CN110471027A - 无人机盲区环境下检测的导航方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种无人机盲区环境下检测的导航方法，建立外围无人机与检测作业无人机的无线局域网，其中，外围无人机与检测作业无人机协同飞行，检测作业无人机通过无线局域网共享外围无人机在全球定位导航系统下的导航信息，并探测与外围无人机之间的距离信息，从而解算出自身的导航信息进行导航。具有不会受盲区全球定位系统信号弱的影响，自主导航，可以检测各类型盲区减少了无人机事故的发生率，安全高效。

Description

无人机盲区环境下检测的导航方法
技术领域
本发明涉及无人机导航技术领域，更具体地说，尤其涉及一种无人机盲区环境下检测的导航方法。
背景技术
我国是一个多山多河流的国家，为了提高公路、铁路运输的经济时速，在山地河流等区域建设公路通常会采取桥梁的形式。然而随着交通运输业的快速发展，尤其是超限(超重、超高、超宽、超长)车辆的激增，严重威胁到桥梁的安全，随之而来的坍塌事故近年来时有发生，造成人民财产和生命的严重损失，巡检与养护工作也成为当前交通发展急需解决的问题。各路桥养护公司使用常规手段对路桥进行巡检。对于山区桥梁来说，由于其跨度大、公里长、交通流量大，运用桥检车进行桥梁隧道检测的时候需要封路，对人员的交通出行带来诸多不便，严重影响了交通通行秩序，且桥检车价格昂贵，操作复杂。对于平原地区的大跨江、跨河桥梁进行常规检测的时候需要封航，且相关的路面还需要封路进行交通疏导；此外，桥检车作业范围有限，对斜拉索桥，悬索主塔结构、索体结构等不能进行有效的巡检。在路桥巡检的实际工作过程中，巡检工作量大，具有较大的随意性，巡检过程不可控，工作环境恶劣危险系数大等现象。总体上，目前的巡检技术相对比较落后，利用新技术研发一种快速、高效的检测手段日益成为路桥检测的迫切需要。
无人机是近年来快速发展起来的一种技术，无人机主要体现在其结构紧凑、体积小，噪声小，热辐射小以及超强的机动性，可以在狭小的空间内垂直起降，自由穿梭，并且可以长时间悬停监视，无人机也由原来的军事应用慢慢发展到民用，广泛应用到电影业、农业、工业、遥感航拍等领域。其中无人机作为航空摄影和对地观测的遥感平台为应对桥梁隧道的巡检提供了一种全新的解决方案，无人机以其独特的自身飞行优势以高低空视角结合，能够到达任何位置进行摄像与拍摄，能够方便、快速、准确、有效进行高分辨率空间数据采集和数据传输。且其低成本、高效率、灵活机动、可适应各种恶劣环境。同时，相对于地面平台来讲，空中平台具有更好的机动性和视角优势。将无人机应用了桥梁巡检和应急抢险可以最大程度地将人从环境中解放出来，减少了工作人员的劳动强度，缩短了作业时间，可以大大提高了工作效率。
目前无人机的导航主要依靠基于桥梁点云模型配准的无人机导航方案，这种方式虽然能够在一定程度上缓解现阶段桥梁隧道巡检任务的困难，但是在桥梁等区域全球定位系统信号经常会被遮蔽导致依赖全球定位系统工作的器件不能发挥效用而导致无人机不能定位机体的位置甚至发生事故。并且无人机的控制需要人工遥控，操作人员需要能够熟练操作无人机已完成各类检测任务，对操作人员的素质要求很高。同时桥梁隧道区域环境比较复杂，纵深比较大，无人机遥控信号容易受到干扰甚至屏蔽，受远程遥控的无人机一旦失去控制信号很有可能会发生比较严重的事故。
发明内容
本发明提供一种无人机盲区环境下检测的导航方法，主要解决了桥梁下方等无全球定位系统覆盖全区域的检测较难，现有无人机依赖全球定位系统和人工控制容易出现事故的问题。
