CN110998468B - 用于uav自动驾驶架构的分体式控制系统配置 - Google Patents

用于uav自动驾驶架构的分体式控制系统配置 Download PDF

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Abstract

公开了一种用于UAV的分体式控制系统，该UAV包含自动驾驶仪。控制系统包括实时低级主处理器和非实时高级协处理器。协处理器计算期望机身速率值，并且将其馈送到主处理器，这可能具有时延。主处理器基于期望机身速率值计算一个或多个电机控制信号。主处理器还基于瞬时机身速率值执行速率阻尼环路算法，以生成一个或多个电机控制信号，以便即使在来自协处理器的期望机身速率值有时延的情况下仍保持UAV的稳定性。瞬时机身速率值在没有任何时延的情况下从传感器直接获得，或者以可忽略的时延由主处理器间接获得。主处理器通过以下方式充当传感器和协处理器之间的中介：收集原始传感器数据，并将该数据馈送给协处理器。

Description

用于UAV自动驾驶架构的分体式控制系统配置
技术领域
本公开总体上涉及无人飞行器(UAV)的领域。特别地，本公开提供了用于UAV自动驾驶架构的分体式控制系统配置。
背景
背景描述包括可以用于理解本发明的信息。这并非承认此处提供的任何信息是现有技术或者与当前要求保护的发明相关，也并非承认明确或隐含引用的任何出版物为现有技术。
无人飞行器(UAV)通常被称为无人机，其是一种没有机载人类飞行员的飞行器。它们包含自动驾驶系统，该系统通常接收来自于一个或多个传感器的信号，处理接收到的信号，并且基于任务要求生成合适的电机命令作为输出值。UAV自动驾驶仪(也称为控制系统)通常嵌入在单个微控制器、或者微控制器和微处理器的组合、或者单个微处理器、或者双微处理器内。
在单个微控制器被用于UAV自动驾驶系统的情况下，由于微控制器的处理能力有限，因此计算密集型估计和控制逻辑算法无法被同时实施。此外，在单个微控制器上运行计算密集型导航算法非常困难。
在微控制器和微处理器的组合被用于UAV自动驾驶/控制系统的情况下，所有控制和估计逻辑均由微控制器处理，而微处理器执行计算密集型导航算法，这样，利用了微控制器和微处理器两者的高效处理能力。然而，处理机载使用的复杂的估计和控制逻辑的能力仍然有限。
当单个微处理器与UAV自动驾驶系统一起使用时，该微处理器是非实时微处理器，并且由于计算不是实时处理的，因此引入了时延或者延迟，这损害了飞行控制。
当双处理器被用于UAV自动驾驶系统时，主要处理器被用来获取来自于一个或多个传感器的数据、估计状态数据以及控制通常具有较小时延的逻辑参数。辅助处理器负责运行所有其他计算密集型算法。然而，双处理器的配置不是优选的，因为这种配置会大大增加UAV控制系统的功耗并且影响飞行时间。
因此，需要解决上述问题，并且提供一种用于UAV自动驾驶系统的分体式控制系统配置，该分体式控制系统配置允许以较高的精度使用大范围的算法，而不会损害UAV自动驾驶系统的效率。
本文中的所有出版物都以相同程度的引用方式并入本文，就好像每个单独的出版物或者专利申请均被具体地和单独地指示以引用方式并入。当在并入的参考文献中术语的定义或者使用与本文提供的术语的定义不一致或者相反时，适用本文提供的该术语的定义，并且该术语在参考文献中的定义不适用。
在一些实施方案中，用于描述和要求保护本发明的某些实施方案的表示成分，属性的量的数字(诸如浓度、反应条件等)应理解为在一些情况下被术语“约”修饰。因此，在一些实施例中，在书面描述和所附权利要求书中阐述的数字参数是近似值，其可以根据特定实施例试图获得的期望特性而变化。在一些实施例中，应该根据报告的有效数字的数目并且通过应用普通的舍入技术来解释数字参数。尽管阐述本发明的一些实施例的广泛范围的数值范围和参数是近似值，但是在具体示例中阐述的数值被被精确地报告为实际可行。在本发明的一些实施例中呈现的数值可能包含由其各自测试测量中发现的标准偏差必然产生的某些误差。
如在本文的说明书中以及贯穿所附权利要求书所使用的，除非上下文另外明确指出，否则“一”、“一个”和“该”的含义包括复数指代。而且，如本文的描述中所使用的，除非上下文另外明确指出，否则“在...中”的含义包括“在…中”和“在...上”。
