CN115033026B - 搭载云台的斜侧装无人机毫米波雷达避障和定高方法 - Google Patents

搭载云台的斜侧装无人机毫米波雷达避障和定高方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了搭载云台的斜侧装无人机毫米波雷达避障和定高方法，方法包括步骤：雷达原始数据预处理，获得一维距离向数据和距离多普勒数据；雷达高精度解角算法处理后输出三维目标点云数据；对全区域点云进行分割操作，负45度附近的点云作为避障处理区域，正45度附近的点云作为定高处理区域，在避障处理区域内检测跟踪三维点云数据，如果满足连续数帧点云与其速度匹配，则形成避障距离航迹，否则清除航迹；在定高源点云簇中计算得到无人机定高数据；对数据结果进行融合处理。本发明可防止雷达平台跟着无人机姿态倾斜，实时保持雷达波束照射方向与飞行方向一致，实现单个雷达全向探测功能。

Description

搭载云台的斜侧装无人机毫米波雷达避障和定高方法
技术领域
本发明属于雷达技术领域，尤其涉及搭载云台的斜侧装无人机毫米波雷达避障和定高方法。
背景技术
随着科技的发展，无人机应用领域变得越来越广泛。为了保障无人机在低空复杂环境中执行任务时的安全,需要安装传感器来进行障碍物主动避障和恒定高度仿地飞行。相比于超声波避障、激光避障、视觉避障在探测能力、成本、抗干扰能力等方面的缺陷，毫米波雷达可靠性高、抗电磁干扰、全天候全天时工作的特点与无人机的需求很契合。然而一个毫米波雷达仅仅只能具有单方向的避障或者定高，所以无人机为了实现定高和全向避障功能需要安装一个垂直向下探测的定高雷达和前后左右方向的四个避障雷达，共计五个雷达。这样会导致无人机系统的造价成本增加，载重多且安装复杂。同时，无云台的固定安装方式的避障雷达探测效果受无人机的飞行姿态影响很大，雷达天线照射方向造成偏移引入地杂波的干扰，存在目标误报和漏报的隐患，而已无法实现真正的全方面安全防护。
发明内容
有鉴于此，本发明提出了一种搭载云台的斜侧装无人机毫米波雷达多合一避障定高方法，云台包括三轴云台、云台支架，云台用于接收飞行姿态的速度信息，并根据无人机解算的运动方向信息驱动云台水平方向与垂直方向的360度转动，还能对雷达平台实现无人机姿态误差补偿，使得云台搭载的雷达的天线照射方向始终保持运动方向一致，雷达的多目标检测算法可实时探测运动方向正前方的目标。无人机以任何方向飞行时都可以准确探测往其靠近的目标，实现了前后左右全方位的目标避障。配备宽波束天线的毫米波雷达斜侧装的特殊安装方式可实时探测前后左右方和下方的目标，这样就能兼备垂直向下探测的定高雷达功能。同时，雷达有着高性能处理芯片加持，并植入了先进的雷达信号处理算法，融合实现定高和避障两种算法功能，获得了十分良好的三维点云效果和测距测高精度。
本发明公开的搭载云台的斜侧装无人机毫米波雷达避障和定高方法，所述雷达为45度斜侧安装，即雷达天线照射方向与水平方向夹角45度斜向下探测地面，方法包括以下步骤：
步骤一：雷达原始数据预处理，获得合通道的一维距离向数据和距离多普勒数据；
步骤二：雷达高精度解角算法处理后输出三维目标点云数据，每个点云数据包括坐标和速度信息；
步骤三：对全区域点云进行分割操作，负45度预设范围内的点云作为避障处理区域，获到避障源点云簇U，正45度预设范围内的点云作为定高处理区域，获得定高源点云簇K；
步骤四：避障模块信号处理，在避障处理区域内检测跟踪三维点云数据，如果满足连续数帧点云与其速度匹配，则形成避障距离航迹并发送给无人机控制系统，否则清除航迹；得到了有避障距离航迹和无避障距离航迹两种状态；
步骤五：在定高源点云簇K中选取点云中的最近点，以最近点划聚类半径后形成一个新的目标点云簇Q，并且求取质心，计算得到目标质心到雷达的距离，即当前无人机定高数据；
步骤六：对步骤四和步骤五数据结果进行融合处理，将定高和避障的结果按时间序列排列形成观测数据，观测数据中的定高数据决定着无人机正下方的高度值，避障数据决定着无人机前后左右方向的距离值；根据无人机实时姿态和坐标信息定位出前后左右下五个方向目标，与无人机控制系统双向通信，实现定高和避障两种功能。
