CN106950995A - 一种无人机飞行方法及系统 - Google Patents

一种无人机飞行方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN106950995A
CN106950995A CN201710311365.XA CN201710311365A CN106950995A CN 106950995 A CN106950995 A CN 106950995A CN 201710311365 A CN201710311365 A CN 201710311365A CN 106950995 A CN106950995 A CN 106950995A
Authority
CN
China
Prior art keywords
unmanned plane
flight path
optional route
starting point
during flying
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.)
Granted
Application number
CN201710311365.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN106950995B (zh
Inventor
陈美文
张勇
张平
周剑
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.)
Chengdu Tongjia Youbo Technology Co Ltd
Original Assignee
Chengdu Tongjia Youbo Technology Co Ltd
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 Chengdu Tongjia Youbo Technology Co Ltd filed Critical Chengdu Tongjia Youbo Technology Co Ltd
Priority to CN201710311365.XA priority Critical patent/CN106950995B/zh
Publication of CN106950995A publication Critical patent/CN106950995A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN106950995B publication Critical patent/CN106950995B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05DSYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/10Simultaneous control of position or course in three dimensions
    • G05D1/101Simultaneous control of position or course in three dimensions specially adapted for aircraft

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)

Abstract

本发明公开了一种无人机飞行方法,包括:确定无人机飞行的起始点和目标点;根据起始点和目标点,确定飞行路线;基于飞行路线,无人机从起始点起飞,在飞向目标点的过程中,利用预先构建的模糊PID控制模型,根据获取的负载信息和扰动信息控制设置于无人机上的云台的运动,进而控制固定安装于云台上的图像采集装置的运动,通过图像采集装置实时采集环境图像,创建飞行地图。应用本发明实施例所提供的技术方案,设置于无人机上的云台可以有效隔离无人机的扰动,保持固定安装于其上的图像采集装置视轴的稳定,可以获得高质量的环境图像,增强了导航精度,使得无人机可以正常完成导航精度。本发明还公开了一种无人机飞行系统,具有相应技术效果。

