CN112462798B - 一种无人机及提高无人机航线飞行性能的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种无人机及提高无人机航线飞行性能的方法，属于无人机这一技术领域，设计要点在于：S1,在无风环境时，采集不同速度下无人机的姿态；S2,建立无人机的速度—姿态对应关系；S3,将姿态前馈到控制系统。本发明旨在提供一种无人机及提高无人机航线飞行性能的方法，可以在航线飞行时，带来更小的姿态抖动和更快的姿态收敛时间。

Description

一种无人机及提高无人机航线飞行性能的方法

技术领域

本发明涉及无人机领域，更具体地说，尤其涉及一种无人机及提高无人机航线飞行性能的方法。

背景技术

对于无人机(旋翼机)而言，飞控系统是其核心部件，具体而言，其包括：制导、控制、导航三大系统：制导系统生成控制指令；导航系统实时结算无人机的运动状态；控制系统综合制导与导航系统信息，按照一定算法，生成电机的指令，完成各个不同的任务。

在无人机执行任务时候，往往需要提前规划航线任务，无人机在航线中影响最大的是空速的影响：无人机飞行速度、风速、风的类型(顺风、逆风、阵风等)，无人机是否能顺利的完成任务，需要克服这些风的影响，因此对飞控系统控制方法的鲁棒性提出了很高要求。

针对于航线的控制，一般的方法都会把空速与风速当成是同样的影响，一般有以下方案，存在的缺点与不足：

采用串级PID算法的控制方法：该控制方法比较经典，采用PID中积分环节消除风的影响：当有风时候开始积分，当风退去时候，积分消退；这种控制是利用指令与反馈产生偏差的，慢慢增加控制量，因此会带来控制滞后性，增大系统惯性。

采用专家PID算法的控制方法：该控制方法可以根据不同的情况改变PID的控制参数，由于航线中无人机指令速度提前可知，因此可通过速度不同来调节控制参数大小，然后跟串级PID一样，也是利用控制器的积分作用来消除风的影响。缺点是利用积分作用消除风影响，属于产生误差然后再消除误差思想，积分如果给定太小则对误差消除滞后，如果调解太大系统则容易不稳定，当突然有阵风吹来，积分作用太大，容易炸机。

采用ADRC算法的控制方法：其分三个模块，微分跟踪器TD、扩张观测器(ESO)、非线性反馈；把风的影响当作是系统的扰动，通过ESO观测出扰动量，然后利用非线性反馈方式生成控制量，消除影响。这种控制方法有很多参数调节，而且非线性反馈的参数比较难整定，而且并不是完美适用于各种风情况。

由此可知，上面三种控制方法，其共同缺点是在风速变化较快时，无法较快的进行适应性调整，容易导致炸机。

除了上述传统的方法之外，发明人团队经过检索，还有：文献1：CN110427047A公开了一种风速测算方法、风速估算器及无人机。所述风速测算方法包括：基于与无人机的飞行数据和属性数据，通过系统辨识确定所述无人机当前的风阻干扰；根据所述风阻干扰与所述无人机的固有风阻，计算所述无人机所处飞行环境的风速。其利用系统辨识的原理，在不依赖新增风速传感器和外部数据库的前提下，通过辨识参数的形式实现了风速测算的过程，既节省了硬件设备的成本，又不会带来额外的算力负担和实时性的问题，方法简单并且成本低廉。

然而，上述文献中对于“系统如何辨识确定所述无人机当前的风阻干扰”并没有深入的研究。

另外，针对风速的影响，CN109542108A提出了一种无人机抗风巡飞系统，通过在机身的各个侧面安装空速传感器，来测算各个方向的风速，来进行对风扰动的控制补偿。是直接利用传感器来测量风速。然而，空速传感器由于费用较高，其在常用的民用航空设备上采用较少，无法进行大规模推广。

发明内容

本发明的目的在于针对上述现有技术的不足，提供一种无人机及提高无人机航线飞行性能的方法。

一种基于拟合风阻模型来提高无人机航线飞行性能的方法,包括以下步骤：

S1,在无风环境时，采集不同速度下无人机的姿态:

在无风环境下，使无人机处在直线航线模式，保持高度不变，分别设置不同的直线航线速度：1m/s、2m/s、3m/s、4m/s、5m/s、6m/s、7m/s、8m/s、9m/s、10m/s，分别记录下该航线时的无人机的速度V与俯仰角θ；

S2,建立无人机的速度—姿态对应关系

将S1得到的10组数据V、θ，按照下式，采用最小二乘法拟合，得到参数A、B、C：

θ＝A·V³+B·V²+C·V；

S3,将姿态前馈到控制系统：

在无人机飞行时，用户设定的任意的速度V₀，能够采用S2步骤计算得到不同的前馈姿态俯仰角θ₀，θ₀＝A·V₀ ³+B·V₀ ²+C·V₀，前馈姿态俯仰角θ₀即是地速产生的风阻，前馈姿态俯仰角θ₀前馈到姿态控制器来消除。

进一步，S3中，V₀在0-10m/s之间。

一种无人机，其包括：控制系统、制导系统、姿态计算模块、任务模块、导航模块；

其中，控制系统包括：速度控制模块、姿态控制模块；所述速度控制模块用于控制无人机的飞行速度；所述姿态控制模块用于控制无人机的俯仰角；

其中，所述制导系统用于产生制导数据，来驱动无人机的速度；

其中，所述姿态计算模块用于计算抵消地速产生的风阻所需的姿态角(俯仰角)θ₀的结果；

其中，所述导航模块用于实时解算无人机的位置、速度、加速度、俯仰角，且将上述信息反馈给制导系统以及控制系统；

其中，所述用户通过任务模块给予无人机飞行任务；

其中，所述任务模块的输出端与制导系统的输入端连接，任务模块将飞行任务数据发送到制导系统；

其中，制导系统的输出端与姿态计算模块的输入端连接，将无人机的速度信号发送给姿态计算模块，所述姿态计算模块用于计算抵消地速产生的风阻所需的俯仰角；

所述姿态计算模块的输出端与控制系统的姿态控制模块连接，将计算抵消地速产生的风阻所需的俯仰角的结果att₂前馈姿态发送给姿态控制模块；

制导系统的输出端与控制系统的速度控制模块的输入端连接，制导系统将无人机的飞行速度发送到速度控制模块，速度控制模块的输出端与姿态控制模块的输入端连接，即速度控制模块101输出姿态角指令att₁，速度控制模块发送指令给所述姿态计算模块；

att＝att₁+att₂，作为姿态控制模块的输入指令，结合导航系统的数据共同计算出俯仰角，所述姿态控制模块的输出端与无人机动力系统的输入端连接，来控制无人机的姿态角；

所述导航系统通过采集无人机上传感器数据，经过算法运算，输出无人机当前的位置、速度、姿态信息；所述导航系统的输出端与制导系统的输入端连接，制导系统根据导航系统传递的数据，实时调整制导数据；

所述导航系统的输出端与控制系统连接，将实时解算无人机的位置、速度、加速度、姿态，将上述信息反馈给控制系统。

进一步，姿态计算模块计算地速产生的风阻所需的俯仰角att₂的方法为：

V₀表示制导系统向姿态计算模块发送的无人机的速度；

将V₀代入下式来求得att₂：

att₂＝A·V₀ ³+B·V₀ ²+C·V₀。

A、B、C为相关参数。

进一步，A、B、C采用以下方式求得：

S1,在无风环境时，采集不同速度下无人机的姿态:

在无风环境下，使无人机处在直线航线模式，保持高度不变，分别设置不同的直线航线速度：1m/s、2m/s、3m/s、4m/s、5m/s、6m/s、7m/s、8m/s、9m/s、10m/s，分别记录下该航线时的无人机的速度V与俯仰角θ；

S2,建立无人机的速度—姿态对应关系

将S1得到的10组数据V、θ，按照下式，采用最小二乘法拟合，得到参数A、B、C：

θ＝A·V³+B·V²+C·V。

本申请的优点在于：

(1)本申请的基础构思是：当在无风情况时，无人机飞行的速度，即为地速，也为空速；无人机之所以能匀速飞行，是因为：以当前姿态角飞行，产生的前向力，与该速度的空速下产生阻力，达到了平衡；因此我们间接求出了，该速度下的空速，对应多大的角度来抵消它所产生的阻力。由于无人机在飞行时，空速是由地速和风速叠加得到，又由于航线飞行的速度是预先得知的量，因此可以抵消当它飞行时，由地速产生的那部分阻力。然后通过将产生的姿态角(俯仰角)，前馈到姿态控制系统输入，来达到抵消这部分阻力的效果。

