基于多传感器融合的飞行器导航技术研究与实现

发布时间：2020-03-30 14:35

【摘要】：飞行器是当前许多高校、研究所以及民营企业研究的热点,因其特殊的结构而具有垂直起降、稳定悬停、操作灵活等特点,常常搭载测绘设备、热成像仪、高清相机、农药喷洒装置,被广泛应用于城市测绘、特高压电路巡检、农业植保、航拍等诸多领域。随着飞行器应用场景的日益复杂化,对飞行器自主飞行能力提出了更高的要求,而导航技术是飞行器实现自主飞行的关键技术基础。目前,比较成熟、可靠的飞行器导航技术方案是采用MEMS惯性器件、磁力计、GPS、超声波传感器、气压高度计构成的组合导航系统。但受制造成本和电路体积限制,飞行器板载导航传感器大多使用精度较低的消费级传感器,导航系统的定位精确往往取决于GPS传感器。因此在有树木或建筑物的低空飞行环境下,GPS误差会因信号弱而迅速增大,进而造成导航系统的失效。本文利用自制的四旋翼飞行器作为平台,展开了在低空飞行环境下基于多传感器融合的导航技术研究。论文主要内容如下:首先,在分析多传感器融合结构和常用数据融合方法的基础上,讨论了每一种融合方法的实际工程应用优缺点;结合本文实际情况选择了在数据融合层进行基于卡尔曼滤波的多传感器融合算法;其次,分析了飞行器低空飞行环境下,GPS信号不稳定等特点,确定了将光流传感器加入由惯性单元、磁力计、气压高度计、超声波传感器、GPS传感器组成的组合导航系统中;分析各传感器主要作用及测量模型、确定了多传感器融合系统框架;然后,根据多传感器融合系统框架,结合传感器测量模型,建立了多传感器融合具体算法流程;从软件编程实现的角度出发,绘制了传感器数据处理、融合算法流程图,并进行编程实现。最后,采用四旋翼飞行器对本文所述多传感器融合算法进行验证。分别进行了算法有效性验证;低空无GPS信号下飞行器定位实验;传感器失效情况下,算法鲁棒性实验;飞行器在低空、有树木、建筑物群的环境下自主导航飞行试验。最终测试结果证明,本文所提基于多传感器融合的飞行器导航算法,能够实时准确地计算飞行器在低空飞行环境下的当前位置,并完成导航飞行任务。本文所研究的内容对低空环境下的飞行器导航技术研究具有一定的参考价值,并且在某飞行器产品上应用了本文所述多传感器融合导航算法。
【图文】：

图 2-2 机体坐标系与飞行器关系 、 分别为机体坐标的三个轴； 、 、 分值有正、负之分，按照右手螺旋定则，大拇指角速度为正，反之为负； 、 、 分别为飞标轴方向一致。

图 2-3 地球固联坐标系与 NED 坐标系关系eridian 即为本初子午线， 和 分别表示经“n:Local NED”表示图中绿色带“n”下表示图中带“e”下标的坐标系为地球固联坐标系关系如图 2-4 所示。
【学位授予单位】：成都信息工程大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：V249.3;TP212.9

【参考文献】

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本文编号：2607672