【无人机定位】多架无人机的远目标地理定位附Matlab代码和报告

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🔥 内容介绍

在科技飞速发展的当下，无人机已从曾经的小众科技产品，摇身一变成为现代社会各领域的得力助手 。在农业领域，无人机可以进行精准的农药喷洒和农田监测，极大提高了农业生产的效率和科学性；在物流行业，无人机配送解决了 “最后一公里” 的难题，特别是在偏远地区和交通拥堵的城市，展现出了独特的优势；在影视拍摄中，无人机能够捕捉到传统拍摄设备难以企及的独特视角，为观众带来了震撼的视觉体验。无人机的应用领域不断拓展，正深刻地改变着我们的生活和工作方式。

而多架无人机的远目标地理定位技术，作为无人机领域的关键技术之一，更是为无人机的应用插上了腾飞的翅膀。在广袤的森林中，多架无人机可以协同定位火源，为森林消防提供及时准确的信息，帮助消防人员快速制定灭火方案；在复杂的城市环境里，它们能够精确定位建筑物内的人员位置，在地震、火灾等灾害救援中发挥关键作用，为救援工作争取宝贵的时间；在军事侦察任务中，多架无人机从不同角度对目标进行定位，大大提高了侦察的准确性和全面性，为军事决策提供有力支持。这项技术突破了单架无人机定位的局限，显著提升了无人机系统的整体效能，开启了无人机应用的全新篇章。

定位原理大揭秘

三角测量与多视角几何

多架无人机协同实现远目标地理定位，其核心依赖于三角测量或多视角几何原理 。想象一下，我们在一个广阔的山谷中，有三架无人机从不同方向对山谷底部的一个火源进行观测。每架无人机就像是一个敏锐的观察者，它们各自记录下火源相对于自身的角度信息。从数学原理来讲，三角测量法基于三角形的几何特性，当已知三角形的两个角和一条边时，就可以精确计算出其他边和角的信息。在无人机定位中，无人机的位置相当于三角形的顶点，它们与目标之间的连线构成了三角形的边，而观测角度则是三角形的角。通过多架无人机从不同角度获取的这些角度信息，结合无人机自身的位置坐标，就能够构建出多个三角形。然后，利用数学算法对这些三角形进行解算，就可以确定目标在三维空间中的交汇点，也就是目标的精确位置。这就如同在地图上，通过多个已知地点的方位角来确定一个未知地点的位置一样。

多视角几何原理则从更广义的角度来理解这个过程。每架无人机的观测视角都为我们提供了目标的一个局部信息，当把这些不同视角的信息整合起来时，就能够构建出目标在三维空间中的完整模型。就像我们从不同角度拍摄一个建筑物，每张照片都只能展现建筑物的一部分，但将这些照片综合起来，就能在脑海中形成一个完整的建筑物形象。多视角几何通过建立数学模型，将无人机获取的二维图像信息与三维空间中的实际位置建立联系，从而实现对目标的精确定位。这种原理在复杂地形和环境下，能够充分利用多架无人机的协同优势，克服单一视角的局限性，为我们提供更准确、更全面的目标位置信息。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

function plotSimType3( k, pbm, agt )

global n_pause n_figure

if k==1,

figure(n_figure)

hold on

else

h_TGT1 = plot(agt.TGT1.o(1,k),agt.TGT1.o(2,k),'Color',agt.TGT1.color,'Marker',agt.TGT1.marker);

h_TGT2 = plot(agt.TGT2.o(1,k),agt.TGT2.o(2,k),'Color',agt.TGT2.color,'Marker',agt.TGT2.marker);

h_UAV1 = plot(agt.UAV1.s(1,k),agt.UAV1.s(2,k),'Color',agt.UAV1.color,'Marker',agt.UAV1.marker);

h_UAV2 = plot(agt.UAV2.s(1,k),agt.UAV2.s(2,k),'Color',agt.UAV2.color,'Marker',agt.UAV2.marker);

plot(agt.TGT1.o(1,1:k),agt.TGT1.o(2,1:k),'Color',agt.TGT1.color,'LineStyle',agt.TGT1.trace);

plot(agt.TGT2.o(1,1:k),agt.TGT2.o(2,1:k),'Color',agt.TGT2.color,'LineStyle',agt.TGT2.trace);

plot(agt.UAV1.s(1,1:k),agt.UAV1.s(2,1:k),'Color',agt.UAV1.color,'LineStyle',agt.UAV1.trace);

plot(agt.UAV2.s(1,1:k),agt.UAV2.s(2,1:k),'Color',agt.UAV2.color,'LineStyle',agt.UAV2.trace);

if mod(k+1,2),

if strcmp(pbm.sol,'independant'),

P = inv(inv(agt.UAV1.P(:,:,k))+inv(agt.UAV2.P(:,:,k)));

elseif strcmp(pbm.sol,'dependant') || strcmp(pbm.sol,'group'),

P = agt.UAV2.P(:,:,k);

end

lbda_1 = max(eig(P));

lbda_2 = min(eig(P));

a = sqrt(lbda_1);

b = sqrt(lbda_2);

phi = (1/2)*atan((2*P(1,2))/(P(1,1)-P(2,2)));

theta = linspace(0,2*pi,360);

X = ones(size(theta))*mean([agt.TGT1.o(1,k) agt.TGT2.o(1,k)]) + a*cos(theta)*cos(phi) - b*sin(theta)*sin(phi);

Y = ones(size(theta))*mean([agt.TGT1.o(2,k) agt.TGT2.o(2,k)]) + a*cos(theta)*sin(phi) + b*sin(theta)*cos(phi);

plot(X,Y,'Color',[0.2 0.6 0.],'LineWidth',1)

legend([h_TGT1 h_TGT2 h_UAV1 h_UAV2],'TGT1','TGT2','UAV1','UAV2')

end

axis([0 300 -90 70])

title('XY position')

xlabel('x position (m)')

ylabel('y position (m)')

grid on

end

pause(n_pause)

end

🔗 参考文献

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