CN106249755A - 一种无人机自主导航系统及导航方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种无人机自主导航系统及导航方法，所述系统包括参数导航模块、雷达导航模块、中央处理模块、信息储存模块和航向控制模块，其中，所述参数导航模块包括GPS接收器、角速率陀螺、IMU模块、舵偏电位计、图像采集器和计时器；所述导航方法如下进行：当GPS信号不稳定或短暂丢失时，利用参数导航模块输出的状态参数在中央处理模块中处理，得到飞行参数；当GPS信号长时间丢失且无法利用参数导航模块导航时，利用雷达导航模块进行导航；当GPS信号长时间丢失、参数导航模块失效且无法接收到雷达信号时，利用中央处理模块进行路径规划；本发明所提供的系统和方法能够在无GPS信号下为无人机提供准确导航。

Description

一种无人机自主导航系统及导航方法
技术领域
本发明涉及无人机自主导航系统，具体地，涉及一种应对无GPS信号情况的无人机自主导航系统。
背景技术
无人机具有体型小、成本低等优点，而且随着飞控技术、通信技术和电子技术的快速发展，无人机的性能不断增强，类型不断增多，使其在军用领域和民用领域的应用需求不断增大，使用率日益增高。但由于无人机平台的局限性，无法自身判断航线及飞行路径，因此真正能实现自主导航飞行的技术很少。
目前解决无人机导航的方法有GPS导航，实现起来严重依赖GPS卫星信号，遇到信号不稳定或信号丢失的情况，无人机便无法实现自主飞行。
发明内容
为了克服上述问题，本发明人进行了锐意研究，设计出一种无人机自主导航系统和方法，用于应对无GPS信号的情况，从而完成本发明。
本发明一方面提供了一种无人机自主导航系统，应对无GPS信号的情况，具体体现在以下方面：
(1)一种无人机自主导航系统，用于进行无GPS信号的情况下的导航，其中，所述系统包括参数导航模块1、雷达导航模块2、中央处理模块3、信息储存模块4和航向控制模块5；
其中，所述参数导航模块1包括GPS接收器11、角速率陀螺12、IMU模块13、舵偏电位计14、图像采集器15和计时器16。
本发明另一方面还公开了一种无人机自主导航的方法，具体体现在：
(2)一种无人机自主导航的方法，用于应对无GPS信号的情况，优选利用上述无人机自主导航系统进行导航，其中，
当GPS信号稳定或未丢失时，采用GPS接收器输出航向信息到航向控制模块5，进行导航；
当GPS信号不稳定或短暂丢失时，采用参数导航模块1和中央处理模块3中的运动状态估计子模块31输出无人机的飞行参数，至航向控制模块5，进行导航；
当GPS信号长时间丢失并无法利用参数导航模块时，采用雷达导航模块2输出航向信息给航向控制模块5，进行导航；
当GPS卫星信号长时间丢失、参数导航模块失效、且无法接收到雷达信号时，中央处理模块3利用路径规划子模块32规划航向路径，同时，利用双目避障子模块33协助避开障碍物，将航向信息输出给航向控制模块5，进行导航。
附图说明
图1示出本发明所述无人机自主导航系统的结构示意图；
图2示出本发明所述无人机自主导航系统利用参数导航模块和运动估计子模块进行导航的工作流程图；
图3示出运动状态估计子模块的数据处理过程；
图4示出本发明所述无人机自主导航系统的工作流程图。
附图标记
1-参数导航模块；11-GPS接收器；12-角速率陀螺；13-IMU模块；14-舵偏电位计；15-图像采集器；16-计时器；2-雷达导航模块；21-雷达通信装置；22-雷达校验装置；3-中央处理模块；31-运动状态估计子模块；311-当前参数处理模块；312-未来参数估计模块；3121-状态空间子模块；3122-离散空间子模块；3123-离散数据预处理子模块；3124-离散数据后处理子模块；32-路径规划子模块；33-双目避障子模块；4-信息储存模块；41-信息储存器；42-缓存器；5-航向控制模块。
具体实施方式
下面通过附图对本发明进一步详细说明。通过这些说明，本发明的特点和优点将变得更为清楚明确。
本发明一方面提供了一种无人机自主导航系统，用于应对无GPS信号的情况下的导航，其中，如图1所示，所述系统包括参数导航模块1、雷达导航模块2、中央处理模块3、信息储存模块4和航向控制模块5。
其中，所述参数导航模块1用于在GPS信号不稳定或短暂丢失时向中央处理模块3输出无人机的状态参数；所述雷达导航模块2用于在GPS信号长时间丢失，且无法利用参数导航模块时，向就近己方船舰请求航向信息，并将航向信息输出给中央处理模块3；所述中央处理模块3用于在GPS信号长时间丢失、参数导航模块失效且无法接收到雷达信号时规划出一条从当前地点到目标点的航向路径；所述信息储存模块4用于储存从起始点到目标点的全部环境地理信息，并将其输出给中央处理模块3；所述航向控制模块5，用于接收中央处理模块3输出的信息，进行导航。
在本发明中：
所述状态参数包括无人机的空间参数以及无人机的姿态参数，其中：所述空间参数包括无人机在三维空间的坐标(x、y和z)以及在三维方向的飞行速度(Vx、Vy和Vz)，所述姿态参数包括俯仰角速率、偏航角速率、俯仰角、偏航角俯仰舵偏角和偏航舵偏角；
所述短暂是指不超过10s，所述长时间是指10s以上；
所述全部环境地理信息是指从起始点到目标点的全部环境信息，其类似于地图，所述全部环境信息包括出现的海洋、峡谷、礁石等等，同时对海洋的深度、峡谷的深度以及礁石的大小等均有记录，所述全部环境地理信息还包括从起始点到目标点的可能风向、可能风力大小、以及该区域经常出现的天气情况等，为路径规划做参考。
根据本发明一种优选的实施方式，所述中央处理模块3还用于接收参数导航模块1输出的无人机的状态参数，并对其进行处理，得到无人机的飞行参数，然后将飞行参数输出给航向控制模块5。
其中，所述飞行参数是指对当前位置而言的下一时刻的空间参数，并将得到的下一时刻的空间参数重新进行处理，得到再下一时刻的空间参数，即在经中央处理模块处理时不断更新空间参数可以得到无人机的未来状态参数，即无人机的飞行参数。
