CN113074715A - 无人机高精度目标定位方法 - Google Patents

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CN113074715A CN202110252930.6A CN202110252930A CN113074715A CN 113074715 A CN113074715 A CN 113074715A CN 202110252930 A CN202110252930 A CN 202110252930A CN 113074715 A CN113074715 A CN 113074715A
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林德福
王亚凯
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Abstract

本发明公开了一种无人机高精度目标定位方法，该方法将光电吊舱与导航模块之间的安装误差引入数学模型中，通过多点定位的方式消除传感器随机误差，从而能够在低成本条件下对远距离目标做精确定位，而且辨识出的安装角也可用于对目标定位有实时需求的场景中。

Description

无人机高精度目标定位方法
技术领域
本发明涉及无人机定位方法，具体涉及一种无人机高精度目标定位方法。
背景技术
无人机由于具有灵活性、机动性好的特点，现已被广泛应用于军事和民用领域。对地面目标的侦查与高精度定位技术是目前无人机应用的关键技术之一。主流的目标定位方法采用机载光电设备获取目标的相对位置信息，从而根据无人机自身位置对目标的大地系坐标进行解算。
基于光电载荷设备的无人机定位方法分为主动定位与被动定位两类。其中被动定位方法主要包括地图匹配法和角度定位法。地图匹配法将光电吊舱获取的包含目标的图像与已有的参考地图进行图像匹配，从而得到目标坐标，当环境背景较为单一或地图无法获取时，该方法的使用受限。角度定位法仅根据光电吊舱提供的目标角度信息，求解共线方程组来获得目标坐标，该方法在近距离目标定位中效果较好且成本低，但当无人机无法接近目标，需要进行远距离定位时，该方法的定位误差较大。主动定位方法与被动定位相比，加入了测距传感器，可获得目标距离信息，多用于远距离目标定位问题中，同时采用高精度的导航设备提供无人机姿态信息，实现精准目标定位，但远距离定位中光电吊舱与导航模块之间的安装误差会对定位结果影响很大，使得其测量结果不够准确，另外，采用高精度的导航设备会导致无人机的成本大幅度提高，适用性降低。
由于上述原因，目前还没有针对远距离的低成本高精度的目标定位方法，为此，本发明人对现有的利用无人机进行目标定位的方法做了深入研究，以期待设计出一种能够解决上述问题的新的目标定位方法。
发明内容
为了克服上述问题，本发明人进行了锐意研究，设计出一种无人机高精度目标定位方法，该方法将光电吊舱与导航模块之间的安装误差引入数学模型中，通过多点定位的方式消除传感器随机误差，从而能够在低成本条件下对远距离目标做精确定位，而且辨识出的安装角也可用于对目标定位有实时需求的场景中，从而完成本发明。
具体来说，本发明的目的在于提供以一种无人机高精度目标定位方法，该方法包括如下步骤：
步骤1，控制搭载有组合导航模块、光电吊舱和激光测距仪的无人机起飞后，在空中一定高度处悬停，通过控制光电吊舱转动，在视野内搜寻目标，确定目标后开启激光测距仪照射目标；
步骤2，无人机根据设定轨迹飞行，飞行过程中按照预定频率记录观测数据；
步骤3，根据步骤2中记录的多组观测数据求解目标坐标以及吊舱安装角。
其中，所述观测数据包括：
通过组合导航模块获得的无人机位置和姿态信息，
通过光电吊舱获得的目标方位角和高低角信息，
通过激光测距仪获得的无人机与目标距离信息。
其中，步骤1中，所述悬停高度为距地面100-300m；
步骤2中，所述设定轨迹为以目标为圆心的圆弧轨迹，优选地，在绕圆弧轨迹飞行的同时进行高度上的爬升；
