CN112631265B - 飞行控制方法、装置、存储介质、自动驾驶仪及无人机 - Google Patents
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Abstract
本申请提出一种飞行控制方法、装置、存储介质、自动驾驶仪及无人机，涉及飞行控制技术领域，通过记录一理想飞行状态，该理想飞行状态为图像采集设备以一设定的追踪视角跟踪目标对象时无人机的飞行状态，从而在获得图像采集设备的第一角速度后，可以根据该第一角速度，获得无人机在该理想飞行状态下的目标航向角速度，进而根据无人机的当前航向角速度以及该目标航向角速度，获得无人机的控制输出量，以使无人机能够按照理想飞行状态进行飞行；相比于现有技术，能够结合图像采集设备的第一角速度计算无人机的控制输出量，以使无人机在飞行时能够满足图像采集设备以设定的追踪视角跟踪目标对象，从而提升图像采集设备跟踪目标对象时获取的图像质量。
Description
相关申请的交叉引用
本申请要求于2020年4月26日提交中国专利局的申请号为2020103400656、名称为“飞行控制方法、装置、存储介质、自动驾驶仪及无人机”的中国专利申请的优先权，其全部内容通过引用结合在本申请中。
技术领域
本申请涉及飞行控制技术领域，具体而言，涉及一种飞行控制方法、装置、存储介质、自动驾驶仪及无人机。
背景技术
随着无人机应用场景的增多，可以通过在无人机上挂载例如吊舱、相机等作为图像采集设备，用以对目标进行跟踪。
以在无人机上挂载吊舱为例，在对目标进行跟踪时，无人机一般负责执行飞行任务，吊舱一般执行目标跟踪任务，无人机与吊舱两者间的控制彼此相互独立，无人机在飞行时，没有考虑自身飞行姿态对吊舱拍摄姿态的影响，从而使得吊舱跟踪目标时所获得的图像质量较差。
发明内容
本申请的目的在于提供一种飞行控制方法、装置、存储介质、自动驾驶仪及无人机，使无人机在飞行时能够满足图像采集设备以设定的追踪视角跟踪目标对象，从而提升图像采集设备跟踪目标对象时获取的图像质量。
为了实现上述目的，本申请采用的技术方案如下：
第一方面，本申请提供一种飞行控制方法，应用于无人机中的自动驾驶仪，所述无人机挂载有图像采集设备，所述方法包括：
获得所述图像采集设备的第一角速度；
根据所述第一角速度，获得所述无人机在理想飞行状态下的目标航向角速度；其中，所述理想飞行状态为所述图像采集设备以设定的追踪视角跟踪目标对象时所述无人机的飞行状态；
根据所述无人机的当前航向角速度以及所述目标航向角速度，获得所述无人机的控制输出量，以使所述无人机能够按照所述理想飞行状态进行飞行。
第二方面，本申请提供一种飞行控制装置，应用于无人机中的自动驾驶仪，所述无人机挂载有图像采集设备，所述装置包括：
处理模块，用于获得所述图像采集设备的第一角速度；
所述处理模块还用于，根据所述第一角速度，获得所述无人机在理想飞行状态下的目标航向角速度；其中，所述理想飞行状态为所述图像采集设备以设定的追踪视角跟踪目标对象时所述无人机的飞行状态；
控制模块，用于根据所述无人机的当前航向角速度以及所述目标航向角速度，获得所述无人机的控制输出量，以使所述无人机能够按照所述理想飞行状态进行飞行。
第三方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述的飞行控制方法。
第四方面，本申请提供一种自动驾驶仪，所述自动驾驶仪包括存储器，用于存储一个或多个程序；处理器；当所述一个或多个程序被所述处理器执行时，实现上述的飞行控制方法。
第五方面，本申请提供一种无人机，所述无人机搭载有上述的自动驾驶仪。
本申请提供的一种飞行控制方法、装置、存储介质、自动驾驶仪及无人机，通过记录一理想飞行状态，该理想飞行状态为图像采集设备以一设定的追踪视角跟踪目标对象时无人机的飞行状态，从而在获得图像采集设备的第一角速度后，可以根据该第一角速度，获得无人机在该理想飞行状态下的目标航向角速度，进而根据无人机的当前航向角速度以及该目标航向角速度，获得无人机的控制输出量，以使无人机能够按照理想飞行状态进行飞行；相比于现有技术，能够结合图像采集设备的第一角速度计算无人机的控制输出量，以使无人机在飞行时能够满足图像采集设备以设定的追踪视角跟踪目标对象，从而提升图像采集设备跟踪目标对象时获取的图像质量。
为使本申请的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它相关的附图。
图1示出本申请提供的飞行控制方法的一种示意性应用场景图；
图2示出本申请提供的自动驾驶仪的一种示意性结构框图；
图3示出本申请提供的飞行控制方法的一种示意性流程框图；
图4示出图3中步骤201的子步骤的一种示意性流程框图；
