CN106840093B - 一种无人机飞行高度的检测方法、装置及无人机 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种无人机飞行高度的检测方法、装置及无人机，涉及无人机技术领域，其中的方法包括：基于超声波测高装置检测的第二飞行高度确定采用超声波测高装置检测的置信度；根据置信度、气压测高装置检测的第一飞行高度和第二飞行高度确定飞行高度。本发明的检测方法、装置及无人机，通过超声波测高装置检测的飞行高度得到采用超声波测高装置的置信度,将置信度值与气压测高装置和超声波测高装置检测的飞行高度进行融合计算，产生平滑的融合高度值，充分利用了超声波测高和气压计测高的优点，可以解决现有的融合计算中的飞行高度检测值不连续的问题，避免飞行高度检测值突变的现象，提高飞行高度测量的准确性并提高了无人机控制的稳定性。

Description

一种无人机飞行高度的检测方法、装置及无人机

技术领域

本发明涉及无人机技术领域，尤其涉及一种无人机飞行高度的检测方法、装置及无人机。

背景技术

无人驾驶飞机简称“无人机”，是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵的不载人飞机。获取即时、准确的高度信息是对无人机位置进行控制的关键。大部分无人机的高度读数采用气压测高仪得出，气压测高仪通过测量气压来确定海拔高度。近来，超声波等基于反射波测量高度的方案也得到应用。气压计测量的是海拔高度，但是由于器件本身和大气压力的不均匀，精度不高，对空气流动敏感且存在测量值缓慢漂移的现象。超声波测高仪精度很高，测量的是相对于地面(或者是其它表面)的高度，超声波测高仪的测量量程往往在10米以内。

目前，常用的高度融合技术采用简单的切换方式。例如，获取气压测高装置和超声波测高装置检测的飞行高度，判断超声波测高装置检测的飞行高度是否超过超声波测高装置检测的有效高度，如果是，则将气压测高装置检测的飞行高度作为无人机的飞行高度，如果否，则将超声波测高装置检测的飞行高度作为无人机的飞行高度。现有的高度融合技术有一些明显的缺陷：切换会导致高度不连续，影响控制效果；因为气压计的漂移，会导致切换过程中有高度突变；在量程之外，超声波测量值会出现明显噪点，噪点会导致高度误切换。

发明内容

有鉴于此，本发明要解决的一个技术问题是提供一种无人机飞行高度的检测方法、装置及无人机。

根据本发明的一个方面，提供一种无人机飞行高度的检测方法，包括：获取气压测高装置检测的第一飞行高度；获取超声波测高装置检测的第二飞行高度；基于所述第二飞行高度确定采用超声波测高装置检测飞行高度的置信度；根据所述置信度、所述第一飞行高度和所述第二飞行高度确定无人机的飞行高度。

可选地，所述根据所述置信度、所述第一飞行高度和所述第一飞行高度确定无人机的飞行高度包括：获取所述第一飞行高度和所述第二飞行高度的检测高度差；根据所述置信度、所述检测高度差确定采用超声波测高装置进行检测的高度偏差估计值；根据所述置信度、所述高度偏差估计值、所述第一飞行高度和所述第二飞行高度获取飞行高度的估计值，将所述估计值确定为无人机的飞行高度。

可选地，所述根据所述置信度、所述检测高度差确定采用超声波测高装置进行检测的高度偏差估计值包括：获取所述高度偏差估计值的微分方程,通过求解所述微分方程获取所述高度偏差估计值；其中所述微分方程为

为所述高度偏差估计值，α为所述置信度，k＝h_baro-h_u，h_baro为所述第一飞行高度，h_u为所述第二飞行高度。

可选地，所述根据所述置信度、所述高度偏差估计值、所述第一飞行高度和所述第二飞行高度获取飞行高度的估计值包括：获取高度融合算法公式计算所述飞行高度的估计值；其中，所述高度融合算法公式为

为所述飞行高度的估计值。

可选地，所述基于所述第二飞行高度确定采用超声波测高装置检测飞行高度的置信度包括：确定所述置信度与所述第二飞行高度的连续函数关系，根据所述连续函数关系获取所述置信度；其中，所述连续函数关系包括：线性函数关系、指数函数关系；所述置信度的值大于等于0并小于等于1。

