024
2.4.2 基於雙環控制的四旋翼無人機控制分配解算 026
2.5 基於慣性坐標系的無人機追蹤全狀態耦合一體化模型研究 027
2.5.1 目標無人機追蹤全狀態耦合模型狀態量傳遞 027
2.5.2 無人機追蹤全狀態耦合一體化模型 030
2.6 針對機載設備感知數據的定向增強研究 032
2.6.1 仿鷹眼視覺點雲、圖像數據增強 032
2.6.2 仿鷹眼高分辨率成像感知設計 035
2.6.3 仿鷹眼自適應HDR感知設計 037
2.6.4 基於鷹眼註意力機制的超分辨重建 040
2.6.5 仿鷹眼感知增強試驗與分析 044
2.7 小結 051
參考文獻 052
（二）濾波與分離式設計篇
第3章 針對關鍵個體與牧群運動狀態估計的濾波研究 055
3.1引言 055
3.2 基於3D捲積的數據驅動預測視覺追蹤研究 055
3.2.1 基於3D捲積的預測追蹤研究 055
3.2.2 基於孿生網絡的視覺追蹤研究 057
3.3 基於姿態觀測的交互式多模型預測視覺追蹤算法研究 058
3.3.1 基於交互式多模型濾波的模型驅動預測追蹤算法 058
3.3.2 基於姿態觀測的模型概率更新法則 065
3.4 基於集中式信息濾波的群運動狀態估計研究 067
3.4.1 羊群動態檢測計數方法研究 067
3.4.2 集中式信息濾波的增量更新基本形式 079
3.4.3 基於方根無跡信息濾波的非合作目標群估計研究 080
3.5 試驗驗證與分析 082
3.5.1 針對牲畜關鍵個體的預測追蹤與狀態估計試驗 082
3.5.2 羊群多目標動態追蹤計數測試試驗 089
3.5.3 針對牧群的追蹤與狀態估計試驗 093
3.6 小結 096
參考文獻 097
第4章 基於簡化模型的無人機追蹤導引與控制研究 098
4.1 引言 098
4.2 無人機追蹤全狀態耦合一體化簡化模型研究 098
4.2.1 基於濾波模型的目標相對狀態描述 098
4.2.2 傳感器與機體的捷聯關系 099
4.2.3 無人機全狀態耦合一體化簡化模型研究 101
4.3 基於平行接近法的解耦比例微分導引律研究 1 03
4.4 基於LQR控制技術的無人機控制研究 105
4.4.1 四旋翼無人機動力學模型與控制分配研究 105
4.4.2 基於LQR控制技術的四旋翼無人機控制研究 106
4.5 數值模擬試驗驗證 107
4.6 小結117
第5章 基於Model-free設計方法的無人機追蹤導引與控制研究 118
5.1 引言 118
5.2 基於平行接近法的導引律研究 118
5.2.1 基於解耦設計的自適應滑模導引律研究 118
5.2.2 基於三維空間耦合模型的模糊切換滑模導引律研究 122
5.3 基於自抗擾控制技術的無人機控制研究 125
5.3.1 四旋翼無人機動力學模型與控制分配研究 125
5.3.2 基於自抗擾控制技術的四旋翼無人機控制研究 126
5.4 數值模擬試驗驗證 129
5.5 小結 141
參考文獻 141
（三）導引與控制一體化設計篇
第6章 基於反饋線性化和LQR的無人機濾波導引與控制一體化研究 145
6.1 引言 145
6.2 全狀態耦合一體化簡化模型數學分析 145
6.3 基於Feedback-linearization和ESO的全狀態耦合一體化簡化模型最優控制律設計 148
6.3.1 反饋線性化過程 148
6.3.2 基於LQR和ESO的反饋線性化無人機全狀態耦合一體化控制系統設計 149
6.4 數值模擬試驗驗證152
6.5 小結159
第7章 基於SDRE的無人機濾波導引與控制一體化研究 160
7.1 引言 160
7.2 全狀態耦合一體化模型數學分析 160
7.3 基於SDRE控制理論的全狀態耦合一體化模型控制律設計 165
7.4 SDC參數化過程 167
7.4.1 SDC參數化理論基礎 167
7.4.2 擴展自由度與SDC線性參數化 169
7.5 數值模擬試驗驗證 171
7.6 小結 179
參考文獻 180
第8章 基於命令濾波神經網絡Backstepping控制的無人機濾波導引與控制一體化研究181
8.1 引言 181
8.2 系統描述 182
8.3 無人機導引控制一體化模型Backstepping控制律設計 183
8.4 基於命令濾波神經網絡Backstepping控制系統設計 186
8.4.1 命令濾波器原理 186
8.4.2 基於命令濾波神經網絡Backstepping的一體化模型控制律設計 187
8.5 數值模擬試驗驗證 192
8.6 小結 198
參考文獻 198
（四）驗證與結語篇
第9章 針對非合作目標的無人機追蹤試驗驗證與分析 201
9.1 引言 201
9.2 基於虛幻引擎的牧場數字孿生系統搭建 202
9.2.1 牧場虛擬現實環境搭建 202
9.2.2 虛擬牲畜非玩家角色個體搭建 2 03
9.3 基於牧場數字孿生系統的硬件在環模擬試驗 206
9.4 林下經濟養殖模式小規模牧群無人機追蹤試驗 216
9.4.1 靜止目標追蹤試驗 216
9.4.2 動態目標長時段追蹤試驗 226
9.4.3 面向典型視覺追蹤挑戰的一體化控制律試驗驗證 233
9.5 小結 238
第10章 結論與展望 239
第1章 緒論 001
1.1 研究背景及意義 001
1.2 國內外研究現狀 004
1.2.1 目標追蹤與濾波研究現狀 004
1.2.2 無人系統導引研究現狀 006
1.2.3 無人系統控制研究現狀 008
參考文獻 009
（一）基本原理篇
第2章 針對非合作目標的濾波、導引與控制一體化建模研究 015
2.1 引言 015
2.2 基於傳感器坐標系的目標信息濾波建模研究 015
2.2.1 傳感器坐標定義 015
2.2.2 針對單目視覺相對位置信息推算研究 017
2.2.3 基於卡爾曼濾波模型的目標運動狀態建模研究 019
2.3 基於視線坐標系的目標追蹤者導引關系建模研究 021
2.3.1 無人機目標相對運動關系建模 021
2.3.2 無人機目標接近規則分析 022
2.4 基於機體坐標系的無人機動力學建模研究 024
2.4.1 基於X字型四旋翼無人機動力學建模研究 024
2.4.2 基於雙環控制的四旋翼無人機控制分配解算 026
2.5 基於慣性坐標系的無人機追蹤全狀態耦合一體化模型研究 027
2.5.1 目標無人機追蹤全狀態耦合模型狀態量傳遞 027
2.5.2 無人機追蹤全狀態耦合一體化模型 030
2.6 針對機載設備感知數據的定向增強研究 032
2.6.1 仿鷹眼視覺點雲、圖像數據增強 032
2.6.2 仿鷹眼高分辨率成像感知設計 035
2.6.3 仿鷹眼自適應HDR感知設計 037
2.6.4 基於鷹眼註意力機制的超分辨重建 040
2.6.5 仿鷹眼感知增強試驗與分析 044
2.7 小結 051
參考文獻 052
（二）濾波與分離式設計篇
第3章 針對關鍵個體與牧群運動狀態估計的濾波研究 055
3.1引言 055
3.2 基於3D捲積的數據驅動預測視覺追蹤研究 055
3.2.1 基於3D捲積的預測追蹤研究 055
3.2.2 基於孿生網絡的視覺追蹤研究 057
3.3 基於姿態觀測的交互式多模型預測視覺追蹤算法研究 058
3.3.1 基於交互式多模型濾波的模型驅動預測追蹤算法 058
3.3.2 基於姿態觀測的模型概率更新法則 065
3.4 基於集中式信息濾波的群運動狀態估計研究 067
3.4.1 羊群動態檢測計數方法研究 067
3.4.2 集中式信息濾波的增量更新基本形式 079
3.4.3 基於方根無跡信息濾波的非合作目標群估計研究 080