图5示出图3中步骤203的子步骤的一种示意性流程框图；
图6示出图5中步骤203-1的子步骤的一种示意性流程框图；
图7示出图6中步骤203-1b的子步骤的一种示意性流程框图；
图8示出本申请提供的飞行控制装置的一种示意性结构框图。
图中：100-自动驾驶仪；101-存储器；102-处理器；103-通信接口；300-飞行控制装置；301-处理模块；302-控制模块。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请的一些实施例中的附图，对本申请中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请选定的一些实施例。基于本申请中的一部分实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
下面结合附图，对本申请的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
请参阅图1，图1示出本申请提供的飞行控制方法的一种示意性应用场景图；在一些应用场景中，可以在无人机上搭载例如吊舱或者是摄像机作为负载设备，从而以天空为视角，利用负载设备获取地面的目标对象的图像视频信息，以实现安防巡检等目的。
在例如图1所述的应用场景中，以在无人机上挂载吊舱作为负载设备对目标对象进行跟踪为例，在跟踪目标对象时，无人机一般负责执行飞行任务，由搭载在无人机上的自动驾驶仪负责控制无人机按照飞行路线进行飞行，而吊舱一般负责对目标对象进行视频跟踪，并将目标对象的图像信息或者是地面信息传输给地面设备。
其中，在对目标对象进行跟踪时，无人机与吊舱两者的控制相互独立；无人机一般按照提前设定的飞行路线，或者是按照接收地面终端发送的飞行指令执行飞行任务，而吊舱在锁定目标后，则根据目标对象在吊舱画面中的位置以及大小，调整吊舱的拍摄姿态，从而确定能够稳定的跟踪目标对象。
然而，正是因为无人机与吊舱两者的控制相互独立，无人机在执行飞行任务时并没有考虑自身飞行姿态对吊舱跟踪目标的影响，使得吊舱在跟踪目标对象时所获得的图像质量较差。
比如当无人机远离目标时，目标对象在吊舱画面中会变小，而受限于吊舱分辨率的影响，吊舱画面可能会出现模糊而导致无法拍摄目标对象；又比如，当无人机靠近目标时，目标对象在吊舱画面中会变大，甚至于目标对象可能会铺满整个吊舱画面，而导致吊舱无法跟踪目标对象。
因此，基于上述缺陷，本申请提供的一种可能的实现方式为：通过记录一理想飞行状态，该理想飞行状态为图像采集设备以一设定的追踪视角跟踪目标对象时无人机的飞行状态，从而在获得图像采集设备的第一角速度后，可以根据该第一角速度，获得无人机在该理想飞行状态下的目标航向角速度，进而根据无人机的当前航向角速度以及该目标航向角速度，获得无人机的控制输出量，以使无人机能够按照理想飞行状态进行飞行，从而使无人机在飞行时能够满足图像采集设备以设定的追踪视角跟踪目标对象，提升图像采集设备跟踪目标对象时获取的图像质量。
请参阅图2，图2示出本申请提供的自动驾驶仪100的一种示意性结构框图，在一实施例中，该自动驾驶仪100可以包括存储器101、处理器102和通信接口103，该存储器101、处理器102和通信接口103相互之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。
存储器101可用于存储软件程序及模块，如本申请提供的飞行控制装置对应的程序指令/模块，处理器102通过执行存储在存储器101内的软件程序及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，进而执行本申请提供的飞行控制方法的步骤。该通信接口103可用于与其他节点设备进行信令或数据的通信。
其中，存储器101可以是，但不限于，随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，只读存储器(Read Only Memory，ROM)，可编程只读存储器(Programmable Read-OnlyMemory，PROM)，可擦除只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory，EPROM)，电可擦除可编程只读存储器(Electric Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)等。
