CN111114763A - 螺旋桨动力失效的主动补偿方法、无人机以及存储介质 - Google Patents

螺旋桨动力失效的主动补偿方法、无人机以及存储介质 Download PDF

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CN111114763A CN202010044312.8A CN202010044312A CN111114763A CN 111114763 A CN111114763 A CN 111114763A CN 202010044312 A CN202010044312 A CN 202010044312A CN 111114763 A CN111114763 A CN 111114763A
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Abstract

本申请实施例公开一种螺旋桨动力失效的主动补偿方法、多旋翼无人机以及计算机可读存储介质，所述螺旋桨动力失效的主动补偿方法包括：在多旋翼无人机飞行的过程中，实时检测多旋翼无人机的螺旋桨的动力状态；获取异常状态的螺旋桨的原定目标推力；将异常状态的螺旋桨的原定目标推力补偿到非异常状态的螺旋桨上。本申请实施例通过将异常状态的螺旋桨的原定目标推力补偿到非异常状态的螺旋桨上，使无人机总力矩和总推力输出与动力失效前一致；补偿量仅与当前失效的目标推力相关，不涉及历史数据，因而不存在积分收敛问题，过渡时间近似为零；在动力充足的情况下，确保无人机可以安全地完成飞行任务。

Description

螺旋桨动力失效的主动补偿方法、无人机以及存储介质
技术领域
本申请实施例涉及无人机技术领域，尤其涉及一种螺旋桨动力失效的主动补偿方法、多旋翼无人机以及计算机可读存储介质。
背景技术
无人机常常用在航拍、远程空中监控、监测、侦查等领域。多旋翼无人机，是一种具有三个及以上旋翼轴的特殊的无人驾驶直升机。其通过每个轴上的电动机转动，带动旋翼，从而产生升力。
在多旋翼无人机中，X8动力构型(即4轴8桨构型)与常用的X4构型相比具有更强的动力，与平铺8桨构型相比具有更紧凑的结构，是一种大载重多旋翼无人机流行的动力构型。对X8构型无人机动力失效的控制补偿算法具有重要的工程应用意义。
考虑任意一个螺旋桨动力失效的情况，当发生动力失效时，动力模型存在稳定静差，需要控制器能在较短的时间内收敛到稳定可控的状态。通常的做法是利用PID控制器积分项消除静差的功能，自动修正控制模型突变。但是出于稳定裕度考虑，在实际应用中积分项系数通常不大，导致在补偿动力缺失时积分收敛慢，姿态突变大；而且可能会存在积分饱和的情况，使控制性能变差，甚至影响飞行安全。
发明内容
有鉴于此，本申请实施例的目的在于提供一种螺旋桨动力失效的主动补偿方法、多旋翼无人机以及计算机可读存储介质，以解决现有无人机动力失效补偿方式，存在的积分收敛慢、姿态突变大，控制性能变差、影响飞行安全的问题。
本申请实施例解决上述技术问题所采用的技术方案如下：
根据本申请实施例的一个方面，提供的一种螺旋桨动力失效的主动补偿方法，该方法用于多旋翼无人机，所述螺旋桨动力失效的主动补偿方法包括：
在多旋翼无人机飞行的过程中，实时检测所述多旋翼无人机的螺旋桨的动力状态；
在检测到异常状态的螺旋桨的情况下，获取所述异常状态的螺旋桨的原定目标推力；
将所述异常状态的螺旋桨的原定目标推力补偿到非异常状态的螺旋桨上。
在一种实施方式中，所述将所述异常状态的螺旋桨的原定目标推力补偿到非异常状态的螺旋桨上包括：
获取所述非异常状态的螺旋桨的原定目标推力；
根据所述异常状态的螺旋桨的原定目标推力，计算所述非异常状态的螺旋桨的补偿量；
根据所述非异常状态的螺旋桨的原定目标推力和所述非异常状态的螺旋桨的补偿量，得到所述非异常状态的螺旋桨的新目标推力。