可选地，确定所述连续函数关系为其中，α为所述置信度，h_baro为所述第二飞行高度，H为高度阈值，β为常数。

可选地，确定滤波函数，基于所述滤波函数对通过所述连续函数关系所获得的计算结果进行处理，获取所述置信度。

根据本发明的另一方面，提供一种无人机飞行高度的检测装置，包括：检测值获取模块，用于获取气压测高装置检测的第一飞行高度，获取超声波测高装置检测的第二飞行高度；置信度确定模块，用于基于所述第二飞行高度确定采用超声波测高装置检测飞行高度的置信度；高度融合计算模块，用于根据所述置信度、所述第一飞行高度和所述第二飞行高度确定无人机的飞行高度。

可选地，所述高度融合计算模块，包括：高度偏差估计单元，用于获取所述第一飞行高度和所述第二飞行高度的检测高度差，根据所述置信度、所述检测高度差确定采用超声波测高装置进行检测的高度偏差估计值；飞行高度估计单元，用于根据所述置信度、所述高度偏差估计值、所述第一飞行高度和所述第二飞行高度获取飞行高度的估计值，将所述估计值确定为无人机的飞行高度。

可选地，所述高度偏差估计单元，用于获取所述高度偏差估计值的微分方程,通过求解所述微分方程获取所述高度偏差估计值；其中,所述微分方程为

为所述高度偏差估计值，α为所述置信度，k＝h_baro-h_u，h_baro为所述第一飞行高度，h_u为所述第二飞行高度。

可选地，所述飞行高度估计单元，用于获取高度融合算法公式计算所述飞行高度的估计值；其中，所述高度融合算法公式为

为所述飞行高度的估计值。

可选地，所述置信度确定模块，用于确定所述置信度与所述第二飞行高度的连续函数关系，根据所述连续函数关系获取所述置信度；其中，所述连续函数关系包括：线性函数关系、指数函数关系；所述置信度的值大于等于0并小于等于1。

可选地，所述置信度确定模块确定所述连续函数关系为

其中，α为所述置信度，h_baro为所述第二飞行高度，H为高度阈值，β为常数。

可选地，所述置信度确定模块，还用于确定滤波函数，基于所述滤波函数对通过所述连续函数关系所获得的计算结果进行处理，获取所述置信度。

根据本发明的又一方面，提供一种无人机，包括：如上所述的无人机飞行高度的检测装置。

根据本发明的再一方面，提供一种无人机飞行高度的检测装置，包括：存储器；以及耦接至所述存储器的处理器，所述处理器被配置为基于存储在所述存储器中的指令，执行如上所述的无人机飞行高度的检测方法。

本发明的无人机飞行高度的检测方法、装置及无人机，通过超声波测高装置检测的飞行高度得到采用超声波测高装置检测的置信度,将置信度值与气压测高装置和超声波测高装置检测的飞行高度进行融合计算，产生平滑且精确的融合高度值，可以解决现有的融合计算中的飞行高度检测值不连续的问题，避免飞行高度检测值突变的现象。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为根据本发明的无人机飞行高度的检测方法的一个实施例的流程示意图；

图2为根据本发明的无人机飞行高度的检测方法的一个实施例中的高度融合计算的原理示意图；

图3为根据本发明的无人机飞行高度的检测方法的一个实施例中的置信度计算的S函数示意图；

图4A为根据本发明的无人机飞行高度的检测方法的一个实施例中的置信度计算的原理示意图；

图4B为根据本发明的无人机飞行高度的检测方法的一个实施例中的气压计读数、真实高度数据、超声波测高读数的曲线示意图；

图4C为根据本发明的无人机飞行高度的检测方法的一个实施例中的融合检测高度、真实高度数据的曲线示意图；

图4D为根据本发明的无人机飞行高度的检测方法的一个实施例中的高度偏差估计值的曲线示意图；

图5为根据本发明的无人机飞行高度的检测装置的一个实施例的模块示意图；

图6为根据本发明的无人机飞行高度的检测装置的一个实施例中的高度融合计算模块的模块示意图；

图7为根据本发明的无人机飞行高度的检测装置的另一个实施例的模块示意图。

具体实施方式

下面参照附图对本发明进行更全面的描述，其中说明本发明的示例性实施例。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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做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。下面结合各个图和实施例对本发明的技术方案进行多方面的描述。

