无人机飞行器在复杂磁场环境下的航向生成方法技术

本发明专利技术涉及无人机飞行器在复杂磁场环境下的航向生成方法，其包括：在飞行器受到磁场干扰或地磁传感器发生故障的情况下，控制飞行器在预设的时间内以预设的姿态飞行，并通过惯性传感器和GPS模块获取相应的飞行数据；利用所述飞行数据，根据预设的空气动力学模型相应的算法计算出航向角。本发明专利技术可以使飞行器在复杂磁场环境的空域内进行持续自动导航，有效避免在磁场干扰下导致无法自动导航的问题。

【技术实现步骤摘要】
无人机飞行器在复杂磁场环境下的航向生成方法
本专利技术涉及无人机飞行器领域。
技术介绍
目前多数多旋翼无人机通过三轴地磁传感器感应地球磁场的方向产生指北信息，配合卫星定位系统(GPS)来进行自动导航飞行，当飞行区域等磁场环境比较复杂的区域，如含有导磁性物质建筑物或富含磁性矿物质地质结构的区域时，地磁传感器所测量的地磁指北信息就会不准确,从而影响导航,使飞行器飞行不稳定。现在一般的方法是检测到比较强的磁场干扰时，飞行器切换到不使用航向信息的非自动导航的模式或使用惯性导航技术计算航向。而退出自动导航模式会造成无人机无法完成自动导航任务并且需要人参与控制；使用惯性导航技术计算航向在非动态的短期内干扰是可以的,但是由于惯性导航技术计算航向容易产生漂移，无法达到长期抗干扰的目的。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提出一种无人机飞行器在复杂磁场环境下的航向生成方法，其能解决目前的飞行器在长期受到磁场干扰的情况下进行导航飞行的问题。为了达到上述目的，本专利技术所采用的技术方案如下：无人机飞行器在复杂磁场环境下的航向生成方法，其应用于飞行控制器中，其包括以下步骤：步骤1、在飞行器受到磁场干扰或地磁传感器发生故障的情况下，控制飞行器在预设的时间内以预设的姿态飞行，并通过惯性传感器和GPS模块获取相应的飞行数据；步骤2、利用所述飞行数据，根据预设的空气动力学模型相应的算法计算出航向角。优选的，为了提高导航精度，步骤2之后还有步骤3：利用所述飞行数据根据预设的空气动力学模型相应的算法计算出判断值，将判断值与利用所述空气动力学模型进行多次实验所得到的标准值进行比对，若比对结果小于预设阈值，则返回步骤1，若比对结果大于或等于预设阈值，则采用所述航向角进行导航飞行。优选的，所述空气动力学模型为飞行姿态数据与飞行位移数据的对应关系。优选的，在步骤1中，判断是否受到磁场干扰的步骤如下：获取地磁传感器输出的磁场数据，并根据所述磁场数据计算出地磁力在水平坐标系的分量Hg，将所述分量Hg与预设值进行比对，若比对结果超过预设门限值，则判断为受到磁场干扰，否则采用地磁传感器进行导航飞行。优选的，所述地磁传感器为三轴地磁传感器。本专利技术具有如下有益效果：可以使飞行器在复杂磁场环境的空域内进行持续自动导航，有效避免在磁场干扰下导致无法自动导航的问题。附图说明图1为本专利技术较佳实施例的无人机飞行器在复杂磁场环境下的航向生成方法的流程图。具体实施方式下面，结合附图以及具体实施方式，对本专利技术做进一步描述。目前的无人机飞行器(下面简称飞行器)一般具有飞行控制器、三轴地磁传感器、惯性传感器和GPS模块(全球卫星导航系统)。本实施例的技术原理如下：在检测到无磁场干扰环境下，飞行控制器通过采集三轴地磁传感器和惯性传感器数据计算出包含有航向信息的姿态信息，并通过此信息进行稳定姿态和结合GPS模块进行自动导航。在检测到磁场干扰或三轴地磁传感器发生故障的时候按照以下方法进行无三轴地磁传感器参与的航向估计，并使用该航向估计结果进行导航：飞行控制器控制飞行器做一定姿态动作，使飞行器产生动作并发生一定的位移，采集相应的姿态和位移数据，并结合空气动力学模型、飞行姿态和位移数据估算出飞行器的航向信息，并结合惯性传感器数据通过一定的算法估算出最优航向信息。如图1所示，一种无人机飞行器在复杂磁场环境下的航向生成方法，其应用于飞行控制器中，其包括以下步骤：步骤S1、判断是否受到磁场干扰：获取地磁传感器输出的磁场数据，并根据所述磁场数据计算出地磁力在水平坐标系的分量Hg，将所述分量Hg与预设值进行比对，若比对结果超过预设门限值，则判断为受到磁场干扰，进入步骤S2，否则采用地磁传感器进行导航飞行。例如，分量Hg与预设门限值的变化量达到30％，则认为受到磁场干扰。预设门限值的获取过程可如下：飞行器在一个空域飞行作业前，在正常地球磁场环境下在各姿态，如在机身保持水平和保持竖直情况下下绕垂线旋转，采集得到三轴地磁传感器的测量值Hb＝[HbxHbyHbz]T,设地磁力在水平坐标系的分量为Ha，则根据Poisson方程描述：Hb＝A(φ,θ)-1aHg+HI，式中，A(φ,θ)-1是从当地水平坐标系到载体坐标系的状态转移矩阵，其中，φ、θ分别是加速度计测量的载体水平俯仰角和横滚角。HI＝[HIxHIyHIz]T为硬磁干扰，a为与载体位置有关的软磁干扰系数参数矩阵通过最小二乘法进行椭球模型拟合，通过该方法得出软磁和硬磁校准参数HI和a，并对校准参数进行存储。在飞行过程中，在无磁场干扰环境下，通过解上述方程就可以得到Ha，在磁场干扰环境下，通过解上述方程就可以得到Hg。在设计飞行控制器前对如在机身固定电磁铁施加干扰等各种常见复杂磁场环境的磁场数据进行采集，并得到各种磁场情况的Hg矢量变化情况，根据其变化情况进行统计分析得出在磁场干扰时Hg的一般变化规律，根据此变化规律设计判断磁场干扰的算法，即可判断有无磁场干扰，如当机身电磁铁产生突发干扰时，其矢量会发生突变，当其矢量模变化超过30％(即预设门限)时即可认为其受到干扰。步骤S2、在飞行器受到磁场干扰(也可以在三轴地磁传感器发生故障)的情况下，控制飞行器在预设的时间(如5秒)内以预设的姿态(如俯仰)飞行，并通过惯性传感器和GPS模块获取相应的飞行数据，所述飞行数据可包括飞行姿态数据和飞行位移数据。步骤S3、利用所述飞行数据，根据预设的空气动力学模型相应的算法计算出航向角。步骤S4、利用所述飞行数据根据预设的空气动力学模型相应的算法计算出判断值。本实施例的空气动力学模型的建立过程可如下：例如，可以将空气动力学模型设计为一个简单的线性模型，该模型描述飞行姿态数据和飞行位移数据的对应关系，然后对飞行器的飞行数据进行采集，包括飞行姿态数据和飞行位移数据，通过数学拟合的算法可以得出飞行器的飞行姿态和飞行位移的对应关系模型，这些参数可以是一个或者是多个，能有效描述空气对无人机飞行器运动方向作用规律。例如，飞行器在5秒内产生俯仰姿态量a，检测到飞行器产生的位移为s，s为北向位移ns和南向位移es的合成量，设a＝k*s，通过多次重复上述动作实验得到一组k，从而得到一个平均值km(即标准值)，该标准值可用来描述估算精度。最后根据此空气动力学模型，估算最优航向角，如上述模型，估算的航向角(NED坐标系)即为arctan(es/ns)，kg＝a/s，kg即为判断值，根据kg/km判断估算精度，如kg/km越接近1，kg/km，则估算的航向角越精确。将判断值与利用所述空气动力学模型进行多次实验所得到的标准值进行比对，以得到比对结果(即估算精度)，若比对结果小于预设阈值，则返回步骤S2，若比对结果大于或等于预设阈值，则采用所述航向角进行导航飞行。例如，预设阈值为0.8，判断值与标准值的比值小于0.8，说明航向角还不是最优航向角，还需要返回步骤S2，重新获取数据。本实施例的空气动力学模型为飞行姿态数据与飞行位移数据的对应关系。飞行控制器在估算出航向角后即可使用该航向角进行自主悬停和自动导航。飞行控制器可以根据磁场干扰强度和动作情况作出相应的灯光指示提示用户。对于本领域的技术人员来说，可根据以上描述的技术方案以及构思，做出其它各种相应的改变以及变形，而所有的这些改变以及变形都应该属于本本文档来自技高网...

【技术保护点】
无人机飞行器在复杂磁场环境下的航向生成方法，其应用于飞行控制器中，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、在飞行器受到磁场干扰或地磁传感器发生故障的情况下，控制飞行器在预设的时间内以预设的姿态飞行，并通过惯性传感器和GPS模块获取相应的飞行数据；步骤2、利用所述飞行数据，根据预设的空气动力学模型相应的算法计算出航向角。

【技术特征摘要】
1.无人机飞行器在复杂环境下的航向生成方法，其应用于飞行控制器中，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、在飞行器受到磁场干扰或地磁传感器发生故障的情况下，控制飞行器在预设的时间内以预设的姿态飞行，并通过惯性传感器和GPS模块获取相应的飞行数据；步骤2、利用所述飞行数据、根据预设的空气动力学模型相应的算法计算出航向角，其中，所述空气动力学模型为飞行姿态数据与飞行位移数据的线性对应关系，所述空气动力学模型包括一个或多个参数，所述一个或多个参数用于描述空气对飞行器运动方向的作用规律。2.如权利要求1所述的航向生成方法，其特征在于，步骤2之后还有步骤3：利用所述飞行数据根据预设...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭斌，吴斌，
申请(专利权)人：广州快飞计算机科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44