Med den snabba utvecklingen av system för obemannade luftfarkoster (UAV) har den autonoma landningen av en UAV på ett rörligt obemannadt markfordon (UGV) fått stor uppmärksamhet som en nyckelteknik. För närvarande konfronteras denna teknik med sådana problem som drift i GPS-förnekade miljöer, låg noggrannhet i målplatsen, dålig precision i den relativa rörelseuppskattningen, fördröjda kontrollresponser, långsamma processhastigheter och dålig stabilitet. För att ta itu med dessa frågor, presenterar vi en hybrid kamera array-baserade autonoma landning UAV som kan landa på en rörlig UGV i en GPS-förnekad miljö. Vi byggde först ett autonomt UAV-landningssystem med ett hybridkamerasystem bestående av en fisheye-linskamera och en stereokamera. Sedan integrerade vi en bred Field of View (FOV) och djupavbildning för att lokalisera UGV exakt. Dessutom använde vi en statlig skattningsalgoritm baserad på rörelsekompensation för att fastställa rörelsetillståndet för markens rörliga UGV, inklusive dess faktiska rörelseriktning och hastighet. Därefter, enligt egenskaperna hos det konstruerade systemet, härledde vi en icke-linjär styrenhet baserad på UGV rörelsetillståndet för att säkerställa att UGV och UAV upprätthåller samma rörelsetillstånd, vilket tillåter autonom landning. Slutligen, för att utvärdera prestandan hos det föreslagna systemet, genomförde vi ett stort antal simuleringar i AirSim och utförde verkliga experiment. Genom de kvalitativa och kvantitativa analyserna av de experimentella resultaten samt analysen av tidsprestandan verifierade vi att systemets autonoma landningsprestanda i den GPS-förnekade miljön är effektiv och robust.
Äntligen Yang et al. REF utvecklade ett komplett autonomt landningssystem för UAV med hjälp av ett hybridkamerasystem (fiskögon- och stereokameror) och en statlig skattningsalgoritm baserad på rörelsekompensation och testade dem med flera plattformar (Parrot Bebop och DJI M100).
Hybrid Camera Array-Based UAV Auto-Landing on Moving UGV in GPS-Denied Environment
{'venue': 'Remote Sensing', 'journal': 'Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Geology', 'Computer Science']}