CN105094138A - 一种用于旋翼无人机的低空自主导航*** - Google Patents
一种用于旋翼无人机的低空自主导航*** Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种用于旋翼无人机的低空自主导航***,包含数据采集装置、数据预处理模块、数据融合模块、制导控制回路模块和姿态控制回路模块;数据预处理模块用于对数据采集装置采集的当前位置数据信息进行过样滤波和误差补偿;数据融合模块用于进行融合和更新,并获取旋翼无人机的当前位置及速度;所述制导控制回路模块用于计算期望姿态角和期望高度值;所述姿态控制回路模块用于产生控制量。此方案解决了常规导航***对姿态估计精度不高的问题,同时满足了旋翼无人机的高精度航姿解算及位置、速度融合的要求。解决了***高精度滤波的问题。通过自主导航***的分析和解算,校正飞行路线、和高度,自主调节飞行姿态,实现无人机自主飞行。
Description
技术领域
本发明涉及一种旋翼无人机的算法控制技术,特别涉及一种让旋翼无人机保持在低空进行自动飞行的控制技术。
背景技术
随着现代信息技术、微电子技术和新材料技术的迅速发展,对空间数据的需求再急速的扩大,在农林业检测、环境与灾害监测、水文地质勘查、数据化城镇规划等各个领域都需要大量实时的空间数据。如何快速获取这些空间数据已经成为当今热点的研究问题。
旋翼飞行器应用在农林业中,主要是基于它的成本低、体积小、能垂直起降和自主导航等特性。在农林业采集空间数据时,旋翼无人机能够自主导航,并且飞行的稳定性高,能够定点悬停进行空间数据的采集,能更有利的获取清晰而准确的农林信息,是作为农林信息采集的有效载体。
传统的测量方法有卫星遥感、大飞机航拍、定点摄像、手持或车载式信息采集等。但是这些传统的测量方法在某些情况下是不适用的,并且会大大的提高成本,这就带来了许多的问题:
1.传统的测量方法受地区天气影响巨大,对采集的数据干扰大,如:四川盆地的多云雾天气,这时候利用卫星和大飞机为平台的航空航天测量经常受云层遮挡获取,很难拍摄到重叠度符合要求的高分辨率影像。
2.在农林业方面,由于我国作物种植情况复杂,作物品种多样,农户规模较小,在较小范围内实现精准农业的情况下,传统测量方法达不到要求,并且成本高,低空农田信息获取***有着更好的发展前景。
3.大型固定翼飞机的航拍需要滑翔跑到,对场地的要求严格,不能垂直起降,不能满足场地要求的情况下则不能适用。
发明内容
针对现有技术的不足,本发明的目的在于提供一种旋翼无人机的低空自主导航***,让旋翼无人机利用低空自主导航***进行低空数据采集,弥补了卫星光学遥感和普通航空摄影经常受云层遮挡获取不到影像的缺陷。
本发明的目的通过以下技术方案实现:
一种用于旋翼无人机的低空自主导航***,包含数据采集装置、ARM处理器,所述ARM处理器内置数据预处理模块、数据融合模块、制导控制回路模块和姿态控制回路模块;
所述数据预处理模块用于对数据采集装置采集的旋翼无人机的当前位置速度数据信息进行过样滤波和误差补偿;
所述数据融合模块用于对经过数据预处理模块处理的当前位置数据信息进行融合和更新,并获取旋翼无人机的当前位置及速度;
所述制导控制回路模块用于根据旋翼无人机自主飞行时的目标航路点和实际位置之间的误差得到期望姿态角和期望高度值;
所述姿态控制回路模块用于根据期望姿态角和期望高度值计算出油门、俯仰、横滚和航向的控制量控制旋翼无人机自主飞行。
优选地,所述的数据采集装置包含加速度计、陀螺仪、磁力计、GPS、光流图像传感器以及超声波测距仪,其中加速度计、陀螺仪和磁力计对飞行状态下的旋翼无人机进行姿态矩阵的量测,GPS,光流图像传感器和超声波测距仪对无人机的位置、高度和速度进行量测。