在一种实施方式中，所述计算所述非异常状态的螺旋桨的补偿量，包括以下至少之一：
与异常状态螺旋桨同平面安装的螺旋桨的补偿量为零；
与异常状态螺旋桨中心对称安装的螺旋桨的补偿量为异常状态螺旋桨的原定目标推力的一半的负数；
其余螺旋桨的补偿量为异常状态螺旋桨的原定目标推力的一半。
在一种实施方式中，所述根据所述非异常状态的螺旋桨的原定目标推力和所述非异常状态的螺旋桨的补偿量，得到所述非异常状态的螺旋桨的新目标推力，之后还包括：
通过预设的映射关系将所述非异常状态的螺旋桨的新目标推力转换成新的目标转速。
在一种实施方式中，所述实时检测所述多旋翼无人机的螺旋桨的动力状态包括：
获取所述多旋翼无人机的螺旋桨对应的电机转速偏差量；
在所述电机转速偏差量的绝对值超出预设阈值的情况下，确定所述多旋翼无人机的螺旋桨的动力状态为异常状态。
在一种实施方式中，所述获取所述多旋翼无人机的螺旋桨对应的电机转速偏差量，之后还包括：
在所述电机转速偏差量的绝对值不超出预设阈值的情况下，获取所述多旋翼无人机的电子调速器的电流；
在所述多旋翼无人机的电子调速器的电流为异常的情况下，确定所述多旋翼无人机的螺旋桨的动力状态为异常状态。
在一种实施方式中，所述在多旋翼无人机飞行的过程中，实时检测所述多旋翼无人机的螺旋桨的动力状态，之后还包括：
在检测到异常状态的螺旋桨情况下，通过所述多旋翼无人机的电子调速器控制所述异常状态的螺旋桨停止工作。
在一种实施方式中，所述获取所述异常状态的螺旋桨的原定目标推力包括：
根据预设的目标信息，计算所需的姿态力学信息；
根据所述多旋翼无人机的螺旋桨的结构分布确定动力分配矩阵；
根据所述姿态力学信息和所述动力分配矩阵，得到所述异常状态的螺旋桨的原定目标推力。
根据本申请实施例的另一个方面，提供的一种多旋翼无人机，所述多旋翼无人机包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的螺旋桨动力失效的主动补偿程序，所述螺旋桨动力失效的主动补偿程序被所述处理器执行时实现上述的螺旋桨动力失效的主动补偿方法的步骤。
根据本申请实施例的另一个方面，提供的一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有螺旋桨动力失效的主动补偿程序，所述螺旋桨动力失效的主动补偿程序被处理器执行时实现上述的螺旋桨动力失效的主动补偿方法的步骤。
本申请实施例的螺旋桨动力失效的主动补偿方法、多旋翼无人机以及计算机可读存储介质，通过将异常状态的螺旋桨的原定目标推力补偿到非异常状态的螺旋桨上，使无人机总力矩和总推力输出与动力失效前一致；解决了现有无人机动力失效补偿方式，存在的积分收敛慢、姿态突变大，控制性能变差、影响飞行安全的问题；补偿量仅与当前失效的目标推力相关，不涉及历史数据，因而不存在积分收敛问题，过渡时间近似为零；在动力充足的情况下，确保无人机可以安全地完成飞行任务。
附图说明
图1为本申请第一实施例的螺旋桨动力失效的主动补偿方法流程示意图；
图2为本申请实施例的螺旋桨推力和电机反扭矩结构示意图；
图3为本申请实施例的螺旋桨动力失效的主动补偿过程结构示意图；
图4为本申请第二实施例的多旋翼无人机结构示意图。
本申请目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
为了使本申请所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚、明白，以下结合附图和实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
第一实施例
如图1所示，本申请第一实施例提供一种螺旋桨动力失效的主动补偿方法，该方法用于多旋翼无人机，所述螺旋桨动力失效的主动补偿方法包括：