Description

一种无人机飞行方法及系统
技术领域
本发明涉及无人机技术领域,特别是涉及一种无人机飞行方法及系统。
背景技术
无人机,即Unmanned Aerial Vehicle,无人驾驶飞机,是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置的不载人飞机。其具有使用便利、机动灵活、易于控制等优点,逐渐成为各个领域的研究热点。
随着无人机技术的发展,无人机导航技术也得到了快速发展。无人机导航的性能好坏直接关系到无人机能否正常完成飞行任务。在多数情况下,无人机执行任务的飞行距离较远,需要通过无人机自带的导航实现自主飞行。
目前传统的导航方法有GPS导航和惯性制导等。但是GPS信号容易受到干扰使得GPS导航精度不高,在长时间自主导航中,惯性制导的累计误差较大,导航精度也不高。基于此,无人机视觉导航技术应运而生。无人机视觉导航是依靠安装于无人机上的单目或者双目摄像头,对周围环境进行采集分析,制定自主飞行路线。
视觉导航摄像头多是直接固定于无人机上,通过摄像头采集的图像的质量容易受到无人机机身的晃动和震动的影响。如果采集到的图像有问题或者不完整,容易降低导航精度,使得无人机较难正常完成飞行任务。
发明内容
本发明的目的是提供一种无人机飞行方法及系统,以有效隔离无人机的扰动,保持图像采集装置视轴的稳定,获得高质量的环境图像,增强导航精度,使得无人机可正常完成飞行任务。
为解决上述技术问题,本发明提供如下技术方案:
一种无人机飞行方法,包括:
确定无人机飞行的起始点和目标点;
根据所述起始点和所述目标点,确定飞行路线;
基于所述飞行路线,所述无人机从所述起始点起飞,在飞向所述目标点的过程中,利用预先构建的模糊PID控制模型,根据获取的负载信息和扰动信息控制设置于所述无人机上的云台的运动,进而控制固定安装于所述云台上的图像采集装置的运动,通过所述图像采集装置实时采集环境图像,创建飞行地图。
在本发明的一种具体实施方式中,所述根据所述起始点和所述目标点,确定飞行路线,包括:
规划所述起始点和所述目标点间的多条可选路线;
根据预设的选择策略,从多条可选路线中选择出一条可选路线,确定为飞行路线。
在本发明的一种具体实施方式中,所述根据预设的选择策略,从多条可选路线中选择出一条可选路线,确定为飞行路线,包括:
从多条可选路线中选择出一条飞行距离最短的可选路线,确定为飞行路线;或者,
从多条可选路线中选择出一条飞行时间最短的可选路线,确定为飞行路线。
在本发明的一种具体实施方式中,所述利用预先构建的模糊PID控制模型,根据获取的负载信息和扰动信息控制设置于所述无人机上的云台的运动,包括:
根据获取的负载信息,确定当前时刻预先构建的模糊PID控制模型的输入变量;
根据获取的扰动信息,确定所述当前时刻所述模糊PID控制模型的扰动变量,并进一步确定所述当前时刻对应的扰动变量变化率;
确定所述当前时刻的输入变量、扰动变量和对应的扰动变量变化率的关系;
根据所述关系,利用所述模糊PID控制模型对所述输入变量的参数进行自整定;
根据自整定结果,控制设置于所述无人机上的云台的运动。
一种无人机飞行系统,包括:
起止点确定模块,用于确定无人机飞行的起始点和目标点;
飞行路线确定模块,用于根据所述起始点和所述目标点,确定飞行路线;
云台控制模块,用于基于所述飞行路线,所述无人机从所述起始点起飞,在飞向所述目标点的过程中,利用预先构建的模糊PID控制模型,根据获取的负载信息和扰动信息控制设置于所述无人机上的云台的运动,进而控制固定安装于所述云台上的图像采集装置的运动;
飞行地图创建模块,用于通过所述图像采集装置实时采集环境图像,创建飞行地图。
在本发明的一种具体实施方式中,所述飞行路线确定模块,具体用于:
规划所述起始点和所述目标点间的多条可选路线;
根据预设的选择策略,从多条可选路线中选择出一条可选路线,确定为飞行路线。
在本发明的一种具体实施方式中,所述飞行路线确定模块,具体用于:
从多条可选路线中选择出一条飞行距离最短的可选路线,确定为飞行路线;或者,
从多条可选路线中选择出一条飞行时间最短的可选路线,确定为飞行路线。
在本发明的一种具体实施方式中,所述云台控制模块,具体用于:
根据获取的负载信息,确定当前时刻预先构建的模糊PID控制模型的输入变量;
根据获取的扰动信息,确定所述当前时刻所述模糊PID控制模型的扰动变量,并进一步确定所述当前时刻对应的扰动变量变化率;
确定所述当前时刻的输入变量、扰动变量和对应的扰动变量变化率的关系;
根据所述关系,利用所述模糊PID控制模型对所述输入变量的参数进行自整定;
根据自整定结果,控制设置于所述无人机上的云台的运动。
在本发明的一种具体实施方式中,所述云台控制模块包括位置控制子模块、速度控制子模块和传感器组:
所述传感器组用于获取所述图像采集装置的速度信息和位置信息,发送给所述位置控制子模块和速度控制子模块;
所述位置控制子模块,用于根据所述位置信息,控制所述图像采集装置的位置;
所述速度控制子模块,用于根据所述速度信息,控制所述图像采集装置的运动速度。
在本发明的一种具体实施方式中,所述传感器组包括至少一个陀螺仪和至少一个速度传感器。
应用本发明实施例所提供的技术方案,确定无人机飞行的起始点和目标点后,根据该起始点和该目标点,可以确定飞行路线,基于该飞行路线,无人机从起始点起飞,在飞向目标点的过程中,利用预先构建的模糊PID控制模型,根据获取的负载信息和扰动信息控制设置于无人机上的云台的运动,进而控制固定安装于云台上的图像采集装置的运动,通过图像采集装置实时采集环境图像,创建飞行地图。设置于无人机上的云台可以有效隔离无人机的扰动,保持固定安装于其上的图像采集装置视轴的稳定,可以获得高质量的环境图像,增强了导航精度,使得无人机可以正常完成导航精度。
