【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及无人机监测，具体为一种无人机飞行状态监测系统和方法。
技术介绍
1、在现代无人机技术的发展中，飞行状态的精确监测和数据处理是确保安全与效率的关键。然而，传统无人机系统通常依赖单一传感器进行导航和控制，例如仅使用gps模块。这种方法在开阔环境中可能有效，但在复杂环境中，如城市高楼、密林或干扰较强的区域，单一传感器的数据容易受到干扰或丢失，从而导致位置误差和状态判断不准确。此外，单一传感器往往难以提供详细的飞行动态信息，使得无人机在面对突发情况时，无法快速响应，增加了飞行的风险。这一局限性在某种程度上制约了无人机在商业、测绘、应急救援等重要领域的应用潜力。
2、为了解决这些技术难题，近年来，集成多种传感器以进行数据融合的研究得到了广泛关注。利用惯性测量单元（imu）、光流传感器和激光雷达等多种传感器的数据，可以显著提高无人机的状态感知能力。扩展卡尔曼滤波（ekf）算法被广泛应用于多传感器数据融合，能够有效整合来自不同传感器的信息，实时估算无人机的位置、速度和姿态。然而，即使有了更为先进的数据融合技术，如何实时检测飞...
【技术保护点】
1.一种无人机飞行状态监测系统，其特征在于，具体包括：
2.根据权利要求1所述的一种无人机飞行状态监测系统，其特征在于：所述无人机飞行过程中的飞行数据，具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种无人机飞行状态监测系统，其特征在于：所述采用扩展卡尔曼滤波算法对获取的飞行数据进行融合的过程，具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种无人机飞行状态监测系统，其特征在于：所述数据融合的过程，具体包括：
5.根据权利要求1所述的一种无人机飞行状态监测系统，其特征在于：经过EKF处理，得到的状态估计包括：
6.根据权利要求5...
【技术特征摘要】
1.一种无人机飞行状态监测系统，其特征在于，具体包括：
2.根据权利要求1所述的一种无人机飞行状态监测系统，其特征在于：所述无人机飞行过程中的飞行数据，具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种无人机飞行状态监测系统，其特征在于：所述采用扩展卡尔曼滤波算法对获取的飞行数据进行融合的过程，具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种无人机飞行状态监测系统，其特征在于：所述数据融合的过程，具体包括：
5.根据权利要求1所述的一种无人机飞行状态监测系统，其特征在于：经过ekf处理，得到的状...
【专利技术属性】
技术研发人员：曹学玉，邱毅，麻豫东，
申请(专利权)人：泉州云卓科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。