CN103197684A - 无人机群协同跟踪目标的方法及*** - Google Patents

Abstract

本发明提出一种无人机群协同跟踪目标的方法及***。其中，方法包括：为协同工作的无人机群建立无线通信网络，并通过机载传感器检测跟踪目标；当无人机群中的任意无人机检测到目标时，对任意无人机的检测数据进行处理，并将处理信息广播给其它无人机；其它无人机中的每个无人机根据处理信息获得与跟踪目标和无人机群中的剩余无人机的相对距离和相对角度；其它无人机中的每个无人机根据自身与跟踪目标和无人机群中的剩余无人机的相对距离和相对角度构建环境空间势场，计算势场合力；当势场合力小于安全阈值时，则控制对应的无人机对跟踪目标进行跟踪。根据本发明实施例的方法，通过无人机群共享传感器信息，确保协同目标跟踪的高效性、实时性。

Description

无人机群协同跟踪目标的方法及***

技术领域

本发明涉及无人机技术领域，特别涉及一种无人机群协同跟踪目标的方法及***。

背景技术

无人机因其低成本、高机动性、部署灵活和“零人员伤亡”等特点，被广泛应用于军事和民用等领域。单个无人机在执行军事监视和侦察、大型灾难场景搜救等任务时，面临着任务区域广阔、环境复杂多变、传感器感知能力有限和单节点故障等不利因素而造成任务失败，这就促进了“以无人机平台为中心”的传统研究和应用模式向“以网络为中心”的多个无人机协同模式的转变。通过整合多个无人机的环境感知能力、共享其计算处理能力来扩展无人机群的任务执行能力，提高任务执行成功的概率。

在多个无人机的协同控制方面，典型的研究主要包括多个无人机协同侦察、协同搜索、协作目标跟踪、协同定位和编队控制问题等。相关研究中最具代表性的是美国国防部高级研究计划局（DARPA）主导的。其中最具代表性的有自治编队混合主动控制，是以多个无人机广域搜索和打击任务为主要目的，提出了多个无人机协同控制的分层分布式体系结构，并建立多个无人机协同控制仿真环境。此外，还有一些高校和研究机构对协同任务规划、协同路径规划、分布式信息融合和协作目标跟踪等问题进行了深入研究并开展了实验验证。

近年来随着无人化平台技术的日臻成熟，对目标跟踪问题的研究不再局限于对跟踪理论的研究，而将研究重点转向多个无人机协同跟踪的融合和控制，例如，采用多种传感器、多机交互、外部辅助定位设备等进行目标跟踪等问题。其中，最具代表性的有美空军研发的低成本自主攻击***，主要用于多个小型***型无人机执行广域目标跟踪与自主攻击任务。现有的相关研究大多针对多个无人机协同控制的理论框架和目标跟踪算法开展研究，针对多个无人机协同的具体问题，如多个无人机协同目标搜索和跟踪、协同着陆等未出现切实可行的技术方案。现有技术大多着眼于利用地面站平台汇总并处理多个无人机传感器采集的信息，这种方法不适用于复杂条件下的多个无人机自主协同。

发明内容

本发明的目的旨在至少解决上述的技术缺陷之一。

为此，本发明的一个目的在于提出一种无人机群协同跟踪目标的方法。

本发明的另一目的在于提出一种无人机群协同跟踪目标的***。

为达到上述目的，本发明一方面的实施例提出一种无人机群协同跟踪目标的方法，包括以下步骤：为协同工作的无人机群建立无线通信网络，其中，所述无人机群中的每个无人机通过机载传感器检测跟踪目标；当所述无人机群中的任意无人机检测到目标时，对所述任意无人机的检测数据进行处理，并将处理信息广播给所述无人机群中的其它无人机；所述其它无人机中的每个无人机根据所述处理信息获得与跟踪目标和所述无人机群中的剩余无人机的相对距离和相对角度；所述其它无人机中的每个无人机根据自身与跟踪目标和所述无人机群中的剩余无人机的相对距离和相对角度构建环境空间势场，计算势场合力；以及当所述势场合力小于安全阈值时，则控制对应的无人机对所述跟踪目标进行跟踪。在本发明的一个实施例中，还包括：当判断所述势场合力大于安全阈值时，控制对应的无人机放弃对所述跟踪目标的跟踪，并将所述跟踪目标的运动方向和速度发送给其它无人机。

