[發(fā)明專利]一種基于決策算法的無人機(jī)冗余傳感器的數(shù)據(jù)分析方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110443494.0
• 申請日: 2021-04-23
• 公開（公告）號: CN113177309B
• 公開（公告）日: 2023-04-07
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 辛艷峰;黃桃麗;周起如;管才路
• 申請（專利權(quán)）人: 合肥賽為智能有限公司
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06F30/15
• 代理公司: 合肥市長遠(yuǎn)專利代理事務(wù)所(普通合伙) 34119
• 代理人: 劉勇

1.一種基于決策算法的無人機(jī)冗余傳感器的數(shù)據(jù)分析方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、在一個周期內(nèi)，獲取主傳感器、輔助傳感器的數(shù)據(jù)；

S2、對獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理；

S3、基于步驟S2處理后的結(jié)果對主傳感器與輔助傳感器進(jìn)行健康評分，系統(tǒng)計算后設(shè)定對應(yīng)的傳感器作為主傳感器、輔助傳感器；

步驟S3具體為：設(shè)定寄存器讀取錯誤決策影響權(quán)重因子和解算方差值決策影響權(quán)重因子，對傳感器進(jìn)行健康評分，計算公式為：

Score_pri＝

Normal_pri*Count_weight+Variance_norm_pri*Variance_weight；

Score_aux＝

Normal_aux*Count_weight+Variance_norm_aux*Variance_weight；

Count_weight為設(shè)定寄存器讀取錯誤決策影響權(quán)重因子；Variance_weight為解算值方差決策影響權(quán)重因子；Normal_pri為用戶設(shè)定的主傳感器數(shù)據(jù)讀取錯誤計數(shù)歸一化處理后的數(shù)值；Variance_norm_pri為主傳感器解算數(shù)據(jù)的方差值歸一化處理后的數(shù)值；Normal_aux為用戶設(shè)定的輔助傳感器數(shù)據(jù)讀取錯誤計數(shù)歸一化處理后的數(shù)值；Variance_norm_aux為用戶設(shè)定的輔助傳感器解算數(shù)據(jù)的方差值歸一化處理后的數(shù)值；

如果Score_pri≥Score_aux說明用戶設(shè)定的主傳感器性能不如用戶設(shè)定輔助傳感器性能，將用戶設(shè)定的主傳感器設(shè)定為輔助傳感器，將用戶設(shè)定的輔助傳感器設(shè)定為主傳感器，設(shè)定公式如下：

Pri_index_auto＝Aux_index_spec；

Aux_index_auto＝Pri_index_spec；

如果Score_priScore_aux，設(shè)定公式如下；

Pri_index_auto＝Pri_index_spec

Aux_index_auto＝Aux_index_spec；

其中Pri_index_auto為系統(tǒng)設(shè)定的主傳感器索引；Aux_index_auto為系統(tǒng)設(shè)定的輔助傳感器索引；用戶設(shè)定主傳感器的索引為Pri_index_spec；用戶設(shè)定的輔助傳感器的索引為Aux_index_spec。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于決策算法的無人機(jī)冗余傳感器的數(shù)據(jù)分析方法，其特征在于，在第一周期中由用戶設(shè)定對應(yīng)的傳感器作為主傳感器、輔助傳感器。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于決策算法的無人機(jī)冗余傳感器的數(shù)據(jù)分析方法，其特征在于，步驟S2具體為：對啟動時刻寄存器的數(shù)據(jù)讀取錯誤計數(shù)值進(jìn)行歸一化處理；計算主傳感器與輔助傳感器的期望解算變量數(shù)據(jù)的方差；對得到的方差進(jìn)行歸一化處理。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于決策算法的無人機(jī)冗余傳感器的數(shù)據(jù)分析方法，其特征在于，每間隔設(shè)定周期時間調(diào)用用戶設(shè)定的主傳感器和輔助傳感器索引進(jìn)行一次局部最優(yōu)檢查。