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1、无人直升机自主着舰系统设计及仿真试验：www.tech-domain.com2010年8月北京航空航天大学学报August2010第36卷第8期JournalofBeijingUniversityofAeronauticsandAstronauticsVo.l36No8无人直升机自主着舰系统设计及仿真试验乌兰巴根胡继忠徐元铭(北京航空航天大学航空科学与工程学院,北京100191)摘要:设计了一套包含视觉目标识别单元、目标跟踪器、甲板状态跟踪器和模糊逻辑控制的无人直升机自主着舰系统.视觉
2、系统通过对采集的图像预处理提取出可能的甲板标识区域,然后对此区域计算其仿射不变矩特征集合,对得到的特征集经过模糊识别技术实现对甲板降落区域的识别,并根据矩特征集计算出甲板运动状态信息.目标跟踪器采用了卡尔曼滤波技术,在目标二阶运动方程的基础上设计了跟踪算法.甲板运动状态跟踪器用于在无人直升机的降落期间实现对甲板尤其是触舰瞬间甲板的纵摇、横摇及浮沉状态的预测,该跟踪器采用了改进的卡尔曼多步预测算法.设计了基于模糊逻辑的比例积分控制器,由多个并行的对特定任务实施控制的子控制行为构成.仿真试验结果验证了所提出
3、的算法.在仿真试验中,无人直升机能够正确的识别甲板目标区域,实现了对运动舰船在二维水平面内的跟踪,甲板状态跟踪器能够预测未来1~5个周期内甲板状态,控制器基于目标信息和甲板状态能够正确地引导无人直升机实现安全着舰.关键词:无人直升机;自主降落;卡尔曼滤波;仿射矩;模糊识别中图分类号:TP217.3文献标识码:A文章编号:10015965(2010)08098605Unmannedhelicopterautonomousboardlandingsystemandsmiulationexp
4、ermientWulanBagenHuJizhongXuYuanming(SchoolofAeronauticScienceandEngineering,BeijingUniversityofAeronauticsandAstronautics,Beijing100191,China)Abstract:Theunmannedhelicopterautonomouslandingsystemwascomposedofvisionandrecognitionsytem,atargettracker,ad
5、ecksstatetrackerandafuzzylogiccontroller.Thevisionsystemperformedtoprocessthecapturedimageandcomputetheimagesaffinemomentinvariants.Thelabelwasrecognizedbasedonthefuzzylogicandthoseinvariants.Thelabelsmotionstatewasestimatedbasedonthemomen.tAKalmanfi
6、lterintegratingintothecontrolsystemwasusedtotrackthelabelandplantherouteofunmannedhelicopter.Theboardsmotionstate,especiallythepitch,rollandlif,tisimportantforsafelanding,soanimprovedKalmanforecastalgorithmwasdesignedtopredicttheboardsstateoffurthero
7、netofivesteps.Thecontrollerwascustomizedbasedonbehaviorandfuzzylogic.Simulationresultsvalidateproposedalgorithm.Theunmannedhelicoptercanrecognizethelabelaccuratelyandtrackthelabelinanydirectiononground.TheimprovedKalmanfiltercanestimatethestatefutureonet
8、ofiveperiods,andthereislesserrorthannormalKalmanfilters.Thecontrollercangeneratetheaccuratecommandsandperformtheautonomouslandingonboardsafely.Keywords:unmannedhelicopter;autonomouslanding;Kalmanfilters;affinemomen;tfuzzyr
