一种无人机自主跟踪起降系统及跟踪定位方法技术方案

一种无人机自主跟踪起降系统，包括地面站、平台端和机载端；平台端连接机载端，机载端连接地面站；地面站用于实时显示机载端的姿态、速度、位置、GPS状态、平台端与机载端的相对位置与相对速度和调整导航参数与控制参数；平台端包括组合导航系统和差分GPS基准站；组合导航系统和差分GPS基准站通过串口连接；机载端包括飞行控制系统和差分GPS天空端；本发明专利技术提出的无人机自主跟踪起降系统及定位方法计算量小，定位精度高，鲁棒性好。

A UAV autonomous tracking takeoff and landing system and tracking and positioning method

【技术实现步骤摘要】
一种无人机自主跟踪起降系统及跟踪定位方法
本专利技术属于无人机应用
，特别涉及一种无人机自主跟踪起降系统及跟踪定位方法。
技术介绍
目前，无人机技术的发展突飞猛进，基于无人机的应用领域也越来越广泛。在军事侦查、目标攻击、战场监视、火灾探测、目标跟踪、环境监测与交通监测都得到广泛的应用，并将向全智能自主飞行发展。无人机在执行任务期间周围环境复杂多变，为了方便的执行任务，需要无人机从平台起飞，根据指令完成特定任务，执行完任务后自主跟踪平台并降落。然而现有的无人机起降大多都是在静止的地面上进行的。如今，只能在静止地面上起降的无人机已经不能满足广大用户的需求，众多用户期望在汽车上也能使用无人机，能够让无人机在运动的汽车上进行起降，可以追踪车辆，并可以根据车辆里人的指令完成任务，这种无人机甚至可以船载舰载。一些快递车辆甚至可以配备无人机实现无人机邮递。因此无人机自主起降系统的研制至关重要。目前通常机载的传感设备有GPS、电子罗盘、三轴陀螺仪、三轴加速度计、气压高度计或小型超声波测距仪。GPS信号虽然具有定位精度高、误差不会随时间积累等优势，但GPS信号更新频率慢，而且在市区环境中(建筑物遮挡，多径效应，电磁噪声干扰)容易丢失信号，从而影响测量精度；而气压式高度计受到气温和气流的影响较大，在近地的情况下无法达测量精确高度；对于超声波测距，由于气温的变化和飞行器主轴高频振动噪声，致使超声波测距的精度不高，并且小型超声波测距仪只能在4.2米以内的高度范围提供精确的测量信息。因此，要实现无人机在移动目标上的自主起降，并实现对移动目标的追踪是一大技术难点。目前，无人机对目标的追踪通常使用的是搭载相机，采用图像追踪技术。但采用图像的方式，需要较大的计算量，并受到图像处理技术的限制，另外，受视觉标志尺寸的限制，如旋翼无人机距离降落坪太远，会使得降落坪信息模糊而增大测量误差，太近会导致部分降落坪图案信息越出相机视野而造成信息丢失，并且还会受到光线的影响。因此视觉系统的导航范围具有一定的限制。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种无人机自主跟踪起降系统及跟踪定位方法，以解决上述问题。为实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：一种无人机自主跟踪起降系统，包括地面站、平台端和机载端；平台端连接机载端，机载端连接地面站；地面站用于实时显示机载端的姿态、速度、位置、GPS状态、平台端与机载端的相对位置与相对速度和调整导航参数与控制参数；平台端包括组合导航系统和差分GPS基准站；组合导航系统和差分GPS基准站通过串口连接；机载端包括飞行控制系统和差分GPS天空端；飞行控制系统和差分GPS天空端通过串口连接；差分GPS基准站和差分GPS天空端通过数传电台实时实时连接；组合导航系统和飞行控制系统通过数传电台实时实时连接。