CN111413992B - 无人机安全控制设备及方法 - Google Patents

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Abstract

一种无人机安全控制设备及方法是利用无人机安全控制设备建立一套无人机风向风速观测数据的质量控制算法，该算法基于飞行姿态信息和环境信息等因子与风速风向数据误差之间的关系，通过理论分析和订正模型，实现基于无人机测量风速风向的数据质量控制并获得校准数据，实时监控无人机飞行环境并根据校准数据判断危险程度，当高空环境处于危险状态下给予无人机返回指令，迫使无人机自动返航，提供大气环境探测安全保障。

Description

无人机安全控制设备及方法
【技术领域】
本发明涉及无人机控制技术领域，具体为一种无人机安全控制设备及方法。
【背景技术】
大气边界层气象廓线观测需满足世界气象组织和中国气象局对常规高空气象观测业务技术的统一规范。近年来，一系列小型化、轻量化的气象环境观测仪器的成功研发，为开展基于旋翼无人机平台的大气边界层廓线观测提供了新的契机，是替代传统探空气球探测低层大气情况的有效补充手段，具有准垂直观测、升限稳定、可悬停、高时空分辨率、低成本等特点。但旋翼无人机的飞行姿态(翻滚角、俯仰角、偏航角、真高)、旋翼气流干扰、仪器放置位置及仪器观测性能等诸多因素都会对边界层内风速风向的廓线及水平观测产生显著影响，观测数据质量可能低于相应观测标准的要求。此外，由于空中湍流的不确定性，基于旋翼无人机的探空作业具有一定的风险。因此，本发明直接在无人机端实现无人机状态数据和气象环境数据的融合，通过实测的风速风向及其它环境量瞬时及廓线特征，实现飞行任务危险条件的诊断和预判，激发机载飞控中的安全模块，从而提升作业工作中的安全系数。随着相关实验研究和业务观测的逐渐增多，基于风速风向观测数据质量的控制、数据融合和安全措施制定的技术就显得愈发重要。现阶段多采用无人机姿态来直接估算空中的风速风向，该种方法不属于直接的接触式探测，并且在小风情形下，旋翼无人机处于自平衡状态，存在反演数据与真实情况误差较大的情况。
由此可见，提供一种精确的无人机飞行安全控制设备及方法是本领域亟需解决的问题。
【发明内容】
针对上述问题，本发明无人机安全控制设备及方法根据环境气象传感器模块获取的数据，实时监控无人机飞行环境并判断危险程度，当处于危险状态下给予无人机返回指令，迫使无人机自动返航，为无人机探测大气环境时提供安全保障。
为解决上述问题，本发明无人机安全控制设备包括微型计算机以及连接在微型计算机上的惯性测量单元、全球定位系统、环境气象传感器模块，其中所述环境气象传感器模块通过多串口采集板连接在微型计算机上，所述微型计算机上还连接有机载存储单元和地面工作站，惯性测量单元和环境气体传感器获取无人机的飞行姿态信息和环境信息，并将获取的信息传递到微型计算机进行计算和融合，通过计算得出数据，通过数据分析无人机飞行是否安全，微型计算机根据分析结果发出指令。
进一步的，所述无人机安全控制方法是利用无人机安全控制设备建立一套无人机风向风速观测数据的质量控制算法，该算法基于飞行姿态信息和环境信息等因子与风速风向数据误差之间的关系，通过理论分析和订正模型，实现基于无人机测量风速风向的数据质量控制并获得校准数据，实时监控无人机飞行环境并根据校准数据判断危险程度，当高空环境处于危险状态下给予无人机返回指令，迫使无人机自动返航，提供大气环境探测安全保障。
进一步的，所述算法首先基于风的矢量拆解，校准由于无人机空中姿态(翻滚角、俯仰角、偏航角、垂直移动速度)导致的风速风向的观测误差，接着对于仍存在的风速误差，算法将进一步寻找其他无人机状态数据等外部环境因子(旋翼转速、传感器在无人机的位置等)与观测差异之间的关系，拟合各未知待定参数，确定订正方程。
进一步的，所述算法步骤如下：
S1：获取当前环境气象传感器模块获得的风速WS和风向WD，并获取当前无人机的朝向角度yaw、无人机的翻滚角度roll、无人机的俯仰角度pitch以及无人机的水平移动速度DroneU和无人机的垂直升降速度DroneV；
S2:根据所述翻滚角度roll、俯仰角度pitch计算无人机的倾斜面法线向量
Figure BDA0002186536140000031
S3:根据所述无人机的朝向角度yaw计算正北方的单位向量
Figure BDA0002186536140000032