根据本发明一种优选的实施方式，所述中央处理模块3同时还用于接收雷达导航模块2输出的航向信息，并将其输出给航向控制模块5。
根据本发明一种优选的实施方式，如图1所示，所述参数导航模块1、雷达导航模块2、信息储存模块4和航向控制模块5均与中央处理模块3进行通信。
在进一步优选的实施方式中，如图1所示，所述雷达导航模块2、信息储存模块4和航向控制模块5均通过现场总线与中央处理模块3实现通信。
其中，采用总线连接提高了系统的稳定性和安全性。
在更进一步优选的实施方式中，所述中央处理模块3、信息储存模块4和雷达导航模块2均为可拆卸式。
其中，可拆卸式的设置增加了系统的可定制性，并且，在修改相关数据时不需要启动整个系统，减少了在修改某特定模块时对整体系统的影响。
根据本发明一种优选的实施方式，所述参数导航模块1、雷达导航模块2和信息储存模块4分别将获取的信息输出给中央处理模块3。
在进一步优选的实施方式中，中央处理模块3接收到信息后任选地进行处理，然后输出给航向控制模块5，进行导航。
其中，对于参数导航模块1输出的数据或参数需要在中央处理模块3中进行处理，然后再传输给航向控制模块5；对于雷达导航模块2输出的数据或信息则不需要进行处理，直接传输给航向控制模块5。
根据本发明一种优选的实施方式，如图1所示，所述参数导航模块1包括GPS接收器11、角速率陀螺12、IMU模块13、舵偏电位计14、图像采集器15和计时器16。
其中，所述GPS接收器用于接收GPS数据，所述GPS信号包括无人机的空间位置(x、y和z)，以及无人机在空间各方向上的速度(Vx、Vy和Vz)，并将其输出给中央处理器，其中，GPS接收器只有在GPS信号消失时刻将该时刻无人机的GPS信号传输给中央处理模块；所述角速率陀螺12用于测量无人机当前时刻的俯仰角速率和偏航角速率，分别表示为和并输出给IMU模块13和中央处理器3；所述IMU模块对俯仰角速率和偏航角速率进行积分得到无人机当前时刻的俯仰角和偏航角，分别表示为和ψ(k)；所述舵偏电位计14用于测量并输出无人机当前时刻的俯仰舵偏角和偏航舵偏角，分别表示为δe(k)和δr(k)；所述图像采集器用于拍摄环境信息，并进行信息输出。
根据本发明一种优选的实施方式，所述图像采集器15包括两个摄像机和一个三轴云台。
在进一步优选的实施方式中，所述图像采集器15包括两个GoPro HERO4Black和飞宇MINI3D三轴云台。
其中，所述两个摄像机形成一定角度，可以确定出无人机距离最近物体的距离，当测量距离短于安全距离后，立刻悬停并后退到安全距离外，从而使无人机避开障碍物。所述安全距离是指距离障碍物5米以上。
根据本发明一种优选的实施方式，如图1所示，所述雷达导航模块2包括雷达通信装置21和雷达校验装置22。
其中，所述雷达通信装置21用于己方船舰与无人机之间的通信，所述雷达校验装置22用于校验己方船舰。
在本发明中，所述校验己方船舰是指识别己方船舰。
根据本发明一种优选的实施方式，所述信息储存模块4包括信息储存器41和缓存器42。
在进一步优选的实施方式中，所述信息储存器41用于储存从起始点到目标点的全部环境地理信息，并将其中的局部地理信息按照中央处理模块3的指令存储到缓存器42中。
其中，所述全部环境地理信息是指从起始点到目标点的全部环境信息，其相当于地图，所述全部环境信息包括出现的海洋、峡谷、礁石等等，同时对海洋的深度、峡谷的深度以及礁石的大小等均有记录，所述全部环境地理信息还包括从起始点到目标点的可能风向、可能风力大小、以及该区域经常出现的天气情况等。所述局部环境地理信息是全部环境地理信息中某区域的环境地理信息，具体是指以当前点为圆心、四周5km范围内的环境地理信息，其用于路径规划时对无人机定位使用，这样，就不需要在整个环境地理信息内寻找当前点，缩小了范围，提高了处理器的处理速度。
在本发明中，信息储存器41内的全部环境地理信息是在无人机起飞前已经储存，缓存器42内的局部环境地理信息是在无人机飞行的过程中进行实时缓存，而且仅缓存当前点周围5km范围内的环境地理信息。其中，所述环境地理信息在进行路径规划时用作地图。因此，缓存器42内的局部环境地理信息随着飞行的进行不断变化。
根据本发明一种优选的实施方式，在中央处理模块3内设置有作为中央处理平台的Linux嵌入式子系统、作为信号处理单元的FPGA高速嵌入式子系统、A/D转换器和图像处理单元。
其中，所述FPGA高速嵌入式子系统用于处理接收到的信息；所述图像处理单元用于处理图像采集器拍摄的环境信息。
在进一步优选的实施方式中，在所述中央处理模块3中集成有运动状态估计子模块31、路径规划子模块32和双目避障子模块33。
其中：
所述运动状态估计子模块用于处理参数导航模块1输出的无人机的状态信息，对无人机进行运动状态估计，得到无人机的飞行参数；
所述路径规划子模块32用于规划出一条从当前地点到目标点的航向路径，以在GPS信号长时间丢失、参数导航模块失效且无法接收到雷达信号时为航向控制模块5提供导航数据(航向路径)；
所述双目避障子模块33用于在GPS信号长时间丢失、参数导航模块失效且无法接收到雷达信号时协助无人机躲避路径中的障碍。
在更进一步优选的实施方式中，在GPS信号长时间丢失、参数导航模块失效且无法接收到雷达信号时，将路径规划子模块32和双目避障子模块33联用，为航向控制模块5提供航向信息。
根据本发明一种优选的实施方式，如图2所示，所述运动状态估计子模块31包括当前参数处理模块311和未来参数估计模块312。
其中，所述当前参数处理模块311用于处理无人机当前的参数信息，得到无人机当前时刻的攻角α(k)和侧滑角β(k)；所述未来参数估计模块312用于利用无人机当前时刻的参数信息估计无人机下一时刻的飞行参数，得到航向信息，并传输给航向控制模块5，最终实现导航。
在进一步优选的实施方式中，所述当前参数处理模块311进行如式(1-1)和式(1-2)所示处理：
