文献类型：期刊文章

作　　者：苏贇[1,2,3] 王挺[1,2] 姚辰[1,2] 邵士亮[1,2] 王志东[1,2,4]

SU Yun;WANG Ting;YAO Chen;SHAO Shiliang;WANG Zhidong(The State Key Laboratory of Robotics,Shenyang Institute of Automation,Chinese Academy of Sciences,Shenyang 110016,China;Institutes for Robotics and Intelligent Manufacturing,Chinese Academy of Sciences,Shenyang 110016,China;University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049,China;Department of Advanced Robotics,Chiba Institute of Technology,Chiba Japan)

机构地区：[1]中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室,辽宁沈阳110016 [2]中国科学院机器人与智能制造创新研究院,辽宁沈阳110016 [3]中国科学院大学,北京100049 [4]日本千叶工业大学先进机器人系,日本千叶

出　　处：《机器人》

基　　金：国家重点研发计划(2016YFE0206200)

年　　份：2019

卷　　号：41

期　　号：4

起止页码：425-432

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：无人机与地面排爆机器人组成空地系统协同作业,可以大大提高排爆机器人的作业效率和作业能力.针对此问题,提出一种可用于空地系统的无人机目标跟踪方法.首先,利用视觉算法对地面目标进行识别和定位,并利用动态置信窗口减小搜索面积.对于高机动性造成的目标短暂消失导致跟踪失败的问题,利用卡尔曼滤波算法对目标位置进行滤波和运动预测,并提出一种自适应串级PID(比例一积分一微分)算法进行无人机飞行控制,实现对动态目标的实时跟踪.最后,设计了机体倾斜补偿算法来解决环境干扰造成的降落误差较大的问题,实现无人机的精准降落.搭建了地面机器人和无人机组成的空地系统进行实验,结果表明该系统能可靠地完成各部分任务,验证了所设计算法的有效性.

关 键 词：无人机 目标识别与跟踪 自适应串级PID  精准降落  卡尔曼滤波

分 类 号：TP242]