CN111290424A - 用于医院血液样本运输的无人机姿态控制方法及无人机 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了用于医院血液样本运输的无人机姿态控制方法及无人机，其中，方法包括：接收无人机目标姿态的控制指令；获取无人机当前姿态，并计算出当前姿态与目标姿态之间的姿态角控制误差状态量；获取无人机当前的飞行速度；基于增益调度算法和无人机当前的飞行速度，对初始P增益进行更新，得到更新后的P增益；根据更新后的P增益和姿态角控制误差状态量，计算出控制输出；基于控制输出，控制无人机的姿态。该方法通过获取无人机的飞行速度并结合增益调度算法，得到更新后的P增益，再根据更新后的P增益和姿态角控制误差状态量计算出控制输出，提高了控制精度，确保了无人机飞行的稳定性。
Description
技术领域
本发明涉及无人机技术领域，尤其涉及用于医院血液样本运输的无人机姿态控制方法及无人机。
背景技术
目前，医院中血液样本的运送，大多由护士或护工先依据样本送出清单对血液样本进行核对，然后在预定的某一时间段内运送至指定地点与交接人员共同核对，确认无误后完成交接。
现有的血液样本运送过程非常繁琐，耗费大量人力，并且效率低下，难以应对突发紧急情况；另外，现在许多医院采用社会化的后勤人员运送，很难保证运送的安全性。
此外，人工运送血液样本还会产生疾病传播的风险，例如对于当前正处于大流行时期的新型冠状病毒，其传播的方式主要就是接触传播和飞沫传播。疫情期间医院需要检测大量血液样本，运送交接过程中不可避免人员接触，而且目前的运送方式是：每天需要由工作人员做好防护措施后，再从采样处运送到检验科，其中的每一次运送都有接触，导致工作人员存在着极大的暴露风险。
发明内容
本发明的目的是提供用于医院血液样本运输的无人机姿态控制方法及无人机，旨在解决现有无人机控制精度较差，稳定性不够，难以满足运送血液样本的飞行要求的问题。
第一方面，本发明实施例提供一种用于医院血液样本运输的无人机姿态控制方法，该方法包括：
接收无人机目标姿态的控制指令；
获取无人机当前姿态，并计算出当前姿态与目标姿态之间的姿态角控制误差状态量；
获取无人机当前的飞行速度；
基于增益调度算法和无人机当前的飞行速度，对初始P增益进行更新，得到更新后的P增益；
根据所述更新后的P增益以及姿态角控制误差状态量，计算出控制输出；
基于所述控制输出，控制无人机的姿态。
第二方面，本发明实施例还提供一种无人机，其包括：
接收单元，接收无人机目标姿态的控制指令；
第一计算单元，获取无人机当前姿态，并计算出当前姿态与目标姿态之间的姿态角控制误差状态量；
获取单元，获取无人机当前的飞行速度；
更新单元，基于增益调度算法和无人机当前的飞行速度，对初始P增益进行更新，得到更新后的P增益；
第二计算单元，根据所述更新后的P增益以及姿态角控制误差状态量，计算出控制输出；
控制单元，基于所述控制输出，控制无人机的姿态。
第三方面，本发明实施例又提供了一种无人机，其包括：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计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面所述的用于医院血液样本运输的无人机姿态控制方法。
本发明实施例提供用于医院血液样本运输的无人机姿态控制方法及无人机，该方法包括：接收无人机目标姿态的控制指令；获取无人机当前姿态，并计算出当前姿态与目标姿态之间的姿态角控制误差状态量；获取无人机当前的飞行速度；基于增益调度算法和无人机当前的飞行速度，对初始P增益进行更新，得到更新后的P增益；根据所述更新后的P增益以及姿态角控制误差状态量，计算出控制输出；基于所述控制输出，控制无人机的姿态。该方法通过获取无人机的飞行速度并结合增益调度算法，得到更新后的P增益，再根据更新后的P增益和姿态角控制误差状态量计算出控制输出，提高了控制精度，确保了无人机飞行的稳定性，此外采用无人机运输血液样本，可以减少人员接触，在疫情防控中的作用尤为明显，通过无人机运输的方式切断了传播途径，降低了感染风险。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例技术方案，下面将对实施例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。
为了更清楚地说明本发明实施例技术方案，下面将对实施例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为本发明实施例提供的用于医院血液样本运输的无人机姿态控制方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的无人机的示意性框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例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。
应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解，在此本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
还应当进一步理解，在本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
请参阅图1，图1为本发明实施例提供的用于医院血液样本运输的无人机姿态控制方法的流程图；
如图1所示，该方法包括步骤S101～S106。
S101、接收无人机目标姿态的控制指令。
所述目标姿态是无人机在运输医院血液样本时的最佳姿态，在目标姿态下，血液样本可保持平稳放置。但无人机在携带血液样本飞行运输的过程中，因飞行环境因素的影响，比如障碍、风阻等因素的影响，无人机的飞行姿态可能会产生变化而偏离目标姿态，例如会产生剧烈晃动，而导致血液样本红细胞被破坏，引发溶血等现象，从而影响检验结果。故本实施例需要针对无人机当前姿态进行实时调整，以使无人机保持平稳飞行。
首先，需要确定无人机的目标姿态，该目标姿态可以是经过多次测试后得到的最佳姿态。具体可以通过控制系统将无人机目标姿态的控制指令发送至无人机，这样无人机即可按照目标姿态进行飞行。当然，也可以直接在无人机上进行设置，使无人机按照目标姿态进行飞行。
S102、获取无人机当前姿态，并计算出当前姿态与目标姿态之间的姿态角控制误差状态量。
如前所述，无人机虽然已接收到了目标姿态，在理想环境下其会按照目标姿态进行飞行，但实际飞行过程中，由于各种因素的影响，其实际姿态可能会发生偏离，故本实施例中，需获取无人机当前姿态并将当前姿态与接收的所述目标姿态进行比较，得到当前姿态与目标姿态之间的姿态差距，所述姿态差距即当前姿态与目标姿态之间的姿态角控制误差状态量，无人机的当前姿态需以目标姿态为标准进行调整，调整的过程即为当前姿态结合所述姿态角控制误差状态量做出姿态调整，使所述当前姿态达到目标姿态。
在一实施例中，所述步骤S102包括：
按如下公式计算当前姿态与目标姿态之间的姿态角控制误差状态量：
本实施例中，根据上述公式，即可将预设好的所述目标姿态的控制参数和所述当前姿态的控制参数进行对比，即可计算出当前姿态与目标姿态之间的姿态角控制误差状态量。
所述当前姿态一般由无人机上的惯性器件IMU解算得到，常用的解算方法是对IMU输出的角速率数据按照如下公式进行积分；
S103、获取无人机当前的飞行速度。
本实施例中，无人机的飞行速度是影响无人机飞行姿态的重要因素，当所述飞行速度发生变化时，无人机的飞行姿态也要做出相应调整，才能保持无人机平稳飞行，所以在无人机飞行的过程中，需实时检测无人机的飞行速度，并结合所述飞行速度对当前姿态进行调整。
在一实施例中，所述步骤S103包括：
通过GPS测得所述无人机当前的飞行速度。
本实施例中，可以利用无人机的GPS芯片提供的GPS功能对无人机当前的飞行速度进行测量。GPS的定位系统非常精准且技术成熟稳定，可以提供连续、实时、高精度的三维位置，非常合适用于测量无人机的飞行速度；当然，也可以采用空速管或者微差压风速传感器或者超波测速微差压风速传感器等等测量方式进行测量。
S104、基于增益调度算法和无人机当前的飞行速度，对初始P增益进行更新，得到更新后的P增益，所述增益调度算法如下：
本实施例中，根据所述增益调度算法，在上述公式中代入控制增益系数和无人机当前的飞行速度，即可获取更新后的P增益。
在另一实施例中，所述初始P增益为V0＝0状态下的P增益。
本实施例中，当V0＝0，相当于无人机飞行速度为0，在此状态下的P增益即为初始P增益。目标姿态是根据特定飞行环境预先调好的，在无人机受飞行环境影响导致飞行速度发生变化时，会造成PID控制器控制效果下降，从而引起飞行姿态变化增大，飞行不稳定。
在一具体场景中，无人机飞行速度发生变化时，无人机螺旋桨的气动效率发生变化，在无风状态下，空气静止，无人机相对空气以V0速度飞行；相当于无人机静止，空气以V0速度吹向无人机，Vr为螺旋桨的转动线速度，则螺旋桨相对大气的速度为Ve，则
Ve＝V0+Vr
螺旋桨收到的气动力f为
其中，ρ为大气密度，Cd为阻力系数，S为桨的气动面积。
由此可见，螺旋桨的气动效率随着飞行速度V0的变化而变化。当飞行速度变化时，传统的PID姿态控制算法中的系数矩阵保持不变，造成控制效率降低，所以会引起飞行姿态变化增大，出现飞行不稳定的情况。
本实施例正是发现了上述问题，所以根据增益调度算法，获取了更新后的P增益，可有效抑制由于无人机飞行速度变化导致的姿态晃动，提高了控制精度。
也就是说，虽然采用无人机运送血液样本可以降低疾病传播的风险，但是受各种飞行环境因素影响，无人机的飞行状态发生变化时，PID控制器的控制效果下降，会导致无人机的稳定性不够，在飞行过程中可能引发剧烈晃动，容易导致血液样本被破坏。如果血液标本在运输过程中由于震荡或溅洒导致标本不合格，就要重新抽血，再次增加医务人员与患者接触机会，如果该患者刚好是新冠或者疑似新冠人员，就会导致医务人员乃至其他密切接触者的感染，所以通过本实施例提供的方法可以解决血液样本运输过程中的晃动问题，提高飞行稳定性。
S105、根据所述更新后的P增益以及姿态角控制误差状态量，计算出控制输出。
本实施例中，所述更新后的P增益以及姿态角控制误差状态量均为变量，依据无人机的飞行姿态变化而产生的变量，其计算出的控制输出可针对无人机实时的飞行姿态进行稳定控制，大大增强飞行的稳定性。
在一实施例中，所述步骤S105包括：
按如下公式计算控制输出：
本实施例中，根据更新后的P增益以及姿态角控制误差状态量，代入公式中计算出控制输出，通过该公式算出的控制输出有效的提高了无人机的姿态控制效率和精准度，无人机的飞行更加平稳，使得无人机运送血液样本的过程更加安全稳定。
S106、基于所述控制输出，控制无人机的姿态。
本实施例中，通过所述控制输出来控制无人机从当前姿态变化为目标姿态，以应对飞行环境和飞行速度的影响，确保无人机平稳飞行。
在一实施例中，该方法还包括步骤S201～S202。
S201、预先将无人机的飞行速度进行分段；
S202、基于各个分段区间，分别设置对应的控制增益系数。
本实施例中，所述无人机的飞行速度和控制增益系数是对初始P增益进行更新的重要指标，更新后的P增益又是控制输出控制飞行姿态的重要数据，所以，为了使更新后的P增益更加精准，可以对无人机的飞行速度进行分段，每个分段区间分别设置对应的控制增益系数，这样各个分段区间将具有更加精准的控制增益系数。
具体的，所述控制增益系数的取值受无人机质量、转动惯量、动力系统配置等因素的影响较大，因此在实际应用时可根据无人机的机型进行调试。
更具体的，将所述飞行速度分为三段，
系数的取值根据三段飞行速度分别进行取值，比如：速度分段为
分别对应
系数的取值
即当0≤V0＜V1时，Kpφa＝p1，并以此类推。其中，V1，V2，V3，V4，V5，V6均为预设值；p1，p2，p3，p4，p5，p6，p7，p8，p9均为常系数。
如图2所示，本发明实施例还提供一种无人机，包括：接收单元201、第一计算单元202、获取单元203、更新单元204、第二计算单元205以及控制单元206。
接收单元201，用于接收无人机目标姿态的控制指令；
第一计算单元202，用于获取无人机当前姿态，并计算出当前姿态与目标姿态之间的姿态角控制误差状态量；
获取单元203，用于获取无人机当前的飞行速度；
更新单元204，用于基于增益调度算法和无人机当前的飞行速度，对初始P增益进行更新，得到更新后的P增益，所述增益调度算法如下：
第二计算单元205，用于根据所述更新后的P增益以及姿态角控制误差状态量，计算出控制输出；
控制单元206，用于基于所述控制输出，控制无人机的姿态。
所述无人机通过动态调整飞行姿态的方式，解决了无人机受飞行速度影响导致的姿态不平稳的问题，提高了运送血液样本的安全性、时效性。
在一实施例中，所述第一计算单元202包括：
误差状态量计算单元，用于按如下公式计算当前姿态与目标姿态之间的姿态角控制误差状态量：
通过计算出当前姿态与目标姿态之间的姿态角控制误差状态量，提供当前姿态需药进行调整的姿态角控制状态量。
在一实施例中，所述获取单元203包括：
速度获取单元，通过GPS测得所述无人机当前的飞行速度。根据所测的飞行速度对无人机的飞行姿态的进行调整。
本发明实施例提供的无人机包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口，其中，存储器可以包括非易失性存储介质和内存储器。
该处理器用于提供计算和控制能力，支撑整个无人机的运行。
该内存储器为非易失性存储介质中的计算机程序的运行提供环境，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器执行用于医院血液样本运输的无人机姿态控制方法。
该网络接口用于进行网络通信，如提供数据信息的传输等。本领域技术人员可以理解，上述实施例并不构成对本发明方案所应用于其上的无人机的限定，具体的无人机可以包括比上述实施例更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
本领域技术人员可以理解，所述无人机的实施例并不构成对无人机具体构成的限定，在其他实施例中，无人机可以包括比上述实施例更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。例如，在一些实施例中，无人机可以仅包括存储器及处理器，在这样的实施例中，存储器及处理器的结构及功能与上述实施例一致，在此不再赘述。
应当理解，在本申请实施例中，处理器可以是中央处理单元(Central ProcessingUnit，CPU)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital SignalProcessor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。其中，通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种用于医院血液样本运输的无人机姿态控制方法，其特征在于，包括：
接收无人机目标姿态的控制指令；
获取无人机当前姿态，并计算出当前姿态与目标姿态之间的姿态角控制误差状态量；
获取无人机当前的飞行速度；
基于增益调度算法和无人机当前的飞行速度，对初始P增益进行更新，得到更新后的P增益，所述增益调度算法如下：
根据所述更新后的P增益以及姿态角控制误差状态量，计算出控制输出；
基于所述控制输出，控制无人机的姿态。
2.根据权利要求1所述的用于医院血液样本运输的无人机姿态控制方法，其特征在于，所述获取无人机当前姿态，并计算出当前姿态与目标姿态之间的姿态角控制误差状态量，包括：
按如下公式计算当前姿态与目标姿态之间的姿态角控制误差状态量：
3.根据权利要求1所述的用于医院血液样本运输的无人机姿态控制方法，其特征在于，所述获取无人机当前的飞行速度，包括：
通过GPS测得所述无人机当前的飞行速度。
4.根据权利要求1所述的用于医院血液样本运输的无人机姿态控制方法，其特征在于，还包括：
预先将无人机的飞行速度进行分段；
基于各个分段区间，分别设置对应的控制增益系数。
5.根据权利要求1所述的用于医院血液样本运输的无人机姿态控制方法，其特征在于，所述根据所述更新后的P增益以及姿态角控制误差状态量，计算出控制输出，包括：
按如下公式计算控制输出：
其中，u(t)为控制输出，
为基于所述更新后的P增益转换得到的姿态P系数矩阵，
为姿态I系数矩阵，
为姿态D系数矩阵，
为姿态角控制误差状态量。
6.根据权利要求1所述的用于医院血液样本运输的无人机姿态控制方法，其特征在于，所述初始P增益为V0＝0状态下的P增益。
7.一种无人机，其特征在于，包括：
接收单元，接收无人机目标姿态的控制指令；
第一计算单元，获取无人机当前姿态，并计算出当前姿态与目标姿态之间的姿态角控制误差状态量；
获取单元，获取无人机当前的飞行速度；
更新单元，基于增益调度算法和无人机当前的飞行速度，对初始P增益进行更新，得到更新后的P增益，所述增益调度算法如下：
第二计算单元，根据所述更新后的P增益以及姿态角控制误差状态量，计算出控制输出；
控制单元，基于所述控制输出，控制无人机的姿态。
8.根据权利要求7所述的无人机，其特征在于，所述第一计算单元包括：
误差状态量计算单元，用于按如下公式计算当前姿态与目标姿态之间的姿态角控制误差状态量：
9.根据权利要求7所述的无人机，其特征在于，所述获取单元包括：
速度获取单元，通过GPS测得所述无人机当前的飞行速度。
10.一种无人机，其特征在于，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计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6中任一项所述的用于医院血液样本运输的无人机姿态控制方法。
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