一种多无人机协同跟踪目标的方法和系统与流程

本申请涉及无人机自主航迹规划技术领域，尤其涉及一种多无人机协同跟踪目标的方法和系统。

背景技术：

多无人机协同航迹规划技术，是根据各无人机的具体任务，在满足多类约束条件(平台性能约束，战场环境约束，任务协同约束)的前提下，为每架无人机规划出从起始点到目标点的可飞航迹，使其达到最优或较优的性能指标。与单无人机航迹规划相比，多机协同航迹规划需要协调处理各无人机航迹之间的相互关系，包括空间协调关系，时间协调关系和任务协调关系，使得多无人机系统能够在相同的任务空域内有效执行任务并保证飞行安全。多无人机协同目标跟踪，则以多架无人机对特定目标的协同跟踪为具体任务，通过为每架无人机规划适当的航线，在保证飞行安全的情况下，协同实现对目标在空间位置上的可靠跟踪。

现有多无人机协同航迹规划研究以集中式规划为主，该类型规划方法需要多无人机系统中存在中心优化单元，即航迹规划节点所在的位置。该单元可通过无线通信获取系统中所有无人机的位置、速度等飞行状态信息和任务环境状况，并运用优化算法求解航迹优化问题。

集中式规划对于求解无人机数目较少的小规模航迹规划问题十分有效，但随着无人机数目的增加，多机系统规模增大，需规划的航迹参数急剧增加，待求解优化问题将变得极其复杂；同时，对多无人机系统，很多情况下并不存在集中式规划节点，且无法保证全部无人机都能与规划节点可靠通信。

中国已授权专利“无人机群协同跟踪目标的方法及系统”，其申请公布号为cn103197684a，其申请公布日为2013.07.10，其协同目标跟踪方法的流程如图1所示。该方案在建立无线通信网络的基础上，利用机载传感器获得目标的位置与特征信息，通过无线通信网络实现无人机位置信息和跟踪目标位置特征信息的集群内共享。该方案实现目标跟踪的关键在于步骤s104与s105中，通过计算势场合力控制无人机的协同跟踪行为。在势场合力小于安全阈值时，控制无人机跟踪；在势场合力大于安全阈值时，放弃跟踪。这种通过计算势场合力实现无人机集群协同跟踪的方法即为人工势场法。这一类方法存在的重要局限是，仅适用于旋翼无人机(在放弃跟踪的情况下需要有悬停动作)，而对固定翼无人机不再适用。而固定翼无人机相较于旋翼无人机，飞行速度上具有显著优势。在被跟踪目标速度较快的情况下，旋翼无人机很可能因为速度原因无法完成跟踪任务。

中国已授权专利“一种具有持续锁定和跟踪目标能力的无人机系统与方法”，其申请公布号为cn105929850a，其申请公布日为2016.09.07，和专利“一种基于二维标签的无人机定位及目标跟踪方法”，其申请公布号为cn106197422a，其申请公布日为2016.12.07，都涉及比较类似的单架无人机对目标的跟踪方法，即根据目标与无人机之间的位置差，通过飞控系统回路调整无人机的飞行方向与速度，实现无人机对跟踪目标的跟踪。这种方法的不足在于，首先，这种方法仅适用于旋翼无人机，无法在固定翼无人机中进行应用；其次，这种方法仅考虑单无人机对目标的跟踪，而单架无人机在执行大范围的搜索与跟踪任务时效率较低，同时跟踪任务的可靠性也较差，一旦由于特殊因素失去目标，就难以再次寻找获得跟踪目标。