在本发明的一个实施例中，在所述步骤S1之后，还包括：对所述无人机群中未捕捉到所述跟踪目标的无人机，根据接收到的所述处理信息计算自身与所述跟踪目标的相对位置和相对角度，并向所述跟踪目标的运动方向飞行。

在本发明的一个实施例中，当所述无线通信网络处于中断状态时，所述无人机群中的无人机通过各自的机载传感器获得与其它无人机的相对位置和相对角度。

在本发明的一个实施例中，所述处理信息包括自身位置信息、跟踪目标位置信息和跟踪目标特征信息。

根据本发明实施例的方法，通过无人机群共享机载传感器信息，确保协同目标跟踪的高效性、实时性，具有很强的适应性和可扩展性，并由势场合力限制对目标的跟踪提高了安全性。

为达到上述目的，本发明另一方面的实施例提出一种无人机群协同跟踪目标的***，包括：建立模块，用于为协同工作的无人机群建立无线通信网络，其中，所述无人机群中的每个无人机通过机载传感器检测跟踪目标；检测模块，用于当所述无人机群中的任意无人机检测到目标时，对所述任意无人机的检测数据进行处理，并将处理信息广播给所述无人机群中的其它无人机；第一获取模块，用于所述其它无人机中的每个无人机根据所述处理信息获得与跟踪目标和所述无人机群中的剩余无人机的相对距离和相对角度；第二获取模块，用于所述其它无人机中的每个无人机根据自身与跟踪目标和所述无人机群中的剩余无人机的相对距离和相对角度构建环境空间势场，计算得到势场合力；以及跟踪模块，用于当所述势场合力小于安全阈值时，则控制对应的无人机对所述跟踪目标进行跟踪。

在本发明的一个实施例中，所述跟踪模块还用于当所述势场合力大于安全阈值时，控制对应的无人机放弃对所述跟踪目标的跟踪，并将所述跟踪目标的运动方向和速度发送给其它无人机。

在本发明的一个实施例中，还包括：计算跟踪模块，用于对所述无人机群中未捕捉到所述跟踪目标的无人机，根据接收到的所述处理信息计算自身与所述跟踪目标的相对位置和相对角度，并向所述跟踪目标的运动方向飞行。

在本发明的一个实施例中，所述建立模块还用于当所述无线通信网络处于中断状态时，所述无人机群中的无人机通过各自的机载传感器获得与其它无人机的相对位置和相对角度。

在本发明的一个实施例中，所述处理信息包括自身位置信息、跟踪目标位置信息和跟踪目标特征信息。

根据本发明实施例的***，通过无人机群共享机载传感器信息和无线通信网络数据，实现无人机协同目标跟踪的高效性、实时性，并且具有很强的适应性和可扩展性，另外通过势场合力限制对目标的跟踪提高了安全性。

本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1为根据本发明一个实施例的无人机群协同跟踪目标的方法的流程图；

图2为根据本发明一个实施例的单个无人机与其下视觉传感器视场示意图；

图3为根据本发明一个实施例的对单个邻居无人机计算势场合力F示意图；以及

图4为根据本发明一个实施例的无人机群协同跟踪目标的***的框架图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

