CN108375375A - 一种基于pir被动式红外辐射接收的三旋翼无人机姿态检测系统及检测方法 - Google Patents
一种基于pir被动式红外辐射接收的三旋翼无人机姿态检测系统及检测方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明提出了一种基于PIR被动式红外辐射接收的三旋翼无人机姿态检测系统及检测方法,系统包括了PIR传感器阵列、PIR信号滤波放大电路和PIR姿态信息处理中心,其中PIR传感器阵列包括了PIR检测传感器和PIR基准传感器。检测方法包括前端数据采集、中间数据滤波转换、数据运算和姿态角度解算。相对于现有技术,本发明作为一种可以独立使用的姿态检测系统,可以使三旋翼无人机对各种飞行环境具备更强的适应性,特别是在缺少水平陀螺仪等姿态检测系统支持下,能完成姿态检测及飞行控制等任务。基于本发明的姿态检测系统无论是作为无人机的主要检测手段还是用于附加校准检测设计,都能很好的提高无人机姿态检测的可靠性和稳定性。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于PIR的三旋翼无人机姿态检测系统,属于无人机姿态检测技术和PIR传感器控制技术领域,特别是针对三旋翼等非对称结构的无人机姿态检测领域。
背景技术
所谓无人机姿态检测系统主要是指在给定的飞行状态下,控制系统应尽可能地使无人机不受外界干扰的影响且保持给定的飞行状态不变。但实际上,无人机实际飞行过程中所给定的基准状态极易受到外界干扰,特别是诸如三旋翼等非对称结构的无人机,极易发生侧翻或倾覆。
现阶段,针对无人机姿态调整中的测量设备主要有陀螺仪、加速度计、磁强度计等;常用到的姿态检测方法主要包括有基于惯性导航系统的检测方法和基于多传感器信息融合的检测方法。其中基于惯性导航系统的检测方法较为传统且发展较为成熟,即通过陀螺和加速度计等传感器来完成对飞行器姿态角信息的测量,其系统存在的最大不足在于,考虑到陀螺仪和加速度传感器自身的精度和灵敏度的影响,使得测量数据容易造成原始误差积累,严重影响测量结果的精度;其中基于多传感器信息融合的检测方法是现在无人机姿态检测系统技术发展的一个主要趋势,主流的手段有利用四元素和最小梯度法,对加速度计、陀螺仪和磁强度计等多传感器信息进行融合,估算姿态角。这样解决了传统意义上对单一传感器性能指标的依赖性,且极大的提高了前端数据采集的准确性,但是由于系统内部算法的复杂度和快速性的要求,使得检测系统对无人机飞控方面的硬件成本提高,同时算法内部参数的优化也很大程度上影响测量结果的准确性。
发明内容
为解决现有技术存在的问题,本发明提出一种基于PIR被动式红外辐射接收的三旋翼无人机姿态检测系统及检测方法。
由于任何物体都能发出红外线,且红外线的强弱与物体原子振动的强弱、物体的距离和信号接收角度有关。基于此原理,本发明采用PIR被动式红外传感器直接探测来自外界发出的红外辐射,使处于空中作业的无人机能接收到来自天空和地面的红外辐射,通过分析信号的差异,实现对无人机此刻飞行状态的检测。
本发明的技术方案为:
所述一种基于PIR被动式红外辐射接收的三旋翼无人机姿态检测系统,其特征在于:包括PIR传感器阵列、PIR信号滤波放大电路和PIR姿态信息处理中心;
所述PIR传感器阵列包括四个PIR传感器,其中三个PIR传感器作为PIR检测单元、一个PIR传感器作为PIR基准单元;三个PIR检测单元分别安装在三旋翼无人机的三旋翼支杆末端,三个PIR检测单元与无人机中心轴线相等,且处于同一垂直于无人机中心轴线的横截面上,三个PIR检测单元在圆周方向上两两相隔120°;PIR基准单元安装在无人机中心轴线最底面;四个PIR传感器信号接收方向平行于无人机中心轴线且向下,且信号接收方向上无遮蔽;每个PIR检测单元与PIR基准单元组成一对单一方向上姿态角的检测组;
