CN106352872B - 一种无人机自主导航系统及其导航方法 - Google Patents

一种无人机自主导航系统及其导航方法 Download PDF

Info

Publication number
CN106352872B
CN106352872B CN201610826750.3A CN201610826750A CN106352872B CN 106352872 B CN106352872 B CN 106352872B CN 201610826750 A CN201610826750 A CN 201610826750A CN 106352872 B CN106352872 B CN 106352872B
Authority
CN
China
Prior art keywords
parameter
module
information
unmanned plane
navigation
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
Application number
CN201610826750.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN106352872A (zh
Inventor
林时尧
王伟
林德福
胡宽荣
林玮
王广山
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing University of Technology
Original Assignee
Beijing University of Technology
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing University of Technology filed Critical Beijing University of Technology
Priority to CN201610826750.3A priority Critical patent/CN106352872B/zh
Publication of CN106352872A publication Critical patent/CN106352872A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN106352872B publication Critical patent/CN106352872B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/005—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 with correlation of navigation data from several sources, e.g. map or contour matching
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S19/00—Satellite radio beacon positioning systems; Determining position, velocity or attitude using signals transmitted by such systems
    • G01S19/38—Determining a navigation solution using signals transmitted by a satellite radio beacon positioning system
    • G01S19/39—Determining a navigation solution using signals transmitted by a satellite radio beacon positioning system the satellite radio beacon positioning system transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
    • G01S19/42—Determining position
    • G01S19/48—Determining position by combining or switching between position solutions derived from the satellite radio beacon positioning system and position solutions derived from a further system