处理器102可以是一种集成电路芯片，具有信号处理能力。该处理器102可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(NetworkProcessor，NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processing，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
可以理解的是，图2所示的结构仅为示意，自动驾驶仪100还可以包括比图2中所示更多或者更少的组件，或者具有与图2所示不同的配置。图2中所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。
其中，基于上述示例的自动驾驶仪100，本申请还提供一种无人机(图未示)，该无人机搭载有上述的自动驾驶仪100。
下面以图2所示的自动驾驶仪100为示意性执行主体，对本申请提供的飞行控制方法进行示例性说明，其中，该自动驾驶仪100搭载于一无人机，该无人机还挂载有图像采集设备。
请参阅图3，图3示出本申请提供的飞行控制方法的一种示意性流程框图，可以包括以下步骤：
步骤201，获得图像采集设备的第一角速度；
步骤203，根据第一角速度，获得无人机在理想飞行状态下的目标航向角速度；
步骤205，根据无人机的当前航向角速度以及目标航向角速度，获得无人机的控制输出量，以使无人机能够按照理想飞行状态进行飞行。
在一实施例中，自动驾驶仪可以记录有一理想飞行状态，该理想飞行状态为图像采集设备以设定的追踪视角跟踪目标对象时无人机的飞行状态；比如，以吊舱作为图像采集设备为例，假设预设吊舱跟踪目标对象的理想追踪视角为30度，则该理想飞行状态即为吊舱以30度追踪目标对象时无人机的飞行状态。
于是，当自动驾驶仪确定图像采集设备获取到目标对象的图像后，自动驾驶仪可以调整无人机的飞行状态，以使图像采集设备可以将目标对象置于最优的追踪视野范围。
其中，在一些可能的场景中，在无人机上搭载图像采集设备以对目标对象进行追踪并环绕，一般可以通过调节无人机的航向进行实现。比如，无人机的航向与图像采集设备的航向两者间的视线夹角可以表示为：
diff_yaw＝plane_yaw-pod_yaw
式中，diff_yaw表示视线夹角，plane_yaw表示地球坐标系下无人机的航向，pod_yaw表示地球坐标系下图像采集设备的航向。
其中，diff_yaw等于90度时，无人机将环绕目标飞行；当diff_yaw等于0度时，无人机将对准目标对象飞行，且不盘旋；当diff_yaw在0～90读之间时，无人机将环绕目标对象盘旋，同时接近目标对象；当diff_yaw大于90度时，无人机将环绕目标对象盘旋，同时远离目标对象。
因此，自动驾驶仪在控制无人机飞行时，可以先获得该图像采集设备的第一角速度，该第一角速度表征的是图像采集设备当前实际的角速度；然后，自动驾驶仪可以根据该第一角速度，计算出当图像采集设备以设定的追踪视角跟踪目标对象时无人机的目标航向角速度，即：自动驾驶仪可以结合图像采集设备当前实际的角速度，计算无人机在理想飞行状态下的目标航线角速度。
接下来，自动驾驶仪可以根据无人机的当前航向角速度以及计算得到的目标航向角速度，获得无人机的控制输出量，从而控制无人机的当前航向角速度不断靠近计算得到的目标航向角速度，以使无人机能够按照理想飞行状态进行飞行，即能够在图像采集设备以设定的追踪视角跟踪目标对象时保持无人机的飞行。
可见，基于上述设计，本申请提供的飞行控制方法，通过记录一理想飞行状态，该理想飞行状态为图像采集设备以一设定的追踪视角跟踪目标对象时无人机的飞行状态，从而在获得图像采集设备的第一角速度后，可以根据该第一角速度，获得无人机在该理想飞行状态下的目标航向角速度，进而根据无人机的当前航向角速度以及该目标航向角速度，获得无人机的控制输出量，以使无人机能够按照理想飞行状态进行飞行；相比于现有技术，能够结合图像采集设备的第一角速度计算无人机的控制输出量，以使无人机在飞行时能够满足图像采集设备以设定的追踪视角跟踪目标对象，从而提升图像采集设备跟踪目标对象时获取的图像质量。
其中，需要说明的是，在执行步骤201时，可以通过在图像采集设备上配置例如角速度传感器等设备，自动采集图像采集设备的第一角速度，然后发送给自动驾驶仪，从而使自动驾驶仪能够直接接收到图像采集设备的第一角速度。
另外，也可以通过获取图像采集设备与无人机的相对角度，并进行一定的坐标系变换以及处理，从而获得图像采集设备的第一角速度。
比如，在图3的基础上，请参阅图4，图4示出图3中步骤201的子步骤的一种示意性流程框图，作为一种可能的实现方式，步骤201可以包括以下子步骤：
步骤201-1，获得图像采集设备的姿态相对角；
步骤201-2，将姿态相对角进行转换，得到图像采集设备在地球坐标系下的当前姿态角；
步骤201-3，对当前姿态角进行微分处理，以获得第一角速度。
