CN113741542A - 应急处置场景下的无人机控制方法、装置、无人机及介质 - Google Patents

应急处置场景下的无人机控制方法、装置、无人机及介质 Download PDF

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Abstract

本申请公开了一种应急处置场景下的无人机控制方法、装置、无人机及介质，其中，该方法包括确定无人机当前搭载载荷的载荷类型；根据载荷类型获取与载荷类型对应的控制参数；根据控制参数控制无人机的飞行控制器。由于在控制飞行控制器的过程中，考虑到了无人机搭载的载荷因素，因此可以避免无人机当前搭载的载荷对无人机的飞行性能的影响。

Description

应急处置场景下的无人机控制方法、装置、无人机及介质
技术领域
本申请实施例涉及无人机控制领域，尤其涉及一种应急处置场景下的无人机控制方法、装置、无人机及介质。
背景技术
目前，无人机应用在越来越多的场景下，例如，在应急救援领域，无人机对于提升应急救援效率、保障救援人员和受灾人员生命安全具有重要意义。但由于应急救援需求的多样性，无人机在应急救援场景下通常需要搭载承担不同任务的载荷，不同载荷会对无人机的飞行性能产生不同程度的影响，并且，应急救援环境的复杂性也会对无人机的飞控性能有较高的要求。
发明内容
本申请实施例提供了一种应急处置场景下的无人机控制方法、装置、无人机及介质，能够在控制飞行控制器的过程中，考虑无人机搭载的载荷因素，避免无人机当前搭载的载荷对无人机的飞行性能的影响。
第一方面，本申请实施例提供了一种应急处置场景下的无人机控制方法，该方法包括：
确定无人机当前搭载载荷的载荷类型；
根据载荷类型获取与载荷类型对应的控制参数；
根据控制参数控制无人机的飞行控制器。
第二方面，本申请实施例还提供了一种应急处置场景下的无人机控制装置，该装置包括：
确定模块，用于确定无人机当前搭载载荷的载荷类型；
获取模块，用于根据载荷类型获取与载荷类型对应的控制参数；
控制模块，用于根据控制参数控制无人机的飞行控制器。
第三方面，本申请实施例还提供了一种无人机，包括存储器、控制器及存储在存储器上并可在控制器上运行的计算机程序，控制器执行计算机程序时，实现如本申请实施例所提供的应急处置场景下的无人机控制方法。
第四方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，在计算机程序被控制器执行时，实现如本申请实施例提供的应急处置场景下的无人机控制方法。
本申请提供一种应急处置场景下的无人机控制方法、装置、无人机及介质，其中，该方法包括确定无人机当前搭载载荷的载荷类型；根据载荷类型获取与载荷类型对应的控制参数；根据控制参数控制无人机的飞行控制器。由于在控制飞行控制器的过程中，考虑到了无人机搭载的载荷因素，因此可以避免无人机当前搭载的载荷对无人机的飞行性能的影响。
附图说明
图1是本申请实施例中的一种应急处置场景下的无人机控制方法的流程图；
图2是本申请实施例中的获取与载荷类型对应的控制参数的方法流程图；
图3是本申请实施例中的一种应急处置装置下的无人机控制装置的结构示意图的结构示意图；
图4是本申请实施例中的另一种应急处置装置下的无人机控制装置的结构示意图的结构示意图；
图5是本申请实施例中的无人机的结构示意图；
图6是本申请实施例中的计算机可读存储介质的模块示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本申请，而非对本申请的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本申请相关的部分而非全部结构。
在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各项操作(或步骤)描述成顺序的处理，但是其中的许多操作可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各项操作的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。此外，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