Abstract

本发明公开了一种无人机自主导航系统及其导航方法，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，参数导航模块、雷达导航模块和信息储存模块输出信息到中央处理模块，然后任选地进行处理，然后输出给航向控制模块，进行导航；所述导航方法如下进行：当GPS信号不稳定或短暂丢失时，参数导航模块输出状态参数到中央处理模块，进行处理，得到飞行参数；当GPS信号长时间丢失且参数导航模块失效时，利用雷达导航模块输出航向信息；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其导航方法
技术领域
本发明涉及无人机自主导航系统及导航方法，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，发明人进行了锐意研究，设计出一种无人机自主导航系统，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，用于应对无GPS信号的情况下的导航，具体体现在以下方面：
(1)一种无人机自主导航系统，用于应对无GPS信号的情况，其中，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，向中央处理模块3输出无人机的状态参数；
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全部环境地理信息，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；
(2)根据上述(1)所述的系统，其中，
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，优选卡尔曼滤波处理，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)根据上述(1)或(2)所述的系统，其中，
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分别将获取的信息或参数输出给中央处理模块3，中央处理模块3接收到信息或参数后任选地进行处理，然后输出给航向控制模块5，进行导航；
(4)根据上述(1)至(3)之一所述的系统，其中，所述参数导航模块1包括GPS接收器11、姿态传感器12、磁传感器13、气压高度计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信号；
所述姿态传感器用于输出无人机的姿态参数；
所述磁传感器用于输出无人机所在位置的地磁参数；
所述气压高度计用于输出无人机所在位置的气压参数和高度参数；
所述图像采集器用于拍摄环境信息，并进行信息输出；
(5)根据上述(1)至(4)之一所述的系统，其中，所述图像采集器15包括两个摄像机和一个三轴云台；
(6)根据上述(1)至(5)之一所述的系统，其中，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；
(7)根据上述(1)至(6)之一所述的系统，其中，在中央处理模块3内集成有卡尔曼滤波子模块31、路径规划子模块32和双目避障子模块33；其中，
所述卡尔曼滤波子模块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定位和运动状态估算，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进行航向规划；
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、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；
(8)根据上述(1)至(7)之一所述的系统，其中，所述信息储存模块4包括信息储存器41和缓存器42，其中，
所述信息存储器41用于储存从起始点到目标点的全部环境地理信息，并将其中的局部环境地理信息按照中央处理模块的指令存储到缓存器42中；
所述缓存器42用于存储被缓存的局部环境地理信息；
所述局部地理信息是指无人机当前位置5km范围内的环境地理信息。
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：
(9)一种无人机自主导航的方法，优选利用上述(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航向路径的规划；和/或
在无人机起飞前，将己方船舰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)根据上述(9)所述的系统，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20s)，中央处理模块3接收到参数导航模块1传输的地磁参数、气压参数、姿态参数和高度参数，并利用卡尔曼滤波子模块31进行处理，得到无人机的飞行参数，并实时将飞行参数输出给航向控制模块5，以进行导航；
当GPS信号长时间丢失并无法利用参数导航模块导航(GPS信号丢失20s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接收到来自舰船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20s以上)、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，以进行导航。
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示出本发明所述卡尔曼滤波子模块的工作示意图；
图3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-姿态传感器
13-磁传感器
14-气压高度计
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-卡尔曼滤波子模块
311-参数处理子模块
312-滤波处理子模块
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所在位置的空间参数以及无人机的姿态参数；其中：所述空间参数包括气压参数、高度参数和地磁参数等，所述地磁参数是指无人机当前位置的磁场大小，根据磁场大小可以对无人机进行定位，确定无人机的位置；所述姿态参数包括俯仰角、偏航角和滚转角；
所述短暂是指不超过20s；所述长时间是指20s以上；