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的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例中一种无人机飞行方法的实施流程图;
图2为本发明实施例中一种无人机飞行系统的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案,下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。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。
参见图1所示,为本发明实施例所提供的一种无人机飞行方法的实施流程图,该方法可以包括以下步骤:
S110:确定无人机飞行的起始点和目标点。
在实际应用中,地面站控制人员可以通过无人机上设置的人机交互模块与无人机进行信息交互,为无人机分配飞行任务。飞行任务中可以携带起始点和目标点的信息。无人机通过飞行任务,可以确定飞行的起始点和目标点,并继续执行步骤S120的操作。
S120:根据所述起始点和所述目标点,确定飞行路线。
在步骤S110中,确定无人机飞行的起始点和目标点后,可以根据起始点和目标点,确定执行本次飞行任务的飞行路线。
具体的,可以根据起始点和目标点,规划起始点和目标点间的多条可选路线,并根据预设的选择策略,从多条可选路线中选择出一条可选路线,确定为飞行路线。
在实际应用中,根据起始点和目标点的位置,及预先获得的起始点和目标点之间的实际环境,可以进行起始点和目标点之间的路线规划。具体的,可以根据预设设定的起始点和目标点之间的多个关键点,进行路线规划。将规划得到的起始点和目标点间的路线作为可选路线,不同可选路线包含的关键点不同。在存在多条可选路线的情况下,可以随机或者根据预设的选择策略,从多条可选路线中选择出一条可选路线,将其确定为飞行路线。
在本发明的一种具体实施方式中,可以从多条可选路线中选择出一条飞行距离最短的可选路线,确定为飞行路线。
根据起始点和目标点,如果规划得到的起始点和目标点间存在多条可选路线,则可以分别确定出每条可选路线的飞行距离,将飞行距离最短的可选路线确定为飞行路线。
在本发明的另一种具体实施方式中,可以从多条可选路线中选择出一条飞行时间最短的可选路线,确定为飞行路线。
根据起始点和目标点,如果规划得到起始点和目标点间存在多条可选路线,则可以分别确定出每条可选路线的飞行时间,将飞行时间最短的可选路线确定为飞行路线。
根据相应的控制指令或实际情况采用不同的飞行路线,使得无人机更能适应实际需求。
S130:基于所述飞行路线,所述无人机从所述起始点起飞,在飞向所述目标点的过程中,利用预先构建的模糊PID控制模型,根据获取的负载信息和扰动信息控制设置于所述无人机上的云台的运动,进而控制固定安装于所述云台上的图像采集装置的运动,通过所述图像采集装置实时采集环境图像,创建飞行地图。
基于确定的飞行路线,无人机从起始点起飞,飞向目标点,在飞行过程中,可以结合GPS导航,以进一步提高导航精度。在无人机飞向目标点的过程中,可以实时采集环境图像,以基于采集到的环境图像,创建飞行地图,方便返航或者再次飞行时使用。
在实际应用中,可以实时存储采集到的环境图像,在对环境图像进行图像信息处理、利用完毕后可以删除相应的环境图像,以节省存储空间。
在本发明实施例中,预先构建模糊PID控制模型,在无人机飞向目标点的过程中,根据获取的负载信息和扰动信息控制设置于无人机上的云台的运动,进而控制固定安装于云台上的图像采集装置的运动,以保持图像采集装置视轴的稳定,通过图像采集装置采集的环境图像更加稳定清晰,保证采集到的环境图像的质量。
图像采集装置具体可以为2D或3D摄像机或摄像头。
在本发明的一种具体实施方式中,可以通过以下步骤控制设置于无人机上的云台的运动:
步骤一:根据获取的负载信息,确定当前时刻预先构建的模糊PID控制模型的输入变量;
步骤二:根据获取的扰动信息,确定所述当前时刻所述模糊PID控制模型的扰动变量,并进一步确定所述当前时刻对应的扰动变量变化率;
步骤三:确定所述当前时刻的输入变量、扰动变量和对应的扰动变量变化率的关系;
步骤四:根据所述关系,利用所述模糊PID控制模型对所述输入变量的参数进行自整定;
步骤五:根据自整定结果,控制设置于所述无人机上的云台的运动。
为便于描述,将上述五个步骤结合起来进行说明。
无人机在飞向目标点的过程中,可以实时获取负载信息和扰动信息。根据获取的负载信息,可以确定当前时刻预先构建的模糊PID控制模型的输入变量,输入变量具体可以是飞行速度、飞行角度等,根据获取的扰动信息,可以确定当前时刻模糊PID控制模型的扰动变量。根据当前时刻的扰动变量和当前时刻的上一时刻的扰动变量,可以进一步确定当前时刻对应的扰动变量变化率。具体的,可以通过以下公式确定当前时刻对应的扰动变量变化率:
其中,δ1为当前时刻的扰动变量,δ2为当前时刻的上一时刻的扰动变量。
根据当前时刻的输入变量、扰动变量和对应的扰动变量变化率的关系,利用模糊PID控制模型可以对输入变量的参数进行自整定。自整定方法为现有技术,本发明实施例在此不再赘述。根据自整定结果,控制无人机上设置的云台的运动,进而控制固定安装在云台上的图像采集装置的运动,以保持图像采集装置视轴的稳定。