优选地,所述数据预处理模块还用于对陀螺仪、加速度计和磁力计在使用前进行标定和矫正误差,GPS的时间同步和光流传感器的转动补偿;
其中所述矫正误差主要包括零偏误差、标度因子误差、非正交误差和噪声;所述陀螺仪要标定温差;所述GPS的时间同步是通过递推计算来弥补数据接收的时滞周期。
优选地,所述的数据融合模块利用离散卡尔曼滤波进行数据融合和更新,并构建***方程、姿态量测方程和位、速度量测方程获取旋翼无人机的当前位置及速度。
依据上述特征,所述旋翼无人机为四轴飞行器,所述四轴飞行器配有四个旋浆,四个旋浆两两相对交叉呈十字交叉结构,每个旋浆配有一个无刷电机与ARM控制器相连,通过姿态控制回路模块输出的控制量控制无刷电机运作。
与现有技术相比,本发明的有益效果在于:
1)利用旋翼无人机可以在低空飞行,这样就克服由于天气变化的影响导致的视线受到云层遮挡和云雾干扰的问题,并且能够减小对采集数据的干扰性。
2)低空自主导航旋翼无人机可以对小范围的空间数据进行精准的采集,能够满足我国农林业发展方面的种作物种类复杂的情况,如果此时采用大飞机航拍和卫星遥控不能得到精准的数据,而且会大大的增加成本。
3)与固定翼飞机相比,旋翼无人机的突出优点是能够垂直起降和实现悬停,更利于获得清晰与准确的空间数据。四旋翼飞行器可以通过反扭矩作用使飞行器扭矩平衡,而不需要专门的反扭矩桨,所以这种飞行器设计起来比直升机简单得多,而且采用多螺旋桨结构可以提高负载能力
4)旋翼无人机能够进行预设的路线进行自主导航,能够大大的减少人力物力,并且实施起来灵活方便。
5)旋翼无人机能够定点悬停,并且姿态解算精度高,飞行的稳定性好,能够为获取精准的农林业空间数据提供良好的载体。
附图说明
图1a为旋翼无人机的机体坐标系示意图;
图1b为旋翼无人机的地理坐标系示意图;
图2为本发明中的数据采集装置、数据预处理模块、数据融合模块的结构示意图;
图3为本发明中制导控制回路模块和姿态控制回路模块的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。
图1a、图1b所示的是四旋翼无人机的机体坐标系和地理坐标系示意图,其机体坐标系b的原点O取在飞行器质心处,Xb在飞行器平面内指向机架的前电机,Yb在飞行器平面内指向左电机,Zb垂直于XbOYb平面竖直向上。地面坐标系g的原点O为地面上一点,Xg指向北极,Xg指向水平方向东,Zg垂直于水平面向上。
如图2所示是旋翼无人机的低空自主导航***中数据采集装置、数据预处理模块、数据融合模块的结构示意图。数据采集装置包含的导航传感器有陀螺仪、加速度计、磁力计、超声波测距仪、GPS以及光流传感器。
在数据预处理模块中,为了保证在低空飞行时GPS信号较弱甚至丢失的情况下飞行器的位置估计精度及可靠性,采用了光流图像传感器与超声波测距仪分别对水平位置和高度进行测量。由于陀螺仪存在温度漂移误差,加速度计在受到大震荡的时候产生测量噪声,磁力计易收到外部磁场干扰,所以采用陀螺仪、加速度计和磁力计,共同对姿态矩阵进行测量,抑制姿态角和航向角的长期发散,提高测量精度。其中陀螺仪、加速度计、磁力计和超声波测距仪采用的是SPI总线通信,GPS和光流传感器采用的是串口通信。将加速度计、陀螺仪、磁力计和超声波测距仪经采样滤波之后进行误差补偿,GPS进行时间同步处理,光流传感器进行误差补偿。