本文中数值范围的列举仅旨在用作分别指代落入该范围内的每个单独数值的速记方法。除非本文另外指出，否则每个单独的值都被并入说明书中，就好像它在本文中被单独列举一样。除非本文另外指出或者与上下文明显矛盾，否则本文描述的所有方法可以以任何合适的顺序执行。针对本文的某些实施例提供的任何和所有示例或者示例性语言(例如“诸如”)的使用仅旨在更好地阐明本发明，而不是对以其他方式要求保护的本发明的范围构成限制。说明书中的任何语言都不应解释为指示任何未要求保护的要素对本发明的实施必不可少。
本文公开的本发明的替代要素或者实施例的分组不应解释为限制。每个组构件可以单独地或者与该组的其他构件或者本文中发现的其他要素组合进行引用和要求保护。出于便利性和/或可专利性的原因，一个组中的一个或多个构件可以在该组中或从该组中删除。当发生任何这样的包含或者删除时，说明书在本文中被认为包含经修改的组，从而实现所附权利要求书中使用的所有组的书面描述。
发明目的
本公开的总体目的在于提供一种UAV控制系统，该UAV控制系统具有最小的发生异常和故障的可能性。
本公开的另一个目的在于提供一种UAV控制系统，该UAV控制系统利用了其部件的最佳处理能力。
本公开的另一个目的在于提供一种UAV控制系统，该UAV控制系统具有改进的与高级外围设备(诸如LAN和WIFI)的对接性。
本公开的另一个目的是提供一种UAV控制系统，该UAV控制系统确保了该系统的稳定性。
本公开的另一个目的是提供一种UAV控制系统，该UAV控制系统降低了该系统的功耗。
本公开的另一个目的是提供一种UAV控制系统，该UAV控制系统改善了该系统的准确性，而不会损害效率。
通过以下结合附图的详细描述，本发明的这些和其他目的将变得显而易见。
概述
本公开的各方面涉及无人飞行器(UAV)的自动驾驶/控制系统。特别地，本公开提供了一种用于UAV自动驾驶架构的分体式控制系统配置，其克服了相关领域中使用的常规架构的局限性。
在一方面，本公开提供了一种用于UAV自动驾驶控制系统的架构，其中，该控制系统包括诸如低级微控制器之类的实时主处理器和诸如高级微控制器之类的非实时协处理器。期望机身速率值在高级处理器中计算，并且被馈送到低级微控制器，这可能具有时延。主处理器执行速率阻尼环路算法，从而即使在由于协处理器的特性在来自该协处理器的期望机身速率值有时延的情况下，仍可确保UAV系统的稳定性。
在一方面，速率阻尼环路算法在主处理器中使用瞬时机身速率值执行，以生成一个或多个电机控制信号，这维持了UAV的稳定性。
在一方面，复杂算法也由高级协处理器计算，这些复杂算法包括但不限于状态估计、飞行控制和任务控制。
在一方面，主处理器还基于由协处理器馈送的期望机身速率值来计算一个或多个电机控制信号；但是，鉴于协处理器的性质，这些期望机身速率值可能会有时延。
在一方面，主处理器和协处理器经由专用总线进行通信。
在一方面，主处理器通过以下方式充当一个或多个传感器与协处理器之间的中介：收集原始传感器数据，并将原始传感器数据馈送到协处理器。
在一方面，瞬时机身速率值从一个或多个传感器直接获得，或者以可忽略的时延间接获得，其中期望机身速率值的时延被限制在有限范围内以确保UAV的稳定性。
通过以下对优选实施例的详细描述以及附图，本发明主题的各种目的、特征、方面和优点将变得更加显而易见，在附图中，相同的附图标记表示相同的部件。
附图简述
所附附图被包括以提供对本公开的进一步理解，并且被并入本说明书中并且构成本说明书的一部分。附图示出了本公开的示例性实施例，并且与描述一起用于解释本公开的原理。
图1示出了根据本公开的实施例的所提出的分体式控制系统配置的示例性示意图。
图2A示出了根据本公开的实施例的系统的仿真结果，在该系统中，非实时微处理器被配置为用于UAV的机载自动驾驶仪。
图2B示出了根据本公开的实施例的所提出的用于UAV的分体式控制系统的仿真结果。
详细描述
以下是在附图中描绘的本公开的实施例的详细描述。这些实施例如此详细以便清楚地传达本公开。然而，所提供的细节量并不旨在限制实施例的预期变化；相反，意图是覆盖落入由所附权利要求书限定的本公开的精神和范围内的所有修改、等同物和替代方案。
