新聞中心

EEPW首頁(yè) > 汽車(chē)電子 > 設(shè)計(jì)應(yīng)用 > 基于混合優(yōu)化的車(chē)載三軸光電跟蹤策略

基于混合優(yōu)化的車(chē)載三軸光電跟蹤策略

作者: 時(shí)間:2018-08-31 來(lái)源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

摘要 由于存在一個(gè)冗余橫傾軸,光電能夠解決兩軸光電的跟蹤盲區(qū)問(wèn)題,實(shí)現(xiàn)針對(duì)目標(biāo)的全空間跟蹤。針對(duì)車(chē)載光電,在分析系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)學(xué)特性的基礎(chǔ)上,建立了系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型,并提出一種基于混合算法的車(chē)載聯(lián)動(dòng)全空間光電跟蹤策略。通過(guò)對(duì)系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)學(xué)模型的研究,分析三軸轉(zhuǎn)動(dòng)角度之間的關(guān)系,從而將三軸轉(zhuǎn)角增量組合的三變量問(wèn)題簡(jiǎn)化為求解單變量最優(yōu)問(wèn)題,然后應(yīng)用混合算法得到最優(yōu)的三軸角增量組合。仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,所設(shè)計(jì)的三軸跟蹤策略可以得到更小的三軸轉(zhuǎn)動(dòng)角增量組合,能夠?qū)崿F(xiàn)車(chē)載三軸光電跟蹤系統(tǒng)的三軸聯(lián)動(dòng)全空間連續(xù)跟蹤運(yùn)動(dòng),提高了系統(tǒng)的,具有良好的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

本文引用地址:http://m.butianyuan.cn/article/201808/388160.htm

光電跟蹤系統(tǒng)由于具有較高的時(shí)頻域分辨率,良好的抗電磁干擾能力,優(yōu)越的夜間觀察功能和環(huán)境適應(yīng)性,因而在低可觀測(cè)性目標(biāo)探測(cè)、高分辨率目標(biāo)識(shí)別等領(lǐng)域具有較大的潛力。目前,光電跟蹤系統(tǒng)在精確制導(dǎo)、火控和瞄準(zhǔn)等軍事應(yīng)用領(lǐng)域均具有廣泛應(yīng)用,受到普遍關(guān)注。同時(shí),隨著對(duì)光電跟蹤系統(tǒng)要求的不斷提高,特別是光電跟蹤系統(tǒng)自身機(jī)動(dòng)性的要求,基座固定于大地的光電跟蹤系統(tǒng)已不能滿(mǎn)足使用要求。因此,發(fā)展運(yùn)動(dòng)平臺(tái)光電跟蹤系統(tǒng)成為當(dāng)前研究的內(nèi)容。

兩軸光電跟蹤系統(tǒng)不可避免地存在跟蹤盲區(qū)。三軸光電跟蹤系統(tǒng)由于存在一個(gè)冗余的自由度,可以避免兩軸光電跟蹤系統(tǒng)的跟蹤盲區(qū)問(wèn)題,實(shí)現(xiàn)全空間無(wú)盲區(qū)跟蹤。然而,系統(tǒng)中冗余自由度的存在使得三軸光電跟蹤系統(tǒng)的測(cè)量值與空間位置呈現(xiàn)多對(duì)一的特性,從而決定了跟蹤策略的多樣性和復(fù)雜性?,F(xiàn)有的三軸跟蹤策略大多是依靠切換方法,其實(shí)質(zhì)是兩種不同的兩軸跟蹤策略組合,系統(tǒng)雖然是三軸結(jié)構(gòu),但是未能實(shí)現(xiàn)三軸聯(lián)動(dòng)跟蹤,而且切換過(guò)程會(huì)不可避免地增大系統(tǒng)跟蹤誤差,從而降低系統(tǒng)的跟蹤精度和可靠性。