(2)本申请的无人机：可以在航线飞行时，带来更小的姿态抖动和更快的姿态收敛时间。

(3)本申请的第二种应用方案是(与CN109542108A有异曲同工之处)：步骤S2既然已经求的了速度、俯仰角关系；在实际飞行时可在无人机外部设置风速传感器，然后利用S2得到公式可直接计算得到俯仰角。然而，这种方法也有缺陷：该方法需要额外增加传感器，除了增加了无人机成本外，也会带来无人机负重增加，会降低无人机有效飞行时间。与本申请的方案相比，上述方案在姿态抖动角(度)、姿态收敛时间(ms)的优势并不明显，而导致无人机有效飞行时间确显著减少。因此，综合比较而言，本申请的方案更优。

(4)本申请的难点在于：

第一，如何拟合了角度与速度。理论上：θ＝arctan(K·V²/G)，在正常情况下，K/G较小，V在0-10m/s之间，θ在-35°,35°之间。因此，如何拟合是个问题。

根据发明人的研究，θ＝A·V³+B·V²+C·V拟合效果非常好(相关系数R>0.98),而发现三次曲线属于本申请的学术贡献。

第二，提出了前馈姿态的控制方案。

附图说明

下面结合附图中的实施例对本发明作进一步的详细说明，但并不构成对本发明的任何限制。

图1是无人机在直线航线过程中受力分析图。

图2是实施例1的无人机的设计图。

附图标记说明如下：

控制系统100，制导系统200，导航模块300，姿态计算模块400，任务模块500，速度控制模块101、姿态控制模块102。

具体实施方式

实施例1，一种基于拟合风阻模型来提高无人机航线飞行性能的方法：

S1,在无风环境时，采集不同速度下无人机的姿态:在无风的情况下(例如室内环境下)，无人机在空气中运动，无人机相对于空气的速度为V,则空气相对于无人机的速度为-V；无人机通过一定姿态来克服风阻，最后达到一种平衡。这种姿态与速度的对应关系与空气密度、机体的外形、机体的重量、机体的形心等有关；但会是一种相对平衡的关系。

具体而言，选择无风的时候，使无人机处在直线航线模式(曲线航线模式不可行)，保持高度一定，分别设置不同的直线航线速度：1m/s、2m/s、3m/s、4m/s、5m/s、6m/s、7m/s、8m/s、9m/s、10m/s(民用无法人基本不超过10m/s)，分别记录下该航线时的速度与姿态角(俯仰角)；姿态角(俯仰角)是导航系统的输出；导航系统通过采集无人机上传感器数据，经过算法运算，输出无人机当前的位置、速度、姿态信息。

在航线飞行过程中，导航系统可实时输出无人机的速度与姿态值，选择航线中间段数据，保证姿态与速度值相对平稳，分别求取姿态角(俯仰角)与速度的平均值(关于姿态角、速度的求解，属于现有技术，本申请不再熬述)。

S2,建立无人机的速度—姿态对应关系

如图1所示，由于在飞行过程中无人机始终保持高度不变，因此无人机在垂直方向上力的分量F_u为无人机的自重G(即F_u＝G)，F_P为旋翼无人机的桨叶拉力，方向垂直于桨平面，F_f为拉力在前进方向的分量，F_w为空气阻力。

空气中运动的物体，受到的阻力与速度的平方成正比，即

Fw＝K·V²

在保持一定速度不变情况下：

F_f＝G·tanθ＝Fw

因此可推导出角度与速度的关系为

tanθ＝Fw/G＝K·V²/G

由于无人机飞行时为了保证稳定，角度一般都比较小(-35°,35°)，速度量在 1-10m/s；因此，采取三次曲线来拟合角度与速度：

θ＝A·V³+B·V²+C·V

上式中，θ表示俯仰角；V表示无人机的速度；A、B、C为相关参数；

将S1步骤得到的θ、V通过最小二乘法进行拟合，从而得到A、B、C的结果。

S3,将姿态前馈到控制系统

在无人机飞行时，通过航线设定的不同速度，可以采用S2步骤计算得到不同的角度，这个角度即是地速产生的风阻，通过该姿态前馈到姿态控制器来消除(抵消掉空速中地速部分带来的阻力)；而环境中的风大小及方向由经典的PID算法来消除。