这样可以有效去除无人机飞行过程中带来的抖动等问题,使得搭载在无人机上的图像采集装置采集到的环境图像更加稳定清晰,方便无人机平台对环境图像的处理,减少无人机平台的运算量,提高运行效率,使得无人机能够更好地完成飞行任务。
在本发明的一种具体实施方式中,可以利用传感器组获取图像采集装置的速度信息和位置信息,根据位置信息控制图像采集装置的位置,以去除一部分外部扰动带来的误差,根据速度信息控制图像采集装置的运动速度,以去除一部分外部扰动带来的误差。传感器组包括至少一个陀螺仪和至少一个速度传感器。
应用本发明实施例所提供的方法,确定无人机飞行的起始点和目标点后,根据该起始点和该目标点,可以确定飞行路线,基于该飞行路线,无人机从起始点起飞,在飞向目标点的过程中,利用预先构建的模糊PID控制模型,根据获取的负载信息和扰动信息控制设置于无人机上的云台的运动,进而控制固定安装于云台上的图像采集装置的运动,通过图像采集装置实时采集环境图像,创建飞行地图。设置于无人机上的云台可以有效隔离无人机的扰动,保持固定安装于其上的图像采集装置视轴的稳定,可以获得高质量的环境图像,增强了导航精度,使得无人机可以正常完成导航精度。
相应于上面的方法实施例,本发明实施例还提供了一种无人机飞行系统,下文描述的一种无人机飞行系统与上文描述的一种无人机飞行方法可相互对应参照。
参见图2所示,该系统包括以下模块:
起止点确定模块210,用于确定无人机飞行的起始点和目标点;
飞行路线确定模块220,用于根据所述起始点和所述目标点,确定飞行路线;
云台控制模块230,用于基于所述飞行路线,所述无人机从所述起始点起飞,在飞向所述目标点的过程中,利用预先构建的模糊PID控制模型,根据获取的负载信息和扰动信息控制设置于所述无人机上的云台的运动,进而控制固定安装于所述云台上的图像采集装置的运动;
飞行地图创建模块240,用于通过所述图像采集装置实时采集环境图像,创建飞行地图。
应用本发明实施例所提供的系统,确定无人机飞行的起始点和目标点后,根据该起始点和该目标点,可以确定飞行路线,基于该飞行路线,无人机从起始点起飞,在飞向目标点的过程中,利用预先构建的模糊PID控制模型,根据获取的负载信息和扰动信息控制设置于无人机上的云台的运动,进而控制固定安装于云台上的图像采集装置的运动,通过图像采集装置实时采集环境图像,创建飞行地图。设置于无人机上的云台可以有效隔离无人机的扰动,保持固定安装于其上的图像采集装置视轴的稳定,可以获得高质量的环境图像,增强了导航精度,使得无人机可以正常完成导航精度。
在本发明的一种具体实施方式中,所述飞行路线确定模块220,具体用于:
规划所述起始点和所述目标点间的多条可选路线;
根据预设的选择策略,从多条可选路线中选择出一条可选路线,确定为飞行路线。
在本发明的一种具体实施方式中,所述飞行路线确定模块220,具体用于:
从多条可选路线中选择出一条飞行距离最短的可选路线,确定为飞行路线;或者,
从多条可选路线中选择出一条飞行时间最短的可选路线,确定为飞行路线。
在本发明的一种具体实施方式中,所述云台控制模块230,具体用于:
根据获取的负载信息,确定当前时刻预先构建的模糊PID控制模型的输入变量;
根据获取的扰动信息,确定所述当前时刻所述模糊PID控制模型的扰动变量,并进一步确定所述当前时刻对应的扰动变量变化率;
确定所述当前时刻的输入变量、扰动变量和对应的扰动变量变化率的关系;
根据所述关系,利用所述模糊PID控制模型对所述输入变量的参数进行自整定;
根据自整定结果,控制设置于所述无人机上的云台的运动。
在本发明的一种具体实施方式中,所述云台控制模块230包括位置控制子模块、速度控制子模块和传感器组:
所述传感器组用于获取所述图像采集装置的速度信息和位置信息,发送给所述位置控制子模块和速度控制子模块;
所述位置控制子模块,用于根据所述位置信息,控制所述图像采集装置的位置;
所述速度控制子模块,用于根据所述速度信息,控制所述图像采集装置的运动速度。
在本发明的一种具体实施方式中,所述传感器组包括至少一个陀螺仪和至少一个速度传感器。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处,各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言,由于其与实施例公开的方法相对应,所以描述的比较简单,相关之处参见方法部分说明即可。
专业人员还可以进一步意识到,结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤,能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现,为了清楚地说明硬件和软件的可互换性,在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块,或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的技术方案及其核心思想。应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以对本发明进行若干改进和修饰,这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。