目前也有應(yīng)用優(yōu)化方法設(shè)計(jì)的三軸跟蹤策略。文獻(xiàn)給出了一種基于粒子群算法的三軸跟蹤策略,然而,其中的部分跟蹤結(jié)果與俯仰-橫傾式兩軸跟蹤系統(tǒng)相同,未真正地實(shí)現(xiàn)三軸聯(lián)動(dòng)跟蹤;同時(shí),單純應(yīng)用粒子群算法存在早熟收斂,后期迭代效率低等缺點(diǎn)。因此,其優(yōu)化跟蹤策略尋優(yōu)時(shí)間長(zhǎng),實(shí)用性較低。

基于以上原因,本文設(shè)計(jì)了一種車(chē)載三軸光電跟蹤系統(tǒng)。同時(shí),在分析系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)學(xué)特性的基礎(chǔ)上,提出一種快速混合優(yōu)化算法,將此優(yōu)化算法應(yīng)用于三軸聯(lián)動(dòng)跟蹤策略的研究中,求得目標(biāo)在不同位置時(shí)滿(mǎn)足跟蹤要求的三軸角增量組合,并通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證此跟蹤策略的有效性和實(shí)用性。

1 車(chē)載三軸光電跟蹤系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)學(xué)特性分析

圖1為自主設(shè)計(jì)的車(chē)載三軸光電跟蹤系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)裝置圖。系統(tǒng)的工作原理為:三軸光電跟蹤系統(tǒng)安裝于沿水平面運(yùn)動(dòng)的車(chē)載運(yùn)動(dòng)平臺(tái),空間目標(biāo)的位置由目標(biāo)探測(cè)器(CCD)測(cè)得;然后通過(guò)方位軸、俯仰軸和橫傾軸的轉(zhuǎn)動(dòng),使得瞄準(zhǔn)軸對(duì)準(zhǔn)目標(biāo),以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的跟蹤功能。

三軸光電跟蹤系統(tǒng)各轉(zhuǎn)動(dòng)軸的轉(zhuǎn)動(dòng)方位如圖2所示。以大地坐標(biāo)系為參考坐標(biāo)系,原點(diǎn)為Oa,所在位置為O。在某當(dāng)前時(shí)刻,的當(dāng)前平移坐標(biāo)在原坐標(biāo)位置為(m,n,0),轉(zhuǎn)動(dòng)角度為α。設(shè)目標(biāo)原始坐標(biāo)為(xa,ya,za),則原始坐標(biāo)(xa,ya,za)和當(dāng)前坐標(biāo)(x,y,z)的轉(zhuǎn)換關(guān)系為

初始狀態(tài)時(shí),系統(tǒng)方位軸和橫傾軸與z軸重合,俯仰軸與x軸重合,瞄準(zhǔn)軸與y軸重合。設(shè)目標(biāo)與O的距離為yd,根據(jù)四元數(shù)定義,三軸光電跟蹤系統(tǒng)在參考坐標(biāo)系下的零位瞄準(zhǔn)軸矢量為R0=ydj。首先繞方位軸轉(zhuǎn)動(dòng)角度為φ,得到瞄準(zhǔn)軸矢量R1,描述轉(zhuǎn)動(dòng)的四元數(shù)為q1;再繞俯仰軸轉(zhuǎn)動(dòng)角度為θ,得到瞄準(zhǔn)軸矢量R2,描述轉(zhuǎn)動(dòng)的四元數(shù)為q2;最后繞橫傾軸轉(zhuǎn)動(dòng)角度為ψ,得到瞄準(zhǔn)軸矢量R3,描述轉(zhuǎn)動(dòng)的四元數(shù)為q3,其中

對(duì)于三軸光電跟蹤系統(tǒng),通過(guò)目標(biāo)探測(cè)器可獲得目標(biāo)原始位置ra(xa,ya,za),并通過(guò)式(1)轉(zhuǎn)換為當(dāng)前位置r(x,y,z),而系統(tǒng)的三軸初始轉(zhuǎn)角(φ,θ,ψ)為可測(cè)值。因此,為使三軸光電跟蹤系統(tǒng)瞄準(zhǔn)目標(biāo)當(dāng)前位置r,三軸光電跟蹤系統(tǒng)的三軸執(zhí)行角可由3個(gè)角位置增量(△φ,△θ,△ψ)完成,其關(guān)系如式(4)所示。

