狄春雷，于 利，潘 思，3，谷 豐，何玉慶

（1.中國(guó)科學(xué)院沈陽(yáng)自動(dòng)化研究所機(jī)器人學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，沈陽(yáng)110016；2.中國(guó)科學(xué)院機(jī)器人與智能制造創(chuàng)新研究院，沈陽(yáng)110169；3.中國(guó)科學(xué)院大學(xué)，北京100049）

1 引言

目前，隨著技術(shù)的發(fā)展，機(jī)器人系統(tǒng)在各個(gè)領(lǐng)域已經(jīng)逐步得到了廣泛的應(yīng)用，但是隨著對(duì)機(jī)器人系統(tǒng)需求的深入，未來(lái)機(jī)器人的應(yīng)用環(huán)境朝著多元化和復(fù)雜化發(fā)展的趨勢(shì)明顯，即機(jī)器人的工作使命更加多元化，工作環(huán)境更加復(fù)雜化。在這樣的背景下，對(duì)機(jī)器人系統(tǒng)的性能和自主行為能力的要求也隨之大大增加。

但是，在當(dāng)前的技術(shù)水平下，無(wú)論是空中機(jī)器人、地面機(jī)器人、還是水面/水下機(jī)器人，都具有明顯的能力（包括行為能力和面對(duì)復(fù)雜環(huán)境和使命時(shí)的智能性）局限性，難以獨(dú)立承擔(dān)某些復(fù)雜的任務(wù)使命。盡管利用多個(gè)同類型的機(jī)器人相互協(xié)調(diào)、合作組成一個(gè)有機(jī)整體能夠有效提升單平臺(tái)的任務(wù)執(zhí)行效率，但仍然難以應(yīng)對(duì)更加復(fù)雜的戰(zhàn)術(shù)使命，如區(qū)域陸、海、空全面監(jiān)控使命。而如果能將具有不同運(yùn)動(dòng)特性和功能的多種異類無(wú)人平臺(tái)組成有機(jī)整體，并通過(guò)協(xié)調(diào)與合作，實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)與增強(qiáng)，無(wú)疑可大大提升整體的工作效能。因此，子母機(jī)器人系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生，通過(guò)不同空間機(jī)器人的信息融合和行為協(xié)調(diào)可以顯著提升子母機(jī)器人系統(tǒng)的能力。

子母機(jī)器人的顯著性能已經(jīng)在很多場(chǎng)合獲得了一定程度的應(yīng)用和認(rèn)可。如美國(guó)橡樹(shù)嶺國(guó)家實(shí)驗(yàn)室（Oak Ridge National Laboratories）和薩凡納河研究中心（Savannah River Technology Center）聯(lián)合提出的用于地面信息采集的地面-地面子母機(jī)器人（MobileAutomatedCharacterizationSystem，

MACS）［1］，如圖1（a）；澳大利亞昆士蘭大學(xué)研制的用于小型傳感裝置自動(dòng)鋪設(shè)的地面-空中子母機(jī)器人系統(tǒng)［2］，如圖1（b）；以及由美國(guó)海軍信息中心研制的空中-地面子母機(jī)器人系統(tǒng)［3］等。在子母機(jī)器人系統(tǒng)中，母機(jī)器人通常具有較強(qiáng)的運(yùn)載能力和較好的續(xù)航能力，能夠?qū)⒆訖C(jī)器人運(yùn)往指定的作業(yè)地點(diǎn)，并提供所需的一些設(shè)備；子機(jī)器人通常具有良好的機(jī)動(dòng)能力，用于執(zhí)行具體的作業(yè)任務(wù)。因此，子母機(jī)器人系統(tǒng)具備單一機(jī)器人所不具備的優(yōu)勢(shì)，能夠更好地適應(yīng)復(fù)雜任務(wù)的應(yīng)用需求。例如，北京理工大學(xué)研究人員設(shè)計(jì)了一種水陸兩棲用的子母機(jī)器人系統(tǒng)［4］，如圖1（c），水陸兩棲母機(jī)器人能夠搭載若干仿生微型子機(jī)器人，到達(dá)水底的目標(biāo)區(qū)域附近之后，釋放的子機(jī)器人會(huì)進(jìn)入水下狹小空間進(jìn)行探測(cè)任務(wù)。