步骤S11：在多旋翼无人机飞行的过程中，实时检测所述多旋翼无人机的螺旋桨的动力状态。
在本实施例中，所述多旋翼无人机的螺旋桨的动力状态可归结为“异常”和“非异常(或者正常)”两种状态。
在一种实施方式中，所述实时检测所述多旋翼无人机的螺旋桨的动力状态包括：
获取所述多旋翼无人机的螺旋桨对应的电机转速偏差量；
在所述电机转速偏差量的绝对值超出预设阈值的情况下，确定所述多旋翼无人机的螺旋桨的动力状态为异常状态。
在该实施方式中，所述电机转速偏差量为实际转速对目标转速的偏差量。通过对所述电机转速偏差量来判断，当偏差量的绝对值超出阈值时，则认定为“异常”，否则认为“正常”。
需要说明的是，存在偏差量也视为“正常”是基于如下考虑：转速偏差没有超过阈值，在可接受的误差范围内，对多旋翼无人机的影响不是突变式的和破坏性的，不需要主动补偿，可由PID积分被动补偿就可以完成多旋翼无人机的平稳控制，视为“正常”。
在一种实施方式中，所述获取所述多旋翼无人机的螺旋桨对应的电机转速偏差量，之后还包括：
在所述电机转速偏差量的绝对值不超出预设阈值的情况下，获取所述多旋翼无人机的电子调速器的电流；
在所述多旋翼无人机的电子调速器的电流为异常的情况下，确定所述多旋翼无人机的螺旋桨的动力状态为异常状态。
在该实施方式中，若多旋翼无人机的螺旋桨存在物理断裂而失去推力的情况，螺旋桨对应的电机转速偏差量一般不会超过阈值，基于前述转速偏差量判断可能会误判为“正常”，这时可通过结合电子调速器的电流来判定：坏桨时，转速虽然正常，不过因为没有负载，电流异常，综合判断也属于“异常”状态。
在另一种实施方式中，所述在多旋翼无人机飞行的过程中，实时检测所述多旋翼无人机的螺旋桨的动力状态，之后还包括：
在检测到异常状态的螺旋桨情况下，通过所述多旋翼无人机的电子调速器控制所述异常状态的螺旋桨停止工作。
在该实施方式中，若螺旋桨被判定为异常，电子调速器强制电机输出转速为0，以使该异常状态的螺旋桨停止工作。
步骤S12：在检测到异常状态的螺旋桨的情况下，获取所述异常状态的螺旋桨的原定目标推力。
在本实施例中，若多旋翼无人机没有出现螺旋桨停桨的情况，各电机按照原定目标推力为多旋翼无人机提供动力。
在一种实施方式中，所述获取所述异常状态的螺旋桨的原定目标推力包括：
根据预设的目标信息，计算所需的姿态力学信息；
根据所述多旋翼无人机的螺旋桨的结构分布确定动力分配矩阵；
根据所述姿态力学信息和所述动力分配矩阵，得到所述异常状态的螺旋桨的原定目标推力。
在该实施方式中，所述预设的目标信息包括但不限于横滚角、俯仰角、偏航角和目标高度；所述姿态力学信息包括但不限于横滚力矩、俯仰力矩、偏航力矩和垂直推力。
步骤S13：将所述异常状态的螺旋桨的原定目标推力补偿到非异常状态的螺旋桨上。
在本实施例中，若检测到异常状态的螺旋桨，则将该异常状态的螺旋桨的原定目标推力补偿到其他螺旋桨上，以使得多旋翼无人机的总力矩和总推力输出与失效前一致，在动力充足的情况下，确保无人机可以安全地完成飞行任务。
在一种实施方式中，所述将所述异常状态的螺旋桨的原定目标推力补偿到非异常状态的螺旋桨上包括：
获取所述非异常状态的螺旋桨的原定目标推力；
根据所述异常状态的螺旋桨的原定目标推力，计算所述非异常状态的螺旋桨的补偿量；
根据所述非异常状态的螺旋桨的原定目标推力和所述非异常状态的螺旋桨的补偿量，得到所述非异常状态的螺旋桨的新目标推力。
在该实施方式中，所述计算所述非异常状态的螺旋桨的补偿量，包括以下至少之一：
与异常状态螺旋桨同平面安装的螺旋桨的补偿量为零；
与异常状态螺旋桨中心对称安装的螺旋桨的补偿量为异常状态螺旋桨的原定目标推力的一半的负数；
其余螺旋桨的补偿量为异常状态螺旋桨的原定目标推力的一半。