β(k)＝ψ(k)-arctan(Vz(k)/Vx(k)) 式(1-2)。
在本发明中，和ψ(k)为IMU模块13实时输出的无人机在k时刻的实际值，即在利用当前参数处理模块311获得当前时刻的攻角α(k)和侧滑角β(k)时，采用的和ψ(k)为IMU模块13实时输出的实际值；对于Vx(k)、Vy(k)和Vz(k)：当k为0时，即零时刻时(GPS信号消失时刻)，Vx(0)、Vy(0)和Vz(0)为GPS接收器11的输出数据；当k大于0时，Vx(k)、Vy(k)和Vz(k)为未来参数估计模块312处理得到的估计数据重新传输给当前参数处理模块311进行数据更新。
在更进一步优选的实施方式中，所述当前参数处理模块311将得到的当前时刻的攻角α(k)和侧滑角β(k)输出给未来参数估计模块312，进行未来(下一时刻)参数的估计。
根据本发明一种优选的实施方式，如图2所示，所述未来参数估计模块312包括状态空间子模块3121、离散化空间子模块3122、离散数据预处理子模块3123和离散数据后处理子模块3124，其中：
在所述状态空间子模块3121内集成有状态空间；
所述离散化空间子模块3122用于对状态空间子模块3121内的状态空间进行离散化处理，得到无人机下一时刻的攻角和下一时刻的侧滑角，分别表示为α(k+1)和β(k+1)，以及下一时刻的俯仰角速率和偏航角速率，分别表示为和
所述离散数据预处理子模块3123用于对离散化空间子模块3122得到的数据进行预处理，得到无人机下一时刻的弹道倾角和弹道偏角，分别表示为θ(k+1)和
所述离散数据后处理子模块3124用于对离散数据预处理子模块3123得到的数据进行后处理，得到无人机下一时刻的飞行参数，所述飞行参数包括无人机的空间位置(x、y和z)以及空间各方向上的速度(Vx、Vy和Vz)，即得到航向信息。
在进一步优选的实施方式中，如图3所示，在未来参数估计模块312中，离散化空间子模块3122对状态空间子模块3121进行离散化，并将离散后得到的数据传输给离散数据预处理子模块3123，离散数据预处理子模块3123将预处理后的数据传输给离散数据后处理子模块3124，进行数据后处理，最终得到无人机下一时刻的飞行参数。
其中，如图3所示，在离散化空间子模块3122中进行数据处理时，采用了如下数据：当前参数处理模块311输出的当前时刻的攻角α(k)和侧滑角β(k)、角速率陀螺12输出的当前时刻的俯仰角速率和偏航角速率以及舵偏电位计14输出的当前时刻的俯仰舵偏角δe(k)和偏航舵偏角δr(k)。
根据本发明一种优选的实施方式，在空间状态子模块3121中，所述状态空间包括俯仰方向状态空间和偏航方向状态空间。
其中，具体地，所述俯仰方向状态空间用于得到无人机下一时刻的攻角(α(k+1))和下一时刻的俯仰角速率所述偏航方向状态空间用于得到无人机下一时刻的侧滑角(β(k+1))和下一时刻的偏航角速率
在进一步优选的实施方式中，所述俯仰方向状态空间和偏航方向状态空间分别如式(2-1)和式(2-2)所示：
其中，α表示攻角，表示攻角速率，表示俯仰角速率，表示俯仰角加速率，δe表示俯仰舵偏角，aα、bα、和为符号，其分别代表不同的式子。在式(2-1)中，每一时刻的俯仰舵偏角δe通过舵偏电位计14测量得到，并实时输入到公式(2-1)中进行数据更新；
其中，β表示侧滑角，表示侧滑角速率，表示偏航角速率，表示偏航角加速率，δr表示俯仰舵偏角，aβ、bβ、 和为符号，其分别代表不同的式子。在式(2-2)中，每一时刻的俯仰舵偏角δr通过舵偏电位计14测量得到，并实时输入到公式(2-2)中进行数据更新；
根据本发明一种优选的实施方式，利用离散化空间子模块3122对状态空间子模块3121内的俯仰方向状态空间和偏航方向状态空间分别进行离散化，得到离散空间。
其中，在离散化时，采用泰勒公式展开，取前两项实现线性化。
在进一步优选的实施方式中，俯仰方向状态空间和偏航方向状态空间经离散化空间子模块3122离散后分别得到如式(3-1)和式(3-2)所示的俯仰方向离散空间和偏航方向离散空间：
其中，在式(3-1)中，T为采样周期，k表示当前时刻，k+1表示下一时刻；α(k+1)为下一时刻的攻角，α(k)为当前时刻的攻角，α(k)由当前参数处理模块311传输得到，为下一时刻的俯仰角速率，为当前时刻的俯仰角速率，由角速率陀螺12传输得到，δe(k)为当前时刻的俯仰舵偏角，δe(k)由舵偏电位计14传输得到。而矩阵系数也均是已知量，因此利用式(3-1)，并根据当前时刻(k时刻)的参数信息可以得到下一时刻(k+1时刻)的α(k+1)和
其中，在式(3-2)中，T为采样周期，k表示当前时刻，k+1表示下一时刻，β(k+1)表示下一时刻的侧滑角，β(k)为当前时刻的侧滑角，β(k)由当前参数处理模块311传输得到，为下一时刻的偏航角速率，为当前时刻的偏航角速率，由角速率陀螺12传输得到，δr(k)表示当前时刻的偏航舵偏角，δr(k)由舵偏电位计14传输得到。而矩阵系数也均是已知量，因此利用式(3-2)，并根据当前时刻(k时刻)的参数信息可以得到下一时刻(k+1时刻)的β(k+1)和
在本发明中，通过式(3-1)和式(3-2)可以分别得到下一时刻的攻角和俯仰角速率，分别表示为α(k+1)和以及下一时刻的侧滑角和偏航角速率，分别表示为β(k+1)和
在本发明中：
在式(2-1)和式(3-1)中，aα、bα、和为符号，其分别代表以下式子：
a α = - m z α q S L J z , b α = P + c y α q S m V ,
a ω = m y ω ‾ x qSL 2 2 J z V , a δ = - m y δ e q S L J y , b δ = c y δ e q S m V ;
在式(2-2)和式(3-2)中，aβ、bβ、和为符号，其分别表示如下式子：
a β = - m z β q S L J z , b β = P + c y β q S m V ,