为解决上述技术问题，本发明提供了一种无人机盲区环境下检测的导航方法包括：确定待检测区域的位置坐标信息，建立外围无人机与检测作业无人机的无线局域网，其中，外围无人机与检测作业无人机协同飞行，且外围无人机飞行在全球定位导航系统下的非盲区环境下，而检测作业无人机飞行在全球定位导航系统下的盲区环境下，具体可以为桥梁下方或者其他全球定位系统信号无法覆盖区域。
检测作业无人机由无线局域网共享至少三架外围无人机在全球定位导航系统下的导航信息，并通过搭载在检测作业无人机和外围无人机上面的测距模块探测其与至少3架外围无人机之间的距离信息，从而解算出自身的导航信息。
进一步地，建立全球定位导航系统地面站，具体为在待检测盲区附近全球定位系统信号良好的地点建立差分全球定位系统地面站，以外围能够接收到全球定位系统信号为准，其中，外围无人机上设置有全球定位导航系统移动站，且外围无人机藉由全球定位导航系统移动站与差分全球定位导航系统地面站进行通信以获取外围无人机在全球定位导航系统下的导航信息。
进一步地，检测作业无人机上面可搭载便于拆装更换的检测设备，用于检测不同的待检测区域更换不同的检测设备，检测作业无人机和外围无人机都搭载有测距模块，可以准确的探测出检测作业无人机与外围无人机的距离。
进一步地，检测作业无人机获取外围无人机全球定位导航系统信息，通过搭载在检测作业无人机和外围无人机上的测距模块探测出检测作业无人机与外围无人机的距离信息，使用非线性数据融合算法融合检测作业无人机通过陀螺仪测出检测作业无人机的角速度信息、通过惯性传感器测出检测作业无人机的速度信息和通过加速度计测出检测作业无人机的的加速度信息，对作业无人机的位置、速度、姿态和加速度等信息进行估计，并将其传送至飞行控制器进行自主导航，激光雷达对作业无人机前方环境进行检测，用于规避障碍物。
进一步地，检测作业无人机根据预设的导航解算模型通过微处理器估算出作业无人机的导航信息，从而进行自主导航。导航解算模型在载体坐标系、导航坐标系和全球坐标系下对数据进行处理以估算出作业无人机的导航信息；
其中，载体坐标系的坐标原点设在作业无人机的重心处，载体坐标系的X轴正方向沿作业无人机横轴指向前，载体坐标系的Y轴正方向沿作业无人机纵轴指向右，而载体坐标系的Z轴正方向与X轴正方向和Y轴正方向构成右手笛卡尔坐标系，以建立前(X)-右(Y)-下(Z)的载体坐标系；
导航坐标系是根据导航系统工作需要而选取的作为导航基准的坐标系，以建立北(N)-东(E)-地(D)的导航坐标系；
全球坐标系的坐标原点位于地心，全球坐标系的X轴正方向穿越本初子午线与赤道的交点，Y轴正方向穿越穿越东经90°子午线与赤道的交点，而Z轴正方向穿越地球北极点。
导航解算模型根据下述公式进行姿态微分处理：
其中，和为所述陀螺仪在所述载体坐标系下的测量数据。
导航解算模型根据下述公式进行位置微分处理：
其中，在所述全球坐标系中，所述检测作业无人机的位置为(xe,ye,ze)，而速度为
导航解算模型根据下述公式进行速度微分处理：
其中，和为所述加速度仪在所述载体坐标系下的测量数据。
导航解算模型根据下述公式进行角速度偏差微分处理：
导航解算模型根据下述公式进行加速度偏差微分处理：
进一步的地，根据以上微分方程，写出导航模型的状态方程为：
量测方程为：
其中式中(x,y,z)为桥下作业无人机的位置坐标，(xsi,ysi,zsi)为桥梁周围无人机i的位置坐标；
其中为桥下作业无人机的速度坐标，为桥梁周围无人机i的速度坐标。
微处理器根据非线性数据融合算法估算出检测作业无人机的位置信息传送给飞行控制器控制检测作业无人机飞行。
