CN103303475B - 一种无人动力翼伞的空投定位方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种无人动力翼伞及其空投定位方法，翼伞包括翼伞本体、处理器、舵机、电子调速器、无刷电机、GPS模块、Zigbee通信模块，所述处理器与所述GPS模块、Zigbee通信模块、舵机、电子调速器连接；所述翼伞本体通过伞绳固定在所述舵机上；本发明利用部分翼伞搭载的GPS模块获取绝对地理位置、海拔和时间等信息，其它翼伞通过ZigBee通信模块推算出每个节点的相对位置，结合GPS的绝对定位与ZigBee的相对定位可获取所有翼伞的精确地理位置，从而使得所有翼伞定点降落的误差尽可能小；本发明的成本低，经济实用。

Description

一种无人动力翼伞的空投定位方法

技术领域

本发明涉及翼伞群的远程精确空投,特别是一种无人动力翼伞及其空投定位方法。

背景技术

现代信息化局部战争中，在高技术武器装备对抗基础上的反恐作战等小规模战斗日益频繁，其重要性也不断凸显。对于小规模作战，人员相对分散，单兵物资携带较少。高山，海岛等交通不便地区的物资补给的重要性日益凸显。在此基础上，后勤补给能力逐渐扮演着越来越重要的角色，这对于提高士兵生存能力以及对敌杀伤能力具有非常重要的作用。

在信息时代注重一体化联合作战，后勤补给愈显重要，输送物资主要有陆运空运，在交通闭塞，难以降落的地点主要以空投为主，包括人工空投和无人机空投。人工空投成本较大，在极端情况下甚至会出现机毁人亡的状况；无人机空投则很容易偏离目标很远，无法实现精确空投。

目前我国的后勤物资补给主要通过空中和地面。当地面交通受到阻碍，又难以找到可供飞机降落的地点，便只能采取空投的方法。但是空投物资的精度难以把握，此外还可能出现物资在空中相互碰撞导致降落伞缠绕的状况，从而造成不必要的损失。

如今随着信息化装备军队，精确空投已经成为陆航部队的训练重点。但是，主要实现手段还是靠操作人员的经验积累以及掌握技能的熟练程度，并没有形成完整的精确空投系统。汶川，玉树重大地震时，物资投放的不精确已经造成了很大损失，因此精确物资投放已经越来越受重视。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，针对现有技术不足，提供一种无人动力翼伞及其空投定位方法，求得待定位翼伞的精确地理位置，使得翼伞抵达目地点误差尽可能减小。

为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：一种无人动力翼伞，包括翼伞本体、处理器、舵机、电子调速器、无刷电机，还包括GPS模块、Zigbee通信模块，所述处理器与所述GPS模块、Zigbee通信模块、舵机、电子调速器连接，所述电子调速器与所述无刷电机连接；所述翼伞通过伞绳固定在所述舵机上。

一种翼伞的空投定位方法，对于由N个所述翼伞组成的翼伞群，N≧3，该方法如下：

1)记待定位翼伞的空间坐标为(x,y,z)，已知的K个搭载了GPS模块的翼伞的坐标为(x_i,y_i,z_i)，测量待定位翼伞与已定位的K个搭载了GPS模块的翼伞之间的距离d_i,i＝1...K,K≥3建立如下方程组：

$\left\{\begin{array}{c}{d}_i+\mathrm{\σ}=\sqrt{{(x-x_i)}^2+{(y-y_i)}^2+{(z-z_i)}^2}\\ i=1...K,K\≥3\end{array}\right.,$

其中，σ代表系统总误差，其来源为：GPS模块的定位

误差和ZigBee通信模块的定位误差；

2)取N－K个GPS模块，分别测取N－K点坐标，并测出N－K个点中任意两点间距离s_ij,i,j＝1...K,K≥3，通过GPS模块坐标计算出所述两点间的距离s_ij′,i,j＝1...K,K≥3。求算术平均得出GPS模块定位的系统误差△_S：

${\mathrm{\Δ}}_s=\frac{({\mathrm{\Σ}}_{i=1}^N{\mathrm{\Σ}}_{j=1}^N{s_{\mathrm{ij}}}^{,}-s_{\mathrm{ij}})}{(N-K)*(N-K-1)};$

