19、无人机几何控制、轨迹优化与非结构化环境精准着陆技术

无人机几何控制、轨迹优化与非结构化环境精准着陆技术

1. 几何控制与轨迹优化

在飞行测试中，对简单的三航点最小加加速度轨迹进行了测试，分别在正飞和倒飞状态下执行该轨迹。有趣的是，正飞和倒飞的轨迹图并不相同，这很可能是因为四旋翼无人机在正飞和倒飞时存在一些不对称差异。

除了已有的控制器测试结果，还展示了使用多图表对四旋翼无人机进行轨迹优化的算法结果。通过对约束条件的凸化处理，让机器人在平移的同时完成后空翻动作。具体操作步骤如下：
1. 设置起始和结束航点的位置。
2. 将轨迹约束在指定的空间范围内。
3. 优化后的轨迹会隐式地向上飞行，以获得完成翻转所需的正确加速度。

2. 非结构化环境下无人机精准着陆

2.1 背景与问题提出

无人机自主着陆是自主飞行的必要环节。目前大多数无人机依靠GPS进行状态估计来实现着陆，但随着时间推移会产生漂移，在没有GPS信号的环境中可靠性较低，可能导致无人机无法准确降落在起飞点，甚至降落在危险区域。现有的精准着陆方法多依赖已知的着陆模式，这要求飞行员携带着陆模式设备。而提出的方法旨在解决在非结构化、未知环境下，无人机从起飞点准确着陆的问题。

2.2 相关工作

• 精准着陆 ：垂直起降（VTOL）飞行器的精准着陆工作大多集中在使用直升机停机坪设计。常见的有带同心圆和中心有“H”字样的停机坪，以及其他定制设计的停机坪。使用带有“H”或“T”字样停机坪的方法，通过预训练的神经网络识别字母，再利用字母或周围圆圈的已知几何形状来估计相对于着陆模式的6自由度姿态。但这些方法在接近着陆模式时可能会丢