CN111824397A - 飞控-起落架控制-地形识别多***融合控制*** - Google Patents
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Abstract
本发明属于控制***领域，涉及飞控‑起落架控制‑地形识别多***融合控制***。该***包括：飞控***、仿生腿式起落架控制***、地形识别***、数据传输***和地面***。本发明基于无人垂直起降飞行器平台，安装仿生腿式起落架***，形成基于传感器反馈信息融合的多***融合控制***，用于提高无人垂直起降飞行器在着陆时的地形自适应能力。
Description
技术领域
本发明属于控制***领域，涉及飞控-起落架控制-地形识别多***融合控制***。
背景技术
无人垂直起降飞行器由于体积小、机动灵活和无人员伤亡等诸多特点，使得其在军事领域中备受关注，除了具有固定翼无人机的一般优点外，还具有垂直起飞着陆、空中定点悬停、低速飞行、低空超低空飞行、原地转向、向任意方向飞行等特点。因此在起飞着陆场地受限、飞行空间狭小、要求执行低空低速任务的场合下，其作为一种理想飞行器，有着广阔的应用前景。近些年来，由于需要执行的现代化任务越来越复杂，对无人垂直起降飞行器的智能化水平要求越来越高，传统式无人垂直起降飞行器起降时对地面的平整度和坡角要求较高，在遇到某些特殊地形如乱石滩、斜坡坡度较大地带可能面临无法正常起降这一困难。
现阶段，由于计算机技术的发展和执行任务的需要，国内外科研单位相继开展无人直升机和多旋翼无人机的自主着陆技术研究。例如，解放军理工大学和南京航空航天大学直升机旋翼动力学国家重点实验室设计了一种视觉图像特征处理算法，实现了无人直升机的着陆控制，取得了不错的效果；电子科技大学采用在直升机底部安装两台光轴平行放置的摄像机的方法用于军舰和陆地上的自主降落；浙江大学“玉泉之翼”无人直升机在2005年空中机器人大赛国内首次实现悬停技术以来，陆续实现了自主航线飞行功能，于2010年实现了基于机载传感器的自主降落功能。但是，由于视觉和图像处理技术的复杂性和传统式固定式起落架仅作为支撑和被动吸能的缺点，使得无人垂直起降飞行器在恶劣环境下着陆的实时性、稳定性和鲁棒性存在问题，甚至是难以实现功能要求。
发明内容
发明目的：因为传统的无人垂直起降飞行器在自主起降设计方面存在不足，本发明公开了一种飞控-起落架控制-地形识别多***融合控制***，用于控制无人垂直起降飞行器实现自主起降的过程。该本发明基于无人垂直起降飞行器平台，安装仿生腿式起落架***，形成基于传感器反馈信息融合的多***融合控制***，用于提高无人垂直起降飞行器在着陆时的地形自适应能力。***可有效提高无人垂直起降飞行器在着陆时的自适应能力，减少对飞控***自身能力和着陆环境的依赖性。该***可实现无人垂直起降飞行器在着陆过程中的姿态和停机位的调节控制，变着陆过程的被动控制为主动控制，形成有效的融合控制***。该***可实现无人垂直起降飞行器在着陆过程中的自主的机身平衡调节能力，可以有效提高着陆的安全性。该***可有效提高无人垂直起降飞行器的着陆适应能力，打破应用环境的诸多限制，顺应了飞行器多用途、智能化和复杂环境适应性的发展趋势。
技术方案：
本发明提供一种飞控-起落架控制-地形识别多***融合控制***，包括：飞控***、仿生腿式起落架控制***和地形识别***；
其中，飞控***决定无人垂直起降飞行器的自主飞行过程的实现和控制性能优劣；仿生腿式起落架控制***为仿生腿式起落架的控制***，决定起落架的姿态和运动过程，配合飞控***完成无人垂直起降飞行器的自适应起降；地形识别***为在无人垂直起降飞行器降落前，实现着陆地形大范围遴选，精确识别底面情况，确定可着陆范围，在可着陆范围实现实时在线跟踪着陆地点，并将地形信息告知飞控***和仿生腿式起落架控制***，实现飞控***的实时导航与仿生腿式起落架的姿态预摆与调整；
