一种微小型飞行器微惯性组合导航系统的姿态确定方法，其特点在于通过以下步骤实现： （１）微小型飞行器ＧＮＣ闭环回路的制导算法解算步骤：根据微小型飞行器当前的位置和期望航路点的位置，计算出期望的飞行方向，将期望的飞行方向与当前飞行方向相减，所得的差乘以一系数ｋ，得到期望的微小型飞行器横滚角，其中系数ｋ可取范围是０．２到０．５； （２）ＭＥＭＳ惯性测量单元信号采集步骤：采集ＭＥＭＳ惯性测量单元的输出信号，得到微小型飞行器的角速度和比力； （３）捷联惯导算法解算步骤：将步骤（２）采集到的角速度和比力信号，按捷联惯性导航算法的流程，解算出微小型飞行器的姿态、速度和位置的导航信息； （４）获取位置和姿态的测量信息步骤：读取ＧＰＳ的位置、速度和航向信息，同时利用最近时刻采集到的比力信号，按加速度计倾角传感器的测量原理计算微小型飞行器的横滚角与俯仰角； （５）卡尔曼滤波器观测矩阵的自适应调整步骤：以步骤（１）得到的期望的横滚角为自变量，按一分段函数，实时计算卡尔曼滤波器的观测噪声矩阵中水平姿态的方差，实时计算的卡尔曼滤波器的观测噪声矩阵中水平姿态的方差与其初值之间保持一倍数关系，这一倍数是分段函数的因变量，该分段函数的具体函数关系通过实际的飞行试验来确定； （６）组合滤波及修正步骤：利用步骤（５）实时调整观测矩阵参数的卡尔曼滤波器，对步骤（４）获取的测量信息进行处理，估计步骤（２）捷联惯导解算出的姿态、速度和位置的误差，在步骤（２）获得的姿态、速度和位置中，扣除本步骤估计出的误差，并替换步骤（２）的姿态、速度和位置信息； （７）姿态、位置信息的反馈步骤：步骤（６）获得的姿态信息输入到微小型飞行器的控制模块，控制模块通过微小型飞行器的舵面控制微小型飞行器的姿态变化；步骤（６）获得的位置和航向信息输入到制导模块，用于完成步骤（１）。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于微小型飞行器的运动参数测量系统
技术介绍
微小型飞行器在近距离军事侦察、目标搜索，灾害监测等领域有特殊的使用价值和广阔的前景。微小型飞行器的导航、制导和控制系统组成的闭环回路的核心功能是对微型飞行器的状态进行测量与控制，使其能够达到自主飞行的目的。微小型飞行器姿态确定系统是微型导航系统的子系统，用于实时的测量微型飞行器的姿态，并将测定的姿态信息反馈到微型飞行器的控制器。微小型飞行器姿态确定系统为姿态稳定和飞行控制算法提供微小型飞行器的姿态信息，是微小型飞行器中的关键技术之一，是微小型飞行器自主飞行器的重要条件。微小型飞行器惯性组合姿态确定系统是采用MEMS(Micro Electro-MechanicalSystem)惯性传感器(微陀螺、微加速度计)的微型捷联惯性导航系统。采用MEMS技术的硅微陀螺和加速度计体积小，重量轻，是目前唯一可满足微型飞行器重量与体积要求的惯性传感器。捷联惯性导航系统(Strapdown Inertial Navigation System)是一种基于牛顿运动定律以推算的方式实现导航功能的系统，其核心传感器是由陀螺仪(角运动传感器)和加速度计(线运动传感器)等两类惯性传感器构成的测量单元，由上述两类传感器构成的测量单元直接固联在运动载体上。捷联惯性导航系统中的处理器通过模拟/数字转换电路或者直接采用数字接口，读取上述测量单元内角运动和线运动传感器的数据，按惯性导航算法的原理流程，对原始的测量数据进行加工，解算出运动载体的姿态、速度和位置等参数。MEMS惯性传感器测量误差大，基于MEMS惯性传感器的微惯性导航系统的姿态误差会快速发散，难以满足微小型飞行器自主飞行的需求。因此针对微小型飞行器的微型惯性导航系统中，需要引入误差不随时间增长的姿态信息，来抑制微型惯导系统姿态误差发散。