下文中的“第一”、“第二”等仅用于描述上相区别，并没有其它特殊的含义。

图1为根据本发明的无人机飞行高度的检测方法的一个实施例的流程示意图，如图1所示：

步骤101，获取气压测高装置检测的第一飞行高度。

步骤102，获取超声波测高装置检测的第二飞行高度。

步骤103，基于第二飞行高度确定采用超声波测高装置检测飞行高度的置信度。

步骤104，根据置信度、第一飞行高度和第二飞行高度确定无人机的飞行高度。

如图2所示，通过超声波测高装置检测的第二飞行高度得到采用超声波测高装置检测的置信度，将置信度值与气压测高装置检测的第一飞行高度、超声波测高装置检测的第二飞行高度进行融合计算，得出的无人机的飞行高度是融合后平滑的高度值，并送入飞行器的导航模块中，能够提高无人机控制的稳定性。

上述实施例中的无人机飞行高度的检测方法，将通过气压测高方式和超声波测高方式获取的高度值进行平滑融合，可以解决现有的融合计算中飞行高度值不连续的问题，避免检测的飞行高度突变的现象，提高了飞行高度测量的准确性。

在一个实施例中，确定置信度与第二飞行高度的连续函数关系，根据连续函数关系获取置信度。连续函数关系可以有多种，例如线性函数关系、指数函数关系等。可以充分利用超声波测高装置检测的有效量程来确定采用超声波测高装置检测飞行高度的置信度。

例如，确定连续函数关系为S函数，即：

α为置信度，h_baro为第二飞行高度，H为高度阈值，β为常数。S函数的形态如图3所示，S函数为值域在0到1之间的连续函数，β,H分别表示函数值从1到0过渡的陡峭程度以及切换的中点。H可以根据超声波高度传感器量程选取，h变量代表高度。例如，如果超声波高度传感器最大量程为7m，则可以选取保守值H＝5m。β值越小则函数曲线坡度越缓，值越大，坡度越陡。

置信度满足1≥α≥0，当α＝1时，则表明采用超声波测高装置检测飞行高度的置信度达到100％，当α＝0时，则表明采用超声波测高装置检测飞行高度的置信为0。

可以确定滤波函数，基于滤波函数对通过连续函数关系所获得的计算结果进行处理,获取置信度，使得置信度成为时间和高度的函数。如图4A所示，连续函数关系为S函数，S函数产生的值会通过一个低通滤波器，把有可能产生的高频信号过滤掉，可以避免信号的突变，同时也可以使切换变得光滑。

滤波函数可以选取多种。例如，滤波函数选取一种一阶线性滤波器函数，S函数(1－1)计算产生的值通过一阶线性滤波器处理，把有可能产生的高频信号滤去。确定的低通滤波器函数为：

s为拉普拉斯变换的变量。在h连续的情况下，通过(1－1)中的F(h)可以获取置信度α的序列，即可以获取置信度与时间t的函数关系α＝W(t)。将W(t)进行拉普拉斯变换得到函数W(s)，将函数W(s)进行低通滤波处理，即

将W`(s)进行反拉普拉斯变换得到W`(t)。W`(t)经过了一阶线性滤波处理，基于W`(t)可以计算置信度α。对于W(t)也可以不进行拉普拉斯变换而进行低通滤波处理。T>0为可调参数，T值越大表明滤波器带宽越高，允许通过的高频成分越多，T值越小表明滤波器带宽越低，允许通过的高频成分越少。

在一个实施例中，获取气压测高装置检测的第一飞行高度和超声波测高装置检测的第二飞行高度的检测高度差，根据置信度、检测高度差确定采用超声波测高装置进行检测的高度偏差估计值，根据置信度、高度偏差估计值、第一飞行高度和第二飞行高度获取飞行高度的估计值，将估计值确定为无人机的飞行高度。