综上所述，需要提供一种适用于多无人机，同时适用于固定翼无人机的，能够根据目标速度改变跟踪方式的多无人机协同跟踪目标的方法和系统。

技术实现要素：

为解决以上问题，本申请提出了一种多无人机协同跟踪目标的方法和系统。

一方面，本申请提出一种多无人机协同跟踪目标的方法，包括：

s1第一无人机得到目标的速度信息和位置信息，并广播给其他各无人机，接收其他无人机发送的目标的速度信息和位置信息并进行信息融合；

s2多无人机各自根据融合后的目标的速度信息确定跟踪方式；

s3多无人机各自根据自身以及其他无人机的导航信息、目标的速度信息、位置信息以及所述跟踪方式，计算最终制导矢量；

s4多无人机各自更新目标的速度信息和位置信息，并广播给其他各无人机，接收其他无人机发送的目标的速度信息和位置信息并进行信息融合，返回s2。

优选地，s2中的确定跟踪方式，包括：

若无人机当前未处于跟踪状态，且目标的速度大于中间速度，则所述无人机使用平飞跟踪方式；

若无人机当前未处于跟踪状态，且目标的速度小于等于中间速度，则所述无人机使用盘旋跟踪方式；

若无人机当前处于盘旋跟踪状态，且目标的速度大于等于最大阈值，则所述无人机使用平飞跟踪方式；

若无人机当前处于平飞跟踪状态，且目标的速度小于等于最小阈值，则所述无人机使用盘旋跟踪方式。

优选地，当跟踪方式为平飞跟踪方式时，计算最终制导矢量包括：

计算参考制导矢量；

检测冲突并采用虚拟势场计算修正角；

根据修正角修正参考制导矢量，得到最终制导矢量。

优选地，所述计算参考制导矢量使用加权方法。

优选地，当所述跟踪方式为盘旋跟踪方式时，计算最终制导矢量包括：

计算参考制导矢量；

计算相位调整所需的制导矢量补偿，补偿参考制导矢量，得到补偿后的参考制导矢量；

检测冲突并采用虚拟势场计算修正角；

根据修正角修正补偿后的参考制导矢量，得到最终制导矢量。

优选地，所述计算参考制导矢量使用李雅普诺夫矢量场制导方法。

优选地，所述检测冲突并采用虚拟势场计算修正角，包括：

监测安全飞行区，若检测到其他物体进入安全飞行区，则采用虚拟势场计算势场力；

根据势场力计算修正角。

优选地，所述中间速度为vm，所述最大阈值为(vm+δv)，所述最小阈值为(vm-δv)，δv为过渡区间。

第二方面，本申请提出一种多无人机协同跟踪目标的系统，包括：

目标检测模块，用于计算目标的速度信息和位置信息，并发送至通信模块，根据其他无人机发送的目标的速度信息和位置信息进行信息融合；

通信模块，将目标的速度信息和位置信息广播给其他各无人机，接收其他无人机发送的目标的速度信息和位置信息，发送至目标检测模块；

跟踪模块，用于根据融合后的目标的速度信息确定跟踪方式，根据自身以及其他无人机的导航信息、目标的速度信息、位置信息以及所述跟踪方式，计算最终制导矢量。

优选地，所述跟踪模块包括：平飞计算单元、盘旋计算单元和冲突检测单元；

所述平飞计算单元，用于计算参考制导矢量，并发送所述参考制导矢量至冲突检测单元；

所述盘旋计算单元，用于计算参考制导矢量，计算相位调整所需的制导矢量补偿，补偿参考制导矢量，得到补偿后的参考制导矢量，并发送所述补偿后的参考制导矢量至冲突检测单元；

所述冲突检测单元，用于检测冲突并采用虚拟势场计算修正角，根据修正角修正接收到的参考制导矢量或补偿后的参考制导矢量，得到最终制导矢量。

本申请的优点在于：通过对被跟踪目标的实时速度估计，实现无人机在平飞跟踪方式与盘旋跟踪方式之间平稳有效的切换，加强了跟踪能力，防止被跟踪目标通过变速逃逸；由于固定翼无人机在速度上的优势，以及多无人机协同跟踪，相比传统方法具有更好的跟踪任务完成能力；对静止或者低速运动目标，设计了基于李雅普诺夫矢量场制导的盘旋跟踪方法，实现固定翼无人机对被跟踪目标的盘旋跟踪；在多无人机协同盘旋跟踪过程中，使用多无人机协同相位调整方法，实现多无人机协同盘旋跟踪时的合理相位分布；对高速运动的目标，使用基于加权的平飞跟踪方法，实现无人机对高速运动目标的有效跟踪；通过冲突检测与制导矢量修正方法，实现无人机在飞行过程中对障碍或其他无人机的规避，防止由环境障碍或其他无人机所导致的飞行碰撞与冲突，提高了飞行的安全性；使用分布式航迹规划，每架无人机自主进行航迹的优化求解，不需要专门的规划节点，提高了航迹规划速度和系统的可靠性。本申请的方法的适用对象并不局限于固定翼无人机，在旋翼无人机中同样可以应用。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选事实方案的目的，而并不认为是对本申请的限制。而且在整个附图中，用同样的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1是现有的无人机群协同跟踪目标的方法及系统的步骤示意图；