飞控***、腿式起落架控制***和地形识别***的数据信息均通过数据传输***与地面***通讯，实现数据及状态信息的地面监控。
进一步的，飞控***包括：飞控计算机、传感器机构和执行机构；飞控计算机为实现无人垂直起降飞行器的飞行控制算法设计，处理传感器机构将传输来的实时状态信息，并将自身生成的传输控制命令传输给执行机构；传感器机构采集无人垂直起降飞行器的高度信息、姿态信息、加速信息等飞行数据，并将其传给飞控计算机进行解算；执行机构的功能为实现飞控计算机的指令执行，完成无人垂直起降飞行器的自主飞行。
进一步的，飞控***需要机载电源为飞控-起落架控制-地形识别多***融合控制***供电。
进一步的，仿生腿式起落架控制***包括：控制器、电机驱动器、模块化关节单元和载荷传感器；
其中，控制器实现仿生腿式起落架的控制算法设计，完成位姿解算和姿态控制，处理电机驱动器和载荷传感器反馈的状态信息；电机驱动器接收控制器的信号，并完成电机控制信号的解算，闭环控制模块化关节单元完成仿生腿的动作；模块化关节单元作为仿生腿的驱动关节；载荷传感器为安装在足端的传感器，用于测量仿生腿式起落架触地后的力信号反馈并将其传输给控制器，以完成着陆后的自适应控制。
进一步的，地形识别***包括：激光雷达、视觉相机、惯性测量单元IMU惯导和高性能板载处理器；
高性能板载处理器用于：对激光雷达和视觉相机进行联合时空标定，实现激光点云和图像像素信息的融合，基于融合后的信息和IMU惯导的信息，进行无人机实时在线的低空地形建模，根据建模的三维地形数据，精确识别地形信息，根据地形信息自动识别出待着陆点并实现实时在线跟踪着陆点，实时计算出无人机相对于着陆点的姿态反馈给飞控***。
进一步的，飞控***和仿生腿式起落架控制***进行通讯和数据交换，地形识别***和仿生腿式起落架控制***进行通讯和数据交换，飞控***和地形识别***无直接通讯。
进一步的，飞控计算机包括DSP和可编程门阵列FPGA；传感器机构包括另一个惯性测量单元IMU、GPS导航***、罗盘、高度计；执行机构包括发动机、舵机。
进一步的，模块化关节单元包括制动器、伺服电机和编码器。
本发明的优点：
提出一种飞控-起落架控制-地形识别多***融合控制***，结合仿生腿式起落架***，实现真正的无人垂直起降飞行器自主着陆。在军民用领域，该发明能够很大程度上提高无人垂直起降飞行器的智能化水平，提高其回收率和利用率，打破无人垂直起降飞行器的着陆场景限制和续航能力限制，有助于提高飞行器和着陆安全性。除了小型的无人垂直起降飞行器，将该技术应用于大型飞行器，可实现物资运输、灾害救援、工业生产多方面的自主化和智能化。
附图说明
以机械腿式机构为4个自由度且处于伸展状态为例，进行连接关系说明。
图1为本发明的组成部分关系示意图；
图2为飞控***组成示意图；
图3为起落架控制***组成示意图；
图4为地形识别***组成示意图；
图5为通讯与工作协同示意图。
图中：1—飞控***，2—仿生腿起落架控制***，3—地形识别***，4—数据传输***，5—地面***；11—飞控计算机，111—DSP，112—可编程门阵列FPGA，12—传感器机构，121—惯性测量单元IMU，122—导航***，123—罗盘，124—高度计，13—执行机构，131—发动机，132—舵机，14—机载电源；21—控制器，22—电机驱动器，23—模块化关节单元，231—制动器，232—伺服电机，233—编码器，24—载荷传感器；31—激光雷达，32—视觉相机，33—惯性测量单元(Inertial measurement unit，IMU)惯导，34—高性能板载处理器。