所附权利要求中的每一项权利要求限定了单独的发明，其为了侵权目的而被认为包括权利要求书中指定的各种要素或限制的等同物。取决于上下文，在某些情况下，下面对“发明”的所有引用在一些情况下可以仅指某些具体实施例。在其他情况下，将认识到，对“发明”的引用将指代在一个或多个权利要求中记载的主题，但是不一定是全部权利要求。
除非上下文另外要求，否则贯穿以下说明书中，词语“包括”及其变体(诸如“具有”和“包含”)应以开放的、包含性的含义来解释，即“包括，但不限于。”
贯穿说明书中对“一个实施例”或者“实施例”的指代是指结合该实施例描述的特定特征、结构或者特性包括在至少一个实施例中。因此，贯穿说明书中各处出现的短语“在一个实施例中”或者“在实施例中”不一定都指的是同一个实施例。此外，在一个或多个实施例中，可以以任何合适的方式组合特定的特征、结构或者特性。
如本文的说明书中以及贯穿所附权利要求书中所使用的，除非上下文另外明确指出，否则“一”、“一个”和“该”的含义包括复数指代。而且，如本文的描述中所使用的，除非上下文另外明确指出，否则“在...中”的含义包括“在…中”和“在...上”。
在一些实施方案中，用于描述和要求保护本发明的某些实施方案的表示成分，属性的量的数字(诸如浓度、反应条件等)应理解为在一些情况下被术语“约”修饰。因此，在一些实施例中，在书面描述中阐述的数字参数是近似值，其可以根据特定实施例试图获得的期望特性而变化。在一些实施例中，应该根据报告的有效数字的数目并且通过应用普通的舍入技术来解释数字参数。尽管阐述本发明的一些实施例的广泛范围的数值范围和参数是近似值，但是在具体示例中阐述的数值被被精确地报告为实际可行。
本文中数值范围的列举仅旨在用作分别指代落入该范围内的每个单独数值的速记方法。除非本文另外指出，否则每个单独的值都被并入说明书中，就好像它在本文中被单独列举一样。
除非本文另外指出或者与上下文明显矛盾，否则本文描述的所有方法可以以任何合适的顺序执行。针对本文的某些实施例提供的任何和所有示例或者示例性语言(例如“诸如”)的使用仅旨在更好地阐明本发明，而不是对以其他方式要求保护的本发明的范围构成限制。说明书中的任何语言都不应解释为表示任何未要求保护的要素对实施本发明必不可少。
本文提供的发明的小标题和摘要仅是为了方便起见，并且不解释实施例的范围或者含义。
如本文所使用的各种术语。在以下未对权利要求中使用的术语进行定义的情况下，假设在提交时该术语反映印刷出版物和已发布的专利中，应该给予相关领域的技术人员的最宽泛的定义。
现在将详细参考本公开的示例性实施例，其示例在附图中示出。在附图和说明书中，尽可能使用相同的附图标记指代相同或者相似的部件。
以下讨论提供了本发明主题的许多示例实施例。尽管每个实施例代表发明要素的单个组合，但是发明主题被认为包括所公开要素的所有可能的组合。因此，如果一个实施例包括要素A、B和C，而第二实施例包括要素B和D，那么即使没有明确地公开，本发明主题也被认为包括A、B、C或者D的其他剩余组合。
本文所解释的实施例涉及用于UAV的自动驾驶控制系统。特别地，它们涉及自动驾驶控制系统的架构。在一方面，本公开提供了一种用于UAV的分体式架构或者控制系统，其中，控制系统包括主处理器和协处理器，并且其中，主处理器执行速率阻尼环路算法，而协处理器计算复杂算法，这些复杂算法包括但不限于状态估计、飞行控制和任务控制。
在一方面，主处理器是实时低级微控制器，而协处理器是非实时高级微处理器，并且主处理器和协处理器经由专用总线进行通信。
在一方面，协处理器计算期望机身速率值并且将期望机身速率值馈送到主处理器，并且由于协处理器的特性，期望机身速率值可以在有时延的情况下由主处理器接收。主处理器基于期望机身速率值计算一个或多个电机控制信号。然而，通过由主处理器执行速率阻尼环路算法，使得尽管在期望机身速率值方面可能存在时延，但是无人飞行器的稳定性仍被保持。
在一方面，主处理器通过以下方式充当一个或多个传感器与协处理器之间的中介：收集原始传感器数据，并且将原始传感器数据馈送到协处理器。
在一方面，瞬时机身速率值从一个或多个传感器直接获得，或者以可忽略的时延间接获得，其中期望机身速率值的时延被限制在有限范围内以确保UAV的稳定性。