Claims (10)

1.一种无人机飞行方法,其特征在于,包括:
确定无人机飞行的起始点和目标点;
根据所述起始点和所述目标点,确定飞行路线;
基于所述飞行路线,所述无人机从所述起始点起飞,在飞向所述目标点的过程中,利用预先构建的模糊PID控制模型,根据获取的负载信息和扰动信息控制设置于所述无人机上的云台的运动,进而控制固定安装于所述云台上的图像采集装置的运动,通过所述图像采集装置实时采集环境图像,创建飞行地图。
2.根据权利要求1所述的无人机飞行方法,其特征在于,所述根据所述起始点和所述目标点,确定飞行路线,包括:
规划所述起始点和所述目标点间的多条可选路线;
根据预设的选择策略,从多条可选路线中选择出一条可选路线,确定为飞行路线。
3.根据权利要求2所述的无人机飞行方法,其特征在于,所述根据预设的选择策略,从多条可选路线中选择出一条可选路线,确定为飞行路线,包括:
从多条可选路线中选择出一条飞行距离最短的可选路线,确定为飞行路线;或者,
从多条可选路线中选择出一条飞行时间最短的可选路线,确定为飞行路线。
4.根据权利要求1至3任一项所述的无人机飞行方法,其特征在于,所述利用预先构建的模糊PID控制模型,根据获取的负载信息和扰动信息控制设置于所述无人机上的云台的运动,包括:
根据获取的负载信息,确定当前时刻预先构建的模糊PID控制模型的输入变量;
根据获取的扰动信息,确定所述当前时刻所述模糊PID控制模型的扰动变量,并进一步确定所述当前时刻对应的扰动变量变化率;
确定所述当前时刻的输入变量、扰动变量和对应的扰动变量变化率的关系;
根据所述关系,利用所述模糊PID控制模型对所述输入变量的参数进行自整定;
根据自整定结果,控制设置于所述无人机上的云台的运动。
5.一种无人机飞行系统,其特征在于,包括:
起止点确定模块,用于确定无人机飞行的起始点和目标点;
飞行路线确定模块,用于根据所述起始点和所述目标点,确定飞行路线;
云台控制模块,用于基于所述飞行路线,所述无人机从所述起始点起飞,在飞向所述目标点的过程中,利用预先构建的模糊PID控制模型,根据获取的负载信息和扰动信息控制设置于所述无人机上的云台的运动,进而控制固定安装于所述云台上的图像采集装置的运动;
飞行地图创建模块,用于通过所述图像采集装置实时采集环境图像,创建飞行地图。
6.根据权利要求5所述的无人机飞行系统,其特征在于,所述飞行路线确定模块,具体用于:
规划所述起始点和所述目标点间的多条可选路线;
根据预设的选择策略,从多条可选路线中选择出一条可选路线,确定为飞行路线。
7.根据权利要求6所述的无人机飞行系统,其特征在于,所述飞行路线确定模块,具体用于:
从多条可选路线中选择出一条飞行距离最短的可选路线,确定为飞行路线;或者,
从多条可选路线中选择出一条飞行时间最短的可选路线,确定为飞行路线。
8.根据权利要求5至7任一项所述的无人机飞行系统,其特征在于,所述云台控制模块,具体用于:
根据获取的负载信息,确定当前时刻预先构建的模糊PID控制模型的输入变量;
根据获取的扰动信息,确定所述当前时刻所述模糊PID控制模型的扰动变量,并进一步确定所述当前时刻对应的扰动变量变化率;
确定所述当前时刻的输入变量、扰动变量和对应的扰动变量变化率的关系;
根据所述关系,利用所述模糊PID控制模型对所述输入变量的参数进行自整定;
根据自整定结果,控制设置于所述无人机上的云台的运动。
9.根据权利要求8所述的无人机飞行系统,其特征在于,所述云台控制模块包括位置控制子模块、速度控制子模块和传感器组:
所述传感器组用于获取所述图像采集装置的速度信息和位置信息,发送给所述位置控制子模块和速度控制子模块;
所述位置控制子模块,用于根据所述位置信息,控制所述图像采集装置的位置;
所述速度控制子模块,用于根据所述速度信息,控制所述图像采集装置的运动速度。
10.根据权利要求9所述的无人机飞行方法,其特征在于,所述传感器组包括至少一个陀螺仪和至少一个速度传感器。
CN201710311365.XA 2017-05-05 2017-05-05 一种无人机飞行方法及系统 Active CN106950995B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710311365.XA CN106950995B (zh) 2017-05-05 2017-05-05 一种无人机飞行方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710311365.XA CN106950995B (zh) 2017-05-05 2017-05-05 一种无人机飞行方法及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN106950995A true CN106950995A (zh) 2017-07-14
CN106950995B CN106950995B (zh) 2020-12-25

