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龍圖騰網(wǎng)獲悉浙江大學(xué)申請的專利一種無人機球體感知與捕捉裝置及方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114647255B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210256303.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G05D1/495；該發(fā)明授權(quán)一種無人機球體感知與捕捉裝置及方法是由于歡;王進(jìn);涂杰;張芷菱;陸國棟;張科文;劉偉隆;莊儒洪設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-03-16向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種無人機球體感知與捕捉裝置及方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及無人機捕捉飛行物領(lǐng)域，公開了一種無人機球體感知與捕捉裝置及方法。該無人機裝置與方法與其他無人機最大的不同在于搭載了深度相機和機載主機，控制指令均由部署在機載主機上的感知與捕捉球體的智能方法計算得出。智能方法包括基于HSV分割的球體識別、基于風(fēng)阻系數(shù)優(yōu)化物理模型的球體軌跡預(yù)測、基于最優(yōu)控制的無人機軌跡規(guī)劃三大模塊。本發(fā)明解決了現(xiàn)有無人機球體捕捉系統(tǒng)依賴于外部動捕設(shè)備，因而無法在其他場景實現(xiàn)球體感知與捕捉的問題。本發(fā)明的無人機具有自主感知能力，僅依靠自身搭載的傳感器即可實現(xiàn)球體的識別、軌跡預(yù)測與無人機的軌跡規(guī)劃，使得無人機可在任何場景下實現(xiàn)快速感知與捕捉球體。

本發(fā)明授權(quán)一種無人機球體感知與捕捉裝置及方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種利用無人機球體感知與捕捉裝置進(jìn)行無人機球體感知與捕捉的方法，所述無人機球體感知與捕捉裝置，包括機載主機5，機載主機5為十字形支架結(jié)構(gòu)，十字形支架中間上表面具有飛控4和深度相機6，所述飛控4通過串口與機載主機5相連，所述機載主機5包括三大模塊：球體識別模塊10，球體軌跡預(yù)測模塊11，無人機軌跡規(guī)劃模塊12；每個支架末端具有電調(diào)3，所述電調(diào)3的信號輸入線與飛控4連接，每個支架末端延伸連接有無刷電機2，所述電調(diào)3的輸出端通過導(dǎo)線與無刷電機2連接，所述無刷電機2的轉(zhuǎn)子軸上安裝螺旋槳1，網(wǎng)兜架7固定安裝在機架8上，所述機載主機5獲取深度相機6的傳感器信息并計算，將感知與捕捉球體的智能方法計算所得的無人機的控制量信息通過串口發(fā)送至飛控4，由飛控4控制電調(diào)3，電調(diào)3控制無刷電機2的位置和轉(zhuǎn)速從而控制無人機運動；其特征在于，所述方法包括如下步驟： 步驟1：球體識別； 步驟2：球體軌跡預(yù)測； 所述步驟2包括如下具體步驟： 步驟30：構(gòu)建球體動力學(xué)模型：設(shè)三維空間下球體狀態(tài)為x＝px,py,pz,vx,vy,vzT，不考慮球體自旋的情況下，受風(fēng)阻影響時球體的動力學(xué)模型為： 公式a中，g為重力加速度，kD為阻力系數(shù)，滿足其中m為球體質(zhì)量，CD為空氣阻力系數(shù)，ρa為空氣密度，A為球體橫截面積，將一段連續(xù)飛行中‖v‖看作一個與該段軌跡初始運動速度相關(guān)的固定值，即令： K＝fv0＝kD∥v∥b 由于對式a做了線性簡化處理，這里通過增加K變化的自由度降低對‖v‖變化簡化的誤差，對于x,y,z三個方向區(qū)別處理，以Kx,Ky,Kz代表，由此，球體的動力學(xué)模型進(jìn)一步簡化為： 式c是球體動力學(xué)模型最終優(yōu)化結(jié)果，為在三個方向獨立解耦的一階線性微分形式，若給出球的初始狀態(tài)x0＝px0,py0,pz0,vx0,vy0,vz0T，則可求解球體的位置和速度隨時間t變化的連續(xù)運動模型，如下式： 通過式d和式e可獲得球體離散運動模型為： 式f和g中，pi為球體運動到第i個點的位置，vi為球體運動到第i個點的速度，ΔT為視覺觀測采樣周期； 