CN105892289A - 一种基于风场精确测量的无人机伞降回收方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于风场精确测量的无人机伞降回收方法，应用于中小型无人机的伞降定点回收。实现方法是：在无人机降落前，先利用机载传感器实时测量无人机的航迹地速、气流空速、航迹倾斜角、偏航角、侧滑角、航迹方位角，计算得到风速的大小和方向，根据该风场信息计算出无人机的回收动作点，调整无人机飞行航向，当无人机迎风进入回收航线到达期望的回收点后，依次发停车指令，无人机作无动力飞行，发回收指令，打开降落伞，无人机作减速滑行并漂移至指定降落点附近。本发明可在风场测量的基础上，有效提高无人机伞降定点回收的精度和可靠性。

Description

一种基于风场精确测量的无人机伞降回收方法

技术领域

本发明涉及无人机伞降回收领域，特别涉及一种基于风场精确测量的无人机伞降回收方法。

技术背景

伞降回收是中小型无人机的主要回收方式，无人机执行完侦察任务后，是否能成功在给定区域范围内降落显得尤为重要。目前的回收方式均由地面操纵人员凭借目视进行控制，飞控手需拥有丰富的操控经验，并根据风的大小与方向，估算降落点，并以此作为依据完成停车及开伞操作。但由于操纵人员的判断存在不确定性，特别是在风扰动的作用下，受回收场地制约，将很难避免无人机因降落地点的限制而导致回收失败。因此有必要在降落前，根据对风速大小和方向的测量，计算出期望的回收点，从而提高风场条件下定点回收的可靠性。

无人机的伞降回收通常选取开阔的低空区域作为回收场所，而在复杂的地形条件下，这样的开阔区域是可遇而不可求。在低空环境中，气流平稳，定常风场对无人机回收***的影响远大于紊流影响，定常风主要影响无人机的飞行航迹，紊流则主要影响无人机的飞行品质。如果能实时测量定常风的大小与方向，计算出无人机的回收动作点，则无人机进行回收航线后，调整好飞行高度和飞行速度，实时判断与回收动作点的距离，一旦到达回收动作点，执行停车开伞操作，将可大大提高回收的可靠性，提高无人机的环境适应能力。

本发明利用机载传感器实时测量无人机的航迹地速、气流空速、航迹倾斜角、偏航角、侧滑角、航迹方位角，计算得到风速的大小和方向，根据该风场信息，计算出无人机的回收动作点，调整无人机飞行航迹以及航向，当迎风进入回收航线，到达期望的回收点后，依次发停车指令，无人机作无动力飞行，发回收指令，打开降落伞至飞行空速为零，无人机作减速滑行并漂移至指定降落点附近。本发明可在风场测量的基础上，有效提高无人机伞降定点回收的精度和可靠性。

发明内容

本发明的目的是为了提高中小型无人机伞降定点回收的精度和可靠性。为了达到上述目的，本发明采用下述技术方案：

1、利用机载传感器测得的传感器信息，实时计算风速的大小和方向，估算均匀风场的风速

利用机载传感器实时测量无人机的航迹地速、气流空速、航迹倾斜角、偏航角、侧滑角、航迹方位角，计算得到风速的大小和方向，将风速沿地理坐标系进行分解，得到x轴方向风速v_x、y轴方向风速v_y、z轴方向风速v_z，其大小分别表示为：

v_x＝(cosδcosχ)v_g-cos(ψ+β)v_a

v_y＝(cosδsinχ)v_g-sin(ψ+β)v_a

v_z＝(-sinδ)v_g

总的风速大小的计算公式为：

$\left|v_w\right|=\sqrt{v_g^2+v_a^2-2\cos \mathrm{\δ}\cos (\mathrm{\ψ}+\mathrm{\β}-\mathrm{\χ})v_g{v}_a}$

式中，v_w为风速，v_g为航迹地速，由定位精度高于1米的北斗定位***获得，v_a为气流空速，δ为航迹倾斜角，ψ为偏航角，β为侧滑角、χ为航迹方位角；

均匀风场的风速估算为：

$\stackrel{\‾}{v_w}=\frac{1}{k}\underset{i=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{v}_w\left(i\right)$

i为某一时刻的风速大小计算值，k为统计的次数，风的方向与地理坐标系x轴的夹角为χ_w，且表示为：

χ_w＝arctg(v_y/v_x)。

2、回收动作点的算方法，按如下过程进行：

无人机停车后，分别经过无动力飞行段、滑行段和漂移段，设无人机的给定降落点为无动力飞行段的位移为滑行段的位移为漂移段的位移为计算出的回收动作点为

$\stackrel{\→}{P}=\stackrel{\→}{P_D}+\mathrm{\Δ}\stackrel{\→}{P_W}+\stackrel{\→}{P_H}+\mathrm{\Δ}\stackrel{\→}{P_P},$

无动力飞行段的位移为：

$\mathrm{\Δ}\stackrel{\→}{P_W}={\∫}_0^{t_w}\left(\begin{array}{c}\left[\begin{array}{c}\cos (\mathrm{\θ}-\mathrm{\α})\cos \mathrm{\ψ}\\ \cos (\mathrm{\θ}-\mathrm{\α})\sin \mathrm{\ψ}\\ -\sin (\mathrm{\θ}-\mathrm{\α})\end{array}\right]\end{array}\stackrel{\→}{V_{\mathrm{AS}}}+\stackrel{\→}{v_w}\right)\mathrm{dt}$

式中，t_w为无动力飞行时间，θ为俯仰角，ψ为偏航角，α为攻角，v_w为风速，V_AS为停车时无人机的空速。

滑行段的位移为

且 $L_H=\frac{m{V}_a^2}{2D},t_H=\frac{m{V}_a}{D},D=\frac{1}{2}\mathrm{\ρ}{V}_A{S}_W(C_{D,0}+{\mathrm{AC}}_L^2)$

式中，t_H为滑行飞行时间，L_U为伞带长度，v_w为风速，ψ为偏航角，m为无人机质量，v_a为空速，ρ为空气密度，S_W为机翼面积，C_L为升力系数，A为诱导阻力增长因子，C_D，0为零升阻力系数。

漂移段的位移为

$\mathrm{\Δ}\stackrel{\→}{P_P}={\∫}_0^{t_P}(\stackrel{\→}{V_A}\left(t_P\right)+\stackrel{\→}{v_w})\mathrm{dt}$

t_P为漂移时间，v_w为风速，为漂移段无人机的下降空速，表示为

$\stackrel{\→}{V_A}\left(t_P\right)=\left(\begin{array}{ccc}0& 0& \sqrt{\frac{2G}{\mathrm{\ρ}{C}_s{A}_s}}\end{array}\right).$

ρ为空气密度，C_S为伞的阻力系数，A_S为伞的阻力面积，G为无人机***的总重量。

根据给定降落点位置结合无动力飞行段的位移滑行段的位移漂移段的位移就可以计算出的回收动作点位置。

3、无人机进入回收航线，根据回收程序设置的预定飞行高度，自主判断无人机的飞行状态，给出爬升或俯冲指令。当满足回收高度时，改为平飞。达到回收动作点后，机载飞控导航计算机发出“停车”和“回收”指令，完成回收，无人机在风速及停车时初始速度的作用下，降落至给定回收点附近。

本发明由于采用以上技术方案，通过机载传感器，测量降落时刻降落区域所处的风向及风力大小，计算出回收动作点的位置，迎风飞行到达期望的回收点后，飞控导航计算机依次发停车指令，无人机作无动力飞行，发回收指令，打开降落伞，无人机作减速滑行并漂移至指定降落点附近。本发明可在风场精确测量的基础上，有效提高了无人机伞降定点回收的精度和可靠性。

附图说明

图1是回收程度伞降回收仿真计算落点；

图2是无人机在使用回收程度前后的伞降回收实际落点。

具体实施方式

某型无人机完成侦察任务后，即进入回收航线，等待回收。为验证***的可靠性，首先进行了仿真分析，选取的参数为：

1、无人机停车前的状态：

m＝320kg，V_AS＝170Km/h，H＝220m，ψ＝0°，θ＝2°，φ＝0°，α＝β＝0°；

2、均匀风场定义为：

v_w＝6m/s，χ_w＝30°

3、样本数：n＝20°

仿真的结果见图1，表明***的圆概率误差较小，其CEP小于10m，具有较好的定点降落精度。

将该回收程序用在某型无人机上，具体实验时，无人机在适当距离范围内调整发动机状态，使得转速控制在5200rpm左右，控制飞机下滑，同时监控发动机状态以及飞行速度，在回收高度调整回收航线，回收时飞机相对高度控制在200m左右，根据降落时间再乘以下降时的风速加上航偏值确定降落点，该方法手动输入风向及风速，从而估算降落点。本文方法的回收程序根据降落前的机载传感器信息，自动获取当前风场的风向及风速大小，迎风进入回收动作点，结合飞行的航向及停车时的飞行速度，由回收程序自动发送停车及开伞指令，完成回收。统计的定点伞降落点图见图2，实际的回收精度为CEP＝38.56m，好于传统手工降落操作方式，取得了理想的效果。

Claims (3)

1.一种基于风场精确测量的无人机伞降回收方法，其特征在于具体步骤如下：

(1)利用机载传感器测得的传感器信息，计算风速的大小和方向，估算均匀风场的风速；

(2)根据计算的风速、风向和给定降落点，计算出回收动作点；

(3)无人机迎风进入回收航线，达到回收动作点后，分别执行停车开伞操作，降落至给定点附近。

2.根据权利要求书1所述的风场精确测量方法，其中步骤(1)所述的计算风速大小和方向的方法，按如下过程进行：

利用机载传感器实时测量无人机的航迹地速、气流空速、航迹倾斜角、偏航角、侧滑角、航迹方位角，计算得到风速的大小和方向，将风速沿地理坐标系进行分解，得到x轴方向风速v_x、y轴方向风速v_y、z轴方向风速v_z，其大小分别表示为：

v_x＝(cosδcosχ)v_g-cos(ψ+β)v_a，v_y＝(cosδsinχ)v_g-sin(ψ+β)v_a，v_z＝(-sinδ)v_g

总风速大小的计算公式为：

$\left|v_w\right|=\sqrt{v_g^2+v_a^2-2\cos \mathrm{\δ}\cos (\mathrm{\ψ}+\mathrm{\β}-\mathrm{\χ})v_g{v}_a}$

式中，v_w为风速，v_g为航迹地速，由定位精度高于1米的北斗定位***获得，v_a为气流空速，δ为航迹倾斜角，Ψ为偏航角，β为侧滑角、χ为航迹方位角；

均匀风场的风速估算为：

$\stackrel{\→}{v_w}=\frac{1}{k}\underset{i=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{v}_w\left(i\right)$

i为i时刻的风速大小计算值，k为一段时间内统计的次数，风的方向与地理坐标系x轴的夹角为χ_w，且表示为：

χ_w＝arctg(v_y/v_x)。

3.根据权利要求书1所述的基于风场精确测量的无人机伞降回收方法，其中步骤(2)所述的回收动作点计算方法，按如下过程进行：

无人机停车后，分别经过无动力飞行段、滑行段和漂移段，设无人机的给定降落点为无动力飞行段的位移为滑行段的位移为漂移段的位移为计算出的回收动作点为

$\stackrel{\→}{P}=\stackrel{\→}{P_D}+\mathrm{\Δ}\stackrel{\→}{P_W}+\stackrel{\→}{P_H}+\mathrm{\Δ}\stackrel{\→}{P_P};$

式中，无动力飞行段的位移为：

$\mathrm{\Δ}\stackrel{\→}{P_W}={\∫}_0^{t_w}(\left[\begin{array}{c}\cos (\mathrm{\θ}-\mathrm{\α})\cos \mathrm{\ψ}\\ \cos (\mathrm{\θ}-\mathrm{\α})\sin \mathrm{\ψ}\\ -\sin (\mathrm{\θ}-\mathrm{\α})\end{array}\right]\stackrel{\→}{V_{\mathrm{AS}}}+\stackrel{\→}{v_w})\mathrm{dt}$

t_w为无动力飞行时间，θ为俯仰角，ψ为偏航角，α为攻角，v_w为风速，V_AS为停车时无人机的空速；

滑行段的位移为：

且 $L_H=\frac{m{V}_a^2}{2D},t_H=\frac{m{V}_a}{D},D=\frac{1}{2}\mathrm{\ρ}{V}_A{S}_W(C_{D,0}+{\mathrm{AC}}_L^2)$

式中，t_H为滑行飞行时间，L_U为伞带长度，v_w为风速，ψ为偏航角，m为无人机质量，v_a为空速，ρ为空气密度，S_W为机翼面积，C_L为升力系数，A为诱导阻力增长因子，C_D，0为零升阻力系数；

漂移段的位移为：

$\mathrm{\Δ}\stackrel{\→}{P_P}={\∫}_0^{t_P}(\stackrel{\→}{V_A}\left(t_P\right)+\stackrel{\→}{v_w})\mathrm{dt}$

t_P为漂移时间，v_w为风速，为漂移段无人机的下降空速，表示为：

$\stackrel{\→}{V_A}\left(t_P\right)=\left(\begin{array}{ccc}0& 0& \sqrt{\frac{2G}{\mathrm{\ρ}{C}_s{A}_s}}\end{array}\right);$

式中，ρ为空气密度，C_S为伞的阻力系数，A_S为伞的阻力面积，G为无人机***的总重量。