图2是本申请提供的一种多无人机协同跟踪目标的方法的步骤示意图；

图3是本申请提供的一种多无人机协同跟踪目标的方法的盘旋跟踪示意图；

图4是本申请提供的一种多无人机协同跟踪目标的方法的相对坐标矢量分解示意图；

图5是本申请提供的一种多无人机协同跟踪目标的方法的检测冲突与避障示意图；

图6是本申请提供的一种多无人机协同跟踪目标的系统的示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施方式。虽然附图中显示了本公开的示例性实施方式，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

根据本申请的实施方式，提出一种多无人机协同跟踪目标的方法，如图2所示，包括：

s1第一无人机得到目标的速度信息和位置信息，并广播给其他各无人机，接收其他无人机发送的目标的速度信息和位置信息并进行信息融合；

s2多无人机各自根据融合后的目标的速度信息确定跟踪方式；

s3多无人机各自根据自身以及其他无人机的导航信息、目标的速度信息、位置信息以及所述跟踪方式，计算最终制导矢量；

s4多无人机各自更新目标的速度信息和位置信息，并广播给其他各无人机，接收其他无人机发送的目标的速度信息和位置信息并进行信息融合，返回s2。

所述第一无人机为队列中第一个发现目标的无人机。

所述信息融合用于使队列中的各无人机决策一致。

在任意一架无人机发现目标后，根据自身的导航信息，计算(估计)目标的速度信息和位置信息，并将数据广播给其他所有无人机。

所述导航信息包括无人机的位置信息、速度信息、航向等信息。所述导航信息是实时获取的。

s1还包括：将跟踪决策信息广播给其他各无人机，接收其他无人机发送的跟踪决策信息，对自身的跟踪决策信息与其他各无人机的跟踪决策信息进行融合。

s4还包括：将跟踪决策信息广播给其他各无人机，接收其他无人机发送的跟踪决策信息，对自身的跟踪决策信息与其他各无人机的跟踪决策信息进行融合。

s2中的确定跟踪方式，包括：

若无人机当前未处于跟踪状态，且目标的速度大于中间速度，则所述无人机使用平飞跟踪方式；

若无人机当前未处于跟踪状态，且目标的速度小于等于中间速度，则所述无人机使用盘旋跟踪方式；

若无人机当前处于盘旋跟踪状态，且目标的速度大于等于最大阈值，则所述无人机使用平飞跟踪方式；

若无人机当前处于平飞跟踪状态，且目标的速度小于等于最小阈值，则所述无人机使用盘旋跟踪方式。

在无人机当前处于跟踪状态时，根据对目标的速度估计选择跟踪方式：在目标速度估计小于等于最小阈值(vm-δv)时，采用盘旋跟踪的方式跟踪目标；在目标速度估计大于最大阈值(vm+δv)时，采用平飞跟踪的方式跟踪目标。

所述vm为中间速度，所述δv为过渡区间。

当跟踪方式为平飞跟踪方式时，计算最终制导矢量包括：

计算参考制导矢量；

检测冲突并采用虚拟势场计算修正角；

根据修正角修正参考制导矢量，得到最终制导矢量。

所述计算参考制导矢量使用加权方法。

以采用动态加权方法为例，若采取平飞跟踪方式，在每一个控制周期，对于每一架无人机，首先采用动态加权方法计算参考制导矢量；然后通过检测冲突计算虚拟势场力，根据虚拟势场力计算修正角，修正获得最终制导矢量。根据最终制导矢量，实现协同平飞跟踪。每个控制周期结束后，更新对跟踪目标的位置速度估计信息。