本领域技术人员将认识到，所提出的架构利用了低级微控制器和高级微处理器两者的处理能力，从而尽管有与期望机身速率值相关联的时延，但仍最优地确保UAV的稳定性。
图1示出了根据本公开的实施例的所提出的分体式控制系统配置的示例性示意图。在一方面，主处理器110(以下也称为低级微控制器)通过以下方式用作一个或多个传感器130与协处理器120(下文中也称为高级微处理器)之间的中介：从一个或多个传感器130收集原始传感器数据102，并且将其馈送到高级微处理器120。
在一方面，低级微控制器110提供电机控制信号106(以下也称为电机PWM信号)作为对一个或多个电机和/或致动器140的输入，以确保UAV的稳定性并控制其运动。
在一方面，高级微处理器120可以具有比低级微控制器110更高的时钟速度和处理吞吐量。在一个实施例中，高级微处理器120对接到任务相关传感器150，任务相关传感器150包括但不限于高分辨率视频相机、RADAR(雷达)和LIDAR(激光雷达)。
在一个实施例中，低级微控制器110可以与一个或多个传感器130对接，传感器130包括惯性测量单元，该惯性测量单元包含固态陀螺仪传感器和加速度计，用于确定UAV在俯仰、滚转和偏航三个维度内的姿态。低级微控制器110也可以与提供位置和速度信息的全球定位系统(GPS)接收器对接。此外，同时，其他传感器(包括但不限于磁罗盘、空速传感器、高度传感器和表面压力传感器)也与低级微控制器110对接。
在一方面，高级微处理器120可以被配置为使用由低级微控制器110馈送的原始传感器数据102来计算复杂算法，复杂算法包括但不限于飞行控制、任务控制和状态估计。在一方面，与飞行控制相关的复杂算法包括实现计算密集型控制环路，这些控制环路测量UAV的滚转、俯仰、偏航、水平位置、速度和高度以及这些量的变化率，以用于确定使UAV达到期望的航向状态、速度、位置和高度所需的UAV控制面位置。
在一方面，与任务控制相关的复杂算法可以包括：搜索控制环路以找到最短的飞行路径来访问特定的航路点集合以进行监视，开发在给定的当前风和天气条件下最高效的搜索模式，基于视觉的导航，避障算法，或者实施自适应人工智能控制算法以实现多个UAV在战斗支援作战中的自主式、协同式涌散。
在一个实施例中，由于可以在高级微处理器120中处理并执行计算密集型状态估计算法，因此实现了改进的UAV飞行控制和任务控制计算的精度。
在一个实施例中，在高级微处理器120中计算复杂算法之后，生成期望机身速率值104并且将其馈送到低级微控制器110中。
如可以理解的，由于高级处理器120进行处理的性质，在高级处理器120中生成的期望机身速率值在被馈送到低级处理器110时可能具有有限的时延，并且可能导致影响UAV稳定性的倾向。该时延是在将期望机身速率值104传输到低级处理器110的指令之后，在期望机身速率值104的传输实际开始之前延迟的时间。
在一个实施例中，通过在低级微控制器110中执行速率阻尼环路，使得即使在期望的机身速率有时延的情况下，也可以确保UAV的稳定性，低级微控制器110可以生成期望的电机控制信号106并且将其作为输入提供给电机和/或执行器140。
在一个实施例中，低级微控制器110中的速率阻尼环路使用以下所示的公式来执行：
但是，速率阻尼环路可以使用其他类似的控制来执行。
在一个实施例中，从低级微控制器10生成的作为输出的电机控制信号使用下面示出的公式执行：
电机PWM信号＝控制分配矩阵x所需力矩
其中，
L、M和N是滚转、俯仰和偏航轴线上所需的力矩值，
Kp、Kq和Kr是环路增益，
p-d、q-d和r-d是期望机身速率值，
p、q和r是瞬时机身速率值。
在一个实施例中，仅期望机身速率值104具有有效的时延或者滞后(归因于其在高级微处理器120中执行)，而瞬时机身速率值(在以上公式中被用来执行速率阻尼环路)方面并没有时延或者滞后，因为速率阻尼环路算法是在低级微控制器110中执行的。
在一个实施例中，瞬时机身速率值在没有任何时延的情况下从一个或多个传感器130直接获得，或者以可以忽略的时延由低级处理器110间接地获得。