圖1 各類子母機(jī)器人系統(tǒng)Fig.1 Different kinds of marsupial robotic systems

空地子母機(jī)器人主要由地面母體機(jī)器人和以小型無(wú)人機(jī)為典型代表的子機(jī)器人構(gòu)成。每次執(zhí)行作業(yè)任務(wù)時(shí)，母機(jī)器人需要將子機(jī)器人釋放，完成任務(wù)后，還需要將子機(jī)器人進(jìn)行回收。因此，子機(jī)器人的自主釋放和回收是空地子母機(jī)器人的核心功能，也是構(gòu)成子母機(jī)器人系統(tǒng)的重要技術(shù)特征。但是母機(jī)器人平臺(tái)狹小和動(dòng)態(tài)的降落空間給無(wú)人機(jī)的起降帶來(lái)了巨大的挑戰(zhàn)。如何實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)對(duì)地面機(jī)器人的精準(zhǔn)定位和引導(dǎo)，是子母機(jī)器人的核心問(wèn)題。

目前常用的普通全球定位系統(tǒng)（Global Positioning System，GPS），準(zhǔn)確度一般在10 m 左右，無(wú)法滿足無(wú)人機(jī)在狹小母平臺(tái)上自主降落的定位精度需求。GPS 的定位誤差主要來(lái)源于信號(hào)傳播過(guò)程中的電離層延遲和多路徑反射信號(hào)的干擾，通過(guò)載波相位差分技術(shù)，可以將定位精度提高到厘米級(jí)。但是，GPS 信號(hào)十分微弱，容易受到遮擋和其它電磁信號(hào)的干擾，無(wú)法滿足無(wú)人機(jī)在自主降落過(guò)程中對(duì)安全性和可靠性的需求［5］。

近些年來(lái)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)導(dǎo)航技術(shù)在無(wú)人機(jī)的自主起降中得到了大量的研究和應(yīng)用。基于圖像的特征投影關(guān)系，通過(guò)在著陸平臺(tái)上設(shè)計(jì)一個(gè)視覺(jué)標(biāo)記，將無(wú)人機(jī)上相機(jī)獲得的圖像轉(zhuǎn)換為二值圖像，然后提取標(biāo)記中的特征，基于針孔相機(jī)模型，可以估計(jì)出無(wú)人機(jī)相對(duì)于著陸平臺(tái)的位姿（位置和方向）。新加坡國(guó)立大學(xué)學(xué)者［6］采用一種基于視覺(jué)和激光的定位算法，實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)對(duì)移動(dòng)平臺(tái)的跟蹤和著陸。在無(wú)人機(jī)上安裝了一個(gè)下視的單目攝像機(jī)，根據(jù)獲取的移動(dòng)平臺(tái)上的標(biāo)記進(jìn)行位姿估計(jì)。為了實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)預(yù)估高度的魯棒性和精確性，采用激光測(cè)距儀來(lái)確定無(wú)人機(jī)的精確高度和著陸過(guò)程中的下降速度。墨西哥信息技術(shù)與系統(tǒng)研究中心的研究人員［7］基于對(duì)顏色的跟蹤，獲得無(wú)人機(jī)的位姿估計(jì)，并用來(lái)修正GPS 給出的位置，從而提高位置著陸的性能。該跟蹤算法是基于顏色檢測(cè)，通過(guò)查表的方式來(lái)確定一個(gè)給定的像素是否屬于7 個(gè)顏色標(biāo)簽中的一部分。

標(biāo)準(zhǔn)的立體視覺(jué)系統(tǒng)的檢測(cè)距離受限于基線的長(zhǎng)度，檢測(cè)距離通常只有幾十米。為了克服這一問(wèn)題，國(guó)防科技大學(xué)研究人員［8］采用兩個(gè)獨(dú)立的相機(jī)來(lái)組建立體視覺(jué)系統(tǒng)，并使用一流的AdaBoost 圖像處理算法來(lái)處理不同光線環(huán)境下的目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤問(wèn)題。他們采用了一架翼展2.9 m、長(zhǎng)約2.3 m的固定翼無(wú)人機(jī)，在一個(gè)長(zhǎng)200 m、寬10 m 的跑道上進(jìn)行了多次起飛降落試驗(yàn)。結(jié)果表明，檢測(cè)距離能提高到600 m左右。