所述全部环境地理信息是指从起始点到目标点范围内的全部环境信息，其相当于地图，所述全部环境地理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。
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。
在进一步优选的实施方式中，中央处理模块3对参数导航模块1输出的状态参数进行卡尔曼滤波处理，得到飞行参数，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时刻而言的下一时刻的状态参数，并将得到的下一时刻的状态参数重新进行卡尔曼滤波处理，得到再下一时刻的状态参数，即在卡尔曼滤波处理时不断更新状态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，所述参数导航模块1包括GPS接收器11、姿态传感器12、磁传感器13、气压高度计14、图像采集器15和计时器16。
其中，所述GPS接收器11用于接收GPS信号；所述姿态传感器12用于输出无人机的姿态参数(姿态角)；所述磁传感器13用于输出无人机所在位置的地磁参数；所述气压高度计14用于输出无人机所在位置的气压参数和高度参数；所述图像采集器15用于拍摄环境信息，并进行信息输出。
其中，所述姿态参数包括无人机的滚转角、俯仰角和偏航角等；所述地磁参数是指无人机当前位置的磁场大小，根据磁场大小可以对无人机进行定位(确定经纬度)，确定无人机的位置；所述气压参数和高度参数是指无人机所在位置的气压值和高度值。
在本发明中，无人机的经纬度可以用东向位置和北向位置表示，其中，东向位置以e表示，北向位置以n表示，同时，东向方向上的速度以υe表示，北向方向上的速度以υn表示。
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，并将其中的局部环境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地图信息，所述地图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，其用于路径规划时使用，这样，就不需要在全部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，所述全部环境地理信息在进行路径规划时用作地图。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或参数，所述图像处理单元用于处理图像采集器15拍摄的环境信息。
在进一步优选的实施方式中，在中央处理模块3内集成有卡尔曼滤波子模块31、路径规划子模块32和双目避障子模块33。
其中：
所述卡尔曼滤波子模块31用于处理参数导航模块1输出的无人机的状态参数(地磁参数、气压参数、高度参数和姿态参数等)，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，参数导航模块1中的姿态传感器12、磁传感器13、气压高度计14和图像采集器15输出无人机的状态信息(此时无人机的状态参数)到中央处理模块3中，中央处理模块3应用卡尔曼滤波子模块31对这些输入进行处理，排除这些输入中的噪声。
在进一步优选的实施方式中，如图2所示，所述卡尔曼滤波子模块31可以根据参数导航模块1输出的状态参数进行无人机未来状态的估计，得到飞行参数，并将飞行参数传输给航向控制模块5，进行导航。
根据本发明一种优选的实施方式，所述卡尔曼滤波子模块31包括参数处理子模块311和滤波处理子模块312，所述滤波处理子模块312优选为滤波器。
其中，所述参数处理子模块311用于处理姿态传感器12、磁传感器13和气压高度计14分别传输的姿态参数、地磁参数、高度参数和气压参数，得到无人机的经纬度，即东向位置和北向位置。
在进一步优选的实施方式中，所述参数处理子模块311进行如下处理：(1)对姿态参数进行处理，得到其对应的经纬度，即东向位置和北向位置；并根据不同时刻间的位置除以时间得到相应的东向速度和北向速度；(2)对地磁参数进行处理，得到其对应的经纬度；并根据不同时刻间的位置除以时间得到相应的东向速度和北向速度；(3)对高度和气压参数进行处理，得到其对应的经纬度；并根据不同时刻间的位置除以时间得到相应的东向速度和北向速度；((4)对上述(1)～(3)得到东向位置和北向位置进行曲线拟合，得到中间值，即合理的东向位置和北向位置，分别以e和n表示；对上述(1)～(3)得到东向速度和北向速度进行曲线拟合，得到中间值，即合理的东向速度和北向速度，分别以υe和υn表示。
在更进一步优选的实施方式中，参数处理子模块311将处理得到的数据(东向位置和北向位置)输出给滤波处理子模块312。
在本发明中，滤波子模块312通过卡尔曼滤波算法进行状态参数的处理，其中，利用线性系统状态方程，如图2所示，通过系统输入的数据输出飞行参数，对无人机的飞行参数进行最优估计。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。一个线性系统是采用一般状态方程、观测方程及其初始条件来描述。
其中，所述飞行参数是指无人机下一时刻的状态参数，即下一时刻的东向位置、北向位置、东向速度和北向速度，分别以e、n、υe和υn表示。
根据本发明一种优选的实施方式，在滤波子模块312内集成有离散化后得到的线性随机离散系统的状态方程和测量方程，分别如式(a)和式(b)所示：
Xk＝Φk，k-1Xk-1+Γk，k-1Wk-1 式(a)；
ZK＝HkXk+Vk 式(b)。
其中，在式(a)中，Xk表示k时刻的最优估计值；Xk-1表示k-1时刻的最优估计值；Wk-1表示系统的过程噪声序列，其为可调的白噪声参数；Гk，k-1表示系统过程噪声输入矩阵；Zk表示k时刻的测量值；Vk表示系统随即观测噪声序列；其中，Wk-1和Гk，k-1均可为零均值或非零均值的白噪声或高斯白噪声随即过程向量序列。并且，在本发明中：
其中：φk，k-1表示对无人机运动的状态方程离散后得到的状态转移矩阵，γk，k-1表示对无人机运动的状态方程离散后得到的噪声变换矩阵，其中，所述无人机运动的状态方程不同于式(a)所示状态方程。令无人机进行一次实际飞行，得到实际的飞行路径，对该路径进行拟合，得到无人机运动的状态方程，然后对所述无人机运动的状态方程进行离散，得到状态转移矩阵φk，k-1和噪声变换矩阵γk，k-1。Fk，k-1和lk，k-1分别表示GPS定位误差模型离散后的状态转移矩阵和噪声变换矩阵，其中，所述GPS定位误差模型是指所述GPS接收器11传输的数据(东向位置、北向位置、东向速度和北向速度)与姿态传感器12、磁传感器13和气压高度计14得到的数据(东向位置、北向位置、东向速度和北向速度)之间误差的模型。