具体实施方式
本发明提供一种飞控-起落架控制-地形识别多***融合控制***，如图1所示，包括：飞控***1、仿生腿式起落架控制***2、地形识别***3、数据传输***4和地面***5。
如图2所示，飞控***1决定无人垂直起降飞行器的自主飞行过程的实现和控制性能优劣。飞控***1主要由飞控计算机11、传感器机构12和执行机构13等部分组成。飞控计算机11包括DSP111和可编程门阵列FPGA112，主要功能为实现无人垂直起降飞行器的飞行控制算法设计，处理传感器机构12传输的实时状态信息，传输控制命令给执行机构13。传感器机构12包括惯性测量单元IMU121(含3D陀螺仪和3D加速度计)、GPS导航***122、罗盘123、高度计124，主要功能为采集无人垂直起降飞行器的高度信息、姿态信息、加速信息等飞行数据，并将其传给飞控计算机11进行解算。执行机构13包括发动机131、舵机132，主要功能为实现飞控计算机11的指令执行，完成无人垂直起降飞行器的自主飞行。飞控***1需要机载电源14为飞控计算机11、传感器机构12等供电。
如图3所示，仿生腿式起落架控制***2为仿生腿式起落架的控制***，决定起落架的姿态和运动过程，配合飞控***1完成无人垂直起降飞行器的自适应起降。仿生腿式起落架控制***2主要由控制器21、电机驱动器22、模块化关节单元23和载荷传感器24组成。控制器21为单板工控机，主要功能为实现仿生腿式起落架的控制算法设计，完成位姿解算和姿态控制，处理电机驱动器22和载荷传感器24反馈的状态信息。电机驱动器22的功能为接收控制器21的信号，并完成电机控制信号的解算，闭环控制模块化关节单元23，完成仿生腿的动作。模块化关节单元23作为仿生腿的驱动关节，由制动器231、伺服电机232和编码器233组成。载荷传感器24为安装在足端的传感器，用于测量仿生腿式起落架触地后的力信号反馈并将其传输给控制器21，以完成着陆后的自适应控制。
如图4所示，地形识别***3的作用为在无人垂直起降飞行器降落前，实现着陆地形大范围遴选，精确识别丛林、道路、河流、楼房、平地等，确定可以着陆的范围，在可着陆的范围实现实时在线跟踪着陆地点，并将地形信息告知飞控***1和仿生腿式起落架控制***2，实现飞控***1的实时导航与仿生腿式起落架的姿态预摆与调整，进而为实现无人垂直起降飞行器的自主着陆提供基础。地形识别***3包括激光雷达31、视觉相机32、IMU惯导33和高性能板载处理器34。其工作过程为：对激光雷达31和视觉相机32进行联合时空标定，实现激光点云和图像像素信息的融合；然后，基于图像帧信息和点云信息，研究同时利用几何特征和纹理特征的大规模三维场景实时重建技术，实现无人机实时在线的低空地形建模；接下来，根据所建立的实时三维地形数据，研究如何利用深度学习的方法结合物体的图像特征和几何特征，实现鲁棒的语义分割，从而能精确识别地形信息；最后，基于机器学习的方法自动识别出待着陆点并实现实时在线跟踪着陆点，实时计算出无人机相对于着陆点的姿态反馈给飞控***1。
如图5所示，工作过程中，飞控***1和仿生腿式起落架控制***2进行通讯和数据交换，地形识别***3也和仿生腿式起落架控制***2进行通讯和数据交换，飞控***1和地形识别***3无直接通讯。最后，飞控***1、腿式起落架控制***2和地形识别***3的数据信息均通过数据传输***4与地面***通讯，实现数据及状态信息的地面监控。调试阶段，将飞控***1的飞控计算机11、仿生腿式起落架控制***2的控制器21和地形识别***3的高性能板载处理器34数据通过EtherCAT共享，完成调试后为了***具有更高的集成度，通过一个高性能的机载计算机实现其全部数据计算与控制功能。