步驟31：球體初速度獲取：由公式d至g可知，利用球體離散運動模型和連續(xù)運動模型進(jìn)行位姿估計和軌跡預(yù)測時需要已知球體初速度，設(shè)視覺采樣的第一幀圖像中球體位置為p1＝x1,y1,z1T，第二幀圖像中球體位置為p2＝x2,y2,z2T，則初速度為： 式h中，取v0為位置p2的速度，即以p2,v0作為球體的初始狀態(tài)p0,v0； 步驟32：基于卡爾曼濾波的球體位姿估計：由公式f和g可知，球體的離散運動模型可改寫為： 根據(jù)式i狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程，采用卡爾曼濾波對球體識別步驟28中給出的球體中心坐標(biāo)觀測值x,y,z進(jìn)行位姿估計，即得到最優(yōu)估計位置pm＝xm,ym,zmT，并將最優(yōu)估計位置用于下一步的球體軌跡預(yù)測； 步驟33：基于物理模型的球體軌跡預(yù)測：根據(jù)公式f和g，可直接通過球體的連續(xù)運動模型獲取t時刻的球體坐標(biāo)pf＝xf,yf,zfT，該坐標(biāo)位于實際場地坐標(biāo)系中； 步驟34：阻力系數(shù)優(yōu)化：在基于卡爾曼濾波的球體位姿估計和基于物理模型的球體軌跡預(yù)測的同時，用非線性最小二乘法優(yōu)化阻力系數(shù)Kx,Ky,Kz，構(gòu)建xyz方向的位置誤差的平方項，記為： 其中，i為球體處于的第i個坐標(biāo)點，n代表選取用于非線性最小二乘法的坐標(biāo)點個數(shù)，每一次循環(huán)時阻力系數(shù)優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)如下： 采用Ceres非線性優(yōu)化庫，調(diào)用非線性最小二乘求解器對上式求解； 步驟3：無人機軌跡規(guī)劃； 所述步驟3包括如下具體步驟： 步驟40：構(gòu)建無人機動力學(xué)模型：根據(jù)目前無人機的通用建模方法，將無人機建模為具有六個自由度的剛體，分別為三維笛卡爾坐標(biāo)系上的位置x1,x2,x3和角速度w1,w2,w3，則其動力學(xué)方程為： 其中，g為重力加速度，R為旋轉(zhuǎn)矩陣，e3＝0,0,1，為角速度的斜對稱矩陣形式： 步驟41：將無人機軌跡規(guī)劃構(gòu)建為最優(yōu)控制問題：使用加加速度 來描述無人機關(guān)于時間t的軌跡xt，那么控制系統(tǒng)輸入的力f為： 對式l求導(dǎo)并代入m，得到式o，對式n求導(dǎo)并代入式l，得到式p； 由式0和式p可推導(dǎo)得： 式n和式q說明了可以通過無人機的加加速度j計算得到無人機的控制量力f以及角速度w，可將最優(yōu)控制問題的目標(biāo)函數(shù)表示為: 其中i表示坐標(biāo)系的軸數(shù)，為了方便計算，將無人機三個軸的變量分別計算，后述軸數(shù)i也均省略，該控制系統(tǒng)的狀態(tài)量為s＝p,v,a，即包含位置p、速度v、加速度a，無人機初始時刻靜止，初始狀態(tài)為s0＝p0,v0,a0＝0,0,0，無人機要實現(xiàn)捕捉球體，需要滿足球體在某時刻的位置與無人機的位置相同，根據(jù)球體軌跡預(yù)測模塊得到t時刻的小球位置pf，則無人機運動的終端狀態(tài)sf＝pf,vf,af，至此，將無人機軌跡規(guī)劃構(gòu)建為了最優(yōu)邊界值問題：OBVP問題； 步驟42：求解最優(yōu)控制問題；求解OBVP問題有成熟的數(shù)學(xué)方法，首先引入?yún)f(xié)態(tài)λ＝λ1,λ2,λ3，定義哈密爾頓方程： Hs,j,λ＝j(luò)2+λTfs,j＝j(luò)2+λ1v+λ2a+λ3js 根據(jù)極小值原理得： 其中星號*表示最優(yōu)量，引入常數(shù)系數(shù)α,β,γ，可得： 最優(yōu)輸入為： 對式v求積分得： 則從初始狀態(tài)經(jīng)過時間T后，終端狀態(tài)的最優(yōu)狀態(tài)為s*T＝sf，結(jié)合極小值原理的約束條件解得： 步驟43：將最優(yōu)控制問題轉(zhuǎn)化為多項式求極值問題并求解，將式v代入式o，得： 將式x代入式y(tǒng)，由式x得知α,β,γ的取值僅與T相關(guān)，則式y(tǒng)中J為僅與T相關(guān)的函數(shù)，利用費拉里法求得式y(tǒng)的極值以及對應(yīng)的T； 步驟44：執(zhí)行最優(yōu)控制量：利用上述T，代入式x可求得α,β,γ，代入式v可求得最優(yōu)加加速度關(guān)于時間t的函數(shù)，根據(jù)式n和式q可計算得控制量力f以及角速度w，將其利用串口通訊下發(fā)至飛控，飛控執(zhí)行，從而實現(xiàn)無人機捕捉球體。

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