进一步的，一种无人机自主跟踪起降系统的跟踪定位方法，包括以下步骤：步骤1，差分GPS基准站通过串口向组合导航系统实时发送平台的GPS位置、GPS速度和GPS航向信息，组合导航系统接收到差分GPS基准站发送的信息后进行组合导航，然后通过数传电台将组合导航系统计算的平台位置、速度与航向信息发送给机载端的飞行控制系统；步骤2，差分GPS基准站通过数传电台实时向差分GPS天空端发送差分数据，该数据用于计算机载端与平台端的相对位置，该相对位置计作量测一，差分GPS天空端通过串口发送给飞行控制系统，同时通过同一串口发送机载端的GPS位置、GPS速度与GPS航向信息，飞行控制系统接收到差分GPS天空端输出的信息后进行组合导航，得到组合导航后的机载端位置、速度与航向，然后与平台端组合导航系统发送的平台位置与速度信息结合，计算机载端与平台端的相对位置与相对速度，该相对位置与相对速度计作量测二；步骤3，使用量测一与量测二进行卡尔曼滤波计算机载端与平台端的相对位置与相对速度并将结果通过数传实时发送给地面站。进一步的，步骤2中，选取机载端与平台端的相对位置与相对速度为状态向量，即：[pxpypzvxvyvz]T，其中px为x方向相对位置，py为y方向相对位置，pz为z方向相对位置，vx为x方向相对速度，vy为y方向相对速度，vz为z方向相对速度；系统的状态方程为：其中：Xk-1—k-1时刻状态向量；Φk/k-1—状态转移矩阵；—k时刻状态向量的预测；t—相邻两帧数据时间间隔；—k时刻x方向相对位置估计值的预测值；—k时刻y方向相对位置估计值的预测值；—k时刻z方向相对位置估计值的预测值；—k时刻x方向相对速度估计值的预测值；—k时刻y方向相对速度估计值的预测值；—k时刻z方向相对速度估计值的预测值；—k-1时刻x方向相对位置估计值；—k-1时刻y方向相对位置估计值；—k-1时刻z方向相对位置估计值；—k-1时刻x方向相对速度估计值；—k-1时刻y方向相对速度估计值；—k-1时刻z方向相对速度估计值。进一步的，步骤2中，量测一的量测方程如下：其中：—k时刻状态向量的预测；Hk—k时刻量测矩阵—k时刻量测向量预测；—k时刻x方向相对位置估计值的预测值；—k时刻y方向相对位置估计值的预测值；—k时刻z方向相对位置估计值的预测值；—k时刻x方向相对位置量测预测值；—k时刻y方向相对位置量测预测值；—k时刻z方向相对位置量测预测值；量测二的量测方程如下：其中：—k时刻状态向量的预测；Hk—k时刻量测矩阵—k时刻量测向量预测；—k时刻x方向相对位置估计值的预测值；—k时刻y方向相对位置估计值的预测值；—k时刻z方向相对位置估计值的预测值；—k时刻x方向相对速度估计值的预测值；—k时刻y方向相对速度估计值的预测值；—k时刻z方向相对速度估计值的预测值；—k时刻x方向相对位置量测预测值；—k时刻y方向相对位置量测预测值；—k时刻z方向相对位置量测预测值；—k时刻x方向相对速度量测预测值；—k时刻y方向相对速度量测预测值；—k时刻z方向相对速度量测预测值。进一步的，步骤3中，卡尔曼滤波实施过程如下：状态预测状态误差协方差矩阵预测滤波器增益状态更新状态误差协方差矩阵更新其中：Pk-1—k-1时刻卡尔曼滤波状态误差协方差矩阵；—k时刻卡尔曼滤波状态误差协方差矩阵预测值；Qk-1—k-1时刻系统噪声矩阵；Rk—k时刻量测噪声矩阵；Kk—k时刻滤波器增益矩阵；Pk—k时刻卡尔曼滤波状态误差协方差矩阵。进一步的，步骤3中，在量测一更新后估计出两种量测位置的偏置，在使用量测二前首先进行补偿，利用补偿后的量测二进行滤波：两种量测偏置估计算法如下：pos_bias＝α(pos1-pos2)+(1-α)pos_bias(9)其中：pos_bias—量测一与量测二的位置偏置；pos1—量测一的位置信息；pos2—量测二的位置信息；α—一本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种无人机自主跟踪起降系统，其特征在于，包括地面站、平台端和机载端；平台端连接机载端，机载端连接地面站；/n地面站用于实时显示机载端的姿态、速度、位置、GPS状态、平台端与机载端的相对位置与相对速度和调整导航参数与控制参数；/n平台端包括组合导航系统和差分GPS基准站；组合导航系统和差分GPS基准站通过串口连接；/n机载端包括飞行控制系统和差分GPS天空端；飞行控制系统和差分GPS天空端通过串口连接；差分GPS基准站和差分GPS天空端通过数传电台实时实时连接；组合导航系统和飞行控制系统通过数传电台实时实时连接。/n