进一步的，在步骤四中，为了避免虚假目标形成航迹，在形成航迹前会去筛选目标点云数据，在无避障距离航迹状态时距离分段设置多个门限值去限制进入检测跟踪的条件。
进一步的，在步骤四中，形成避障距离航迹后有一定目标丢失的概率，为了确保其一直维持稳定跟踪目标，对已有避障距离航迹状态时进行航迹维持处理，即根据当前避障距离航迹R值，关联到当前帧雷达一维距离向数据R值所在的一定区域内是否有满足一个低门限20dB的峰值，如果符合关联条件，将航迹维持并且附加额外的3秒延时；不满足关联条件且延时时间内也关联失败，将航迹清除。
进一步的，无人机控制系统得到避障距离后会有刹车制动操作，刹车制动系数S(t)的模型满足：
Figure 880413DEST_PATH_IMAGE001
其中，t为避障距离持续的时间；v(i)为无人机当前时刻速度；R(i)为航迹的避障距离；N为避障响应时间；λ为无人机刹车制动因子。
进一步的，当前无人机定高数据如下：
Figure 416436DEST_PATH_IMAGE002
Figure 323212DEST_PATH_IMAGE003
其中，Q为以定高源点云簇K中与雷达距离最近点划取聚类半径后形成一个新的目标点云簇，H为雷达输出的无人机定高数据，n为最近点聚类半径内的点云数量；q 1为最近点聚类半径内第一个点云目标坐标；q n 为最近点聚类半径内最后一个点云目标坐标；q j (r)为聚类后当前遍历中点云对应的雷达到目标距离；q 1(r)为聚类后第一个遍历点云对应的雷达到目标距离；q n (r)为聚类后最后一个遍历中点云对应的雷达到目标距离。
本发明的有益效果如下：
搭载云台的斜侧装无人机毫米波雷达，可防止雷达平台跟着无人机姿态倾斜，实时保持雷达波束照射方向与飞行方向一致，实现单个雷达360度全向探测功能。
毫米波雷达的宽波束天线设计和斜侧装方式，可兼备定高和避障两种雷达功能。
本发明系统流程结构简单，运算速度快，可得到很好的稳定性和收敛性。
附图说明
图1本发明的无人机系统结构图；
图2本发明的斜侧装雷达工作示意图；
图3本发明的雷达信号处理流程图；
图4本发明的数据融合处理流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步的说明，但不以任何方式对本发明加以限制，基于本发明教导所作的任何变换或替换，均属于本发明的保护范围。
本发明应用于无人机，参考图1，无人机包括以下系统：
1) 无人机控制系统：无人机完成躲避障碍、仿地飞行、执行任务和返场回收等一系列飞行过程的核心系统；
2) 自稳系统：包括三轴云台装置和全球定位系统GPS。云台可满足雷达平台的三个活动自由度，绕X、Y、Z轴旋转，每个轴心内都有电机，当无人机倾斜时，同样会配合无人机控制系统给相应的云台电机加强反方向的动力，防止雷达平台跟着无人机姿态倾斜。根据无人机飞行姿态信息控制云台水平方向，实时保持雷达波束照射方向与飞行方向一致；
3) 被控单元：包括方向舵、升降舵和油门。无人机控制系统通过油门，方向舵和升降舵控制机翼的状态。从而使机身发生倾斜和升降，来改变飞机的姿态和速度；
4) 雷达系统：多发多收毫米波雷达信号处理系统，由宽波束天线给目标连续发送毫米波电磁波，然后接收从物体返回的反射电磁波，通过信号处理模块来得到目标点云信息，最后经算法处理后可向无人机系统传输存储测距和测高数据。多发多收毫米波雷达为45度斜侧安装。
参考图3，本发明的雷达避障和定高方法步骤如下：
步骤一：雷达为多发多收机制，雷达天线接收到多个来自不同天线通道的一维距离向数据（以3发4收天线为例，会形成12个通道数据），雷达数据预处理，首先进行45度斜侧装雷达原始数据预处理，获得合通道的一维距离向数据和距离多普勒数据，即将所有通道的一维距离向数据做求和累加处理，最后形成一组合通道的一维距离向数据。
步骤二：高精度解角，多发多收雷达高精度解角算法处理后输出三维目标点云数据，每个点云数据都具有坐标和速度信息；高精度解角算法为波达方向估计算法，先将接受信号进行空间傅里叶变换，进而取模的平方得到空间谱；再根据目标与不同天线的距离差会导致傅里叶变换后的峰值发生相位变化，最终估计出信号的到达角方向实现雷达对目标的测角。