另外，在本申请实施例中，“可选地”或者“示例性地”等词用于表示作例子、例证或说明。本申请实施例中被描述为“可选地”或者“示例性地”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其他实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用“可选地”或者“示例性地”等词旨在以具体方式呈现相关概念。
图1为本申请实施例提供的一种应急处置场景下的无人机控制方法的流程图，该方法可以应用于无人机中，实现在应急处置场景下，根据无人机搭载的载荷类型采用相应的控制参数控制无人机的飞行控制器，避免搭载的载荷对无人机的飞行性能产生影响。该方法可以由本申请实施例提供的应急处置场景下的无人机控制装置来执行，该装置可采用软件和/或硬件的方式实现。在一个具体的实施例中，该装置可以集成在无人机中。以下实施例将以该装置集成在无人机中为例进行说明，参考图1，本申请实施例提供的方法具体可以包括但不限于如下步骤：
S101、确定无人机当前搭载载荷的载荷类型。
在本申请实施例中，载荷类型可以分为确定性类型和不确定性类型两种。其中，确定性类型的载荷可以理解为能够与无人机进行通信使得无人机识别的载荷，例如，云台吊舱、喊话器、生命探测仪等。不确定性类型的载荷可以理解为无法与无人机进行通信，或者与无人机通信后，无人机无法正确识别的载荷。
进一步地，无人机可以搭载多个载荷，例如，假设存在载荷A、载荷B、载荷C和载荷D，其对应的设备标识分别为01、02、03、04，其中，载荷D不具有通信功能，无人机启动后可以与搭载的各载荷进行通信，并基于自身存储的设备标识匹配、识别出与其通信的载荷，若无人机通过通信能够识别出载荷A、载荷B，那么无人机可以确定当前搭载的载荷A和载荷B为确定性类型的载荷，无人机与载荷C通信后，无法基于自身存储的设备标识匹配、识别出载荷C，则确定载荷C为不确定性类型的载荷。另外，若无人机检测到自身还搭载了除载荷A、载荷B和载荷C之外的其他载荷(即载荷D)，但无人机无法与载荷D进行正常通信，那么无人机确定载荷D也为不确定性类型的载荷。
需要说明的是，在本申请实施例中，若无人机上搭载了多个载荷，且该多个载荷同时包含了确定性类型的载荷和不确定性类型的载荷时，无人机确定自身当前搭载载荷的载荷类型为不确定性类型的载荷。反之，若无人机上搭载的一个或多个载荷均为确定性类型的载荷，那么无人机确定自身当前搭载载荷的载荷类型为确定性类型的载荷。即在无人机上搭载的一个或多个载荷中包含不确定性类型的载荷的情况下，无人机当前搭载载荷的载荷类型即为不确定性类型的载荷。
S102、根据载荷类型获取与载荷类型对应的控制参数。
在本申请实施例中，控制参数可以理解为多个维度的参数所构成的集合。由于不同载荷类型的载荷对应的控制参数不同，假设不确定性类型的载荷对应的控制参数为P0，确定性类型的载荷对应的控制参数为P1，那么无人机确定当前搭载载荷的载荷类型后，可以获取自身存储的与该载荷类型对应的控制参数。
可选地，无人机存储的控制参数可以是在确定搭载载荷的载荷类型后，基于载荷的各项信息确定得出的。
S103、根据控制参数控制无人机的飞行控制器。
无人机获取控制参数后，可以基于控制参数控制飞行控制器工作。由于该控制参数与无人机当前搭载载荷的载荷类型相对应，即在控制飞行控制器的过程中，考虑到了无人机搭载的载荷因素，从而避免了无人机当前搭载的载荷对无人机的飞行性能的影响。
本申请实施例提供了一种应急处置场景下的无人机控制方法，该方法包括：确定无人机当前搭载载荷的载荷类型；根据载荷类型获取与载荷类型对应的控制参数；根据控制参数控制无人机的飞行控制器。由于在控制飞行控制器的过程中，考虑到了无人机搭载的载荷因素，因此可以避免无人机当前搭载的载荷对无人机的飞行性能的影响。
如图2所示，在一种示例中，上述方案中获取与载荷类型对应的控制参数可以包括但不限于以下步骤：
S201、根据无人机的设计参数确定负载性能参数。
示例性地，本步骤的实现方式可以包括根据无人机的设计参数、动力学模型以及运动学模型确定负载性能参数，这一过程可以理解为采用现有的动力学原理和运动学原理计算、确定负载性能参数，其具体确定过程在本申请实施例中不作详细描述。
进一步地，确定得到的负载性能参数可以至少包括载荷质量、重心分布、转动惯量。