在一实施例中，可以通过在图像采集设备上设置比如IMU(Inertial measurementunit，惯性测量单元)以及霍尔传感器等惯性测量设备，从而在将图像采集设备搭载于无人机执行飞行任务时，可以利用前述的惯性测量设备采集图像采集设备的姿态等信息。
因此，作为一种可能的实现方式，可以采用例如上述设置于图像采集设备的惯性测量设备，比如IMU，以获取图像采集设备的姿态相对角，该姿态相对角即表征图像采集设备相对于无人机的姿态角度。
其中，也可以在无人机上设置一IMU，使得可以将图像采集设备的惯性坐标系转换到无人机的惯性坐标系中。
比如，自动驾驶仪可以分别接收设置于图像采集设备和无人机上的IMU传输的参数信息，计算得到图像采集设备的惯性坐标系转换到无人机的惯性坐标系的旋转矩阵，以及计算得到无人机的惯性坐标系转换到地球坐标系的旋转矩阵；然后将得到的两个旋转矩阵进行一定的运算后，即可得到图像采集设备的惯性坐标系转换到地球坐标系的旋转矩阵。
示例性地，该运算公式可以满足如下：
Cei＝Cep*Cpi
式中，Cei表示图像采集设备的惯性坐标系转换到地球坐标系的旋转矩阵，Cep表示无人机的惯性坐标系转换到地球坐标系的旋转矩阵，Cpi表示图像采集设备的惯性坐标系转换到无人机的惯性坐标系的旋转矩阵。
如此，自动驾驶仪在执行步骤201时，可以利用上述计算得到的旋转矩阵Cei，对获得的图像采集设备的姿态相对角进行转换，将该姿态相对角转换到地球坐标系下，从而得到图像采集设备在地球坐标系下的当前姿态角。
然后，自动驾驶仪可以对获得的该当前姿态角进行微分处理，即可求得图像采集设备在地球坐标系下的第一角速度；如此，结合设置于图像采集设备上的惯性测量设备，从而计算得到图像采集设备的第一角速度，能够减少硬件开销，降低成本。
另外，需要说明的是，自动驾驶仪在调整无人机的飞行状态至理想飞行状态时，无人机相对于目标对象可以是环绕飞行的；而在环绕目标对象飞行时，自动驾驶仪一般需要考虑无人机环绕目标对象时的角速度以及图像采集设备的角速度。
因此，在图3的基础上，请参阅图5，图5示出图3中步骤203的子步骤的一种示意性流程框图，作为一种可能的实现方式，步骤203可以包括以下子步骤：
步骤203-1，根据理想飞行状态的条件，计算无人机在理想飞行状态下的第二角速度；
步骤203-2，根据第一角速度以及第二角速度，获得目标航向角速度。
在一实施例中，自动驾驶仪在执行步骤203时，可以根据上述的理想飞行状态的条件，比如上述示例的吊舱以30度追踪目标对象时无人机的飞行状态，计算无人机在该理想飞行状态下的第二角速度，该第二角速度即表征无人机将飞行状态调整为理想飞行状态所需的角速度，即：当图像采集设备以设定的追踪角度跟踪目标对象时，理想情况下，无人机应该以第二角速度飞行。
接下来，自动驾驶仪在获得第二角速度之后，可以根据图像采集设备的第一角速度以及该第二角速度，计算获得无人机的目标航向角速度。
比如，作为一种可能的实现方式，自动驾驶仪可以将第一角速度和第二角速度进行叠加，从而将叠加后的结果作为目标航向角速度；示例性地，该目标航向角速度的计算公式可以满足如下：
ω＝ω1+ω2
式中，ω表示目标航向角速度，ω1表示第一角速度，ω2表示第二角速度。
当然，可以理解的是，上述仅为示意，举例说明书计算获得目标航向角速度的方式，在本申请其他一些可能的实现方式中，还可以采用其他的一些方式获得目标航向角速度；比如，还可以预先考虑部分冗余，通过预先设置一角速度调整量，在执行步骤203-2时，将第一角速度、第二角速度以及该角速度调整量进行叠加，从而获得无人机的目标航向角速度；再或者，利用设定的比例参数分别对第一角速度和第二角速度进行加权求和，从而得到该目标航向角速度；总之，只要能够通过一确定的方式，根据第一角速度和第二角速度能够计算得到目标航向角速度即可，本申请对计算得到目标航向角速度的具体方式不进行限定。
如此，根据得到的第一角速度和第二角速度，计算获得目标航向角速度，使得自动驾驶仪在按照结合目标航向角速度计算无人机的控制输出量控制无人机进行飞行时，使得自动驾驶仪在控制无人机飞行，无人机与图像采集设备均能够处于理想的状态。
另外，在图5的基础上，请参阅图6，图6示出图5中步骤203-1的子步骤的一种示意性流程框图，作为一种可能的实现方式，步骤203-1可以包括以下子步骤：
步骤203-1a，计算无人机在设定的追踪视角下与目标对象的预期相对距离；
步骤203-1b，获得将无人机调整至预期相对距离所需的目标加速度；
步骤203-1c，根据目标加速度以及获取的飞行状态参数，计算得到第二角速度。
在一实施例中，自动驾驶仪在执行步骤203-1获得第二角速度时，可以先根据理想飞向状态的条件，计算无人机在设定的追踪视角下与目标对象的预期相对距离。
比如，该预期相对距离的计算公式可以满足如下：
