无人机数据处理方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种无人机数据处理方法和装置，涉及数据融合技术领域。该方法包括：利用多个传感器实时测量无人机的飞行状态；根据无人机的飞行状态的变化过程确定状态方程；根据状态方程获取状态转移矩阵；根据状态转移矩阵，采用EKF将多个传感器的测量值进行数据融合，从而确定无人机的姿态信息。该方法和装置提高了无人机姿态信息确定的实时性和精度。

Data processing method and device for unmanned aerial vehicle

The invention discloses a UAV data processing method and a device, relating to the technical field of data fusion. The method includes: UAV using multiple sensor for measuring the flight condition; according to the change of the UAV flight status determination process according to the state equation to obtain state equation; state transition matrix; according to the state transition matrix, EKF is used to measure multiple sensor values for data fusion, so as to determine the UAV attitude. The method and device improve the real-time and accuracy of UAV attitude information determination.

【技术实现步骤摘要】
无人机数据处理方法和装置
本专利技术涉及数据融合
，特别涉及一种无人机数据处理方法和装置。
技术介绍
近年来，无人机被广泛应用于军用和民用的各个领域。例如，利用无人机进行货物配送比汽车配送更加快捷，而且配送成本大大降低。为了使无人机能够顺利、平稳地完成任务，如何精确地实时获取无人机的姿态信息，从而对无人机进行高精度控制，是无人机控制技术的关键问题。目前，现有技术多采用陀螺仪来确定无人机的姿态信息，但是，针对陀螺仪测量值的滤波方法大都基于平均滤波或滑动滤波，这类滤波技术的输出延时严重，实时性差；另外，有些现有技术加入了其他传感器对陀螺仪的测量值进行修正，但是，陀螺仪测量值的零点漂移仍然比较大，导致获取的无人机姿态信息精度低，从而严重降低了无人机的控制精度。
技术实现思路
本专利技术的专利技术人发现上述现有技术中存在的问题，并因此针对所述问题中的至少一个问题提出了一种新的技术方案。本专利技术的一个目的是提供一种无人机数据处理技术方案，能够提高无人机姿态信息确定的实时性和精度。根据本专利技术的第一方面，提供了一种无人机数据处理方法，包括：利用多个传感器实时测量无人机的飞行状态；根据所述无人机的所述飞行状态随时间的变化过程确定状态方程；根据所述状态方程获取状态转移矩阵；根据所述状态转移矩阵，采用EKF(ExtendedKalmanFilter，扩展卡尔曼滤波器)将所述多个传感器的测量值进行数据融合，从而确定所述无人机的姿态信息。可选地，所述利用多个传感器实时测量无人机的飞行状态包括：利用陀螺仪和加速度计分别实时测量所述无人机的角速度和加速度；利用磁力计实时测量所述无人机所处的地磁场强度。可选地，所述根据所述无人机的所述飞行状态随时间的变化过程确定状态方程包括：以所述无人机的所述角速度、角加速度和所述加速度及其所处的所述地磁场强度为状态变量；根据所述状态变量随时间的变化过程确定所述状态方程。可选地，所述根据所述状态方程获取状态转移矩阵包括：将所述状态方程进行线性化处理，从而将包含所述状态转移矩阵的隐式表达式转化为所述状态转移矩阵的显式表达式，并从所述显式表达式中获取所述状态转移矩阵。可选地，所述将所述状态方程进行线性化处理，从而将包含所述状态转移矩阵的隐式表达式转化为所述状态转移矩阵的显式表达式，并从所述显式表达式中获取所述状态转移矩阵包括：将所述状态方程在所述状态变量等于当前时刻的状态变量先验估计值处对所述状态变量求偏导，从而获得当前时刻的所述状态变量与下一时刻的所述状态变量之间的所述状态转移矩阵。可选地，所述根据所述状态转移矩阵，采用扩展卡尔曼滤波器EKF将所述多个传感器的测量值进行数据融合，从而确定所述无人机的姿态信息包括：根据所述状态转移矩阵，采用EKF将所述陀螺仪、所述加速度计和所述磁力计的测量值进行数据融合，从而确定所述无人机的姿态信息。所述陀螺仪的测量值可以包括：所述角速度在机体坐标系下的三轴分量。所述加速度计的测量值可以包括：所述加速度在所述机体坐标系下的三轴分量。所述磁力计的测量值可以包括：所述地磁场强度在所述机体坐标系下的三轴分量。所述姿态信息可以包括：所述无人机的俯仰角、偏航角和滚动角。可选地，所述EKF数据融合过程中的过程噪声协方差的取值范围可以为：Qω∈[0.00008,0.00012]rad/s、Qa∈[0.0072,0.0108]μg和Qm∈[0.004,0.006]mG，其中Qω、Qa和Qm分别为所述角速度、所述角加速度、所述加速度和所述地磁场强度的过程噪声协方差。EKF数据融合过程中的测量噪声协方差的取值范围可以为：Rω∈[0.00064,0.00096]rad/s、Ra∈[8000,12000]μg和Rm∈[80,120]mG，其中Rω、Ra和Rm分别为所述角速度、所述加速度和所述地磁场强度的测量噪声协方差。根据本专利技术的另一个方面，提供一种无人机数据处理装置，包括：飞行状态测量单元，用于控制多个传感器实时测量无人机的飞行状态；状态转移矩阵确定单元，用于根据所述无人机的所述飞行状态随时间的变化过程确定状态方程，并根据所述状态方程获取状态转移矩阵；姿态信息确定单元，用于采用EKF将所述多个传感器的测量值进行数据融合，从而确定所述无人机的姿态信息。可选地，所述飞行状态测量单元包括：速度测量子单元，用于控制陀螺仪和加速度计分别实时测量无人机的角速度和加速度；磁场测量子单元，用于控制磁力计实时测量无人机所处的地磁场强度。可选地，所述状态转移矩阵确定单元包括：状态方程确定子单元，用于将所述无人机的所述角速度、角加速度和所述加速度及其所处的所述地磁场强度为状态变量，并根据所述状态变量随时间的变化过程确定所述状态方程；状态转移矩阵确定子单元，用于将所述状态方程进行线性化处理，从而将包含所述状态转移矩阵的隐式表达式转化为所述状态转移矩阵的显式表达式，并从所述显式表达式中获取所述状态转移矩阵。可选地，所述状态转移矩阵确定子单元，用于将所述状态方程在所述状态变量等于当前时刻的状态变量先验估计值处对所述状态变量求偏导，从而获得当前时刻的所述状态变量与下一时刻的所述状态变量之间的所述状态转移矩阵。可选地，所述姿态信息确定单元，用于根据所述状态转移矩阵，采用EKF将所述陀螺仪、所述加速度计和所述磁力计的测量值进行数据融合，从而确定所述无人机的姿态信息。根据本专利技术的又一个方面，提供一种无人机数据处理装置，包括：存储器以及耦接至所述存储器的处理器，所述处理器被配置为基于存储在所述存储器设备中的指令，执行如前所述的无人机数据处理方法。根据本专利技术的再一个方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如前所述的无人机数据处理方法。本专利技术的一个优点在于，采用EKF对多个传感器的测量值进行实时的数据融合处理，提高了无人机姿态信息确定的实时性，同时对陀螺仪的测量值进行修正，降低了零点漂移，从而提高了无人机姿态信息确定的精度。附图说明构成说明书的一部分的附图描述了本专利技术的实施例，并且连同说明书一起用于解释本专利技术的原理。参照附图，根据下面的详细描述，可以更加清楚地理解本专利技术，其中：图1示出根据本专利技术的无人机数据处理方法的一个实施例的流程图。图2示出根据本专利技术的无人机数据处理方法的另一个实施例的流程图。图3所示为根据本专利技术的无人机数据处理方法的又一个实施例的流程图。图4示出根据本专利技术的无人机数据处理装置的一个实施例的结构图。图5示出根据本专利技术的无人机数据处理装置的另一个实施例的结构图。图6示出根据本专利技术的无人机数据处理装置的又一个实施例的结构图。图7示出根据本专利技术的无人机数据处理装置的再一个实施例的结构图。具体实施方式现在将参照附图来详细描述本专利技术的各种示例性实施例。应注意到：除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本专利技术的范围。同时，应当明白，为了便于描述，附图中所示出的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本专利技术及其应用或使用的任何限制。对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为授权说明书的一部分本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种无人机数据处理方法，包括：利用多个传感器实时测量无人机的飞行状态；根据所述无人机的所述飞行状态随时间的变化过程确定状态方程；根据所述状态方程获取状态转移矩阵；根据所述状态转移矩阵，采用扩展卡尔曼滤波器EKF将所述多个传感器的测量值进行数据融合，从而确定所述无人机的姿态信息。

【技术特征摘要】
1.一种无人机数据处理方法，包括：利用多个传感器实时测量无人机的飞行状态；根据所述无人机的所述飞行状态随时间的变化过程确定状态方程；根据所述状态方程获取状态转移矩阵；根据所述状态转移矩阵，采用扩展卡尔曼滤波器EKF将所述多个传感器的测量值进行数据融合，从而确定所述无人机的姿态信息。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述利用多个传感器实时测量无人机的飞行状态包括：利用陀螺仪和加速度计分别实时测量所述无人机的角速度和加速度；利用磁力计实时测量所述无人机所处的地磁场强度。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述无人机的所述飞行状态随时间的变化过程确定状态方程包括：以所述无人机的所述角速度、角加速度和所述加速度及其所处的所述地磁场强度为状态变量；根据所述状态变量随时间的变化过程确定所述状态方程。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述根据所述状态方程获取状态转移矩阵包括：将所述状态方程进行线性化处理，从而将包含所述状态转移矩阵的隐式表达式转化为所述状态转移矩阵的显式表达式，并从所述显式表达式中获取所述状态转移矩阵。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述将所述状态方程进行线性化处理，从而将包含所述状态转移矩阵的隐式表达式转化为所述状态转移矩阵的显式表达式，并从所述显式表达式中获取所述状态转移矩阵包括：将所述状态方程在所述状态变量等于当前时刻的状态变量先验估计值处对所述状态变量求偏导，从而获得当前时刻的所述状态变量与下一时刻的所述状态变量之间的所述状态转移矩阵。6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述根据所述状态转移矩阵，采用扩展卡尔曼滤波器EKF将所述多个传感器的测量值进行数据融合，从而确定所述无人机的姿态信息包括：根据所述状态转移矩阵，采用EKF将所述陀螺仪、所述加速度计和所述磁力计的测量值进行数据融合，从而确定所述无人机的姿态信息；所述陀螺仪的测量值包括：所述角速度在机体坐标系下的三轴分量；所述加速度计的测量值包括：所述加速度在所述机体坐标系下的三轴分量；所述磁力计的测量值包括：所述地磁场强度在所述机体坐标系下的三轴分量；所述姿态信息包括：所述无人机的俯仰角、偏航角和滚动角。7.根据权利要求6所述的方法，其中：所述EKF数据融合过程中的过程噪声协方差的取值范围为：Qω∈[0.00008,0.00012]rad/s、Qa∈[0.0072,0.0108]μg和Qm∈[0.004,0.0...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴海超，孙勇，李大鹏，历莹，
申请(专利权)人：北京京东尚科信息技术有限公司，北京京东世纪贸易有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11