步骤三：参考图2，进行避障定高点云分割，对全区域点云进行分割操作，负45度预设范围内的点云作为避障处理区域，获到避障源点云簇U，正45度预设范围内的点云作为定高处理区域，获得定高源点云簇K；预设范围根据实验测定进行设置。
Figure 822458DEST_PATH_IMAGE004
，
Figure 763869DEST_PATH_IMAGE005
。
其中，z为避障处理区域内点云数量；u 1 为避障处理区域内第一个点云目标坐标；u z 为避障处理区域内最后一个点云目标坐标；m为定高处理区域内点云数量；k 1 为定高处理区域内第一个点云目标坐标；k m 为定高处理区域内最后一个点云目标坐标；
步骤四：避障模块信号处理，在避障处理区域内检测跟踪三维点云数据，如果满足连续数帧点云与其速度匹配就会形成避障距离航迹给无人机控制系统，否则清除航迹。这样的话，我们得到了有避障距离航迹和无避障距离航迹两种状态。为了避免虚假目标形成航迹，在形成航迹前会去筛选目标点云数据，所以无避障距离航迹状态时距离分段设置多个较高的门限值去限制进入检测跟踪的条件，如10米内能量门限设置为50dB，10米到20米的门限设置为40dB，20米到30米的门限设置为30dB。同时，形成避障距离航迹后有一定目标丢失的概率，为了确保其一直维持稳定跟踪目标，采取对已有避障距离航迹状态时作为高灵敏处理，即根据当前避障距离航迹R值，关联到当前帧雷达一维距离向数据R值所在的一定区域内是否有满足一个较低门限20dB的峰值，如果符合关联条件就将航迹维持并且附加额外的短时间延时。当不满足关联条件且延时时间内也关联失败就将航迹清除。无人机控制系统得到避障距离后会有刹车制动操作，它受障碍物避障距离和无人机速度影响。
刹车制动系数S(t)的模型满足：
Figure 142898DEST_PATH_IMAGE001
其中，t为避障距离持续的时间；v(i)为无人机当前时刻速度；R(i)为航迹的避障距离；N为避障响应时间；λ为无人机刹车制动因子。
步骤五：定高模块信号处理，在定高源点云簇K中选取点云中的最近点，以最近点划聚类半径后形成一个新的目标点云簇Q，并且求取质心，计算得到目标质心到雷达的距离，这个距离也就是当前无人机定高数据。
Figure 661604DEST_PATH_IMAGE002
Figure 89174DEST_PATH_IMAGE003
其中，n为最近点聚类半径内的点云数量；q 1为最近点聚类半径内第一个点云目标坐标；q n 为最近点聚类半径内最后一个点云目标坐标；q j (r)为聚类后当前遍历中点云对应的雷达到目标距离；q 1(r)为聚类后第一个遍历点云对应的雷达到目标距离；q n (r)为聚类后最后一个遍历中点云对应的雷达到目标距离。
步骤六：最后对步骤四和步骤五数据结果进行融合处理，将定高和避障的结果按时间序列排列形成观测数据，其中的定高模块数据决定着无人机正下方的高度值，而避障模块数据决定着无人机前后左右方向的距离值，再对观测数据进行综合分析和支配使用，根据无人机实时姿态和坐标信息定位出前后左右下五个方向目标，最终实现与无人机控制系统双向通信实现定高和避障两种功能。
参考图4，融合处理的步骤包括：
收集如下传感器数据：定高模块时间序列排列形成的观测数据；避障模块时间序列排列形成的观测数据；无人机GPS数据；无人机云台三轴姿态数据；
多源数据联接：对系统探测收集的多源传感器数据处理，获得目标速度，能量和位置坐标等数值结果；
目标识别分类：根据不同传感器输出的目标特征信息，识别和分类目标类型；
目标状态估计：根据多源数据联接的数值结果，输出每个目标的状态估计，预测目标的运动轨迹；
目标威胁评估：对目标的属性进行威胁性评估，威胁值大小会影响后续评价处理。
评价处理：利用目标的状态和分类做出系统评价，基于目标的威胁性并且做出相应决策；
可视化交互：实时将数据最终处理结果与决策进行传输储存，并且在无人机控制系统的显示屏上实现可视化交互。
本发明的有益效果如下：
搭载云台的斜侧装无人机毫米波雷达，可防止雷达平台跟着无人机姿态倾斜，实时保持雷达波束照射方向与飞行方向一致，实现单个雷达360度全向探测功能。
毫米波雷达的宽波束天线设计和斜侧装方式，可兼备定高和避障两种雷达功能。
本发明系统流程结构简单，运算速度快，可得到很好的稳定性和收敛性。