S4:计算正北方的单位向量
Figure BDA0002186536140000038
在倾斜面上的投影量
Figure BDA0002186536140000034
S5:根据正北方在倾斜面上的投影向量
Figure BDA0002186536140000035
倾斜面的法线向量
Figure BDA0002186536140000036
和风向WD，计算风向单位向量/>
Figure BDA0002186536140000037
Figure BDA0002186536140000041
S6：计算无人机运动向量
Figure BDA0002186536140000042
在倾斜面上的投影向量
Figure BDA0002186536140000043
S7：根据无人机运动在倾斜面上的投影向量
Figure BDA0002186536140000044
风向单位向量
Figure BDA0002186536140000045
和风速WS计算无人机坐标下的水平风速向量/>
Figure BDA0002186536140000046
S8：根据无人机坐标下的水平风速向量
Figure BDA0002186536140000047
和无人机的朝向角度yaw计算正北坐标系下的水平风速向量/>
Figure BDA0002186536140000048
S9：根据正北坐标系下的水平风速向量
Figure BDA0002186536140000049
计算调校后的风速WST和风向WDT：调校后的风速/>
Figure BDA00021865361400000410
调校后的风向WDT＝arctanEX(fx，fy)；
S10：经过S1至S9的订正后，对于仍存在的风速误差，算法将进一步寻找其他无人机状态数据及外部环境因子。
进一步的，所述其他无人机状态数据包括旋翼转速、传感器在无人机的位置，并拟合各未知待定参数，确定订正方程：ΔWS＝f(Power,Dx,Dy,E)；
进一步的，所述无人机安全控制方法根据校准数据及温度、湿度、气压等环境气象传感器获得的数据，并通过微型计算机进行计算分析，实时监控无人机飞行环境并判断危险程度，微型计算机根据判断出的危险程度对无人机发出不同的指令，为大气环境探测提供安全保障。
进一步的，当微型计算机计算出的风速差小于12m/s，且风向变率小于10°/s时，无人机正常飞行，微型电脑无指令发出；当风速差为12至18m/s，或风向变率为10至60°/s时，微型电脑发出指令，将无人机垂直速度减为1m/s；当风速差大于18m/s，或风向变率大于60°/s时，微型电脑发出指令，将强制无人机返航，返航时保持稳定的飞行姿态。
进一步的，当环境气象传感器模块获得的温度为0到40摄氏度时无人机正常飞行，微型电脑无指令发出；当温度为-5到0摄氏度时，微型电脑发出指令，将无人机垂直速度增加到4m/s；当温度小于-5摄氏度或大于40摄氏度时，微型电脑发出指令强制无人机返航。
再者，本发明无人机安全控制设备及方法根据环境气象传感器模块获取的数据，实时监控无人机飞行环境并判断危险程度，当处于危险状态下给予无人机返回指令，迫使无人机自动返航，为无人机探测大气环境时提供安全保障。
【附图说明】
图1是本发明无人机安全控制设备及方法中无人机安全控制设备的组成结构示意图。
图2是本发明无人机安全控制设备及方法中三维旋转矩阵R的函数表达式。
图3是本发明无人机安全控制设备及方法中arctanEX的函数表达式。
【具体实施方式】
本发明所提到的方向用语，例如「上」、「下」、「前」、「后」、「左」、「右」、「内」、「外」、「侧面」等，仅是附图中的方向，只是用来解释和说明本发明，而不是用来限定本发明的保护范围。
参见图1，给出了本发明中无人机安全控制设备的结构示意图，其包括惯性测量单元、全球定位系统、环境气象传感器模块、多串口采集板和微型计算机，其中惯性测量单元连接到微型计算机，其包括用于获取无人机姿态信息的速度计、陀螺仪和磁力计，其中姿态信息包括旋翼转速、翻转角、俯仰角、偏航角和位移；其中全球定位系统为连接到微型计算机上的GPS模块，用于获取无人机实时位置和相对高度信息；其中环境气象传感器模块通过多串口采集板连接到微型计算机，用于获取高精度的风俗风向、温湿度、气压等环境要素；其中多串口采集板包括UART、RS485、USB2.0等无人机常用通讯接口，可实现各种传感器和其他设备之间的连接；其中微型计算机作为算法计算平台，给出安全指令；微型计算机连接到机载储存单元，并将相关的无人机姿态信息和环境气象传感器模块信息融合成数据表记录到储存单元中，同时微型计算机也将融合成的数据表传回地面站实时显示。
本发明中无人机安全控制方法如下：利用无人机安全控制设备建立一套无人机风向风速观测数据的质量控制算法，该算法基于无人机参数和大气环境参数等因子与风速风向数据误差之间的关系，通过理论分析和订正模型，实现基于无人机测量风速风向的数据质量控制并获得校准数据，实时监控无人机飞行环境并根据校准数据判断危险程度，当高空环境处于危险状态下给予无人机返回指令，迫使无人机自动返航，提供大气环境探测安全保障。其中算法首先基于风的矢量拆解，校准由于无人机空中姿态(翻滚角、俯仰角、偏航角、垂直移动速度)导致的风速风向的观测误差，接着对于仍存在的风速误差，算法将进一步寻找其他无人机状态数据等外部环境因子(旋翼转速/油门、传感器在无人机的位置等)与观测差异之间的关系，拟合各未知待定参数，确定订正方程。
其中具体算法步骤如下：
S1：获取当前环境气象传感器模块获得的风速WS和风向WD，并获取当前无人机的朝向角度yaw、无人机的翻滚角度roll、无人机的俯仰角度pitch以及无人机的水平移动速度DroneU和无人机的垂直升降速度DroneV；
S2:根据所述翻滚角度roll、俯仰角度pitch计算无人机的倾斜面法线向量
Figure BDA0002186536140000071
其中，hx＝-tan-1(pitch)，hy＝-tan-1(roll)，hz＝1；
S3:根据所述无人机的朝向角度yaw计算正北方的单位向量
Figure BDA0002186536140000072
其中，nx＝cos(-yaw)，ny＝sin(-yaw)，nz＝0；
S4:计算正北方的单位向量
Figure BDA0002186536140000073
在倾斜面上的投影量
Figure BDA0002186536140000074
其中，/>
Figure BDA0002186536140000075
S5:根据正北方在倾斜面上的投影向量
Figure BDA0002186536140000076
倾斜面的法线向量
Figure BDA0002186536140000081
和风向WD，计算风向单位向量/>
Figure BDA0002186536140000082
Figure BDA0002186536140000083
其中R为三维旋转矩阵(如图2所示)；
S6：计算无人机运动向量
Figure BDA0002186536140000084
在倾斜面上的投影向量
Figure BDA0002186536140000085
其中，/>
Figure BDA0002186536140000086
px＝DroneU，py＝0，pz＝DroneV；normlize为向量归一化函数
S7：根据无人机运动在倾斜面上的投影向量
Figure BDA0002186536140000087
风向单位向量
Figure BDA0002186536140000088
和风速WS计算无人机坐标下的水平风速向量/>
Figure BDA0002186536140000089
其中，lx＝WS·wx-DS·ux，ly＝WS·wy-DS·uy；其中，/>
Figure BDA00021865361400000810
S8：根据无人机坐标下的水平风速向量
Figure BDA00021865361400000811
和无人机的朝向角度yaw计算正北坐标系下的水平风速向量/>
Figure BDA00021865361400000812
其中T为平面旋转矩阵：
Figure BDA00021865361400000813
S9：根据正北坐标系下的水平风速向量
Figure BDA00021865361400000816
计算调校后的风速WST和风向WDT：调校后的风速/>
Figure BDA00021865361400000815
调校后的风向WDT＝arctanEX(fx，fy)；其中，arctanEX为扩展后的反正切函数(如图3所示)：其中，AngleR为弧、度转角度函数，arctan为反正切函数。