考虑到超声波测高装置检测的第二飞行高度有可能不在其有效量程内，例如，超声波测高装置的有效量程为7米，而超声波测高装置检测到的第二飞行高度为10米，则超出了量程。可以对气压测高装置和超声波测高装置检测的飞行高度的差异进行在线估计，产生高度偏差估计值，该高度偏差估计值可以实时修正气压计高度的作用。

可以采用多种方法对对气压测高装置和超声波测高装置检测的飞行高度的差异进行在线估计，例如，采用非线性估计方程等。建立获取高度偏差估计值的微分方程，通过求解微分方程获取高度偏差估计值。微分方程为：

该微分方程中的

为高度偏差估计值，α为置信度，k＝h_baro-h_u，h_baro为第一飞行高度，h_u为第二飞行高度。

对微分方程(1－3)求解，微分方程(1－3)等价为：

对公式(1－4)进行积分运算，则获取高度偏差估计值

公式(1－5)中的t1和t2值可以根据检测的时间进行设置。

例如，可以采用离散化的方式来求解微分方程(1－3)。在求解过程中，可以采用零阶保持器积分的方法。具体来说，可以根据测量的要求等选定一个采样时间宽度Δt，例如，采样时间宽度为20秒、50秒等。积分方程(1-5)可以表示为如下递推公式：

为n+1时刻的高度偏差估计值，

为n时刻的高度偏差估计值，α为置信度，△t为n+1时刻与n时刻的时间间隔，如为1秒等，k＝h_baro-h_u。通过(1－6)式可以通过离散化的方式计算出高度偏差估计值。

可以选取初始值

方程(1－3)利用置信度α调节对气压测高装置和超声波测高装置检测的差异估计的更速率。当置信度为0时，

此等式表明更新过程停止。当置信度为1时，更新过程为如下的线性估计器：

采用动态更新机制避免了简单地高度切换，充分利用了S函数产生的置信度的连续性。

获取高度融合算法公式计算飞行高度的估计值，高度融合算法公式为：

为飞行高度的估计值。利用置信度来进行高度值的切换，并且具有高度偏差估计值

能够避免由于气压测高装置和超声波测高装置检测的差异而带来的飞行高度检测值的跳变。

在一个实施例中，无人机随时间变化产生一定的高度变化：从0米到20米，然后在2米高度悬停，随后回到6米高度悬停。如图4B所示，3条曲线分别为气压检测高度、真实高度、超声波检测高度曲线，分别表示的是气压计读数、真实高度数据，以及超声波测高读数曲线。从图4B中可知，气压计读数与真实高度读数有一个偏差，而超声波高度读数则在高度高于15米时超出量程。

采用本发明的无人机飞行高度的检测方法，根据气压计和超声波读数来估算真实的高度值，如图4C所示，融合检测高度曲线为采用本发明的无人机飞行高度的检测方法计算的高度估计值的曲线，为虚线。从图4C中可知，融合检测高度曲线与真实高度曲线(实线)非常接近。图4D中的曲线2为真实的气压计偏差的曲线，曲线2为基于公式(1－3)获取的高度偏差估计值的曲线。从图4D可以得出，当进入超声波量程的时候，高度偏差估计值比较准确。当超过超声波量程时，高度偏差估计值也不会发散，而是停留在最优的常数估计。

上述实施例提供的无人机飞行高度的检测方法、装置及无人机，将采用超声波测高装置检测的置信度与气压测高装置和超声波测高装置检测值进行融合计算，产生平滑且精确的融合高度值，可以解决现有的融合计算中的飞行高度检测值不连续的问题，避免飞行高度检测值突变的现象，提高飞行高度测量的准确性以及无人机控制的稳定性。

在一个实施例中，如图5所示，本发明提供一种无人机飞行高度的检测装置50，包括：检测值获取模块51、置信度确定模块52和高度融合计算模块53。检测值获取模块51获取气压测高装置检测的第一飞行高度，获取超声波测高装置检测的第二飞行高度。置信度确定模块52基于第二飞行高度确定采用超声波测高装置检测飞行高度的置信度。高度融合计算模块53根据置信度、第一飞行高度和第二飞行高度确定无人机的飞行高度。

