一种群无人机控制器制造技术

本发明专利技术涉及无人机技术领域，提供了一种群无人机控制器，包括：采集模块用于采集单个无人机的终端信息，终端信息包括传感器信息、视频信息和RTK高精度定位信息；规划模块用于根据终端信息，采用多模型预测加权技术对单个无人机终端进行飞行规划，通过完成卡尔曼滤波和粒子群算法的预测信息线性加权融合，对无线网格网络中单个无人机进行飞行规划；导航模块用于完成单个无人机终端自身当前状态的基于卡尔曼滤波与传感器信息融合，建立导航信息；控制模块向单个无人机终端发送飞行规划和导航信息，并控制单个无人机终端进行协作运动，本发明专利技术实现了群无人机之间的协作、交互与通信、群优化以及无人机的个体定位和路径规划的目的。的。的。

【技术实现步骤摘要】
一种群无人机控制器


[0001]本专利技术涉及无人机
，尤其涉及了一种群无人机控制器。

技术介绍

[0002]近年来，随着北斗卫星导航定位技术与各行业更深入的结合，无人机得到了飞速的发展。
[0003]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、使用方便、对作战环境要求低、战场生存能力较强等优点。由于无人驾驶飞机对未来空战有着重要的意义，世界各主要军事国家都在加紧进行无人驾驶飞机的研制工作。
[0004]群无人机是特殊的无人机系统，由多个的无人机组成，具有典型的分布式系统特征，群无人机主要研究能力有限的个体无人机通过交互、协调和控制体现群体智能以合作完成相对复杂的规定任务。对于同样的任务，若用一个结构复杂、价格昂贵的单体无人机执行，可能难以胜任或效率低下。
[0005]如申请号：公开的CN201910899283.0的一种无人机集群控制系统及无人机编队控制方法，方法包括：地面站接收来自集群控制站发送的配置信息和控制指令；地面站根据接收到的配置信息进行相应配置；地面站根据接收到的控制指令对同个网络中所属无人机进行相应的控制；地面站接收无人机的执行结果，并将执行结果和地面站配置结果反馈至集群控制站。该方法只是简单的增加集群控制站、地面站和与地面站对应的无人机。
[0006]然而，在针对群无人机的控制，如通过无线网卡作为通信的主要媒介来控制群无人机运动；但利用现有技术对群无人机的控制很难实现群无人机的集体协作、交互和路径规划。

技术实现思路

[0007]为了解决针对群无人机的控制，如通过无线网卡作为通信的主要媒介来控制群无人机运动；但利用现有技术对群无人机的控制无法实现群无人机的集体协作、交互和路径规划的问题，本专利技术提供了一种群无人机控制器，来解决该问题。
[0008]为达到上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0009]一种群无人机控制器，其特征在于，包括：
[0010]采集模块，用于采集单个无人机的终端信息，终端信息包括传感器信息、视频信息和RTK高精度定位信息；
[0011]规划模块，用于根据终端信息，采用多模型预测加权技术对单个无人机终端进行飞行规划，通过完成卡尔曼滤波和粒子群算法的预测信息线性加权融合，对无线网格网络中单个无人机进行飞行规划；
[0012]导航模块，用于完成单个无人机终端自身当前状态的基于卡尔曼滤波与传感器信
息融合，建立导航信息；
[0013]控制模块，向单个无人机终端发送飞行规划和导航信息，并控制单个无人机终端进行协作运动。
[0014]优选地，所述控制模块通过飞行控制模块、RTK高精度定位模块、传感器模块以及无线通信模块分别与单个无人机终端进行连接，并控制单个无人机终端进行飞行和协作。
[0015]优选地，所述单个无人机终端通过无线网格网络接收其他单个无人机终端发送的操作命令及协调信息，并结合自身当前状态与其他单个无人机终端进行协作。
[0016]优选地，所述采集模块获取规划模块和导航模块的规划和导航信息，控制模块通过无线通信模块接收采集模块的信息，并通过采集模块的信息控制单个无人机终端进行协作运动。
[0017]优选地，所述无线通信模块支持RS485、USB、RS232、SPI、CAN总线多种接口。
[0018]优选地，所述导航模块用于数据融合并计算出无人机的姿态角、经纬度、高度及速度数据。
[0019]优选地，所述传感器包括：加速度传感器，陀螺仪传感器、地磁传感器。
[0020]本专利技术的优点在于：采用群无人机的多模型预测加权技术，通过无线通信模块进行无线网格网络组网，把群无人机的控制系统与无人机单体的特点有机结合在一起并控制各单体无人机终端进行协作运动的方法，提高了群无人机集体协作的工作效率和在特殊环境下工作的准确性、稳定性，缩短了群无人机集体执行任务的时间，实现了在无人类干预的情况下群无人机之间的协作、交互与通信、群优化以及无人机的个体定位和路径规划的有益效果。
附图说明
[0021]构成本专利技术的一部分的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：
[0022]图1是本专利技术控制器的结构示意图。
[0023]图2是本专利技术的流程示意图。
具体实施方式
[0024]需要说明的是，在不冲突的情况下，本专利技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0025]在本专利技术的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本专利技术和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本专利技术的限制。此外，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”等的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本专利技术的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
[0026]在本专利技术的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相
连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以通过具体情况理解上述术语在本专利技术中的具体含义。
[0027]实施例，结合图1和图2进行说明：
[0028]一种群无人机控制器，其特征在于，包括：
[0029]采集模块，用于采集单个无人机的终端信息，终端信息包括传感器信息、视频信息和RTK高精度定位信息；
[0030]规划模块，用于根据终端信息，采用多模型预测加权技术对单个无人机终端进行飞行规划，通过完成卡尔曼滤波和粒子群算法的预测信息线性加权融合，对无线网格网络中单个无人机进行飞行规划。
[0031]根据卡尔曼滤波公式，求出第一估计值X
k
：
[0032]X
k
＝X
‘
k
+K
k
(Z
k
‑
X
’
k
),
[0033]其中X
k
是第一估计值，X
‘
k
为预测值，K
k
为卡尔曼增益，Z
k
为测量值。
[0034]根据粒子群算法，求出第二估计值X
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种群无人机控制器，其特征在于，包括：采集模块，用于采集单个无人机的终端信息，终端信息包括传感器信息、视频信息和RTK高精度定位信息；规划模块，用于根据终端信息，采用多模型预测加权技术对单个无人机终端进行飞行规划，通过完成卡尔曼滤波和粒子群算法的预测信息线性加权融合，对无线网格网络中单个无人机进行飞行规划；导航模块，用于完成单个无人机终端自身当前状态的基于卡尔曼滤波与传感器信息融合，建立导航信息；控制模块，向单个无人机终端发送飞行规划和导航信息，并控制单个无人机终端进行协作运动。2.根据权利要求1所述的一种群无人机控制器，其特征在于，所述控制模块通过飞行控制模块、RTK高精度定位模块、传感器模块以及无线通信模块分别与单个无人机终端进行连接，并控制单个无人机终端进行飞行和协作。3.根据权利要求1所述的一种群无人机控制器，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：岳鹍，赵文琴，赵爱清，宋光坤，
申请(专利权)人：天津现代职业技术学院，
类型：发明
国别省市：