图1为本发明实施例的无人机群协同跟踪目标的方法的流程图。如图1所示，根据本发明实施例的无人机群协同跟踪目标的方法，包括以下步骤：

步骤S101，为协同工作的无人机群建立无线通信网络，其中，无人机群中的每个无人机通过机载传感器检测跟踪目标。

具体地，由多个无人机组成Ad Hoc通信网络，通过无线链路共享信息，Ad Hoc通信网络是一种典型的无线移动网络构成方式，其中不存在严格意义上的控制中心，所有节点的地位平等，因此任何节点发生故障均不会影响整个网络的运行，抗毁性强。无人机群中的每个无人机设有唯一的ID，其ID与Ad Hoc无线通信网络的IP地址相对应。通信网络中节点间的通信采用多跳路由的方式传输数据，单个节点的通信范围不必直接包含目的节点，可借助中间节点进行处理信息的存储转发，并且Ad Hoc网络中的节点位置可以变换，采用自组织的方式组网，网络拓扑可灵活变化。

步骤S102，当无人机群中的任意无人机检测到目标时，对任意无人机的检测数据进行处理，并将处理信息广播给无人机群中的其它无人机。

在本发明的一个实施例中，单个无人机包含以下传感器和通信部件：a.双目或单目等前视视觉传感器，用以识别在下视觉传感器视场（Field of View，简称FOV）范围内的跟踪目标和邻居无人机；b.下视视觉传感器，用以在跟踪过程中捕捉跟踪目标和邻居无人机；c.激光测距机、超声波测距机等用以测量距离的传感器，用以测量自身与跟踪目标和邻居无人机的物理距离；d.惯性导航部件（包括三轴陀螺仪、三轴加速度计）、磁罗盘和GPS等定位传感器，可以实时给出无人机提供飞行方向和空间坐标；e.无线网络通信模块，用以建立无人机集群的Ad Hoc网络，利用无线链路向邻居无人机传输处理信息并接收邻居无人机发出的处理信息。因此，单个无人机可以通过其机载设备确定自身位置、识别邻居无人机并捕捉视场范围内的跟踪目标。图2为根据本发明一个实施例的单个无人机与其下视觉传感器视场示意图。如图2所示，下视觉传感器可观测有限范围内的视场。

在整个多人机协同的目标跟踪过程中，按照预定频率以广播方式发送处理信息，其中，处理信息包括自身位置信息、跟踪目标位置信息和跟踪目标特征信息。从而网络中的每个无人机可共享跟踪目标的特征信息、自身位置信息、与跟踪目标的相对位置信息及跟踪状态信息。在本发明的一个实施例中，处理信息标记为Packet，包含以下内容：Packet={U_ID，x_i，y_i，z_i，S_target，W_target，x_t，y_t，C_target，V_t}。其中，U_ID为表示无人机i的ID；x_i为无人机i的x轴坐标；y_i为无人机i的y轴坐标；z_i为无人机i的z轴坐标；S_target为无人机i是否跟踪到目标，1表示已跟踪到，0表示未跟踪到；W_target为无人机i是否即将丢失对目标的跟踪，1表示即将丢失，0表示正常跟踪；x_t为所跟踪目标的即时x轴坐标；y_t为所跟踪目标的即时y轴坐标；C_target为所追踪目标的特征信息，如几何形状、特征点等信息；V_t为所追踪目标的速度和方向信息。

在利用机载传感器捕捉和识别跟踪目标的过程中，可以采用图像处理中较常使用的sift特征点匹配法，利用该算法的旋转平移不变性，去除目标转动和平移对识别带来的困难。当无人机集群中的某个无人机首次捕捉到跟踪目标时，采用广播方式发出跟踪目标在环境空间中的位置信息；无人机群中的其它无人机收到该跟踪目标的位置信息后，再次捕捉到该跟踪目标时，采用广播方式发出确认跟踪目标的消息，以免重复发送相同的处理信息而造成链路传输冗余。

在本发明的一个实施例中，对无人机群中未捕捉到跟踪目标的无人机，根据接收到的处理信息计算自身与跟踪目标的相对位置和相对角度，并向跟踪目标的运动方向飞行。

步骤S103，其它无人机中的每个无人机根据处理信息获得与跟踪目标和无人机群中的剩余无人机的相对距离和相对角度。

具体地，各个无人机接收邻居无人机的处理信息，并根据自身和邻居无人机的处理信息，计算自身与跟踪目标及邻居无人机的相对距离和相对角度。无人机群中的其它无人机接收到的处理信息时，可实时计算出该坐标与自身的相对距离和角度关系，在此不做具体说明。