在数据融合模块中,将经过数据预处理后的数据进行离散卡尔曼滤波处理,融合数据后输出姿态位置和速度量。在数据融合过程中量测更新包括姿态量测与位置、速度量测,在姿态量测更新过程中,采用加速度计、陀螺仪和磁力计在旋翼无人机的特定飞行状态时对姿态矩阵进行量测,抑制姿态角和航向角的长期发散。采用GPS、超声波测距仪和光流图像传感器对位置和速度进行量测。经过误差补偿和离散卡尔曼滤波最终融合后的状态估计值输出到制导及姿态控制回路中即图3。
陀螺仪、加速度计和磁力计采集的数据在使用前需要进行标定和误差校正,其误差主要包括零偏、标度因子误差和非正交误差等。其中由于陀螺仪的零偏对温度非常敏感,需要进行温度标定。磁力计的输出受机体器件分布及外部磁环境的影响,本设计将传感器固定在旋翼无人机的机翼处。该建模的随机噪声为随机游走和白噪声,根据比例方程得到的随机模型: 式中和为含误差的比力和角速度,fn和ωn in为补偿后的比力和角速度真值。
***方程的构建:选取的地理系n为东北天坐标系,载体的坐标系b为前右下,***状态变量分别为位置、速度、姿态四元数、陀螺仪误差和加速度计误差 式中P=[xyz]T为地理坐标系下的相对悬停或航路点位置,v=[vxvyvz]T为地理坐标系下的速度,q=[q0q1q2q3]T为姿态四元数, 为加速度计的随机游走误差, 为陀螺仪的随机游走误差。构建***状态微分方程为:
姿态量测方程的构建:1.加速度计测量方程为式中gn=[00g]T为在地理坐标系下的重力加速度矢量,为加速度计的测量噪声。2.磁力计的测量方程为:式中mn为当地地理坐标系的地磁矢量,ωm为磁力计的测量噪声。
位置、速度量测方程:由于GPS在对位置和速度信息进行测量的时候存在接收数据时滞的问题,所以在应用时要进行时间同步。建立t-N时刻的位置、速度测量方程为: 式中和为GPS测量噪声。为了保证在低空飞行时GPS信号较弱甚至丢失的情况下飞行器的位置估计精度及可靠性,采用了光流图像传感器与超声波测距仪分别对水平位置和高度进行测量。两个建立的测量方程为:ps=p+ωs,hp=h+ωp,式中ps为光流传感器经过转动误差补偿后的水平移量。
离散卡尔曼滤波:ξk=Aξk-1+Buk-1+ωk-1,Zk=Hξk+vk,式中ξ是状态向量,u是输入向量,Z是测量向量。A、B和H分别代表状态转换、输入和观测矩阵,k是离散时间指数。过程噪声和测量噪声ω、v假定为符合正态分布的白噪声即ω~N(0,Q),v~N(0,R),Q和R分别是过程噪声协方差和测量噪声协方差。先验状态估计都下式得出,先验协方差可由下式计算得出,由此可以确定卡尔曼增益矩阵Kk,测量过程中,后验状态估算和误差协方差Pk分别是,
如图3所示是本发明中的制导控制回路模块和姿态控制回路模块的结构示意图。制导控制回路模块的输入量为实际路径点和期望路径点,根据自主飞行时的目标航路点和实际位置之间的误差,经计算得出期望姿态角度。姿态控制回路模块包括角度PID控制及角速度PID控制,输出量为油门、航向、俯仰、横滚针对4个无刷电机的控制量,能够实现快速控制频率跟踪姿态的变化。图3中下标为q的代表期望值,下标为s的代表导航解算值。
通过姿态控制回路得出四个控制量,来控制旋翼无人机的四个电机来实现姿态、高度及航向的控制,在程序中设定最高飞行速度以免飞行器倾斜过度而坠毁。当程序期望路径点与实际路径点重合的时候,无人机进入悬停飞行。
本发明与现有的技术比较,具有如下明显的突出实质性特点和显著优点:
1)微型化。四轴飞行器具有四个旋浆,两两相对交叉呈十字交叉结构,浆的转向油正转和反转,这样可以抵消模型自身的旋转。这样的结构与固定翼飞机和直升机是不同的,这样的机型设计可以大大的缩小飞行器的体积,并且新材料的研发使用、动力能源的改进、微型机电***的发展和传感器等模块的高度集成,这使无人机具备尺寸小、质量轻和运动灵活等特性。
2)高效化。采用陀螺仪、加速度计和磁力计,共同对姿态矩阵进行测量,避免了陀螺仪存在温度漂移误差,加速度计在受到大震荡的时候产生测量噪声,磁力计易收到外部磁场干扰,由于磁力计易受到无人机机体器件磁场分布的影响,将磁力计笃定在无人机机体上,置于空旷处进行多位置标定。数据预处理过程中,对惯性传感器的代养滤波能够减少误差,针对不同传感器的误差类别进行分类式误差补偿,从而有效的降低了偏差。
3)可靠化。经过离散卡尔曼滤波的多信息融合算法,有效的进行误差补偿,量测数据更新,将连续***离散化,采用递推算法,避免传统卡尔曼滤波需要存储大量量测数据,能够得到最优的估计值,为导航和姿态控制提供良好的参考依据。
4)智能化。采用多数据融合离散卡尔曼滤波算法,经过制导及姿态的PID控制回路,校正飞行路线,自主调节飞行姿态,实现无人机的自主智能飞行,大大提高了自主导航的可靠性和飞行的稳定性,为农林业空间数据的采集提供了良好的载体,提高的工作效率,减少了人力物力。
5)节能化。实现功能模块自主调节,降低传输***工作时的能耗,暂时不用的设备将关闭,提高无人机续航时间,扩大有效飞行半径。
可以理解的是,对本领域普通技术人员来说,可以根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变,而所有这些改变或替换都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。
Claims (5)
1.一种用于旋翼无人机的低空自主导航***,其特征在于包含数据采集装置、ARM处理器主所述ARM处理器内置数据预处理模块、数据融合模块、制导控制回路模块和姿态控制回路模块;
所述数据预处理模块用于对数据采集装置采集的旋翼无人机的当前位置速度数据信息进行过样滤波和误差补偿;
所述数据融合模块用于对经过数据预处理模块处理的当前位置数据信息进行融合和更新,并获取旋翼无人机的当前位置及速度;
所述制导控制回路模块用于根据旋翼无人机自主飞行时的目标航路点和实际位置之间的误差得到期望姿态角和期望高度值;
所述姿态控制回路模块用于根据期望姿态角和期望高度值计算出油门、俯仰、横滚和航向的控制量控制旋翼无人机自主飞行。
2.根据权利要求1所述的低空自主导航***,其特征在于所述的数据采集装置包含加速度计、陀螺仪、磁力计、GPS、光流图像传感器以及超声波测距仪,其中加速度计、陀螺仪和磁力计对飞行状态下的旋翼无人机进行姿态矩阵的量测,GPS,光流图像传感器和超声波测距仪对无人机的位置、高度和速度进行量测。
3.根据权利要求2所述的低空自主导航***,其特征在于所述数据预处理模块还用于对陀螺仪、加速度计和磁力计在使用前进行标定和矫正误差,GPS的时间同步和光流传感器的转动补偿;
其中所述矫正误差主要包括零偏误差、标度因子误差、非正交误差和噪声;所述陀螺仪要标定温差;所述GPS的时间同步是通过递推计算来弥补数据接收的时滞周期。
4.根据权利要求1所述的低空自主导航***,其特征在于,所述的数据融合模块利用离散卡尔曼滤波进行数据融合和更新,并构建***方程、姿态量测方程和位、速度量测方程获取旋翼无人机的当前位置几速度。
5.根据权利要求1至4任一所述的低空自主导航***,其特征在于所述旋翼无人机为四轴飞行器,所述四轴飞行器配有四个旋浆,四个旋浆两两相对交叉呈十字交叉结构,每个旋浆配有一个无刷电机与ARM控制器相连主通过姿态控制回路模块输出的控制量控制无刷电机运作。
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RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |