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摘要:本文提出了一种基于视觉的自适应跟踪和降落方法,用于多轨无人机(UAV),该方法旨在在推进系统故障的情况下进行安全恢复,从而降低了可操作性和响应能力。该方法解决了外部干扰(例如风力和敏捷目标运动)所带来的挑战,特别是考虑了由推进系统故障引起的可操作性和控制限制。在我们先前在执行器故障检测和耐受性方面的研究中,我们的方法采用了修改的自适应纯追求指导技术,并具有额外的适应性参数来说明可操作性的降低,从而确保对移动物体的安全跟踪。此外,我们提出了一种自适应着陆策略,该策略适应跟踪偏差并最大程度地减少偏离靶向降落,这是由于横向跟踪误差和延迟响应引起的,并使用侧向偏置依赖依赖于偏置的垂直速度控制。我们的系统采用基于视觉的标签检测来确定与无人机相关的无人接地车辆(UGV)的位置。我们在中期紧急着陆情况下实施了该系统,其中包括对紧急降落的执行者健康监测。广泛的测试和模拟证明了我们方法的有效性,大大推动了由于执行器故障而导致具有受损控制权的无人机的安全跟踪和紧急登陆方法的发展。

视觉引导的跟踪和无人机的紧急登陆

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