对微型惯导系统的误差发散的抑制是微型惯性组合导航系统在微小型飞行器中应用的关键，国内外在此方面的提出的方法主要有利用加速度计作为倾角传感器采用加权的方式，与微惯导系统的姿态融合如2004年8月，美国伯明翰扬大学的硕士学位论文Design Of An Autopilot For Small Unmanned Aerial Vehicles，75-78；本专利专利技术人于2006年第6期应用科学学报论文“MEMS-INS微型飞行器姿态确定系统的实现研究”提出利用现代最优状态估计方法——卡尔曼滤波实现微惯性导航系统与加速度计获取水平姿态进行融合的方法等。加速度计倾角传感器受载体动态的影响，已有文献的常规思路是对加速度计倾角传感器的使用进行约束，根据惯性测量单元IMU和航姿系统的信息对载体的动态过程进行判断，当载体动态过程超过一定范围后，不再利用加速度计倾角传感器进行姿态测量，由于微小型飞行器转动惯量小，机动灵活，受气流的影响严重，姿态变化范围和变化速率远大于一般无人机，这一方式不适用于微小型飞行器。
技术实现思路
本专利技术的主要目的是，改进已有文献中对动态条件下加速度计倾角传感器误差处理方法的不足，在导航、制导与控制(GNC)闭环条件下，从GNC回路中提取关键特征信息，探索适应于微小型飞行器特点的新途径，抑制微小型飞行器的动态飞行中由加速度计倾角传感器导致的姿态误差。本专利技术的内容是微小型飞行器的MEMS微惯性组合导航系统利用其所在的微小型飞行器GNC闭环回路中的制导信息实现姿态确定方法，其特点在研通过以下步骤实现(1)微小型飞行器GNC闭环回路的制导算法解算步骤根据微小型飞行器当前的位置和期望航路点的位置，计算出期望的飞行方向，将期望的飞行方向与当前飞行方向相减，所得的差乘以一系数k，得到期望的微小型飞行器横滚角，其中系数k可取范围是0.2到0.5；(2)MEMS惯性测量单元信号采集步骤采集MEMS惯性测量单元的输出信号，得到微小型飞行器的角速度和比力；(3)捷联惯导算法解算步骤将步骤(2)采集到的角速度和比力信号，按捷联惯性导航算法的流程，解算出微小型飞行器的姿态、速度和位置的导航信息；(4)获取位置和姿态的测量信息步骤读取GPS的位置、速度和航向信息，同时利用最近时刻采集到的比力信号，按加速度计倾角传感器的测量原理计算微小型飞行器的横滚角与俯仰角；(5)卡尔曼滤波器观测矩阵的自适应调整步骤以步骤(1)得到的期望的横滚角为自变量，按一分段函数，实时计算卡尔曼滤波器的观测噪声矩阵中水平姿态的方差，实时计算的卡尔曼滤波器的观测噪声矩阵中水平姿态的方差与其初值之间保持一倍数关系，这一倍数是分段函数的因变量，该分段函数的具体函数关系通过实际的飞行试验来确定；(6)组合滤波及修正步骤利用步骤(5)实时调整观测矩阵参数的卡尔曼滤波器，对步骤(4)获取的测量信息进行处理，估计步骤(2)捷联惯导解算出的姿态、速度和位置的误差，在步骤(2)获得的姿态、速度和位置中，扣除本步骤估计出的误差，并替换步骤(2)的姿态、速度和位置信息； (7)姿态、位置信息的反馈步骤步骤(6)获得的姿态信息输入到微小型飞行器的控制模块，控制模块通过微小型飞行器的舵面控制微小型飞行器的姿态变化；步骤(6)获得的位置和航向信息输入到制导模块，用于完成步骤(1)。本专利技术从导航、制导于控制闭环系统的角度入手，基于卡尔曼滤波最有加强平均的本质，结合对微小型飞行器的飞行状态的判别，通过动态调整微惯性组合导航系统卡尔曼滤波器的观测噪声矩阵的方法，提高微惯性组合导航系统姿态的精度，减弱微小型飞行器动态飞行中倾角传感器对系统姿态的修正量，减弱动态飞行中导航、制导与控制回路的姿态修正等效干扰，提高微小型飞行器的飞行品质。四附图说明图1是微型飞行器导航、制导与控制系统原理框图。图2是本专利技术的微型导航、制导与控制系统闭环回路框图。图3是图2中MEMS微惯性组合导航系统组成框图。