a ω y = m y ω ‾ y qSL 2 2 J z V , a δ r = - m y δ r q S L J y , b δ r = c y δ r q S m V
其中：
动压其中，ρ为空气密度，短时间(10s)内视ρ为常数，V为无人机的总速度，由于在短时间(10s)内无人机的总速度几乎不变，因此视速度为常数，但是空间各方向的速度(Vx、Vy和Vz)即使在短时间内也是变化的，因为其方向有调整；
转动惯量Jz和Jz、参考面积S、参考长度L以及质量m可以在无人机起飞前测量得到，其均为常数，其中，参考面积S是指无人机的翼平面的投影面积，参考长度L是指无人机的翼的平均气动弦长，质量m是指无人机的质量。
和以及和为无人机的气动参数，其在无人机起飞前可通过风洞试验测得，均为常数。其中：为由攻角引起的俯仰力矩系数，为由攻角生成的俯仰力系数，为由滚转角速率引起的偏航力矩系数，为侧滑角引起的偏航力矩系数，为由升降舵生成的俯仰力系数；为由侧滑角引起的偏航力矩系数，为由侧滑角生成的偏航力系数，为由偏航角速率引起的偏航力矩系数，为由方向舵引起的偏航力矩系数，为由方向舵生成的偏航力系数。因此aα、bα、和以及aβ、bβ、 和均为常数。
根据本发明一种优选的实施方式，如图3所示，离散数据预处理子模块3123和离散数据后处理子模块3124对由离散化空间子模块3122得到的下一时刻的攻角α(k+1)和下一时刻的俯仰角速率进行数据处理，得到无人机下一时刻的x、y、Vx和Vy。
在进一步优选的实施方式中，如图3所示，离散数据预处理子模块3123和离散数据后处理子模块3124对由离散化空间子模块3122得到的下一时刻的侧滑角β(k+1)和下一时刻的偏航角速率进行数据处理，得到无人机下一时刻的z和Vz。
根据本发明一种优选的实施方式，所述离散数据预处理子模块3123包括积分处理子模块、弹道倾角获得子模块6232和弹道偏角获得子模块。
其中：
所述积分处理子模块用于对离散化空间子模块3122输出的下一时刻的俯仰角速率和偏航角速率进行积分，得到下一时刻的俯仰角和偏航角ψ(k+1)；
所述弹道倾角获得子模块用于对积分处理子模块得到的下一时刻的俯仰角以及离散化空间子模块3122得到的下一时刻的攻角α(k+1)进行数据处理，得到下一时刻的弹道倾角θ(k+1)；
所述弹道偏角获得子模块用于对积分处理子模块得到的下一时刻的偏航角ψ(k+1)以及离散化空间子模块3122得到的下一时刻的侧滑角β(k+1)进行数据处理，得到下一时刻的弹道偏角
在进一步优选的实施方式中，所述弹道倾角获得子模块和所述弹道偏角获得子模块的数据处理分别如式(4-1)和式(4-2)所示，并分别得到无人机下一时刻的弹道倾角θ(k+1)和弹道偏角
其中，在式(4-1)和式(4-2)中，α(k+1)和β(k+1)采用离散化空间子模块622输出的数据，和ψ(k+1)采用积分处理子模块输出的数据。
在更进一步优选的实施方式，如图3所示，所述离散数据预处理子模块3123将得到的无人机下一时刻的弹道倾角θ(k+1)和弹道偏角输出给离散数据后处理子模块3124。
根据本发明一种优选的实施方式，所述离散数据后处理子模块3124包括速度获得子模块和空间位置获得子模块。
其中，所述速度获得子模块利用弹道倾角θ(k+1)和弹道偏角进行数据处理，得到无人机下一时刻(k+1时刻)的速度，即Vx(k+1)、Vy(k+1)和Vz(k+1)；所述空间位置获得子模块对速度获得模块得到的下一时刻的空间各方向的速度和当前空间位置进行数据处理，得到无人机下一时刻的空间位置，即x(k+1)、y(k+1)和z(k+1)。
在进一步优选的实施方式中，所述速度获得子模块的数据处理如式(5-1)～式(5-3)所示：
Vx(k+1)＝Vcosθ(k+1) 式(624-1-1)
Vy(k+1)＝Vsinθ(k+1) 式(624-1-2)
其中，在式(5-1)～式(5-3)中，V为无人机的总速度，其不具有方向性，在短时间内几乎不变，因此，V为常数，因为在本发明中，所述系统用于短时间内的导航，即控制无人机的方向，而在短时间内飞行的总速度V几乎不变；θ(k+1)和是由离散数据预处理子模块3123获得。
在本发明中，所述短时间是指10s以内。
在更进一步优选的实施方式中，所述空间位置获得子模块的数据处理如式(6-1)～式(6-3)所示：
x(k+1)＝x(k)+T·Vx(k+1) 式(6-1)
y(k+1)＝y(k)+T·Vy(k+1) 式(6-2)
z(k+1)＝z(k)+T·Vz(k+1) 式(6-3)
其中，在式(6-1)～式(6-3)中，x(k+1)、y(k+1)和z(k+1)分别为无人机下一时刻的空间位置，x(k)、y(k)和z(k)分别为当前时刻的空间位置，Vx(k+1)、Vy(k+1)和Vz(k+1)分别为下一时刻的空间各方向的速度。
在本发明中，卫星信号消失的最后时刻为该系统工作的初始时刻，称为零时刻，则x(0)、y(0)和z(0)以及Vx(0)、Vy(0)和Vz(0)分别为卫星信号在消失时刻传输给微处理器的信号，即为该系统工作时的初始信号。
根据本发明一种优选的实施方式，如图3所示，在无GPS信号情况下，利用参数导航模块1进行导航包括以下步骤：
步骤1、通过当前参数处理模块311对当前参数进行处理，得到当前时刻的α(k)和β(k)，并输出给未来参数处理模块312；
步骤2、离散空间子模块3122对空间状态模块3121进行离散，得到如式(2-1)和式(2-2)所示的离散空间，向式(2-1)和式(2-2)输入当前信息，得到下一时刻的α(k+1)和β(k+1)；
步骤3、利用离散数据预处理子模块3123进行数据预处理，得到下一时刻的θ(k+1)和
步骤4、利用离散数据后处理子模块3124进行数据后处理，得到无人机下一时刻的空间位置以及空间各方向上的速度，即得到航向信息。
