CN114265435B - 一种旋翼无人机实现多机场精准降落的方法、***及装置 - Google Patents
一种旋翼无人机实现多机场精准降落的方法、***及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114265435B CN114265435B CN202111620405.1A CN202111620405A CN114265435B CN 114265435 B CN114265435 B CN 114265435B CN 202111620405 A CN202111620405 A CN 202111620405A CN 114265435 B CN114265435 B CN 114265435B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- airport
- differential
- aerial vehicle
- unmanned aerial
- rotor unmanned
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 37
- RZVHIXYEVGDQDX-UHFFFAOYSA-N 9,10-anthraquinone Chemical compound C1=CC=C2C(=O)C3=CC=CC=C3C(=O)C2=C1 RZVHIXYEVGDQDX-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 25
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 13
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims description 20
- 238000013461 design Methods 0.000 claims description 15
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 claims description 13
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 8
- 230000003416 augmentation Effects 0.000 claims description 6
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 6
- 230000003190 augmentative effect Effects 0.000 claims description 3
- 230000004069 differentiation Effects 0.000 claims description 3
- NAWXUBYGYWOOIX-SFHVURJKSA-N (2s)-2-[[4-[2-(2,4-diaminoquinazolin-6-yl)ethyl]benzoyl]amino]-4-methylidenepentanedioic acid Chemical compound C1=CC2=NC(N)=NC(N)=C2C=C1CCC1=CC=C(C(=O)N[C@@H](CC(=C)C(O)=O)C(O)=O)C=C1 NAWXUBYGYWOOIX-SFHVURJKSA-N 0.000 claims description 2
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 claims description 2
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 4
- 230000009471 action Effects 0.000 description 2
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000011217 control strategy Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000009977 dual effect Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000002955 isolation Methods 0.000 description 1
- 239000003208 petroleum Substances 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 238000013024 troubleshooting Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Position Fixing By Use Of Radio Waves (AREA)
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
Abstract