图4现有技术中微小型飞行器自主飞行的横滚角曲线示意图。图5是本专利技术微小型飞行器自主飞行的横滚角曲线示意图。五具体实施例方式本专利技术的原理是传统的GNC闭环回路中，导航系统提供导航参数反馈给制导与飞行控制算法，如图1中各模块和实线构成的原理框图所示。本专利技术则在传统GNC回路的基础上，增加从制导模块到导航子系统的前馈控制，如图1的虚线所示，利用制导信息，控制组合卡尔曼滤波器噪声矩阵，实现卡尔曼滤波器观测噪声阵随飞行状态的自适应调整，通过参数调整，改进微惯性组合导航系统对飞行状态的自适应性，实现已有的微小型飞行器微惯性组合导航系统在动态飞行条件下的姿态确定，提高动态飞行条件下的姿态精度和飞行的稳定性。为了实现微小型飞行器微惯性组合导航系统的姿态确定，适应动态的飞行条件，需要完成工作(1)微小型飞行器GNC闭环回路的制导算法解算微小型飞行器根据当前的位置和期望航路点的位置，计算出期望的航向角ψe，将期望的航向角与微导航系统当前实际测量得到的航向角ψ相减，所得的差乘以一系数k，得到期望的微小型飞行器横滚角，k为比列系数，可取值范围是0.2到0.5。以微小型飞行器起飞点为原点，以北向为x轴正方向，以东向为y轴正方向，建立当地大地水平坐标系，在该坐标系下，航向角以沿x轴正方向为0度，转向右侧则航向角增大，航向角的范围为(0，360)度，微小型飞行器的实时位置坐标为(X，Y)，当前期望飞到本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种微小型飞行器微惯性组合导航系统的姿态确定方法，其特点在于通过以下步骤实现：（１）微小型飞行器ＧＮＣ闭环回路的制导算法解算步骤：根据微小型飞行器当前的位置和期望航路点的位置，计算出期望的飞行方向，将期望的飞行方向与当前飞行方向相减，所得的差乘以一系数ｋ，得到期望的微小型飞行器横滚角，其中系数ｋ可取范围是０．２到０．５；（２）ＭＥＭＳ惯性测量单元信号采集步骤：采集ＭＥＭＳ惯性测量单元的输出信号，得到微小型飞行器的角速度和比力；（３）捷联惯导算法解算步骤：将步骤（２）采集到的角速度和比力信号，按捷联惯性导航算法的流程，解算出微小型飞行器的姿态、速度和位置的导航信息；（４）获取位置和姿态的测量信息步骤：读取ＧＰＳ的位置、速度和航向信息，同时利用最近时刻采集到的比力信号，按加速度计倾角传感器的测量原理计算微小型飞行器的横滚角与俯仰角；（５）卡尔曼滤波器观测矩阵的自适应调整步骤：以步骤（１）得到的期望的横滚角为自变量，按一分段函数，实时计算卡尔曼滤波器的观测噪声矩阵中水平姿态的方差，实时计算的卡尔曼滤波器的观测噪声矩阵中水平姿态的方差与其初值之间保持一倍数关系，这一倍数是分段函数的因变量，该分段函数的具体函数关系通过实际的飞行试验来确定；（６）组合滤波及修正步骤：利用步骤（５）实时调整观测矩阵参数的卡尔曼滤波器，对步骤（４）获取的测量信息进行处理，估计步骤（２）捷联惯导解算出的姿态、速度和位置的误差，在步骤（２）获得的姿态、速度和位置中，扣除本步骤估计出的误差，并替换步骤（２）的姿态、速度和位置信息；（７）姿态、位置信息的反馈步骤：步骤（６）获得的姿态信息输入到微小型飞行器的控制模块，控制模块通过微小型飞行器的舵面控制微小型飞行器的姿态变化；步骤（６）获得的位置和航向信息输入到制导模块，用于完成步骤（１）。...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：李荣冰，刘建业，赖际舟，熊智，孙永荣，赵伟，曾庆化，温佰仟，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：84
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