在该实施方式中，补偿量仅与当前失效的目标推力相关，不涉及历史数据，因而不存在积分收敛问题，过渡时间近似为零。
在一种实施方式中，所述根据所述非异常状态的螺旋桨的原定目标推力和所述非异常状态的螺旋桨的补偿量，得到所述非异常状态的螺旋桨的新目标推力，之后还包括：
通过预设的映射关系将所述非异常状态的螺旋桨的新目标推力转换成新的目标转速。
在该实施方式中，通过固定的映射关系将所述非异常状态的螺旋桨的新目标推力转换成新的目标转速，从而使得电子调速器实现电机对目标转速的跟踪，保证飞行器完成飞行任务。
为了更好地阐述本实施例，以下以X8动力构型为例对螺旋桨动力失效的主动补偿过程进行说明：
为了方便描述，约定：第k个螺旋桨推力为Fk，电机反扭矩为Tk；记第k个螺旋桨在平面∑l为
Figure BDA0002368831940000071
失效螺旋桨为j，且
Figure BDA0002368831940000072
对角螺旋桨为i，
Figure BDA0002368831940000073
按照上述约定，请参考图2所示，若失效螺旋桨为1号桨，其对角螺旋桨为8号桨，1…4号桨在∑j平面，其余在∑i平面，即
Figure BDA0002368831940000074
Figure BDA0002368831940000075
请参考图3所示，制导控制律给出飞行器目标姿态角(横滚角
Figure BDA0002368831940000076
俯仰角θ、偏航角ψ)和目标高度h，姿态控制器和高度控制器实时计算所需的横滚力矩dMx、俯仰力矩dMy、偏航力矩dMz和垂直推力dFz。制导控制律一般有两种模式：一种是自动模式，一种是遥控模式，在自动模式下，直接预设飞行目标位置信息，飞行器自动飞往目标位置。在遥控模式下，遥控装置直接控制飞行器的欧拉角和油门飞往目标位置。
假设X8动力构型的各个螺旋桨电机的动力分配方法由以下的式1描述：
Figure BDA0002368831940000077
其中dFi(i＝1...8)为各个螺旋桨的目标推力；dMx、dMy、dMz及dFz为姿态控制器和高度控制器输出的横滚力矩、俯仰力矩、偏航力矩和垂直推力；A8×4为动力分配矩阵。
动力分配矩阵A8×4可通过X8动力构型的螺旋桨的结构分布确定。具体地，以飞行器的正向为X轴，在螺旋桨旋转平面的飞行器中心为X轴原点，螺旋桨电机旋转中心与原点的连线与X轴产生的夹角为电机分布角，根据电机分布角得到螺旋桨的结构分布。不失一般性地，动力分配矩阵A8×4可以拟定为：
Figure BDA0002368831940000081
若多旋翼无人机没有出现螺旋桨停桨的情况，通过式1可计算得到各个螺旋桨的原定目标推力，通过固定的映射关系转换成目标转速，电调实现电机对目标转速的跟踪，保证飞行器完成预定控制目标。
在飞行过程中，动力缺失检测单元实时检测八个螺旋桨的动力状态，当检测到某个螺旋桨的动力发生异常时，及时识别该螺旋桨的位置并反馈给动力缺失补偿算法模块。
具体地，假设动力缺失检测单元检测到第j个螺旋桨失效，通过式1可知道原定目标推力为dFj，其余正常螺旋桨的补偿量ΔFk(k＝1...8，k≠j)可按以下的式3计算，主动补偿后的目标推力dF′k(k＝1...8，k≠j)可按以下的式4计算：
Figure BDA0002368831940000082
dF′k＝dFk+ΔFk,k＝1...8,k≠j，式4
在按式3、式4补偿/修正动力，可使飞行器的总力矩和总推力输出与失效前一致。将各个螺旋桨新目标推力dF′k通过固定的映射关系转换成新的目标转速，电调实现电机对目标转速的跟踪，保证飞行器完成飞行任务。
若第j个螺旋桨一直判定为异常，即需要不断实时将第j个螺旋桨的原定目标推力通过主动补偿算法补偿到其他螺旋桨，将各个螺旋桨主动补偿后的目标推力通过固定的映射关系转换成新的目标转速。