本文所使用的词语“优选的”意指用作实例、示例或例证。本文描述为“优选的”任意方面或设计不必被解释为比其他方面或设计更有利。相反，词语“优选的”的使用旨在以具体方式提出概念。如本申请中所使用的术语“或”旨在意指包含的“或”而非排除的“或”。即，除非另外指定或从上下文中清楚，“X使用A或B”意指自然包括排列的任意一个。即，如果X使用A；X使用B；或X使用A和B二者，则“X使用A或B”在前述任一示例中得到满足。
而且，尽管已经相对于一个或实现方式示出并描述了本公开，但是本领域技术人员基于对本说明书和附图的阅读和理解将会想到等价变型和修改。本公开包括所有这样的修改和变型，并且仅由所附权利要求的范围限制。特别地关于由上述组件(例如元件等)执行的各种功能，用于描述这样的组件的术语旨在对应于执行所述组件的指定功能(例如其在功能上是等价的)的任意组件(除非另外指示)，即使在结构上与执行本文所示的本公开的示范性实现方式中的功能的公开结构不等同。此外，尽管本公开的特定特征已经相对于若干实现方式中的仅一个被公开，但是这种特征可以与如可以对给定或特定应用而言是期望和有利的其他实现方式的一个或其他特征组合。而且，就术语“包括”、“具有”、“含有”或其变形被用在具体实施方式或权利要求中而言，这样的术语旨在以与术语“包含”相似的方式包括。
本发明实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以多个或多个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。上述的各装置或系统，可以执行相应方法实施例中的存储方法。
综上所述，上述实施例为本发明的一种实施方式，但本发明的实施方式并不受所述实施例的限制，其他的任何背离本发明的精神实质与原理下所做的改变、修饰、代替、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.搭载云台的斜侧装无人机毫米波雷达避障和定高方法，其特征在于，所述雷达45度斜侧安装，方法包括以下步骤：
步骤一：雷达原始数据预处理，获得合通道的一维距离向数据和距离多普勒数据；
步骤二：雷达高精度解角算法处理后输出三维目标点云数据，每个点云数据包括坐标和速度信息；
步骤三：对全区域点云进行分割操作，负45度附近的点云作为避障处理区域，获到避障源点云簇U，正45度附近的点云作为定高处理区域，获得定高源点云簇K；
步骤四：避障模块信号处理，在避障处理区域内检测跟踪三维点云数据，如果满足连续数帧点云与其速度匹配，则形成避障距离航迹并发送给无人机控制系统，否则清除航迹；得到了有避障距离航迹和无避障距离航迹两种状态；
步骤五：在定高源点云簇K中选取点云中的最近点，以最近点划聚类半径后形成一个新的目标点云簇Q，并且求取质心，计算得到目标质心到雷达的距离，即当前无人机定高数据；
步骤六：对步骤四和步骤五数据结果进行融合处理，将定高和避障的结果按时间序列排列形成观测数据，其中定高数据决定着无人机正下方的高度值，避障数据决定着无人机前后左右方向的距离值；根据无人机实时姿态和坐标信息定位出前后左右下五个方向目标，与无人机控制系统双向通信，实现定高和避障两种功能；
在步骤三中，形成避障距离航迹后有一定目标丢失的概率，为了确保其一直维持稳定跟踪目标，对已有避障距离航迹状态时进行高灵敏处理，即根据当前避障距离航迹R值，关联到当前帧雷达一维距离向数据R值所在的一定区域内是否有满足一个低门限20dB的峰值，如果符合关联条件就将航迹维持并且附加额外的短时间延时；不满足关联条件且延时时间内也关联失败，将航迹清除；
无人机控制系统得到避障距离后会有刹车制动操作，刹车制动系数S(t)的模型满足：
Figure FDA0003874815010000021
其中，t为避障距离持续的时间；v(i)为无人机当前时刻速度；R(i)为航迹的避障距离；N为避障响应时间；λ为无人机刹车制动因子。
2.根据权利要求1所述的搭载云台的斜侧装无人机毫米波雷达避障和定高方法，其特征在于，在步骤三中，为了避免虚假目标形成航迹，在形成航迹前会去筛选目标点云数据，在无避障距离航迹状态时距离分段设置多个门限值去限制进入检测跟踪的条件。