dist_c＝(plane_height-target_height)*cot(set_pitch)
式中，dist_c表示预期相对距离，plane_height表示无人机的海拔高度，target_height表示目标对象的海拔高度，set_pitch表示设定的追踪视角。
其中，在一些可能的实现方式中，对于无人机的海拔高度，可以通过设置于无人机上的GPS(Global Positioning System，全球定位***)获得；另外，对于目标对象的海拔高度，也可以通过设置于目标对象的GPS获得。
或者，在本申请其他一些可能的实现方式中，还可以通过在图像采集设备上设置一激光测距仪，进而由激光测距仪采集图像采集设备与目标对象的连线距离，并结合图像采集设备拍摄目标对象时的俯仰角，由连线距离乘以俯仰角的正弦值，从而反算出无人机与目标对象的水平高度差；然后再乘以设定的追踪视角的余切值，从而得到预期相对距离。
接下来，自动驾驶仪可以结合计算得到的预期相对距离，计算获得将无人机调整至该预期相对距离所需的目标加速度。
示例性地，在图6的基础上，请参阅图7，图7示出图6中步骤203-1b的子步骤的一种示意性流程框图，作为一种可能的实现方式，步骤203-1b可以包括以下子步骤：
步骤203-1b-1，根据无人机与目标对象的实际相对距离以及预期相对距离，获得无人机的预期飞行距离；
步骤203-1b-2，利用设定的第一时间系数处理预期飞行距离，得到无人机的目标飞行速度；
步骤203-1b-3，根据设定的第二时间系数、无人机的实际飞行速度以及目标飞行速度，得到目标加速度。
在一实施例中，自动驾驶仪在执行步骤203-1b时，可以先根据无人机与目标对象的实际相对距离以及预期相对距离，获得无人机的预期飞行距离，即无人机从当前位置飞行至预期位置的距离。
其中，作为一种可能的实现方式，实际相对距离可以采用与上述预期相对距离相似的计算方式；比如，该实际相对距离的计算公式可以满足如下：
dist＝(plane_height-target_height)*cot(pot_pitch)
式中，dist表示实际相对距离，plane_height表示无人机的海拔高度，target_height表示目标对象的海拔高度，pot_pitch表示图像采集设备的俯仰角。
当然，可以理解的是，上述实现方式仅为示例，采用的是与预期相对距离相似的算法进行计算，以获得实际相对距离；本申请其他一些可能的实现方式中，还可以采用例如分别在无人机以及目标对象设置GPS的方式，分别获得无人机和目标对象的当前坐标，并利用求取坐标差的方式，获得无人机与目标对象之间的实际相对距离。
如此，自动驾驶仪可以采用求取距离差的方式，计算实际相对距离与预期相对距离两者的差值，从而获得无人机的预期飞行距离。
然后，自动驾驶仪可以利用设定的第一时间系数处理预期飞行距离，得到无人机的目标飞行速度，该目标飞行速度可以表征无人机飞行至预期相对距离所需的速度。
比如，作为一种可能的实现方式，该目标飞行速度的计算方式可以满足如下：
vel_c＝(dist_c-dist)*k_factor1
式中，vel_c表示目标飞行速度，dist_c表示预期相对距离，dist表示实际相对距离，k_factor1表示第一时间系数，该第一时间系数可以通过设置一第一预设时间，并对该第一预设时间求倒数获得。
可以理解的是，在一些可能的场景中，第一时间系数的值可以与自动驾驶仪调节无人机飞行状态的灵敏度有关，第一时间系数越大，灵敏度越高，第一时间系数越小，灵敏度越低。
另外，需要说明的是，上述计算得到的目标飞行速度vel_c是无人机与目标对象连线方向的速度分量；为此，在计算目标加速度之前，可以先求取无人机的水平速度在无人机与目标对象连线方向的分量，作为无人机的实际飞行速度。
比如，作为一种可能的实现方式，无人机的实际飞行速度的计算公式可以满足如下：
vel＝vel_plane*cos(plane_yaw-pod_yaw)
式中，vel表示无人机在其与目标对象连线方向上的实际飞行速度，vel_plane表示无人机在地球坐标系下的水平速度，plane_yaw表示地球坐标系下无人机的航向，pod_yaw表示地球坐标系下图像采集设备的航向。
接下来，自动驾驶仪再根据设定的第二时间系数、以及上述计算得到的无人机的实际飞行速度、目标飞行速度，以计算得到目标加速度。
比如，作为一种可能的实现方式，目标加速度的计算公式可以满足如下：
acc_c＝(vel_c-vel)*k_factor2
式中，acc_c表示目标加速度，vel_c表示目标飞行速度，vel表示无人机的实际飞行速度，k_factor2表示第二时间系数。
