恶劣海况条件下海上救援目标动态估计与目标跟踪技术研究.pdf

:./.崔璨.恶劣海况条件下海上救援目标动态估计与目标跟踪技术研究.绍兴文理学院学报():.恶劣海况条件下海上救援目标动态估计与目标跟踪技术研究崔 璨(安徽工贸职业技术学院 电气与电子工程系安徽 淮南)摘 要:海上目标动态估计和跟踪控制技术对于海上救援任务的顺利完成具有极其重要的意义.提出一种改进的 目标动态估计方法并通过目标状态估计滤波器反步法实现目标跟踪.方法的改进主要为自适应权值更新方案和目标状态转移模型.在量测缺失时 和改进的 两种目标状态估计方法的轨迹存在较大的偏离在北向位置最大偏移量约为.饱和滤波观测反步法在 左右达到期望位置位置和跟踪误差变化较小.提供了一种精度更高的在恶劣海况下量测缺失的海上救援目标动态估计方法还为海上目标的动态跟踪提供了一种更稳定的跟踪技术.关键词:恶劣海况目标状态估计目标跟踪反步法中图分类号:文献标志码:文章编号:()收稿日期:基金项目:安徽省省级教学研究一般项目“电机与电气控制技术虚拟仿真在教学实训中的应用研究”()安徽省高校自然科学研究重点项目“咸鸭蛋快速腌制自动化装置设计与应用研究”()安徽省高校教学团队项目“电气自动化技术专业教学团队”().作者简介:崔 璨()女安徽淮南人安徽工贸职业技术学院电气与电子工程系讲师研究方向:自动控制技术及职业教育.:.引言随着海上贸易的蓬勃发展经济占有量的不断提升海上船舶的安全问题更加受到重视.如何在恶劣环境下保障船舶的安全问题也是科技进步下船舶航运中亟待解决的关键问题.在极端恶劣海况下救援船和失事游艇在浪涌等作用下会在水面上出现较为明显的升沉运动这会导致海上救援目标测量信息出现短暂消失、位置和艏向短暂消失的现象进而给海面跟踪控制和救援带来困难和危险.基于海上环境的复杂多变海上救援目标的动态估计以及跟踪检测一直都是诸多国家相关研究人员的重点.英国和美国是针对海上目标跟踪技术最早着手的国家自从 世纪 年代就启动海上目第 卷 第 期 年 月 绍 兴 文 理 学 院 学 报 标跟踪的技术探索美国的俄勒冈大学一直致力于海上动态目标跟踪检测技术的研究先于其他国家完成海上目标跟踪识别系统的建立.随后欧洲与亚洲也开始加入海上动态目标的跟踪以及检测领域.有学者借助帧间差分法对海上目标实现跟踪但是在实践中发现跟踪速度不够理想并且容易遗漏目标不能应用到复杂多变的海上环境.随后又有学者通过图像之间的差异性比如通过颜色识别海面、陆地运动目标进一步实现海上运动目标的跟踪.但是该种方法依旧没有解决实时性差的问题而且计算冗余性高不具备实际应用价值.现阶段海上目标跟踪的研究主要集中为救援船水平面三自由度运动模型目标跟踪器的设计目标状态估计方法主要表现为海流、海浪、浪涌等作用下的量测模型、滤波器等目标状态估计方法等.但有关恶劣海况下海上救援目标动态估计与跟踪控制技术的研究仍然没有获得令人满意的结果.鉴于此提出了一种针对量测缺失的海上救援目标动态估计方法并设计了一种新型的跟踪控制方案旨在为海上救援的顺利实现提供科学参考思路.量测缺失下海上救援目标动态估计和目标跟踪控制.量测缺失下海上救援目标动态估计研究选取 微波参考系统作为测量传感器它可以提供目标在传感器坐标系下的多种测量信息.该系统由三个部分组成:应答器安装位置为待救援游艇 雷达安装于定位救援游艇 控制台能显示操作控制界面并将救援游艇的信息传递给外界.参考 微波参考系统的系数传感器的垂直测量开角为 假如目标游艇和救援船距离较近且存在升沉和横摇时传感器很大概率会扫描不到失事游艇的应答器这会导致传感器出现量测缺失.通过六自由度运动平台测试雷达数据缺失恶劣海况条件下救援船的六自由度台和摇摆幅度参数设置情况如表 所示.为了使实际情况接近于雷达测量数据将雷达安装到模拟目标的叉车上同时设置应答器和雷达的安装高度差为.