在本发明的一个实施例中，当无人机群在风行过程中受到电磁干扰或其他原因造成无线通信网络处于中断状态时，无人机群中的无人机可以通过各自的机载传感器感知其它无人机并进行计算处理获得与其它无人机的相对位置和相对角度，以弥补信息来源的不足。

步骤S104，其它无人机中的每个无人机根据自身与跟踪目标和无人机群中的剩余无人机的相对距离和相对角度构建环境空间势场，计算势场合力。

具体地，根据无人机自身与跟踪目标的相对距离和相对角度计算跟踪目标水平方向的吸引力F_att，和根据无人机自身与邻居无人机的相对距离和相对角度计算邻居无人机间的排斥力F_rep，计算势场合力F=F_att+F_rep。在确定无人机的目标跟踪轨迹过程中，应用了人工势场法。该方法借鉴了物理学中的基本概念，假设飞行器在一个由多个虚拟力组成的力场环境中飞行：一方面，跟踪目标对飞行器产生水平方向的吸引力，吸引力大小随着与目标位置的接近而变小，一定程度上保证跟踪目标保持在飞行器传感器的视场范围内；另一方面，在保证尽量跟踪到目标的同时，计算与邻居无人机间的排斥力以避免潜在的碰撞危险，且排斥力随着他们之间距离的减小而增大。势场合力F等于吸引力F_att和排斥力F_rep的合力，即势场力作用下指引飞行器跟踪到目标的同时保证其安全。本发明中单个无人机通过构建势场函数和势场力来表示跟踪目标和邻居无人机对其产生的运动约束，并在此基础上进行分析和控制，该方法计算简单，有利于实现实时控制。

势场合力F的计算过程为：

（1）根据无人机i自身与跟踪目标的相对距离和相对角度计算跟踪目标对无人机i在水平方向上的吸引力F_att(i)。以q_t表示跟踪目标在环境空间中水平位置平面的坐标，其中q_t＝[x_t，y_t]^T，以

表示无人机i的在环境空间中的水平位置，其中

计算无人机i与跟踪目标的水平距离

其中，

根据下列公式计算跟踪目标对无人机i产生的水平引力势场U_att(i)：

其中ε为正比例因子；根据下列公式计算跟踪目标对无人机i产生的吸引力F_att(i)：

（2）根据无人机i自身与邻居无人机的相对距离和相对角度计算邻居无人机对无人机i的排斥力F_rep。设无人机i拥有N个邻居无人机，以q_i表示该无人机在环境空间中的位置，其中q_i＝[x_i，y_i，z_i]^T。以q_j表示无人机i的第j个邻居无人机在环境空间中的位置，其中q_j＝[x_j，y_j，z_j]^T，且j=1,2,…N；计算第j个邻居无人机与无人机i的距离ρ{q_j，q_i)，其中ρ(q_j，q_i)＝ρ||q_j，q_i||；根据下列公式计算第j个邻居无人机对无人机i产生的斥力势场U_repj(i)： $U_{\mathrm{repj}\left(i\right)}=\left\{\begin{array}{cc}\frac{1}{2}\mathrm{\η}(\frac{1}{\mathrm{\ρ}(q_j,q_i)}-\frac{1}{{\mathrm{\ρ}}_0}),& \mathrm{\ρ}(q_j,q_i)\≤{\mathrm{\ρ}}_0\\ 0,& \mathrm{\ρ}(q_j,q_i)>{\mathrm{\ρ}}_0\end{array}\right.,$ 其中，η为正比例因子，ρ₀为相邻无人机之间的安全距离；根据下列公式计算第j个邻居无人机对无人机i产生的排斥力F_repj(i)： ${F_{\mathrm{repj}\left(i\right)}=-\▿U}_{\mathrm{repj}\left(i\right)}=\left\{\begin{array}{cc}\mathrm{\η}(\frac{1}{\mathrm{\ρ}(q_j,q_i)}-\frac{1}{{\mathrm{\ρ}}_0})\frac{1}{{\mathrm{\ρ}}^2(q_j,q_i)}\▿\mathrm{\ρ}(q_j,q_i),& \mathrm{\ρ}(q_j,q_i)\≤{\mathrm{\ρ}}_0\\ 0,& \mathrm{\ρ}(q_j,q_i)>{\mathrm{\ρ}}_0\end{array}\right.;$ 计算无人机i受到的总的邻居无人机的排斥力F_rep(i)＝∑_{j＝1,…，N}F_repj(i)。