在本发明中，利用卡尔曼滤波子模块31进行估计的状态为X＝[e θe n θn]T。
根据本发明一种优选的实施方式，利用卡尔曼滤波子模块31进行状态参数的处理，包括以下步骤：
步骤1、状态一步预测：根据k-1时刻的状态预测k时刻的状态，得到Xk,k-1，其中，
Xk,k-1＝Φk,k-1Xk-1 式(1)；
其中，在式(1)中，Xk,k-1表示根据k-1时刻的状态预测到的k时刻的状态，Xk-1表示k-1时刻的最优估计值。
步骤2、预测均方误差：
Pk，k-1＝Φk，k-1Pk-1ΦTk，k-1+Qk式 (2)；
其中，在式(2)中，ΦT k，k-1表示Φk，k-1的转置矩阵，Qk表示Γk，k-1Wk-1的协方差，Pk-1表示k-1时刻的均方误差，Pk，k-1表示根据k-1时刻的均方误差得到的k时刻的均方误差的预测值。
步骤3、滤波增益：根据步骤2的Pk，k-1得到滤波增益Kk，其中，
Kk＝Pk，k-1HT k[HkPk，k-1HT k+Rk]-1 式(3)；
其中，在式(3)中，HT k为Hk的转置矩阵，Rk为Vk的协方差。
步骤4、最优状态估计：通过式(1)得到k时刻的预测值，再收集k时刻的测量值，通过滤波增益Kk进行数据融合，得到k时刻的最优状态Xk，其中，
Xk＝Φk，k-1Xk-1+Kk[Zk-HkΦk，k-1Xk-1] 式(4)；
其中，到步骤4已经得到了k时刻的最优估计值Xk。
在进一步优选的实施方式中，为了令卡尔曼滤波子模块31不断地运行下去，直至系统过程结束，还需要进行步骤5，
步骤5、更新k时刻下Xk的均方误差：
Pk＝[I-KkHk]Pk，k-1 式(5)；
其中，I为单位对角矩阵，当系统进入(k+1)状态时，Pk就是式(2)中的Pk-1，这样，在卡尔曼滤波子模块31内可以自回归地运算下去。
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，在所述路径规划子模块32内设置有路径规划算法，所述路径规划算法包括A*算法和Dijkstra算法等。
在更进一步优选的实施方式中，所述路径规划算法如下进行:(1)根据姿态传感器、磁传感器、气压高度计输出的状态参数，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起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，例如河流、山丘等；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全部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，所述双目避障子模块33是对图像采集器15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。
在更进一步优选的实施方式中，图像采集器15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3。
其中，中央处理模块3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，所述安全距离为距离障碍物5米以上。
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32块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33避开路径中的障碍物，得到航向信息。
本发明另一方面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，其优选利用以上系统进行自主导航。
根据本发明一种优选的实施方式，在无人机起飞前，将全部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导航。
其中，所述全部环境地理信息是指从起飞点到目标点的地图信息，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，就不需要在全部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3所示，无人机开始工作时，参数导航模块1的GPS接收器11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，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3所示，当GPS信号不稳定或短暂丢失时，参数导航模块1中的图像采集器15拍摄环境信息并输出到中央处理模块3中，磁传感器13输出地磁参数到中央处理模块3中，气压高度计14输出气压参数、高度参数到中央处理模块3中，中央处理模块3接收到来自参数导航模块1的上述参数(无人机的状态参数)后采用卡尔曼滤波子模块31进行处理，得到无人机的飞行参数，实现定位和状态参数估计。
其中，所述短暂指不超过20s。
在进一步优选的实施方式中，通过参数导航模块1、并利用卡尔曼滤波子模块31为航向控制模块5提供航向信息最多只能维持20s，20s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3所示，当GPS信号长时间丢失并无法利用参数导航模块1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、利用卡尔曼滤过子模块31导航20s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提供航向信息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3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3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20s；所述长时间丢失是指20s以上。
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；
(5)本发明所提供的系统可以应对多种情况进行无人机导航。
在本发明的描述中，需要说明的是，术语“内”等指示的方位或位置关系为基于本发明工作状态下的方位或位置关系，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模块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。
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 (8)

