基于GNSS观测量和机间测距的多无人机协同相对导航方法技术

一种基于GNSS观测量和机间测距的多无人机协同相对导航方法，通过各机上的GNSS接收机采集与跟踪卫星信号获得GNSS观测量并通过相对测距模块获取机间相对距离信息；由机间通信模块广播并汇总各机导航信息，利用机间相对距离信息辅助GNSS相对差分估计无人机之间的基线；以一个无人机为基准，利用相对位置矢量获取各无人机相对于基准的位置，并与GNSS观测量整合为相对导航信息；选取基准外另一无人机，利用无人机编队中与该无人机和基准相关的相对导航信息，求解该无人机相对于基准的位置优化原有的基线解；利用已有的基线解和测量量，依次对精度较差的基线解进行优化，直至编队中各个基线解收敛，完成多无人机协同相对导航。本发明专利技术能够提高无人机编队的相对导航的精度、可靠性和连续性。

Multi UAV cooperative relative navigation method based on GNSS observation and inter aircraft ranging

【技术实现步骤摘要】
基于GNSS观测量和机间测距的多无人机协同相对导航方法
本专利技术涉及的是一种导航领域的技术，具体是一种城市环境下的基于GNSS观测量和机间测距的多无人机协同的相对导航方法。
技术介绍
近年来，多智能体系统(multi-agentsystems)，如无人机编队、车联网、无人机与车辆协同，因其潜在的价值受到广泛关注，是未来发展的趋势。在多智能体系统中，精确、可靠的相对位置信息是保证密集集群准确协同控制的关键要素。在相对导航中，最为常用的全球卫星导航系统(GNSS)的接收机可以在开阔环境下进行高精度的观测和定位，但是城市环境下，由于建筑物的遮挡等因素，仅基于GNSS的相对定位存在由可见卫星数不足、可见卫星几何分布差、非直射信号和多径效应引起的定位误差显著增大等问题。因此，基于GNSS的相对导航系统性能明显退化，具体表现为导航精度、完好性和连续性的下降，甚至可能出现无法导航的情况，这使得城市环境中的多智能体系统的相对导航面临很大的挑战。
技术实现思路
本专利技术以多智能体系统中的无人机编队为例，针对现有技术存在的上述不足，提出一种基于GNSS观测量和机间测距的多无人机协同相对导航方法，能够提高城市挑战环境下无人机编队相对导航的精度、可靠性和连续性。本专利技术是通过以下技术方案实现的：本专利技术涉及一种基于GNSS观测量和机间测距的多无人机协同相对导航方法，通过各无人机上的GNSS接收机采集与跟踪卫星信号获得GNSS观测量并通过各无人机搭载的相对测距模块获取无人机间相对距离信息；然后由各无人机搭载的机间通信模块广播并汇总各无人机导航信息，利用机间相对距离信息辅助GNSS相对差分估计无人机之间的基线，即两个无人机之间的相对位置矢量；再以一个无人机为基准，利用相对位置矢量获取各无人机相对于基准的位置，并与GNSS观测量整合为相对导航信息；进而选取基准外另一无人机，利用无人机编队中与该无人机和基准相关的相对导航信息，求解该无人机相对于基准的位置，以优化原有的基线解；最后利用已有的基线解和测量量，依次对精度较差的基线解进行优化，直至无人机编队中各个基线解收敛，完成多无人机协同相对导航。所述的城市挑战环境是指：GNSS导航定位在城市环境中由于建筑物的遮挡等因素，会存在可见卫星数不足、可见卫星几何分布差、非直射信号干扰和强多径干扰等问题，导致GNSS导航定位的精度、可靠性和连续性不足。其中：精度是指某一时刻的导航参量估计值与其真值的接近程度；可靠性是指导航系统探测故障的能力以及不可探测的故障对系统的影响大小；连续性是指导航设备在某一具体时间间隔内的提供有效服务的时间比例。所述的多无人机协同是指：无人机编队中各个无人机可搭载多个传感器，通过机间通信，联合编队内部各无人机提供的导航信息进行导航解算，从而提高编队整体导航精度的导航方法。所述的GNSS观测量包括：伪距观测量和载波观测量，通过接收机接收并跟踪各颗可见卫星的信号得到。对于接收机b和卫星k，其伪距观测方程式为：其中：δP是卫星星历误差，即因卫星在运行中受各种复杂摄动力而导致通过星历参数所估计的卫星运行轨道与其真实运行轨道之间存在的误差；c是光在真空中的速度；δtb和δtk分别表示接收机b和卫星k的时钟偏差；I和T分别表示电离层延时和对流层延时；ε是伪距测量噪声量，即由多路径效应、接收机噪声等多种误差源所导致的误差总和；d是卫星和接收机之间的几何距离，对于坐标为(xk,yk,zk)的卫星和坐标为(xb,yb,zb)的接收机而言，有类似地可以给出载波相位观测方程式为：其中：N是整周模糊度；λ是载波波长；∈是载波测量噪声量，即由多路径效应、接收机噪声等多种误差源所导致的误差总和。