S202、根据负载性能参数确定各搭载载荷对应的工作点。
在无人机搭载多个载荷的情况下，由于不同的载荷对应的负载性能参数的某一维度(或某一参数)可能相同，例如，载荷A和载荷B的载荷质量相同，因此，可以采用遍历负载性能参数的方式，遍历负载性能参数包含的所有参数对应的载荷，以确定无人机当前搭载的所有载荷。基于遍历结果确定出所有的搭载载荷后，可以将各搭载载荷对应的负载性能参数确定为各搭载载荷对应个的工作点。
示例性地，以负载性能参数仅包括载荷质量、重心分布、转动惯量这三个参数为例，那么在确定出所有的搭载载荷后，可以将每个载荷对应的载荷质量、重心分布、转动惯量这三个参数作为相应载荷对应的工作点，即每个载荷对应的工作点可以理解为三维参数。
S203、基于工作点确定负载性能参数对应的模型包线。
本步骤中的模型包线可以理解为控制模型对应的集合，包括控制参数、表达式等。示例性地，本步骤中确定模型包线的实现方式可以包括通过基于频率数据响应的系统辨识算法在工作点对无人机的控制通道进行识别，获取工作点的控制通道参数和数学表达式，将各工作点的控制通道参数和数学表达式构成的集合确定为模型包线。
示例性地，本步骤中的控制通道可以至少包括高度控制通道、水平速度控制通道、滚转姿态控制通道、俯仰姿态控制通道、偏航姿态控制通道，通过基于频率数据响应的系统辨识算法在各个工作点对上述每个通道进行识别，可以获取每个通道在每个工作点对应的参数和数学表达式，那么各工作点对应的各通道的控制通道参数和数学表达式构成的集合即为上述模型包线。
S204、根据模型包线确定与载荷类型对应的控制参数。
基于步骤S203获取模型包线后，可以根据模型包线中各工作点对应的模型参数确定与载荷类型对应的控制参数。其中，模型参数可以至少包括传递函数零极点，或系统状态转移矩阵和系统输入矩阵，控制参数至少包括控制器增益、积分转折频率、微分环节零点、微分环节极点、校正参数。
可以理解的是，由于确定模型包线时，需要考虑负载性能参数，而确定性类型的载荷与不确定性类型的载荷对应的负载性能参数存在区别，比如，云台吊舱、生命探测仪等确定性类型的载荷的载荷质量、重心分布这些负载性能参数可以认为是恒定的，不确定性类型的负载性能参数不恒定，因此，可以认为载荷类型与负载性能参数相关，那么基于负载性能参数确定得到的模型包线也与载荷类型相关。因此，在确定载荷类型的前提下，确定模型包线可以理解为确定的是该载荷类型对应的模型包线，那么根据模型包线的低频增益、穿越频率、中频端衰减倍数和稳定裕度这些参数确定的控制参数即为对应载荷类型的控制参数。
在一种示例中，基于上述控制参数对飞行控制器进行控制的控制形式可以为：
C＝C1*C2*C3 (1)
上述公式中的C1、C2、C3不具有实际的物理意义，可以理解为将控制表达式拆分为三部分，其中：
Figure BDA0003285542640000081
Figure BDA0003285542640000082
Figure BDA0003285542640000083
其中，上述公式中，kp为控制器增益、fi为积分转折频率、fdz为微分环节零点、fdp为微分环节极点、fc1、fc3、As1、As3为校正参数，具体地，可以将fc1、fc3分别理解为校正环节的频率系数、将As1、As3分别理解为校正环节的增益系数，s为拉普拉斯算子。
在一种示例中，在上述控制参数对应的飞行控制器的控制性能不满足载荷类型对应的鲁棒性指标的情况下，本申请实施例还提供一种实现方式包括根据更新后的模型参数调整载荷类型对应的控制参数。
可选地，上述鲁棒性指标可以至少包括灵敏度函数峰值、开环传函穿越频率、幅值裕度、相位裕度，假设对于不确定性类型的载荷而言，其对应的鲁棒性指标以I0进行综合考量，对于确定性类型的载荷而言，其对应的鲁棒性指标以I1进行综合考量，那么在基于控制参数对飞行控制器进行控制后，若飞行控制器的控制性能不满足I0或I1的考量标准的情况下，可以以手动调整模型参数的方式更新模型包线，并由上述装置基于更新后的模型包线重新确定对应载荷类型的控制参数，以达到相应的鲁棒性指标。
图3为本申请实施例提供的一种应急处置装置下的无人机控制装置的结构示意图，如图3所示，该装置可以包括：确定模块301、获取模块302、控制模块303；
其中，确定模块，用于确定无人机当前搭载载荷的载荷类型；
获取模块，用于根据载荷类型获取与载荷类型对应的控制参数；
控制模块，用于根据控制参数控制无人机的飞行控制器。
在一种示例中，上述获取模块可以包括第一确定单元、第二确定单元、第三确定单元和第四确定单元；
其中，第一确定单元，用于根据无人机的设计参数确定负载性能参数；
第二确定单元，用于根据负载性能参数确定各搭载载荷对应的工作点；
第三确定单元，用于基于工作点确定负载性能参数对应的模型包线；
第四确定单元，用于根据模型包线确定与载荷类型对应的控制参数；
其中，载荷类型与负载性能参数相关。
在一种示例中，第一确定单元，用于根据无人机的设计参数、动力学模型和运动学模型确定负载性能参数；其中，负载性能参数至少包括载荷质量、重心分布、转动惯量。
第二确定单元，用于遍历负载性能参数，根据遍历结果确定无人机当前搭载的所有载荷，以及，将各搭载载荷对应的负载性能参数确定为各搭载载荷对应的工作点。
第三确定单元，用于通过基于频率数据响应的系统辨识算法在工作点对无人机的控制通道进行识别，获取工作点的控制通道参数和数学表达式；以及，将各工作点的控制通道参数和数学表达式构成的集合确定为模型包线。
第四确定单元，用于根据模型包线中各工作点对应的模型参数确定与载荷类型对应的控制参数；其中，模型参数至少包括传递函数零极点，或系统状态转移矩阵和系统输入矩阵，控制参数至少包括控制器增益、积分转折频率、微分环节零点、微分环节极点、校正参数。
如图4所示，在一种示例中，上述装置还可以包括调整模块304；
调整模块，用于在控制参数对应的飞行控制器的控制性能不满足载荷类型对应的鲁棒性指标的情况下，根据更新后的模型参数调整载荷类型对应的控制参数。
上述应急处置场景下的无人机控制装置可以执行图1所提供的应急处置场景下的无人机控制方法，具备该方法中相应的器件和有益效果。
图5为本申请实施例提供的一种无人机的结构示意图，如图5所示，该无人机包括控制器501、存储器502、输入装置503、输出装置504；无人机中控制器501的数量可以是一个或多个，图5中以一个控制器501为例；无人机中的控制器501、存储器502、输入装置503和输出装置504可以通过总线或其他方式连接，图5中以通过总线连接为例。
存储器502作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如图1实施例中的应急处置场景下的无人机控制方法对应的程序指令/模块(例如，应急处置场景下的无人机控制装置的确定模块301、获取模块302、控制模块303)。控制器501通过运行存储在存储器502中的软件程序、指令以及模块，从而执行无人机的各种功能应用以及数据处理，即实现上述的应急处置场景下的无人机控制方法。
存储器502可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外，存储器502可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储器502可进一步包括相对于控制器501远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至终端/服务器。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
输入装置503可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与无人机的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置505可包括显示屏等显示装置。
如图6所示，本申请实施例还提供一种包含计算机可读存储介质601和计算机控制器602，该计算机可执行指令在由计算机控制器602执行时用于执行一种应急处置场景下的无人机控制方法，该方法包括图1所示的步骤。
通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本申请可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory,RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得无人机实现本申请各个实施例所述的方法或功能。