3.根据权利要求1所述的搭载云台的斜侧装无人机毫米波雷达避障和定高方法，其特征在于，当前无人机定高数据如下：
Q＝(q1,q2,...,qn)
Figure FDA0003874815010000022
其中，n为最近点聚类半径内的点云数量；q1为最近点聚类半径内第一个点云目标坐标；qn为最近点聚类半径内最后一个点云目标坐标；qj(r)为聚类后当前遍历中点云对应的雷达到目标距离；q1(r)为聚类后第一个遍历点云对应的雷达到目标距离；qn(r)为聚类后最后一个遍历中点云对应的雷达到目标距离。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116299474B (zh) * 2023-05-23 2023-09-12 禾多科技（北京）有限公司 一体化雷达装置和车辆避障方法

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002071796A (ja) * 2000-08-31 2002-03-12 Mitsubishi Electric Corp レーダ追尾装置
EP3324361A1 (fr) * 2016-11-18 2018-05-23 Safran Electronics & Defense Procede de detection et de pistage de cibles
CN111650589A (zh) * 2020-06-18 2020-09-11 成都纳雷科技有限公司 一种无人机毫米波雷达探测系统、探测方法及无人机
CN112306078A (zh) * 2020-11-16 2021-02-02 广东电网有限责任公司肇庆供电局 一种无人机自动避障导线的方法及系统
CN112904332A (zh) * 2021-01-21 2021-06-04 长沙莫之比智能科技有限公司 一种毫米波雷达高度计的坡度检测算法
CN113269811A (zh) * 2021-07-20 2021-08-17 苏州挚途科技有限公司 数据融合方法、装置及电子设备
CN114859962A (zh) * 2022-04-15 2022-08-05 国网通用航空有限公司 具备智能避障、定高巡航功能的无人机系统及控制方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002071796A (ja) * 2000-08-31 2002-03-12 Mitsubishi Electric Corp レーダ追尾装置
EP3324361A1 (fr) * 2016-11-18 2018-05-23 Safran Electronics & Defense Procede de detection et de pistage de cibles
CN111650589A (zh) * 2020-06-18 2020-09-11 成都纳雷科技有限公司 一种无人机毫米波雷达探测系统、探测方法及无人机
CN112306078A (zh) * 2020-11-16 2021-02-02 广东电网有限责任公司肇庆供电局 一种无人机自动避障导线的方法及系统
CN112904332A (zh) * 2021-01-21 2021-06-04 长沙莫之比智能科技有限公司 一种毫米波雷达高度计的坡度检测算法
CN113269811A (zh) * 2021-07-20 2021-08-17 苏州挚途科技有限公司 数据融合方法、装置及电子设备
CN114859962A (zh) * 2022-04-15 2022-08-05 国网通用航空有限公司 具备智能避障、定高巡航功能的无人机系统及控制方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
基于高度融合的植保无人机仿地飞行方法研究;吴开华;《农业机械学报》;20180630;全文 *
植保无人机仿地定高飞行控制技术的应用现状及展望;臧英;《沈阳农业大学学报》;20200415;全文 *

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