四个PIR传感器所感知到的温度信号转化为电压信号后,经过所述PIR信号滤波放大电路滤波放大后,传输到PIR姿态信息处理中心;
所述PIR姿态信息处理中心中,根据每个检测组的信号差值判断三旋翼无人机飞行状态,并相应向三旋翼无人机的舵机输出控制信号,完成对飞行器姿态的调整。
进一步的优选方案,所述一种基于PIR被动式红外辐射接收的三旋翼无人机姿态检测系统,其特征在于:所述PIR姿态信息处理中心包括比较器和处理器;对于某一组检测组,PIR检测单元与PIR基准单元经过PIR信号滤波放大电路处理后的信号分别输入比较器的同向端和反向端,比较器的输出信号输入至处理器的A/D口;处理器则根据A/D转换后的电压与对地倾角的关系,得出该检测组对应方向的对地倾角,并与预定姿态角经过坐标转换后得到的对地倾角进行比较,将比较所得的角度差信息输入到三旋翼无人机旋翼速度控制器中实现姿态的调整。
利用上述系统进行基于PIR被动式红外辐射接收的三旋翼无人机姿态检测的方法,其特征在于:包括以下步骤:
步骤1:对三旋翼无人机上安装的所有检测组数据进行同步采集;并将采集信号进行滤波和放大;
步骤2:对于每个检测组的经过滤波和放大后的数据,得到每个检测组的PIR检测单元与PIR基准单元的电压输出差ΔU,并根据电压输出差ΔU关于对地倾角θ的公式
ΔU=Ae-B*L(θ)
得到每个检测组对应的对地倾角θ;其中A为PIR传感器的输出电压与接收的红外辐射量的比例关系,B为三旋翼无人机工作环境中对应的相对湿度、饱和水蒸气质量下的消光系数,L(θ)为等效路程相对于对地倾角θ的关系;
步骤3:根据公式
计算得到三旋翼无人机预定姿态角经过坐标转换后的对地倾角θ1;其中(xg,yg,zg)为某一检测组中PIR检测单元在地面坐标系上的坐标,通过PIR检测单元在机体坐标系中的已知坐标和机体坐标系到地面坐标系的坐标转换矩阵确定,所述机体坐标系到地面坐标系的坐标转换矩阵根据三旋翼无人机预定姿态角得到;
步骤4:根据步骤2和步骤3,得到每个检测组对应的实际对地倾角θ和预期的对地倾角θ1,将对地倾角角度差信息输入到三旋翼无人机旋翼速度控制器中实现姿态的调整。
有益效果
相对于现有技术,本发明可以作为一种独立的姿态检测系统,使三旋翼无人机在面对各种飞行环境下具备更强的适应性,同时由于采用PIR被动式光学接收元件,相对传统意义上的水平陀螺仪等检测器件,具备更好的灵敏度和精度。另外,本发明基于PIR被动式红外辐射接收原理的三旋翼无人机姿态检测系统采用的是数字电路和模拟电路相结合,相对目前主流的方法,在减少相应硬件投入的前提下,又很好的提高了检测系统执行的快速性。在市场前景上,基于本专利的姿态检测系统无论是作为无人机的主要检测手段还是用于附加校准检测设计,都能很好的提高无人机姿态检测的可靠性和稳定性。
本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出,部分将从下面的描述中变得明显,或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解,其中:
图1是本发明的PIR传感器安装位置示意图
图2是本发明的PIR检测组姿态角检测原理示意图
图3是本发明所规定的地面坐标系和机体坐标系示意图
图4是本发明所规定的检测系统俯仰角和倾斜角示意图