表 恶劣海况条件下救援船的六自由度台和摇摆幅度参数设置情况海况类型六自由度台周期/六自由度台幅值/实际周期/实船幅值/升沉.艏摇纵摇.横摇.目前常用的算法主要包括内插外推法、最小二乘法、曲线拟合法等各算法都有其优缺点.内插外推法是一种较常用的方法根据插值法的原理 插值数据应在插值区间中部才能保证较高的精度因此用于观测数据事后处理效果较好但实时性不够最小二乘算法的推导基于目标进行匀速直线运动对目标运动状态比较敏感且只对匀速直线运动精度较高曲线拟合算法可解决采样起始时间数据传输时延都不同的情况但需解决拟合阶次与窗口长度选择的问题针对此问题本文提出了自适应变长滑窗曲线拟合时间算法可在数据率远大于配准频率的情况下较好地解决窗口长度选择问题.在滑窗曲线拟合算法中为了保证实时性与精确性要根据不同的运动模式利用变长滑窗完成曲线拟合.而对于滑窗长度的确定可以按照如下步骤:目标在配准时刻之前的 个雷达数据时刻内不存在运动模式的突变始终保持直线运动或者始终处于曲线运动状态.倘若总是处于直线运动状态则拟合多项式取一阶若一直处于曲线运动状态则拟合多项式取三阶.当出现量测值缺失的情况时需采用目标状态估计模型对运动模型进行精准估计选用雷达量测数据的状态转移模型进行运动模型分析并通过量测数据滑窗宽度自适应调整策略提升转移模型的拟合精度.拟合误差和滑窗宽度的关系图如图 所示.当拟合误差为.时则最大滑窗宽度为 字节.绍兴文理学院学报 第 卷图 拟合误差和滑窗宽度的关系图多项式拟合可用 ()表示特定多项式系数为 ()该值的取值由实际数据确定.目标动态转移模型的离散形式为式().()()()()()()()()式()中 ()是指量测数据序列其中 ()是 指 ()的 拟 合 估 计 值()是指 ()的拟合估计值()是指系统的过程噪声.拟合估计误差的公式 ()为式()所示.()()()()()()式()中()是 指 拟 合 后 的 模 型()是指相对应的拟合估计值拟合数据中第 个量测用()表示量测拟合数据量用 指代.采用改进的高斯混合容积卡尔曼滤波()进行海上救援目标动态估计这是因为 没有考虑目标转移过程中高斯分量的权值和目标会发生变化.高斯分量权值的更新有助于获得更加准确的概率密度函数还能准确估计救援目标状态.研究所构建的改进 包括自适应权值更新方案和目标状态转移模型.对于自适应权值更新方案概率密度函数实际值和系统状态概率密度函数近似值的计算公式通过最小二乘法对它们进行均方求解得到式().()()()()式()中 是指 时刻的系统状态()是指非线性系统的初始条件概率密度函数 时刻各高斯分量的权值向量用 ()()()指代()()是指测量数据的采样时间.通过代价函数的推导可得到式()的分量权值更新后的结果.改进 的目标动态估计方法包括状态初始化、时间更新、量测更新、计算滤波器估计输出、高斯分量缩减合并.状态初始化是指对协方差和系统状态进行初始化.时间更新是指通过 分解方法处理 时刻的状态误差协方差矩阵计算公式为式().()()()()式()中对称正定矩阵用 ()指代()是指 状 态 误 差 协 方 差 矩 阵 ()是指系统过程噪声分解成的高斯分量个数 是指系统状态分解为高斯分量的个数.对于高斯分量缩减合并均值和协方差的计算公式为式()所示.().()()()()()()()()()式()中被缩减的高斯分量的归一化权值用()()/()表示 是指量测噪声分解成的高斯分量个数.海上救援目标跟踪控制作为计算机视觉研究领域的一个重要分支目标跟踪技术是指在设定的连续时间内紧跟目标对象在近些年的研究成果中已经被运用到诸多动态跟踪领域.研究利用粒子群算法解决海上运动目标的运动控制.