本发明的有益效果是：通过一种无人机盲区环境下检测的导航方法，建立外围无人机与检测作业无人机的无线局域网，其中，外围无人机与检测作业无人机协同飞行，检测作业无人机通过无线局域网共享外围无人机在全球定位导航系统下的导航信息，并探测与外围无人机之间的距离信息，从而解算出自身的导航信息进行导航。具有不会受盲区全球定位系统信号弱的影响，自主导航，可以检测各类型盲区减少了无人机事故的发生率，安全高效。
附图说明
图1为无人机盲区环境下检测的导航方框示意图；
图2为无人机盲区环境下检测的导航方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明进行详细的说明。
请参阅图1，为无人机盲区环境下检测的导航方框图示意；请参阅图2，为无人机盲区环境下检测的导航方法流程图。一种无人机盲区环境下检测的导航方法包括：在检测前期，事先测量好待检测桥梁或者隧道的全球定位导航系统的坐标信息，可以具体到桥梁或者隧道的某一个检测点，给检测作业无人机提供一个全球定位导航系统下的坐标范围；建立外围无人机与检测作业无人机的无线局域网，其中，外围无人机与检测作业无人机协同飞行，且外围无人机飞行在全球定位导航系统下的非盲区环境下，而检测作业无人机飞行在全球定位导航系统下的盲区环境下也就是提供给检测作业无人机的坐标范围下飞行，具体可以为桥梁下方或者其他全球定位系统信号无法覆盖区域；
使用人工操控起飞的方式，使检测作业无人机和外围无人机在待检测区域附近起飞，飞至待检测区域后切换至自主导航状态进行自主飞行。检测作业无人机上面可搭载便于拆装更换的检测设备，用于检测不同的待检测区域更换不同的检测设备。检测作业无人机由无线局域网共享至少三架外围无人机在全球定位导航系统下的导航信息，并通过搭载在检测作业无人机和外围无人机上面的测距模块探测其与至少3架外围无人机之间的距离信息，从而解算出自身的导航信息；
检测作业无人机和外围无人机依赖建立的全球定位导航系统地面站，具体为在待检测盲区附近全球定位系统信号良好的地点建立差分全球定位系统地面站，以外围能够接收到全球定位系统信号为准，其中，外围无人机上设置有全球定位导航系统移动站，且外围无人机由全球定位导航系统移动站与差分全球定位导航系统地面站进行通信以获取外围无人机在全球定位导航系统下的导航信息。
检测作业无人机获取外围无人机全球定位导航系统信息，通过搭载在检测作业无人机和外围无人机上的测距模块探测出检测作业无人机与外围无人机的距离信息，使用非线性数据融合算法融合检测作业无人机通过陀螺仪测出检测作业无人机的角速度信息、通过惯性传感器测出检测作业无人机的速度信息和通过加速度计测出检测作业无人机的加速度信息，通过微处理器对作业无人机的位置、速度、姿态和加速度等信息进行估计，并将其传送至飞行控制器进行自主导航，激光雷达对作业无人机前方环境进行检测，将探测信息传递给微处理器，当遭遇障碍物时，微处理器计算得出最佳的规避路径信息，传递给飞行控制器，控制检测作业无人机规避障碍物。
检测作业无人机根据预设的导航解算模型通过微处理器估算出作业无人机的导航信息，从而进行自主导航。导航解算模型在载体坐标系、导航坐标系和全球坐标系下对数据进行处理以估算出检测作业无人机的导航信息；
其中，载体坐标系的坐标原点设在作业无人机的重心处，载体坐标系的X轴正方向沿作业无人机横轴指向前，载体坐标系的Y轴正方向沿作业无人机纵轴指向右，而载体坐标系的Z轴正方向与X轴正方向和Y轴正方向构成右手笛卡尔坐标系，以建立前(X)-右(Y)-下(Z)的载体坐标系；
导航坐标系是根据导航系统工作需要而选取的作为导航基准的坐标系，以建立北(N)-东(E)-地(D)的导航坐标系；