本发明的实施例主要有2种模式。
具体实施例1：复杂地面的自主着陆
无人垂直起降飞行器在飞控***1的作用下飞行，即将着陆时，到达一定高度范围(如50m～100m高度)，到达高度范围时，飞控***1给仿生腿起落架控制***2指令，进入待命状态，进而给地形识别***3指令，使其启动工作。地形识别***3的激光雷达31、视觉相机32启动，扫描地形信息，通过高性能板载处理器34得到着陆范围的情况，给出能否着陆的信号，连同能够着陆范围坐标信息通过仿生腿起落架控制***2传递给飞控***1，若能够着陆，飞控***1控制无人垂直起降飞行器在X方向和Y方向(如图1坐标)缓慢飞行，寻找判定的适合着陆区域，若不能着陆，飞控***1控制无人垂直起降飞行器在X方向或Y方向飞行，重新寻找着陆点，重复上述过程。
在能够着陆的情况下，飞控***1在无人垂直起降飞行器着陆过程中实时监测飞行高度，到达10m高度时，飞控***1控制无人垂直起降飞行器悬停，仿生腿式起落架打开至直角状态，足底在同一平面，此时再次使地形识别***3的激光雷达31、视觉相机32启动，精确扫描正下方及周围3m范围内的地形和地质信息，确保在可着陆范围内，无人垂直起降飞行器继续缓慢下降，尽可能保证在X方向或Y方向没有位移。
缓慢下降过程中，地形识别***3实时扫描监测无人垂直起降飞行器正下方的地形信息，并实时将地形坐标信息传递给仿生腿式起落架控制***2，仿生腿式起落架控制***2根据解算得到的坐标信息完成仿生腿式起落架的预摆，并根据地形情况实时调整预摆姿态。直至着陆后，也就是某个足端的载荷传感器24有力信号反馈，地形识别***3停止工作，进入反馈力控制阶段。
着陆后，采用力控的方式调整仿生腿式起落架的姿态，此阶段，飞控***1保证无人垂直起降飞行器的机身水平，通过腿式起落架适应地面，直至多条腿足端的载荷传感器24的力信号一致，完成腿部姿态调整和着陆。停稳后，***关机。
具体实施例2：自主起飞
无人垂直起降飞行器在复杂地面停放，***启动，准备起飞。当腿式起落架离地后，即为检测到所有足端载荷传感器24的测力为0时，通过腿式起落架控制***2调整腿部姿态，调整至直角状态使所有足端在同一水平状态，以防止出现意外需要在此着陆。
通过飞控***1控制飞行器逐步升高并实时监测高度信息，到达10m高度时，飞控***1传递信号给仿生腿式起落架控制***2，控制仿生腿式起落架收起，收起后仿生腿式起落架控制***2反馈给飞控***1收起完成信号，无人垂直起降飞行器在飞控***1的控制下飞走执行任务。
本发明的优点如下：
(1)本发明基于飞控***、仿生腿式起落架控制***和地形识别***展开，实现三部分的一体化设计和数据共享，***为整体工作模式，其可靠性更高，相比于将各***分布作业的模式，可缩短数据传输时间，减小工作逻辑设计过程中出现错误的概率；
(2)本发明在形成一种有别于原飞控***的新型飞控***，能够适应多***的协同工作和融合设计，适合飞控***功能更加完善，可匹配仿生腿式起落架工作，智能化水平进一步提高；
(3)本发明可以提高无人垂直起降飞行器的智能化水平和作业能力，提升自主起降的可靠性和安全性，提升该飞行器的智能化技术水平，打破应用场景的限制，使得坡面、台阶地面等复杂地形的自主起降成为可能。
(4)本发明不仅可应用于垂直起降飞行器，也能应用于智能无人车、星球探测着陆器等多个领域，提供了一种较好的控制***，具有可扩展应用的优点。