通過(guò)分析可看出,式(4)為冗余方程。因此,在三軸光電跟蹤系統(tǒng)中,由于冗余橫傾軸的存在,當(dāng)轉(zhuǎn)動(dòng)前后的指向位置和目標(biāo)位置已知時(shí),三軸角增量的轉(zhuǎn)動(dòng)角度組合可有無(wú)數(shù)個(gè),因而必須采用優(yōu)化方法以求解最佳的三軸轉(zhuǎn)角增量組合。

由于三軸光電跟蹤系統(tǒng)的最終目標(biāo)是使系統(tǒng)瞄準(zhǔn)軸對(duì)準(zhǔn)跟蹤目標(biāo),為使三軸光電跟蹤系統(tǒng)可以在最短時(shí)間內(nèi)跟蹤目標(biāo),將其優(yōu)化目標(biāo)設(shè)定為

minJ0=|△φ|+|△θ|+|△ψ| (5)

求取三軸角位置增量(△φ,△θ,△ψ)的過(guò)程本質(zhì)是三變量?jī)?yōu)化問(wèn)題。由于式(4)為冗余方程,因此根據(jù)式(4),可用角增量△θ將其他兩個(gè)角增量△φ和△ψ表示出來(lái),分別如式(6)和式(7)所示。

式(7)中

將不滿(mǎn)足式(9)的角度增量值舍去,并代入式(5),得到滿(mǎn)足要求的三軸角增量組合。

在滿(mǎn)足對(duì)準(zhǔn)目標(biāo)的前提下,結(jié)合式(6)、式(7)和式(9),將式(5)所示的優(yōu)化目標(biāo)轉(zhuǎn)化為由△θ表示的函數(shù)

minJ(△θ)=|△φ(△θ)|+|△θ|+|△ψ(△θ)| (10)

通過(guò)以上方法,將三變量?jī)?yōu)化問(wèn)題簡(jiǎn)化為單變量?jī)?yōu)化問(wèn)題,可以簡(jiǎn)化算法的優(yōu)化步驟,縮短算法的優(yōu)化過(guò)程,提高優(yōu)化算法的快速性。

2 基于混合優(yōu)化的車(chē)載三軸聯(lián)動(dòng)跟蹤策略

2.1 混合優(yōu)化算法

PSO算法是一種基于迭代的智能優(yōu)化工具,其算法收斂快、魯棒性好、通用性強(qiáng),特別適合工程應(yīng)用。然而,PSO算法存在早熟收斂,而且后期迭代效率不高。因此,針對(duì)PSO算法的以上缺點(diǎn),對(duì)PSO算法進(jìn)行自適應(yīng)改進(jìn),并引入遺傳算法中的交叉和變異思想,提出一種混合優(yōu)化算法,以提高算法的全局搜索能力,防止早熟收斂,改善算法的優(yōu)化性能。

其中,w為慣性權(quán)因子;c1和c2為正的學(xué)習(xí)因子;r1和r2為[0,1]之間均勻分布的隨機(jī)數(shù)。

算法的改進(jìn)描述如下:

(1)通過(guò)對(duì)慣性權(quán)因子w的非線(xiàn)性遞減,以改進(jìn)算法的收斂性能,其表達(dá)式如下

其中,wmax和wmin分別為w的最大值和最小值;f為粒子當(dāng)前的目標(biāo)值;和fmin分別為當(dāng)前所有粒子的平均目標(biāo)值和最優(yōu)目標(biāo)值,T為當(dāng)前迭代次數(shù),T0為總迭代次數(shù)。