其中，在步骤1中，所述当前参数是指当前时刻的空间各方向的速度以及当前时刻的俯仰角和偏航角；在步骤2中，所述当前信息是指当前时刻的攻角、侧滑角、俯仰角速率和偏航角速率。
在进一步优选的实施方式中，所述步骤3包括以下子步骤：
步骤3.1、通过积分处理子模块对和进行积分得到下一时刻的和ψ(k+1)；
步骤3.2、通过弹道倾角获得子模块进行如下处理，得到下一时刻的θ(k+1)：
步骤3.3、通过弹道偏角获得子模块进行如下处理，得到下一时刻的弹道偏角
在更进一步优选的实施方式中，所述步骤4还同时进行如下处理：将得到的下一时刻的飞行参数重新传输给当前参数处理模块311进行数据更新。
在本发明中，通过参数导航模块1利用运动状态估计子模块31进行导航最多只能维持10s，10s以上还没有GPS信号则不能继续利用参数导航模块进行导航，否则会出现误差。
根据本发明一种优选的实施方式，所述路径规划子模块32以当前地点为起点，目标点为终点，根据全部环境地理信息规划一条从当前地点到目标点的航向路径，所述航向路径为最优连续路径，以在GPS信号长时间丢失、参数导航模块失效、无法接收到雷达信号时进行导航。
其中，所述最优连续路径是指距离最短且不会有障碍出现的、可使无人机连续飞行的路径。
在进一步优选的实施方式中，在路径规划子模块32内设置有路径规划算法。
其中，所述路径规划算法用于规划出一条从当前地点到目标点的最优连续路径，以在GPS信号长时间丢失、参数导航模块失效、无法接收到雷达信号时进行导航。
在更进一步优选的实施方式中，所述路径规划算法包括A*算法和Dijkstra算法等。
根据本发明一种优选的实施方式，所述路径规划算法如下进行:(1)根据参数导航模块1输出的状态参数，在缓存器42缓存的局部环境地理信息中对应上述状态参数，对无人机进行定位，即确认无人机目前的位置(起点)；(2)根据起点与目标点的位置，在全部环境地理信息内规划一条从当前点到目标点的直线路径；(3)当在直线路径中出现障碍时，路径避开障碍，并确定障碍四周距目标点最近的方向；(4)规划一条沿(3)中确定的方向且从该处到目标点的直线路径；(5)当在直线路径中出现障碍时，路径避开障碍，并确定障碍四周距目标点最近的方向……依次类推进行路径规划，得到一条从当前地点到目标点的最优连续路径。
其中，所述最优是指距离最短，所述连续是指不存在障碍；其中，目标点的位置在无人机起飞点已经存储到信息储存模块41的全部环境地理信息内。
在本发明中，利用路径规划算法能够避开的障碍仅限于储存的全部环境地理信息内已有的障碍，对于没有体现在全部环境地理信息内的障碍则不能避过，因此需要辅助手段避开其它障碍。在本发明中，采用双目避障子模块躲避环境地理信息以外的障碍。
根据本发明一种优选的实施方式，所述双目避障算法是对图像采集器的两个摄像机传送的信息进行处理。
在进一步优选的实施方式中，在双目避障子模块33内设置有双目避障算法。
所述双目避障算法用于在GPS信号长时间丢失、参数导航模块失效、无法接收到雷达信号时协助无人机躲避路径中的障碍。
在更进一步优选的实施方式中，图像采集器中的两个摄像机形成一定角度，可以测量出无人机距最近的物体的距离，并将距离传送给中央处理模块。
其中，中央处理模块接收到信息，当测量的距离短于安全距离时，中央处理模块3立刻发出指令使无人机悬停并后退到安全距离外，以避开障碍物，所述安全距离为远离障碍物5米左右。
根据本发明一种优选的实施方式，在GPS信号长时间丢失、参数导航模块失效、无法接收到雷达信号时，将路径规划子模块和双目避障子模块联用进行航向信息的输出。
在本发明中，当GPS信号长时间丢失、参数导航模块失效、无法接收到雷达信号时，使用路径规划子模块32规划出一条从当前点到目标点的最优连续路径，同时，利用双目避障子模块避开路径中的障碍物，得到航向信息。
本发明另一方面还提供了一种无人机自主导航方法，用于应对无GPS信号的情况，优选利用上述系统进行自主导航。
根据本发明一种优选的实施方式，在无人机起飞前，将环境地理信息储存于信息储存模块4的信息储存器41中，以在长时间无GPS信息时利用所述全部环境地理信息作为地图进行航向路径规划。
在进一步优选的实施方式中，中央处理模块3输出指令，令信息储存器41实时地将当前点5km范围内的局部地理信息传送到缓存器42中，以在长时间无GPS信息时利用缓存的局部环境地理信息进行无人机当前点在地图(全部环境地理信息)中的定位。
其中，所述全部环境地理信息是指从起飞点到目标点的全部环境信息，其相当于地图，具体包括出现的海洋、峡谷、礁石等等，同时对海洋的深度、峡谷的深度以及礁石的大小等均有记录，所述全部环境地理信息还包括从起始点到目标点的可能风向、可能风力大小、以及该区域经常出现的天气情况等。所述局部环境地理信息是全部环境地理信息中局部区域的环境地理信息，具体是指以当前点为圆心、四周5km范围内的环境地理信息，其用于路径规划时使用，这样，就不需要在整个环境地理信息内寻找当前点，缩小了范围，提高了处理器的处理速度。
在本发明中，在对无人机当前位置定位时利用缓存的局部环境地理信息，即无人机四周5km范围内的局部环境地理信息，这样，就不需要在全部环境地理信息中去定位，这样缩小了范围，定位准确而且快速。
根据本发明一种优选的实施方式，在无人机起飞前，将己方船舰的雷达信息存储在雷达导航模块2的雷达校验装置22中，以进行己方船舰的校验，从而向其请求航向信息。
根据本发明一种优选的实施方式，如图4所示，无人机开始工作时，参数导航模块1的GPS接收器接收GPS信号并将其传送到中央处理模块，中央处理模块3将接收到的信号与缓存器42中的局部环境地理信息实时同步并实时输出航向信息到航向控制模块5，以实现为无人机导航。
其中，上述情况是在GPS信号无丢失的情况下，利用GPS进行导航。
根据本发明一种优选的实施方式，如图4所示，当GPS信号不稳定或短暂丢失时，运动状态估计子模块31利用GPS接收器11、角速率陀螺12、舵偏电位计14和IMU模块13输出的数据进行运动状态估计，得到无人机的飞行参数。