本发明公开一种旋翼无人机实现多机场精准降落的方法、***及装置,包括:基于A机场差分基准站和B机场差分基准站的位置信息,配置差分GPS和差分链路通道;初始化旋翼无人机飞行控制***,检查飞行控制***的硬件初始化是否通过,直至初始化完成;接收A机场所发送的飞行任务指令和起飞指令进行起飞,执行飞行任务;基于差分GPS和差分链路通道,实时定位旋翼无人机位置;发送请求B机场打开机舱的指令,驱动B机场开启舱门;判断是否收到B机场发送的舱门已开启的指令,直至旋翼无人机的安全降落。本发明通过差分GPS和差分链路通道,实时定位旋翼无人机的位置,扩大旋翼无人机的工作距离;通过自检避免旋翼无人机在自主起飞过程中飞行事故的发生。
Description
技术领域
本发明属于无人机飞行领域,涉及一种旋翼无人机实现多机场精准降落的方法、***及装置。
背景技术
随着科学技术的发展,旋翼无人机得到了广泛的应用。旋翼无人机配合机场能真正的实现无人值班,为油气,光伏,电力,石油管道,矿山以及水利工程的智能化巡检提供了技术基础以及实际应用平台。配合后端处理软件能做到真正意义上的无人自动化服务。
通常一个机场的最大飞行距离不超过10km(一般情况为6km~8km),即使机场能够实现自动充电动作,其作用距离仍然以无人机机场为中心,半径不超过10km的范围。如果我们布置多个机场,并且具备给旋翼无人机自动换电池的功能,那么理论上单架无人机可覆盖上百万公里的作用范围。对于旋翼无人机在多个机场之间进行精准降落是一个巨大的难题。
发明内容
本发明的目的在于解决现有技术中的问题,提供一种旋翼无人机实现多机场精准降落的方法、***及装置,能够实现旋翼无人机在不同机场的精准起飞与降落,有效的扩大旋翼无人机的工作距离。
为达到上述目的,本发明采用以下技术方案予以实现:
一种旋翼无人机实现多机场精准降落的方法,包括:
步骤1:基于A机场差分基准站和B机场差分基准站的位置信息,配置差分GPS和差分链路通道;
步骤2:初始化旋翼无人机飞行控制***,检查飞行控制***的硬件初始化是否通过,若通过,进行步骤3;若不通过,无法进行起飞;
步骤3:接收A机场所发送的飞行任务指令和起飞指令进行起飞,执行飞行任务;
步骤4:基于所配置差分GPS和差分链路通道,接收A机场差分基准站和B机场差分基准站所发送的差分数据,实时定位旋翼无人机的位置;
步骤5:完成飞行任务后,发送请求B机场打开机舱的指令,驱动B机场开启舱门;
步骤6:判断是否收到B机场发送的舱门已开启的指令,若是,降落在B机场停机坪上,若否,降落在备用停机坪上。
本发明的进一步改进在于:
在接收A机场所发送的起飞指令进行起飞之前,还包括:设计旋翼无人机的自适应控制率,实时控制旋翼无人机的飞行状态。
旋翼无人机的自适应控制率包括水平通道控制率、垂直通道控制率和姿态控制率,所述水平通道控制率用于控制旋翼无人机的水平位置;所述垂直通道控制率用于控制旋翼无人机的飞行高度;所述姿态控制率用于控制旋翼无人机的飞行姿态。
基于所配置差分GPS和差分链路通道,实时定位旋翼无人机的位置,具体为:
差分GPS和差分链路通道包括千寻差分网络服务,对A机场差分基准站和B机场差分基准站位置进行定位,并基于固定坐标指令,固定A机场差分基准站和B机场差分基准站的位置,通过A机场差分基准站和B机场差分基准站,实时定位旋翼无人机的位置。
基于所配置差分GPS和差分链路通道,接收A机场差分基准站和B机场差分基准站所发送的差分数据,实时定位旋翼无人机的位置,具体为:
以A机场和B机场的中点为界,在A机场到中点距离范围内,通过匹配A机场差分基准站所封装差分数据的ID信息,接收A机场的差分数据;在中点到B机场范围内,通过匹配B机场差分基准站所封装差分数据的ID信息,接收B机场的差分数据,实时定位旋翼无人机的位置。
在发送请求B机场打开机舱的指令之前,还包括:旋翼无人机进行硬件自检。
一种旋翼无人机实现多机场精准降落的***,包括:
链路通道配置模块,所述链路通道配置模块基于A机场差分基准站和B机场差分基准站的位置信息,配置差分GPS和差分链路通道;
初始化模块,所示初始化模块用于初始化旋翼无人机飞行控制***,检查飞行控制***的硬件初始化是否通过,直至通过初始化完成;
指令接收模块,所示指令接收模块用于接收A机场所发送的飞行任务指令和起飞指令进行起飞,执行飞行任务;
实时定位模块,所述实时定位模块基于所配置的差分GPS和差分链路通道,接收A机场差分基准站和B机场差分基准站所发送的差分数据,实时定位旋翼无人机的位置;
指令发送模块,所述指令发送模块用于发送请求B机场打开机舱的指令,驱动B机场开启舱门;
判断模块,所述判断模块用于判断是否收到B机场发送的舱门已开启的指令,直至旋翼无人机的安全降落。
一种旋翼无人机实现多机场精准降落的装置,包括:传感器、飞行控制***、A机场差分基准站和B机场差分基准站;
传感器连接飞行控制***,传感器接收A机场差分基准站和B机场差分基准站所发送的信号;飞行控制***根据传感器所传递的信号,调整飞行状态;
传感器包括差分GNSS板卡、GNSS传感器、IMU传感器、气压传感器、地磁传感器和视觉传感器;
IMU传感器用于旋翼无人机的故障检测;气压传感器用于测量旋翼无人机的飞行高度;差分GNSS板卡用于精准确定旋翼无人机的位置和速度,并用于精准起降功能;GNSS传感器是作为差分GNSS传感器的备份,避免传感器故障;视觉传感器用于辅助旋翼无人机着陆。
IMU传感器、地磁传感器、气压传感器和GNSS传感器数量均为为两个,差分GNSS板卡和视觉传感器均为1个,其中,两个IMU传感器相差30°。