通過(guò)式(12)可看出,慣性權(quán)因子w隨著迭代次數(shù)的增加而減少,因此,算法前期搜索范圍大,全局搜索能力強(qiáng),算法后期迭代效率高,收斂速度快。而且,當(dāng)各粒子的目標(biāo)值趨于一致或者趨于局部最優(yōu)時(shí),使得慣性權(quán)重增加,加大了搜索范圍,提高了全局搜索能力;當(dāng)各粒子目標(biāo)值比較分散時(shí),使得慣性權(quán)重減小。同時(shí)對(duì)于目標(biāo)的目標(biāo)值優(yōu)于平均目標(biāo)值的粒子,對(duì)應(yīng)的慣性權(quán)因子較小,從而保護(hù)了該粒子;反之,對(duì)于目標(biāo)目標(biāo)值比平均目標(biāo)值差的粒子,對(duì)應(yīng)的慣性權(quán)因子較大,使得該粒子向較好的搜索區(qū)間靠攏。

(2)對(duì)于學(xué)習(xí)因子c1和c2,當(dāng)c1較大時(shí),粒子具有較大的自我學(xué)習(xí)能力;當(dāng)c2較大時(shí),粒子具有較大的社會(huì)學(xué)習(xí)能力。因此,其表達(dá)式如下所示

其中,c1,ini和c2,ini分別為c1和c2的初始值;c1,fin和c2,fin分別為c1和c2的迭代終值;T為當(dāng)前迭代次數(shù);T0為總迭代次數(shù);λ為給定參數(shù)。

通過(guò)式(13)可以看出,在優(yōu)化初期,粒子具有較大的自我學(xué)習(xí)能力和較小的社會(huì)學(xué)習(xí)能力,加強(qiáng)了全局搜索能力;在優(yōu)化后期,粒子具有較小的自我學(xué)習(xí)能力和較大的社會(huì)學(xué)習(xí)能力,有利于收斂到全局最優(yōu)解。

(3)對(duì)目標(biāo)值優(yōu)于平均目標(biāo)值的粒子保持不變,以保護(hù)優(yōu)秀粒子;同時(shí),對(duì)于目標(biāo)值劣于平均目標(biāo)值的粒子,執(zhí)行交叉和變異操作,其具體步驟如下。

交叉:對(duì)于目標(biāo)值劣于平均目標(biāo)值的粒子,將其與全局最優(yōu)粒子Gbest交叉,取子代目標(biāo)值最優(yōu)的粒子代替當(dāng)前粒子。其交叉概率為

其中,f為粒子當(dāng)前的目標(biāo)值;和fmax分別為當(dāng)前所有粒子的平均目標(biāo)值和最差目標(biāo)值;Pcmax和Pcmin分別為交叉概率的上下限;μ為設(shè)定常數(shù)。

變異:對(duì)于目標(biāo)值劣于平均目標(biāo)值的粒子,進(jìn)行變異操作。其變異概率為

其中,f為粒子當(dāng)前的目標(biāo)值;f和fmax分別為當(dāng)前所有粒子的平均目標(biāo)值和最差目標(biāo)值;Pmmax和Pmmin分別為變異概率的上下限;η為設(shè)定常數(shù)。

從式(14)、式(15)兩式可以看出,粒子的目標(biāo)值越差,其交叉概率和變異概率越大。因而,通過(guò)以上交叉和變異操作,不但可以提高種群的多樣性,加快算法的收斂速度,而且可以避免早熟收斂,提高算法的全局搜索能力。

2.2 三軸混合優(yōu)化策略

將混合優(yōu)化算法應(yīng)用于求解式(10)三軸角增量組合的優(yōu)化問(wèn)題中,算法流程如下。

Step1隨機(jī)初始化粒子△θ的位置與速度,計(jì)算不同△θ所對(duì)應(yīng)的不同J值,將粒子△θ的Pbest設(shè)置為當(dāng)前位置,Gbest設(shè)置為初始群體中最小J值所對(duì)應(yīng)的△θ值。

Step2對(duì)于所有粒子△θ,執(zhí)行操作:(1)根據(jù)式(11)~式(13)更新粒子的位置與速度。(2)計(jì)算各粒子△θ對(duì)應(yīng)的目標(biāo)值J,更新個(gè)體最優(yōu)位置Pbest和群體最優(yōu)位置Gbest。