图2A示出了系统的仿真结果，其中非实时微处理器被配置为用于UAV的机载自动驾驶仪，其中非实时高级微处理器120是在所有状态下都具有20个时间步长的时延的用于UAV的机载自动驾驶仪。从图2A可以明显看出，在仿真中，由于在UAV的当前状态202与期望轨迹204之间的偏差明显较大，因此UAV变得不稳定。此外，在滚转和俯仰轴线上引起的扰动花费了大量时间来减小，因此降低了UAV的稳定性。
在一个实施例中，在如图2A中所示的仿真中，估计和控制环路以400Hz运行，即，单个时间步长为0.0025秒，并且对悬停条件进行了模拟，并且在有限时间之后，在滚转和俯仰轴线上都引起了10度的外部扰动。此外，在所有状态下的时延都保持为20个时间步长。
图2B示出了根据本公开实施例所提出的在所有状态下都具有20个时间步长的时延的用于UAV的分体式控制系统的仿真结果。从图2B可以明显看出，在该仿真中，在UAV的当前状态252与期望轨迹254之间的偏差很小。此外，在滚转和俯仰轴线上引起的扰动在短时间区间内减小，从而提高了UAV的稳定性。
在一个实施例中，在图2B中所描绘的仿真中，估计和控制环路以400Hz运行，即，单个时间步长为0.0025秒，并且对悬停条件进行了模拟，并且在有限时间之后，在滚转和俯仰轴线上都引起了10度的外部扰动。此外，在所有状态下的时延均保持20个时间步长。
在一个实施例中，在设计所提出的发明的所提出的用于UAV自动驾驶架构的分体式控制系统期间，设计是在将系统可以应付的机身速率值的时延量纳入考虑的情况下作出的，以实现稳定的系统。在一个实施例中，所提出的用于UAV自动驾驶架构的分体式控制配置的系统在较低时延的带上是稳定的，并且在时延超过临界极限的情况下变得不稳定。
虽然上文描述了本发明的各种实施例，但是在不脱离本发明的基本范围的情况下，可以设计出本发明的其他和进一步的实施例。本发明的范围由所附权利要求书确定。本发明不限于所描述的实施例、版本或者示例，其被包括以使得本领域普通技术人员在与本领域普通技术人员可获得的信息和知识相结合时能够制造和使用本发明。
发明的优点
本公开提供了一种UAV控制系统，该UAV控制系统具有最小的发生异常和故障的可能性，因为由微控制器处理的计算较少。
本公开提供了一种UAV控制系统，该UAV控制系统利用了其部件的最佳处理能力。
本公开提供了一种UAV控制系统，该UAV控制系统具有改进的与高级外围设备(诸如LAN和WIFI)的对接性。
本公开提供了一种UAV控制系统，该UAV控制系统确保了该系统的稳定性。
本公开提供了一种UAV控制系统，该UAV控制系统降低了该系统的功耗。
本公开提供了一种UAV控制系统，该UAV控制系统改善了该系统的精度，而不会损害该系统的效率。

Claims (8)

1.一种用于UAV的控制系统，所述UAV包含自动驾驶仪，所述控制系统包括：
主处理器；和
协处理器，
其中，所述协处理器计算期望机身速率值并且将所述期望机身速率值馈送到所述主处理器，而所述主处理器基于所述期望机身速率值计算一个或多个电机控制信号；
其中，所述主处理器执行速率阻尼环路算法，以便即使在来自所述协处理器的所述期望机身速率值有时延的情况下，仍维持所述UAV的稳定性。
2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述主处理器基于瞬时机身速率值执行所述速率阻尼环路算法，以生成一个或多个电机控制信号，以便维持所述UAV的稳定性。
3.根据权利要求2所述的系统，其中，所述瞬时机身速率值在没有任何时延的情况下从一个或多个传感器直接获得，或者以可忽略的时延由所述主处理器间接地获得。
4.根据权利要求1所述的系统，其中，来自所述协处理器的所述期望机身速率值的时延被限制在有限范围内，以确保UAV的稳定性。
5.根据权利要求1所述的系统，其中，所述主处理器是实时低级微控制器。
6.根据权利要求1所述的系统，其中，所述协处理器是非实时高级微处理器。
7.根据权利要求6所述的系统，其中，所述协处理器计算复杂算法，所述复杂算法包括以下各项中的任一项或其组合：状态估计、飞行控制和任务控制。
8.根据权利要求3所述的系统，其中，所述主处理器通过以下方式充当所述一个或多个传感器与所述协处理器之间的中介：收集原始传感器数据，并将所述原始传感器数据馈送到所述协处理器。
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