通过以上的主动补偿算法，将异常螺旋桨的对角螺旋桨的目标推力减少，增加其他特定螺旋桨的目标推力，维持补偿量的三轴力矩与缺失的动力保持一致。补偿量仅与当前失效的目标推力相关，不涉及历史数据，因而不存在积分收敛问题，过渡时间近似为零。另外，由于采用力学等效的补偿方法，在动力充分的情况下，不会影响原控制器的控制性能，确保飞行器完成飞行任务，而且补偿算法不需要改变原控制器结构和动力分配矩阵，是一种高效实用的动力缺失补偿算法，解决缺桨稳定控制问题，真正高效发挥多旋翼的动力冗余优势，保证了飞行器在一大类缺桨情况下的飞行安全，并可通过简单推衍方便移植到其他16桨飞机平台。
本申请实施例的螺旋桨动力失效的主动补偿方法，通过将异常状态的螺旋桨的原定目标推力补偿到非异常状态的螺旋桨上，使无人机总力矩和总推力输出与动力失效前一致；解决了现有无人机动力失效补偿方式，存在的积分收敛慢、姿态突变大，控制性能变差、影响飞行安全的问题；补偿量仅与当前失效的目标推力相关，不涉及历史数据，因而不存在积分收敛问题，过渡时间近似为零；在动力充足的情况下，确保无人机可以安全地完成飞行任务。
第二实施例
如图4所示，本申请第二实施例提供一种多旋翼无人机，所述多旋翼无人机包括存储器21、处理器22及存储在所述存储器21上并可在所述处理器22上运行的螺旋桨动力失效的主动补偿程序，所述螺旋桨动力失效的主动补偿程序被所述处理器22执行时，用于实现以下所述的螺旋桨动力失效的主动补偿方法的步骤：
在多旋翼无人机飞行的过程中，实时检测所述多旋翼无人机的螺旋桨的动力状态；
在检测到异常状态的螺旋桨的情况下，获取所述异常状态的螺旋桨的原定目标推力；
将所述异常状态的螺旋桨的原定目标推力补偿到非异常状态的螺旋桨上，以使得所述多旋翼无人机的总力矩和总推力输出与动力失效前一致。
所述螺旋桨动力失效的主动补偿程序被所述处理器22执行时，还用于实现以下所述的螺旋桨动力失效的主动补偿方法的步骤：
所述将所述异常状态的螺旋桨的原定目标推力补偿到非异常状态的螺旋桨上包括：
获取所述非异常状态的螺旋桨的原定目标推力；
根据所述异常状态的螺旋桨的原定目标推力，计算所述非异常状态的螺旋桨的补偿量；
根据所述非异常状态的螺旋桨的原定目标推力和所述非异常状态的螺旋桨的补偿量，得到所述非异常状态的螺旋桨的新目标推力。
所述螺旋桨动力失效的主动补偿程序被所述处理器22执行时，还用于实现以下所述的螺旋桨动力失效的主动补偿方法的步骤：
所述计算所述非异常状态的螺旋桨的补偿量，包括以下至少之一：
与异常状态螺旋桨同平面安装的螺旋桨的补偿量为零；
与异常状态螺旋桨中心对称安装的螺旋桨的补偿量为异常状态螺旋桨的原定目标推力的一半的负数；
其余螺旋桨的补偿量为异常状态螺旋桨的原定目标推力的一半。
所述螺旋桨动力失效的主动补偿程序被所述处理器22执行时，还用于实现以下所述的螺旋桨动力失效的主动补偿方法的步骤：
所述根据所述非异常状态的螺旋桨的原定目标推力和所述非异常状态的螺旋桨的补偿量，得到所述非异常状态的螺旋桨的新目标推力，之后还包括：
通过预设的映射关系将所述非异常状态的螺旋桨的新目标推力转换成新的目标转速。
所述螺旋桨动力失效的主动补偿程序被所述处理器22执行时，还用于实现以下所述的螺旋桨动力失效的主动补偿方法的步骤：
所述实时检测所述多旋翼无人机的螺旋桨的动力状态包括：
获取所述多旋翼无人机的螺旋桨对应的电机转速偏差量；
在所述电机转速偏差量的绝对值超出预设阈值的情况下，确定所述多旋翼无人机的螺旋桨的动力状态为异常状态。
所述螺旋桨动力失效的主动补偿程序被所述处理器22执行时，还用于实现以下所述的螺旋桨动力失效的主动补偿方法的步骤：
所述获取所述多旋翼无人机的螺旋桨对应的电机转速偏差量，之后还包括：
在所述电机转速偏差量的绝对值不超出预设阈值的情况下，获取所述多旋翼无人机的电子调速器的电流；