Family

ID=59479466

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710311365.XA Active CN106950995B (zh) 2017-05-05 2017-05-05 一种无人机飞行方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN106950995B (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108803660A (zh) * 2018-06-22 2018-11-13 苏州得尔达国际物流有限公司 货运无人机群路径规划方法
CN112150663A (zh) * 2020-08-25 2020-12-29 国网山东省电力公司惠民县供电公司 一种电力线路巡检系统
CN112382134A (zh) * 2020-04-26 2021-02-19 北京三快在线科技有限公司 生成飞行路径的方法、装置、存储介质和电子设备
CN113933912A (zh) * 2021-09-14 2022-01-14 北京航天控制仪器研究所 一种基于无人机平台的多目标高精度定位方法和系统
WO2022141269A1 (zh) * 2020-12-30 2022-07-07 深圳市大疆创新科技有限公司 飞行装置、手持云台及飞行套件

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2013025552A1 (en) * 2011-08-12 2013-02-21 Aerovironment, Inc. Bi-stable, sub-commutated, direct-drive, sinusoidal motor controller for precision position control
CN103034249A (zh) * 2012-12-27 2013-04-10 中国电子科技集团公司第二十六研究所 一种基于模糊决策的双轴光电转台复合控制系统和控制方法
WO2014152159A1 (en) * 2013-03-15 2014-09-25 CyPhy Works, Inc. Spooler for unmanned aerial vehicle system
CN105512628A (zh) * 2015-12-07 2016-04-20 北京航空航天大学 基于无人机的车辆环境感知系统及方法
CN105571588A (zh) * 2016-03-10 2016-05-11 赛度科技(北京)有限责任公司 一种无人机三维空中航路地图构建及其航路显示方法
CN106200693A (zh) * 2016-08-12 2016-12-07 东南大学 土地调查小型无人机的云台实时控制系统及控制方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2013025552A1 (en) * 2011-08-12 2013-02-21 Aerovironment, Inc. Bi-stable, sub-commutated, direct-drive, sinusoidal motor controller for precision position control
CN103034249A (zh) * 2012-12-27 2013-04-10 中国电子科技集团公司第二十六研究所 一种基于模糊决策的双轴光电转台复合控制系统和控制方法
WO2014152159A1 (en) * 2013-03-15 2014-09-25 CyPhy Works, Inc. Spooler for unmanned aerial vehicle system
CN105512628A (zh) * 2015-12-07 2016-04-20 北京航空航天大学 基于无人机的车辆环境感知系统及方法
CN105571588A (zh) * 2016-03-10 2016-05-11 赛度科技(北京)有限责任公司 一种无人机三维空中航路地图构建及其航路显示方法
CN106200693A (zh) * 2016-08-12 2016-12-07 东南大学 土地调查小型无人机的云台实时控制系统及控制方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
ZHANG QIANG,等: "Design and Implementation of the UAV Flight Stability Control Law by Fuzzy-PID", 《IEEE》 *
郭炳坤,等: "无人机三轴稳定云台的模糊 PID 控制", 《集美大学学报》 *