本申请的技术方案的基础原理是：

当在无风情况时，无人机飞行的速度，即为地速，也为空速；无人机之所以能匀速飞行，是因为：以当前姿态角飞行，产生的前向力，与该速度的空速下产生阻力，达到了平衡；因此我们间接求出了，该速度下的空速，对应多大的角度来抵消它所产生的阻力。由于无人机在飞行时，空速是由地速和风速叠加得到，又由于航线飞行的速度是预先得知的量，因此可以抵消当它飞行时，由地速产生的那部分阻力。然后通过将产生的姿态角(俯仰角)，前馈到姿态控制系统输入，来达到抵消这部分阻力的效果。

一种无人机，其包括：控制系统100、制导系统200、导航模块300、姿态计算模块400、任务模块500；

其中，控制系统100包括：速度控制模块101、姿态控制模块102；所述速度控制模块101用于控制无人机的飞行速度；所述姿态控制模块102用于控制无人机的俯仰角；

其中，所述制导系统200用于产生制导数据，来驱动无人机的速度；

其中，所述导航模块300用于实时解算无人机的位置、速度、加速度、俯仰角等信息，且将上述信息反馈给制导系统200以及控制系统100；

其中，所述姿态计算模块400用于计算抵消地速产生的风阻所需的姿态角(俯仰角)θ₀的结果；

其中，所述用户通过任务模块500给予无人机飞行任务；

其中，所述任务模块500的输出端与制导系统200的输入端连接，任务模块500将飞行任务数据发送到制导系统200；

其中，制导系统200的输出端与姿态计算模块400的输入端连接，将无人机的速度信号发送给姿态计算模块400，所述姿态计算模块400用于计算抵消地速产生的风阻所需的姿态角(俯仰角)θ₀；

所述姿态计算模块400的输出端与控制系统100的姿态控制模块102连接，将计算抵消地速产生的风阻所需的姿态角(俯仰角)的结果att₂(前馈姿态)发送给姿态控制模块102；

制导系统200的输出端与控制系统100的速度控制模块101，制导系统200将无人机的飞行速度发送到速度控制模块101，速度控制模块101的输出端与姿态控制模块102的输入端连接，即速度控制模块101的输出是姿态角(俯仰角)发送指令给所述姿态计算模块400，速度控制模块101输出姿态角指令att₁；

att＝att₁+att₂，作为姿态控制模块的输入指令，结合导航系统300的数据共同计算出姿态角(即俯仰角)，所述姿态控制模块102的输出端与无人机动力系统的输入端连接，来控制无人机的姿态角；

所述导航系统300通过采集无人机上传感器数据，经过算法运算，输出无人机当前的位置、速度、姿态信息；所述导航系统300的输出端与制导系统200的输入端连接，制导系统 200根据导航系统300传递的数据，实时调整制导数据；

所述导航系统300的输出端与控制系统100连接，将实时解算无人机的位置、速度、加速度、姿态等信息，将上述信息反馈给控制系统100。

也即，采用本申请的无人机，其姿态角调整始终是以θ为基准来进行调整的。

下面，以申请人研发的多旋翼无人机EVO-530型无人机为例；该无人机分别使用串级PID 控制系统、专家PID控制系统、本申请的控制系统的表现进行了测试对比(同一风速变化条件下)。

表1

以上所举实施例为本发明的较佳实施方式，仅用来方便说明本发明，并非对本发明作任何形式上的限制，任何所属技术领域中具有通常知识者，若在不脱离本发明所提技术特征的范围内，利用本发明所揭示技术内容所作出局部更动或修饰的等效实施例，并且未脱离本发明的技术特征内容，均仍属于本发明技术特征的范围内。

Claims (3)