可以理解的是，与第一时间系数相似，第二时间系数也可以是根据设定的第二预设时间求取倒数获得，且第二时间系数的值也可以与自动驾驶仪调节无人机飞行状态的灵敏度有关，第二时间系数越大，灵敏度越高，第二时间系数越小，灵敏度越低。
如此，请再次参阅图6，自动驾驶仪在执行步骤203-1b获得无人机的目标加速度后，可以根据该目标加速度以及获取的飞行状态参数，计算得到上述的第二角速度。
比如，作为一种可能的实现方式，自动驾驶仪获取的飞行状态参数可以包括无人机的第一航向、图像采集设备的第二航向以及无人机的水平飞行速度；比如，无人机的第一航向可以是无人机在地球坐标系下的航向，图像采集设备的第二航向可以是图像采集设备在地球坐标系下的航向。
其中，结合上述可知，无人机的实际飞行速度为无人机的水平速度在无人机与目标对象连线方向的分量，其计算公式可以表示为：
vel＝vel_plane*cos(plane_yaw-pod_yaw)，
对该公式进行微分处理，得到：
acc＝vel_plane*(-sin(plane_yaw-pod_yaw))*ω2
式中，acc表示加速度，vel_plane表示无人机的水平速度，plane_yaw表示地球坐标系下无人机的航向，pod_yaw表示地球坐标系下图像采集设备的航向，ω2表示第二角速度。
如此，对该公式进行变换，即可获得求取第二角速度的计算公式，表示为：
因此，作为一种可能的实现方式，将上述第二角速度的计算公式作为设定的处理算法，使得自动驾驶仪在执行步骤203-1c时，可以利用该设定的处理算法对目标加速度、第一航向、第二航向以及实际飞行速度进行处理，以得到第二角速度；其中，该第二角速度的具体计算公式可以满足如下：
式中，ω2表示第二角速度，acc_c表示目标加速度，vel_plane表示无人机的水平速度，plane_yaw表示地球坐标系下无人机的航向，即第一航向，pod_yaw表示地球坐标系下图像采集设备的航向，即第二航向。
另外，自动驾驶仪在执行步骤205，以获得无人机的控制输出量时，作为一种可能的实现方式，自动驾驶仪可以将当前航向角速度以及目标航向角速度输入设定的PID(Proportion Integral Differential，比例积分微分)控制器，以使该PID控制器输出得到无人机的控制输出量，从而使无人机的当前航向角速度不断靠近该目标航向角速度，进而使无人机的飞行状态不断靠近理想飞行状态。
其中，可以理解的是，针对不同的场景，可以为无人机配置不同的控制输出量；比如，在本申请一些可能的场景中，无人机的控制输出量可以是控制无人机飞行时所需的横滚控制量以及方向控制量；而在本申请其他一些可能的场景中，无人机的控制输出量可以是横滚控制量或者是方向控制量，甚至还可以是其他的一些控制量；本申请对于无人机的控制输出量的具体类型不进行限定，具体的数值可结合实际的场景进行配置。
并且，基于与上述的飞行控制方法相同的发明构思，请参阅图8，图8示出本申请提供的飞行控制装置300的一种示意性结构框图；该飞行控制装置300可以包括处理模块301及控制模块302。其中：
处理模块301，用于获得图像采集设备的第一角速度；
处理模块301还用于，根据第一角速度，获得无人机在理想飞行状态下的目标航向角速度；其中，理想飞行状态为图像采集设备以设定的追踪视角跟踪目标对象时无人机的飞行状态；
控制模块302，用于根据无人机的当前航向角速度以及目标航向角速度，获得无人机的控制输出量，以使无人机能够按照理想飞行状态进行飞行。
可选地，作为一种可能的实现方式，处理模块301在根据第一角速度，获得无人机在理想飞行状态下的目标航向角速度时，具体用于：
根据理想飞行状态的条件，计算无人机在理想飞行状态下的第二角速度，其中，第二角速度表征无人机将飞行状态调整为理想飞行状态所需的角速度；
根据第一角速度以及第二角速度，获得目标航向角速度。
可选地，作为一种可能的实现方式，处理模块301在根据理想飞行状态的条件，计算无人机在理想飞行状态下的第二角速度时，具体用于：
计算无人机在设定的追踪视角下与目标对象的预期相对距离；
获得将无人机调整至预期相对距离所需的目标加速度；
根据目标加速度以及获取的飞行状态参数，计算得到第二角速度。
可选地，作为一种可能的实现方式，处理模块301在获得将无人机调整至预期相对距离所需的目标加速度的时，具体用于：
根据无人机与目标对象的实际相对距离以及预期相对距离，获得无人机的预期飞行距离；
利用设定的第一时间系数处理预期飞行距离，得到无人机的目标飞行速度；
根据设定的第二时间系数、无人机的实际飞行速度以及目标飞行速度，得到目标加速度。
可选地，作为一种可能的实现方式，飞行状态参数包括无人机的第一航向，图像采集设备的第二航向以及无人机的水平飞行速度；
处理模块301在根据目标加速度以及获取的飞行状态参数，计算得到第二角速度时，具体用于：
利用设定的处理算法对目标加速度、第一航向、第二航向以及水平飞行速度进行处理，以得到第二角速度。
可选地，作为一种可能的实现方式，控制模块302在根据无人机的当前航向角速度以及目标航向角速度，获得无人机的控制输出量时，具体用于：
将当前航向角速度以及目标航向角速度输入设定的PID控制器，以使PID控制器输出得到无人机的控制输出量。
可选地，作为一种可能的实现方式，处理模块301在获得图像采集设备的第一角速度时，具体用于：
获得图像采集设备的姿态相对角；其中，姿态相对角表征图像采集设备相对于无人机的姿态角度；
将姿态相对角进行转换，得到图像采集设备在地球坐标系下的当前姿态角；
对当前姿态角进行微分处理，以获得第一角速度。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本申请的一些实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。
也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。
也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的***来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
另外，在本申请的一些实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请的一些实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器、随机存取存储器、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅为本申请的部分实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。
对于本领域技术人员而言，显然本申请不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本申请的精神或基本特征的情况下，能够以其它的具体形式实现本申请。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本申请的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本申请内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
Claims (15)
1.一种飞行控制方法，其特征在于，应用于无人机中的自动驾驶仪，所述无人机挂载有图像采集设备，所述方法包括：
获得所述图像采集设备的第一角速度；
根据所述第一角速度，获得所述无人机在理想飞行状态下的目标航向角速度；其中，所述理想飞行状态为所述图像采集设备以设定的追踪视角跟踪目标对象时所述无人机的飞行状态；
根据所述无人机的当前航向角速度以及所述目标航向角速度，获得所述无人机的控制输出量，以使所述无人机能够按照所述理想飞行状态进行飞行；
其中，所述根据所述第一角速度，获得所述无人机在理想飞行状态下的目标航向角速度的步骤，包括：
根据所述理想飞行状态的条件，计算所述无人机在所述理想飞行状态下的第二角速度，其中，所述第二角速度表征所述无人机将飞行状态调整为所述理想飞行状态所需的角速度；
自动驾驶仪根据所述第一角速度以及所述第二角速度进行叠加，从而将叠加后的结果作为目标航向角速度。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述理想飞行状态的条件，计算所述无人机在所述理想飞行状态下的第二角速度的步骤，包括：
计算所述无人机在所述设定的追踪视角下与所述目标对象的预期相对距离；
获得将所述无人机调整至所述预期相对距离所需的目标加速度；
根据所述目标加速度以及获取的飞行状态参数，计算得到所述第二角速度。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获得将所述无人机调整至所述预期相对距离所需的目标加速度的步骤，包括：
根据所述无人机与所述目标对象的实际相对距离以及所述预期相对距离，获得所述无人机的预期飞行距离；
利用设定的第一时间系数处理所述预期飞行距离，得到所述无人机的目标飞行速度；
根据设定的第二时间系数、所述无人机的实际飞行速度以及所述目标飞行速度，得到所述目标加速度。
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述飞行状态参数包括无人机的第一航向，所述图像采集设备的第二航向以及所述无人机的水平飞行速度；
