一种无人机自适应质量补偿控制方法和系统技术方案

本发明专利技术提供了一种无人机自适应质量补偿控制方法，所述方法包括：实时获取无人机的加速度和高度方向的升力；建立无人机的高度方向的动力学方程，在该动力学方程的基础上，以重力加速度和高度方向的升力作为测量输入参数，将所述无人机的加速度作为一个变量，设定估计的无人机质量，通过带有遗忘因子的递推最小二乘法，动态辨识出无人机的实时等效重力；将所述动态辨识出无人机的实时等效重力作为补偿项，与传统PID控制相结合，形成基于重量补偿的PD控制。本发明专利技术计算过程简单易实现，实施方便，且当无人机在飞行时或者飞行过程中遇上负载突变的情况时，本发明专利技术实施例可确保无人机持续保持平稳状态。

【技术实现步骤摘要】
一种无人机自适应质量补偿控制方法和系统
本专利技术涉及无人机领域，具体而言，本专利技术涉及一种无人机自适应质量补偿控制方法和系统。
技术介绍
无人机是一种由遥控设备或机上程序控制设备控制飞行的不载人飞机。由于其用途广泛，结构简单，效费比优良、无人员伤亡风险，机动性能好，在现在战争中具有极其重要的作用，在民用领域更有广阔的前景。然而，现有无人机在应用于军事或民用的监控、勘测等任务时，一般会携带相应的负载来完成以上任务，而负载的质量各不相同，原传统控制方式无法快速实时的辨识出负载的质量，导致无人机在起飞时因拉力不足而出现起飞不平稳的现象以及在无人机飞行过程中负载的突然变化引起无人机飞行不稳定的现象。这种现象会使用户特别是新手操作无人机时，感到恐惧与紧张，如果此时用户操作不当可能引起无人机的坠毁并且极有可能威胁他人的人身安全，影响用户体验。
技术实现思路
本专利技术针对现有方式的缺点，提出一种无人机自适应质量补偿控制方法和系统，用以解决现有技术存在的如下问题：在无人机在飞行时或者飞行过程中遇上负载突变而出现飞行不稳定等情况，从而导致用户体验差的问题。根据本专利技术的第一个方面，提供了一种无人机自适应质量补偿控制方法，具体包括如下步骤：实时获取无人机的加速度和高度方向的升力；建立无人机的高度方向的动力学方程，在该动力学方程的基础上，以重力加速度和高度方向的升力作为测量输入参数，将所述无人机的加速度作为一个变量，设定估计的无人机质量，通过带有遗忘因子的递推最小二乘法，动态辨识出无人机的实时等效重力；将所述动态辨识出无人机的实时等效重力作为补偿项，与传统PID控制相结合，形成基于重量补偿的PD控制。进一步的，所述实时获取无人机的加速度和高度方向的升力，是指：在无人机飞行时或者飞行过程中增减负载时，实时获取无人机的加速度和高度方向的升力。进一步的，所述无人机的加速度由飞行控制系统对惯性传感器的数据经过滤波融合处理后得到。进一步的，所述高度方向的升力由飞行控制系统计算所得。进一步的，所述无人机的实时等效重力作为一个未知参数来辨识。另一方面，本专利技术提供了一种无人机自适应质量补偿控制系统，所述系统包括数据采集模块、数据处理模块和PID控制模块：所述数据采集模块，用于实时获取无人机的加速度和高度方向的升力；所述数据处理模块，用于建立无人机的高度方向的动力学方程，在该动力学方程的基础上，以重力加速度和高度方向的升力作为测量输入参数，将所述无人机的加速度作为一个变量，设定估计的无人机质量，通过带有遗忘因子的递推最小二乘法，动态辨识出无人机的实时等效重力；所述PID控制模块，用于将所述动态辨识出无人机的实时等效重力作为补偿项，与传统PID控制相结合，形成基于重量补偿的PD控制。进一步的，所述数据采集模块实时获取无人机的加速度和高度方向的升力，是指：数据采集模块在无人机飞行时或者飞行过程中增减负载时，实时获取无人机的加速度和高度方向的升力。进一步的，所述无人机的加速度由飞行控制系统对惯性传感器的数据经过滤波融合处理后得到。进一步的，所述高度方向的升力FZ由飞行控制系统计算所得。进一步的，所述无人机的实时等效重力作为一个未知参数来辨识。与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：本专利技术通过带有遗忘因子的递推最小二乘法，动态辨识出无人机的实时等效重力，并将所述动态辨识出无人机的实时等效重力作为补偿项，与传统PID控制相结合，形成基于重量补偿的PD控制，其计算过程简单，且机动性能良好实施方便，对起降条件要求较低，且当无人机在飞行时或者飞行过程中遇上负载突变的情况，本专利技术可确保无人机持续保持平稳状态，适合搭载自动驾驶仪、航拍相机、待投物资等，平飞状态下，随自身重力的变化可进行重量补偿控制。本专利技术附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，这些将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到。附图说明本专利技术上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：图1为实施例1的一种无人机自适应质量补偿控制方法的示意流程图；图2为实施例2的一种无人机自适应质量补偿控制系统的结构框图；图3为实施例1和实施例2的技术应用在无人机中的控制回路框图；图4为无人机携带负载起飞过程的控制效果图；图5为在无人机悬停时，突然增加无人机的负载的控制效果图。具体实施方式为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。在本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的描述的一些流程中，包含了按照特定顺序出现的多个操作，但是应该清楚了解，这些操作可以不按照其在本文中出现的顺序来执行或并行执行，操作的序号如101、102等，仅仅是用于区分开各个不同的操作，序号本身不代表任何的执行顺序。另外，这些流程可以包括更多或更少的操作，并且这些操作可以按顺序执行或并行执行。需要说明的是，本文中的“第一”、“第二”等描述，是用于区分不同的消息、设备、模块等，不代表先后顺序，也不限定“第一”和“第二”是不同的类型。下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。现有无人机在应用于军事或民用的监控、勘测等任务时，一般会携带相应的负载来完成以上任务，但是负载的质量有时是无法即时测量的。例如，起飞时搭乘了未估重的负载；巡航时，燃油的逐渐消耗；进行定投时，负载质量的突然减轻，等等突然变化的情况，都有可能引起无人机飞行不稳定的现象，如果操作不当，都有可能会导致无人机的坠毁，甚至导致财物毁损或人员伤亡等不良后果。为了解决这些问题，本专利技术提供了如下实施例。实施例1本专利技术实施例提供一种无人机自适应质量补偿控制方法，如图1所示，具体包括如下步骤：S101：实时获取无人机的加速度az和高度方向的升力FZ；具体的，在无人机飞行时或者飞行过程中增减负载时，实时获取无人机的加速度az和高度方向的升力FZ。具体的，该无人机的加速度az由飞行控制系统对惯性传感器的数据经过滤波融合处理后得到。因惯性传感器本身是一种传感器，但其主要是检测和测量加速度、倾斜、冲击、振动、旋转和多自由度运动，是解决导航、定向和运动载体控制的重要部件，非常适合本实施例中无人机加速度的检测。而无人机的飞行控制系统用来保证飞行器的稳定性和操纵性、提高完成任务的能力与飞行品质、增强飞行的安全及减轻驾驶员负担，在本实施例中具有举足轻重的地位。在系统动态噪声和测量噪声统计特性已知情况下，应用多传感器测量数据的融合算法能得到较为满意的结果，因此本实施例采用滤波算法获得让实验时比较满意的加速度测量数据。例如，融合算法可以为卡尔曼滤波类算法、粒子滤波类算法、UKF滤波算法等，本实施例举例但不限于上述类别的滤波算法。具体的，该高度方向的升力FZ由飞行控制系统计算所得。当然，现实情况下，升力可能涉及到上升力、阻力等，但是，飞行控制系统读取单元能够根据无人机的相关配件读取到这些数据信息并生成本实施例所需要的升力FZ。S102：建立无人机的高度方向的动力学方程，在该动力学方程本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种无人机自适应质量补偿控制方法，其特征在于，具体包括如下步骤：实时获取无人机的加速度和高度方向的升力；建立无人机的高度方向的动力学方程，在该动力学方程的基础上，以重力加速度和高度方向的升力作为测量输入参数，将所述无人机的加速度作为一个变量，设定估计的无人机质量，通过带有遗忘因子的递推最小二乘法，动态辨识出无人机的实时等效重力；将所述动态辨识出无人机的实时等效重力作为补偿项，与传统PID控制相结合，形成基于重量补偿的PD控制。

【技术特征摘要】
1.一种无人机自适应质量补偿控制方法，其特征在于，具体包括如下步骤：实时获取无人机的加速度和高度方向的升力；建立无人机的高度方向的动力学方程，在该动力学方程的基础上，以重力加速度和高度方向的升力作为测量输入参数，将所述无人机的加速度作为一个变量，设定估计的无人机质量，通过带有遗忘因子的递推最小二乘法，动态辨识出无人机的实时等效重力；将所述动态辨识出无人机的实时等效重力作为补偿项，与传统PID控制相结合，形成基于重量补偿的PD控制。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述实时获取无人机的加速度和高度方向的升力，是指：在无人机飞行时或者飞行过程中增减负载时，实时获取无人机的加速度和高度方向的升力。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述无人机的加速度由飞行控制系统对惯性传感器的数据经过滤波融合处理后得到。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述高度方向的升力由飞行控制系统计算所得。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述无人机的实时等效重力作为一个未知参数来辨识。6.一种无人机自适应质量补偿控制系统，其特征在于，主要包括数据采...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹鹏蕊，黄涛，刘国良，费鹏，康腾，
申请(专利权)人：深圳禾苗通信科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44