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申请/专利权人：余姚市机器人研究中心;浙江大学
摘要：本发明公开了一种无人机拦截运动目标的时间最优轨迹规划方法，包括无人机自定位、目标检测定位、目标轨迹预测、无人机全动力学轨迹优化预热求解、最终轨迹优化和非线性模型预测控制。在后端的轨迹优化中，构建了包含无人机全动力学的带约束的优化问题，使用数值优化方法预求解一个接近时间最优拦截轨迹的优化问题，最后以预热解为初值求解时间最优的拦截轨迹，并通过非线性模型预测控制方法得到无人机控制量，输入到无人机控制器，完成运动目标的时间最优拦截。本发明能够预测目标运动轨迹，优化无人机拦截目标的时间和速度，使得拦截更加高效，应用的扩展性高，从而解决了现有拦截方法存在的拦截速度慢、成功率低或依赖室内动作捕捉系统等问题。
主权项：1.一种无人机拦截运动目标的时间最优轨迹规划方法，其特征在于包括如下步骤：步骤S1：获取无人机自身状态信息；步骤S2：获取一段时间内待拦截目标的运动状态信息，并对其运动轨迹进行预测；步骤S3：基于无人机自身状态信息、执行约束、状态约束，以及预测的待拦截目标运动轨迹，构建无人机拦截目标全动力学和最小化控制量的轨迹优化预热模型，得到轨迹优化的无人机状态及输入轨迹、执行器约束、状态约束、预测的目标运动轨迹以及初始选定的离散时间步长；步骤S4：基于得到的轨迹优化的无人机状态及输入轨迹、执行器约束、状态约束、预测的目标运动轨迹以及初始选定的离散时间步长，构建最小化拦截时间的时间最优轨迹优化模型，得到离散化时间最优参考轨迹；步骤S5：对离散化时间最优参考轨迹进行离散轨迹连续化，得到时间最优的连续参考轨迹；步骤S6：基于所述无人机自身状态信息和所述时间最优的连续参考轨迹，构建无人机对参考轨迹最小化误差的非线性模型预测控制问题，得到无人机状态及控制输入量，用于无人机的运动控制器执行。
全文数据：
权利要求：
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