在所述多旋翼无人机的电子调速器的电流为异常的情况下，确定所述多旋翼无人机的螺旋桨的动力状态为异常状态。
所述螺旋桨动力失效的主动补偿程序被所述处理器22执行时，还用于实现以下所述的螺旋桨动力失效的主动补偿方法的步骤：
所述在多旋翼无人机飞行的过程中，实时检测所述多旋翼无人机的螺旋桨的动力状态，之后还包括：
在检测到异常状态的螺旋桨情况下，通过所述多旋翼无人机的电子调速器控制所述异常状态的螺旋桨停止工作。
所述螺旋桨动力失效的主动补偿程序被所述处理器22执行时，还用于实现以下所述的螺旋桨动力失效的主动补偿方法的步骤：
所述获取所述异常状态的螺旋桨的原定目标推力包括：
根据预设的目标信息，计算所需的姿态力学信息；
根据所述多旋翼无人机的螺旋桨的结构分布确定动力分配矩阵；
根据所述姿态力学信息和所述动力分配矩阵，得到所述异常状态的螺旋桨的原定目标推力。
本申请实施例的多旋翼无人机，通过将异常状态的螺旋桨的原定目标推力补偿到非异常状态的螺旋桨上，使无人机总力矩和总推力输出与动力失效前一致；解决了现有无人机动力失效补偿方式，存在的积分收敛慢、姿态突变大，控制性能变差、影响飞行安全的问题；补偿量仅与当前失效的目标推力相关，不涉及历史数据，因而不存在积分收敛问题，过渡时间近似为零；在动力充足的情况下，确保无人机可以安全地完成飞行任务。
第三实施例
本申请第三实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有螺旋桨动力失效的主动补偿程序，所述螺旋桨动力失效的主动补偿程序被处理器执行时用于实现第一实施例所述的螺旋桨动力失效的主动补偿方法的步骤。
需要说明的是，本实施例的计算机可读存储介质，与第一实施例的方法属于同一构思，其具体实现过程详细见方法实施例，且方法实施例中的技术特征在本实施例中均对应适用，这里不再赘述。
本申请实施例的计算机可读存储介质，通过将异常状态的螺旋桨的原定目标推力补偿到非异常状态的螺旋桨上，使无人机总力矩和总推力输出与动力失效前一致；解决了现有无人机动力失效补偿方式，存在的积分收敛慢、姿态突变大，控制性能变差、影响飞行安全的问题；补偿量仅与当前失效的目标推力相关，不涉及历史数据，因而不存在积分收敛问题，过渡时间近似为零；在动力充足的情况下，确保无人机可以安全地完成飞行任务。
本领域普通技术人员可以理解，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系统、装置中的功能模块/单元可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。在硬件实施方式中，在以上描述中提及的功能模块/单元之间的划分不一定对应于物理组件的划分；例如，一个物理组件可以具有多个功能，或者一个功能或步骤可以由若干物理组件合作执行。某些物理组件或所有物理组件可以被实施为由处理器，如中央处理器、数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上，计算机可读介质可以包括计算机存储介质(或非暂时性介质)和通信介质(或暂时性介质)。如本领域普通技术人员公知的，术语计算机存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储器技术、CD-ROM、数字多功能盘(DVD)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据，并且可包括任何信息递送介质。
以上参照附图说明了本申请的优选实施例，并非因此局限本申请的权利范围。本领域技术人员不脱离本申请的范围和实质内所作的任何修改、等同替换和改进，均应在本申请的权利范围之内。

Claims (10)