步骤3中，多组观测数据具体是指200-400组观测数据，优选地为250-350组观测数据。
其中，在步骤3中，将获得的多组观测数据代入到下式(一)中，
Figure BDA0002966145080000031
其中，f表示目标坐标与无人机坐标之间转换关系式的非线性函数，
z表示观测数据，
z＝y+v，v～N(0，R0)；
少表示由测量量构成的向量，
Figure BDA0002966145080000032
v表示测量噪声；
z1表示第1组观测数据；
zN表示第N组观测数据；
f(z1，0)表示用第1个航迹点采集的数据计算得到的目标坐标值；
f(zN，0)表示用第N个航迹点采集的数据计算得到的目标坐标值；
I3表示3×3的单位矩阵；
Figure BDA0002966145080000033
表示f的偏导数；
Figure BDA0002966145080000041
表示Θ2的偏导数；
Figure BDA0002966145080000042
表示函数f对待估计参数中的吊舱安装角求偏导得到的偏导数在第1个航迹点处的取值；
Figure BDA0002966145080000043
表示函数f对待估计参数中的吊舱安装角求偏导得到的偏导数在第N个航迹点处的取值；
Θ表示待估计的参数，且Θ＝[Θ1，Θ2]T；
Θ1表示目标坐标，Θ1＝[XT，YT，ZT]T；
Θ2表示吊舱安装角，
Figure BDA0002966145080000047
V表示误差项；
所述误差项V的协方差矩阵为：
Figure BDA0002966145080000044
k表示N组观测数据中的任意一组；
R表示误差项V的协方差矩阵；
R0表示各传感器测量值的噪声方差矩阵。
其中，在步骤3中，通过加权最小二乘法求解上述式(一)，得到待估计量的表达式为：
Figure BDA0002966145080000045
其中，
Figure BDA0002966145080000046
表示待估计参数Θ的估计值，
Ak表示f对测量量y求偏导得到的雅可比矩阵；
Figure BDA0002966145080000051
Bk表示f对吊舱安装角Θ2求偏导得到的雅可比矩阵；
Figure BDA0002966145080000052
其中所述无人机实时将观测数据传输至地面站，所述地面站实时解算目标坐标和吊舱安装角，随着观测数据增加，解算出的目标坐标和吊舱安装角的精确度也越来越高。
本发明所具有的有益效果包括：
(1)根据本发明提供的无人机高精度目标定位方法，能够在低成本的情况下，即使用精度不够高的传感器获得高精度的目标位置信息；
(2)根据本发明提供的无人机高精度目标定位方法中，能够快速获得期望的目标坐标以及吊舱安装角，并且能够持续测量，逐步优化，从而得到精度更高的目标坐标以及吊舱安装角。
附图说明
图1示出根据本发明一种优选实施方式的无人机高精度目标定位方法整体逻辑图；
图2、图3和图4中示出实施例中目标定位误差随采样时间变化的收敛曲线。
具体实施方式
下面通过附图和实施例对本发明进一步详细说明。通过这些说明，本发明的特点和优点将变得更为清楚明确。
在这里专用的词“示例性”意为“用作例子、实施例或说明性”。这里作为“示例性”所说明的任何实施例不必解释为优于或好于其它实施例。尽管在附图中示出了实施例的各种方面，但是除非特别指出，不必按比例绘制附图。
根据本发明提供的无人机高精度目标定位方法，如图1中所示，该方法包括如下步骤：
步骤1，控制搭载有组合导航模块、光电吊舱和激光测距仪的无人机起飞后，在空中一定高度处悬停，通过控制光电吊舱转动，在视野内搜寻目标，确定目标后开启激光测距仪照射目标；
步骤2，无人机根据设定轨迹飞行一段时间后再次悬停，再次观测目标；
步骤3，多次重复步骤2，得到多组观测数据，根据所述多组观测数据求解目标坐标以及吊舱安装角。
优选地，所述组合导航模块中集合有陀螺仪、加速度计和地磁传感器。所述光电吊舱安装在所述组合导航模块的下方，彼此固接。
在步骤1中，所述悬停高度为距地面100-300m，通过设定该悬停高度，能够确保光电吊舱具有足够大的视场角，能够便于快速搜寻到目标。