置信度确定模块52确定置信度与第二飞行高度的连续函数关系，根据连续函数关系获取置信度，连续函数关系包括：线性函数关系、指数函数关系等。置信度确定模块52确定连续函数关系为

α为置信度，h_baro为第二飞行高度，H为高度阈值，β为常数。

置信度确定模块52确定滤波函数，基于滤波函数对通过连续函数关系所获得的计算结果进行处理，获取置信度。

如图6所示，高度融合计算模块53包括：高度偏差估计单元531和飞行高度估计单元532。高度偏差估计单元531获取第一飞行高度和第二飞行高度的检测高度差，根据置信度、检测高度差确定采用超声波测高装置进行检测的高度偏差估计值。飞行高度估计单元532根据置信度、高度偏差估计值、第一飞行高度和第二飞行高度获取飞行高度的估计值，将估计值确定为无人机的飞行高度。

高度偏差估计单元532建立获取高度偏差估计值的微分方程，通过求解微分方程获取高度偏差估计值，微分方程为

为高度偏差估计值，α为置信度，k＝h_baro-h_u，h_baro为第一飞行高度，h_u为第二飞行高度。

飞行高度估计单元532获取高度融合算法公式计算飞行高度的估计值，高度融合算法公式为

为飞行高度的估计值。

在一个实施例中，本发明提供一种无人机，包括：如上的无人机飞行高度的检测装置。

图7为根据本发明的无人机飞行高度的检测装置的另一个实施例的模块示意图。如图7所示，该装置可包括存储器71、处理器72、通信接口73以及总线74。存储器71用于存储指令，处理器72耦合到存储器71，处理器72被配置为基于存储器71存储的指令执行实现上述的无人机飞行高度的检测方法。

存储器71可以为高速RAM存储器、非易失性存储器(non-volatile memory)等，存储器71也可以是存储器阵列。存储器71还可能被分块，并且块可按一定的规则组合成虚拟卷。处理器72可以为中央处理器CPU，或专用集成电路ASIC(Application SpecificIntegrated Circuit)，或者是被配置成实施本发明的无人机飞行高度的检测方法的一个或多个集成电路。

上述实施例提供的无人机飞行高度的检测方法、装置及无人机，通过超声波测高装置检测的飞行高度得到采用超声波测高装置检测的置信度,将置信度值与气压测高装置和超声波测高装置检测的飞行高度进行融合计算，产生平滑且精确的融合高度值，充分利用了超声波测高和气压计测高的优点，可以解决现有的融合计算中的飞行高度检测值不连续的问题，避免飞行高度检测值突变的现象，提高飞行高度测量的准确性并提高了无人机控制的稳定性。

可能以许多方式来实现本发明的方法和系统。例如，可通过软件、硬件、固件或者软件、硬件、固件的任何组合来实现本发明的方法和系统。用于方法的步骤的上述顺序仅是为了进行说明，本发明的方法的步骤不限于以上具体描述的顺序，除非以其它方式特别说明。此外，在一些实施例中，还可将本发明实施为记录在记录介质中的程序，这些程序包括用于实现根据本发明的方法的机器可读指令。因而，本发明还覆盖存储用于执行根据本发明的方法的程序的记录介质。

本发明的描述是为了示例和描述起见而给出的，而并不是无遗漏的或者将本发明限于所公开的形式。很多修改和变化对于本领域的普通技术人员而言是显然的。选择和描述实施例是为了更好说明本发明的原理和实际应用，并且使本领域的普通技术人员能够理解本发明从而设计适于特定用途的带有各种修改的各种实施例。

Claims (14)