与现有技术相比,本发明具有以下有益效果:
本发明通过配置差分GPS和差分链路通道,能够实时的定位到旋翼无人机的位置,有效的扩大旋翼无人机的工作距离;同时通过旋翼无人机自检有效地避免旋翼无人机从机场自主起飞过程中飞行事故的发生;旋翼无人机在降落过程中,能够进行选择降落的位置,保证了降落的安全性。
附图说明
为了更清楚的说明本发明实施例的技术方案,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发明的某些实施例,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他相关的附图。
图1为本发明实施例的旋翼无人机实现多机场精准降落的方法流程图;
图2为本发明实施例的旋翼无人机不同机场起飞降落示意图;
图3为本发明实施例的水平通道控制结构图;
图4为本发明实施例的高度环控制结构图;
图5为本发明实施例的非线性误差曲线图;
图6为本发明实施例的PID基础控制率与L1增广自适应控制结构图;
图7为本发明实施例的旋翼无人机实现多机场精准降落的***结构图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例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发明一部分实施例,而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例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发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围,而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例,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,都属于本发明保护的范围。
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。
在本发明实施例的描述中,需要说明的是,若出现术语“上”、“下”、“水平”、“内”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,或者是该发明产品使用时惯常摆放的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。此外,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。
此外,若出现术语“水平”,并不表示要求部件绝对水平,而是可以稍微倾斜。如“水平”仅仅是指其方向相对“竖直”而言更加水平,并不是表示该结构一定要完全水平,而是可以稍微倾斜。
在本发明实施例的描述中,还需要说明的是,除非另有明确的规定和限定,若出现术语“设置”、“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或一体地连接;可以是机械连接,也可以是电连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言,可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
下面结合附图对本发明做进一步详细描述:
参见图1,本发明公布了一种旋翼无人机实现多机场精准降落的方法,包括:
S101,基于A机场差分基准站和B机场差分基准站的位置信息,配置差分GPS和差分链路通道。
在进行配置差分GPS和差分链路通道之前,为了保证飞行安全,实现在整个飞行过程中旋翼无人机的飞行安全。对旋翼无人机所要使用的传感器进行双备份。传感器的配置如表1所示:
表1传感器配置
通过应用传感器的故障检测与隔离算法,能有效的避免飞行过程中传感器的故障带来的危害。
参见图2,在整个A起B降过程中,为了实现在起飞和降落过程中,旋翼无人机能达到厘米级的定位精度,在A机场和B机场都布置有差分基准站,旋翼无人机配备差分GNSS板卡。旋翼无人机在靠近A机场时,通过A机场的无线链路接收A机场差分基准站的差分数据,实现旋翼无人机厘米级定位。在靠近B机场时,通过B机场的无线链路接受B机场差分基准站的差分数据,实现旋翼无人机厘米级定位。A机场和B机场相隔数公里,在脱离A机场或者B机场基站的链路范围,旋翼无人机无法实现厘米级定位。由于旋翼无人机机载差分GNSS在接收不同的差分基准站时,位置将会跳变,为了避免这种现象,本发明提供两种处理措施:
(1)使用千寻差分网络服务,在布置固定机场后,使用千寻服务,对差分基准站位置进行精确定位,定位精度达到厘米级精度,并使用固定坐标指令,固定通过千寻网络得到的差分基准的位置,通过这种方法,可实现A机场以及B机场差分基准站不在同一参考点的问题;
(2)为了避免旋翼无人机在同一地点接收A机场差分基准站差分数据以及B机场差分基准站数据的情况,A机场在发送差分基准站差分数据时,对差分协议进行封装并赋予A机场独有不同的ID,同样的B机场在发送差分基准站差分数据时,对差分协议也进行封装并赋予B机场独有不同的ID,以A机场和B机场的中点作为界限,在A机场到中点距离范围内,旋翼无人机只接收A机场的数据,在中点到B机场范围内,旋翼无人机只接收B机场的数据。