前面的幾種視覺(jué)導(dǎo)航方法都需要良好的光照條件，為了實(shí)現(xiàn)全天候的視覺(jué)導(dǎo)航，國(guó)防科技大學(xué)的科研人員研究了紅外視覺(jué)導(dǎo)航方法［9］。在圖像處理程序中，他們首先采用最大類間方差算法和區(qū)域生長(zhǎng)算法來(lái)確定圖像中的候選紅外燈區(qū)域，然后應(yīng)用高斯負(fù)拉普拉斯算子（Negative Laplacian Of Gaussian，NLOG）來(lái)檢測(cè)和跟蹤圖像中紅外燈的中心。根據(jù)紅外燈的中心圖像坐標(biāo)和空間坐標(biāo)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系來(lái)獲得相機(jī)的空間位置和姿態(tài)。最后，根據(jù)攝像機(jī)和無(wú)人機(jī)之間的安裝關(guān)系計(jì)算出無(wú)人機(jī)空間位置。大量的實(shí)際飛行和靜態(tài)精度實(shí)驗(yàn)證明了該方法的有效性和準(zhǔn)確性。

超寬帶（Ultra Wide Band，UWB）是一種新的無(wú)線通信技術(shù)，具備高精度測(cè)距和定位能力，近年來(lái)在無(wú)人機(jī)導(dǎo)航方面得到了廣泛的關(guān)注。韓國(guó)的學(xué)者［10］研究了UWB 定位網(wǎng)絡(luò)體系的設(shè)計(jì)方法，對(duì)定位網(wǎng)絡(luò)中UWB 節(jié)點(diǎn)的幾何結(jié)構(gòu)進(jìn)行了優(yōu)化，并通過(guò)仿真對(duì)定位性能進(jìn)行了分析，從而在無(wú)人機(jī)著陸過(guò)程中提供更高的定位精度。德國(guó)的學(xué)者［11］將UWB 定位系統(tǒng)用于無(wú)人機(jī)的室內(nèi)定位，使用慣性測(cè)量裝置（Inertial Measurement Unit，IMU）和光流傳感器組成的里程計(jì)來(lái)提供速度和姿態(tài)信息。該系統(tǒng)能夠同時(shí)給多架無(wú)人機(jī)提供高精度定位信息，從而利用多架無(wú)人機(jī)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化物流倉(cāng)庫(kù)的貨物盤點(diǎn)。意大利的科研人員［12］使用UWB 定位技術(shù)來(lái)搭建車載移動(dòng)定位系統(tǒng)，通過(guò)在地面移動(dòng)車輛上安裝4個(gè)UWB節(jié)點(diǎn)，可以實(shí)現(xiàn)隨時(shí)隨地對(duì)無(wú)人機(jī)進(jìn)行高精度地追蹤和控制。他們使用L-M 定位算法進(jìn)行了數(shù)值仿真，研究了車上UWB 節(jié)點(diǎn)的位置分布以及無(wú)人機(jī)與地面車輛之間的相對(duì)速度大小對(duì)UWB定位精度的影響。

在國(guó)內(nèi)方面，中國(guó)海洋大學(xué)學(xué)者對(duì)現(xiàn)有的幾種經(jīng)典的UWB 定位算法進(jìn)行了分析［13］，然后將幾種算法的結(jié)果進(jìn)行加權(quán)平均，對(duì)比了不同算法的定位效果。寧波大學(xué)學(xué)者［14］使用三電平量化檢測(cè)方法來(lái)提高到達(dá)時(shí)間（Time of Arrival，TOA）估計(jì)的準(zhǔn)確性，并提出了改進(jìn)變尺度法的初始坐標(biāo)修正算法，不僅降低了Taylor級(jí)數(shù)定位算法對(duì)于初始坐標(biāo)的要求，而且具有比傳統(tǒng)最速下降法更高的定位精度和更快的優(yōu)化收斂速度。北京信息科技大學(xué)學(xué)者［15］分析了基于到達(dá)時(shí)差（Time Difference of Arrival，TDOA）的無(wú)線定位技術(shù)，推導(dǎo)了三維空間的Chan算法，并采用卡爾曼濾波技術(shù)進(jìn)行了優(yōu)化，提升了定位的準(zhǔn)確性。國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)學(xué)者［16］研究了UWB 組網(wǎng)中基站的最優(yōu)配置模型，實(shí)現(xiàn)了基于差分GPS 的系統(tǒng)基站標(biāo)定，完成了UWB 定位系統(tǒng)的機(jī)載和地面部分的設(shè)計(jì)，利用無(wú)人機(jī)平臺(tái)完成了定位系統(tǒng)的飛行起降驗(yàn)證試驗(yàn)。

