微小型旋翼無人機(jī)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用在我們生活生產(chǎn)的方方面面，包括航空攝影、電力巡線、環(huán)境監(jiān)測、農(nóng)業(yè)植保、科研教學(xué)等等。然而近些年無人機(jī)引起的安全事件也逐漸增多，比如無人機(jī)干擾機(jī)場等重要基礎(chǔ)設(shè)施，引起了社會廣泛關(guān)注，成為了亟待解決的重要問題。未來，隨著民用無人機(jī)行業(yè)的快速發(fā)展，將有更多的小型無人機(jī)應(yīng)用于社會各方面，例如無人機(jī)物流、載人自動駕駛飛機(jī)等。屆時小型民用無人機(jī)的安全問題將會越發(fā)突出。

目前，針對“低小慢”無人機(jī)的防御技術(shù)主要依賴部署于地面的探測和反制設(shè)備。常見的技術(shù)手段包括遙控信號監(jiān)測和干擾等。然而這些技術(shù)手段在有效性、應(yīng)用場景等方面都有各自的局限性。

受到自然界中“鳥類追捕鳥類”行為的啟發(fā)，西湖大學(xué)智能無人系統(tǒng)實驗室研究了“無人機(jī)追捕無人機(jī)”的方法。該方法用一個安保無人機(jī)來探測、定位、跟隨另外一個目標(biāo)無人機(jī)，是能夠在大范圍內(nèi)應(yīng)對惡意無人機(jī)的少數(shù)幾種接觸式方法之一，具有良好的應(yīng)用前景，其中也蘊含著豐富的科學(xué)研究問題。

該研究工作由西湖大學(xué)智能無人系統(tǒng)實驗室與北京理工大學(xué)和韓國KAIST大學(xué)合作完成。相關(guān)研究成果近期發(fā)表在國際機(jī)器人領(lǐng)域期刊IEEE Transactions on Robotics [1]。第一作者是西湖大學(xué)2019級博士生李佳楠，通訊作者是西湖大學(xué)工學(xué)院特聘研究員趙世鈺。本工作受到了國家自然基金和杭州市重點研發(fā)計劃的支持。

“無人機(jī)追無人機(jī)”的技術(shù)可以通俗的概括為：看得見、定得準(zhǔn)、跟得上。其中“看得見”主要是指安保無人機(jī)利用機(jī)載傳感器，例如視覺系統(tǒng)識別目標(biāo)?！岸ǖ脺?zhǔn)”是指實時準(zhǔn)確地估計并預(yù)測目標(biāo)無人機(jī)的運動信息。“跟得上”是指能控制安保無人機(jī)與目標(biāo)無人機(jī)保持合理相對位置和速度。

本文重點關(guān)注了其中“定得準(zhǔn)”和“跟得上”兩個問題，而“看得見”在我們其它的工作中有詳細(xì)介紹 [2-3]。

視覺的本質(zhì)是一種能直接測量方向而不能直接測量距離的傳感方式，這是空中無人機(jī)追捕任務(wù)中最核心的挑戰(zhàn)。具體來說，當(dāng)目標(biāo)在圖像當(dāng)中的中心點被確定之后，該目標(biāo)相對于攝像頭的空間方向信息能夠通過相機(jī)內(nèi)參計算得到，但是距離信息無法直接得到。關(guān)鍵距離信息的缺失將給目標(biāo)運動估計構(gòu)成基礎(chǔ)性的約束。

本文的核心創(chuàng)新點在于將視覺感知的特點與目標(biāo)運動估計和目標(biāo)跟隨控制相結(jié)合，通過主動控制相機(jī)的空間運動來增強(qiáng)對目標(biāo)信息的可觀性，從而實現(xiàn)“主動感知”。具體來說，我們分析了三維空間當(dāng)中傳感器多步可觀性增強(qiáng)的最優(yōu)運動軌跡，從而能更準(zhǔn)確地估計機(jī)動目標(biāo)的運動信息。并在此理論基礎(chǔ)之上提出了一系列創(chuàng)新方法，包括偽線性卡爾曼濾波算法、新型螺旋制導(dǎo)算法等。

這些算法的流程可以通過下圖展示。首先，機(jī)載攝像機(jī)識別目標(biāo)無人機(jī)，獲得目標(biāo)三維方向信息。第二，基于該方向信息，使用所提出的偽線性卡爾曼濾波器估計出目標(biāo)的位置和速度。最后，使用新提出的螺旋制導(dǎo)律和底層無人機(jī)非線性控制器實現(xiàn)跟隨目標(biāo)的任務(wù)。

為了驗證上述的各個算法模塊及整個系統(tǒng)，我們基于DJI M300搭建了飛行實驗平臺。整套系統(tǒng)基于機(jī)器人操作系統(tǒng)(ROS)進(jìn)行各個模塊之間的通訊。另外我們還搭載了一塊板載計算機(jī)用于處理高層的狀態(tài)估計和導(dǎo)航控制的指令計算。

大量實驗結(jié)果驗證了算法的有效性。在圖1中，我們通過延時曝光的方法清晰看到目標(biāo)無人機(jī)和安保無人機(jī)的軌跡。

該研究工作是空中無人機(jī)追捕方向邁出的重要一步，為接下來我們研發(fā)更高性能的算法和系統(tǒng)奠定了基礎(chǔ)，敬請期待我們該方向更多有趣的研究工作。

更多細(xì)節(jié)請參見論文。

[1] J. Li, Z. Ning, S. He, C.-H. Lee, S. Zhao*, "Three-Dimensional Bearing-Only Target Following via Observability-Enhanced Helical Guidance", IEEE Transactions on Robotics, accepted, Sept 2022.

[2] Y. Zheng, Z. Chen, D. Lv, Z. Li, Z. Lan, and S. Zhao*, "Air-to-air visual detection of micro-UAVs: an experimental evaluation of deep learning", IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 6, no. 2, pp. 1020-1027, 2021.

[3] Y. Zheng, C. Zheng, X. Zhang, F. Chen, Z. Chen, and S. Zhao*, "Detection, Localization, and Tracking of Multiple MAVs with Panoramic Stereo Camera Networks", IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, accepted, May 2022.

西湖大學(xué)智能無人系統(tǒng)實驗室專注于研究空中機(jī)器人領(lǐng)域中的新理論和新應(yīng)用。我們的目標(biāo)是創(chuàng)造有趣、有用、有挑戰(zhàn)性的下一代機(jī)器人系統(tǒng)。我們的研究涉及1）單個機(jī)器人的導(dǎo)航制導(dǎo)與控制，2）多機(jī)器人的協(xié)同估計和控制，3）基于視覺和多傳感器融合的目標(biāo)和環(huán)境感知。

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