1.一种基于拟合风阻模型来提高无人机航线飞行性能的方法,其特征在于，包括以下步骤：

S1,在无风环境时，采集不同速度下无人机的姿态:

在无风环境下，使无人机处在直线航线模式，保持高度不变，分别设置不同的直线航线速度：1m/s、2m/s、3m/s、4m/s、5m/s、6m/s、7m/s、8m/s、9m/s、10m/s，分别记录下该航线时的无人机的速度V与俯仰角θ；

S2,建立无人机的速度—姿态对应关系：

将S1得到的10组数据V、θ，按照下式，采用最小二乘法拟合，得到参数A、B、C：

θ＝A·V³+B·V²+C·V；

S3,将姿态前馈到控制系统：

在无人机飞行时，用户设定的任意的速度V₀，能够采用S2步骤计算得到不同的前馈姿态俯仰角θ₀，θ₀＝A·V₀ ³+B·V₀ ²+C·V₀，前馈姿态俯仰角θ₀即是地速产生的风阻，前馈姿态俯仰角θ₀前馈到姿态控制器来消除。

2.根据权利要求1所述的一种基于拟合风阻模型来提高无人机航线飞行性能的方法,其特征在于，步骤S3中，V₀在0-10m/s之间。

3.一种无人机，其特征在于，包括：控制系统、制导系统、姿态计算模块、任务模块、导航模块；

其中，控制系统包括：速度控制模块、姿态控制模块；所述速度控制模块用于控制无人机的飞行速度；所述姿态控制模块用于控制无人机的俯仰角；

其中，所述制导系统用于产生制导数据，来驱动无人机的速度；

其中，所述姿态计算模块用于计算抵消地速产生的风阻所需的姿态俯仰角θ₀的结果；

其中，所述导航模块用于实时解算无人机的位置、速度、加速度、俯仰角，且将无人机的位置、速度、加速度、俯仰角反馈给制导系统以及控制系统；

其中，用户通过任务模块给予无人机飞行任务；

其中，所述任务模块的输出端与制导系统的输入端连接，任务模块将飞行任务数据发送到制导系统；

其中，制导系统的输出端与姿态计算模块的输入端连接，将无人机的速度信号发送给姿态计算模块，所述姿态计算模块用于计算抵消地速产生的风阻所需的俯仰角；

所述姿态计算模块的输出端与控制系统的姿态控制模块连接，将计算抵消地速产生的风阻所需的俯仰角的结果att₂前馈姿态发送给姿态控制模块；

制导系统的输出端与控制系统的速度控制模块的输入端连接，制导系统将无人机的飞行速度发送到速度控制模块，速度控制模块的输出端与姿态控制模块的输入端连接，即速度控制模块输出姿态角指令att₁，速度控制模块发送指令给所述姿态计算模块；

att＝att₁+att₂，作为姿态控制模块的输入指令，结合导航系统的数据共同计算出俯仰角，所述姿态控制模块的输出端与无人机动力系统的输入端连接，来控制无人机的姿态角；

所述导航系统通过采集无人机上传感器数据，经过算法运算，输出无人机当前的位置、速度、姿态信息；所述导航系统的输出端与制导系统的输入端连接，制导系统根据导航系统传递的数据，实时调整制导数据；

所述导航系统的输出端与控制系统连接，将实时解算无人机的位置、速度、加速度、姿态，将上述信息反馈给控制系统；

姿态计算模块计算地速产生的风阻所需的俯仰角att₂的方法为：

V₀表示制导系统向姿态计算模块发送的无人机的速度；

将V₀代入下式来求得att₂：

att₂＝A·V₀ ³+B·V₀ ²+C·V₀；

A、B、C为相关参数；

A、B、C采用以下方式求得：

S1,在无风环境时，采集不同速度下无人机的姿态:

在无风环境下，使无人机处在直线航线模式，保持高度不变，分别设置不同的直线航线速度：1m/s、2m/s、3m/s、4m/s、5m/s、6m/s、7m/s、8m/s、9m/s、10m/s，分别记录下该航线时的无人机的速度V与俯仰角θ；

S2,建立无人机的速度—姿态对应关系

将S1得到的10组数据V、θ，按照下式，采用最小二乘法拟合，得到参数A、B、C：

θ＝A·V³+B·V²+C·V。

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