值得注意的是，上述应急处置场景下的无人机控制装置中所包括的模块只是按照功能逻辑进行划分，但并不局限于上述的划分方式，只要能够实现相应的功能即可，不用于限制本申请的保护范围。
注意，上述仅为本申请的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本申请不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本申请的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本申请进行了较为详细的说明，但是本申请不仅仅限于以上实施例，在不脱离本申请构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本申请的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (10)

1.一种应急处置场景下的无人机控制方法，其特征在于，包括：
确定无人机当前搭载载荷的载荷类型；
根据所述载荷类型获取与所述载荷类型对应的控制参数；
根据所述控制参数控制所述无人机的飞行控制器。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取与所述载荷类型对应的控制参数，包括：
根据所述无人机的设计参数确定负载性能参数；
根据所述负载性能参数确定各搭载载荷对应的工作点；
基于所述工作点确定所述负载性能参数对应的模型包线；
根据所述模型包线确定与所述载荷类型对应的控制参数；
其中，所述载荷类型与所述负载性能参数相关。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述无人机的设计参数确定负载性能参数，包括：
根据所述无人机的设计参数、动力学模型和运动学模型确定负载性能参数；
所述负载性能参数至少包括载荷质量、重心分布、转动惯量。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述负载性能参数确定各搭载载荷对应的工作点，包括：
遍历所述负载性能参数，根据遍历结果确定所述无人机当前搭载的所有载荷；
将所述各搭载载荷对应的负载性能参数确定为各搭载载荷对应的工作点。
5.根据权利要求2或4所述的方法，其特征在于，所述基于所述工作点确定所述负载性能参数对应的模型包线，包括：
通过基于频率数据响应的系统辨识算法在所述工作点对所述无人机的控制通道进行识别，获取所述工作点的控制通道参数和数学表达式；
将各所述工作点的控制通道参数和数学表达式构成的集合确定为模型包线。
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述模型包线确定与所述载荷类型对应的控制参数，包括：
根据所述模型包线中各工作点对应的模型参数确定与所述载荷类型对应的控制参数；
其中，所述模型参数至少包含传递函数零极点，或系统状态转移矩阵和系统输入矩阵，所述控制参数至少包括控制器增益、积分转折频率、微分环节零点、微分环节极点、校正参数。
7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在所述控制参数对应的飞行控制器的控制性能不满足所述载荷类型对应的鲁棒性指标的情况下，根据更新后的模型参数调整所述载荷类型对应的控制参数。
8.一种应急处置场景下的无人机控制装置，其特征在于，包括：
确定模块，用于确定无人机当前搭载载荷的载荷类型；
获取模块，用于根据所述载荷类型获取与所述载荷类型对应的控制参数；
控制模块，用于根据所述控制参数控制所述无人机的飞行控制器。
9.一种无人机，包括存储器、控制器及存储在所述存储器上并可在所述控制器上运行的计算机程序，其特征在于，所述控制器执行所述程序时实现如权利要求1-7中任一项所述的应急处置场景下的无人机控制方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被控制器执行时，实现如权利要求1-7中任一项所述的应急处置场景下的无人机控制方法。
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