位姿预测 +贝塞尔优化：无人机在移动平台上平稳降落的新“导航仪”
推荐成果：基于位姿预测和轨迹优化的无人机引导降落方法及无人机
专利类型：发明专利（已授权）
发明人：苗中华；胡博；修贤超；朴胜杰；李楠；何创新；李云辉
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核心创新点
THE ADVANTAGES
团队提出了一种基于卡尔曼滤波位姿预测与贝塞尔曲线轨迹优化的无人机自主降落方法，解决了无人机在动态移动平台（如无人车）上降落时因目标运动不确定性和环境干扰导致的降落精度低、稳定性差的问题。通过预着降状态判断、卡尔曼滤波预测目标运动轨迹、以及贝塞尔曲线软约束优化，显著提升了无人机在视觉引导降落过程中的抗遮挡能力和轨迹平滑性，实现了对移动目标的高精度自主着降。
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成果简介
ACHIEVEMENT DETAILS
行业痛点
核心技术方案
本发明将无人机降落过程分为远距离引导、中距离跟踪和近距离着降三个阶段，其中近距离着降为核心创新，具体步骤如下：
预着降状态触发：中距离跟踪时，无人机通过视觉相机计算视线角，当着降角度达到预设阈值时进入预着降状态。
卡尔曼滤波位姿预测：获取目标降落物（如车辆尾部二维码）的连续多帧视觉锚点信息，构建线性离散卡尔曼滤波模型（状态预测方程、观测方程），预测目标未来的运动轨迹（x, y方向位置），并与设定的偏航运动角比较，判断目标运动是否稳定及无人机可否进入着降状态。
初始轨迹构建：进入着降状态后，保持相机与目标之间的着降角度不变，根据当前无人机姿态和动力学结构生成初始降落轨迹。
贝塞尔曲线轨迹优化：将目标预测轨迹点作为贝塞尔曲线的控制点，构建包含连续性约束、端点约束和动力学约束的优化问题，并采用软约束（加权惩罚项）建立目标函数：J = λ₁Jₛ + λ₂J_c + λ₃J_d，其中Jₛ为光滑代价（minimum snap形式），J_c为碰撞代价，J_d为动力学代价（惩罚超限速度/加速度）。通过求解得到符合无人机动力学约束的最优降落曲线。
技术原理
贝塞尔曲线优化：采用贝塞尔曲线参数化轨迹，将曲线表达为控制点的加权和。通过软约束（而非传统硬约束）引入光滑代价（最小化加加速度/加速度）、碰撞代价（沿轨迹的距离惩罚）和动力学代价（速度/加速度限幅），利用权重系数λ₁、λ₂、λ₃平衡多目标，最终生成抖动小、平滑且满足无人机物理限制的降落曲线。
卡尔曼滤波预测：基于线性离散系统模型，利用上一时刻状态估计当前时刻状态，递推预测目标未来位置。状态向量X(k)=[x(k) y(k) ẋ(k) ẏ(k)]ᵀ，观测向量Z(k)=[x(k) y(k)]ᵀ，通过状态更新和协方差更新迭代，有效平滑视觉噪声并预测短时运动趋势。
多阶段视觉引导：远距离依赖GPS定位；中距离采用KCF核相关滤波算法，融合HOG和颜色直方图特征对二维码目标进行实时框选跟踪，并通过PID控制调整无人机姿态；近距离结合卡尔曼预测和贝塞尔优化，实现动态着降。
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应用场景
APPLICATION
该专利技术主要应用于无人机自主降落至移动平台（无人车、船舶、移动机器人等）的场景，包括：物流配送（无人机快递至无人车中转）、灾害救援（无人机降落至移动救援车）、环境监测（无人机回收至移动平台）、军事侦察、边境巡逻、以及车机协同作业等。尤其适用于GPS信号弱、平台持续运动、存在短暂遮挡的复杂环境。
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市场前景与行业化价值
MARKET VALUES
随着无人机物流、城市空中交通（UAM）和车机协同作业的快速发展，无人机精准降落在移动平台上的需求日益迫切。据行业报告，全球无人机物流市场预计2030年将超过500亿美元，其中移动平台降落技术是关键瓶颈环节。本专利通过位姿预测和轨迹优化，将降落精度和抗干扰能力显著提升，可降低因目标遮挡或运动突变导致的降落失败率，具有极高的产业化价值。技术可集成至无人机飞控系统或地面站软件，适配主流机型（如大疆PSDK、开源PX4/ArduPilot），形成标准化的移动平台降落方案。此外，该技术还可拓展至船舶着舰、机器人对接等更广泛的动态对接场景，市场前景广阔。
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团队简介
ABOUT THE TEAM
本专利完成单位为上海大学。团队长期从事无人机导航控制、视觉伺服、运动规划及智能农机装备研究，在无人机自主降落、移动机器人路径规划、非结构化环境感知等领域积累了多项核心专利和学术成果。团队拥有从理论算法设计到嵌入式系统实现的全链条研发能力。
附主要相关成果：
[6] HE C X, LIAN S K, SHI Q, MIAO Z H. An improved joint space Astar
algorithm for a 6-DOF manipulator with pre-planning strategy [J].
Scientific Reports, 2025, 15(1).
[7] HE C X, ZHANG X, MIAO Z, SUN T. Intelligent vehicle pedestrian
[8] MIAO Z H, SUN C C, LI N, et al. Design of label information
recognition system based on vision [C]. TCCT; CAA; SYST ENGN SOC
[9] WANG Z X, HE C X, MIAO Z H, IEEE. Navigation control of mobile
robot based on fuzzy neural network [C]. 3rd Asia-Pacific Conference
on Communications Technology and Computer Science (ACCTCS), 2023:
98-102.
[10] ZHANG Y L, SHA H S, PENG R L, et al. Adaptive Observer-Based
Neural Network Control for Multi-UAV Systems with Predefined-Time
Stability [J]. Drones, 2025, 9(3).
[11] ZHONG Y, MIAO Z H, LIU Y L, et al. A Monitoring Method for In-Flight Droplet Flow Rate Based on Laser Imaging [J]. Agronomy-Basel, 2026, 16(7).
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