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108803660A (zh) * 2018-06-22 2018-11-13 苏州得尔达国际物流有限公司 货运无人机群路径规划方法
CN108803660B (zh) * 2018-06-22 2021-06-18 苏州得尔达国际物流有限公司 货运无人机群路径规划方法
CN112382134A (zh) * 2020-04-26 2021-02-19 北京三快在线科技有限公司 生成飞行路径的方法、装置、存储介质和电子设备
CN112150663A (zh) * 2020-08-25 2020-12-29 国网山东省电力公司惠民县供电公司 一种电力线路巡检系统
CN112150663B (zh) * 2020-08-25 2022-09-02 国网山东省电力公司惠民县供电公司 一种电力线路巡检系统
WO2022141269A1 (zh) * 2020-12-30 2022-07-07 深圳市大疆创新科技有限公司 飞行装置、手持云台及飞行套件
CN113933912A (zh) * 2021-09-14 2022-01-14 北京航天控制仪器研究所 一种基于无人机平台的多目标高精度定位方法和系统
CN113933912B (zh) * 2021-09-14 2023-10-03 北京航天控制仪器研究所 一种基于无人机平台的多目标高精度定位方法和系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN106950995B (zh) 2020-12-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106950995A (zh) 一种无人机飞行方法及系统
WO2020103110A1 (zh) 一种基于点云地图的图像边界获取方法、设备及飞行器
CN111699455B (zh) 飞行航线生成方法、终端和无人机
US10322819B2 (en) Autonomous system for taking moving images from a drone, with target tracking and improved target location
CN106931963A (zh) 环境数据共享平台、无人飞行器、定位方法和定位系统
CN105955291A (zh) 一种无人机飞行航线轨迹记录与自动飞行控制方式
CN108513643A (zh) 一种路径规划方法、飞行器、飞行系统
WO2015085483A1 (en) Sensor fusion
CN102156481A (zh) 无人飞行器的智能追踪控制方法及系统
CN105843246A (zh) 无人机跟踪方法、系统及无人机
US10739792B2 (en) Trajectory control of a vehicle
CN109154832A (zh) 无人机的巡检规划方法、控制终端、无人机及无人机系统
CN106843275A (zh) 一种无人机定点绕飞方法、装置以及系统
CN112789672A (zh) 控制和导航系统、姿态优化、映射和定位技术
JP6496955B1 (ja) 制御装置、システム、制御方法、及びプログラム
KR101437747B1 (ko) 영상 처리 장치 및 방법
CN108731681A (zh) 旋翼无人机领航方法、相关计算机程序、电子设备和无人机
CN107734289A (zh) 捕获图像的方法、相关计算机程序和捕获视频的电子系统
Rilanto Trilaksono et al. Hardware‐in‐the‐loop simulation for visual target tracking of octorotor UAV
CN102506867A (zh) 基于Harris角点匹配的SINS/SMANS组合导航方法及系统
CN111932616A (zh) 一种利用并行计算加速的双目视觉惯性里程计方法
Mills et al. Vision based control for fixed wing UAVs inspecting locally linear infrastructure using skid-to-turn maneuvers
US11921500B2 (en) Graphical user interface for enhanced unmanned aerial vehicle flight along computed splines
Lin et al. Development of an unmanned coaxial rotorcraft for the DARPA UAVForge challenge
CN111091622B (zh) 一种无人机巡检航线构建方法

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