雖然UWB 技術(shù)可以顯著提高局部定位精度，但其成本較高，而且對(duì)參考點(diǎn)的空間分布有特殊的要求，對(duì)于狹小母平臺(tái)上的起降引導(dǎo)應(yīng)用具有一定的局限性。但是UWB 技術(shù)可以構(gòu)建出子平臺(tái)與母平臺(tái)相對(duì)狀態(tài)的空間，從而實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)釋放和回收的高效引導(dǎo)。

本文借鑒了上述思想，使用多旋翼無(wú)人機(jī)和地面移動(dòng)機(jī)器人，構(gòu)建了能夠進(jìn)行空地協(xié)同作業(yè)任務(wù)的子母機(jī)器人系統(tǒng)，對(duì)于無(wú)人機(jī)在移動(dòng)機(jī)器人平臺(tái)上的釋放與回收系統(tǒng)與技術(shù)開(kāi)展了研究，提出了一套子母機(jī)器人精確起降引導(dǎo)系統(tǒng)。全文內(nèi)容組織如下：第1 部分，對(duì)子母機(jī)器人的研究現(xiàn)狀進(jìn)行了介紹；第2 部分，詳細(xì)介紹了引導(dǎo)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，并介紹了引導(dǎo)算法；第3 部分，對(duì)無(wú)人機(jī)在移動(dòng)機(jī)器人平臺(tái)上進(jìn)行自主起降的控制方法進(jìn)行了研究；第4部分，對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了分析；第5部分，對(duì)全文內(nèi)容進(jìn)行了總結(jié)。

2 無(wú)人機(jī)釋放回收引導(dǎo)系統(tǒng)

2.1 引導(dǎo)系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

無(wú)人機(jī)自主收放引導(dǎo)系統(tǒng)基于動(dòng)態(tài)差分GPS構(gòu)建子機(jī)器人（無(wú)人機(jī)）與母機(jī)器人（地面無(wú)人車）的相對(duì)定位系統(tǒng)，結(jié)合IMU等傳感器進(jìn)行定位信息融合，為無(wú)人機(jī)在狹小移動(dòng)機(jī)器人平臺(tái)上的起飛和降落提供準(zhǔn)確的引導(dǎo)信息，如圖2所示。該引導(dǎo)系統(tǒng)主要由無(wú)人機(jī)機(jī)載端、無(wú)人車車載端、地面操控系統(tǒng)及電磁鐵降落輔助系統(tǒng)四大部分組成。無(wú)人機(jī)機(jī)載端包括機(jī)載位置解算模塊、定位信息采集板卡和無(wú)線數(shù)傳模塊，主要用于接收移動(dòng)機(jī)器人發(fā)送的位置引導(dǎo)信息，經(jīng)過(guò)融合處理后發(fā)送給飛控系統(tǒng)，引導(dǎo)無(wú)人機(jī)在移動(dòng)機(jī)器人平臺(tái)上進(jìn)行自主降落。無(wú)人車車載端主要包括車載位置解算模塊、姿態(tài)速度傳感器、定位信息采集卡和無(wú)線數(shù)傳模塊，主要用于給無(wú)人機(jī)發(fā)送位置引導(dǎo)信息。車載端還具有機(jī)械固定裝置，用于無(wú)人機(jī)降落停機(jī)后的緊固鎖定控制。地面操控系統(tǒng)主要為機(jī)載端和車載端提供必要的遠(yuǎn)程操控功能，并對(duì)其運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)地監(jiān)控。電磁鐵輔助降落系統(tǒng)主要用于在狹小動(dòng)平臺(tái)上起降過(guò)程中根據(jù)控制指令將無(wú)人機(jī)與降落平臺(tái)吸附在一起，保證無(wú)人機(jī)在起降過(guò)程中不會(huì)側(cè)翻或滑落。

2.2 引導(dǎo)定位方法

2.2.1 相對(duì)定位信息測(cè)量及實(shí)現(xiàn)

無(wú)人機(jī)起降引導(dǎo)信息是建立在局部坐標(biāo)系下的相對(duì)定位信息，是通過(guò)GPS 板卡獲取無(wú)人機(jī)與地面平臺(tái)間的相對(duì)位置信息（x，y，z），通過(guò)IMU 姿態(tài)傳感器將相對(duì)位置換算到以地面平臺(tái)降落點(diǎn)為原點(diǎn)的北東地（North East Down，NED）坐標(biāo)系，如圖3所示，然后根據(jù)動(dòng)平臺(tái)的航向信息生成一條起降航線，保證無(wú)人機(jī)每次降落時(shí)從地面平臺(tái)后方進(jìn)場(chǎng)。

