【技术实现步骤摘要】
空速预测方法、装置、多旋翼飞行器及可读存储介质
[0001]本申请涉及飞行器
，尤其涉及一种空速预测方法、装置、多旋翼飞行器及可读存储介质。
技术介绍
[0002]目前，通常采用在飞行器上安装空速管的方式测量空速，一般地，飞行器上根据两个压力的测量估计空速：首先，使用单个空速管获得的总压力；以及其次，使用与飞行器的机身蒙皮平齐的静压探针测量的静压。
[0003]空速管和静压探针被暴露到外部环境，并且会被能够部分或全部堵塞相应传感器的管道上游的物质或物体干扰，导致错误的压力测量。同时，在空速管应用在多旋翼飞行器上时，会导致多旋翼飞行器的成本提高，在多旋翼飞行器需设计伸缩折叠机构以布置空速管，空速管的布置较为困难，多旋翼飞行器的旋翼高速转动产生的下洗流对空速管的测量造成干扰，造成多旋翼飞行器的空速测量不准确。
[0004]上述内容仅用于辅助理解本申请的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
技术实现思路
[0005]本申请的主要目的在于提供一种空速预测方法、装置、多旋翼飞行器及可读存储介...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种空速预测方法，其特征在于，应用于多旋翼飞行器，包括：获取所述多旋翼飞行器当前的第一受力信息，并获取所述多旋翼飞行器中各个旋翼的第一旋翼转速；基于所述第一旋翼转速以及所述第一受力信息，通过神经网络模型进行空速预测，获得预测空速；基于所述神经网络模型对应的修正系数对所述预测空速进行修正处理，以获得目标空速。2.如权利要求1所述的空速预测方法，其特征在于，所述基于所述第一旋翼转速以及所述第一受力信息，通过神经网络模型进行空速预测，获得预测空速的步骤包括：将所述第一旋翼转速以及所述第一受力信息输入主成分分析网络进行主成分分析，获得第一分析结果，其中，所述第一分析结果包括多个第一主成分以及各个第一主成分对应的第一贡献率；基于所述第一贡献率在多个第一主成分中确定第一目标主成分；将所述第一目标主成分输入所述神经网络模型进行模型训练，获得预测空速。3.如权利要求2所述的空速预测方法，其特征在于，所述基于所述第一贡献率在多个第一主成分中确定第一目标主成分的步骤包括：基于所述第一贡献率由大到小的顺序对所述第一主成分进行排序，以获得排序结果；依次遍历所述排序结果，获得当前遍历的第一主成分；若已遍历主成分对应的第一贡献率之和小于预设贡献率，则将当前遍历的第一主成分添加至第一目标主成分，直至已遍历主成分对应的贡献率之和大于或等于预设贡献率，其中，已遍历主成分包括当前遍历的主成分之前遍历的第一主成分。4.如权利要求1所述的空速预测方法，其特征在于，所述获取所述多旋翼飞行器当前的第一受力信息的步骤包括：获取所述多旋翼飞行器当前的第一姿态角以及第一加速度；基于所述第一姿态角以及第一加速度，确定所述多旋翼飞行器的第一受力信息。5.如权利要求4所述的空速预测方法，其特征在于，所述基于所述第一姿态角以及第一加速度，确定所述多旋翼飞行器的第一受力信息的步骤包括：获取所述第一姿态角由大地坐标系至所述多旋翼飞行器的机体坐标系的第一旋转变换矩阵；基于所述多旋翼飞行器的质量、所述第一旋转变换矩阵以及第一加速度，确定所述多旋翼飞行器的第一受力信息。6.如权利要求1至5任一项所述的空速预测方法，其特征在于，所述获取所述多旋翼飞行器当前的第一受力信息的步骤之前，还包括：将训练样本集输入初始神经网络模型进行模型训练，以获得所述神经网络模型；将测试样本集输入所述神经网络模型进行模型训练，以获得各个采样时刻的估计空速，其中，所述测试样本集包括多个采样时刻对应的测试样本；获取所述估计空速与各个采样时刻对应的实际空速之间的误差序列；基于所述误差序列，确定所述神经网络模型对应的修正系数。7.如权利要求6所述的空速预测方法，其特征在于，所述将训练样本集输入初始神经网
络模型进行模型训练，以获得所述神经网络模型的步骤之前，还包括：获取所述多旋翼飞行器对应的第二受力信息；获取所述多旋翼飞行器对应的第一空速；获取所述多旋翼飞行器中各个旋翼的第二旋翼转速；基于所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：魏波，陈智航，刘寅童，侯聪，
申请(专利权)人：广东汇天航空航天科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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