其中，GPS接收器输出的信息为GPS接收器最后时刻传输的信息，所述短暂指不超过10s。
在进一步优选的实施方式中，通过参数导航模块1利用运动状态估计子模块31为航向控制模块5提供航向信息最多只能维持10s，10s以上还没有GPS信号则不能继续利用参数导航模块1实现导航，否则会出现误差。
其中，参数导航模块1适用于GPS信号短暂丢失的情况下，当GPS信号恢复后，中央处理模块3使用GPS信号输出航向信息到航向控制模块5为无人机导航。
根据本发明一种优选的实施方式，如图4所示，当GPS信号长时间丢失并无法利用参数导航模块时，采用雷达导航模块2进行导航：由于舰船雷达工作距离可达到100km以上，雷达导航模块校验己方船舰，并输出位置请求指令，中央处理模块3接收到来自舰船的航向信息后输出航向信息到航向控制模块5，为无人机导航。
其中，通过参数导航模块1、利用运动状态估计子模块31导航10s后，采用雷达导航模块2输出航向信息。
其中，如上所述，利用雷达导航模块2进行的导航的前提必须是能够接收到雷达信号。
根据本发明一种优选的实施方式，如图4所示，当GPS卫星信号长时间丢失、参数导航模块失效、无法接收到雷达信号时，中央处理模块利用路径规划子模块32进行导航，同时，利用双目避障子模块33协助避开障碍物。
在进一步优选的实施方式中，利用路径规划子模块32规划出一条从当前地点到目标点的最优连续路径(航向路径)，中央处理模块3按照该航向路径输出航向信息到航向控制模块5，为无人机导航。
在更进一步优选的实施方式中，参数导航模块1中的图像采集器15实时拍摄环境信息并输出到中央处理模块3中，中央处理模块3利用双目避障子模块33躲避路径中的障碍，保证无人机安全。
在本发明中，所述短暂丢失是指不超过10s，所述长时间丢失是指10s以上，x表示沿x轴方向的位置，y表示沿y轴方向的位置，z表示沿z轴方向的位置，Vx表示在x轴方向上的速度，Vy表示在y轴方向上的速度，Vz表示在z轴方向上的速度，表示俯仰角，ψ表示偏航角，表示俯仰角速率，表示偏航角速率，δe表示俯仰舵偏角，δr表示偏航舵偏角，α表示攻角，β表示侧滑角，表示弹道偏角，θ表示弹道倾角。k表示当前时刻，k+1表示下一时刻，T为取样周期。所述实时是指不断地、每一时刻。所述俯仰力是指使飞行器产生俯仰方向运动的升力，所述偏航力是指使飞行器产生偏航运动的侧向力。
本发明所具有的有益效果包括：
(1)本发明所提供的系统结构简单。
(2)本发明所提供的系统有效解决了无GPS信号情况下无人机无法自主飞行的问题；
(3)本发明所提供的系统能够使无人机避开障碍物，保证了飞行的安全性；
(4)本发明所提供的系统在无GPS信号下能够为无人机提供准确导航，并可应对多种情况进行无人机导航。
以上结合了优选的实施方式对本发明进行了说明，不过这些实施方式仅是范例性的，仅起到说明性的作用。在此基础上，可以对本发明进行多种替换和改进，这些均落入本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种无人机自主导航系统，用于进行无GPS信号的情况下的导航，其特征在于，所述系统包括
参数导航模块(1)，用于在GPS信号不稳定或短暂丢失时输出无人机的状态参数；其中，所述参数导航模块(1)包括GPS接收器(11)、角速率陀螺(12)、IMU模块(13)、舵偏电位计(14)、图像采集器(15)和计时器(16)；
雷达导航模块(2)，用于在GPS信号长时间丢失，且参数导航模块失效时，向就近己方船舰请求航向信息，同时将航向信息输出给中央处理模块(3)；
中央处理模块(3)，用于在GPS信号长时间丢失、参数导航模块失效，且无法接收到雷达信号时，规划出一条从当前地点到目标点的航向路径，并将所述航向路径输出给航向控制模块(5)；
信息储存模块(4)，用于储存从起始点到目标点的环境地理信息，并将其输出给中央处理模块(3)；和
航向控制模块(5)，用于接收中央处理模块(3)输出的信息，进行导航；
其中，所述短暂是指不超过10s，所述长时间是指10s以上。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，
所述中央处理模块(3)还用于接收参数导航模块(1)输出的无人机的状态参数，并对其处理，得到无人机的飞行参数，并将其输出给航向控制模块(5)；
所述中央处理模块(3)同时还用于接收雷达导航模块(2)输出的航向信息，并将其输出给航向控制模块(5)。
3.根据权利要求1或2所述的系统，其特征在于，雷达导航模块(2)、信息储存模块(4)和航向控制模块(5)均通过现场总线与中央处理模块(3)进行通信；
优选地，参数导航模块(1)、雷达导航模块(2)和信息储存模块(4)分别将获取的参数或信息输出给中央处理模块(3)，中央处理模块(3)接收到参数或信息后任选地进行处理，然后输出给航向控制模块(5)，进行导航。
4.根据权利要求1至3之一所述的系统，其特征在于，
所述GPS接收器(11)用于接收GPS信号，并将其输出给中央处理器(3)，所述卫星信号包括飞行器的空间位置，以(x、y、z)表示，以及飞行器在空间各方向上的速度，以(Vx、Vy、Vz)表示；
所述角速率陀螺(12)用于测量无人机的当前时刻的俯仰角速率和偏航角速率，分别以和表示，并输出给IMU模块(13)和中央处理模块(3)；
所述IMU模块(13)对俯仰角速率和偏航角速率进行积分，得到无人机飞行的俯仰角和偏航角；
所述舵偏电位计(14)用于测量并输出无人机的当前时刻的俯仰舵偏角和偏航舵偏角，分别以δe(k)和δr(k)表示；
所述图像采集器(15)用于拍摄环境信息，并进行信息输出；优选地，所述图像采集器(15)包括两个摄像机和一个三轴云台。
5.根据权利要求1至4之一所述的系统，其特征在于，所述雷达导航模块(2)包括雷达通信装置(21)和雷达校验装置(22)，其中，所述雷达通信装置(21)用于己方船舰与无人机之间的通信；所述雷达校验装置(22)用于校验己方船舰。