1.一种无人机自主导航系统，用于应对无GPS信号情况下的导航，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，向中央处理模块(3)输出无人机的状态参数；
所述参数导航模块(1)包括GPS接收器(11)、姿态传感器(12)、磁传感器(13)、气压高度计(14)、图像采集器(15)和计时器(16)，其中，
所述GPS接收器(11)用于接收GPS信号；
所述姿态传感器(12)用于输出无人机的姿态参数；
所述磁传感器(13)用于输出无人机所在位置的地磁参数；
所述气压高度计(14)用于输出无人机所在位置的气压参数和高度参数；
所述图像采集器(15)用于拍摄环境信息，并进行信息输出；
所述图像采集器(15)包括两个摄像机和一个三轴云台；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；
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)；在中央处理模块(3)内集成有卡尔曼滤波子模块(31)、路径规划子模块(32)和双目避障子模块(33)；其中，
所述卡尔曼滤波子模块(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定位和运动状态估算，得到无人机的飞行参数；
所述卡尔曼滤波子模块(31)包括参数处理子模块(311)和滤波处理子模块(312)；
在滤波子模块(312)内集成有离散化后得到的线性随机离散系统的状态方程和测量方程，分别如式(a)和式(b)所示：
Xk＝Φk，k-1Xk-1+Γk，k-1Wk-1 式(a)；
ZK＝HkXk+Vk 式(b)；
其中，在式(a)、式(b)中，Xk表示k时刻的最优估计值；Xk-1表示k-1时刻的最优估计值；Wk-1表示系统的过程噪声序列，其为可调的白噪声参数；Γk，k-1表示系统过程噪声输入矩阵；Zk表示k时刻的测量值；Vk表示系统随即观测噪声序列；其中，Wk-1和Γk，k-1均可为零均值或非零均值的白噪声或高斯白噪声随即过程向量序列；
并且，在本发明中：
其中：φk，k-1表示对无人机运动的状态方程离散后得到的状态转移矩阵，γk，k-1表示对无人机运动的状态方程离散后得到的噪声变换矩阵，其中，所述无人机运动的状态方程不同于式(a)所示状态方程；Fk，k-1和lk，k-1分别表示GPS定位误差模型离散后的状态转移矩阵和噪声变换矩阵，其中，所述GPS定位误差模型是指所述GPS接收器(11)传输的数据与姿态传感器(12)、磁传感器(13)和气压高度计(14)得到的数据之间误差的模型；
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进行航向规划；
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；
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)联用输出航向信息；
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)；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。
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，并对其卡尔曼滤波处理，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；
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。
5.根据权利要求1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，
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，并将其中的局部环境地理信息按照中央处理模块(3)的指令存储到缓存器(42)中；
所述缓存器(42)用于存储被缓存的局部环境地理信息；
所述局部环境地理信息是指无人机当前位置5km范围内的环境地理信息。
6.一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5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。
7.根据权利要求6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，中央处理模块(3)接收到参数导航模块(1)传输的地磁参数、气压参数、姿态参数和高度参数，并利用卡尔曼滤波子模块(31)对所述参数进行处理，得到无人机的飞行参数，并实时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时，采用雷达导航模块输出航向信息：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，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。
8.根据权利要求7所述的方法，其中，
当GPS信号丢失不超过20s时，中央处理模块(3)接收到参数导航模块(1)传输的地磁参数、气压参数、姿态参数和高度参数，并利用卡尔曼滤波子模块(31)对所述参数进行处理，得到无人机的飞行参数，并实时将飞行参数输出给航向控制模块(5)，进行导航；
当GPS信号丢失20s以上并无法利用参数导航模块时，采用雷达导航模块输出航向信息：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卫星信号丢失20s以上、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，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。
CN201610826750.3A 2016-09-14 2016-09-14 一种无人机自主导航系统及其导航方法 Active CN106352872B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610826750.3A CN106352872B (zh) 2016-09-14 2016-09-14 一种无人机自主导航系统及其导航方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610826750.3A CN106352872B (zh) 2016-09-14 2016-09-14 一种无人机自主导航系统及其导航方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN106352872A CN106352872A (zh) 2017-01-25
CN106352872B true CN106352872B (zh) 2019-11-08