所述根据所述目标加速度以及获取的飞行状态参数，计算得到所述第二角速度的步骤，包括：
利用设定的处理算法对所述目标加速度、所述第一航向、所述第二航向以及所述水平飞行速度进行处理，以得到所述第二角速度。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述无人机的当前航向角速度以及所述目标航向角速度，获得所述无人机的控制输出量的步骤，包括：
将所述当前航向角速度以及所述目标航向角速度输入设定的PID控制器，以使所述PID控制器输出得到所述无人机的控制输出量。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得所述图像采集设备的第一角速度的步骤，包括：
获得所述图像采集设备的姿态相对角；其中，所述姿态相对角表征所述图像采集设备相对于所述无人机的姿态角度；
将所述姿态相对角进行转换，得到所述图像采集设备在地球坐标系下的当前姿态角；
对所述当前姿态角进行微分处理，以获得所述第一角速度。
7.一种飞行控制装置，其特征在于，应用于无人机中的自动驾驶仪，所述无人机挂载有图像采集设备，所述装置包括：
处理模块，用于获得所述图像采集设备的第一角速度；
所述处理模块还用于，根据所述第一角速度，获得所述无人机在理想飞行状态下的目标航向角速度；其中，所述理想飞行状态为所述图像采集设备以设定的追踪视角跟踪目标对象时所述无人机的飞行状态；
控制模块，用于根据所述无人机的当前航向角速度以及所述目标航向角速度，获得所述无人机的控制输出量，以使所述无人机能够按照所述理想飞行状态进行飞行；
其中，所述处理模块在根据所述第一角速度，获得所述无人机在理想飞行状态下的目标航向角速度时，具体用于：
根据所述理想飞行状态的条件，计算无人机在所述理想飞行状态下的第二角速度，其中，所述第二角速度表征无人机将飞行状态调整为所述理想飞行状态所需的角速度；
自动驾驶仪根据所述第一角速度以及所述第二角速度进行叠加，从而将叠加后的结果作为目标航向角速度。
8.根据权利要求7所述的飞行控制装置，其特征在于，处理模块在根据所述理想飞行状态的条件，计算无人机在所述理想飞行状态下的第二角速度时，具体用于：
计算所述无人机在所述设定的追踪视角下与所述目标对象的预期相对距离；
获得将所述无人机调整至所述预期相对距离所需的目标加速度；
根据所述目标加速度以及获取的飞行状态参数，计算得到所述第二角速度。
9.根据权利要求8所述的飞行控制装置，其特征在于，所述处理模块在获得将所述无人机调整至所述预期相对距离所需的目标加速度时，具体用于：
根据无人机与目标对象的实际相对距离以及预期相对距离，获得无人机的预期飞行距离；
利用设定的第一时间系数处理预期飞行距离，得到无人机的目标飞行速度；
根据设定的第二时间系数、无人机的实际飞行速度以及目标飞行速度，得到目标加速度。
10.根据权利要求8所述的飞行控制装置，其特征在于，所述飞行状态参数包括无人机的第一航向，所述图像采集设备的第二航向以及所述无人机的水平飞行速度；
所述处理模块在所述根据所述目标加速度以及获取的飞行状态参数，计算得到所述第二角速度时，具体用于：
利用设定的处理算法对所述目标加速度、所述第一航向、所述第二航向以及所述水平飞行速度进行处理，以得到所述第二角速度。
11.根据权利要求7所述的飞行控制装置，其特征在于，所述控制模块在根据所述无人机的当前航向角速度以及所述目标航向角速度，获得所述无人机的控制输出量时，具体用于：
将所述当前航向角速度以及所述目标航向角速度输入设定的PID控制器，以使所述PID控制器输出得到所述无人机的控制输出量。
12.根据权利要求7所述的飞行控制装置，其特征在于，所述处理模块在获得所述图像采集设备的第一角速度时，具体用于：
获得所述图像采集设备的姿态相对角；其中，所述姿态相对角表征所述图像采集设备相对于无人机的姿态角度；
将所述姿态相对角进行转换，得到所述图像采集设备在地球坐标系下的当前姿态角；
对所述当前姿态角进行微分处理，以获得所述第一角速度。
13.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述的方法。
14.一种自动驾驶仪，其特征在于，包括：
存储器，用于存储一个或多个程序；
处理器；
当所述一个或多个程序被所述处理器执行时，实现如权利要求1-6中任一项所述的方法。
15.一种无人机，其特征在于，所述无人机搭载有如权利要求14所述的自动驾驶仪。
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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