6.根据权利要求1至5之一所述的系统，其特征在于，在中央处理模块(3)内集成有运动状态估计子模块(31)、路径规划子模块(32)和双目避障子模块(33)；其中，
所述运动状态估计子模块(31)用于处理参数导航模块(1)输出的无人机的状态参数，以在GPS信号不稳定或短暂丢失时进行无人机的运动状态估算，得到无人机的飞行参数；
所述路径规划子模块(32)用于规划出一条从当前地点到目标点的航向路径，以在GPS信号长时间丢失、参数导航模块失效、且无法接收到雷达信号时提供航向规划；
所述双目避障子模块(33)用于在GPS信号长时间丢失、参数导航模块失效、且无法接收到雷达信号时协助无人机躲避航向路径中的障碍；
优选地，在GPS信号长时间丢失、参数导航模块失效、无法接收到雷达信号时，将路径规划子模块(32)和双目避障子模块(33)联用输出航向信息。
7.根据权利要求1至6之一所述的系统，其特征在于，所述运动状态估计子模块(31)包括当前参数处理模块(311)和未来状态估计模块(312)；优选地，所述未来状态估计模块(312)包括状态空间子模块(3121)、离散空间子模块(3122)、离散数据预处理子模块(3123)和离散数据后处理子模块(3124)。
8.根据权利要求1至7之一所述的系统，其特征在于，所述信息储存模块(4)包括信息储存器(41)和缓存器(42)，其中，信息存储器(41)用于储存从起始点到目标点的全部环境地理信息，并将其中的局部地理信息按照中央处理模块(3)的指令存储到缓存器(42)中。
9.一种无人机自主导航的方法，用于无GPS信号的情况，优选利用权利要求1至8之一所述的无人机自主导航系统进行导航，其中，
在无人机起飞前，将起始点到目标点的全部环境地理信息储存于信息储存器(41)中，中央处理模块(3)输出指令，令信息储存器(41)将局部环境地理信息传送到缓存器(42)中；其中，在长时间无GPS信息时，利用缓存的局部环境地理信息进行无人机的定位，以及利用储存的全部环境地理信息进行航向路径的规划；和/或
在无人机起飞前，将己方船舰的雷达信息存储在雷达导航模块(2)的雷达校验装置(22)中，以进行己方船舰的校验。
10.根据权利要求9所述的方法，其中，
当GPS信号稳定或未丢失时，GPS接收器接收GPS信号，并将其传送到中央处理模块(3)，中央处理模块(3)将接收到的信号与缓存器(42)中的局部环境地理信息实时同步并实时输出航向信息到航向控制模块(5)，进行导航；
当GPS信号不稳定或短暂丢失时(GPS信号丢失不超过10s)，中央处理模块(3)接收到参数导航模块(1)传输的GPS信号、俯仰舵偏角、偏航舵偏角、俯仰角速率、偏航角速率、俯仰角和偏航角，并利用运动状态估计子模块(31)进行处理，得到无人机的飞行参数，并将飞行参数输出给航向控制模块(5)，进行导航；
当GPS信号长时间丢失并无法利用参数导航模块(GPS信号丢失10s以上)时，采用雷达导航模块(2)输出航向信息：雷达导航模块(2)校验己方船舰，并输出位置请求指令，中央处理模块(3)接收到来自己方船舰的航向信息后输出给航向控制模块(5)，进行导航；
当GPS卫星信号长时间丢失、参数导航模块失效(GPS信号丢失10s以上)，且无法接收到雷达信号时，中央处理模块(3)利用路径规划子模块(32)规划航向路径，同时，利用双目避障子模块(33)协助避开障碍物，在路径规划子模块(32)和双目避障子模块(33)共同作用下输出航向信息，并实时将航向信息输出给航向控制模块(5)，进行导航。
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Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106837381A (zh) * 2017-01-20 2017-06-13 绍兴文理学院 一种基于贴壁式无人机的隧道裂缝修复系统
CN107867290A (zh) * 2017-11-07 2018-04-03 长春工业大学 一种考虑运动障碍物的汽车紧急避撞分层式控制方法
CN108426576A (zh) * 2017-09-15 2018-08-21 辽宁科技大学 基于标识点视觉导航与sins的飞行器路径规划方法及系统
CN108490938A (zh) * 2018-03-21 2018-09-04 沈阳上博智像科技有限公司 无人驾驶设备视觉避障系统及方法
CN109358645A (zh) * 2018-11-19 2019-02-19 南京航空航天大学 一种小型舰载无人机自适应绳钩回收制导航路及制导方法
CN110703765A (zh) * 2019-11-07 2020-01-17 大连海事大学 一种无人船的碰撞自规避方法及系统
WO2020019517A1 (zh) * 2018-07-25 2020-01-30 东汉太阳能无人机技术有限公司 飞行器的飞行控制方法、装置、存储介质及电子设备
CN111006650A (zh) * 2019-11-22 2020-04-14 西安翔迅科技有限责任公司 地面观察哨侦察预警系统
CN111352139A (zh) * 2018-12-24 2020-06-30 同方威视技术股份有限公司 扫描设备自主导向方法、装置和扫描设备
TWI709011B (zh) * 2018-11-16 2020-11-01 大陸商廣州昂寶電子有限公司 用於無人機雲臺航向解算與控制的方法
CN113625701A (zh) * 2020-05-09 2021-11-09 苏州宝时得电动工具有限公司 一种割草机器人路径规划方法及割草机器人