图5是本发明所规定的检测系统翻滚角示意图
图6是本发明的硬件电气原理图。
图7是本发明的检测运行流程图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例,所述实施例是示例性的,旨在用于解释本发明,而不能理解为对本发明的限制。
参考图1,本专利系统的传感器具体安装布置如下:
PIR传感器阵列包括四个PIR传感器,其中三个PIR传感器作为PIR检测单元,一个PIR传感器作为PIR基准单元。它们分别构成三组PIR检测组。其中PIR检测单元等距均布安装在无人机三旋翼支杆末端,并处于同一垂直于无人机中心轴线的横截面上,两两相隔120°;PIR基准单元安装在无人机中心轴线最底面。四个PIR传感器安装过程中必须保证其无遮蔽性且PIR信号接收方向平行于无人机中心轴线且向下。注意,每个PIR检测传感器与PIR基准传感器组成一对单一方向上姿态角的检测组,一共可构成三组。这样若定义无人机下底面到单个PIR检测单元的竖直距离为H,无人机中心轴线到PIR检测传感器所在的圆周距离为L,则根据三角关系可得出一对PIR检测组所构成的直线与竖直方向的夹角为ɑ°=arctan(L/H)。
四个PIR传感器所感知到的温度信号转化为电压信号后,经过所述PIR信号滤波放大电路滤波放大后,传输到PIR姿态信息处理中心。
所述PIR姿态信息处理中心中,其核心原理是基于一对处于同一直线上的PIR传感器(PIR检测组)在偏转时能够利用辐射接收量的差异能够推算出该方向上的偏转角度。根据每个检测组的信号差值判断三旋翼无人机飞行状态,并相应向三旋翼无人机的舵机输出控制信号,完成对飞行器姿态的调整。
所述PIR姿态信息处理中心包括比较器和处理器;对于某一组检测组,PIR检测单元与PIR基准单元经过PIR信号滤波放大电路处理后的信号分别输入比较器的同向端和反向端,比较器的输出信号输入至处理器的A/D口;处理器则根据A/D转换后的电压与对地倾角的关系,得出该检测组对应方向的对地倾角,并与预定姿态角经过坐标转换后得到的对地倾角进行比较,将比较所得的角度差信息输入到三旋翼无人机旋翼速度控制器中实现姿态的调整。
参考图6为本专利系统的硬件电气原理图。
其中,U10为基准LHI968型PIR,U11、U12、U13都为LHI968型PIR。AD8628为运算放大芯片,其同向输入端与PIR检测单元相连,反向输入端与PIR基准单元相连,输出端连接至处理器A/D转换口。由电路图可知,此运算放大电路为减法电路,V1、V2为PIR检测单元与PIR基准单元的电压输入,V3为运算放大器经运算后放大后的输出值,这里R2/R1=R4/R3,所以放大增益K=R2/R1,电压差放大输出Vout=K*△V。另外两个电压差的放大输出类似。放大后的电压差输出到处理器的A/D口,而处理器则根据A/D转换后的电压与对地倾角的关系,得出相应对地倾角,并与预定姿态角向地面坐标转换的对地倾角进行比较,最终从而将该比较所得的角度差值信息输入到旋翼速度控制器中实现姿态的调整。
利用上述装置,相应的检测流程上分别包括前端数据采集、中间数据滤波转换、数据运算和姿态角度解算。
步骤1:对三旋翼无人机上安装的三组检测组数据进行同步采集;并将采集信号进行滤波和放大;
步骤2:对于每个检测组的经过滤波和放大后的数据进行数据解算,主要根据每个检测组由于机身倾斜引起接收辐射量不同,得到每个检测组的PIR检测单元与PIR基准单元的电压输出差ΔU,并根据电压输出差ΔU关于对地倾角θ的公式
ΔU=Ae-B*L(θ)