（3）计算无人机i所受到的势场合力为跟踪目标水平方向上的吸引力及邻居无人机排斥力之和，即F=F_att+F_rep，合力F决定了该无人机目标跟踪过程中的跟踪轨迹，图3为势场合力F求解示意图。

步骤S105，当势场合力小于安全阈值时，则控制对应的无人机对跟踪目标进行跟踪。

具体地，根据无人机的安全性等方面综合考虑设置势场合力F的阈值，该阈值可根据具体情况而定。实时判断势场合力F的大小，当检测到势场合力F小于安全阈值时，建立运动学模型，控制对应的无人机对跟踪目标进行跟踪。

在本发明的一个实施例中，当判断势场合力大于安全阈值时，控制对应的无人机放弃对跟踪目标的跟踪，并将跟踪目标的运动方向和速度发送给其它无人机。

根据本发明实施例的方法，通过无人机群共享机载传感器信息和无线通信网络数据，实现无人机协同目标跟踪的高效性、实时性，并且具有很强的适应性和可扩展性，另外通过势场合力限制对目标的跟踪提高了安全性。

图4为根据本发明一个实施例的无人机群协同跟踪目标的***的框架图。如图4所示，根据本发明实施例的用于组合导航***的动基座对准***包括建立模块100、检测模块200、第一获取模块300、第二获取模块400和跟踪模块500。

建立模块100用于为协同工作的无人机群建立无线通信网络，其中，无人机群中的每个无人机通过机载传感器检测跟踪目标。

具体地，由多个无人机组成Ad Hoc通信网络，通过无线链路共享信息，Ad Hoc通信网络是一种典型的无线移动网络构成方式，其中不存在严格意义上的控制中心，所有节点的地位平等，因此任何节点发生故障均不会影响整个网络的运行，抗毁性强。无人机群中的每个无人机设有唯一的ID，其ID与Ad Hoc无线通信网络的IP地址相对应。通信网络中节点间的通信采用多跳路由的方式传输数据，单个节点的通信范围不必直接包含目的节点，可借助中间节点进行处理信息的存储转发，并且Ad Hoc网络中的节点位置可以变换，采用自组织的方式组网，网络拓扑可灵活变化。

在本发明的一个实施例中，建立模块100还用于当无线通信网络处于中断状态时，无人机群中的无人机通过各自的机载传感器获得与其它无人机的相对位置和相对角度。

检测模块200用于当无人机群中的任意无人机检测到目标时，对任意无人机的检测数据进行处理，并将处理信息广播给无人机群中的其它无人机。

在本发明的一个实施例中，单个无人机包含以下传感器和通信部件：a.双目或单目等前视视觉传感器，用以识别在下视觉传感器视场（Field of View，简称FOV）范围内的跟踪目标和邻居无人机；b.下视视觉传感器，用以在跟踪过程中捕捉跟踪目标和邻居无人机；c.激光测距机、超声波测距机等用以测量距离的传感器，用以测量自身与跟踪目标和邻居无人机的物理距离；d.惯性导航部件（包括三轴陀螺仪、三轴加速度计）、磁罗盘和GPS等定位传感器，可以实时给出无人机提供飞行方向和空间坐标；e.无线网络通信模块，用以建立无人机集群的Ad Hoc网络，利用无线链路向邻居无人机传输处理信息并接收邻居无人机发出的处理信息。因此，单个无人机可以通过其机载设备确定自身位置、识别邻居无人机并捕捉视场范围内的跟踪目标。图2为根据本发明一个实施例的单个无人机与其下视觉传感器视场示意图。如图2所示，下视觉传感器可观测有限范围内的视场。