圖2 無(wú)人機(jī)起降的引導(dǎo)系統(tǒng)原理Fig.2 Principle of guidance system for UAV autonomous takeoff and landing

圖3 動(dòng)平臺(tái)自主起降引導(dǎo)系統(tǒng)車載-機(jī)載端實(shí)物圖Fig.3 Diagram of autonomous take-off and landing guidance system in UAV and UGV

2.2.2 坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換

無(wú)人機(jī)自主起降引導(dǎo)的主要功能是采集地面和無(wú)人機(jī)的位置、速度、航向、姿態(tài)等信息，并解算無(wú)人機(jī)相對(duì)地面機(jī)器人的位置，同時(shí)通過(guò)無(wú)線數(shù)傳模塊發(fā)送給無(wú)人機(jī)，實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)相對(duì)地面機(jī)器人的定位，用于無(wú)人機(jī)對(duì)地面移動(dòng)機(jī)器人的跟蹤和降落回收。

無(wú)人機(jī)在地面移動(dòng)機(jī)器人平臺(tái)上進(jìn)行降落回收時(shí)，需要以地面移動(dòng)機(jī)器人為參考，飛行到降落平臺(tái)的中心位置，然后進(jìn)行降落。因此，需要將車載局部坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換到無(wú)人機(jī)導(dǎo)航坐標(biāo)系——北東地NED 坐標(biāo)系［17］，如圖4所示。無(wú)人機(jī)根據(jù)引導(dǎo)系統(tǒng)提供的位置信息從當(dāng)前位置P2 飛行跟蹤并且降落到地面移動(dòng)機(jī)器人平臺(tái)上的P1 點(diǎn)。設(shè)圖4 中的和為NED 導(dǎo)航坐標(biāo)系下的三個(gè)矢量。在車載局部坐標(biāo)系——東北天（East North Up，ENU）坐標(biāo)系下的表示為。在該坐標(biāo)系下的表示為其中坐標(biāo)為降落點(diǎn)在車載局部坐標(biāo)系下的坐標(biāo)，可以通過(guò)實(shí)際測(cè)量得到。需要先將矢量轉(zhuǎn)換到NED 坐標(biāo)系下。對(duì)于任意矢量u，在機(jī)體坐標(biāo)系下表示為ub，在NED 坐標(biāo)系下表示為un，則矢量ub到un的轉(zhuǎn)換可以用方向余弦陣來(lái)實(shí)現(xiàn)，

圖4 車載局部坐標(biāo)系與機(jī)載導(dǎo)航坐標(biāo)系變換示意圖Fig.4 Relationship between coordinate system in UAV and UGV

上式R中即為方向余弦陣（Direction Cosine Matrix，DCM），也稱為姿態(tài)矩陣或滾轉(zhuǎn)矩陣，用歐拉角的形式可以寫成，

其中，R1的表達(dá)式為，

因此，可以得到無(wú)人機(jī)在NED導(dǎo)航坐標(biāo)系下的表達(dá)式為，

解算流程如圖5所示。

圖5 DCM姿態(tài)解算過(guò)程框圖Fig.5 Diagram of DCM attitude resolving

2.2.3 局部起降引導(dǎo)航跡生成方法

無(wú)人機(jī)局部引導(dǎo)信息是經(jīng)過(guò)相對(duì)位置信息獲取、坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換得到的原點(diǎn)與地面平臺(tái)目標(biāo)降落點(diǎn)固連的NED坐標(biāo)系，也是跟著地面平臺(tái)移動(dòng)的局部直角坐標(biāo)系。所以本文利用地面平臺(tái)的航向信息生成一條倒“L”形航跡，引導(dǎo)無(wú)人降落到地面狹小平臺(tái)上，如圖6所示。

航跡是由航點(diǎn)連線組成，局部起降引導(dǎo)航跡的航點(diǎn)的設(shè)定速度、設(shè)定高度h1，h2，h3，h4 由地面站設(shè)定輸入，為了保證引導(dǎo)航線始終與平臺(tái)機(jī)體坐標(biāo)系X軸保持重合，航點(diǎn)的（x，y）坐標(biāo)值是根據(jù)地面平臺(tái)航向角極坐標(biāo)公式計(jì)算而得，這樣就可以保證無(wú)人機(jī)從地面平臺(tái)后方入場(chǎng)，公式如下：

公式中d是兩個(gè)航點(diǎn)間距，本文選取等間距，即：d1=d2=d3=d4=d。至此，無(wú)人機(jī)就可以根據(jù)生成的局部引導(dǎo)起降航跡進(jìn)行飛行控制，最終降落到地面平臺(tái)的目標(biāo)降落點(diǎn)上。