全球坐标系的坐标原点位于地心，全球坐标系的X轴正方向穿越本初子午线与赤道的交点，Y轴正方向穿越穿越东经90°子午线与赤道的交点，而Z轴正方向穿越地球北极点。
以载体坐标系为基准，检测作业无人机通过陀螺仪可以检测分析得到检测作业无人机的姿态数据为和进而导航结算模型对数据进行微分处理得到微分方程：
以地球坐标系为基准，在检测作业无人机无获取外围无人机的全球定位系统坐标后再通过测距模块探测出检测作业无人机与外围无人机的距离，分析得到检测作业无人机的位置坐标为(xe,ye,ze)，通过惯性传感器测出检测作业无人机速度为进而导航结算模型对数据进行微分处理得到微分方程：
以载体坐标系为基准，检测作业无人机通过加速度仪可以检测分析得到检测作业无人机在载体坐标系下的测量数据为和进而导航结算模型对数据进行微分处理得到微分方程：
导航解算模型根据下述公式进行角速度偏差微分处理：
导航解算模型根据下述公式进行加速度偏差微分处理：
根据以上微分方程，可以写出导航模型的状态方程为：
量测方程为：
其中式中(x,y,z)为桥下作业无人机的位置坐标，(xsi,ysi,zsi)为桥梁周围无人机i的位置坐标；
其中为桥下作业无人机的速度坐标，为桥梁周围无人机i的速度坐标。
以载体坐标系采集的数据信息通过变换矩阵投影到导航坐标系，导航坐标系的数据信息通过变换矩阵投影到地球坐标系，可以得到检测作业无人机的姿态微分方程，位置微分方程，速度微分方程，角速度偏差微分方程和加速度偏差微分方程，写出检测作业无人机的状态方程和量测方程，微处理器通过非线性数据融合算法根据状态方程和量测方程，可以求出检测作业无人机的位置估计值，此时的位置估计值接近于真实值，将该真实值传递给飞行控制器进行自主飞行控制。
本发明提供了一种无人机盲区环境下检测的导航方法，为建立至少三架外围无人机与检测作业无人机的无线局域网，其中，外围无人机与检测作业无人机协同飞行，检测作业无人机由无线局域网共享至少三架外围无人机在全球定位导航系统下的导航信息，并通过搭载在检测作业无人机上面的测距模块探测其与至少3架外围无人机之间的距离信息，从而解算出自身的导航信息，具有不会受盲区全球定位系统信号弱的影响，自主导航，可以检测各类型盲区减少了无人机事故的发生率，安全高效。
以上所述仅为本发明的实施方式，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (14)

1.一种无人机盲区环境下检测的导航方法，其特征在于，包括：
确定待检测区域的位置坐标信息，建立外围无人机与检测作业无人机的无线局域网，其中，所述外围无人机与所述检测作业无人机协同飞行，且外围无人机飞行在全球定位导航系统下的非盲区环境下，而所述检测作业无人机飞行在所述全球定位导航系统下的盲区环境下；
所述检测作业无人机由所述无线局域网共享所述外围无人机在所述全球定位导航系统下的导航信息，并探测其与所述外围无人机之间的距离信息，从而解算出自身的导航信息以实现自主导航。
2.根据权利要求1所述的无人机盲区环境下检测的导航方法，其特征在于，所述检测作业无人机与至少3架的所述外围无人机协同飞行，共享所述至少3架外围无人机在所述全球定位导航系统下的导航信息，并分别探测其与所述至少3架外围无人机之间的距离信息，从而解算出自身的导航信息。
3.根据权利要求1所述的无人机盲区环境下检测的导航方法，其特征在于，进一步包括：
建立全球定位导航系统地面站，其中，所述外围无人机上设置有全球定位导航系统移动站，且所述外围无人机藉由所述全球定位导航系统移动站与所述全球定位导航系统地面站进行通信以获取所述外围无人机在所述全球定位导航系统下的所述导航信息。