在整个多人机协同的目标跟踪过程中，按照预定频率以广播方式发送处理信息，其中，处理信息包括自身位置信息、跟踪目标位置信息和跟踪目标特征信息。从而网络中的每个无人机可共享跟踪目标的特征信息、自身位置信息、与跟踪目标的相对位置信息及跟踪状态信息。在本发明的一个实施例中，处理信息标记为Packet，包含以下内容：Packet={U_ID，x_i，y_i，z_i，S_target，W_target，x_t，y_t，C_target，V_t}。其中，U_ID为表示无人机i的ID；x_i为无人机i的x轴坐标；y_i为无人机i的y轴坐标；z_i为无人机i的z轴坐标；S_target为无人机i是否跟踪到目标，1表示已跟踪到，0表示未跟踪到；W_target为无人机i是否即将丢失对目标的跟踪，1表示即将丢失，0表示正常跟踪；x_t为所跟踪目标的即时x轴坐标；y_t为所跟踪目标的即时y轴坐标；C_target为所追踪目标的特征信息，如几何形状、特征点等信息；V_t为所追踪目标的速度和方向信息。

在利用机载传感器捕捉和识别跟踪目标的过程中，可以采用图像处理中较常使用的sift特征点匹配法，利用该算法的旋转平移不变性，去除目标转动和平移对识别带来的困难。当无人机集群中的某个无人机首次捕捉到跟踪目标时，采用广播方式发出跟踪目标在环境空间中的位置信息；无人机群中的其它无人机收到该跟踪目标的位置信息后，再次捕捉到该跟踪目标时，采用广播方式发出确认跟踪目标的消息，以免重复发送相同的处理信息而造成链路传输冗余。

在本发明的一个实施例中，还包括：计算跟踪模块600用于对无人机群中未捕捉到跟踪目标的无人机，根据接收到的处理信息计算自身与跟踪目标的相对位置和相对角度，并向跟踪目标的运动方向飞行。无人机在飞行过程中由于受到电磁干扰或其他原因造成无线通信网络无法正常使用时，通过计算跟踪模块600感知其它无人机并进行计算处理获得与其它无人机的相对位置和相对角度，从而弥补信息来源的不足。

第一获取模块300用于其它无人机中的每个无人机根据处理信息获得与跟踪目标和无人机群中的剩余无人机的相对距离和相对角度。

具体地，各个无人机接收邻居无人机的处理信息，并根据自身和邻居无人机的处理信息，计算自身与跟踪目标及邻居无人机的相对距离和相对角度。无人机群中的其它无人机接收到的处理信息时，可实时计算出该坐标与自身的相对距离和角度关系，在此不做具体说明。

第二获取模块400用于其它无人机中的每个无人机根据自身与跟踪目标和无人机群中的剩余无人机的相对距离和相对角度构建环境空间势场，计算势场合力。

具体地，根据无人机自身与跟踪目标的相对距离和相对角度计算跟踪目标水平方向的吸引力F_att，和根据无人机自身与邻居无人机的相对距离和相对角度计算邻居无人机间的排斥力F_rep，计算势场合力F=F_att+F_rep。在确定无人机的目标跟踪轨迹过程中，应用了人工势场法。该方法借鉴了物理学中的基本概念，假设飞行器在一个由多个虚拟力组成的力场环境中飞行：一方面，跟踪目标对飞行器产生水平方向的吸引力，吸引力大小随着与目标位置的接近而变小，一定程度上保证跟踪目标保持在飞行器传感器的视场范围内；另一方面，在保证尽量跟踪到目标的同时，计算与邻居无人机间的排斥力以避免潜在的碰撞危险，且排斥力随着他们之间距离的减小而增大。势场合力F等于吸引力F_att和排斥力F_rep的合力，即势场力作用下指引飞行器跟踪到目标的同时保证其安全。本发明中单个无人机通过构建势场函数和势场力来表示跟踪目标和邻居无人机对其产生的运动约束，并在此基础上进行分析和控制，该方法计算简单，有利于实现实时控制。