得到每个检测组对应的对地倾角θ;其中A为PIR传感器的输出电压与接收的红外辐射量的比例关系,B为三旋翼无人机工作环境中对应的相对湿度、饱和水蒸气质量下的消光系数,L(θ)为等效路程相对于对地倾角θ的关系;
步骤3:根据公式
计算得到三旋翼无人机预定姿态角经过坐标转换后的对地倾角θ1;其中(xg,yg,zg)为某一检测组中PIR检测单元在地面坐标系上的坐标,通过PIR检测单元在机体坐标系中的已知坐标和机体坐标系到地面坐标系的坐标转换矩阵确定,所述机体坐标系到地面坐标系的坐标转换矩阵根据三旋翼无人机预定姿态角得到;
步骤4:根据步骤2和步骤3,得到每个检测组对应的实际对地倾角θ和预期的对地倾角θ1,将对地倾角角度差信息输入到三旋翼无人机旋翼速度控制器中实现姿态的调整。
上述检测方法的主要研究原理思路是:
1、构建PIR数据转换模型:
引入PIR传感器在大气中的消光系数μ(λ)公式:
式中,Hr2为环境中相对湿度,ρs2为环境中饱和水蒸气质量,μ1为温度为5℃,相对湿度为100%的海平面吸收系数,μs(λ0)利用人眼最为敏感的光(λ0=0.55um)测得的散射系数。
将公式简化为总的消光系数μ(λ)关于环境的相对湿度和饱和水蒸气质量的函数,即
μ(λ)=f(Hr2,ρs2)
则透过率τa(λ)为:
为使本专利姿态检测系统同样适用于海平面的条件下,因此利用透过率τa(λ)公式需要考虑高度的影响,将其等效成海平面的计算,进一步结合公式得:
则透过率τa(λ)与消光系数μ(λ)的关系可简化成透过率τa(λ)与无人机所在环境下的相对湿度、饱和水蒸气质量、高度和角度的关系:
无人机工作环境现场的相对湿度、饱和水蒸气质量数据的获取代入,并结合三角函数关系
ΔH=r*sinθ
由于PIR的电压输出量与接收的红外辐射量成正比关系,可得出PIR的电压输出差ΔU是关于对地倾角θ的一个函数:
ΔU=Ae-B*L(θ)
其中A为PIR传感器的输出电压与接收的红外辐射量的比例关系,B为三旋翼无人机工作环境中对应的相对湿度、饱和水蒸气质量下的消光系数,L(θ)为等效路程相对于对地倾角θ的关系。
本实施例中无人机环境相对湿度、饱和水蒸气质量、高度和角度,都是事先测量并实时反馈给无人机控制中心,从而使得无人机确定PIR传感器输出电压与接收红外辐射量的比例关系。
2、完成三旋翼无人机双坐标系的定义以及DCM转换的建立。
1)其中基于本专利定义姿态角如下表所示:
2)其中基于本专利定义地面坐标系OgXgYgZg如下表所示:
3)其中基于本专利定义机体坐标系OXYZ如下表所示:
4)由机体坐标系到地面坐标系的DCM如下所示:
根据DCM,可以将相对机体坐标系的轨迹预测中需要得到的姿态角转换为对地倾角。当轨迹预测中预定的俯仰角为θ′、偏航角翻滚角为机身长a,旋翼中心到机身纵轴线距离为r已知,为方便运算定义机头处为机体坐标系原点,未发生姿态偏转时U11PIR与机体坐标系z轴正向重合,相邻旋翼之间的夹角为120°。
则根据三旋翼无人机的结构三角关系可得:
机体坐标系中4个PIR的坐标点
其中θ、分别为各组PIR检测组相应的无人机姿态角,参考图2-5。
3、无人机的姿态角度结算
姿态角度解算主要是指根据三旋翼无人机预定姿态角,解算预期各组PIR检测组的对地夹角:
将DCM矩阵结合PIR在机体坐标系中的坐标可得出该PIR在地面坐标系中的坐标。以U11PIR机体坐标点为为例,则可求得对应的地面坐标系上的坐标为(xg,yg,zg);根据
其中U11PIR与基准PIR的连线与地面的倾斜角θ1(以偏转到地面上为正)便是一对PIR检测组的对地倾角,数学表达如下:
其它两对PIR检测组预期的在地面坐标系中的对地倾角通过重复上述过程可分别求出。
