CN117724540B - 一种飞行器电机自动控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种飞行器电机自动控制方法，属于电机控制技术领域，本发明中在采集三轴实时角速度传感数据和三轴实时加速度传感数据后，采用时变滤波模型分别进行滤波处理，减少四轴飞行器振动的影响，并基于滤波后的数据，得到三轴实时角速度值和三轴实时加速度值，提高角速度值和加速度值的计算精度，再根据三轴目标角速度值和三轴目标加速度值，获取三轴角速度差值和三轴加速度差值，考虑环境影响系数，对四轴飞行器的每个电机进行控制，精准控制四轴飞行器的电机的转速。

Description

一种飞行器电机自动控制方法

技术领域

本发明涉及电机控制技术领域，具体涉及一种飞行器电机自动控制方法。

背景技术

四轴飞行器，又称四旋翼飞行器，简称四轴、四旋翼。在四轴飞行器的飞行过程中，通过陀螺仪采集角速度，通过加速计测加速度，通过角速度和加速度计算飞行器的俯仰角、滚转角和偏航角，用于表达飞行器的姿态。现有对四轴飞行器的电机控制存在两方面的问题，第一方面，在采集角速度和加速度时，由于四轴飞行器处于飞行过程中，陀螺仪和加速计采集到的传感数据受四轴飞行器振动的影响，因此，计算的角速度和加速度精度存在误差；第二方面，四轴飞行器的电机转动的速度受到环境的影响，通常四轴飞行器手动操作，因此，对于电机是否达到目标转速不进行要求，但是在四轴飞行器自动巡航时，电机是否能达到目标转速决定了四轴飞行器是否能达到目标姿态，电机转速不准，则无法进行有效的姿态自动控制。

发明内容

针对现有技术中的上述不足，本发明提供的一种飞行器电机自动控制方法解决了以下技术问题：

1、计算的角速度和加速度精度较低；

2、在四轴飞行器自动巡航时，现有技术缺乏对环境影响因素的考虑，造成无法精准控制四轴飞行器的电机的转速。

为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：一种飞行器电机自动控制方法，包括以下步骤：

S1、采集三轴实时角速度传感数据和三轴实时加速度传感数据；

S2、根据时变滤波模型，对三轴实时角速度传感数据和三轴实时加速度传感数据分别滤波处理，得到三轴实时角速度滤波数据和三轴实时加速度滤波数据；

S3、根据三轴实时角速度滤波数据和三轴实时加速度滤波数据，得到三轴实时角速度值和三轴实时加速度值；

S4、根据三轴目标角速度值和三轴目标加速度值，以及三轴实时角速度值和三轴实时加速度值，得到三轴角速度差值和三轴加速度差值；

S5、根据三轴角速度差值和三轴加速度差值，基于环境影响系数，对四轴飞行器的每个电机进行控制。

进一步地，所述S2包括以下分步骤：

S21、提取长度为N的实时传感数据，并按时间采集顺序构建为待滤波序列，其中，实时传感数据为三轴实时角速度传感数据或三轴实时加速度传感数据；

S22、计算待滤波序列的最新实时传感数据分布因子；

S23、计算最新实时传感数据与历史最新滤波数据的差距因子；

S24、根据最新实时传感数据分布因子和差距因子，基于时变滤波模型，得到最新实时传感数据的滤波数据，其中，在步骤S21中实时传感数据为三轴实时角速度传感数据时，步骤S24中滤波数据为三轴实时角速度滤波数据，在步骤S21中实时传感数据为三轴实时加速度传感数据时，步骤S24中滤波数据为三轴实时加速度滤波数据。

进一步地，所述S22中计算待滤波序列的最新实时传感数据分布因子的公式为：

，

其中，a为最新实时传感数据分布因子，s_N为待滤波序列中第N个实时传感数据，且待滤波序列中s_N为最新的实时传感数据，s_N-i为待滤波序列中第N-i个实时传感数据，D₁为第一归一化参数，i为实时传感数据的编号，| |为绝对值运算，s_i为待滤波序列中第i个实时传感数据。

进一步地，所述S23中计算最新实时传感数据与历史最新滤波数据的差距因子的公式为：

，

其中，b为差距因子，f_N-1为待滤波序列中第N-1个实时传感数据s_N-1的滤波数据，即历史最新滤波数据，D₂为第二归一化参数。

上述进一步地方案的有益效果为：本发明中通过最新的实时传感数据与其他实时传感数据的差距，以及与均值的差距，得到本身数据相比于其他数据的分布情况，再结合与历史最新滤波数据的差距因子，综合实现对最新的实时传感数据的滤波。

进一步地，所述S24中时变滤波模型为：

，

其中，f_N为待滤波序列中第N个实时传感数据s_N的滤波数据。

上述进一步地方案的有益效果为：在本发明中，最新实时传感数据分布因子越大，最新的实时传感数据与其他实时传感数据的差距，以及与均值的差距越大，则最新的实时传感数据则有可能是噪点或者是受噪声影响较大的点，为了进一步地提高数据的精度，本发明再结合与历史最新滤波数据的差距，对最新的实时传感数据进行滤波。

进一步地，所述S5包括以下分步骤：

S51、根据三轴角速度差值，计算第一初始变化系数；

S52、根据三轴加速度差值，计算第二初始变化系数；

S53、根据第一初始变化系数和第二初始变化系数，计算电机的速度目标变化量；

S54、将电机的速度目标变化量转换成电压变化值，对四轴飞行器的对应电机进行控制；

S55、采集控制后电机的速度，根据控制前电机的速度，得到速度实际变化量；

S56、根据速度实际变化量和速度目标变化量，基于环境影响系数，对电机速度进行补偿。

上述进一步地方案的有益效果为：本发明先通过三轴角速度差值，计算出第一初始变化系数，再通过三轴加速度差值，计算出第二初始变化系数，结合第一初始变化系数和第二初始变化系数，得到电机的速度目标变化量，实现三轴角速度差值和三轴加速度差值到电机的速度目标变化量的关系映射。

进一步地，所述S51中计算第一初始变化系数的公式为：

，

其中，c₁为第一初始变化系数，arctan为反正切函数，av_x为x轴角速度差值，av_y为y轴角速度差值，av_z为z轴角速度差值，el为电机编号系数，w_avx为av_x的权重，w_avy为av_y的权重，w_avz为av_z的权重，w_ave为el的第一权重；

所述S52中计算第二初始变化系数的公式为：

，

其中，c₂为第二初始变化系数，ac_x为x轴加速度差值，ac_y为y轴加速度差值，ac_z为z轴加速度差值，w_acx为ac_x的权重，w_acy为ac_y的权重，w_acz为ac_z的权重，w_ace为el的第二权重。

上述进一步地方案的有益效果为：因为四轴飞行器不同位置的电机的转速共同决定了飞行器的姿态，本发明中在建立函数关系时，还考虑了四轴飞行器不同位置的电机，赋予不同位置的电机不同的电机编号系数，从而实现对不同电机进行速度目标变化量预测。

进一步地，所述S53中计算电机的速度目标变化量的公式为：

，

其中，v_tar为电机的速度目标变化量，e为自然常数，w_c1为c₁的权重，w_c2为c₂的权重。

进一步地，所述S56包括以下分步骤：

S561、计算速度目标变化量与速度实际变化量的差值；

S562、根据速度目标变化量和速度实际变化量，计算环境影响系数；

S563、根据速度目标变化量与速度实际变化量的差值，对电机速度进行补偿。

进一步地，所述S562中计算环境影响系数的公式为：

，

其中，r为环境影响系数，v_t为速度实际变化量，v_tar为速度目标变化量；

所述S563中对电机速度进行补偿的公式为：

，

其中，v_b为电机速度补偿量。

上述进一步地方案的有益效果为：本发明中根据速度目标变化量和速度实际变化量，算出环境影响系数，表达当前环境影响情况，再根据差值，结合环境影响系数，对电机速度进行补偿。

综上，本发明的有益效果为：本发明中在采集三轴实时角速度传感数据和三轴实时加速度传感数据后，采用时变滤波模型分别进行滤波处理，减少四轴飞行器振动的影响，并基于滤波后的数据，得到三轴实时角速度值和三轴实时加速度值，提高角速度值和加速度值的计算精度，再根据三轴目标角速度值和三轴目标加速度值，获取三轴角速度差值和三轴加速度差值，考虑环境影响系数，对四轴飞行器的每个电机进行控制，精准控制四轴飞行器的电机的转速。

附图说明

图1为一种飞行器电机自动控制方法的流程图。

具体实施方式

下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。

如图1所示，一种飞行器电机自动控制方法，包括以下步骤：

S1、采集三轴实时角速度传感数据和三轴实时加速度传感数据；

S2、根据时变滤波模型，对三轴实时角速度传感数据和三轴实时加速度传感数据分别滤波处理，得到三轴实时角速度滤波数据和三轴实时加速度滤波数据；

S3、根据三轴实时角速度滤波数据和三轴实时加速度滤波数据，得到三轴实时角速度值和三轴实时加速度值；

S4、根据三轴目标角速度值和三轴目标加速度值，以及三轴实时角速度值和三轴实时加速度值，得到三轴角速度差值和三轴加速度差值；

S5、根据三轴角速度差值和三轴加速度差值，基于环境影响系数，对四轴飞行器的每个电机进行控制。

在本发明中，三轴实时角速度传感数据和三轴实时加速度传感数据的滤波过程相同，均为以下S2分步骤的过程。

所述S2包括以下分步骤：

S21、提取长度为N的实时传感数据，并按时间采集顺序构建为待滤波序列，其中，实时传感数据为三轴实时角速度传感数据或三轴实时加速度传感数据；

S22、计算待滤波序列的最新实时传感数据分布因子；

S23、计算最新实时传感数据与历史最新滤波数据的差距因子；

S24、根据最新实时传感数据分布因子和差距因子，基于时变滤波模型，得到最新实时传感数据的滤波数据，其中，在步骤S21中实时传感数据为三轴实时角速度传感数据时，步骤S24中滤波数据为三轴实时角速度滤波数据，在步骤S21中实时传感数据为三轴实时加速度传感数据时，步骤S24中滤波数据为三轴实时加速度滤波数据。

在本发明中，三轴实时角速度传感数据和三轴实时加速度传感数据均采用步骤S2分步骤的滤波方式，滤波过程相同。

所述S22中计算待滤波序列的最新实时传感数据分布因子的公式为：

，

其中，a为最新实时传感数据分布因子，s_N为待滤波序列中第N个实时传感数据，且待滤波序列中s_N为最新的实时传感数据，s_N-i为待滤波序列中第N-i个实时传感数据，D₁为第一归一化参数，i为实时传感数据的编号，| |为绝对值运算，s_i为待滤波序列中第i个实时传感数据。

所述S23中计算最新实时传感数据与历史最新滤波数据的差距因子的公式为：

，

其中，b为差距因子，f_N-1为待滤波序列中第N-1个实时传感数据s_N-1的滤波数据，即历史最新滤波数据，D₂为第二归一化参数。

本发明中通过最新的实时传感数据与其他实时传感数据的差距，以及与均值的差距，得到本身数据相比于其他数据的分布情况，再结合与历史最新滤波数据的差距因子，综合实现对最新的实时传感数据的滤波。

在本实施例中，第一归一化参数和第二归一化参数为固定的参数，用于让最新实时传感数据分布因子和差距因子归一化。

所述S24中时变滤波模型为：

，

其中，f_N为待滤波序列中第N个实时传感数据s_N的滤波数据。

在本发明中，最新实时传感数据分布因子越大，最新的实时传感数据与其他实时传感数据的差距，以及与均值的差距越大，则最新的实时传感数据则有可能是噪点或者是受噪声影响较大的点，为了进一步地提高数据的精度，本发明再结合与历史最新滤波数据的差距，对最新的实时传感数据进行滤波。

在本实施例中，步骤S3中得到三轴实时角速度值和三轴实时加速度值的过程相同，具体为：

取一段长度M的滤波数据，按时间先后顺序构建滤波序列；

计算三轴实时角速度值或三轴实时加速度值的公式为：

，

其中，h为滤波序列中最新滤波数据f_M对应的三轴实时角速度值或三轴实时加速度值，f_M为滤波序列中第M个滤波数据，即最新滤波数据，f_j为滤波序列中第j个滤波数据，j为滤波数据的编号，e为自然常数，u₁为均值权重，u₂为最新滤波数据f_M权重，z₁为第一项函数系数，z₂为第二项函数系数，ln为对数函数。

本发明中，计算三轴实时角速度值或三轴实时加速度值时，根据一段滤波数据中的均值和最新滤波数据，考虑均值能进一步地滤除噪声，考虑最新滤波数据能提高模型的灵敏度，能快速跟随时变的数据，提高计算三轴实时角速度值或三轴实时加速度值的精度。

所述S5包括以下分步骤：

S51、根据三轴角速度差值，计算第一初始变化系数；

S52、根据三轴加速度差值，计算第二初始变化系数；

S53、根据第一初始变化系数和第二初始变化系数，计算电机的速度目标变化量；

S54、将电机的速度目标变化量转换成电压变化值，对四轴飞行器的对应电机进行控制；

S55、采集控制后电机的速度，根据控制前电机的速度，得到速度实际变化量；

S56、根据速度实际变化量和速度目标变化量，基于环境影响系数，对电机速度进行补偿。

本发明先通过三轴角速度差值，计算出第一初始变化系数，再通过三轴加速度差值，计算出第二初始变化系数，结合第一初始变化系数和第二初始变化系数，得到电机的速度目标变化量，实现三轴角速度差值和三轴加速度差值到电机的速度目标变化量的关系映射。

所述S51中计算第一初始变化系数的公式为：

，

其中，c₁为第一初始变化系数，arctan为反正切函数，av_x为x轴角速度差值，av_y为y轴角速度差值，av_z为z轴角速度差值，el为电机编号系数，w_avx为av_x的权重，w_avy为av_y的权重，w_avz为av_z的权重，w_ave为el的第一权重；

所述S52中计算第二初始变化系数的公式为：

，

其中，c₂为第二初始变化系数，ac_x为x轴加速度差值，ac_y为y轴加速度差值，ac_z为z轴加速度差值，w_acx为ac_x的权重，w_acy为ac_y的权重，w_acz为ac_z的权重，w_ace为el的第二权重。

因为四轴飞行器不同位置的电机的转速共同决定了飞行器的姿态，本发明中在建立函数关系时，还考虑了四轴飞行器不同位置的电机，赋予不同位置的电机不同的电机编号系数，从而实现对不同电机进行速度目标变化量预测。

在本实施例中，所有权重可通过训练得到。

所述S53中计算电机的速度目标变化量的公式为：

，

其中，v_tar为电机的速度目标变化量，e为自然常数，w_c1为c₁的权重，w_c2为c₂的权重。

所述S56包括以下分步骤：

S561、计算速度目标变化量与速度实际变化量的差值；

S562、根据速度目标变化量和速度实际变化量，计算环境影响系数；

S563、根据速度目标变化量与速度实际变化量的差值，对电机速度进行补偿。

所述S562中计算环境影响系数的公式为：

，

其中，r为环境影响系数，v_t为速度实际变化量，v_tar为速度目标变化量；

所述S563中对电机速度进行补偿的公式为：

，

其中，v_b为电机速度补偿量。

本发明中根据速度目标变化量和速度实际变化量，算出环境影响系数，表达当前环境影响情况，再根据差值，结合环境影响系数，对电机速度进行补偿。

本发明中在采集三轴实时角速度传感数据和三轴实时加速度传感数据后，采用时变滤波模型分别进行滤波处理，减少四轴飞行器振动的影响，并基于滤波后的数据，得到三轴实时角速度值和三轴实时加速度值，提高角速度值和加速度值的计算精度，再根据三轴目标角速度值和三轴目标加速度值，获取三轴角速度差值和三轴加速度差值，考虑环境影响系数，对四轴飞行器的每个电机进行控制，精准控制四轴飞行器的电机的转速。

以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种飞行器电机自动控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、采集三轴实时角速度传感数据和三轴实时加速度传感数据；

S2、根据时变滤波模型，对三轴实时角速度传感数据和三轴实时加速度传感数据分别滤波处理，得到三轴实时角速度滤波数据和三轴实时加速度滤波数据；

S3、根据三轴实时角速度滤波数据和三轴实时加速度滤波数据，得到三轴实时角速度值和三轴实时加速度值；

S4、根据三轴目标角速度值和三轴目标加速度值，以及三轴实时角速度值和三轴实时加速度值，得到三轴角速度差值和三轴加速度差值；

S5、根据三轴角速度差值和三轴加速度差值，基于环境影响系数，对四轴飞行器的每个电机进行控制；

所述S2包括以下分步骤：

S21、提取长度为N的实时传感数据，并按时间采集顺序构建为待滤波序列，其中，实时传感数据为三轴实时角速度传感数据或三轴实时加速度传感数据；

S22、计算待滤波序列的最新实时传感数据分布因子；

S23、计算最新实时传感数据与历史最新滤波数据的差距因子；

S24、根据最新实时传感数据分布因子和差距因子，基于时变滤波模型，得到最新实时传感数据的滤波数据，其中，在步骤S21中实时传感数据为三轴实时角速度传感数据时，步骤S24中滤波数据为三轴实时角速度滤波数据，在步骤S21中实时传感数据为三轴实时加速度传感数据时，步骤S24中滤波数据为三轴实时加速度滤波数据；

所述S22中计算待滤波序列的最新实时传感数据分布因子的公式为：

，

其中，a为最新实时传感数据分布因子，s_N为待滤波序列中第N个实时传感数据，且待滤波序列中s_N为最新的实时传感数据，s_N-i为待滤波序列中第N-i个实时传感数据，D₁为第一归一化参数，i为实时传感数据的编号，| |为绝对值运算，s_i为待滤波序列中第i个实时传感数据；

所述S23中计算最新实时传感数据与历史最新滤波数据的差距因子的公式为：

，

其中，b为差距因子，f_N-1为待滤波序列中第N-1个实时传感数据s_N-1的滤波数据，即历史最新滤波数据，D₂为第二归一化参数；

所述S24中时变滤波模型为：

，

其中，f_N为待滤波序列中第N个实时传感数据s_N的滤波数据。

2.根据权利要求1所述的飞行器电机自动控制方法，其特征在于，所述S5包括以下分步骤：

S51、根据三轴角速度差值，计算第一初始变化系数；

S52、根据三轴加速度差值，计算第二初始变化系数；

S53、根据第一初始变化系数和第二初始变化系数，计算电机的速度目标变化量；

S54、将电机的速度目标变化量转换成电压变化值，对四轴飞行器的对应电机进行控制；

S55、采集控制后电机的速度，根据控制前电机的速度，得到速度实际变化量；

S56、根据速度实际变化量和速度目标变化量，基于环境影响系数，对电机速度进行补偿。

3.根据权利要求2所述的飞行器电机自动控制方法，其特征在于，所述S51中计算第一初始变化系数的公式为：

，

其中，c₁为第一初始变化系数，arctan为反正切函数，av_x为x轴角速度差值，av_y为y轴角速度差值，av_z为z轴角速度差值，el为电机编号系数，w_avx为av_x的权重，w_avy为av_y的权重，w_avz为av_z的权重，w_ave为el的第一权重；

所述S52中计算第二初始变化系数的公式为：

，

其中，c₂为第二初始变化系数，ac_x为x轴加速度差值，ac_y为y轴加速度差值，ac_z为z轴加速度差值，w_acx为ac_x的权重，w_acy为ac_y的权重，w_acz为ac_z的权重，w_ace为el的第二权重。

4.根据权利要求2所述的飞行器电机自动控制方法，其特征在于，所述S53中计算电机的速度目标变化量的公式为：

，

其中，v_tar为电机的速度目标变化量，e为自然常数，w_c1为c₁的权重，w_c2为c₂的权重。

5.根据权利要求2所述的飞行器电机自动控制方法，其特征在于，所述S56包括以下分步骤：

S561、计算速度目标变化量与速度实际变化量的差值；

S562、根据速度目标变化量和速度实际变化量，计算环境影响系数；

S563、根据速度目标变化量与速度实际变化量的差值，对电机速度进行补偿。

6.根据权利要求5所述的飞行器电机自动控制方法，其特征在于，所述S562中计算环境影响系数的公式为：

，

其中，r为环境影响系数，v_t为速度实际变化量，v_tar为速度目标变化量；

所述S563中对电机速度进行补偿的公式为：

，

其中，v_b为电机速度补偿量。