S10：经过S1至S9的订正后，对于仍存在的风速误差，算法将进一步寻找其他无人机状态数据的外部环境因子(旋翼转速、传感器在无人机的位置等)与观测差异之间的关系，拟合各未知待定参数，确定订正方程：ΔWS＝f(Power,Dx,Dy,E)，其中△WS为仍存在的风速误差；Power为旋翼转速，用于表征旋翼风带来的可能影响，Dx和Dy分别为传感离无人机中心点x轴和y轴的距离，E为残差项，表征系统误差。
危险程度的判断是根据校准数据及温度、湿度、气压等环境气象传感器获得的数据，实时监控无人机飞行环境并判断危险程度，当高空环境处于危险状态下给予无人机返回指令，迫使无人机自动返航，为大气环境探测提供安全保障。
其中风量危险程度与控制指令标准如下：
控制指令 风速差 风向变率 备注
正常，无指令 <12m/s <10°/s
垂直速度减为1m/s 12-18m/s 10-60°/s
强制返航 >18m/s >60°/s 稳定安全返航
注：表中风速差为相邻两秒WST的差值，风向变率为相邻两秒WDT差的绝对值。当风速差小于12m/s，且风向变率小于10°/s时，无人机正常飞行，微型电脑无指令发出；当风速差为12至18m/s，或风向变率为10至60°/s时，微型电脑发出指令，将无人机垂直速度减为1m/s；当风速差大于18m/s，或风向变率大于60°/s时，微型电脑发出指令，将强制无人机返航，返航时保持稳定的飞行姿态。
其中温度危险程度与控制指令标准如下：
Figure BDA0002186536140000091
Figure BDA0002186536140000101
注：表中温度由环境气象传感器模块获得，当温度为0到40摄氏度时无人机正常飞行，微型电脑无指令发出；当温度为-5到0摄氏度时，微型电脑发出指令，将无人机垂直速度增加到4m/s；当温度小于-5摄氏度或大于40摄氏度时，微型电脑发出指令强制无人机返航。
本发明无人机安全控制设备及方法根据环境气象传感器模块获取的数据，实时监控无人机飞行环境并判断危险程度，当处于危险状态下给予无人机指令，迫使无人机调整飞行姿态或自动返航，为无人机探测大气环境时提供安全保障。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

Claims (4)

1.一种无人机气象环境数据校准及飞行安全控制方法，其特征在于，所述无人机气象环境数据校准所涉及的设备包括微型计算机以及连接在微型计算机上的惯性测量单元、全球定位系统、环境气象传感器模块，其中所述环境气象传感器模块通过多串口采集板连接在微型计算机上，所述微型计算机上还连接有机载存储单元和地面工作站，惯性测量单元和环境气体传感器获取无人机的飞行姿态信息和环境信息，并将获取的信息传递到微型计算机进行计算和融合，通过计算得出数据，通过数据分析无人机飞行是否安全，微型计算机根据分析结果发出指令；
其中，所述飞行安全控制方法是利用无人机安全控制设备建立一套无人机风向风速观测数据的质量控制算法，该算法基于飞行姿态信息和环境信息因子与风速风向数据误差之间的关系，通过理论分析和订正模型，实现基于无人机测量风速风向的数据质量控制并获得校准数据，实时监控无人机飞行环境并根据校准数据判断危险程度，当高空环境处于危险状态下给予无人机返回指令，迫使无人机自动返航，提供大气环境探测安全保障；
所述算法步骤如下：
S1：获取当前环境气象传感器模块获得的风速WS和风向WD，并获取当前无人机的朝向角度yaw、无人机的翻滚角度roll、无人机的俯仰角度pitch以及无人机的水平移动速度DroneU和无人机的垂直升降速度DroneV；
S2: 根据所述翻滚角度roll、俯仰角度pitch计算无人机的倾斜面法线向量
Figure DEST_PATH_IMAGE001
；其中，/>
Figure 87750DEST_PATH_IMAGE002
，/>
Figure DEST_PATH_IMAGE003
，/>
Figure 964439DEST_PATH_IMAGE004
；
S3: 根据所述无人机的朝向角度yaw计算正北方的单位向量
Figure DEST_PATH_IMAGE005
；其中，
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，/>
Figure DEST_PATH_IMAGE007
，/>
Figure 460459DEST_PATH_IMAGE008
；
S4: 计算正北方的单位向量
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在倾斜面上的投影向量/>
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；其中，/>
Figure 144217DEST_PATH_IMAGE010
；
S5: 根据正北方在倾斜面上的投影向量
Figure DEST_PATH_IMAGE011
、倾斜面的法线向量/>
Figure 340843DEST_PATH_IMAGE001
和风向WD，计算风向单位向量/>
Figure 954227DEST_PATH_IMAGE012
；其中R为三维旋转矩阵：
Figure DEST_PATH_IMAGE013
；
S6：计算无人机运动向量
Figure 894501DEST_PATH_IMAGE014
在倾斜面上的投影向量
Figure DEST_PATH_IMAGE015
；其中，/>
Figure 496515DEST_PATH_IMAGE016
，/>
Figure DEST_PATH_IMAGE017
；/>
Figure 254256DEST_PATH_IMAGE018
为向量归一化函数；
S7：根据无人机运动在倾斜面上的投影向量
Figure DEST_PATH_IMAGE019
、风向单位向量
Figure 964723DEST_PATH_IMAGE020
和风速WS计算无人机坐标下的水平风速向量/>
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；其中，/>
Figure 318475DEST_PATH_IMAGE022
；其中，/>
Figure DEST_PATH_IMAGE023
；
S8：根据无人机坐标下的水平风速向量
Figure 289842DEST_PATH_IMAGE021
和无人机的朝向角度yaw计算正北坐标系下的水平风速向量/>
Figure 93850DEST_PATH_IMAGE024
；其中T为平面旋转矩阵：
Figure DEST_PATH_IMAGE025
；
S9：根据正北坐标系下的水平风速向量
Figure 166979DEST_PATH_IMAGE026
计算调校后的风速WST和风向WDT：调校后的风速/>
Figure DEST_PATH_IMAGE027
；调校后的风向/>
Figure 573690DEST_PATH_IMAGE028
；其中，/>
Figure DEST_PATH_IMAGE029
为扩展后的反正切函数：/>
Figure 274929DEST_PATH_IMAGE030
；
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE031
为弧度转角度函数，/>
Figure 387854DEST_PATH_IMAGE032
为反正切函数；
S10：经过S1至S9的订正后，对于仍存在的风速误差，算法将进一步寻找其他无人机状态数据。
2.根据权利要求1所述的无人机气象环境数据校准及飞行安全控制方法，其特征在于，所述算法首先基于风的矢量拆解，校准由于无人机空中姿态导致的风速风向的观测误差，接着对于仍存在的风速误差，算法将进一步寻找其他无人机状态数据与观测差异之间的关系，拟合各未知待定参数，确定订正方程；其中，所述无人机空中姿态包括翻滚角、俯仰角、偏航角、垂直移动速度，所述其他无人机状态数据包括旋翼转速、传感器在无人机的位置。
3.根据权利要求1所述的无人机气象环境数据校准及飞行安全控制方法，其特征在于，所述其他无人机状态数据包括旋翼转速、传感器在无人机的位置，并拟合各未知待定参数，确定订正方程
Figure DEST_PATH_IMAGE033
；其中△WS为仍存在的风速误差；Power为旋翼转速，用于表征旋翼风带来的可能影响，Dx和Dy分别为传感离无人机中心点x轴和y轴的距离，E为残差项，表征系统误差。
4.根据权利要求1所述的无人机气象环境数据校准及飞行安全控制方法，其特征在于，所述飞行安全控制方法根据校准数据及温度、湿度、气压环境气象传感器获得的数据，并通过微型计算机进行计算分析，实时监控无人机飞行环境并判断危险程度，微型计算机根据判断出的危险程度对无人机发出不同的指令，为大气环境探测提供安全保障。
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