假设运动目标的位置为pt＝(xtytzt)^t，以速度运动，nuav架无人机分别从不同起始位置(xiyizi)(i＝1,2,…nuav)出发。

采用平飞跟踪方式情况下的最佳距离保持跟踪策略，即通过调整无人机速度大小和航向，使之与目标之间保持期望的跟踪距离，也即飞抵根据目标位置，速度方向推算得出的最佳跟踪点。这种策略下无人机速度v1、航向ψ1计算方式如下：

ψ1＝ψ+κψ1(ψd-ψ)

其中代表目标速度大小，rt为最佳跟踪距离，d表示无人机与目标之间的距离，ψ为无人机当前航向，κd1和κψ1为调整系数，ψd为飞往最佳跟踪点的期望航向，计算方式如下：

其中xd和yd分别为最佳跟踪位置的横纵坐标，计算方式如下：

xd＝xt+rtcos(ψt+ψf)

yd＝yt+rtsin(ψt+ψf)

其中ψt为跟踪目标航向，ψf根据无人机所在编队位置确定。

采用平飞跟踪方式情况下的速度闭合控制跟踪策略，即通过调整无人机速度大小和航向，使其与目标速度大小和方向相同。这种策略下无人机速度v2、航向ψ2计算方式如下：

ψ2＝ψ+kψ2(ψt-ψ)

其中v代表无人机水平速度大小，κd2和κψ2为调整系数。

为在不同状态下都获得良好的跟踪效果，根据实际跟踪状态对两种跟踪策略进行动态加权，即基于动态加权的策略融合：

其中，vd为动态加权后的无人接机速度，ψd为动态加权后的航向。

最后将实现跟踪所需的速度与航向转换成制导矢量，在东北天坐标系下，制导矢量uref，即平飞跟踪方式的参考指导矢量uref如下式所示：

当所述跟踪方式为盘旋跟踪方式时，计算最终制导矢量包括：

计算参考制导矢量；

计算相位调整所需的制导矢量补偿，补偿参考制导矢量，得到补偿后的参考制导矢量；

检测冲突并采用虚拟势场计算修正角；

根据修正角修正补偿后的参考制导矢量，得到最终制导矢量。

所述计算参考制导矢量使用李雅普诺夫矢量场制导方法。

若采取盘旋跟踪方式，在每一个控制周期，对于每一架无人机，首先采用李雅普诺夫(lyapunov)矢量场制导方法计算参考制导矢量；然后计算相位调整角速度以补偿参考制导矢量，得到补偿后的参考制导矢量，实现多架无人机盘旋跟踪时相位的合力分布；然后通过检测冲突计算虚拟势场力，修正获得最终制导矢量。无人机飞控系统执行最终制导矢量，实现协同盘旋跟踪。每个控制周期结束后，更新对跟踪目标的位置速度估计信息。

如图3所示，为三架无人机采取盘旋跟踪方式协同跟踪地面目标。运动目标的位置为pt＝(xtytzt)^t，以速度运动，nuav架无人机分别从不同起始位置(xiyizi)(i＝1,2,…nuav)出发，在制导策略ui的作用下，能够按照一定相位间隔θcmdij(i＝1,2,…nuav)均匀地分布在以目标水平位置(xt,yt)为圆心，半径为rcmd，距目标高度为hcmd的目标圆上，以应飞速度vcmd环绕目标飞行，使机载传感器能够对目标实施有效覆盖，并能够跟随目标运动以防止目标逃脱。其中，θcmd12为第一架无人机(uav1)和第二架无人机(uav2)的相位间隔，θcmd23为第二架无人机和第三架无人机(uav3)的相位间隔，θcmd31为第三架无人机和第一架无人机的相位间隔。

对于任一架无人机，在计算其参考制导矢量ui(i＝1,2,…nuav)时，为便于表述忽略下标i。设目标(运动目标)到无人机的相对位置矢量pr＝(xryrzr)^t＝(x-xty-ytz-zt)^t。其中x、y、z为无人机的坐标xi、yi、zi。

如图4所示，为相对坐标矢量分解。对pr进行分解，xr、yr、zr分别表示pr在x轴、y轴、z轴上的分量。使无人机对目标进行盘旋跟踪的参考制导矢量uref如下所示：

其中β为缩放系数，fx、fy、fz分别为针对静止目标的制导矢量在x轴、y轴、z轴上的分量，计算方式如下：

其中η为调整因子，η的大小决定制导矢量收缩作用和旋转作用的相对强弱，其符号决定无人机环绕目标的飞行方向。

以三架无人机为例，说明协同相位调整的方法，即补偿参考制导矢量。设i、j两架无人机间的相位间隔为θij，期望间隔为θcmdij，偏差δθij＝θcmdij-θij。

对于第一架无人机，相位调整所需的制导矢量补偿为：

其中δu1z＝0，

其中，x1r、y1r分别表示第一架无人机与跟踪目标相对位置矢量在x轴与y轴上的分量，k1为第一架无人机的角速度调整系数，需满足

对于第二架无人机，相位调整所需的制导矢量补偿为：

其中δu2z＝0，

其中，x2r、y2r分别表示第二架无人机与跟踪目标相对位置矢量在x轴与y轴上的分量。

对于第三架无人机，相位调整所需的制导矢量补偿为：

其中δu3z＝0，

其中，x3r、y3r分别表示第三架无人机与跟踪目标相对位置矢量在x轴与y轴上的分量，k3为第三架无人机的角速度调整系数，需满足

在获得上述相位调整所需的制导矢量补偿后，分别累加至上一步所获得的各架无人机的参考制导矢量，得到补偿后的参考制导矢量，实现协同盘旋跟踪时的相位调整。

由于多无人机在跟踪和相位调整过程中，可能会发生冲突或遇到障碍，为保证飞行安全，需要对冲突进行检测，并对跟踪策略进行修正。平飞跟踪方式的参考制导矢量和盘旋跟踪方式的补偿后的参考制导矢量的修正计算的方法一致。

所述检测冲突并采用虚拟势场计算修正角，包括：

监测安全飞行区，若检测到其他物体进入安全飞行区，则采用虚拟势场计算势场力；

根据势场力计算修正角。

多无人机在跟踪和相位调整过程中，可能会发生冲突或遇到障碍，为保证飞行安全，需要对冲突进行检测，并对跟踪策略进行修正。

如图5所示，为无人机冲突检测与避障示意图。设(xcyczc)为闯入者相对于无人机本机中心的位置。当其它物体进入安全区，即时，将会产生冲突报警。其中ravoid为斥力作用距离，rsafe为安全距离，d为障碍与无人机的距离，frep为斥力，fn为斥力在无人机速度方向法向上的分力，u是修正前的制导矢量，u′是修正后的制导矢量。

采用虚拟势场，在发生冲突时，计算获得势场力表达式如下所示：

其中ζ为航向调整增益，ε为较小正数，ravoid为斥力作用距离，rsafe为安全距离，frep为斥力，d为障碍与无人机的距离。

在障碍势场的作用下，计算如下航向修正角：

其中代表该无人机地速在x轴与y轴上的分量，‖fr‖代表斥力在无人机速度方向上分量的大小，其计算方式如下：

按上诉航向修正角对平飞跟踪方式的参考指导矢量uref进行修正，得到最终制导矢量。

按上诉航向修正角对盘旋跟踪方式的补偿后的参考制导矢量uref+δu进行修正，得到最终制导矢量。

以对盘旋跟踪方式的补偿后的参考制导矢量进行修正为例，修正后得到的最终制导矢量u′，如下所示：

所述中间速度为vm，所述最大阈值为(vm+δv)，所述最小阈值为(vm-δv)，δv为过渡区间。

为防止目标采取机动逃逸，在两种跟踪方式之间进行有效平稳切换。具体的，在盘旋跟踪情况下，即无人机当前处于盘旋跟踪状态，若更新后的目标估计速度大于等于(vm+δv)时，跟踪方式由盘旋跟踪切换至平飞跟踪；在平飞跟踪情况下，即无人机当前处于平飞跟踪状态，若更新后的目标估计速度小于等于(vm-δv)时，跟踪方式由平飞跟踪切换至盘旋跟踪。其中，缓冲区域(vm+δv)和(vm-δv)的设置有效避免了跟踪目标速度估计在中间速度(临界速度)vm附近时导致的跟踪方式频繁切换。所述中间速度vm的值可以设定。所述过渡区间δv的值可以设定。

根据本申请的实施方式，还提出一种多无人机协同跟踪目标的系统，如图6所示，包括：

目标检测模块101，用于计算目标的速度信息和位置信息，并发送至通信模块，根据其他无人机发送的目标的速度信息和位置信息进行信息融合；

通信模块102，将目标的速度信息和位置信息广播给其他各无人机，接收其他无人机发送的目标的速度信息和位置信息，发送至目标检测模块；

跟踪模块103，用于根据融合后的目标的速度信息确定跟踪方式，根据自身以及其他无人机的导航信息、目标的速度信息、位置信息以及所述跟踪方式，计算最终制导矢量。

所述通信模块还用于将跟踪决策信息广播给其他各无人机，接收其他无人机发送的跟踪决策信息。

所述通信模块还用于无人机间信息交互，所述无人机间信息包括：导航信息，对目标位置速度的计算信息，以及跟踪决策信息等。

所述跟踪模块还用于发送跟踪决策信息至通信模块。

所述跟踪模块包括：平飞计算单元、盘旋计算单元和冲突检测单元；

所述平飞计算单元，用于计算参考制导矢量，并发送所述参考制导矢量至冲突检测单元；

所述盘旋计算单元，用于计算参考制导矢量，计算相位调整所需的制导矢量补偿，补偿参考制导矢量，得到补偿后的参考制导矢量，并发送所述补偿后的参考制导矢量至冲突检测单元；

所述冲突检测单元，用于检测冲突并采用虚拟势场计算修正角，根据修正角修正接收到的参考制导矢量或补偿后的参考制导矢量，得到最终制导矢量。

所述系统还包括导航模块和飞控模块。

所述导航模块获取无人机自身的导航信息，并将所述自身的导航信息通过通信模块发送至其他无人机。

所述无人机自身的导航信息包括无人机的位置信息、速度信息、航向等信息。

所述飞控模块用于根据计算出的最终制导矢量实现无人机的制导控制。

通过为每一架无人机搭载目标检测模块、通信模块和跟踪模块，实现多无人机对目标的协同跟踪。其中目标检测模块用于获取跟踪目标的速度信息和位置信息，通信模块用于无人机间的信息传输。跟踪模块用于计算实现协同跟踪所需的最终制导矢量。

本申请的方法中，通过对被跟踪目标的实时速度估计，实现无人机在平飞跟踪方式与盘旋跟踪方式之间平稳有效的切换，加强了跟踪能力，防止被跟踪目标通过变速逃逸；由于固定翼无人机在速度上的优势，以及多无人机协同跟踪，相比传统方法具有更好的跟踪任务完成能力；对静止或者低速运动目标，设计了基于李雅普诺夫矢量场制导的盘旋跟踪方法，实现固定翼无人机对被跟踪目标的盘旋跟踪；在多无人机协同盘旋跟踪过程中，使用多无人机协同相位调整方法，实现多无人机协同盘旋跟踪时的合理相位分布；对高速运动的目标，使用基于加权的平飞跟踪方法，实现无人机对高速运动目标的有效跟踪；通过冲突检测与制导矢量修正方法，实现无人机在飞行过程中对障碍或其他无人机的规避，防止由环境障碍或其他无人机所导致的飞行碰撞与冲突，提高了飞行的安全性；使用分布式航迹规划，每架无人机自主进行航迹的优化求解，不需要专门的规划节点，提高了航迹规划速度和系统的可靠性。本申请的方法的适用对象并不局限于固定翼无人机，在旋翼无人机中同样可以应用。

以上所述，仅为本申请较佳的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。