将解决过程分为以下几个步骤:在初始化之前先将需要求解问题映射为相应算法空第 期 崔 璨:恶劣海况条件下海上救援目标动态估计与目标跟踪技术研究 间并以随机方式获取一组平均分布在设置空间的初始解之后开始完成个体搜索此时必须按照搜索策略中参数设置进行将会得到一些备选解接着以预先设定的某种方案为要求对目前状态做更新处理以上操作多次反复进行直到某种收敛标准得到满足.将算法空间映射到问题空间该过程也称为空间反变换最终输出所求解问题的最优解.鉴于高频干扰补偿会对跟踪系统造成严重的结构损坏研究设计一种不考虑高频干扰的海面救援状态估计滤波器而仅考虑低频干扰.结合海面救援船状态估计滤波器的环境干扰力模型构建需考虑一阶波浪、慢变环境干扰力模型.不同自由度下救援船传递函数 ()的计算公式为式().()/()式()中波浪强度因子为 阻尼比为 波浪频率为.鉴于救援船的高频运动为一阶波浪力状态空间模型可通过海浪的线性模型得到.研究采用一阶马可夫过程完成二阶波浪力、流、风等慢性干扰建模这能简化估计滤波器的设计过程.环境慢变干扰力向量 可用式()所示.()式()中 是指环境慢变干扰时间常数正定对角阵 是指环境噪声 是指环境慢变干扰力向量.研究所使用的状态估计滤波器需满足两个条件:其一艏向测量噪声和救援船的位置为零其二救援船的艏向测量值极小.在设计估计滤波器跟踪控制器需作出以下两点假设:其一救援船和目标在相对位置保持过程中设置艏向变化范围较小且采样周期短其二期望航向及导数连续有界.由于传统反步法需对虚拟控制量进行求导计算复杂度非常高研究设计一种结合滤波反步法的控制器.连续函数 的一阶导数可用滤波计算公式()表示.()()式()中.和 分别指阻尼比和自然频率.滤波器输出信号的跟踪精度和自然频率呈现正向相关.针对救援船运动控制系统普遍存在饱和现象主要表现为力矩和推力有下界和上界.执行机构的饱和问题为输入有界控制问题常见的设计方法分为抗饱和法和直接设计法.研究采用反计算抗饱和设计方法进行控制示意图如图 所示.核心思想如下:在不考虑控制输入饱和非线性约束的基础上设计满足预定控制性能指标的控制器接着计算饱和非线性约束设置辅助控制系统的输入为执行机构的输入输出差值通过辅助系统对饱和非线性约束进行补偿.图 跟踪控制系统中反计算抗饱和设计方法为了增强滤波反步控制器的跟踪精度通过粒子群优化算法进行参数寻优.首先该算法是通过群体粒子间的合作和竞争产生群体智能帮助优化搜索.然后同时使用连续变量和离散变量即对位移和速度同时采用连续和离散的坐标轴也不影响搜索结果.其次该算法具有良好的机制保证平衡搜索过程中的多样性和方向性.再者该算法可以根据历史记录动态跟踪搜索情况以调整搜索策略.最后该算法将群体的全局极值信息传递给其他粒子所有的粒子可以更快地收敛在最优解.量测缺失下海上救援目标动态估计和跟踪控制效果分析.量测缺失下海上救援目标动态估计分析研究设置仿真参数如下拟合误差为.最大滑窗宽度为 字节.为了保证量测可靠性研究需保证量测初始阶段可连续三次观测到目标设置两侧缺失时间段为 、.图 为量测缺失时目标动态估计曲线.从图中可以看出在量测正常情况下 绍兴文理学院学报 第 卷两种目标状态估计方法的轨迹一致性较高.但当量测缺失时 和改进的 目标状态估计算法的轨迹存在较大的偏离.这主要是因为改进的 目标状态估计算法通过自适应高斯分量权值和自适应状态转移模型提高了估计精度.图 量测缺失时两种目标状态估计方法的曲线图()和图()分别为两种目标状态估计方法在北向位置和北向速度的均方根误差曲线.从图()中可以看出当量测值缺失时 和改进的 目标状态估计方法的估计误差区别较大差值范围为.这是因为常规的状态转移模型的累加误差会不断增加.但当量测值正常时较大误差的曲线将会直接跳转到正常目标状态估计曲线.从图()中可以看出当量测值缺失时 目标状态估计方法的估计误差稍微较小差值约为./.这是因为失事游艇漂浮状态在北向上的速度较低.