一种基于制造技术

本发明专利技术属于无人机导航领域，公开了一种基于

【技术实现步骤摘要】
一种基于AHRS系统的无人机多源传感器相对导航方法


[0001]本专利技术属于无人机导航领域，公开了一种基于
AHRS
系统的无人机多源传感器相对导航方法
。

技术介绍

[0002]在航海等专业领域，通常会采用高精度的机械陀螺仪或激光陀螺仪来实现精准的定位和姿态控制，但是这些设备造价高昂
。
为了实现在工程上可以广泛应用的姿态检测系统，通常会使用三轴加速度计来测量载体坐标系下重力场矢量的加速度值，通过载体系到导航系的方向余弦矩阵计算出载体的俯仰角和偏航角
。
另外，三轴磁传感器可测量地磁场数据在载体坐标系下的磁场值，同样通过载体系到导航系的方向余弦矩阵计算出载体的航向角
。
[0003]AHRS
是一种能够精确测量载体在三维空间中姿态角的惯性测量系统，其通过描述姿态的四元数作为状态量设计滤波算法使三轴加速度计
、
陀螺仪与地磁传感器实现数据融合
。
在实际应用中，可以配合其它传感器进一步提高无人机相对导航精度
。
[0004]随着无人机导航技术的发展，无人机相对导航的研究和应用呈现出迅猛发展的势头
。
无人机相对导航是在一个环境中由多个无人机组成的导航系统，其中多源传感器的相对导航方法可以使无人机编队更有效地完成复杂的任务
。
[0005]然而一些现有的无人机相对导航技术，并未考虑到传统
CA/CV
运动模型对无人机相对运动状态描述的缺陷/>。
所以需要通过多源传感器计算无人机的相对姿态以此提升无人机相对导航的精度
。