步骤2中，所述设定轨迹为以目标为圆心的圆弧轨迹，优选地，在绕圆弧轨迹飞行的同时进行高度上的爬升；通过设置该轨迹，能够从更多的角度观测目标，提高观测的准确性和待估参数的可观性，提高估计过程的收敛速度及目标定位精度。
步骤3中，所述观测数据包括：通过组合导航模块获得的无人机位置和姿态信息，通过光电吊舱获得的目标方位角和高低角信息，和通过激光测距仪获得的无人机与目标距离信息。且上述观侧数据都是通过各个器件直接读取得到的，其中也包含了系统误差。
所述多组观测数据具体是指200-400组观测数据，优选地为250-350组观测数据，当数据量小于200组时，由于飞机相对于目标绕飞过的圆心角较小，估计过程还未完全收敛；当数据量大于400组时，待估计状态已完成收敛，继续绕飞对定位精度提升不大；故选择数据量为250-350组，最优选为300组，在保证定位精度的同时确保数据采集时间最短。
在一个优选的实施方式中，在步骤3中，将获得的多组观测数据代入到下式(一)，
Figure BDA0002966145080000071
其中，f表示目标坐标与无人机坐标之间转换关系式的非线性函数，
Z表示观测数据，
z＝y+v，v～N(0，R0)；
y表示由测量量构成的向量，y＝[XU，YU，ZU，α，β，φ，θ，ψ，L]T；
XU表示无人机在大地坐标系中的X轴坐标，YU表示无人机在大地坐标系中的Y轴坐标，ZU表示无人机在大地坐标系中的Z轴坐标，α表示光电吊舱输出的目标方位角，β表示光电吊舱输出的目标高低角，φ表示飞机的滚转角，θ表示无人机的俯仰角，ψ表示无人机的航向角，L表示无人机与目标距离。
v表示测量噪声，服从高斯分布，协方差矩阵为9×9的矩阵R0；
z1表示第1组观测数据；
zN表示第N组观测数据；
f(z1，0)表示用第1个航迹点采集的数据计算得到的目标坐标值；在步骤2中，无人机每次记录观测数据时所在的位置为航迹点；
f(zN，0)表示用第N个航迹点采集的数据计算得到的目标坐标值；
I3表示3×3的单位矩阵；
Figure BDA0002966145080000081
表示f的偏导数；
Figure BDA0002966145080000082
表示Θ2的偏导数；
Figure BDA0002966145080000083
表示函数f对待估计参数中的吊舱安装角求偏导得到的偏导数在第1个航迹点处的取值，通过将在第1个航迹点采集的数据和安装角取0值带入f偏导数表达式中进行计算获得；
Figure BDA0002966145080000084
表示函数f对待估计参数中的吊舱安装角求偏导得到的偏导数在第N个航迹点处的取值，通过将在第N个航迹点采集的数据和安装角取0值带入f偏导数表达式中进行计算获得；
Θ表示待估计的参数，且Θ＝[Θ1，Θ2]T；
Θ1表示目标坐标，Θ1＝[XT，YT，ZT]T；
Θ2表示吊舱安装角，
Figure BDA0002966145080000095
XT表示目标在大地坐标系中的X轴坐标，YT表示目标在大地坐标系中的Y轴坐标，ZT表示目标在大地坐标系中的Z轴坐标，ξ表示吊舱偏航方向的安装角，
Figure BDA0002966145080000096
表示吊舱俯仰方向的安装角。
V表示每个航迹点数据的误差v组合成的误差向量；
所述误差项V的协方差矩阵为：
Figure BDA0002966145080000091
k表示N组观测数据中的任意一组；
R表示误差项V的协方差矩阵；
R0表示各传感器测量值的噪声方差矩阵。
在本申请中所述的大地坐标系中，原点OA与地球质心重合，ZA轴指向地球北极，XA轴指向格林尼治平均子午面与赤道的交点，YA轴垂直于XAOAZA平面构成右手坐标系。
优选地，在步骤3中，通过加权最小二乘法求解上述式(一)，得到待估计量的表达式为：
Figure BDA0002966145080000092
其中，
Figure BDA0002966145080000093
表示待估计参数Θ的估计值，