CN117761638A (zh) * 2023-03-08 2024-03-26 北京航空航天大学 一种基于时间同步关系的着舰引导雷达校准评估方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101907714A (zh) * 2010-06-25 2010-12-08 陶洋 基于多传感器数据融合的gps辅助定位系统及其定位方法
US20130124020A1 (en) * 2004-06-18 2013-05-16 L-3 Unmanned Systems, Inc. Autonomous collision avoidance system for unmanned aerial vehicles
CN103926931A (zh) * 2014-04-15 2014-07-16 西北工业大学 轴对称高速飞行器运动特征综合识别方法
CN103994766A (zh) * 2014-05-09 2014-08-20 北京航空航天大学 一种抗gps失效固定翼无人机定向方法
CN104236548A (zh) * 2014-09-12 2014-12-24 清华大学 一种微型无人机室内自主导航方法
CN105786019A (zh) * 2016-04-27 2016-07-20 广州极飞电子科技有限公司 一种载机飞行控制方法和系统

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130124020A1 (en) * 2004-06-18 2013-05-16 L-3 Unmanned Systems, Inc. Autonomous collision avoidance system for unmanned aerial vehicles
CN101907714A (zh) * 2010-06-25 2010-12-08 陶洋 基于多传感器数据融合的gps辅助定位系统及其定位方法
CN103926931A (zh) * 2014-04-15 2014-07-16 西北工业大学 轴对称高速飞行器运动特征综合识别方法
CN103994766A (zh) * 2014-05-09 2014-08-20 北京航空航天大学 一种抗gps失效固定翼无人机定向方法
CN104236548A (zh) * 2014-09-12 2014-12-24 清华大学 一种微型无人机室内自主导航方法
CN105786019A (zh) * 2016-04-27 2016-07-20 广州极飞电子科技有限公司 一种载机飞行控制方法和系统

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
柳明: "GPS失效下的无人机组合导航系统", 《济南大学学报(自然科学版)》 *

Cited By (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106837381A (zh) * 2017-01-20 2017-06-13 绍兴文理学院 一种基于贴壁式无人机的隧道裂缝修复系统
CN108426576A (zh) * 2017-09-15 2018-08-21 辽宁科技大学 基于标识点视觉导航与sins的飞行器路径规划方法及系统
CN108426576B (zh) * 2017-09-15 2021-05-28 辽宁科技大学 基于标识点视觉导航与sins的飞行器路径规划方法及系统
CN107867290A (zh) * 2017-11-07 2018-04-03 长春工业大学 一种考虑运动障碍物的汽车紧急避撞分层式控制方法
CN108490938A (zh) * 2018-03-21 2018-09-04 沈阳上博智像科技有限公司 无人驾驶设备视觉避障系统及方法
WO2020019517A1 (zh) * 2018-07-25 2020-01-30 东汉太阳能无人机技术有限公司 飞行器的飞行控制方法、装置、存储介质及电子设备
TWI709011B (zh) * 2018-11-16 2020-11-01 大陸商廣州昂寶電子有限公司 用於無人機雲臺航向解算與控制的方法
CN109358645A (zh) * 2018-11-19 2019-02-19 南京航空航天大学 一种小型舰载无人机自适应绳钩回收制导航路及制导方法
CN111352139A (zh) * 2018-12-24 2020-06-30 同方威视技术股份有限公司 扫描设备自主导向方法、装置和扫描设备
CN110703765A (zh) * 2019-11-07 2020-01-17 大连海事大学 一种无人船的碰撞自规避方法及系统
CN111006650A (zh) * 2019-11-22 2020-04-14 西安翔迅科技有限责任公司 地面观察哨侦察预警系统
CN111006650B (zh) * 2019-11-22 2021-10-15 西安翔迅科技有限责任公司 地面观察哨侦察预警系统
CN113625701A (zh) * 2020-05-09 2021-11-09 苏州宝时得电动工具有限公司 一种割草机器人路径规划方法及割草机器人
CN117761638A (zh) * 2023-03-08 2024-03-26 北京航空航天大学 一种基于时间同步关系的着舰引导雷达校准评估方法
CN117761638B (zh) * 2023-03-08 2024-05-03 北京航空航天大学 一种基于时间同步关系的着舰引导雷达校准评估方法

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Inventor before: Wang Guangshan

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GR01 Patent grant
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