势场合力F的计算过程为：

（1）根据无人机i自身与跟踪目标的相对距离和相对角度计算跟踪目标对无人机i在水平方向上的吸引力F_att(i)。以q_t表示跟踪目标在环境空间中水平位置平面的坐标，其中q_t＝[x_t，y_t]^T，以

表示无人机i的在环境空间中的水平位置，其中

计算无人机i与跟踪目标的水平距离

其中，

根据下列公式计算跟踪目标对无人机i产生的水平引力势场U_att(i)：

其中ε为正比例因子；根据下列公式计算跟踪目标对无人机i产生的吸引力F_att(i)：

（2）根据无人机i自身与邻居无人机的相对距离和相对角度计算邻居无人机对无人机i的排斥力F_rep。设无人机i拥有N个邻居无人机，以q_i表示该无人机在环境空间中的位置，其中q_i＝[x_i，y_i，z_i]^T。以q_j表示无人机i的第j个邻居无人机在环境空间中的位置，其中q_j＝[x_j，y_j，z_j]^T，且j=1,2,…N；计算第j个邻居无人机与无人机i的距离ρ(q_j，q_i)，其中ρ(q_j，q_i)＝ρ||q_j，q_i||；根据下列公式计算第j个邻居无人机对无人机i产生的斥力势场U_repj(i)： $U_{\mathrm{repj}\left(i\right)}=\left\{\begin{array}{cc}\frac{1}{2}\mathrm{\η}(\frac{1}{\mathrm{\ρ}(q_j,q_i)}-\frac{1}{{\mathrm{\ρ}}_0}),& \mathrm{\ρ}(q_j,q_i)\≤{\mathrm{\ρ}}_0\\ 0,& \mathrm{\ρ}(q_j,q_i)>{\mathrm{\ρ}}_0\end{array}\right.,$ 其中η为正比例因子，ρ₀为相邻无人机之间的安全距离；根据下列公式计算第j个邻居无人机对无人机i产生的排斥力F_repj(i)： ${F_{\mathrm{repj}\left(i\right)}=-\▿U}_{\mathrm{repj}\left(i\right)}=\left\{\begin{array}{cc}\mathrm{\η}(\frac{1}{\mathrm{\ρ}(q_j,q_i)}-\frac{1}{{\mathrm{\ρ}}_0})\frac{1}{{\mathrm{\ρ}}^2(q_j,q_i)}\▿\mathrm{\ρ}(q_j,q_i),& \mathrm{\ρ}(q_j,q_i)\≤{\mathrm{\ρ}}_0\\ 0,& \mathrm{\ρ}(q_j,q_i)>{\mathrm{\ρ}}_0\end{array}\right.;$ 计算无人机i受到的总的邻居无人机的排斥力F_rep(i)＝∑_{j＝1，…，Ｎ}Ｆ_repj(i)。

（3）计算无人机i所受到的势场合力为跟踪目标水平方向上的吸引力及邻居无人机排斥力之和，即F=F_att+F_rep，合力F决定了该无人机目标跟踪过程中的跟踪轨迹，图3为势场合力F求解示意图。

跟踪模块500用于当势场合力小于安全阈值时，则控制对应的无人机对跟踪目标进行跟踪。

具体地，根据无人机的安全性等方面综合考虑设置势场合力F的阈值，该阈值可根据具体情况而定。实时判断势场合力F的大小，当检测到势场合力F小于安全阈值时，跟踪模块500控制对应的无人机对跟踪目标进行跟踪。

在本发明的一个实施例中，当跟踪模块500判断势场合力大于安全阈值时，控制对应的无人机放弃对跟踪目标的跟踪，并将跟踪目标的运动方向和速度发送给其它无人机。

根据本发明实施例的***，通过无人机群共享机载传感器信息和无线通信网络数据，实现无人机协同目标跟踪的高效性、实时性，并且具有很强的适应性和可扩展性，另外通过势场合力限制对目标的跟踪提高了安全性。