Ak表示f对测量y求偏导得到的雅可比矩阵；
Figure BDA0002966145080000094
Bk表示f对吊舱安装角Θ2求偏导得到的雅可比矩阵；
Figure BDA0002966145080000101
在一个优选的实施方式中，所述无人机实时将观测数据传输至地面站，所述地面站实时解算目标坐标和吊舱安装角，随着观测数据增加，解算出的目标坐标和吊舱安装角的精确度也越来越高。
在一个优选的实施方式中，当解算获得无人机上的吊舱安装角Θ2以后，可以控制该无人机通过一次测量快速获得目标坐标，具体来说，在获得吊舱安装角Θ2的情况下，通过下式(二)获得目标坐标：
Figure BDA0002966145080000102
其中，
Figure BDA0002966145080000103
表示从无人机机体坐标系到导航坐标系的转换矩阵，通过下式获得：
Figure BDA0002966145080000104
Figure BDA0002966145080000105
表示从光电吊舱基座坐标系到无人机机体坐标系的转换矩阵，通过下式获得：
Figure BDA0002966145080000106
Figure BDA0002966145080000107
表示从光电吊舱视线坐标系到光电吊舱基座坐标系的转换矩阵，通过下式获得：
Figure BDA0002966145080000111
实施例
选择一个已知其坐标的物体作为目标，其大地坐标系经纬高坐标为[123.4706375°，42.1865435°，165.42m]；
采用下述方法对该目标的坐标进行测量，具体过程为：
步骤1，控制搭载有组合导航模块、光电吊舱和激光测距仪的无人机起飞后，在空中200m高度处悬停，通过控制光电吊舱转动，在视野内搜寻目标，确定目标后开启激光测距仪照射目标；
步骤2，无人机沿着以目标为圆心，2000m为半径进行绕飞，并同时爬升的轨迹飞行，其爬升率为0.1米/秒，以1Hz的频率采集观测数据；
步骤3，采集得到840组观测数据，根据所述观测数据求解目标坐标以及吊舱安装角。
其中，步骤3中，将获得的观测数据代入到下式(一)
Figure BDA0002966145080000112
其中，f表示目标坐标与无人机坐标之间转换关系式的非线性函数，
f表示目标坐标与无人机坐标之间转换关系式的非线性函数，
z表示观测数据，
z＝y+v，v～N(0，R0)；
y表示由测量量构成的向量，
Figure BDA0002966145080000121
v表示测量噪声，服从高斯分布，协方差矩阵为9×9的矩阵R0；
z1表示第1组观测数据；
zN表示第N组观测数据；
I3表示3×3的单位矩阵；
Figure BDA0002966145080000122
表示f的偏导数；
Figure BDA0002966145080000123
表示Θ2的偏导数；
Θ表示待估计的参数，且Θ＝[Θ1，Θ2]T；
Θ1表示目标坐标，Θ1＝[XT，YT，ZT]T；
Θ2表示吊舱安装角，
Figure BDA0002966145080000125
V表示误差项；
所述误差项V的协方差矩阵为：
Figure BDA0002966145080000124
求得的吊舱安装角为[-0.27°，1.43°]，目标坐标为[123.4706330°，42.1865453°，164.07m]，与真实的目标坐标相比，通过计算求得的目标坐标与实际坐标之间的距离，最终水平误差收敛到0.18m，高程误差收敛到1.35m，三维总误差收敛到1.36m。
目标位置误差随采样时间的收敛曲线图如图2、图3和图4中所示，从图可知，当航迹点的数量达到200个以后，目标位置误差相对较小，其数据基本可用，当航迹点数量达到350～400时，数据相对来说比较精确，继续增加航迹点到840，其精度提升较慢，性价比相对较低。
以上结合了优选的实施方式对本发明进行了说明，不过这些实施方式仅是范例性的，仅起到说明性的作用。在此基础上，可以对本发明进行多种替换和改进，这些均落入本发明的保护范围内。