圖6 局部起降引導(dǎo)航跡側(cè)視圖及俯視圖Fig.6 Side and top view of local take-off and landing guidance track

2.3 地面操控系統(tǒng)

地面操控系統(tǒng)基于Qt進(jìn)行開(kāi)發(fā)，根據(jù)降落回收系統(tǒng)的功能需求進(jìn)行了總體設(shè)計(jì)，可以劃分為通信控制與數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)顯示和數(shù)據(jù)處理模塊。系統(tǒng)的軟件架構(gòu)如圖7所示。圖8為地面操控系統(tǒng)狀態(tài)顯示及配置界面，可以顯示機(jī)載端和車載端的系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)、姿態(tài)傳感器數(shù)據(jù)、定位板卡原始數(shù)據(jù)、定位解算星數(shù)、最終換算的引導(dǎo)降落數(shù)據(jù)、無(wú)人機(jī)距離目標(biāo)降落點(diǎn)距離和車載端與機(jī)載端電池電量等關(guān)鍵信息。

圖7 地面操控系統(tǒng)系統(tǒng)軟件架構(gòu)圖Fig.7 Framework of Ground Control Station(GCS)

地面操控系統(tǒng)系狀態(tài)顯示及配置界面如圖8所示，該界面不僅顯示和監(jiān)控動(dòng)平臺(tái)自主起降引導(dǎo)系統(tǒng)的各傳感器實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)及引導(dǎo)數(shù)據(jù)、運(yùn)行狀態(tài)、健康狀態(tài)，還具備引導(dǎo)系統(tǒng)的初始配置及起降引導(dǎo)航跡設(shè)置功能。

圖9 是根據(jù)2.2.3 節(jié)所述方法在地面站上配置生成的倒“L”形引導(dǎo)航跡。動(dòng)平臺(tái)自主起降引導(dǎo)系統(tǒng)將此實(shí)時(shí)的倒“L”引導(dǎo)航跡發(fā)送給飛控作為自主起降引導(dǎo)控制。該圖更直觀的體現(xiàn)了本文所述的引導(dǎo)信息是與地面母平臺(tái)固連的、跟母平臺(tái)移動(dòng)的NED局部直角坐標(biāo)系下的引導(dǎo)信息。

2.4 電磁鐵降落輔助系統(tǒng)

電磁鐵降落輔助系統(tǒng)是輔助無(wú)人機(jī)完成在狹小動(dòng)平臺(tái)上的自主起降任務(wù)。降落平臺(tái)上鋪設(shè)一層鐵皮，用于電磁鐵降落輔助裝置的吸附與釋放。本文中選取的電磁鐵的吸附重量為80 kg，無(wú)人機(jī)在起降過(guò)程中，根據(jù)無(wú)人機(jī)飛行狀態(tài)開(kāi)啟和關(guān)閉電磁鐵，實(shí)物圖及工作原理圖如圖10所示。

3 無(wú)人機(jī)起降控制方法

基于引導(dǎo)系統(tǒng)提供的精確位置信息，無(wú)人機(jī)通過(guò)自主控制實(shí)現(xiàn)在地面平臺(tái)上的自主降落。同時(shí)為保證在地面平臺(tái)上的穩(wěn)定停留，基于電磁鐵設(shè)計(jì)了可控電子魚叉系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了回收后無(wú)人機(jī)與地面平臺(tái)的固連。

設(shè)無(wú)人機(jī)期望推力為thrust_sp，垂向速度及垂向位置分別為vel_z和pos_z，垂向速度期望為vel_z_sp，設(shè)定的起飛速度及懸停高度為vel_z_tf和pos_z_tf。無(wú)人機(jī)起飛控制流程如圖11所示，首先檢測(cè)垂向速度，如果垂向速度小于設(shè)定的起飛速度的一半，則累加推力期望，當(dāng)達(dá)到設(shè)定速度的一半時(shí)，為了保證推力期望連續(xù)，給定初始的積分項(xiàng)，并設(shè)定垂向期望速度為設(shè)定的起飛速度。飛機(jī)接近設(shè)定的懸停高度時(shí)，由位置環(huán)計(jì)算得到的期望速度不斷減小，當(dāng)此速度小于設(shè)定的起飛速度時(shí)，則實(shí)際期望速度為位置環(huán)解算的期望速度。