Step3對(duì)目標(biāo)值優(yōu)于平均目標(biāo)值的粒子保持不變;對(duì)于目標(biāo)值劣于平均目標(biāo)值的粒子,執(zhí)行交叉和變異操作:(1)根據(jù)式(14)將其與全局最優(yōu)粒子Gbest交叉,取子代目標(biāo)值最優(yōu)的粒子代替當(dāng)前粒子。(2)根據(jù)式(15)進(jìn)行變異操作。(3)計(jì)算各粒子△θ對(duì)應(yīng)的目標(biāo)值J,更新個(gè)體最優(yōu)位置Pbest和群體最優(yōu)位置Gbest。

Step4判斷算法收斂準(zhǔn)則是否滿(mǎn)足式(10),若滿(mǎn)足,執(zhí)行Step5;否則,轉(zhuǎn)向Step2。

Step5輸出全局最優(yōu)位置Gbest和所對(duì)應(yīng)minJ,算法運(yùn)行結(jié)束。

3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和分析

在跟蹤精度一定的條件下,光電跟蹤系統(tǒng)的主要由兩方面決定:(1)跟蹤范圍的大小。跟蹤范圍越大,系統(tǒng)的越好。(2)各軸轉(zhuǎn)動(dòng)角增量的大小。在各軸轉(zhuǎn)動(dòng)速度相同的條件下,轉(zhuǎn)動(dòng)角增量越小,實(shí)現(xiàn)目標(biāo)跟蹤所需要的時(shí)間越短,系統(tǒng)的跟蹤快速性越好,系統(tǒng)的跟蹤性能也更為優(yōu)越。

首先,為檢驗(yàn)基于混合優(yōu)化算法的車(chē)載三軸跟蹤策略?xún)?yōu)化性能,針對(duì)表1中目標(biāo)位置和車(chē)載平臺(tái)位置,應(yīng)用混合優(yōu)化算法對(duì)三軸角增量組合進(jìn)行100次尋優(yōu),通過(guò)對(duì)其尋優(yōu)迭代次數(shù)的多少對(duì)算法的快速性進(jìn)行驗(yàn)證。這里只給出針對(duì)表1中第1組所得的尋優(yōu)迭代次數(shù)和平均優(yōu)化結(jié)果。其中,混合優(yōu)化算法的參數(shù)設(shè)置如下

圖3(a)為100次尋優(yōu)的三軸角增量和的平均迭代曲線(xiàn),圖3(b)為100次尋優(yōu)的不同迭代次數(shù)。如圖3所示,應(yīng)用混合優(yōu)化跟蹤策略,通過(guò)將三軸角增量尋優(yōu)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為一維單變量尋優(yōu)問(wèn)題,平均只需要

因而尋優(yōu)過(guò)程簡(jiǎn)便,尋優(yōu)時(shí)間短,算法的快速性良好。

表2給出了基于混合優(yōu)化的車(chē)載三軸跟蹤策略跟蹤結(jié)果和相應(yīng)的車(chē)載兩軸策略的跟蹤結(jié)果。從表2兩種跟蹤結(jié)果的比較中,可得出以下結(jié)論:

(1)車(chē)載兩軸光電跟蹤系統(tǒng)在天頂附近(第5和6組數(shù)據(jù))的方位角增量明顯過(guò)大,無(wú)法實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的跟蹤,系統(tǒng)進(jìn)入跟蹤盲區(qū)。因而車(chē)載兩軸光電跟蹤系統(tǒng)的跟蹤范圍最小。

(2)應(yīng)用混合優(yōu)化跟蹤策略的車(chē)載三軸光電跟蹤系統(tǒng),不但在天頂附近能夠以較小的轉(zhuǎn)動(dòng)角增量來(lái)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的跟蹤,從而避免天頂盲區(qū)的產(chǎn)生;而且,與兩軸跟蹤策略相比較,基于混合優(yōu)化跟蹤策略的車(chē)載三軸光電跟蹤系統(tǒng),其轉(zhuǎn)動(dòng)角增量的最大值|△|max最小,因而可得到更小的角增量組合,系統(tǒng)跟蹤過(guò)程所需的時(shí)間更短,能夠更快地實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的跟蹤定位,跟蹤性能最好。