Claims (6)

1.一种无人机高精度目标定位方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
步骤1，控制搭载有组合导航模块、光电吊舱和激光测距仪的无人机起飞后，在空中一定高度处悬停，通过控制光电吊舱转动，在视野内搜寻目标，确定目标后开启激光测距仪照射目标；
步骤2，无人机根据设定轨迹飞行，飞行过程中按照预定频率记录观测数据；
步骤3，根据步骤2中记录的多组观测数据求解目标坐标以及吊舱安装角。
2.根据权利要求1所述的无人机高精度目标定位方法，其特征在于，
所述观测数据包括：
通过组合导航模块获得的无人机位置和姿态信息，
通过光电吊舱获得的目标方位角和高低角信息，
通过激光测距仪获得的无人机与目标距离信息。
3.根据权利要求1所述的无人机高精度目标定位方法，其特征在于，
步骤1中，所述悬停高度为距地面100-300m；
步骤2中，所述设定轨迹为以目标为圆心的圆弧轨迹，优选地，在绕圆弧轨迹飞行的同时进行高度上的爬升；
步骤3中，多组观测数据具体是指200-400组观测数据，优选地为250-350组观测数据。
4.根据权利要求1所述的无人机高精度目标定位方法，其特征在于，
在步骤3中，将获得的多组观测数据代入到下式(一)，
Figure FDA0002966145070000021
其中，f表示目标坐标与无人机坐标之间转换关系式的非线性函数，
z表示观测数据，
z＝y+v，v～N(0，R0)；
y表示由测量量构成的向量，
Figure FDA0002966145070000022
v表示测量噪声；
z1表示第1组观测数据；
zN表示第N组观测数据；
f(z1，0)表示用第1个航迹点采集的数据计算得到的目标坐标值；
f(zN，0)表示用第N个航迹点采集的数据计算得到的目标坐标值；
I3表示3×3的单位矩阵；
Figure FDA0002966145070000023
表示f的偏导数；
Figure FDA0002966145070000024
表示Θ2的偏导数；
Figure FDA0002966145070000025
表示函数f对待估计参数中的吊舱安装角求偏导得到的偏导数在第1个航迹点处的取值；
Figure FDA0002966145070000031
表示函数f对待估计参数中的吊舱安装角求偏导得到的偏导数在第N个航迹点处的取值；
Θ表示待估计的参数，且Θ＝[Θ1，Θ2]T；
Θ1表示目标坐标，Θ1＝[XT，YT，ZT]T；
Θ2表示吊舱安装角，
Figure FDA0002966145070000032
V表示误差项；
所述误差项V的协方差矩阵为：
Figure FDA0002966145070000033
k表示N组观测数据中的任意一组；
R表示误差项V的协方差矩阵；
R0表示各传感器测量值的噪声方差矩阵。
5.根据权利要求4所述的无人机高精度目标定位方法，其特征在于，
在步骤3中，通过加权最小二乘法求解上述式(一)，得到待估计量的表达式为：
Figure FDA0002966145070000034
其中，
Figure FDA0002966145070000035
表示待估计参数Θ的估计值，
Ak表示f对测量量y求偏导得到的雅可比矩阵
Figure FDA0002966145070000036
Bk表示f对吊舱安装角Θ2求偏导得到的雅可比矩阵；
Figure FDA0002966145070000041
6.根据权利要求1所述的无人机高精度目标定位方法，其特征在于，
所述无人机实时将观测数据传输至地面站，所述地面站实时解算目标坐标和吊舱安装角，随着观测数据增加，解算出的目标坐标和吊舱安装角的精确度也越来越高。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117308938A (zh) * 2023-11-29 2023-12-29 长春通视光电技术股份有限公司 一种基于多次激光测距的惯导寻北收敛误差快速补偿方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0148704A2 (fr) * 1984-01-06 1985-07-17 Thomson-Csf Système de surveillance par avion sans pilote permettant la localisation d'objectif
CN106871927A (zh) * 2017-01-05 2017-06-20 南京航空航天大学 一种无人机光电吊舱安装误差标校方法
CN110220491A (zh) * 2019-05-31 2019-09-10 彩虹无人机科技有限公司 一种无人机的光学吊舱安装误差角估算方法
CN112197761A (zh) * 2020-07-24 2021-01-08 北京理工大学 一种高精度多旋翼机协同定位方法及系统

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0148704A2 (fr) * 1984-01-06 1985-07-17 Thomson-Csf Système de surveillance par avion sans pilote permettant la localisation d'objectif
CN106871927A (zh) * 2017-01-05 2017-06-20 南京航空航天大学 一种无人机光电吊舱安装误差标校方法
CN110220491A (zh) * 2019-05-31 2019-09-10 彩虹无人机科技有限公司 一种无人机的光学吊舱安装误差角估算方法
CN112197761A (zh) * 2020-07-24 2021-01-08 北京理工大学 一种高精度多旋翼机协同定位方法及系统

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
XIWEN YANG等，: ""High Accuracy Active Stand-off Target Geolocation Using UAV Platform"", 《2019 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON SIGNAL, INFORMATION AND DATA PROCESSING (ICSIDP)》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117308938A (zh) * 2023-11-29 2023-12-29 长春通视光电技术股份有限公司 一种基于多次激光测距的惯导寻北收敛误差快速补偿方法
CN117308938B (zh) * 2023-11-29 2024-02-20 长春通视光电技术股份有限公司 一种基于多次激光测距的惯导寻北收敛误差快速补偿方法

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