技术实现思路

[0006]为了解决上述技术问题，提升无人机相对导航的精度，本专利技术提出了一种基于
AHRS
系统的无人机多源传感器相对导航方法，该方法提高了无人机相对导航工作时的精度
。
[0007]为了达到上述目的，本专利技术是通过以下技术方案实现的：
[0008]本专利技术是一种基于
AHRS
系统的无人机多源传感器相对导航方法，包括如下步骤：
[0009]步骤
1、
将四元数作为
AHRS
系统最优估计的状态量，基于四元数的微分方程推导出
AHRS
的状态转移矩阵；
[0010]步骤
2、
利用
AHRS
系统中的三轴加速度计
、
陀螺仪和磁传感器设计观测方程并使用
EKF
算法进行数据融合得到状态量最优估计；
[0011]步骤
3、
结合四元数
、
方向余弦矩阵
、
欧拉角三者之间的转换关系得到无人机的俯仰角
、
横滚角
、
偏航角的姿态信息；
[0012]步骤
4、
使用
GPS
和
INS
紧组合输出的无人机位置信息得出导航系相对地心地固系的方向余弦矩阵，结合
AHRS
系统输出各无人机的姿态信息得到载体系相对导航坐标系的方向余弦矩阵；
[0013]步骤
5、
根据无人机编队近距离跟随飞行的特点设计了相对导航状态方程与状态量，将
INS
中的加速度计输出与相对姿态信息结合作为先验估计的补偿项；
[0014]步骤
6、
分别利用
GPS
接收机
、UWB
测距传感器
、DSRC
接收机和
IMU
输出得到
GPS
和
INS
紧组合输出双差
、GPS
伪距观测双差
、UWB
测距与
DSRC
多普勒频移的观测信息并推导对应的观测方程；
[0015]步骤
7、
利用
EKF
算法进行数据融合，求解得到相对导航信息的最优估计
。
[0016]本专利技术的进一步改进在于：步骤1中，四元数
Q
用来描述无人机的姿态，被表示为
[0017][0018]其中，
θ
表示旋转角度，
u
表示旋转轴，机体系
b
根据旋转轴
u
旋转
θ
度后得到的导航系，用
n
表示，所述四元数的微分方程为
[0019][0020]其中，
M
′
(w
b
)
为角速度的反对称矩阵，
b
为机体系，
t
表示时间，
w
b
为机体系陀螺仪的角速度输出，其中，
[0021][0022][0023]设置
AHRS
系统的状态变量
x
n
＝
[Q w]＝
[q
0 q
1 q
2 q
3 w
ex w
ey w
ez
]T
且系统状态方程表示为
x
n
＝
F
n∣n
‑1x
n
‑1+v
n
‑1，其中
Q
为四元数，
w
为陀螺仪误差，
v
n
‑1为
n
‑1时刻的系统噪声，根据四元数微分方程和陀螺仪数据输出频率较高在较短的时间内认为陀螺仪输出不变的特点，对四元数微分方程进行角速度积分得到状态更新方程与状态转移矩阵
F
n|n
‑1[0024][0025][0026]本专利技术的进一步改进在于：步骤2中，
AHRS
系统中的三轴加速度计与磁传感器分别测量重力场矢量在载体坐标系下的加速度值
g
b
与地磁场数据在载体坐标系下的磁场值
m
b
，
AHRS
系统的观测方程设定为
[0027]z
n
＝
H
n
x
n
+w
n
[0028]z
n
＝
[g
bx g
by g
bz m
bx m
by m
bz
]T
[0029]其中，
w
n
为
AHRS
系统的观测噪声，取东北天坐标系为导航坐标系，则导航坐标系下重力场矢量和地磁场矢量分别表示为
[0030]g
n
＝
[0 0 g]T
[0031]m
n
＝
[m
nx m
ny m
nz
]T
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于
AHRS
系统的无人机多源传感器相对导航方法，其特征在于：所述无人机多源传感器相对导航方法包括如下步骤：步骤
1、
将四元数作为
AHRS
系统最优估计的状态量，基于四元数的微分方程推导出
AHRS
的状态转移矩阵；步骤
2、
利用
AHRS
系统中的三轴加速度计
、
陀螺仪和磁传感器设计观测方程并使用
EKF
算法进行数据融合得到状态量最优估计；步骤
3、
结合四元数
、
方向余弦矩阵
、
欧拉角三者之间的转换关系得到无人机的俯仰角
、
横滚角
、
偏航角的姿态信息；步骤
4、
使用
GPS
和
INS
紧组合输出的无人机位置信息得出导航系相对地心地固系的方向余弦矩阵，结合
AHRS
系统输出各无人机的姿态信息得到载体系相对导航坐标系的方向余弦矩阵；步骤
5、
根据无人机编队近距离跟随飞行的特点设计了相对导航状态方程与状态量，将
INS
中的加速度计输出与相对姿态信息结合作为先验估计的补偿项；步骤
6、
分别利用
GPS
接收机
、UWB
测距传感器
、DSRC
接收机和
IMU
输出得到
GPS
和
INS
紧组合输出双差
、GPS
伪距观测双差
、UWB
测距与
DSRC
多普勒频移的观测信息并推导对应的观测方程；步骤
7、
利用
EKF
算法进行数据融合，求解得到相对导航信息的最优估计
。2.
根据权利要求1所述的一种基于
AHRS
系统的无人机多源传感器相对导航方法，其特征在于：步骤3中，结合四元数
、
方向余弦矩阵和欧拉角三者之间的转换关系得到无人机的俯仰角
、
横滚角和偏航角的姿态信息：四元数与方向余弦矩阵的转换关系为方向余弦矩阵与欧拉角的转换关系为方向余弦矩阵与欧拉角的转换关系为方向余弦矩阵与欧拉角的转换关系为其中，
Ψ
、
θ
、
γ
分别为无人机载体的航向
、
俯仰和横滚姿态角度，
c
为方向余弦矩阵中的元素，
q
为四元数中的元素
。3.
根据权利要求1所述的一种基于
AHRS
系统的无人机多源传感器相对导航方法，其特征在于：步骤4中，使用
GPS
和
INS
紧组合输出的无人机位置信息得出导航系相对地心地固系的方向余弦矩阵，结合
AHRS
系统输出各无人机的姿态信息得到载体系相对导航坐标系的方向余弦矩阵，具体包括如下步骤：步骤4‑
1、
设无人机
i
的紧组合位置输出为
Pos
i
，
i
＝1，2，导航坐标系为
n
i
，
i
＝1，2，载体
系为
b
i
，
i
＝1，2，根据无人机
i
的位置得到对应的经纬度
λ
i
，
L
i
，
i
＝1，2信息并以此计算无人机
i
的导航系
n
i
相对地心地固系
e
的方向余弦矩阵的方向余弦矩阵根据无人机
i
的姿态信息
Ψ
i
、
θ
i
、
γ
i
，
i
＝1，2得到载体系
b
i
相对导航坐标系
n
i
的方向余弦矩阵弦矩阵
4.
根据权利要求1所述的一种基于
AHRS
系统的无人机多源传感器相对导航方法，其特征在于：步骤5具体包括如下步骤：步骤5‑
1、
根据无人机编队近距离跟随飞行的特点设计了相对导航状态方程
F
r
与状态量
X
r
X
r
＝
(Pos
r
,V
r
)
，其中，
Pos
r
,V
r
为相对位置与相对速度在地心地固系
e
上的投影，
W
n
‑1为
AHRS
系统的过程噪声，根据
CA
和
CV
模型得到关于状态量
X
r
的相对导航状态方程
F
r
其中，
I3×3表示单位...

【专利技术属性】
技术研发人员：陆音，李志鹏，熊骏，马子贤，阿布都赛米，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：