[發(fā)明專利]基于模糊判斷算法的多旋翼無人機(jī)位置數(shù)據(jù)融合濾波方法

有效

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• 申請日: 2016-10-31
• 公開（公告）號(hào): CN106597510B
• 公開（公告）日: 2019-04-09
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 白佶斌
• 申請（專利權(quán)）人: 上海鑄天智能科技有限公司
• 主分類號(hào): G01S19/49
• 分類號(hào): G01S19/49;G01S19/44;G01C21/16
• 代理公司: 上海天翔知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 31224
• 代理人: 呂伴

本發(fā)明公開的基于模糊判斷算法的多旋翼無人機(jī)位置數(shù)據(jù)融合濾波方法，包括以下步驟：1)針對多傳感器融合的Kalman濾波，選取定義修正階段方程；2)選取測量模型；3)定義包括傳感器在內(nèi)的精度標(biāo)準(zhǔn)；4)對多旋翼無人機(jī)的位置數(shù)據(jù)融合濾波引入模糊算法中隸屬度的概念，改善在降低傳感器信任程度時(shí)可能引發(fā)的數(shù)據(jù)跳變。本發(fā)明的方法是在多旋翼無人機(jī)上搭載全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)并利用其位置信號(hào)的基礎(chǔ)上，對位置信號(hào)進(jìn)行濾波處理，從而使得傳感器的數(shù)據(jù)具有容錯(cuò)能力。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于多旋翼無人機(jī)控制和智能應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于模糊判斷算法的多旋翼無人機(jī)位置數(shù)據(jù)融合濾波方法。

背景技術(shù)

憑借其良好的懸停性能，簡單的機(jī)械結(jié)構(gòu)，便于攜帶載荷的布局以及便捷的操縱能力，多旋翼無人機(jī)已經(jīng)引起了國內(nèi)外科研機(jī)構(gòu)以及企業(yè)的廣泛關(guān)注，并且已經(jīng)在多個(gè)領(lǐng)域有了廣泛的應(yīng)用。例如，森林防火，地形勘察，農(nóng)林植保，航空拍攝，反恐偵查，短途運(yùn)輸，緊急救援等。

多旋翼無人機(jī)通常搭載全球衛(wèi)星定位系統(tǒng),如GPS，Galieo,Glonass以及北斗系統(tǒng)。通過與多顆衛(wèi)星進(jìn)行通訊從而獲得自身在地球坐標(biāo)系下的絕對位置。如果采用差分技術(shù)，無人機(jī)的位置精確度可以達(dá)到厘米級。然而，所有衛(wèi)星定位系統(tǒng)的精度均依賴于信號(hào)的優(yōu)劣，在衛(wèi)星數(shù)量不足的地區(qū)或者存在遮蔽效應(yīng)的區(qū)域(如高樓旁、橋梁下、山嶺中)，衛(wèi)星系統(tǒng)的定位精度往往急劇下降甚至產(chǎn)生位置的跳變，最終給控制系統(tǒng)錯(cuò)誤的反饋信息，嚴(yán)重情況甚至引起多旋翼無人機(jī)的墜毀。因此，發(fā)展一種高性能的具有對傳感器容錯(cuò)能力的數(shù)據(jù)融合技術(shù)成為迫切需求。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是針對多旋翼無人機(jī)在高樓旁、橋梁下、山嶺中等衛(wèi)星數(shù)量不足的地區(qū)或者存在遮蔽效應(yīng)的區(qū)域，由于衛(wèi)星系統(tǒng)的定位精度急劇下降甚至產(chǎn)生位置的跳變所導(dǎo)致的控制系統(tǒng)錯(cuò)誤的反饋信息，設(shè)計(jì)的一種基于模糊判斷算法的多旋翼無人機(jī)位置數(shù)據(jù)融合濾波方法，該方法可以廣泛應(yīng)用于多旋翼無人機(jī)在戶外以及室內(nèi)飛行中的位置定位。

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題可以采用如下技術(shù)方案來實(shí)現(xiàn)：

基于模糊判斷算法的多旋翼無人機(jī)位置數(shù)據(jù)融合濾波方法，包括以下步驟：

1)針對多傳感器融合的Kalman濾波，選取定義修正階段方程；

2)選取測量模型；

3)定義包括傳感器在內(nèi)的精度標(biāo)準(zhǔn)；

4)對多旋翼無人機(jī)的位置數(shù)據(jù)融合濾波引入模糊算法中隸屬度的概念，改善在降低傳感器信任程度時(shí)可能引發(fā)的數(shù)據(jù)跳變。

在本發(fā)明的一個(gè)優(yōu)選實(shí)施例中，在所述的步驟1)中，用于多傳感器融合的Kalman濾波的修正階段方程定義如下：

其中，

其中，

z_i(k)表示k時(shí)刻的第i個(gè)傳感器的觀測量；

用k時(shí)刻以前的數(shù)據(jù)對k時(shí)刻進(jìn)行估計(jì)；

表示用k時(shí)刻以及k時(shí)刻以前的數(shù)據(jù)對k時(shí)刻的估計(jì)結(jié)果，即濾波后的輸出；

P(k|k-1)表示最小預(yù)測均方差矩陣；

P(k|k)表示修正后的最小預(yù)測均方差矩陣；

K_i(k)表示誤差增益；

R_i(k)表示第i個(gè)傳感器的協(xié)方差矩陣；

根據(jù)測量值與預(yù)測值之間的偏差針對每一個(gè)傳感器i(如GPS、IMU)提出一個(gè)相應(yīng)判定函數(shù)q_i用于對傳感器在第k時(shí)刻的精確程度進(jìn)行判斷，如下：