為驗(yàn)證基于混合優(yōu)化的車(chē)載三軸光電跟蹤策略的有效性,考慮車(chē)載三軸光電跟蹤系統(tǒng)的連續(xù)跟蹤運(yùn)動(dòng)。車(chē)載三軸光電跟蹤系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)裝置如圖1所示,由實(shí)驗(yàn)裝置的相關(guān)參數(shù)可知,系統(tǒng)各軸的最大轉(zhuǎn)速為v=57.3°/s;目標(biāo)探測(cè)器的采樣頻率為10 Hz,三軸轉(zhuǎn)角采樣頻率為50 Hz。為便于比較,考慮當(dāng)目標(biāo)過(guò)頂時(shí)的跟蹤軌跡。設(shè)在初始時(shí)刻光電跟蹤系統(tǒng)的瞄準(zhǔn)軸正對(duì)目標(biāo),目標(biāo)由[3 000,-1 800,600]T經(jīng)T0=12 s勻速直線(xiàn)運(yùn)動(dòng)至[-360,600,1 800]T,車(chē)載平臺(tái)由[100,100,0]T經(jīng)T0=12 s勻速直線(xiàn)運(yùn)動(dòng)至[220,220,0]T,轉(zhuǎn)角由20°勻速轉(zhuǎn)至30°。可看出,當(dāng)t=10 s時(shí),目標(biāo)位置為[200,200,1600]T,車(chē)載平臺(tái)位置為[200,200,0]T,此時(shí)目標(biāo)經(jīng)過(guò)車(chē)載平臺(tái)的天頂位置。

為防止尋優(yōu)過(guò)程中偶然出現(xiàn)的迭代次數(shù)過(guò)大,避免尋優(yōu)時(shí)間過(guò)長(zhǎng),根據(jù)實(shí)際測(cè)試的經(jīng)驗(yàn)將每次尋優(yōu)的最大迭代次數(shù)設(shè)定為15;當(dāng)尋優(yōu)過(guò)程中迭代次數(shù)>15時(shí),停止迭代,并選出當(dāng)前的最優(yōu)角增量組合作為最終優(yōu)化結(jié)果。

通過(guò)分析可知,對(duì)于車(chē)載兩軸光電跟蹤系統(tǒng),當(dāng)目標(biāo)到達(dá)車(chē)載平臺(tái)天頂位置時(shí)(t=10 s),其方位角轉(zhuǎn)動(dòng)速度為無(wú)窮大,其驅(qū)動(dòng)電機(jī)的功率無(wú)法滿(mǎn)足系統(tǒng)跟蹤的要求,造成目標(biāo)丟失,系統(tǒng)進(jìn)入跟蹤盲區(qū)。而應(yīng)用切換策略的車(chē)載三軸光電跟蹤系統(tǒng),雖然可以通過(guò)方位軸和橫傾軸的運(yùn)動(dòng)切換避免天頂盲區(qū);但是,切換過(guò)程使得系統(tǒng)跟蹤過(guò)程不連續(xù),不但增加了系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)控制策略的復(fù)雜性,且為保證在運(yùn)動(dòng)切換過(guò)程中仍可跟蹤到目標(biāo),在天頂附近需要方位軸轉(zhuǎn)速立刻為0,同時(shí)橫傾軸立刻由靜止達(dá)到期望轉(zhuǎn)速。顯然,這在實(shí)際的系統(tǒng)中是無(wú)法實(shí)現(xiàn)的,因而不可避免地會(huì)增大系統(tǒng)在切換過(guò)程中的跟蹤誤差,降低系統(tǒng)的跟蹤精度和可靠性,甚至導(dǎo)致系統(tǒng)在切換過(guò)程中丟失目標(biāo)。