3.5 試驗驗證與分析 082
3.5.1 針對牲畜關鍵個體的預測追蹤與狀態估計試驗 082
3.5.2 羊群多目標動態追蹤計數測試試驗 089
3.5.3 針對牧群的追蹤與狀態估計試驗 093
3.6 小結 096
參考文獻 097
第4章 基於簡化模型的無人機追蹤導引與控制研究 098
4.1 引言 098
4.2 無人機追蹤全狀態耦合一體化簡化模型研究 098
4.2.1 基於濾波模型的目標相對狀態描述 098
4.2.2 傳感器與機體的捷聯關系 099
4.2.3 無人機全狀態耦合一體化簡化模型研究 101
4.3 基於平行接近法的解耦比例微分導引律研究 1 03
4.4 基於LQR控制技術的無人機控制研究 105
4.4.1 四旋翼無人機動力學模型與控制分配研究 105
4.4.2 基於LQR控制技術的四旋翼無人機控制研究 106
4.5 數值模擬試驗驗證 107
4.6 小結117
第5章 基於Model-free設計方法的無人機追蹤導引與控制研究 118
5.1 引言 118
5.2 基於平行接近法的導引律研究 118
5.2.1 基於解耦設計的自適應滑模導引律研究 118
5.2.2 基於三維空間耦合模型的模糊切換滑模導引律研究 122
5.3 基於自抗擾控制技術的無人機控制研究 125
5.3.1 四旋翼無人機動力學模型與控制分配研究 125
5.3.2 基於自抗擾控制技術的四旋翼無人機控制研究 126
5.4 數值模擬試驗驗證 129
5.5 小結 141
參考文獻 141
（三）導引與控制一體化設計篇
第6章 基於反饋線性化和LQR的無人機濾波導引與控制一體化研究 145
6.1 引言 145
6.2 全狀態耦合一體化簡化模型數學分析 145
6.3 基於Feedback-linearization和ESO的全狀態耦合一體化簡化模型最優控制律設計 148
6.3.1 反饋線性化過程 148
6.3.2 基於LQR和ESO的反饋線性化無人機全狀態耦合一體化控制系統設計 149
6.4 數值模擬試驗驗證152
6.5 小結159
第7章 基於SDRE的無人機濾波導引與控制一體化研究 160
7.1 引言 160
7.2 全狀態耦合一體化模型數學分析 160
7.3 基於SDRE控制理論的全狀態耦合一體化模型控制律設計 165
7.4 SDC參數化過程 167
7.4.1 SDC參數化理論基礎 167
7.4.2 擴展自由度與SDC線性參數化 169
7.5 數值模擬試驗驗證 171
7.6 小結 179
參考文獻 180
第8章 基於命令濾波神經網絡Backstepping控制的無人機濾波導引與控制一體化研究181
8.1 引言 181
8.2 系統描述 182
8.3 無人機導引控制一體化模型Backstepping控制律設計 183
8.4 基於命令濾波神經網絡Backstepping控制系統設計 186
8.4.1 命令濾波器原理 186
8.4.2 基於命令濾波神經網絡Backstepping的一體化模型控制律設計 187
8.5 數值模擬試驗驗證 192
8.6 小結 198
參考文獻 198
（四）驗證與結語篇
第9章 針對非合作目標的無人機追蹤試驗驗證與分析 201
9.1 引言 201
9.2 基於虛幻引擎的牧場數字孿生系統搭建 202
9.2.1 牧場虛擬現實環境搭建 202
9.2.2 虛擬牲畜非玩家角色個體搭建 2 03
9.3 基於牧場數字孿生系統的硬件在環模擬試驗 206
9.4 林下經濟養殖模式小規模牧群無人機追蹤試驗 216
9.4.1 靜止目標追蹤試驗 216
9.4.2 動態目標長時段追蹤試驗 226
9.4.3 面向典型視覺追蹤挑戰的一體化控制律試驗驗證 233
9.5 小結 238
第10章 結論與展望 239