4.根据权利要求1所述的无人机盲区环境下检测的导航方法，其特征在于，所述检测作业无人机上搭载测距模块以探测所述检测作业无人机与所述外围无人机之间的距离信息。
5.根据权利要求4所述的无人机盲区环境下检测的导航方法，其特征在于，所述检测作业无人机上进一步搭载有惯性传感器、陀螺仪、加速度仪和激光雷达，其由所述陀螺仪探测出角速度信息、藉由所述惯性传感器探测出速度信息，并藉由所述加速度仪探测出加速度信息，以与共享的所述外围无人机的在所述全球定位导航系统下的所述导航信息，和所述测距模块探测出的所述检测作业无人机与所述外围无人机之间的距离信息，进行非线性数据融合计算，从而估算出所述作业无人机的导航信息，以进行自主导航，激光雷达对作业无人机前方环境进行检测，用于规避障碍物。
6.根据权利要求4所述的无人机盲区环境下检测的导航方法，其特征在于，所述检测作业无人机上设有微处理器和飞行控制器，所述微处理器对作业无人机的位置、速度、姿态和加速度信息进行估计计算，将计算结果传给飞行控制器，飞行控制器控制检测作业无人机自主飞行。
7.根据权利要求6所述的无人机盲区环境下检测的导航方法，其特征在于，所述检测作业无人机根据预设的导航解算模型通过微处理器估算出所述作业无人机的导航信息，从而进行自主导航。
8.根据权利要求7所述的无人机盲区环境下检测的导航方法，其特征在于，所述导航解算模型在载体坐标系、导航坐标系和全球坐标系下对数据进行处理以估算出所述作业无人机的导航信息；
其中，所述载体坐标系的坐标原点设在所述作业无人机的重心处，所述载体坐标系的X轴正方向沿所述作业无人机横轴指向前，所述载体坐标系的Y轴正方向沿所述作业无人机纵轴指向右，而所述载体坐标系的Z轴正方向与所述X轴正方向和所述Y轴正方向构成右手笛卡尔坐标系，以建立前(X)-右(Y)-下(Z)的载体坐标系；
所述导航坐标系是根据导航系统工作需要而选取的作为导航基准的坐标系，以建立北(N)-东(E)-地(D)的导航坐标系；
所述全球坐标系的坐标原点位于地心，所述全球坐标系的X轴正方向穿越本初子午线与赤道的交点，Y轴正方向穿越穿越东经90°子午线与赤道的交点，而Z轴正方向穿越地球北极点。
9.根据权利要求7所述的无人机盲区环境下检测的导航方法，其特征在于，所述导航解算模型根据下述公式进行姿态微分处理：
其中，和为所述陀螺仪在所述载体坐标系下的测量数据。
10.根据权利要求6所述的无人机盲区环境下检测的导航方法，其特征在于，所述导航解算模型根据下述公式进行位置微分处理：
其中，在所述全球坐标系中，所述检测作业无人机的位置为(xe,ye,ze)，而速度为
11.根据权利要求6所述的无人机盲区环境下检测的导航方法，其特征在于，所述导航解算模型根据下述公式进行速度微分处理：
其中，和为所述加速度仪在所述载体坐标系下的测量数据。
12.根据权利要求6所述的无人机盲区环境下检测的导航方法，其特征在于，所述导航解算模型根据下述公式进行角速度偏差微分处理：
13.根据权利要求6所述的无人机盲区环境下检测的导航方法，其特征在于，所述导航解算模型根据下述公式进行加速度偏差微分处理：
14.根据权利要求6所述的无人机盲区环境下检测的导航方法，其特征在于，所述导航模型的状态方程为：
量测方程为：
其中式中(x,y,z)为盲区作业无人机的位置坐标，(xsi,ysi,zsi)为外围无人机i的位置坐标；
其中为盲区作业无人机的速度坐标，为外围无人机i的速度坐标。
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