3)单片机检测ZigBee通信模块采集的任意两个翼伞间的RSSI信号强度，使用参数为0.6的高斯滤波法，将出现概率小的信号强度滤去，通过求几何平均数得到剩下的信号的强度：

$R\left(d\right)=R\left(d_0\right)-10*n*{\log }_{10}\frac{d}{d_0}+X_{\mathrm{dBm}},$

其中，R(d)表示两个翼伞间的距离为d时的RSSI信号强度，d₀为参考距离，通常设置为1m；X_dBm为一个单位为dBm，均值为0的高斯随机变量，反映了当距离一定时，接收到的能量的变化，n为常数，与具体使用的硬件节点有关，本实验中取n＝2；记所取的K个搭载了GPS模块的翼伞两两间的距离为D_ij

4)计算系统总误差σ：

$\mathrm{\σ}=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^N{\mathrm{\Σ}}_{j=1}^N{s}_{\mathrm{ij}}+{\mathrm{\Δ}}_s-D_{\mathrm{ij}}}{(N-K)*(N-K-1)};$

5)将系统总误差σ计算式代入步骤1)的方程组中，求得待定位翼伞的空间坐标(x,y,z)。

与现有技术相比，本发明所具有的有益效果为：本发明利用部分翼伞搭载的GPS模块获取绝对地理位置、海拔和时间等信息，其它翼伞通过ZigBee通信模块推算出每个节点的相对位置，结合GPS的绝对定位与ZigBee的相对定位可获取所有翼伞的精确地理位置，从而使得所有翼伞定点降落的误差尽可能小；本发明的成本低，经济实用。

附图说明

图1为本发明一实施例翼伞电路原理图；

图2为本发明一实施例翼伞电器安装结构示意图；

图3为本发明一实施例翼伞外形图；

图4本发明一实施例翼伞定位方法示意图；

附图标注说明：

图1—图3中，1：Zigbee通信模块；2：电子调速器；3：舵机；4：处理器；5：无刷电机；6：GPS模块；7：螺旋桨；8：保护圈；9：外壳；10：翼伞本体；11：伞绳。图4中，“●”：搭载了GPS的翼伞；“○”：未搭载GPS的翼伞；“—”：待定位的翼伞通过Zigbee通信模块与已定的位翼伞通过RSSI信号测距；“--”：已定位翼伞间通过RSSI信号进行误差修订。

具体实施方式

如图1－图3所示，本发明一实施例包括处理器单片机STC12C5A60S2、舵机、翼伞本体、电子调速器30A、无刷电机KV4200，还包括GPS模块、Zigbee通信模块，所述处理器与所述GPS模块、Zigbee通信模块、舵机、电子调速器连接，所述电子调速器与所述无刷电机连接；所述翼伞本体通过伞绳固定在所述舵机上。

如图4所示，为了在保持翼伞群定位精度的条件下尽可能的降低成本，设由N个节点组成的翼伞群，取K顶翼伞搭载GPS模块测量自己的真实坐标，其余翼伞搭载成本较低廉的Zigbee通信模块来计算出自己的坐标。记待定位翼伞的空间坐标为(x,y,z),已知的K(K≥3)个搭载了GPS的翼伞的坐标为(x_i,y_i,z_i)，设该翼伞距已定位的N的翼伞的距离为d_i,i＝1...K,K≥3则可建立如下方程组： $\left\{\begin{array}{c}{d}_i+\mathrm{\σ}=\sqrt{{(x-x_i)}^2+{(y-y_i)}^2+{(z-z_i)}^2}\\ i=1...K,K\≥3\end{array}\right.,$ 其中σ代表误差修正项。其来源主要有两个：GPS系统的定位误差和Zigbee通信模块的定位误差。

GPS测距系统误差：取K个GPS模块，分别测取K点坐标，并使用直尺测出任意两点间距离s_ij,i,j＝1...K,K≥3，通过GPS坐标计算出任意两点间距离s_ij′,i,j＝1...K,K≥3。求算术平均得出GPS定位系统的系统误差： ${\mathrm{\Δ}}_s=\frac{({\mathrm{\Σ}}_{i=1}^N{\mathrm{\Σ}}_{j=1}^N{s_{\mathrm{ij}}}^{,}-s_{\mathrm{ij}})}{(N-K)*(N-K-1)},$

Zigbee通信模块测距误差：

Zigbee通信模块测距原理是发射端广播出RSSI信号，接收端通过接收到的RSSI信号强度判断距离。由于每对节点间的RSSI信号强度服从正态分布。于是使用参数为0.6的高斯滤波法，将出现概率小的信号强度滤去，对于剩下的信号强度通过求几何平均数得到信号强度。根据公式： $R\left(d\right)=R\left(d_0\right)-10*n*{\log }_{10}\frac{d}{d_0}+X_{\mathrm{dBm}},$ 可求得两翼伞距离。其中R(d)表示距离为d时的RSSI信号强度。d₀为参考距离，通常设置为1m，X_dBm为一个单位为dBm，均值为0的高斯随机变量，反映了当距离一定时，接收到的能量的变化。n为常数，与具体使用的硬件节点有关，本实验中取n＝2。记所取的K个搭载了GPS模块的翼伞两两间的距离为D_ij；

故有系统总误差: $\mathrm{\σ}=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^N{\mathrm{\Σ}}_{j=1}^N{s}_{\mathrm{ij}}+{\mathrm{\Δ}}_s-D_{\mathrm{ij}}}{(N-K)*(N-K-1)}$

这个方程组的解空间为P，该方程组共有K个方程，任选3个便可得出一组待测节点的三维坐标,总共可以得出组坐标，为了选取与所有点误差之和最小的坐标可以得出如下规划模型：

$\mathrm{Minimize}\underset{i=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}|d_i+\mathrm{\σ}-\sqrt{{(X-x_i)}^2+{(Y-y_i)}^2+{(Z-z_i)}^2}|$

(X,Y,Z)∈P

解该规划模型可求得一个与方程组最适合的坐标当作待测节点的坐标，并且精度尽可能大。

通过此方法进行的定位后，翼伞便可以根据事先存储的目标坐标和自身坐标来判断飞行方向的偏差。进而通过控制舵机拉动伞绳控制方向，通过电子调速器控制电机转速进行降落。同时定位过程中用到的RSSI测量的距离可以用来控制翼伞间的安全距离，既可以避免缠绕碰撞等事故，也避免了翼伞群半径过大导致网络可靠性降低。

Claims (2)

1.一种无人动力翼伞的空投定位方法，所述无人动力翼伞，包括翼伞本体、处理器、GPS模块、Zigbee通信模块，所述处理器与所述GPS模块、Zigbee通信模块、舵机、电子调速器连接，所述电子调速器与无刷电机连接；所述翼伞本体通过伞绳固定在所述舵机上，其特征在于，对于由N个所述翼伞组成的翼伞群，N≥3，该方法如下：

(1)记待定位翼伞的空间坐标为(x,y,z)，已知的K个搭载了GPS模块的翼伞的坐标为(x_i,y_i,z_i)，测量待定位翼伞与已定位的K个搭载了GPS模块的翼伞之间的距离d_{i,i＝1...K,K≥3},建立如下方程组：

其中，σ代表系统总误差，其来源为：GPS模块的定位误差和ZigBee通信模块的定位误差；

(2)取N－K个GPS模块，分别测取N－K点坐标，并测出N－K个点中任意两点间距离s_ij,i,j＝1…K,K≥3，通过GPS模块坐标计算出所述两点间的距离s_ij′,i,j＝1…K,K≥3，求算术平均得出GPS模块定位的系统误差△_S：

(3)单片机检测ZigBee通信模块采集的任意两个翼伞间的RSSI信号强度，使用参数为0.6的高斯滤波法，将出现概率小的信号强度滤去，通过求几何平均数得到剩下的信号的强度：

其中，R(d)表示两个翼伞间的距离为d时的RSSI信号强度，d₀为参考距离，X_dBm为一个单位为dBm，均值为0的高斯随机变量，反映了当距离一定时，接收到的能量的变化，n为常数，记所取的K个搭载了GPS模块的翼伞两两间的距离为D_ij；

(4)计算系统总误差σ：

(5)将系统总误差σ计算式代入步骤(1)的方程组中，求得待定位翼伞的空间坐标(x,y,z)。

2.根据权利要求1所述的翼伞的空投定位方法，其特征在于，所述步骤(3)中，d₀＝1m；n＝2。