Family

ID=57858641

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201610826750.3A Active CN106352872B (zh) 2016-09-14 2016-09-14 一种无人机自主导航系统及其导航方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN106352872B (zh)

Families Citing this family (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106937250A (zh) * 2017-03-21 2017-07-07 四川智航慧飞无人机科技有限公司 无人机航拍路径追踪方法
CN108700892A (zh) * 2017-09-27 2018-10-23 深圳市大疆创新科技有限公司 一种路径调整方法及无人机
CN108534790A (zh) * 2018-02-27 2018-09-14 吉林省行氏动漫科技有限公司 无人驾驶车辆导航方法、装置及无人驾驶车辆
CN111350637B (zh) * 2018-12-20 2023-11-17 北京金风科创风电设备有限公司 卫星航向数据的处理方法和装置
CN110244335A (zh) * 2019-06-04 2019-09-17 深圳供电局有限公司 双天线抗干扰导航装置及无人机
CN110398958B (zh) * 2019-06-25 2021-12-28 天津大学 一种用于小范围gps信号死区的无人驾驶设备控制方法
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
CN111487973B (zh) * 2020-04-26 2023-09-05 河南科技大学 一种针对导航信号低频刷新的导航方法及系统
CN115643533B (zh) * 2022-12-22 2023-03-14 成都安则科技有限公司 一种无线电导航用接收站位确定的方法及系统
CN115930973B (zh) * 2023-02-08 2023-07-14 中国民航大学 一种无人机航路规划方法及装置

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CA2589308A1 (en) * 2006-05-22 2007-11-22 Honeywell International Inc. Methods and systems for radar aided aircraft positioning for approaches and landings
CN104850134A (zh) * 2015-06-12 2015-08-19 北京中飞艾维航空科技有限公司 一种无人机高精度自主避障飞行方法
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 (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CA2589308A1 (en) * 2006-05-22 2007-11-22 Honeywell International Inc. Methods and systems for radar aided aircraft positioning for approaches and landings
CN104850134A (zh) * 2015-06-12 2015-08-19 北京中飞艾维航空科技有限公司 一种无人机高精度自主避障飞行方法
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
GPS失效下的无人机组合导航系统;柳明;《济南大学学报（自然科学版）》;20150331;第29卷(第2期);第129-132页第1-3节 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN106352872A (zh) 2017-01-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106352872B (zh) 一种无人机自主导航系统及其导航方法
CN106249755B (zh) 一种无人机自主导航系统及导航方法
CN103869822B (zh) 多旋翼无人机感知与规避系统及其规避方法
US10051178B2 (en) Imaging method and appartus
CN107924196B (zh) 用于自动辅助航空器着陆的方法
AU2012369136B2 (en) Wind calculation system using constant bank angle turn
US9897417B2 (en) Payload delivery
CN109911188A (zh) 非卫星导航定位环境的桥梁检测无人机系统
US10203691B2 (en) Imaging method and apparatus
CN107407937B (zh) 航空器着陆的自动辅助方法
AU2017251682B2 (en) Systems and methods for establishing a flight pattern adjacent to a target for a vehicle to follow
CN107144281A (zh) 基于合作目标和单目视觉的无人机室内定位系统及定位方法
CN105446351A (zh) 一种能够锁定目标区域瞭望基于自主导航的无人飞艇系统
CN111090283B (zh) 一种无人艇组合定位定向方法和系统
JP2020149640A (ja) 飛行システム及び着陸制御方法
Ambroziak et al. Experimental tests of hybrid VTOL unmanned aerial vehicle designed for surveillance missions and operations in maritime conditions from ship‐based helipads
GB2522327A (en) Determining routes for aircraft
EP2881827A1 (en) Imaging method and apparatus
GB2522328A (en) Payload delivery
EP2881697A1 (en) Capturing and processing images
WO2015082594A1 (en) Determining routes for aircraft
JP6393157B2 (ja) 宇宙機の探索回収システム
EP2881825A1 (en) Imaging method and apparatus
CN106444832B (zh) 一种用于反潜型飞机低空巡航状态的导航方法
Hewgley et al. Shipboard landing challenges for autonomous parafoils

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
CB03 Change of inventor or designer information

Inventor after: Lin Shiyao

Inventor after: Wang Wei

Inventor after: Lin Defu

Inventor after: Hu Kuanrong

Inventor after: Lin Wei

Inventor after: Wang Guangshan

Inventor before: Lin Shiyao

Inventor before: Wang Wei

Inventor before: Lin Defu

Inventor before: Wang Jiang

Inventor before: Pei Pei

Inventor before: Wang Guangshan

CB03 Change of inventor or designer information
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant