一种基于多传感器融合的无人机导航系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及无人机导航技术，其公开了一种基于多传感器融合的无人机导航系统，相对于传统技术实现更为精确的无人机导航，提高智能化程度和导航精确度。该系统包括：双目模块、即时定位和地图构建模块、超声波模块、惯性测量模块气压计模块、存储模块、人机交互模块、导航模块、扩展卡尔曼滤波模块、GPS模块；所述双目模块与即时定位和地图构建模块信号连接；所述即时定位和地图构建模块、超声波模块、惯性测量模块、气压计模块与扩展卡尔曼滤波模块信号连接；所述扩展卡尔曼滤波模块与GPS模块、存储模块信号连接；所述存储模块与导航模块和人机交互模块信号连接。此外，本发明专利技术还公开了相应的基于多传感器融合的无人机导航方法，适用于无人机精确导航。

An unmanned aerial vehicle navigation system and method based on multi-sensor fusion

The present invention relates to UAV navigation technology, and discloses a UAV navigation system based on multi sensors fusion, compared with the traditional technology to achieve more accurate navigation of UAV, and improve the level of intelligent navigation accuracy. The system includes: binocular module, real-time positioning and map construction module, ultrasonic module, inertial measurement module barometer module, storage module, human-computer interaction module, navigation module, extended Calman filter module, GPS module; the binocular module and instant positioning and map construction module signal connection; the simultaneous localization and map building module, ultrasonic module, inertial measurement module, pressure gauge module is connected with the signal module extended Calman filter; the extended Calman filter module and GPS module, storage module and signal connection; the storage module and the navigation module and human-computer interaction module signal connection. In addition, the corresponding navigation method of UAV Based on multi-sensor fusion is also disclosed, which is suitable for precise navigation of unmanned aerial vehicle.

【技术实现步骤摘要】
一种基于多传感器融合的无人机导航系统及方法
本专利技术涉及无人机导航技术，具体涉及一种基于多传感器融合的无人机导航系统及方法。
技术介绍
多传感器信息融合(Multi-sensorInformationFusion，MSIF)是利用计算机技术将来自多传感器或多源的信息和数据，在一定的准则下加以自动分析和综合，以完成所需要的决策和估计而进行的信息处理过程。多传感器信息融合技术的基本原理就像人的大脑综合处理信息的过程一样，将各种传感器进行多层次、多空间的信息互补和优化组合处理，最终产生对观测环境的一致性解释。在这个过程中要充分地利用多源数据进行合理支配与使用，而信息融合的最终目标则是基于各传感器获得的分离观测信息，通过对信息多级别、多方面组合导出更多有用信息。这不仅是利用了多个传感器相互协同操作的优势，而且也综合处理了其它信息源的数据来提高整个传感器系统的智能化。无人驾驶飞机简称“无人机”，是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵的不载人飞行器。无人机从技术角度定义可以分为：无人直升机、无人固定翼机、无人多旋翼飞行器、无人飞艇、无人伞翼机这几大类。与载人飞机相比，它具有体积小、造价低本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于多传感器融合的无人机导航系统，其特征在于，包括：双目模块，用于获取实时环境影像信息；即时定位和地图构建模块，用于根据双目模块获取的实时环境影像信息进行即时定位及构建飞行地图；超声波模块，用于通过超声波测距获取无人机位置信息；惯性测量模块，用于获取无人机姿态信息；气压计模块，用于通过测量气压获取无人机位置信息；存储模块，用于存储系统数据信息；人机交互模块，用于提供人机交互功能；导航模块，用于提供无人机导航功能；扩展卡尔曼滤波模块，用于根据GPS模块检测的搜星数量和/或定位精度选择进入不同的导航模式，在相应导航模式下，融合相应模块获取的数据信息计算获得无人机当前姿态和位置，预测无人机姿态和...

【技术特征摘要】
1.一种基于多传感器融合的无人机导航系统，其特征在于，包括：双目模块，用于获取实时环境影像信息；即时定位和地图构建模块，用于根据双目模块获取的实时环境影像信息进行即时定位及构建飞行地图；超声波模块，用于通过超声波测距获取无人机位置信息；惯性测量模块，用于获取无人机姿态信息；气压计模块，用于通过测量气压获取无人机位置信息；存储模块，用于存储系统数据信息；人机交互模块，用于提供人机交互功能；导航模块，用于提供无人机导航功能；扩展卡尔曼滤波模块，用于根据GPS模块检测的搜星数量和/或定位精度选择进入不同的导航模式，在相应导航模式下，融合相应模块获取的数据信息计算获得无人机当前姿态和位置，预测无人机姿态和位置，对无人机姿态和位置进行实时更新；GPS模块，用于检测无人机导航系统的搜星数量和/或定位精度，以及获取无人机位置信息；所述双目模块与即时定位和地图构建模块信号连接；所述即时定位和地图构建模块、超声波模块、惯性测量模块、气压计模块与扩展卡尔曼滤波模块信号连接；所述扩展卡尔曼滤波模块与GPS模块、存储模块信号连接；所述存储模块与导航模块和人机交互模块信号连接。2.如权利要求1所述的一种基于多传感器融合的无人机导航系统，其特征在于，所述扩展卡尔曼滤波模块根据GPS模块检测的搜星数量和/或定位精度选择进入不同的导航模式，具体包括：若搜星数量少于6颗或者定位精度大于3米，则进入室内导航模式，若搜星数量大于或等于6颗，或者定位精度小于或等于3米，则进入室外导航模式。3.如权利要求1所述的一种基于多传感器融合的无人机导航系统，其特征在于，所述人机交互模块包括用于和地面站进行数据通信的无线信号传输模块和根据接收到的数据信息控制无人机飞行控制器运行的交互模块。4.如权利要求1所述的一种基于多传感器融合的无人机导航系统，其特征在于，所述扩展卡尔曼滤波模块，在相应导航模式下，融合相应模块获取的数据信息计算，具体包括：在室内导航模式下，根据惯性测量模块获取的姿态信息、超声波模块获取的无人机位置信息和气压计模块获取的无人机位置信息进行融合计算；在室外导航模式下，根据惯性测量模块获取的姿态信息、气压计模块获取的无人机位置信息、GPS模块获取的无人机位置信息进行融合计算。5.一种基于多传感器融合的无人机导航方法，其特征在于，包括以下步骤：a.设定无人机运行的多个目标位置并进行存储；b.无人机在飞行时获取实时环境影像信息，根据所述实时环境影像信息进行即时定位及构建飞行地图；c.通过惯性测量模块获取无人机的姿态信息、通过超声波模块获取无人机的位置信息、通过气压计获取无人机的位置信息和通过GPS装置获取无人机的位置信息，对获取的所有信息进行存储；d.检测无人机搜星数量和/或定位精度，根据检测结果，确定无人机是进入室内导航模式或室外导航模式；若进入室内导航模式，则执行步骤e；若进入室外导...

【专利技术属性】
技术研发人员：何科君，陈美文，罗军，李波，周剑，
申请(专利权)人：成都通甲优博科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：四川,51