Биард Р.У., МакЛэйн Т.У. Малые БЛА - теория и практика (2015) (1245764), страница 42
Текст из файла (страница 42)
12.15(a) и12.15(б) приведен вид сверху двух различных случаев применения алгоритма.Высота МБЛА зафиксирована, что исключает возможность использованияопределенных участков. Вид сбоку результатов приводится на рис. 12.15(б) и12.15(д), чтобы дать 3-мерную перспективу. Соответствующая возвращаемаякарта представлена на рис. 12.15(в) и 12.15(е). И снова результаты показываютпрактически однородно охваченные участки, но также свидетельствуют, чтоалгоритмы охвата недостаточно эффективны.12.3. Êðàòêîå ñîäåðæàíèå ãëàâûЭта глава дает краткое введение в методы планирования маршрутов МБЛА. Алгоритмы, представленные в этой главе, не претендуют на полноту и даже не являются лучшими для МБЛА.
Они были выбраны для облегчения понимания и234Глава 12. Планирование траекторииа)б)в)в)г)д)в)е)Рис. 12.15. Графики (a) и (г) дают вид сверху результатов алгоритма охвата, использующегопланировщик RRT для нахождения новых участков на основе траекторий Дубинса между конфигурациями. Графики (б) и (д) дают вид сбоку полученныхрезультатов. Графики (в) и (е) показывают возвращаемую карту после 100 итераций алгоритма поискаприменения и дают хороший толчок для дальнейших исследований. Здесь будутпредставлены два класса алгоритмов: поточечные алгоритмы планирования траекторий полета между двумя конфигурациями и алгоритмы охвата для планирования траекторий, которыми можно было бы равномерно покрыть определенный район при заданных ограничениях поля препятствий.
В первую очередьделается акцент на использование алгоритма быстрого исследования случайными деревьями (RRT) с применением маршрутов Дубинса между вершинами.Замечания и ссылкиИмеется достаточно много литературы, посвященной методам планирования, включая учебники Латомба [75], Чесета и др. [76] и Лаваля [77], которыесодержат хорошо подготовленные обзоры по соответствующим исследованиямпо планированию. Введение в графы Вороного содержится в [71], а ранниеприменения методов Вороного в планировании маршрутов БЛА описаны в[64, 78, 79, 80]. Пошаговое построение графов Вороного на основе данных измерений датчиков описано в [81, 82].
Эффективным методом поиска для диаграмм Вороного, предоставляющим множество вариантов маршрута, являетсяалгоритм Эпштейна k кратчайших маршрутов [83].Алгоритм RRT был впервые предложен в [84] и применялся для неголономных робокаров в [85, 74]. Имеются многочисленные публикации по RRT влитературе, а также расширения базового алгоритма [86]. Недавнее расширение алгоритма RRT, сходящегося с вероятностью единица к оптимальному12.4. Опытно-конструкторская разработка235маршруту, описано в [87]. Алгоритм RRT тесно связан с вероятностным методом дорожной карты, описанным в [88], который применим к БЛА [89].В литературе описано несколько методов охвата.
В [90] описан алгоритмохвата, который планирует такие маршруты, чтобы робот проходил над точками в свободном пространстве, и также включает замечательный обзор по другим алгоритмам охвата, описанным в литературе. Алгоритм охвата при наличии движущихся препятствий описан в [91]. Многочисленные алгоритмыохвата летательным аппаратом описаны в [92], а алгоритмы охвата в контекстесетей мобильных датчиков описаны в [93, 94].12.4. Îïûòíî-êîíñòðóêòîðñêàÿ ðàçðàáîòêàЦель этого задания — использовать несколько алгоритмов планирования маршрутов, описанных в этой главе.
Скелетная программа для задания этой главысодержится на веб-сайте учебника. Файл createWorld.m создает карту, аналогичную тем, что представлены на рис. 12.11 и 12.12. Файл drawEnvironment.mрисует карту, траекторию по путевым точкам и текущую прямую линию илиорбиту, которой необходимо следовать. Файл path_planner.m содержит оператор переключения для выбора вручную из различных алгоритмов планирования маршрутов. Пример программы содержит файл planRRT.m для планирования прямых линий через имитирующую полет городскую территорию.12.1.
Используя planRRT.m в качестве шаблона, создайте planRRTDubins.mи измените path_planner.m так, чтобы можно было вызывать planRRTDubins.mдля планирования траекторий Дубинса по карте. Измените planRRTDubins.m,чтобы использовать алгоритм RRT на основе траекторий Дубинса и соответствующий алгоритм сглаживания. Протестируйте и отладьте алгоритм на модели наведения, представленной (9.19). Когда алгоритм станет работать хорошо в модели наведения, проверьте, чтобы он адекватно работал в полноймодели с шестью степенями свободы.12.2. Используя planCover.m в качестве шаблона, создайте planCoverRRTDubins.m и измените path_planner.m так, чтобы она вызывала функцию planRRTCoverDubins.m.
Измените planCoverRRTDubins.m, чтобы использоватьалгоритм покрытия, представленный в алгоритме 12, где передвижение транспортного средства основывается на траекториях Дубинса. Протестируйте и отладьте алгоритм на модели наведения, приведенной в (9.19). Когда алгоритмстанет работать хорошо в модели наведения, проверьте, чтобы он адекватноработал в полной модели с шестью степенями свободы.ÃËÀÂÀ 13ÍÀÂÈÃÀÖÈßÑ ÏÎÌÎÙÜÞÂÈÄÅÎÑÈÑÒÅÌÛОдной из основных причин растущего интереса к малым летательным аппаратам является то, что они предоставляют недорогую платформу для электрооптических (ЭО) и инфракрасных (ИК) камер. Почти все малые и миниатюрныевоздушные аппараты, которые используются в настоящее время, имеют наборту ЭО- или ИК-камеру.
Несмотря на то, что камера прежде всего используется для передачи информации пользователю, имеет смысл попытаться ееиспользовать для навигационных целей, а именно для ориентации и управления полетом. Дополнительная мотивация состоит в том, что птицы и летающие насекомые используют зрение в качестве основного датчика при ориентации в полете [95].В этой главе дано краткое введение в некоторые проблемы, которые возникают в области основанной на видеосистеме ориентации и управленияМБЛА. В разделе 13.1 внимание вновь будет обращено к геометрии систем координат, также будет расширено приведенное в гл.
2 описание введением врассмотрение системы координат карданного подвеса и камеры. Будет такжерассмотрена плоскость изображения и проективную геометрию, которая связывает положение 3-мерных объектов с их 2-мерной проекцией на плоскостьизображения. В разделе 13.2 будет рассмотрен простой алгоритм для управления приводом наклона гироскопа в известной системе координат отсчета относительно поверхности земли. В разделе 13.3 будет описан алгоритм геолокации, который оценивает положение наземных целей на основе положения идвижения цели в последовательности видеокадров. В этой главе предполагается, что существует алгоритм слежения цели по ее характерным деталям в последовательности видеокадров. Движение цели на плоскости изображения зависит от движения цели и от перемещения летательного аппарата по прямой иего поворотов.
В разделе 13.4 будет описан метод, который компенсирует видимое движение цели, возникающее под действием перемещений карданногоподвеса и углового вращения воздушной платформы. В качестве последнейобласти применения основанной на видеосистеме ориентации в разделе 13.6описывается алгоритм, использующий видеосистему для точной посадки вуказанном пользователем месте на поверхности земли.13.1. Система координат карданного подвеса, видеокамеры и проективная геометрия 23713.1. Ñèñòåìà êîîðäèíàò êàðäàííîãî ïîäâåñà,âèäåîêàìåðû è ïðîåêòèâíàÿ ãåîìåòðèÿВ этом разделе предполагается, что начало отсчета систем координат карданного подвеса и камеры находится в центре тяжести летательного аппарата.
Дляслучая более общей геометрии см. [96]. На рис. 13.1 показана связь междулетательным аппаратом и связанной системой координат МБЛА и систем координат карданного подвеса и камеры. Имеется три представляющих интерес системы отсчета: система координат «карданный подвес-1», обозначенная F g1 = (ig1, jg1, kg1), система координат карданного подвеса, обозначеннаяF g = (ig, jg, kg), и система координат камеры, обозначенная как F c = (ic, jc, kc).Система отсчета «карданный подвес-1» получается вращением связанной системы координат вокруг оси kb на угол бaz, который носит название азимутального угла карданного подвеса. Поворот из связанной системы в систему «карданный подвес-1» дается выражениемæ cos a azR bg 1 (a az ) @ ç - sin a azç0èВид сверхуsin a azcos a az00ö0 ÷.÷1ø(13.1)Вид сбокуРис.
13.1. Графическое представление связи между системами координат карданного подвеса и камеры систем координат летательного аппарата со связанной системойкоординатСистема отсчета карданного подвеса получается поворотом системы «карданный подвес-1» вокруг оси jg1 на угол бel, который носит название угла возвышения карданного подвеса. Обратите внимание, что отрицательный угол возвышения нацеливает камеру к земле.
Поворот из системы координат «карданныйподвес-1» в систему координат карданного подвеса дается соотношениемæ cos a elR gg1 (a e1 ) @ ç 0ç sin aelè0 - sin a el100 cos a elö÷.÷ø(13.2)238Глава 13. Навигация с помощью видеосистемыПоворот из связанной системы в систему карданного подвеса поэтому дается соотношениемæ cos a el cos a azR bg = R gg1 R bg 1 = ç - sin a azçè sin a el cos a azcos a el sin a azcos a azsin a el sin a az- sin a el0cos a elö÷.÷ø(13.3)В литературе по машинному зрению и по обработке изображений традиционно выравнивают ось координат камеры так, что ic указывает в правую частьизображения, jc указывает в нижнюю часть изображения, а kc указывает вдольоптической оси.
Отсюда следует, что преобразование из системы координаткарданного подвеса в систему координат камеры дается соотношениемR cgæ0 1 0 ö÷ç= ç 0 0 1 ÷.ç1 0 0 ÷øè(13.4)13.1.1. Ìîäåëü êàìåðûГеометрия системы координат камеры показана на рис. 13.2, где f являетсяфокусным расстоянием в единицах пикселов, а P преобразует пикселы в метры. Для упрощения описания предположим, что пикселы и матрица пикселовявляются квадратами.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
