[發(fā)明專利]基于四元數(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無人機(jī)空中姿態(tài)識(shí)別和控制方法

在審

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• 申請(qǐng)日: 2015-12-10
• 公開（公告）號(hào): CN106873609A
• 公開（公告）日: 2017-06-20
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 高昊飛
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京航天長(zhǎng)峰科技工業(yè)集團(tuán)有限公司
• 主分類號(hào): G05D1/08
• 分類號(hào): G05D1/08;G01C21/18
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及無人駕駛飛機(jī)領(lǐng)域，具體涉及一種無人機(jī)空中姿態(tài)識(shí)別和控制方法。

背景技術(shù)

無人駕駛飛機(jī)(Unmanned Aerial Vehicle，UAV)，簡(jiǎn)稱無人機(jī)，是一種以無線電遙控或由自身程序控制為主的不載人飛機(jī)或飛行器。無人機(jī)最早出現(xiàn)是在20世紀(jì)20年代，研制成功后運(yùn)用于戰(zhàn)場(chǎng)，50年代開始得到了巨大的發(fā)展，揭開了以遠(yuǎn)距離攻擊性、智能化、信息化武器為主導(dǎo)的“非接觸型戰(zhàn)爭(zhēng)”的新時(shí)代。無人機(jī)飛行不存在人員傷亡的風(fēng)險(xiǎn)，而且造價(jià)低、體積小、生存能力強(qiáng)、機(jī)動(dòng)性好、使用方便，所以在戰(zhàn)場(chǎng)偵察、目標(biāo)監(jiān)視、通信中繼和電子戰(zhàn)等軍事領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用；除了在軍事上備受青睞，無人機(jī)在經(jīng)濟(jì)和科學(xué)技術(shù)研究如大地測(cè)量、海洋研究、氣象觀測(cè)、森林火災(zāi)勘察、資源探測(cè)和核生化物取樣等領(lǐng)域中也有著廣泛的應(yīng)用和廣闊的發(fā)展前景。

四元數(shù)是由William Rowan Hamilton提出的數(shù)學(xué)概念，是由標(biāo)量和矢量構(gòu)成的超復(fù)數(shù)。四元數(shù)具有實(shí)數(shù)和復(fù)數(shù)的雙重性質(zhì)，綜合了實(shí)數(shù)和負(fù)數(shù)的運(yùn)算功能。作為定位參數(shù)也作為變換算子，四元數(shù)能夠解決位姿的計(jì)算和變換問題。由于具有線性程度高，計(jì)算時(shí)間省，計(jì)算誤差小，表達(dá)形式多樣等優(yōu)點(diǎn)，所以四元數(shù)在陀螺實(shí)用理論、捷聯(lián)式慣性導(dǎo)航、機(jī)器與機(jī)構(gòu)、機(jī)器人技術(shù)、多體系統(tǒng)力學(xué)、人造衛(wèi)星姿態(tài)控制等領(lǐng)域中的應(yīng)用越來越廣。

半個(gè)世紀(jì)來人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Networks，ANN)研究取得了突飛猛進(jìn)的進(jìn)展。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是以神經(jīng)元為節(jié)點(diǎn)，采用某種網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)來描述幾乎任意非線性系統(tǒng)。由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備學(xué)習(xí)能力、記憶能力、計(jì)算能力和智能處理能力，ANN為解決復(fù)雜的非線性問題提供了新方法。

無人機(jī)技術(shù)發(fā)展迅猛，并且越來越多的前沿科技、控制理論和新算法被應(yīng)用到無人機(jī)控制領(lǐng)域中來。本發(fā)明使用四元數(shù)算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論來增強(qiáng)無人機(jī)控制姿態(tài)的控制能力。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明旨在設(shè)計(jì)一種抗干擾能力強(qiáng)、魯棒性好的控制方法，這種控制方法能夠結(jié)合四元數(shù)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法來進(jìn)行無人機(jī)在空中的姿態(tài)識(shí)別和控制。

本發(fā)明的技術(shù)方案如下：

一種基于四元數(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無人機(jī)空中姿態(tài)識(shí)別和控制方法，其特征在于包括以下步驟：

步驟1：無人機(jī)上電，準(zhǔn)備飛行；

步驟2：無人機(jī)接受飛行指令開始飛行；

步驟3：判定無人機(jī)飛行是否穩(wěn)定，如果穩(wěn)定進(jìn)行步驟4，否則進(jìn)行步驟3；

步驟4：無人機(jī)上的陀螺儀等傳感器采集無入機(jī)姿態(tài)信息；

步驟5：使用基于梯度下降的四元數(shù)算法得到更新的四元數(shù)；

步驟6：四元數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的四個(gè)輸入，經(jīng)過三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算得到修正的輸出值，實(shí)現(xiàn)無人機(jī)姿態(tài)的控制；

步驟7：無人機(jī)接收降落指令，開始降落；

步驟8：無人機(jī)降落。

本發(fā)明產(chǎn)生的有益效果包括兩個(gè)方面：

控制精度高。本方法采用了基于梯度下降的四元數(shù)算法的數(shù)據(jù)融合方法，充分利用了傳感器信息、四元數(shù)的特點(diǎn)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)，輸出無人機(jī)空中姿態(tài)修正結(jié)果，從而提高了測(cè)量精度。

抗干擾能力強(qiáng)，魯棒性好。經(jīng)過四元數(shù)算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的迭代算法，各級(jí)輸出結(jié)果以及各級(jí)權(quán)值穩(wěn)定，增強(qiáng)了抗干擾能力。

具體實(shí)施方式

本發(fā)明的技術(shù)方案是提供一種基于四元數(shù)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無人機(jī)空中姿態(tài)的識(shí)別和控制方法。包括如下步驟：

步驟1：無人機(jī)上電，準(zhǔn)備飛行；

步驟2：無人機(jī)接受飛行指令開始飛行；

步驟3：判定無人機(jī)飛行是否穩(wěn)定，如果穩(wěn)定進(jìn)行步驟4，否則進(jìn)行步驟3；

步驟4：無人機(jī)上的陀螺儀等傳感器采集無人機(jī)姿態(tài)信息；

步驟5：使用基于梯度下降的四元數(shù)算法得到更新的四元數(shù)方程；

步驟6：四元數(shù)方程作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，經(jīng)過三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算得到修正的輸出值，實(shí)現(xiàn)無人機(jī)姿態(tài)的控制；

步驟7：無人機(jī)接收降落指令，開始降落；

步驟8：無人機(jī)降落。

其中步驟5所述的基于梯度下降的四元數(shù)算法是：

設(shè)傳感器在剛體坐標(biāo)系下的測(cè)量值為設(shè)在大地坐標(biāo)系下的實(shí)際值為設(shè)剛體坐標(biāo)系對(duì)大地坐標(biāo)系的旋轉(zhuǎn)四元數(shù)為則求解使誤差最小。函數(shù)的負(fù)梯度搜索的單位向量為其中為函數(shù)的雅克比矩陣的轉(zhuǎn)置矩陣，為

通過推導(dǎo)得出基于梯度下降的四元數(shù)方程為：