圖4為基于混合優(yōu)化跟蹤策略的車(chē)載三軸光電跟蹤系統(tǒng)的跟蹤運(yùn)動(dòng)曲線(xiàn)。從圖4中可以看出,基于混合優(yōu)化跟蹤策略的車(chē)載三軸光電跟蹤系統(tǒng),在整個(gè)跟蹤運(yùn)動(dòng)過(guò)程中,系統(tǒng)所需的三軸轉(zhuǎn)動(dòng)速度均遠(yuǎn)小于系統(tǒng)給定的最大轉(zhuǎn)速,因而使得三軸能夠分別轉(zhuǎn)動(dòng)一個(gè)比較小的角度就可以實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的跟蹤定位,保證了系統(tǒng)跟蹤過(guò)程中的實(shí)時(shí)性和快速性;而且,系統(tǒng)可以避免跟蹤盲區(qū)的產(chǎn)生,實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的全空間連續(xù)跟蹤定位,其跟蹤性能優(yōu)于兩軸跟蹤策略;同時(shí),在跟蹤過(guò)程中不需要進(jìn)行軸系間的運(yùn)動(dòng)切換,避免了由于切換所引起的跟蹤過(guò)程不連續(xù),以及切換過(guò)程中產(chǎn)生的跟蹤誤差增大、系統(tǒng)的跟蹤精度和可靠性降低等問(wèn)題,因而其跟蹤性能也優(yōu)于三軸切換跟蹤策略。所以系統(tǒng)在整個(gè)控制運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的跟蹤誤差小,跟蹤精度高,跟蹤穩(wěn)定性良好,能夠滿(mǎn)足車(chē)載三軸光電跟蹤系統(tǒng)對(duì)于目標(biāo)跟蹤的要求。因此,基于混合優(yōu)化跟蹤策略的車(chē)載三軸光電跟蹤系統(tǒng),能夠真正實(shí)現(xiàn)三軸聯(lián)動(dòng)全空間連續(xù)跟蹤運(yùn)動(dòng),具有良好的跟蹤性能。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文應(yīng)用四元數(shù)方法分析車(chē)載三軸光電跟蹤系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)學(xué)特性,給出三軸轉(zhuǎn)角與目標(biāo)方位坐標(biāo)之間的關(guān)系。然后,提出一種混合優(yōu)化算法,并應(yīng)用于三軸聯(lián)動(dòng)全空間連續(xù)跟蹤策略的研究中,得到在不同目標(biāo)位置下滿(mǎn)足跟蹤要求的最優(yōu)三軸角增量組合。仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,應(yīng)用混合優(yōu)化跟蹤策略的車(chē)載三軸光電跟蹤系統(tǒng),能夠消除跟蹤盲區(qū),實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的全空間跟蹤運(yùn)動(dòng);而且,系統(tǒng)在跟蹤過(guò)程中不需要進(jìn)行軸系間的運(yùn)動(dòng)切換,實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)的連續(xù)跟蹤運(yùn)動(dòng),降低了系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)控制策略的復(fù)雜度,避免了由于切換過(guò)程所帶來(lái)的跟蹤誤差增大和跟蹤精度降低問(wèn)題;同時(shí),在跟蹤過(guò)程中系統(tǒng)能夠以更小的轉(zhuǎn)動(dòng)軸角增量實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的跟蹤運(yùn)動(dòng),因而能夠在更短的時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的跟蹤定位。因此,應(yīng)用混合優(yōu)化跟蹤策略,能夠真正實(shí)現(xiàn)車(chē)載三軸光電跟蹤系統(tǒng)的三軸聯(lián)動(dòng)全空間連續(xù)跟蹤運(yùn)動(dòng),而且提高了系統(tǒng)的跟蹤性能,其跟蹤性能優(yōu)于現(xiàn)有的兩軸和三軸切換跟蹤策略,具有良好的工程實(shí)用性。



評(píng)論


相關(guān)推薦

技術(shù)專(zhuān)區(qū)

關(guān)閉