1.一种螺旋桨动力失效的主动补偿方法，该方法用于多旋翼无人机，其特征在于，所述螺旋桨动力失效的主动补偿方法包括：
在多旋翼无人机飞行的过程中，实时检测所述多旋翼无人机的螺旋桨的动力状态；
在检测到异常状态的螺旋桨的情况下，获取所述异常状态的螺旋桨的原定目标推力；
将所述异常状态的螺旋桨的原定目标推力补偿到非异常状态的螺旋桨上。
2.根据权利要求1所述的螺旋桨动力失效的主动补偿方法，其特征在于，所述将所述异常状态的螺旋桨的原定目标推力补偿到非异常状态的螺旋桨上包括：
获取所述非异常状态的螺旋桨的原定目标推力；
根据所述异常状态的螺旋桨的原定目标推力，计算所述非异常状态的螺旋桨的补偿量；
根据所述非异常状态的螺旋桨的原定目标推力和所述非异常状态的螺旋桨的补偿量，得到所述非异常状态的螺旋桨的新目标推力。
3.根据权利要求2所述的螺旋桨动力失效的主动补偿方法，其特征在于，所述计算所述非异常状态的螺旋桨的补偿量，包括以下至少之一：
与异常状态螺旋桨同平面安装的螺旋桨的补偿量为零；
与异常状态螺旋桨中心对称安装的螺旋桨的补偿量为异常状态螺旋桨的原定目标推力的一半的负数；
其余螺旋桨的补偿量为异常状态螺旋桨的原定目标推力的一半。
4.根据权利要求2所述的螺旋桨动力失效的主动补偿方法，其特征在于，所述根据所述非异常状态的螺旋桨的原定目标推力和所述非异常状态的螺旋桨的补偿量，得到所述非异常状态的螺旋桨的新目标推力，之后还包括：
通过预设的映射关系将所述非异常状态的螺旋桨的新目标推力转换成新的目标转速。
5.根据权利要求1所述的螺旋桨动力失效的主动补偿方法，其特征在于，所述实时检测所述多旋翼无人机的螺旋桨的动力状态包括：
获取所述多旋翼无人机的螺旋桨对应的电机转速偏差量；
在所述电机转速偏差量的绝对值超出预设阈值的情况下，确定所述多旋翼无人机的螺旋桨的动力状态为异常状态。
6.根据权利要求5所述的螺旋桨动力失效的主动补偿方法，其特征在于，所述获取所述多旋翼无人机的螺旋桨对应的电机转速偏差量，之后还包括：
在所述电机转速偏差量的绝对值不超出预设阈值的情况下，获取所述多旋翼无人机的电子调速器的电流；
在所述多旋翼无人机的电子调速器的电流为异常的情况下，确定所述多旋翼无人机的螺旋桨的动力状态为异常状态。
7.根据权利要求1所述的螺旋桨动力失效的主动补偿方法，其特征在于，所述在多旋翼无人机飞行的过程中，实时检测所述多旋翼无人机的螺旋桨的动力状态，之后还包括：
在检测到异常状态的螺旋桨情况下，通过所述多旋翼无人机的电子调速器控制所述异常状态的螺旋桨停止工作。
8.根据权利要求1所述的螺旋桨动力失效的主动补偿方法，其特征在于，所述获取所述异常状态的螺旋桨的原定目标推力包括：
根据预设的目标信息，计算所需的姿态力学信息；
根据所述多旋翼无人机的螺旋桨的结构分布确定动力分配矩阵；
根据所述姿态力学信息和所述动力分配矩阵，得到所述异常状态的螺旋桨的原定目标推力。
9.一种多旋翼无人机，其特征在于，所述多旋翼无人机包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的螺旋桨动力失效的主动补偿程序，所述螺旋桨动力失效的主动补偿程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的螺旋桨动力失效的主动补偿方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有螺旋桨动力失效的主动补偿程序，所述螺旋桨动力失效的主动补偿程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的螺旋桨动力失效的主动补偿方法的步骤。
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