1.一种无人机飞行高度的检测方法，其特征在于，包括：

获取气压测高装置检测的第一飞行高度；

获取超声波测高装置检测的第二飞行高度；

基于第二飞行高度确定采用超声波测高装置检测飞行高度的置信度；

其中，确定所述置信度与所述第二飞行高度的连续函数关系，根据所述连续函数关系获取所述置信度；

获取所述第一飞行高度和所述第二飞行高度的检测高度差；根据所述置信度、所述检测高度差确定采用超声波测高装置进行检测的高度偏差估计值；

根据所述置信度、所述高度偏差估计值、所述第一飞行高度和所述第二飞行高度获取飞行高度的估计值，将所述飞行高度的估计值确定为无人机的飞行高度。

2.如权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述根据所述置信度、所述检测高度差确定采用超声波测高装置进行检测的高度偏差估计值包括：

获取所述高度偏差估计值的微分方程，通过求解所述微分方程获取所述高度偏差估计值；

其中，所述微分方程为

为所述高度偏差估计值，α为所述置信度，k＝h_baro-h_u，h_baro为所述第一飞行高度，h_u为所述第二飞行高度。

3.如权利要求2所述的检测方法，其特征在于，所述根据所述置信度、所述高度偏差估计值、所述第一飞行高度和所述第二飞行高度获取飞行高度的估计值包括：

获取高度融合算法公式计算所述飞行高度的估计值；

其中，所述高度融合算法公式为

为所述飞行高度的估计值。

4.如权利要求1所述的检测方法，其中，所述连续函数关系包括：线性函数关系、指数函数关系；所述置信度的值大于等于0并小于等于1。

5.如权利要求4所述的检测方法，其特征在于，还包括：

确定所述连续函数关系为

其中，α为所述置信度，h_baro为所述第二飞行高度，H为高度阈值，β为常数。

6.如权利要求5所述的检测方法，其特征在于，还包括：

确定滤波函数，基于所述滤波函数对通过所述连续函数关系所获得的计算结果进行处理，获取所述置信度。

7.一种无人机飞行高度的检测装置，其特征在于，包括：

检测值获取模块，用于获取气压测高装置检测的第一飞行高度，获取超声波测高装置检测的第二飞行高度；

置信度确定模块，用于基于所述第二飞行高度确定采用超声波测高装置检测飞行高度的置信度；其中，所述置信度确定模块，用于确定所述置信度与所述第二飞行高度的连续函数关系，根据所述连续函数关系获取所述置信度；

高度融合计算模块，包括：

高度偏差估计单元，用于获取所述第一飞行高度和所述第二飞行高度的检测高度差，根据所述置信度、所述检测高度差确定采用超声波测高装置进行检测的高度偏差估计值；

飞行高度估计单元，用于根据所述置信度、所述高度偏差估计值、所述第一飞行高度和所述第二飞行高度获取飞行高度的估计值，将所述估计值确定为无人机的飞行高度。

8.如权利要求7所述的检测装置，其特征在于，

所述高度偏差估计单元，用于获取所述高度偏差估计值的微分方程，通过求解所述微分方程获取所述高度偏差估计值；其中，所述微分方程为

为所述高度偏差估计值，α为所述置信度，k＝h_baro-h_u，h_baro为所述第一飞行高度，h_u为所述第二飞行高度。

9.如权利要求8所述的检测装置，其特征在于，

所述飞行高度估计单元，用于获取高度融合算法公式计算所述飞行高度的估计值；其中，所述高度融合算法公式为

为所述飞行高度的估计值。

10.如权利要求7所述的检测装置，其特征在于，

所述连续函数关系包括：线性函数关系、指数函数关系；所述置信度的值大于等于0并小于等于1。

11.如权利要求10所述的检测装置，其特征在于，

所述置信度确定模块确定所述连续函数关系为

其中，α为所述置信度，h_baro为所述第二飞行高度，H为高度阈值，β为常数。

12.如权利要求11所述的检测装置，其特征在于，还包括：

所述置信度确定模块，还用于确定滤波函数，基于所述滤波函数对通过所述连续函数关系所获得的计算结果进行处理，获取所述置信度。

13.一种无人机，其特征在于，包括：

如权利要求7至12任一项所述的无人机飞行高度的检测装置。

14.一种无人机飞行高度的检测装置，其特征在于，包括：

存储器；以及

耦接至所述存储器的处理器，所述处理器被配置为基于存储在所述存储器中的指令，执行如权利要求1至6中任一项所述的无人机飞行高度的检测方法。

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