S102,初始化旋翼无人机飞行控制***,检查飞行控制***的硬件初始化是否通过,若通过,进行S103;若不通过,无法进行起飞;
机场使用的旋翼无人机的起飞自检过程是旋翼无人机能实现自主起飞的关键步骤,直接关系到能否实现机场的无人值班机制。其具体的自检步骤以及状态机制如下:
***启动初始化,检查所有的飞行控制***的硬件初始化是否通过;
传感器状态检查以及飞行模式检查,传感器的状态检查包含:加热是否完成;IMU陀螺零偏是否正常;IMU加计零偏是否正常;飞行控制***垂直方向速度是否超过设定值;旋翼无人机配套电池电量是否能满足飞行任务;旋翼无人机的飞行模式是否在自驾模式。
在传感器状态检查以及飞行模式检查通过后,机场将旋翼无人机推出机场等待卫星定位以及差分锁定,具体包含如下几个部分:
GNSS差分是否锁定;飞行控制***是否已经定位;GNSS双天线定向是否锁定并且搜索到的卫星数是否大于10颗;地磁传感器是否处于健康状态;飞行控制***的导航子***估计的垂直方向速度是否超限。
S103:接收A机场所发送的飞行任务指令以及起飞指令进行起飞。
在卫星定位以及差分锁定完成基础上,机场发送飞行任务指令以及起飞指令,旋翼无人机接收到飞行任务指令以及起飞指令后进行起飞,在起飞过程中完成以下检查:
旋翼无人机模式检查,即是否完成起飞离地;飞行高度是否大于5m。
步骤4:基于所配置差分GPS和差分链路通道,接收A机场差分基准站和B机场差分基准站所发送的差分数据,实时定位旋翼无人机的位置。
通过所配置的链路通道,对所接收的差分数据进行处理,可以帮助用户实时监控旋翼无人机的位置信息,帮助用户控制旋翼无人机的飞行。
步骤5:发送请求B机场打开机舱的指令,驱动B机场开启舱门。
在旋翼无人机完成飞行任务,准备降落到机场机舱的过程中,需要进行如下步骤检查:
在返回到机场上空时,旋翼无人机进行传感器自检,检查项如下:
GNSS是否差分锁定;飞行控制******是否定位;GNSS双天线定向是否锁定并且搜索到的卫星数是否大于10颗。
旋翼无人机进行传感器自检通过后,发送请求B机场打开机舱指令。
步骤6:判断是否收到B机场发送的舱门已开启的指令,若是,降落在B机场停机坪上,若否,降落在备用停机坪上。
旋翼无人机持续检查是否收到机场打开舱门成功指令。若收到机场开舱门成功指令,旋翼无人机直接降落到机场停机坪;若未收到机场打开舱门成功指令或者机场打开舱门不成功,则旋翼无人机降落到备用停机坪,作者在实际应用过程汇总备用停机坪一般设置在机场半径5m处,具体应安装情况而定。
旋翼无人机降落完成后,进行如下检查项:
检查是否降落到的是机场还是备用机场;检查是否离起飞点距离超过20cm;检查旋翼无人机的当前航向与起飞前的航向是否相差超过10°;检查旋翼无人机当前的滚转角和俯仰角是否超过设定的角度值,本实施例中,该值设置为5°。
若旋翼无人机降落完成后的各项检查都满足那么表示降落机场成功,否则表示降落不成功,并将降落状态上报机场后台,通知工作人员进行排故。
旋翼无人机的自适应控制率的设计
在接收A机场所发送的起飞指令进行起飞之前,还包括设计旋翼无人机的自适应控制率,实时控制旋翼无人机的飞行状态。旋翼无人机的自适应控制率包括水平通道控制率、垂直通道控制率和姿态控制率,所述水平通道控制率用于控制旋翼无人机的水平位置;所述垂直通道控制率用于控制旋翼无人机的飞行高度;所述姿态控制率用于控制旋翼无人机的飞行姿态。
针对旋翼无人机的动力学和运动学模型,可以使用传统串级PID控制策略对旋翼无人机进行控制,即外环使用位置环控制回路,内环为姿态环控制。位置环包含水平位置通道控制和垂直通道控制。姿态控制的控制指令来源于水平位置通道的输出,参见图3,水平通道完整的控制结构用于实现对旋翼无人机水平位置的控制,在图3中包含了位置控制和姿态控制,描述了控制流向。垂直通道完整的控制结构图4所示。下面分别对水平通道控制率设计,垂直通道控制率设计以及姿态控制率设计进行详细的说明。
1.水平通道控制率设计具体为:
水平位置通道控制器来用实现对旋翼无人机的水平位置的控制,水平通道完整的控制结构中用到的变量见下:
pt期望位置;p表示当前位置;vt期望速度;v表示当前速度;at期望加速度;a表示当前加速度;θt期望姿态;θ表示当前姿态;ωt期望角速率;ω表示当前角速率。
期望位置pt经过与当前位置p做差经过位置比例控制器得到期望速度vt;期望速度vt与当前速度v做差经过速度比例控制器得到期望加速度at。
水平通道位置环控制率设计如公式(1)所示:
vt=Kp·(pt-p) (1)
其中,Kp为位置环比例增益。
水平通道速度环控制率设计如公式(2)所示:
其中,Kv为速度环比例增益,KI为积分增益,期望加速度at通过小扰动假设理论计算得到期望的姿态θt由期望加速度转换为期望姿态的计算公式如下,小扰动假设的条件是,旋翼无人机在平衡位置没有高度方向的运动,机体没有航向方向的运动并且航向角度ψ≈0为零。
整理得到公式(4):
再次整理公式(4)得到有加速度到倾角的计算公式(5):
公式(4)即为从加速度到倾角(滚转角γ和俯仰θ)公式。根据公式(4)就可以通过期望加速度at转换为期望倾角(θt和γt)。
2.垂直通道控制率设计具体为:
垂直通道控制用于对旋翼无人机的高度进行控制,垂直通道控制结构如下图4所示。在图4中,其中:Ht为期望高度,H为组合导航***解算高度;Vt为期望速度,V为组合导航***解算速度;at为期望加速度,a为校正后的组合导航***加速度。