飞控-起落架控制-地形识别***多***融合控制***在基于飞控***、腿式起落架控制***和地形识别***完成数据的共享、信号的传输和协同作业的流程，有效完成多***的融合设计，减少原多***串行作业过程中出现的数据分享不到位、***故障率高和设计占空间较大的缺点，形成一种可应用于安装腿式起落架的无人垂直起降飞行器的专用多功能飞控***，具有很高的实用价值。
Claims (8)
1.一种飞控-起落架控制-地形识别多***融合控制***，其特征在于，包括：飞控***、仿生腿式起落架控制***、地形识别***、数据传输***和地面***；
其中，飞控***决定无人垂直起降飞行器的自主飞行过程的实现和控制性能优劣；仿生腿式起落架控制***为仿生腿式起落架的控制***，决定起落架的姿态和运动过程，配合飞控***完成无人垂直起降飞行器的自适应起降；地形识别***为在无人垂直起降飞行器降落前，实现着陆地形大范围遴选，精确识别底面情况，确定可着陆范围，在可着陆范围实现实时在线跟踪着陆地点，并将地形信息告知飞控***和仿生腿式起落架控制***，实现飞控***的实时导航与仿生腿式起落架的姿态预摆与调整；
飞控***、腿式起落架控制***和地形识别***的数据信息均通过数据传输***与地面***通讯，实现数据及状态信息的地面监控。
2.根据权利要求1所述的***，其特征在于，飞控***包括：飞控计算机、传感器机构和执行机构；飞控计算机为实现无人垂直起降飞行器的飞行控制算法设计，处理传感器机构将传输来的实时状态信息，并将自身生成的传输控制命令传输给执行机构；传感器机构采集无人垂直起降飞行器的高度信息、姿态信息、加速信息等飞行数据，并将其传给飞控计算机进行解算；执行机构的功能为实现飞控计算机的指令执行，完成无人垂直起降飞行器的自主飞行。
3.根据权利要求2所述的***，其特征在于，飞控***需要机载电源为飞控-起落架控制-地形识别多***融合控制***供电。
4.根据权利要求2所述的***，其特征在于，仿生腿式起落架控制***包括：控制器、电机驱动器、模块化关节单元和载荷传感器；
其中，控制器实现仿生腿式起落架的控制算法设计，完成位姿解算和姿态控制，处理电机驱动器和载荷传感器反馈的状态信息；电机驱动器接收控制器的信号，并完成电机控制信号的解算，闭环控制模块化关节单元完成仿生腿的动作；模块化关节单元作为仿生腿的驱动关节；载荷传感器为安装在足端的传感器，用于测量仿生腿式起落架触地后的力信号反馈并将其传输给控制器，以完成着陆后的自适应控制。
5.根据权利要求4所述的***，其特征在于，地形识别***包括：激光雷达、视觉相机、惯性测量单元IMU惯导和高性能板载处理器；
高性能板载处理器用于：对激光雷达和视觉相机进行联合时空标定，实现激光点云和图像像素信息的融合，基于融合后的信息和IMU惯导的信息，进行无人机实时在线的低空地形建模，根据建模的三维地形数据，精确识别地形信息，根据地形信息自动识别出待着陆点并实现实时在线跟踪着陆点，实时计算出无人机相对于着陆点的姿态反馈给飞控***。
6.根据权利要求1所述的***，其特征在于，飞控***和仿生腿式起落架控制***进行通讯和数据交换，地形识别***和仿生腿式起落架控制***进行通讯和数据交换，飞控***和地形识别***无直接通讯。
7.根据权利要求6所述的***，其特征在于，飞控计算机包括DSP和可编程门阵列FPGA；传感器机构包括另一个惯性测量单元IMU、GPS导航***、罗盘、高度计；执行机构包括发动机、舵机。
8.根据权利要求5所述的***，其特征在于，模块化关节单元包括制动器、伺服电机和编码器。
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