圖8 地面操控系統(tǒng)系狀態(tài)顯示及配置界面Fig.8 The display interface of GCS

圖9 地面站局部起降引導(dǎo)航跡生成及數(shù)據(jù)監(jiān)控界面Fig.9 Local take-off and landing guidance track generation and data monitoring interface of GCS

圖10 電磁鐵輔助降落系統(tǒng)實(shí)物及工作原理圖Fig.10 Electromagnet assisted landing system and working principle diagram

圖11 無(wú)人機(jī)起飛控制流程圖Fig.11 Control diagram of UAV take-off

執(zhí)行自主降落任務(wù)時(shí)，無(wú)人機(jī)定位信息由導(dǎo)引系統(tǒng)提供，其位置坐標(biāo)軸為北-東-地，坐標(biāo)原點(diǎn)為地面移動(dòng)機(jī)器人平臺(tái)上的起降點(diǎn)。在無(wú)人機(jī)跟蹤移動(dòng)平臺(tái)飛行及降落過(guò)程中，水平方向采用速度前饋+PID 控制方式實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)對(duì)移動(dòng)平臺(tái)的動(dòng)態(tài)跟蹤。當(dāng)無(wú)人機(jī)到達(dá)移動(dòng)平臺(tái)上方，無(wú)人機(jī)與移動(dòng)平臺(tái)的位置差和速度差均小于設(shè)定值時(shí)，進(jìn)入降落模式。降落模式中，無(wú)人機(jī)實(shí)時(shí)跟蹤移動(dòng)平臺(tái)水平位置，同時(shí)給定垂向速度期望并檢測(cè)無(wú)人機(jī)垂向速度，當(dāng)垂向速度小于設(shè)定值時(shí)，認(rèn)為無(wú)人機(jī)接觸到了移動(dòng)平臺(tái)，關(guān)閉無(wú)人機(jī)動(dòng)力，啟動(dòng)電磁鐵吸附固定于移動(dòng)平臺(tái)上，完成無(wú)人機(jī)子機(jī)器人的降落回收。無(wú)人機(jī)降落回收控制流程如圖12所示。

圖12 無(wú)人機(jī)降落回收控制流程圖Fig.12 Control diagram of UAV landing

4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

4.1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)搭建

空地協(xié)同子母機(jī)器人系統(tǒng)如圖13所示，子機(jī)器人為多旋翼無(wú)人機(jī)，母機(jī)器人為小型六輪式地面移動(dòng)機(jī)器人。由于子母機(jī)器人任務(wù)要求的限制，無(wú)人機(jī)起降平臺(tái)的尺寸僅僅為1 m×1 m。無(wú)人機(jī)自主起降引導(dǎo)系統(tǒng)集成于該起降平臺(tái)上，引導(dǎo)無(wú)人機(jī)實(shí)現(xiàn)在該狹小平臺(tái)上的自主起降。

無(wú)人機(jī)硬件平臺(tái)主要分為多旋翼機(jī)體及飛行控制系統(tǒng)兩部分。機(jī)體為定制的六旋翼飛行器，如圖14所示，主要參數(shù)見(jiàn)表1。

飛行控制系統(tǒng)主要由導(dǎo)航計(jì)算機(jī)和飛行控制計(jì)算機(jī)組成，如圖15所示。導(dǎo)航模塊主要用于采集機(jī)體狀態(tài)傳感器的感知數(shù)據(jù)，經(jīng)濾波融合后得到機(jī)體狀態(tài)信息。飛行控制計(jì)算機(jī)接收導(dǎo)航計(jì)算機(jī)發(fā)送的機(jī)體狀態(tài)信息，并接收地面操控系統(tǒng)的控制指令，根據(jù)任務(wù)需求確定無(wú)人機(jī)的飛行狀態(tài)并生成舵機(jī)控制指令，實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)的穩(wěn)定飛行及完成作業(yè)任務(wù)。

圖13 空地協(xié)同子母機(jī)器人系統(tǒng)Fig.13 Air-ground cooperative vehicles

圖14 多旋翼無(wú)人機(jī)Fig.14 Multi-rotor UAV platform

4.2 無(wú)人機(jī)自主起降實(shí)驗(yàn)