但当量测值正常时较大误差的曲线将会直接跳转到正常目标状态估计曲线.海上目标跟踪控制效果分析研究设置阻尼比为.滤波器带宽 迭代次数为 粒子维数为 惯性因子为.限制因子为.每一维粒子寻优范围为(粒子最大速度为 /.通过粒子群优化算法下艏向跟踪相应曲线得到全局最优的反馈增益矩阵和正定控制增益矩阵参数分别为 图 北向位置和北向速度的均方根误差曲线(.)和(.).研究对目标自由漂移轨迹进行跟踪图 表示不同跟踪控制方法下跟踪轨迹的对比图.为了更好地进行细节分析研究展示了局部放大图.从图中可以看出没有导引的滤波器能够较为快速地追踪到目标但目标追踪轨迹平滑性欠佳且存在较大的误差曲线.这种情况在实际情况中发生的概率非常低.引入状态估计方法后救援船能较为平滑地对目标船轨迹进行跟踪.研究设计的抗饱和滤波反步方法能够更好地实现对救援船的跟踪.图 不同跟踪控制方法下跟踪轨迹的对比图第 期 崔 璨:恶劣海况条件下海上救援目标动态估计与目标跟踪技术研究 图()、图()分别表示不同跟踪控制方法下北向位置跟踪结果和跟踪误差.没有导引的滤波器能获取跟踪的期望位置且在 左右能够实现目标跟踪但跟踪轨迹平滑性不佳.加入的导引和状态估计滤波器到达期望位置的时间增加到 左右位置和跟踪误差变化较小.这是因为引入状态估计滤波器计算程序更为复杂达到预期位置所花费的时间更多.抗饱和滤波反步法在 左右达到期望位置位置和跟踪误差变化较小.图 不同跟踪控制方法下北向位置跟踪结果和跟踪误差 结论针对恶劣海况下海上目标动态估计方法存在估计精度低、量测缺失等问题以及目标跟踪技术中控制器有效性低等问题研究提出一种量测缺失状态下的海上目标动态估计方法 并通过目标状态估计滤波器反步法实现目标跟踪.当量测值缺失时 和改进的 目标状态估计方法在北向位置的最大估计误差为.和改进的 目标状态估计方法在北向速度的最大估计误差为./.无导引的滤波器能够较为快速地追踪到目标但目标追踪轨迹平滑性欠佳且存在较大的误差曲线.抗饱和滤波反步方法能够更好地实现对救援船的跟踪.滤波反步方法通过设计二阶滤波器避免了对虚拟信号的解析求导引入滤波补偿系统保证滤波信号的跟踪精度没有导引的滤波器能在 左右获取跟踪的期望位置且能够实现目标跟踪.饱和滤波观测反步法在 左右达到期望位置位置和跟踪误差变化较小.研究提供了一种精度更高的恶劣海况下量测缺失的海上救援目标动态估计方法还为海上目标的动态跟踪提供了一种更稳定的跟踪技术.对于水面目标救援跟踪控制具有很大的实际应用价值.受限于本人的时间和精力研究对恶劣海况的仿真和实际情况仍然存在较大的区别这在后续研究需进一步完善和改进.参考文献:吴元伟刘广君.非合作目标动态 特性的实时估计方法.舰船电子对抗():.庞晨涛顾寄南.基于视觉传感器的动态目标位姿估计.电子测量技术():.卢莉萍郑潇.基于旋转反射镜光学成像的动态目标跟踪方法.兵工学报():.魏亚丽朱大奇褚振忠.基于模型预测控制的水下机器人动态目标跟踪控制.高技术通讯():.():.覃运初罗富贵.动态域等值线的多目标环绕跟踪方法研究.控制工程():.():.张博言钟勇李振东.基于动态模式和卷积特征的单目标跟踪算法.西北工业大学学报():.詹令明李翠芸姬红兵.基于显著图的红外弱小目标动态规划检测前跟踪算法.计算机辅助设计与图形学学报():.(下转第页)绍兴文理学院学报 第 卷 ():.(.).()././././.:(责任编辑 郭招君)(上接第 页)杨晨路红费树岷等.基于动态结构数组的多目标跟踪初始化方法.扬州大学学报(自然科学版)():.宋涛庄雷景晨凯.基于动态域等值线的多目标环绕跟踪方法研究.小型微型计算机系统():.张晶晶杨鹏刘元盛等.基于智能驾驶的动态目标跟踪研究.计算机工程():.():.:(责任编辑 郭招君)绍兴文理学院学报 第 卷