其中,高度外环的非线性误差反馈控制器具备小误差大增益,大误差小增益的特点。
定义期望高度为zd,vz表示垂直方向速度,当前高度为z,高度的误差为ez如公式(6)所示:
ez=zd-z (6)
误差的微分如公式(7)所示:
定义外环控制律如公式(8)所示:
其中,为期望速度,公式(8)中的为zd的微分。公式(8)的曲线如图5所示。
dl和e0的计算方法如公式(9)所示:线性部分的斜率k在dl处连续且可微,那么有
那么有如公式(10)成立
通过设计如公式(8)所示的控制率,具备实现小误差大增益,大误差小增益的特点。
3.姿态控制率设计
内环姿态控制包含两方面信息,一类为PID基础控制器输出ub,一类为L1增广自适应控制输出ua。总输出u为基础控制器和L1增广自适应控制器二者只和,如公式(11)所示:
u=ub+ua (11)
3.1.PID基础控制率
期望倾角αt与当前倾角做差得到误差角度,误差角度经过姿态比例控制器得到期望角速率ωt。姿态环控制率设计如公式(12)所示:
ωt=Kα·(αt-α) (12)
其中,Kα为姿态环比例增益,这里的α表示倾角(滚转和俯仰)。
期望角速率ωt与当前测量角速率做差后经过角速率PID控制器得到角速率控制器角输出记为ub,基础控制器的输出ub如公式(13)所示:
其中,Kω为角速率环比例增益,K为角度率环积分增益,KD为角速率环微分增益,表示积分操作运算,s表示微分运算;Δω为目标角速率ωt与当前角速率ω的差值,为积分运算符号,s为微分运算符号。
3.2.L1增广自适应控制率
由图3中的角速度PID控制输出作为图6中的基础控制器控制信号,并引入L1增广自适应控制,用于增强***的控制鲁棒性和抗干扰能力。因此由串级PID控制组合控制器称为基础控制器。对于姿态内环控制器,我们选取三轴机体角速率为状态变量x,并且记串级PID的角速率PID控制器输出为ub,
选取旋翼三轴角速率为状态向量如公式(14)所示:
那么L1增广自适应的状态预测方程如公式(15)所示:
公式(15)需要通过***辨识的方法确定***矩阵A和B,为估计的不确定性,为估计的***状态变量,矩阵Asp为行列式为负值的3×3矩阵矩阵,Asp为行列式为负值的3×3矩阵,为估计状态变量与真值之间的误差如公式(16)所示:
x(t)表示真值可以通过组合导航***的实际测量的陀螺仪数据进行代替。L1自适应的自适应率计算如公式(17)所示:
T表示控制器运行的周期,实际使用过程中,自适应的控制率的运行频率越高越能实时估计***的总不确定性
在获取了***的不确定性估计后可以通过如下式子计算L1自适应的控制量输出ua,即为自适应控制器的输出如公式(18)所示:
C(s)为二阶巴特沃斯低通滤波器表达式。姿态控制器内环输出作为旋翼无人机的执行机构的控制输入u(t),如公式(19)所示:
u(t)=ub(t)+ua(t) (19)
通过公式(19)即可完成对旋翼无人机的姿态控制。
参见图7,本发明公布了一种旋翼无人机实现多机场精准降落的***,包括:
链路通道配置模块,所述链路通道配置模块基于A机场差分基准站和B机场差分基准站的位置信息,配置差分GPS和差分链路通道;
初始化模块,所示初始化模块用于初始化旋翼无人机飞行控制***,检查飞行控制***的硬件初始化是否通过,直至通过初始化完成;
指令接收模块,所示指令接收模块用于接收A机场所发送的飞行任务指令和起飞指令进行起飞,执行飞行任务;
实时定位模块,所述实时定位模块基于所配置的差分GPS和差分链路通道,接收A机场差分基准站和B机场差分基准站所发送的差分数据,实时定位旋翼无人机的位置;
指令发送模块,所述指令发送模块用于发送请求B机场打开机舱的指令,驱动B机场开启舱门;
判断模块,所述判断模块用于判断是否收到B机场发送的舱门已开启的指令,直至旋翼无人机的安全降落。
以上仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种旋翼无人机实现多机场精准降落的方法,其特征在于,包括:
步骤1:基于A机场差分基准站和B机场差分基准站的位置信息,配置差分GPS和差分链路通道;
步骤2:初始化旋翼无人机飞行控制***,检查飞行控制***的硬件初始化是否通过,若通过,进行步骤3;若不通过,无法进行起飞;
步骤3:接收A机场所发送的飞行任务指令和起飞指令进行起飞,执行飞行任务;
在接收A机场所发送的起飞指令进行起飞之前,还包括:设计旋翼无人机的自适应控制率,实时控制旋翼无人机的飞行状态;旋翼无人机的自适应控制率包括水平通道控制率、垂直通道控制率和姿态控制率,所述水平通道控制率用于控制旋翼无人机的水平位置;所述垂直通道控制率用于控制旋翼无人机的飞行高度;所述姿态控制率用于控制旋翼无人机的飞行姿态;
旋翼无人机的自适应控制率的具体设计方法具体为:
水平通道控制率设计具体为:
水平位置通道控制器来用实现对旋翼无人机的水平位置的控制,水平通道完整的控制结构中用到的变量见下:
pt期望位置;p表示当前位置;vt期望速度;v表示当前速度;at期望加速度;a表示当前加速度;θt期望姿态;θ表示当前姿态;ωt期望角速率;ω表示当前角速率;
期望位置pt经过与当前位置p做差经过位置比例控制器得到期望速度vt;期望速度vt与当前速度v做差经过速度比例控制器得到期望加速度at;
水平通道位置环控制率设计如公式(1)所示:
vt=Kp·(pt-p) (1)
其中,Kp为位置环比例增益;
水平通道速度环控制率设计如公式(2)所示:
其中,Kv为速度环比例增益,KI为积分增益,期望加速度at通过小扰动假设理论计算得到期望的姿态θt由期望加速度转换为期望姿态的计算公式如下,小扰动假设的条件是,旋翼无人机在平衡位置没有高度方向的运动,机体没有航向方向的运动并且航向角度ψ≈0为零;
整理得到公式(4):
再次整理公式(4)得到有加速度到倾角的计算公式(5):
公式(4)即为从加速度到倾角(滚转角γ和俯仰θ)公式;根据公式(4)就可以通过期望加速度at转换为期望倾角(θt和γt);
垂直通道控制率设计具体为:
垂直通道控制用于对旋翼无人机的高度进行控制,其中:Ht为期望高度,H为组合导航***解算高度;Vt为期望速度,V为组合导航***解算速度;at为期望加速度,a为校正后的组合导航***加速度;
其中,高度外环的非线性误差反馈控制器具备小误差大增益,大误差小增益的特点;
定义期望高度为zd,vz表示垂直方向速度,当前高度为z,高度的误差为ez如公式(6)所示:
ez=zd-z (6)
误差的微分如公式(7)所示:
定义外环控制律如公式(8)所示:
其中,为期望速度,公式(8)中的为zd的微分;
dl和e0的计算方法如公式(9)所示:线性部分的斜率k在dl处连续且可微,那么有
那么有如公式(10)成立
通过设计如公式(8)所示的控制率,具备实现小误差大增益,大误差小增益的特点;
姿态控制率设计
内环姿态控制包含两方面信息,一类为PID基础控制器输出ub,一类为L1增广自适应控制输出ua;总输出u为基础控制器和L1增广自适应控制器二者只和,如公式(11)所示:
u=ub+ua (11)
PID基础控制率
期望倾角αt与当前倾角做差得到误差角度,误差角度经过姿态比例控制器得到期望角速率ωt;姿态环控制率设计如公式(12)所示:
ωt=Kα·(αt-α) (12)
其中,Kα为姿态环比例增益,这里的α表示倾角(滚转和俯仰);
期望角速率ωt与当前测量角速率做差后经过角速率PID控制器得到角速率控制器角输出记为ub,基础控制器的输出ub如公式(13)所示:
其中,Kω为角速率环比例增益,K为角度率环积分增益,KD为角速率环微分增益,表示积分操作运算,s表示微分运算;Δω为目标角速率ωt与当前角速率ω的差值,为积分运算符号,s为微分运算符号;
L1增广自适应控制率
角速度PID控制输出作为基础控制器控制信号,并引入L1增广自适应控制,用于增强***的控制鲁棒性和抗干扰能力;因此由串级PID控制组合控制器称为基础控制器;对于姿态内环控制器,选取三轴机体角速率为状态变量x,并且记串级PID的角速率PID控制器输出为ub,
选取旋翼三轴角速率为状态向量如公式(14)所示:
那么L1增广自适应的状态预测方程如公式(15)所示:
公式(15)需要通过***辨识的方法确定***矩阵A和B,为估计的不确定性,为估计的***状态变量,矩阵Asp为行列式为负值的3×3矩阵矩阵,Asp为行列式为负值的3×3矩阵,为估计状态变量与真值之间的误差如公式(16)所示:
x(t)表示真值可以通过组合导航***的实际测量的陀螺仪数据进行代替;L1自适应的自适应率计算如公式(17)所示:
T表示控制器运行的周期,实际使用过程中,自适应的控制率的运行频率越高越能实时估计***的总不确定性
在获取了***的不确定性估计后可以通过如下式子计算L1自适应的控制量输出ua,即为自适应控制器的输出如公式(18)所示:
C(s)为二阶巴特沃斯低通滤波器表达式;姿态控制器内环输出作为旋翼无人机的执行机构的控制输入u(t),如公式(19)所示:
u(t)=ub(t)+ua(t) (19)
通过公式(19)即可完成对旋翼无人机的姿态控制;
步骤4:基于所配置差分GPS和差分链路通道,接收A机场差分基准站和B机场差分基准站所发送的差分数据,实时定位旋翼无人机的位置;
差分GPS和差分链路通道包括千寻差分网络服务,对A机场差分基准站和B机场差分基准站位置进行定位,并基于固定坐标指令,固定A机场差分基准站和B机场差分基准站的位置,通过A机场差分基准站和B机场差分基准站,实时定位旋翼无人机的位置;
以A机场和B机场的中点为界,在A机场到中点距离范围内,通过匹配A机场差分基准站所封装差分数据的ID信息,接收A机场的差分数据;在中点到B机场范围内,通过匹配B机场差分基准站所封装差分数据的ID信息,接收B机场的差分数据,实时定位旋翼无人机的位置;
步骤5:完成飞行任务后,发送请求B机场打开机舱的指令,驱动B机场开启舱门;
步骤6:判断是否收到B机场发送的舱门已开启的指令,若是,降落在B机场停机坪上,若否,降落在备用停机坪上。
2.根据权利要求1所述的旋翼无人机实现多机场精准降落的方法,其特征在于,在发送请求B机场打开机舱的指令之前,还包括:旋翼无人机进行硬件自检。
3.一种基于权利要求1所述的旋翼无人机实现多机场精准降落的方法的***,其特征在于,包括:
链路通道配置模块,所述链路通道配置模块基于A机场差分基准站和B机场差分基准站的位置信息,配置差分GPS和差分链路通道;
初始化模块,所示初始化模块用于初始化旋翼无人机飞行控制***,检查飞行控制***的硬件初始化是否通过,直至通过初始化完成;
指令接收模块,所示指令接收模块用于接收A机场所发送的飞行任务指令和起飞指令进行起飞,执行飞行任务;
实时定位模块,所述实时定位模块基于所配置的差分GPS和差分链路通道,接收A机场差分基准站和B机场差分基准站所发送的差分数据,实时定位旋翼无人机的位置;
指令发送模块,所述指令发送模块用于发送请求B机场打开机舱的指令,驱动B机场开启舱门;
判断模块,所述判断模块用于判断是否收到B机场发送的舱门已开启的指令,直至旋翼无人机的安全降落。
4.一种基于权利要求1所述的旋翼无人机实现多机场精准降落的方法的装置,其特征在于,包括:传感器,飞行控制***、A机场差分基准站和B机场差分基准站;
所述传感器连接飞行控制***,所述传感器接收A机场差分基准站和B机场差分基准站所发送的信号;所述飞行控制***根据传感器所传递的信号,调整飞行状态;
所述传感器包括差分GNSS板卡、GNSS传感器、IMU传感器、气压传感器、地磁传感器和视觉传感器;
所述IMU传感器用于旋翼无人机的故障检测;所述气压传感器用于测量旋翼无人机的飞行高度;所述差分GNSS板卡用于精准确定旋翼无人机的位置和速度,并用于精准起降功能;GNSS传感器是作为差分GNSS传感器的备份,避免传感器故障;视觉传感器用于辅助旋翼无人机着陆。
5.根据权利要求4所述的旋翼无人机实现多机场精准降落的方法的装置,其特征在于,所述IMU传感器、地磁传感器、气压传感器和GNSS传感器数量均为为两个,差分GNSS板卡和视觉传感器均为1个,其中,两个IMU传感器相差30°。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111620405.1A CN114265435B (zh) | 2021-12-27 | 2021-12-27 | 一种旋翼无人机实现多机场精准降落的方法、***及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111620405.1A CN114265435B (zh) | 2021-12-27 | 2021-12-27 | 一种旋翼无人机实现多机场精准降落的方法、***及装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN114265435A CN114265435A (zh) | 2022-04-01 |
CN114265435B true CN114265435B (zh) | 2024-07-05 |
Family
ID=80831182
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202111620405.1A Active CN114265435B (zh) | 2021-12-27 | 2021-12-27 | 一种旋翼无人机实现多机场精准降落的方法、***及装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN114265435B (zh) |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107703520A (zh) * | 2017-09-20 | 2018-02-16 | 北京昶远科技有限公司 | 一种利用无人飞行器任务链路传送差分数据的方法和装置 |
CN112286224A (zh) * | 2020-10-23 | 2021-01-29 | 中国有色金属长沙勘察设计研究院有限公司 | 一种无人机场旋翼飞行器实现精准自主起降的方法 |
CN112666960A (zh) * | 2020-12-12 | 2021-04-16 | 西北工业大学 | 一种基于l1增广自适应的旋翼飞行器控制方法 |
Family Cites Families (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102607527B (zh) * | 2012-02-17 | 2014-01-08 | 中测新图(北京)遥感技术有限责任公司 | 无人机航摄测量方法和无人机航摄测量*** |
CN103411599B (zh) * | 2013-07-24 | 2016-03-23 | 北京航空航天大学 | 一种基于光路差分的差分双干涉式光纤陀螺仪 |
CN105589087B (zh) * | 2016-01-29 | 2017-06-23 | 申研 | 一种高精度实时卫星定位装置及其方法 |
CN105652281B (zh) * | 2016-02-29 | 2018-04-20 | 武汉大学 | 一种用于光电测距气象改正的方法及*** |
CN107392355B (zh) * | 2017-06-27 | 2018-12-21 | 北京航空航天大学 | 一种基于差分进化算法的多机场协同调度鲁棒优化方法 |
CN111114814B (zh) * | 2020-01-16 | 2022-04-08 | 四川川测研地科技有限公司 | 基于无人飞行器对线性工程对象的自适应聚焦云台 |
-
2021
- 2021-12-27 CN CN202111620405.1A patent/CN114265435B/zh active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107703520A (zh) * | 2017-09-20 | 2018-02-16 | 北京昶远科技有限公司 | 一种利用无人飞行器任务链路传送差分数据的方法和装置 |
CN112286224A (zh) * | 2020-10-23 | 2021-01-29 | 中国有色金属长沙勘察设计研究院有限公司 | 一种无人机场旋翼飞行器实现精准自主起降的方法 |
CN112666960A (zh) * | 2020-12-12 | 2021-04-16 | 西北工业大学 | 一种基于l1增广自适应的旋翼飞行器控制方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN114265435A (zh) | 2022-04-01 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN113597591B (zh) | 用于无人飞行器导航的地理基准 | |
Kim et al. | Real-time Navigation, Guidance, and Control of a UAV using Low-cost Sensors | |
AU2017202701B2 (en) | Unmanned Aerial Vehicle (UAV) Having Vertical Takeoff and Landing (VTOL) Capability | |
CN103051373B (zh) | 基于自旋翼无人机的空中应急通信*** | |
KR101507752B1 (ko) | 무인 항공기 자동착륙 방법 | |
US8897931B2 (en) | Flight interpreter for captive carry unmanned aircraft systems demonstration | |
CN112286224B (zh) | 一种无人机场旋翼飞行器实现精准自主起降的方法 | |
Huh et al. | A vision-based landing system for small unmanned aerial vehicles using an airbag | |
CN103487822A (zh) | 北斗/多普勒雷达/惯性自主式组合导航***及其方法 | |
CN112789672B (zh) | 控制和导航***、姿态优化、映射和定位技术 | |
CN110989673B (zh) | 一种旋翼无人机动平台自主跟踪起降***及控制方法 | |
Skulstad et al. | Autonomous net recovery of fixed-wing UAV with single-frequency carrier-phase differential GNSS | |
CN112789568A (zh) | 控制和导航*** | |
Richardson et al. | Automated vision‐based recovery of a rotary wing unmanned aerial vehicle onto a moving platform | |
CN213690329U (zh) | 一种固定翼无人机自主着舰*** | |
Risch et al. | X-48B flight test progress overview | |
CN103529852A (zh) | 一种基于双卫星接收机的无人机寻的回收导引控制方法 | |
Mejias et al. | Controlled emergency landing of an unpowered unmanned aerial system | |
Ambroziak et al. | Experimental tests of hybrid VTOL unmanned aerial vehicle designed for surveillance missions and operations in maritime conditions from ship‐based helipads | |
Brady et al. | ALHAT system architecture and operational concept | |
Grip et al. | Flying a helicopter on Mars: How ingenuity's flights were planned, executed, and analyzed | |
CN114265435B (zh) | 一种旋翼无人机实现多机场精准降落的方法、***及装置 | |
Soppa et al. | GNC concept for automated landing of a large parafoil | |
Hong et al. | Ground control station development for autonomous UAV | |
Gryte et al. | Control system architecture for automatic recovery of fixed-wing unmanned aerial vehicles in a moving arrest system |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |