【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于多旋翼无人机控制和智能应用
，特别涉及一种基于模糊判断算法的多旋翼无人机位置数据融合滤波方法。
技术介绍
凭借其良好的悬停性能，简单的机械结构，便于携带载荷的布局以及便捷的操纵能力，多旋翼无人机已经引起了国内外科研机构以及企业的广泛关注，并且已经在多个领域有了广泛的应用。例如，森林防火，地形勘察，农林植保，航空拍摄，反恐侦查，短途运输，紧急救援等。多旋翼无人机通常搭载全球卫星定位系统,如GPS，Galieo,Glonass以及北斗系统。通过与多颗卫星进行通讯从而获得自身在地球坐标系下的绝对位置。如果采用差分技术，无人机的位置精确度可以达到厘米级。然而，所有卫星定位系统的精度均依赖于信号的优劣，在卫星数量不足的地区或者存在遮蔽效应的区域(如高楼旁、桥梁下、山岭中)，卫星系统的定位精度往往急剧下降甚至产生位置的跳变，最终给控制系统错误的反馈信息，严重情况甚至引起多旋翼无人机的坠毁。因此，发展一种高性能的具有对传感器容错能力的数据融合技术成为迫切需求。
技术实现思路
本专利技术的目的是针对多旋翼无人机在高楼旁、桥梁下、山岭中等卫星数量不足的地区或者存在遮蔽效应的区域，由于卫星系统的定位精度急剧下降甚至产生位置的跳变所导致的控制系统错误的反馈信息，设计的一种基于模糊判断算法的多旋翼无人机位置数据融合滤波方法，该方法可以广泛应用于多旋翼无人机在户外以及室内飞行中的位置定位。本专利技术所要解决的技术问题可以采用如下技术方案来实现：基于模糊判断算法的多旋翼无人机位置数据融合滤波方法，包括以下步骤：1)针对多传感器融合的Kalman滤波，选取定义修正阶段...
【技术保护点】
基于模糊判断算法的多旋翼无人机位置数据融合滤波方法，其特征在于，包括以下步骤：1)针对多传感器融合的Kalman滤波，选取定义修正阶段方程；2)选取测量模型；3)定义包括传感器在内的精度标准；4)对多旋翼无人机的位置数据融合滤波引入模糊算法中隶属度的概念，改善在降低传感器信任程度时可能引发的数据跳变。
【技术特征摘要】
2016.05.24 CN 20161034718521.基于模糊判断算法的多旋翼无人机位置数据融合滤波方法，其特征在于，包括以下步骤：1)针对多传感器融合的Kalman滤波，选取定义修正阶段方程；2)选取测量模型；3)定义包括传感器在内的精度标准；4)对多旋翼无人机的位置数据融合滤波引入模糊算法中隶属度的概念，改善在降低传感器信任程度时可能引发的数据跳变。2.如权利要求1所述的基于模糊判断算法的多旋翼无人机位置数据融合滤波方法，其特征在于，在所述的步骤1)中，用于多传感器融合的Kalman滤波的修正阶段方程定义如下：其中，其中，zi(k)表示k时刻的第i个传感器的观测量；用k时刻以前的数据对k时刻进行估计；表示用k时刻以及k时刻以前的数据对k时刻的估计结果，即滤波后的输出；P(k|k-1)表示最小预测均方差矩阵；P(k|k)表示修正后的最小预测均方差矩阵；Ki(k)表示误差增益；Ri(k)表示第i个传感器的协方差矩阵；根据测量值与预测值之间的偏差针对每一个传感器i(如GPS、IMU)提出一个相应判定函数qi用于对...
【专利技术属性】
技术研发人员：白佶斌，
申请(专利权)人：上海铸天智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31
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