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