WO2018141198A1 - 无人机飞行高度的检测方法、装置及无人机 - Google Patents

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WO2018141198A1
WO2018141198A1 PCT/CN2018/072262 CN2018072262W WO2018141198A1 WO 2018141198 A1 WO2018141198 A1 WO 2018141198A1 CN 2018072262 W CN2018072262 W CN 2018072262W WO 2018141198 A1 WO2018141198 A1 WO 2018141198A1
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    • G01C5/06Measuring height; Measuring distances transverse to line of sight; Levelling between separated points; Surveyors' levels by using barometric means
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    • G01S15/02Systems using the reflection or reradiation of acoustic waves, e.g. sonar systems using reflection of acoustic waves
    • G01S15/06Systems determining the position data of a target
    • G01S15/08Systems for measuring distance only

Abstract

一种无人机飞行高度的检测方法、装置及无人机,无人机飞行高度的检测方法包括:基于超声波测高装置检测的第二飞行高度确定采用超声波测高装置检测的置信度(103);根据置信度、气压测高装置检测的第一飞行高度和第二飞行高度确定飞行高度(104)。无人机飞行高度的检测方法、装置及无人机,通过超声波测高装置检测的飞行高度得到采用超声波测高装置的置信度,将置信度值与气压测高装置和超声波测高装置检测的飞行高度进行融合计算,产生平滑的融合高度值,充分利用了超声波测高和气压计测高的优点,可以解决现有的融合计算中的飞行高度检测值不连续的问题,避免飞行高度检测值突变的现象,提高飞行高度测量的准确性并提高了无人机控制的稳定性。

Description

无人机飞行高度的检测方法、装置及无人机
本申请是以CN申请号为201710065057.3,申请日为2017年2月6日的申请为基础,并主张其优先权,该CN申请的公开内容在此作为整体引入本申请中。
技术领域
本公开涉及无人机技术领域,尤其涉及一种无人机飞行高度的检测方法、装置及无人机。
背景技术
无人驾驶飞机简称“无人机”,是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵的不载人飞机。获取即时、准确的高度信息是对无人机位置进行控制的关键。大部分无人机的高度读数采用气压测高仪得出,气压测高仪通过测量气压来确定海拔高度。近来,超声波等基于反射波测量高度的方案也得到应用。气压计测量的是海拔高度,但是由于器件本身和大气压力的不均匀,精度不高,对空气流动敏感且存在测量值缓慢漂移的现象。超声波测高仪精度很高,测量的是相对于地面(或者是其它表面)的高度,超声波测高仪的测量量程往往在10米以内。
目前,常用的高度融合技术采用简单的切换方式。例如,获取气压测高装置和超声波测高装置检测的飞行高度,判断超声波测高装置检测的飞行高度是否超过超声波测高装置检测的有效高度,如果是,则将气压测高装置检测的飞行高度作为无人机的飞行高度,如果否,则将超声波测高装置检测的飞行高度作为无人机的飞行高度。现有的高度融合技术有一些明显的缺陷:切换会导致高度不连续,影响控制效果;因为气压计的漂移,会导致切换过程中有高度突变;在量程之外,超声波测量值会出现明显噪点,噪点会导致高度误切换。
发明内容
有鉴于此,本公开实施例要解决的一个技术问题是:现有的融合计算中的飞行高度检测值不连续的问题。为了解决该技术问题,本公开提供一种无人机飞行高度的检测方法、装置及无人机。
根据本公开的一个或多个实施例的一个方面,提供一种无人机飞行高度的检测方 法,包括:获取气压测高装置检测的第一飞行高度;获取超声波测高装置检测的第二飞行高度;基于所述第二飞行高度确定采用超声波测高装置检测飞行高度的置信度;根据所述置信度、所述第一飞行高度和所述第二飞行高度确定无人机的飞行高度。
可选地,所述根据所述置信度、所述第一飞行高度和所述第一飞行高度确定无人机的飞行高度包括:获取所述第一飞行高度和所述第二飞行高度的检测高度差;根据所述置信度、所述检测高度差确定采用超声波测高装置进行检测的高度偏差估计值;根据所述置信度、所述高度偏差估计值、所述第一飞行高度和所述第二飞行高度获取飞行高度的估计值,将所述估计值确定为无人机的飞行高度。
可选地,所述根据所述置信度、所述检测高度差确定采用超声波测高装置进行检测的高度偏差估计值包括:获取所述高度偏差估计值的微分方程,通过求解所述微分方程获取所述高度偏差估计值;其中,所述微分方程为
Figure PCTCN2018072262-appb-000001
Figure PCTCN2018072262-appb-000002
为所述高度偏差估计值,α为所述置信度,k=h baro-h u,h baro为所述第一飞行高度,h u为所述第二飞行高度。
可选地,所述根据所述置信度、所述高度偏差估计值、所述第一飞行高度和所述第二飞行高度获取飞行高度的估计值包括:获取高度融合算法公式计算所述飞行高度的估计值;其中,所述高度融合算法公式为
Figure PCTCN2018072262-appb-000003
Figure PCTCN2018072262-appb-000004
为所述飞行高度的估计值。
可选地,所述基于所述第二飞行高度确定采用超声波测高装置检测飞行高度的置信度包括:确定所述置信度与所述第二飞行高度的连续函数关系,根据所述连续函数关系获取所述置信度;其中,所述连续函数关系包括线性函数关系和指数函数关系中的至少一种;所述置信度的值大于等于0并小于等于1。
可选地,确定所述连续函数关系为
Figure PCTCN2018072262-appb-000005
其中,α为所述置信度,h u为所述第二飞行高度,H为高度阈值,β为常数。
可选地,确定滤波函数,基于所述滤波函数对通过所述连续函数关系所获得的计算结果进行处理,获取所述置信度。
根据本公开的一个或多个实施例的另一方面,提供一种无人机飞行高度的检测装置,包括:检测值获取模块,用于获取气压测高装置检测的第一飞行高度,获取超声波测高装置检测的第二飞行高度;置信度确定模块,用于基于所述第二飞行高度确定采用超声波测 高装置检测飞行高度的置信度;高度融合计算模块,用于根据所述置信度、所述第一飞行高度和所述第二飞行高度确定无人机的飞行高度。
可选地,所述高度融合计算模块,包括:高度偏差估计单元,用于获取所述第一飞行高度和所述第二飞行高度的检测高度差,根据所述置信度、所述检测高度差确定采用超声波测高装置进行检测的高度偏差估计值;飞行高度估计单元,用于根据所述置信度、所述高度偏差估计值、所述第一飞行高度和所述第二飞行高度获取飞行高度的估计值,将所述估计值确定为无人机的飞行高度。
可选地,所述高度偏差估计单元,用于获取所述高度偏差估计值的微分方程,通过求解所述微分方程获取所述高度偏差估计值;其中,所述微分方程为
Figure PCTCN2018072262-appb-000006
Figure PCTCN2018072262-appb-000007
为所述高度偏差估计值,α为所述置信度,k=h baro-h u,h baro为所述第一飞行高度,h u为所述第二飞行高度。
可选地,所述飞行高度估计单元,用于获取高度融合算法公式计算所述飞行高度的估计值;其中,所述高度融合算法公式为
Figure PCTCN2018072262-appb-000008
Figure PCTCN2018072262-appb-000009
为所述飞行高度的估计值。
可选地,所述置信度确定模块,用于确定所述置信度与所述第二飞行高度的连续函数关系,根据所述连续函数关系获取所述置信度;其中,所述连续函数关系包括线性函数关系和指数函数关系中的至少一个;所述置信度的值大于等于0并小于等于1。
可选地,所述置信度确定模块确定所述连续函数关系为
Figure PCTCN2018072262-appb-000010
其中,α为所述置信度,h u为所述第二飞行高度,H为高度阈值,β为常数。
可选地,所述置信度确定模块,还用于确定滤波函数,基于所述滤波函数对通过所述连续函数关系所获得的计算结果进行处理,获取所述置信度。
根据本公开的一个或多个实施例的又一方面,提供一种无人机,包括:如上任一实施例所述的无人机飞行高度的检测装置。
根据本公开的一个或多个实施例的又一方面,提供一种无人机飞行高度的检测装置,包括:存储器;以及耦接至所述存储器的处理器,所述处理器被配置为基于存储在所述存储器中的指令,执行如上任一实施例所述的无人机飞行高度的检测方法。
根据本公开的一个或多个实施例的再一个方面,还提供一种计算机可读存储介质, 其中计算机可读存储介质存储有计算机指令,指令被处理器执行时实现如上述任一实施例涉及的方法。
本公开提供的无人机飞行高度的检测方法、装置及无人机,通过超声波测高装置检测的飞行高度得到采用超声波测高装置检测的置信度,将置信度值与气压测高装置和超声波测高装置检测的飞行高度进行融合计算,产生平滑且精确的融合高度值,可以解决现有的融合计算中的飞行高度检测值不连续的问题,避免飞行高度检测值突变的现象。
通过以下参照附图对本公开的示例性实施例的详细描述,本公开的其它特征及其优点将会变得清楚。
附图说明
为了更清楚地说明本公开实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为示出根据本公开一些实施例的无人机飞行高度的检测方法的流程示意图;
图2为示出根据本公开一些实施例的无人机飞行高度的检测方法的高度融合计算的原理示意图;
图3为示出根据本公开一些实施例的无人机飞行高度的检测方法的置信度计算的S函数示意图;
图4A为示出根据本公开一些实施例的无人机飞行高度的检测方法的置信度计算的原理示意图;
图4B为示出根据本公开一些实施例的无人机飞行高度的检测方法的气压计读数、真实高度数据、超声波测高读数的曲线示意图;
图4C为示出根据本公开一些实施例的无人机飞行高度的检测方法的融合检测高度、真实高度数据的曲线示意图;
图4D为示出根据本公开一些实施例的无人机飞行高度的检测方法的高度偏差估计值的曲线示意图;
图5为示出根据本公开一些实施例的无人机飞行高度的检测装置的模块示意框图;
图6为示出根据本公开一些实施例的无人机飞行高度的检测装置的高度融合计算模块的模块示意框图;
图7为示出根据本公开一些实施例的无人机飞行高度的检测装置的模块示意框图。
具体实施方式
下面将结合本公开实施例中的附图,对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本公开一部分实施例,而不是全部的实施例。以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的,决不作为对本公开及其应用或使用的任何限制。基于本公开中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本公开保护的范围。
除非另外具体说明,否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本公开的范围。
同时,应当明白,为了便于描述,附图中所示出的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。
对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论,但在适当情况下,所述技术、方法和设备应当被视为授权说明书的一部分。
在这里示出和讨论的所有示例中,任何具体值应被解释为仅仅是示例性的,而不是作为限制。因此,示例性实施例的其它示例可以具有不同的值。
应注意到:相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项,因此,一旦某一项在一个附图中被定义,则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。
下文中的“第一”、“第二”等仅用于描述上相区别,并没有其它特殊的含义。
图1为示出根据本公开一些实施例的无人机飞行高度的检测方法的流程示意图,如图1所示,方法包括步骤101-104。
在步骤101中,获取气压测高装置检测的第一飞行高度。
在步骤102中,获取超声波测高装置检测的第二飞行高度。
在步骤103中,基于第二飞行高度确定采用超声波测高装置检测飞行高度的置信度。
在步骤104中,根据置信度、第一飞行高度和第二飞行高度确定无人机的飞行高度。
如图2所示,通过超声波测高装置检测的第二飞行高度得到采用超声波测高装置检测的置信度,将置信度值与气压测高装置检测的第一飞行高度、超声波测高装置检测的第二飞行高度进行融合计算,得出的无人机的飞行高度是融合后平滑的高度值,并送入飞行器的导航模块中,能够提高无人机控制的稳定性。
上述实施例中的无人机飞行高度的检测方法,将通过气压测高方式和超声波测高方式 获取的高度值进行平滑融合,可以解决现有的融合计算中飞行高度值不连续的问题,避免检测的飞行高度突变的现象,提高了飞行高度测量的准确性。
可选地,确定置信度与第二飞行高度的连续函数关系,根据连续函数关系获取置信度。连续函数关系可以有多种,可以为线性函数关系和指数函数关系中的至少一种,例如,可以为线性函数关系、指数函数关系或线性函数与指数函数的组合函数关系等。可以充分利用超声波测高装置检测的有效量程来确定采用超声波测高装置检测飞行高度的置信度。
例如,确定连续函数关系为S函数,即:
Figure PCTCN2018072262-appb-000011
α为置信度,h u为第二飞行高度,H为高度阈值,β为常数。S函数的形态如图3所示,S函数为值域在0到1之间的连续函数,β,H分别表示函数值从1到0过渡的陡峭程度以及切换的中点。H可以根据超声波高度传感器量程选取,h变量代表高度。例如,如果超声波高度传感器最大量程为7m,则可以选取保守值H=5m。β值越小则函数曲线坡度越缓,值越大,坡度越陡。
置信度满足1≥α≥0,当α=1时,则表明采用超声波测高装置检测飞行高度的置信度达到100%,当α=0时,则表明采用超声波测高装置检测飞行高度的置信为0。
可以确定滤波函数,基于滤波函数对通过连续函数关系所获得的计算结果进行处理,获取置信度,使得置信度成为时间和高度的函数。如图4A所示,连续函数关系为S函数,S函数产生的值会通过一个低通滤波器,把有可能产生的高频信号过滤掉,可以避免信号的突变,同时也可以使切换变得光滑。
滤波函数可以选取多种。例如,滤波函数选取一种一阶线性滤波器函数,S函数(1-1)计算产生的值通过一阶线性滤波器处理,把有可能产生的高频信号滤去。确定的低通滤波器函数为:
Figure PCTCN2018072262-appb-000012
s为拉普拉斯变换的变量。在h连续的情况下,通过(1-1)中的F(h)可以获取置信度α的序列,即可以获取置信度与时间t的函数关系α=W(t)。将W(t)进行拉普拉斯变换得到函数W(s),将函数W(s)进行低通滤波处理,即
Figure PCTCN2018072262-appb-000013
将W`(s)进行反拉普拉斯变换得到W`(t)。W`(t)经过了一阶线性滤波处理,基于W`(t)可以计算置信度α。 对于W(t)也可以不进行拉普拉斯变换而进行低通滤波处理。T>0为可调参数,T值越大表明滤波器带宽越高,允许通过的高频成分越多,T值越小表明滤波器带宽越低,允许通过的高频成分越少。
在一个实施例中,获取气压测高装置检测的第一飞行高度和超声波测高装置检测的第二飞行高度的检测高度差,根据置信度、检测高度差确定采用超声波测高装置进行检测的高度偏差估计值,根据置信度、高度偏差估计值、第一飞行高度和第二飞行高度获取飞行高度的估计值,将估计值确定为无人机的飞行高度。
考虑到超声波测高装置检测的第二飞行高度有可能不在其有效量程内,例如,超声波测高装置的有效量程为7米,而超声波测高装置检测到的第二飞行高度为10米,则超出了量程。可以对气压测高装置和超声波测高装置检测的飞行高度的差异进行在线估计,产生高度偏差估计值,该高度偏差估计值可以实时修正气压计高度的作用。
可以采用多种方法对对气压测高装置和超声波测高装置检测的飞行高度的差异进行在线估计,例如,采用非线性估计方程等。建立获取高度偏差估计值的微分方程,通过求解微分方程获取高度偏差估计值。微分方程为:
Figure PCTCN2018072262-appb-000014
该微分方程中的
Figure PCTCN2018072262-appb-000015
为高度偏差估计值,α为置信度,k=h baro-h u,h baro为第一飞行高度,h u为第二飞行高度。
对微分方程(1-3)求解,微分方程(1-3)等价为:
Figure PCTCN2018072262-appb-000016
对公式(1-4)进行积分运算,则获取高度偏差估计值
Figure PCTCN2018072262-appb-000017
Figure PCTCN2018072262-appb-000018
公式(1-5)中的t1和t2值可以根据检测的时间进行设置。
例如,可以采用离散化的方式来求解微分方程(1-3)。在求解过程中,可以采用零阶保持器积分的方法。具体来说,可以根据测量的要求等选定一个采样时间宽度Δt,例如,采样时间宽度为20秒、50秒等。积分方程(1-5)可以表示为如下递推公式:
Figure PCTCN2018072262-appb-000019
Figure PCTCN2018072262-appb-000020
为n+1时刻的高度偏差估计值,
Figure PCTCN2018072262-appb-000021
为n时刻的高度偏差估计值,α为置信度,Δt为 n+1时刻与n时刻的时间间隔,如为1秒等,k=h baro-h u。通过(1-6)式可以通过离散化的方式计算出高度偏差估计值。
可以选取初始值
Figure PCTCN2018072262-appb-000022
方程(1-3)利用置信度α调节对气压测高装置和超声波测高装置检测的差异估计的更速率。当置信度为0时,
Figure PCTCN2018072262-appb-000023
此等式表明更新过程停止。当置信度为1时,更新过程为如下的线性估计器:
Figure PCTCN2018072262-appb-000024
采用动态更新机制避免了简单地高度切换,充分利用了S函数产生的置信度的连续性。
获取高度融合算法公式计算飞行高度的估计值,高度融合算法公式为:
Figure PCTCN2018072262-appb-000025
Figure PCTCN2018072262-appb-000026
为飞行高度的估计值。利用置信度来进行高度值的切换,并且具有高度偏差估计值
Figure PCTCN2018072262-appb-000027
能够避免由于气压测高装置和超声波测高装置检测的差异而带来的飞行高度检测值的跳变。
可选地,无人机随时间变化产生一定的高度变化:从0米到20米,然后在2米高度悬停,随后回到6米高度悬停。如图4B所示,3条曲线分别为气压检测高度、真实高度、超声波检测高度曲线,分别表示的是气压计读数、真实高度数据,以及超声波测高读数曲线。从图4B中可知,气压计读数与真实高度读数有一个偏差,而超声波高度读数则在高度高于15米时超出量程。
采用本公开的无人机飞行高度的检测方法,根据气压计和超声波读数来估算真实的高度值,如图4C所示,融合检测高度曲线为采用本公开的无人机飞行高度的检测方法计算的高度估计值的曲线,为虚线。从图4C中可知,融合检测高度曲线与真实高度曲线(实线)非常接近。图4D中的曲线2为真实的气压计偏差的曲线,曲线2为基于公式(1-3)获取的高度偏差估计值的曲线。从图4D可以得出,当进入超声波量程的时候,高度偏差估计值比较准确。当超过超声波量程时,高度偏差估计值也不会发散,而是停留在最优的常数估计。
上述实施例提供的无人机飞行高度的检测方法、装置及无人机,将采用超声波测高装置检测的置信度与气压测高装置和超声波测高装置检测值进行融合计算,产生平滑且精确的融合高度值,可以解决现有的融合计算中的飞行高度检测值不连续的问题,避免飞行高度检测值突变的现象,提高飞行高度测量的准确性以及无人机控制的稳定性。
在一个实施例中,如图5所示,本公开提供一种无人机飞行高度的检测装置50,包括:检测值获取模块51、置信度确定模块52和高度融合计算模块53。检测值获取模块51获取气压测高装置检测的第一飞行高度,获取超声波测高装置检测的第二飞行高度。置信度确定模块52基于第二飞行高度确定采用超声波测高装置检测飞行高度的置信度。高度融合计算模块53根据置信度、第一飞行高度和第二飞行高度确定无人机的飞行高度。
置信度确定模块52确定置信度与第二飞行高度的连续函数关系,根据连续函数关系获取置信度,连续函数关系包括线性函数关系和指数函数关系中的至少一种等。置信度确定模块52确定连续函数关系为
Figure PCTCN2018072262-appb-000028
α为置信度,h baro为第二飞行高度,H为高度阈值,β为常数。
置信度确定模块52确定滤波函数,基于滤波函数对通过连续函数关系所获得的计算结果进行处理,获取置信度。
如图6所示,高度融合计算模块53包括:高度偏差估计单元531和飞行高度估计单元532。高度偏差估计单元531获取第一飞行高度和第二飞行高度的检测高度差,根据置信度、检测高度差确定采用超声波测高装置进行检测的高度偏差估计值。飞行高度估计单元532根据置信度、高度偏差估计值、第一飞行高度和第二飞行高度获取飞行高度的估计值,将估计值确定为无人机的飞行高度。
高度偏差估计单元532建立获取高度偏差估计值的微分方程,通过求解微分方程获取高度偏差估计值,微分方程为
Figure PCTCN2018072262-appb-000029
Figure PCTCN2018072262-appb-000030
为高度偏差估计值,α为置信度,k=h baro-h u,h baro为第一飞行高度,h u为第二飞行高度。
飞行高度估计单元532获取高度融合算法公式计算飞行高度的估计值,高度融合算法公式为
Figure PCTCN2018072262-appb-000031
Figure PCTCN2018072262-appb-000032
为飞行高度的估计值。
在一个实施例中,本公开提供一种无人机,包括:如上的无人机飞行高度的检测装置。
图7为示出根据本公开一些实施例的无人机飞行高度的检测装置的模块示意框图。该装置可包括存储器71、处理器72、通信接口73以及总线74。存储器71用于存储指令,处理器72耦合到存储器71,处理器72被配置为基于存储器71存储的指令执行实现上述的无人机飞行高度的检测方法。
存储器71可以为高速RAM存储器、非易失性存储器(non-volatile memory)等,存储 器71也可以是存储器阵列。存储器71还可能被分块,并且块可按一定的规则组合成虚拟卷。处理器72可以为中央处理器CPU,或专用集成电路ASIC(Application Specific Integrated Circuit),或者是被配置成实施本公开的无人机飞行高度的检测方法的一个或多个集成电路。
本公开还提供一种计算机可读存储介质,其中计算机可读存储介质存储有计算机指令,指令被处理器执行时实现任一实施例所涉及的方法。本领域内的技术人员应明白,本公开的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此,本公开可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本公开可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用非瞬时性存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。上述实施例提供的无人机飞行高度的检测方法、装置及无人机,通过超声波测高装置检测的飞行高度得到采用超声波测高装置检测的置信度,将置信度值与气压测高装置和超声波测高装置检测的飞行高度进行融合计算,产生平滑且精确的融合高度值,充分利用了超声波测高和气压计测高的优点,可以解决现有的融合计算中的飞行高度检测值不连续的问题,避免飞行高度检测值突变的现象,提高飞行高度测量的准确性并提高了无人机控制的稳定性。
本领域内的技术人员应明白,本公开的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本公开可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本公开可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用非瞬时性存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本公开是参照根据本公开实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包 括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
最后应当说明的是:以上实施例仅用以说明本公开的技术方案而非对其限制;尽管参照较佳实施例对本公开进行了详细的说明,所属领域的普通技术人员应当理解:依然可以对本公开的具体实施方式进行修改或者对部分技术特征进行等同替换;而不脱离本公开技术方案的精神,其均应涵盖在本公开请求保护的技术方案范围当中。

Claims (17)

  1. 一种无人机飞行高度的检测方法,包括:
    获取气压测高装置检测的第一飞行高度;
    获取超声波测高装置检测的第二飞行高度;
    基于第二飞行高度确定采用超声波测高装置检测飞行高度的置信度;
    根据所述置信度、所述第一飞行高度和所述第二飞行高度确定无人机的飞行高度。
  2. 如权利要求1所述的检测方法,其中,所述根据所述置信度、所述第一飞行高度和所述第一飞行高度确定无人机的飞行高度包括:
    获取所述第一飞行高度和所述第二飞行高度的检测高度差;
    根据所述置信度、所述检测高度差确定采用超声波测高装置进行检测的高度偏差估计值;
    根据所述置信度、所述高度偏差估计值、所述第一飞行高度和所述第二飞行高度获取飞行高度的估计值,将所述飞行高度的估计值确定为无人机的飞行高度。
  3. 如权利要求2所述的检测方法,其中,所述根据所述置信度、所述检测高度差确定采用超声波测高装置进行检测的高度偏差估计值包括:
    获取所述高度偏差估计值的微分方程,通过求解所述微分方程获取所述高度偏差估计值;
    其中,所述微分方程为
    Figure PCTCN2018072262-appb-100001
    为所述高度偏差估计值,α为所述置信度,k=h baro-h u,h baro为所述第一飞行高度,h u为所述第二飞行高度。
  4. 如权利要求3所述的检测方法,其中,所述根据所述置信度、所述高度偏差估计值、所述第一飞行高度和所述第二飞行高度获取飞行高度的估计值包括:
    获取高度融合算法公式计算所述飞行高度的估计值;
    其中,所述高度融合算法公式为
    Figure PCTCN2018072262-appb-100002
    为所述飞行高度的估计值。
  5. 如权利要求1所述的检测方法,其中,所述基于所述第二飞行高度确定采用超声波测高装置检测飞行高度的置信度包括:
    确定所述置信度与所述第二飞行高度的连续函数关系,根据所述连续函数关系获取所 述置信度;
    其中,所述连续函数关系包括线性函数关系和指数函数关系中的至少一种;所述置信度的值大于等于0并小于等于1。
  6. 如权利要求5所述的检测方法,还包括:
    确定所述连续函数关系为
    Figure PCTCN2018072262-appb-100003
    其中,α为所述置信度,h u为所述第二飞行高度,H为高度阈值,β为常数。
  7. 如权利要求5所述的检测方法,还包括:
    确定滤波函数,基于所述滤波函数对通过所述连续函数关系所获得的计算结果进行处理,获取所述置信度。
  8. 一种无人机飞行高度的检测装置,包括:
    检测值获取模块,用于获取气压测高装置检测的第一飞行高度,获取超声波测高装置检测的第二飞行高度;
    置信度确定模块,用于基于所述第二飞行高度确定采用超声波测高装置检测飞行高度的置信度;
    高度融合计算模块,用于根据所述置信度、所述第一飞行高度和所述第二飞行高度确定无人机的飞行高度。
  9. 如权利要求8所述的检测装置,其中,
    所述高度融合计算模块,包括:
    高度偏差估计单元,用于获取所述第一飞行高度和所述第二飞行高度的检测高度差,根据所述置信度、所述检测高度差确定采用超声波测高装置进行检测的高度偏差估计值;
    飞行高度估计单元,用于根据所述置信度、所述高度偏差估计值、所述第一飞行高度和所述第二飞行高度获取飞行高度的估计值,将所述估计值确定为无人机的飞行高度。
  10. 如权利要求9所述的检测装置,其中,
    所述高度偏差估计单元,用于获取所述高度偏差估计值的微分方程,通过求解所述微分方程获取所述高度偏差估计值;其中,所述微分方程为
    Figure PCTCN2018072262-appb-100004
    为所述高度偏差估计值,α为所述置信度,k=h baro-h u,h baro为所述第一飞行高度,h u为所述第二飞行高度。
  11. 如权利要求10所述的检测装置,其中,
    所述飞行高度估计单元,用于获取高度融合算法公式计算所述飞行高度的估计值;其中,所述高度融合算法公式为
    Figure PCTCN2018072262-appb-100005
    为所述飞行高度的估计值。
  12. 如权利要求8所述的检测装置,其中,
    所述置信度确定模块,用于确定所述置信度与所述第二飞行高度的连续函数关系,根据所述连续函数关系获取所述置信度;
    其中,所述连续函数关系包括线性函数关系和指数函数关系中的至少一种;所述置信度的值大于等于0并小于等于1。
  13. 如权利要求12所述的检测装置,其中,
    所述置信度确定模块确定所述连续函数关系为
    Figure PCTCN2018072262-appb-100006
    其中,α为所述置信度,h u为所述第二飞行高度,H为高度阈值,β为常数。
  14. 如权利要求12所述的检测装置,其中:
    所述置信度确定模块,还用于确定滤波函数,基于所述滤波函数对通过所述连续函数关系所获得的计算结果进行处理,获取所述置信度。
  15. 一种无人机飞行高度的检测装置,包括:
    存储器;以及
    耦接至所述存储器的处理器,所述处理器被配置为基于存储在所述存储器中的指令,执行如权利要求1至7中任一项所述的无人机飞行高度的检测方法。
  16. 一种无人机,包括:
    如权利要求8至15任一项所述的无人机飞行高度的检测装置。
  17. 一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序指令,该指令被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述的方法的步骤。
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