為了驗(yàn)證所設(shè)計(jì)的引導(dǎo)系統(tǒng)和自主起降控制方法，我們?cè)谑彝膺M(jìn)行了無(wú)人機(jī)與地面移動(dòng)機(jī)器人平臺(tái)的釋放與回收實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)過(guò)程可以劃分為四個(gè)階段：（1）無(wú)人機(jī)從地面移動(dòng)機(jī)器人平臺(tái)上釋放，起飛到設(shè)定的高度；（2）無(wú)人機(jī)按照任務(wù)規(guī)劃的路徑進(jìn)行自主飛行；（3）無(wú)人機(jī)對(duì)地面移動(dòng)機(jī)器人平臺(tái)進(jìn)行跟蹤，逐漸飛行到降落平臺(tái)的正上方；（4）無(wú)人機(jī)進(jìn)行自主降落，停機(jī)后啟動(dòng)電磁鐵裝置將其吸附固定在地面移動(dòng)機(jī)器人平臺(tái)上，完成回收。

表1 多旋翼機(jī)體參數(shù)Table 1 Main physical parameters of the multi-rotor UAV

圖15 飛行控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖Fig.15 Diagram of UAV control system

實(shí)驗(yàn)過(guò)程如圖16所示，無(wú)人機(jī)首先從起降平臺(tái)上自主起飛，在空中懸停并進(jìn)行自主飛行，然后根據(jù)任務(wù)需要跟蹤地面母機(jī)器人進(jìn)行飛行，完成任務(wù)后再降落到地面機(jī)器人上。

圖16 實(shí)驗(yàn)任務(wù)流程Fig.16 The process of the experiment

無(wú)人機(jī)的三維飛行軌跡如圖17所示，圖中紅色曲線是無(wú)人機(jī)在地面機(jī)器人平臺(tái)上自主起飛的軌跡，藍(lán)色曲線是無(wú)人機(jī)在空中自主飛行的軌跡，綠色曲線是無(wú)人機(jī)跟蹤地面平臺(tái)運(yùn)動(dòng)的軌跡，粉色曲線是無(wú)人機(jī)自主降落到起降平臺(tái)上的軌跡。從圖中可以明顯的看出，無(wú)人機(jī)可以順利的完成上述設(shè)定的實(shí)驗(yàn)過(guò)程，穩(wěn)定的從狹小的起降平臺(tái)上起飛，完成任務(wù)后，能夠根據(jù)引導(dǎo)系統(tǒng)的定位信息，精確的降落在母體機(jī)器人的起降平臺(tái)上。

圖17 無(wú)人機(jī)在地面無(wú)人車上的起降軌跡Fig.17 Take-off and landing trajectory of the UAV on the UGV

無(wú)人機(jī)降落誤差曲線如圖18所示，圖中紅色，藍(lán)色和粉色曲線分別表示x方向，y方向和z方向的引導(dǎo)定位誤差，其中x和y方向的精度是引導(dǎo)精度的重要衡量指標(biāo)，從圖中可以看出x和y方向的誤差明顯的控制在10 cm 以內(nèi)，因此能夠滿足在1 m×1 m狹小平臺(tái)上的起降要求，

圖18 無(wú)人機(jī)的降落誤差Fig.18 Error of the landing position

在降落回收過(guò)程中，無(wú)人機(jī)沿X方向及Y方向的控制令均為0，無(wú)人機(jī)的實(shí)際響應(yīng)位置如圖19 和圖20所示，X、Y方向上的降落誤差分別為7.4 cm和3.4 cm。

圖19 降落過(guò)程中無(wú)人機(jī)沿X方向的位置變化Fig.19 Landing trajectory in X direction

5 結(jié)論

本文針對(duì)空地子母機(jī)器人中飛行機(jī)器人在動(dòng)態(tài)地面機(jī)器人上的精確回收問(wèn)題，提出了一套高精度降落引導(dǎo)系統(tǒng)，并基于該引導(dǎo)系統(tǒng)研究了無(wú)人機(jī)的自主起降控制方法，實(shí)現(xiàn)了無(wú)人機(jī)在狹小地面移動(dòng)平臺(tái)上的自主起降。最后開(kāi)發(fā)了多旋翼無(wú)人機(jī)系統(tǒng)和降落引導(dǎo)系統(tǒng)，在實(shí)際平臺(tái)上驗(yàn)證了所提出方法的可行性與有效性，通過(guò)實(shí)際驗(yàn)證，無(wú)人機(jī)的降落誤差能夠達(dá)到厘米級(jí)的精度，滿足在狹小動(dòng)態(tài)平臺(tái)上的起降要求。在后續(xù)的工作中，將開(kāi)展在母體平臺(tái)移動(dòng)的情況下實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)的自主起降，以提升系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)應(yīng)用性能。

圖20 降落過(guò)程中無(wú)人機(jī)沿Y方向的位置變化Fig.20 Landing trajectory in Y direction