特别地，针对不同的导航应用需求，可以选择使用伪距或者载波：对于低成本的应用要求，可只采用伪距进行相对定位；对于高性能需求的导航情景，由于载波相较于伪距，其观测值的精度更高，故可利用载波观测量进行无人机编队的相对定位以提高定位精度。所述的相对测距模块采用但不限于具有较高测距精度的超宽带(UWB)模块，用于提供无人机之间的距离信息，测距模块得到的距离为标量而非矢量。由于相对测距模块存在一定误差，其测距观测值mrb可以定义为真实几何距离和噪声的组合：mrb＝drb+ωrb。其中：真实距离drb＝‖x‖，即基线长度。所述的机间通信模块用于无人机编队的机间通信，即发送并接收彼此的信息，采用但不限于移动通信(3G、4G、5G)或无线通信技术ZigBee模块。所述的各无人机导航信息包括：各无人机由GNSS接收机获得的伪距观测量、载波观测量和由相对测距模块获得的机间相对距离信息。所述的GNSS相对差分是指：一种通过观测量做差来消除一些GNSS测量误差项从而提高定位精度的方法，包括双差与单差。具体为：以伪距双差为例，选定无人机编队中的一个无人机记为b(一般选择编队中接收卫星信号良好的无人机)，选取编队中另一个无人机记为r，则两者搭载的接收机的伪距双差观测量方程为：其中：上标j和k分别表示卫星j和卫星k，卫星k为参考星(参考星一般选取高仰角卫星，因其观测量精度较高)；上标表示在原卫星序列中去掉参考星后的新卫星编号。实际上，伪距双差测量值由基线和误差组成：其中：基线反映了基线向量x，其中：是无人机b上的接收机到卫星j的单位方向向量，是无人机b上的接收机到卫星j和卫星k的单位方向向量之差；误差项反映了多径和接收机噪声，类似地可以给出载波相位双差测量方程：当采用单差时，基线向量中两个接收机钟差之差无法被消除，即在x中多一项δtr-δtb。所述的利用机间相对距离信息辅助GNSS相对差分估计两两无人机之间的基线是指：当采用伪距进行双差时，将无人机b和r的机间测距距离与GNSS伪距双差测量量方程相融合，获得无人机b和r之间的基线估计，提高双机机间基线的解算精度。假设无人机b和r上搭载的接收机共观测到N颗共同可见卫星，则有N-1个双差测量值，无人机b和r之间相对测距mrb＝drb+ωrb，两者融合得到方程为：其中：1x是基线的单位方向向量，其初始值可由无人机b和r上搭载的接收机的单点定位结果做差来确定，即迭代过程中1x由上一步的基线向量x单位化得到通过求解方程组得到这两个无人机之间的基线向量解。通过对两两无人机之间进行融合方程求解，得到初步的机间基线估计，且基线解精度会高于仅通过GNSS相对差分得到的基线。所述的单点定位是指：一个接收机对于所有各颗可见卫星，计算卫星空间坐标位置及同一时刻的各伪距测量值，解算得到该接收机三维坐标及接收机钟差。所述的基线向量解，优选通过牛顿迭代法求解方程组得到，具体为：在每次迭代过程中通过加权最小二乘法，的更新为其中：Δρrb为融合方程组中的变化量，Δρrb由两部分组成，第一部分为伪距双差测量值与由估计的基线确定的双差值的差，第二部分为测量的相对距离与由估计的基线确定的相对距离的差；基线初值可由单点定位给出；基线解由上一步迭代得到；W为权重矩阵，是一个对角阵，对角线上元素即为权重值，因不同的输出值有不同大小的测量误差，对每个输出测量值设定一个权本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于GNSS观测量和机间测距的多无人机协同相对导航方法，其特征在于，通过各无人机上的GNSS接收机采集与跟踪卫星信号获得GNSS观测量并通过各无人机搭载的相对测距模块获取机间相对距离信息；然后由各无人机搭载的机间通信模块广播并汇总各无人机导航信息，利用机间相对距离信息辅助GNSS相对差分估计无人机之间的基线，即两个无人机之间的相对位置矢量；再以一个无人机为基准，利用相对位置矢量获取各无人机相对于基准的位置，并与GNSS观测量整合为相对导航信息；进而选取基准外另一无人机，利用无人机编队中与该无人机和基准相关的相对导航信息，求解该无人机相对于基准的位置，以优化原有的基线解；最后利用已有的基线解和测量量，依次对精度较差的基线解进行优化，直至编队中各个基线解收敛，完成多无人机协同相对导航；/n所述的多无人机协同是指：无人机编队中各个无人机可搭载多个传感器，通过机间通信，联合编队内部各无人机提供的导航信息进行导航解算，从而提高编队整体导航精度的导航方法；/n所述的GNSS观测量包括：伪距观测量和载波观测量，通过接收机接收并跟踪各颗可见卫星的信号得到，对于接收机b和卫星k，其伪距观测方程式为：...

【技术特征摘要】
1.一种基于GNSS观测量和机间测距的多无人机协同相对导航方法，其特征在于，通过各无人机上的GNSS接收机采集与跟踪卫星信号获得GNSS观测量并通过各无人机搭载的相对测距模块获取机间相对距离信息；然后由各无人机搭载的机间通信模块广播并汇总各无人机导航信息，利用机间相对距离信息辅助GNSS相对差分估计无人机之间的基线，即两个无人机之间的相对位置矢量；再以一个无人机为基准，利用相对位置矢量获取各无人机相对于基准的位置，并与GNSS观测量整合为相对导航信息；进而选取基准外另一无人机，利用无人机编队中与该无人机和基准相关的相对导航信息，求解该无人机相对于基准的位置，以优化原有的基线解；最后利用已有的基线解和测量量，依次对精度较差的基线解进行优化，直至编队中各个基线解收敛，完成多无人机协同相对导航；
所述的多无人机协同是指：无人机编队中各个无人机可搭载多个传感器，通过机间通信，联合编队内部各无人机提供的导航信息进行导航解算，从而提高编队整体导航精度的导航方法；
所述的GNSS观测量包括：伪距观测量和载波观测量，通过接收机接收并跟踪各颗可见卫星的信号得到，对于接收机b和卫星k，其伪距观测方程式为：其中：δP为卫星星历误差，即因卫星在运行中受各种复杂摄动力而导致通过星历参数所估计的卫星运行轨道与其真实运行轨道之间存在的误差；c为光在真空中的速度；δtb和δtk分别为接收机b和卫星k的时钟偏差；I和T分别为电离层延时和对流层延时；ε为伪距测量噪声量，即由多路径效应、接收机噪声等多种误差源所导致的误差总和；d为卫星和接收机之间的几何距离，对于坐标为(xk，yk，zk)的卫星和坐标为(xb，yb，zb)的接收机而言，有载波相位观测方程式为：其中：N为整周模糊度；λ为载波波长；∈为载波测量噪声量，即由多路径效应、接收机噪声等多种误差源所导致的误差总和；
所述的各无人机导航信息包括：各无人机由GNSS接收机获得的伪距观测量、载波观测量和由相对测距模块获得的机间相对距离信息。


2.根据权利要求1所述的多无人机协同相对导航方法，其特征是，所述的相对测距模块用于提供无人机之间的距离信息，测距模块得到的距离为标量而非矢量；测距观测值mrb可以定义为真实几何距离和噪声的组合：mrb＝drb+ωrb，其中：真实距离drb＝‖x‖，即基线长度。


3.根据权利要求1所述的多无人机协同相对导航方法，其特征是，所述的GNSS相对差分是指：一种通过观测量做差来消除一些GNSS测量误差项从而提高定位精度的方法，包括双差与单差，以伪距双差为例，选定无人机编队中的一个无人机记为b，选取编队中另一个无人机记为r，则两者搭载的接收机的伪距双差观测量方程为：其中：上标j和k分别为卫星j和卫星k，卫星k为参考星；上标为在原卫星序列中去掉参考星后的新卫星编号；
所述的伪距双差测量值包括基线和误差，具体为：其中：基线反映了基线向量x，其中：是无人机b上的接收机到卫星j的单位方向向量，是无人机b上的接收机到卫星j和卫星k的单位方向向量之差；误差项反映了多径和接收机噪声，载波相位双差测量方程：当采用单差时，基线向量中两个接收机钟差之差无法被消除，即在x中多一项δtr-δtb。


4.根据权利要求1所述的多无人机协同相对导航方法，其特征是，所述的利用机间相对距离信息辅助GNSS相对差分估计两两无人机之间的基线是指：针对伪距双差，将无人机b和r的机间测距距离与GNSS伪距双差测量量方程相融合，获得无人机b和r之间的基线估计，提高双机机间基线的解算精度，假设无人机b和r上搭载的接收机共观测到N颗共同可见卫星，则有N-1个双差测量值，无人机b和r之间相对测距mrb＝drb+ωrb，两者融合得到方程为：其中：1x是基线的单位方向向量，其初始值由无人机b和r上搭载的接收机的单点定位结果做差来确定，即迭代过程中1x由上一步的基线向量x单位化得到通过求解方程组得到这两个无人机之间的基线向量解，通过对两两无人机之间进行融合方程求解，得到初步的机间基线估计，且基线解精度会高于仅通过...

【专利技术属性】
技术研发人员：战兴群，王士壮，沈佳雯，刘西雨，翟亚慰，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：上海;31