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    基于圖像的VTOL飛行器視覺伺服控制①

    2020-09-18 07:42:04鄒立穎劉真海林鈺川
    高技術(shù)通訊 2020年8期
    關(guān)鍵詞:定點飛行器控制器

    鄒立穎 劉真海 林鈺川

    (齊齊哈爾大學(xué)通信與電子工程學(xué)院 齊齊哈爾 161006)

    0 引 言

    近些年來,垂直起降(vertical take-off and landing ,VTOL)飛行器,由于具有對起降環(huán)境依賴小、機動性強等優(yōu)點,被廣泛應(yīng)用于軍事和民用等領(lǐng)域[1]。隨著應(yīng)用領(lǐng)域的不斷擴大,VTOL飛行器的控制問題成為飛行器控制領(lǐng)域的研究熱點[2]。VTOL飛行器是典型的欠驅(qū)動、非最小相位系統(tǒng)[3,4],這給其控制研究帶來了極大困難。目前為止,已有文獻對其進行了深入研究[1-12]。文獻[6]提出了一種非線性控制器,實現(xiàn)了全局漸進鎮(zhèn)定控制。文獻[7]采用模型分解的方法研究了輸出軌跡跟蹤問題。文獻[8]采用觀測器重構(gòu)速度信號,實現(xiàn)了VTOL飛行器全局輸出漸近跟蹤。文獻[9]應(yīng)用飽和函數(shù)法進一步解決了輸入受限情況下VTOL飛行器的軌跡跟蹤問題。文獻[11]基于最優(yōu)控制提出了一種非線性狀態(tài)反饋控制律,實現(xiàn)了VTOL飛行器的鎮(zhèn)定控制。上述工作都沒有考慮VTOL飛行器的定點降落問題。

    本文對VTOL飛行器的定點降落問題展開研究。一般來說,VTOL飛行器的位置和姿態(tài)都是由全球定位系統(tǒng)(GPS)和慣性測量單元(IMU)獲取[12],但是GPS實時性差,IMU的精度低,對于定位精度高和實時性強的特殊任務(wù)(如定點降落)難以勝任。作為一種強大的感知環(huán)境的有效工具,視覺傳感器具有精度高、實時性強等優(yōu)點[13,14],適合于執(zhí)行特殊任務(wù)。近10年來,視覺伺服技術(shù)已經(jīng)廣泛地被應(yīng)用于控制領(lǐng)域[15-20],視覺伺服技術(shù)主要分為2類[15],即基于位置的視覺伺服(position-based visual servo, PBVS)和基于圖像的視覺伺服(image-based visual servo, IBVS)。PBVS需要精確的物體模型,且對圖像誤差及攝像機標(biāo)定誤差敏感。IBVS將誤差直接定義在圖像空間,對圖像誤差及攝像機標(biāo)定誤差不敏感。本文采用IBVS方法解決VTOL飛行器的定點降落問題。文獻[21]于2008年提出了一種新的雙目視覺伺服模型,由于該模型不需要未知點的深度信息,模型維度低,易于計算。因此本文采用該雙目視覺模型。

    對于VTOL飛行器的定點降落控制問題,本文提出了一種基于圖像的視覺伺服控制方案。其主要貢獻是將基于圖像的視覺伺服控制方法推廣到VTOL飛行器系統(tǒng)。利用機載攝像頭獲取圖像信息,基于反步法設(shè)計了視覺伺服控制器,引導(dǎo)VTOL飛行器定點降落在期望位置。所采用的視覺模型中不包含深度信息,從而避免了未知點深度信息的測量或估計。利用李雅普諾夫理論證明了,在所提出控制器作用下VTOL飛行器閉環(huán)系統(tǒng)漸近穩(wěn)定,圖像誤差最終收斂為0,實現(xiàn)了基于圖像視覺伺服控制。

    1 VTOL飛行器數(shù)學(xué)模型

    通常討論的VTOL飛行器動力學(xué)模型是由文獻[5]提出的簡化模型:

    (1)

    其中,(y,z)是VTOL飛行器質(zhì)心的水平和垂直方向位置,φ為滾轉(zhuǎn)角,u1和u2為飛行器底部推力控制輸入和滾動控制輸入,g為重力加速度,ε是描述滾動控制輸入和橫向加速度關(guān)系的耦合系數(shù)。

    本文解決的是VTOL飛行器的定點降落問題,給定飛行器的目標(biāo)降落位置Yd=(Y1d,Y2d),控制目標(biāo)為設(shè)計控制律使得VTOL飛行器系統(tǒng)平穩(wěn)降落到目標(biāo)位置。

    對系統(tǒng)式(1),采用輸入變換:

    (2)

    其中,v1和v2為新的控制輸入,則系統(tǒng)式(1)變?yōu)?/p>

    (3)

    (4)

    整理得:

    (5)

    其中,

    2 雙目視覺模型

    根據(jù)文獻[20],雙目視覺模型為

    (6)

    (7)

    式中,Ji(mi)∈R3×6表示特征點mi的圖像雅可比矩陣。

    該視覺模型不包含深度信息,避免了深度信息的測量與估計。

    由于攝像機安裝在飛機質(zhì)心位置,則有:

    (8)

    其中,

    進而得:

    (9)

    式中,K(mi)=Ji(mi)A

    3 視覺伺服系統(tǒng)控制器設(shè)計

    為了實現(xiàn)定點降落的控制目標(biāo),本文利用機載攝像頭獲取目標(biāo)物體的圖像信息,采用基于圖像的視覺伺服控制方法,同時結(jié)合反步法設(shè)計出視覺伺服控制器,引導(dǎo)飛行器系統(tǒng)自主降落在目標(biāo)位置。

    為了便于研究,取目標(biāo)上一個特征點進行研究,令目標(biāo)點的圖像特征m=y1,w=y2,由式(5)和式(9)得VTOL飛行器視覺伺服系統(tǒng):

    (10)

    令目標(biāo)點的期望圖像特征md=y1d,并定義視覺伺服系統(tǒng)的圖像誤差:

    e1=y1d-y1

    (11)

    (12)

    定義Lyapunov函數(shù):

    (13)

    對上式求導(dǎo),并將式(12)代入可得:

    (14)

    基于反步法,選取虛擬控制量:

    y2d=K+(y1)Λe1

    (15)

    其中,K+(y1)為K(y1)的偽逆矩陣,Λ為待設(shè)計的正定矩陣。

    定義誤差變量:

    e2=y2d-y2

    (16)

    將式(15)和(16)代入式(14)可得:

    (17)

    為了保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性,將滑模面設(shè)計為

    (18)

    其中,K1為待設(shè)計的正定矩陣。

    定義Lyapunov函數(shù):

    (19)

    對上式求導(dǎo)得:

    (20)

    設(shè)計滑??刂坡蔀?/p>

    (21)

    其中,M為待設(shè)計的正定對角矩陣。

    將式(21)代入式(20)得:

    下面以定理1形式給出本文主要成果。

    定理1對于VTOL飛行器視覺伺服系統(tǒng)式(10),如果采用式(21)控制器,則閉環(huán)系統(tǒng)是漸近穩(wěn)定的,即m→md,w→0。

    4 仿真結(jié)果

    仿真結(jié)果如下。

    圖1為特征點在左右攝像機圖像平面的軌跡曲線,圓圈為初始點位置,星號為期望點位置,由圖可見,特征點由初始點順利到達期望點。圖2表示圖像誤差曲線,可以看出,圖像誤差快速收斂為0,收斂精度高。圖3表示飛行器滾轉(zhuǎn)角及其角速度變化曲線,圖3表明滾轉(zhuǎn)角及其角速度收斂速度快,穩(wěn)定性好。圖4和圖5分別表示飛行器的水平和垂直方向位置和速度收斂曲線,由圖4和圖5可以看出,飛行器的位置和速度收斂速度快,在10 s內(nèi)完成收斂,動態(tài)過程平穩(wěn)。圖6為VTOL飛行器控制輸入曲線,可以看出控制器響應(yīng)迅速、穩(wěn)定收斂。仿真結(jié)果表明VTOL飛行器能夠快速、準確地到達目標(biāo)位置,同時保證滾轉(zhuǎn)角及其角速度漸近收斂到0,系統(tǒng)內(nèi)部動態(tài)穩(wěn)定,本文設(shè)計的控制器效果良好。

    圖1 特征點在左右攝像機圖像平面軌跡

    圖2 圖像誤差曲線

    圖3 滾轉(zhuǎn)角及滾轉(zhuǎn)角速度

    圖4 水平位置和速度曲線

    圖5 垂直位置和速度曲線

    圖6 控制輸入

    5 結(jié) 論

    本文提出一種基于圖像視覺伺服技術(shù)與反步控制方法相結(jié)合的控制策略,將基于圖像的視覺伺服控制方法應(yīng)用到VTOL飛行器系統(tǒng)。將反步法與滑??刂萍夹g(shù)相結(jié)合設(shè)計了視覺伺服控制器,解決了飛行器自主定點降落控制問題。該方法所采用視覺模型不含深度信息,直接利用圖像信息即可獲得圖像雅克比矩陣,無需測量或估計未知點的深度信息,因而提高了系統(tǒng)的控制性能。利用李雅普諾夫理論給出了閉環(huán)系統(tǒng)的穩(wěn)定性證明。仿真結(jié)果表明,所提出的方法能夠保證VTOL視覺伺服系統(tǒng)快速、穩(wěn)定地到達期望目標(biāo)位置,圖像誤差漸近收斂為0,實現(xiàn)了基于圖像的視覺伺服控制。

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