【技术特征摘要】
1.一种无人机自主跟踪起降系统，其特征在于，包括地面站、平台端和机载端；平台端连接机载端，机载端连接地面站；
地面站用于实时显示机载端的姿态、速度、位置、GPS状态、平台端与机载端的相对位置与相对速度和调整导航参数与控制参数；
平台端包括组合导航系统和差分GPS基准站；组合导航系统和差分GPS基准站通过串口连接；
机载端包括飞行控制系统和差分GPS天空端；飞行控制系统和差分GPS天空端通过串口连接；差分GPS基准站和差分GPS天空端通过数传电台实时实时连接；组合导航系统和飞行控制系统通过数传电台实时实时连接。


2.一种无人机自主跟踪起降系统的跟踪定位方法，其特征在于，基于权利要求1所述的一种无人机自主跟踪起降系统，包括以下步骤：
步骤1，差分GPS基准站通过串口向组合导航系统实时发送平台的GPS位置、GPS速度和GPS航向信息，组合导航系统接收到差分GPS基准站发送的信息后进行组合导航，然后通过数传电台将组合导航系统计算的平台位置、速度与航向信息发送给机载端的飞行控制系统；
步骤2，差分GPS基准站通过数传电台实时向差分GPS天空端发送差分数据，该数据用于计算机载端与平台端的相对位置，该相对位置计作量测一，差分GPS天空端通过串口发送给飞行控制系统，同时通过同一串口发送机载端的GPS位置、GPS速度与GPS航向信息，飞行控制系统接收到差分GPS天空端输出的信息后进行组合导航，得到组合导航后的机载端位置、速度与航向，然后与平台端组合导航系统发送的平台位置与速度信息结合，计算机载端与平台端的相对位置与相对速度，该相对位置与相对速度计作量测二；
步骤3，使用量测一与量测二进行卡尔曼滤波计算机载端与平台端的相对位置与相对速度并将结果通过数传实时发送给地面站。


3.根据权利要求2所述的一种无人机自主跟踪起降系统的跟踪定位方法，其特征在于，步骤2中，选取机载端与平台端的相对位置与相对速度为状态向量，即：[pxpypzvxvyvz]T，其中px为x方向相对位置，py为y方向相对位置，pz为z方向相对位置，vx为x方向相对速度，vy为y方向相对速度，vz为z方向相对速度；系统的状态方程为：






其中：
Xk-1—k-1时刻状态向量；Φk/k-1—状态转移矩阵；—k时刻状态向量的预测；t—相邻两帧数据时间间隔；—k时刻x方向相对位置估计值的预测值；—k时刻y方向相对位置估计值的预测值；—k时刻z方向相对位置估计值的预测值；—k时刻x方向相对速度估计值的预测值；—k时刻y方向相对速度估计值的预测值；—k时刻z方向相对速度估计值的预测值；—k-1时刻x方向相对位置估计值；—k-1时刻y方向相对位置估计值；—k-1时刻z方向相对位置估计值；—k-1时刻x方向相对速度估计值；—k-1时刻y方向相对速度估计值；—k-1时刻z方...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈朋印，闫永驰，李定涌，陈柯柯，马一鸣，曾幼涵，
申请(专利权)人：西安因诺航空科技有限公司，
类型：发明
国别省市：陕西;61