得到每个检测组对应的实际对地倾角θ和预期的对地倾角θ1,将对地倾角角度差信息输入到三旋翼无人机旋翼速度控制器中实现姿态的调整。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例,可以理解的是,上述实施例是示例性的,不能理解为对本发明的限制,本领域的普通技术人员在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
Claims (3)
1.一种基于PIR被动式红外辐射接收的三旋翼无人机姿态检测系统,其特征在于:包括PIR传感器阵列、PIR信号滤波放大电路和PIR姿态信息处理中心;
所述PIR传感器阵列包括四个PIR传感器,其中三个PIR传感器作为PIR检测单元、一个PIR传感器作为PIR基准单元;三个PIR检测单元分别安装在三旋翼无人机的三旋翼支杆末端,三个PIR检测单元与无人机中心轴线相等,且处于同一垂直于无人机中心轴线的横截面上,三个PIR检测单元在圆周方向上两两相隔120°;PIR基准单元安装在无人机中心轴线最底面;四个PIR传感器信号接收方向平行于无人机中心轴线且向下,且信号接收方向上无遮蔽;每个PIR检测单元与PIR基准单元组成一对单一方向上姿态角的检测组;
四个PIR传感器所感知到的温度信号转化为电压信号后,经过所述PIR信号滤波放大电路滤波放大后,传输到PIR姿态信息处理中心;
所述PIR姿态信息处理中心中,根据每个检测组的信号差值判断三旋翼无人机飞行状态,并相应向三旋翼无人机的舵机输出控制信号,完成对飞行器姿态的调整。
2.根据权利要求1所述一种基于PIR被动式红外辐射接收的三旋翼无人机姿态检测系统,其特征在于:所述PIR姿态信息处理中心包括比较器和处理器;对于某一组检测组,PIR检测单元与PIR基准单元经过PIR信号滤波放大电路处理后的信号分别输入比较器的同向端和反向端,比较器的输出信号输入至处理器的A/D口;处理器则根据A/D转换后的电压与对地倾角的关系,得出该检测组对应方向的对地倾角,并与预定姿态角经过坐标转换后得到的对地倾角进行比较,将比较所得的角度差信息输入到三旋翼无人机旋翼速度控制器中实现姿态的调整。
3.利用权利要求1所述系统进行基于PIR被动式红外辐射接收的三旋翼无人机姿态检测的方法,其特征在于:包括以下步骤:
步骤1:对三旋翼无人机上安装的所有检测组数据进行同步采集;并将采集信号进行滤波和放大;
步骤2:对于每个检测组的经过滤波和放大后的数据,得到每个检测组的PIR检测单元与PIR基准单元的电压输出差ΔU,并根据电压输出差ΔU关于对地倾角θ的公式
ΔU=Ae-B*L(θ)
得到每个检测组对应的对地倾角θ;其中A为PIR传感器的输出电压与接收的红外辐射量的比例关系,B为三旋翼无人机工作环境中对应的相对湿度、饱和水蒸气质量下的消光系数,L(θ)为等效路程相对于对地倾角θ的关系;
步骤3:根据公式
计算得到三旋翼无人机预定姿态角经过坐标转换后的对地倾角θ1;其中(xg,yg,zg)为某一检测组中PIR检测单元在地面坐标系上的坐标,通过PIR检测单元在机体坐标系中的已知坐标和机体坐标系到地面坐标系的坐标转换矩阵确定,所述机体坐标系到地面坐标系的坐标转换矩阵根据三旋翼无人机预定姿态角得到;
步骤4:根据步骤2和步骤3,得到每个检测组对应的实际对地倾角θ和预期的对地倾角θ1,将对地倾角角度差信息输入到三旋翼无人机旋翼速度控制器中实现姿态的调整。
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