应当理解，本发明的***实施例中的各个模块和单元的具体操作过程可与方法实施例中的描述相同，此处不再详细描述。

尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (10)

1.一种无人机群协同跟踪目标的方法，其特征在于，包括以下步骤：

为协同工作的无人机群建立无线通信网络，其中，所述无人机群中的每个无人机通过机载传感器检测跟踪目标；

当所述无人机群中的任意无人机检测到目标时，对所述任意无人机的检测数据进行处理，并将处理信息广播给所述无人机群中的其它无人机；

所述其它无人机中的每个无人机根据所述处理信息获得与跟踪目标和所述无人机群中的剩余无人机的相对距离和相对角度；

所述其它无人机中的每个无人机根据自身与跟踪目标和所述无人机群中的剩余无人机的相对距离和相对角度构建环境空间势场，计算势场合力；以及

当所述势场合力小于安全阈值时，则控制对应的无人机对所述跟踪目标进行跟踪。

2.如权利要求1所述的无人机群协同跟踪目标的方法，其特征在于，还包括：

当判断所述势场合力大于安全阈值时，控制对应的无人机放弃对所述跟踪目标的跟踪，并将所述跟踪目标的运动方向和速度发送给其它无人机。

3.如权利要求1所述的无人机群协同跟踪目标的方法，其特征在于，在所述步骤S1之后，还包括：

对所述无人机群中未捕捉到所述跟踪目标的无人机，根据接收到的所述处理信息计算自身与所述跟踪目标的相对位置和相对角度，并向所述跟踪目标的运动方向飞行。

4.如权利要求1所述的无人机群协同跟踪目标的方法，其特征在于，当所述无线通信网络处于中断状态时，所述无人机群中的无人机通过各自的机载传感器获得与其它无人机的相对位置和相对角度。

5.如权利要求1或3所述的无人机协同跟踪目标的方法，其特征在于，所述处理信息包括自身位置信息、跟踪目标位置信息和跟踪目标特征信息。

6.一种无人机群协同跟踪目标的***，其特征在于，包括：

建立模块，用于为协同工作的无人机群建立无线通信网络，其中，所述无人机群中的每个无人机通过机载传感器检测跟踪目标；

检测模块，用于当所述无人机群中的任意无人机检测到目标时，对所述任意无人机的检测数据进行处理，并将处理信息广播给所述无人机群中的其它无人机；

第一获取模块，用于所述其它无人机中的每个无人机根据所述处理信息获得与跟踪目标和所述无人机群中的剩余无人机的相对距离和相对角度；

第二获取模块，用于所述其它无人机中的每个无人机根据自身与跟踪目标和所述无人机群中的剩余无人机的相对距离和相对角度构建环境空间势场，计算势场合力；以及

跟踪模块，用于当所述势场合力小于安全阈值时，则控制对应的无人机对所述跟踪目标进行跟踪。

7.如权利要求6所述的无人机群协同跟踪目标的***，其特征在于，所述跟踪模块还用于当所述势场合力大于安全阈值时，控制对应的无人机放弃对所述跟踪目标的跟踪，并将所述跟踪目标的运动方向和速度发送给其它无人机。

8.如权利要求6所述的无人机群协同跟踪目标的***，其特征在于，还包括：

计算跟踪模块，用于对所述无人机群中未捕捉到所述跟踪目标的无人机，根据接收到的所述处理信息计算自身与所述跟踪目标的相对位置和相对角度，并向所述跟踪目标的运动方向飞行。

9.如权利要求6所述的无人机群协同跟踪目标的***，其特征在于，所述建立模块还用于当所述无线通信网络处于中断状态时，所述无人机群中的无人机通过各自的机载传感器获得与其它无人机的相对位置和相对角度。

10.如权利要求6或8所述的无人机群协同跟踪目标的***，其特征在于，所述处理信息包括自身位置信息、跟踪目标位置信息和跟踪目标特征信息。

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