基于多传感器信息融合的无人机组合导航系统研究
发布时间：2021-03-03 04:57
基于多传感器信息融合的无人机组合导航系统可以在多种环境下实时检测无人机的位置、速度和姿态等飞行状态信息,相对于单一导航系统具有更高的环境适应性,是无人机实现自主飞行和完成相关任务的基础与核心技术。目前无人机所使用的导航系统通常是采用多传感器配置的单一导航方式,当无人机处于复杂环境时,难以获得精确可靠的导航信息。针对此现状,本研究设计了一种采用单目相机、GPS、气压计和INS相结合的组合导航系统,旨在提高无人机在复杂环境下导航系统的可靠性。本文主要工作内容包括:（1）针对GPS可以使用的户外开阔环境,设计了以STM32F407VGT6为处理器的组合导航系统,该系统搭载了加速度计、陀螺仪、地磁、气压计和GPS等传感器。在该系统中以时间戳对准和故障诊断技术为核心,针对GPS相对惯导数据存在延时的情况,首先设计预测器对GPS的数据延时进行补偿,使得惯导数据和GPS数据在时间上能够同步;其次设计一个故障诊断判断器对量测数据（GPS和气压计数据）与预测数据（加速度计数据）进行故障诊断,防止因量测数据短暂消失或跳变让系统无法正常工作。最后将时间戳对准技术和故障诊断技术融入到改进的扩展卡尔曼滤波器中,...
【文章来源】：南京信息工程大学江苏省
【文章页数】：81 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
无人机电力巡检（左）和农药喷洒（右）
第一章绪论3图1.2MTI-G传感器国内在INS/GPS组合导航方面也取得了很大的成果，清华大学研发了基于美国ICSensors公司生产的硅微加速度计和BEI公司的微型陀螺仪，由INS/GPS组成的组合导航系统，其输出的定位误差已小于GPS的定位误差，且没有出现跳变。同时由于我国北斗定位系统的快速发展，北京东方联星公司研制了PNS-100-BGIBeidou/GPS/INS组合导航系统，其具有指北和在线标定功能。1.2.2INS/视觉组合导航研究现状INS/视觉组合的导航系统采用的是一种局部定位方法，没有GPS给无人机提供绝对位置信息。INS和视觉组合导航系统包含松耦合和紧耦合两种方式[17]，松耦合是利用视觉传感器采集的图像信息对无人机的位姿做一个初步估计，然后利用惯导输出的信息对无人机的位姿进行进一步的优化，最终得出相对准确的无人机位姿信息[18-19]。紧耦合是先利用IMU数据和视觉数据进行信息融合，将得到的位姿数据再和IMU数据进行二次融合，松耦合的计算量比紧耦合的计算量小[20-21]，但是松耦合计算得到的数据精度要远低于紧耦合计算的数据精度，同时紧耦合的稳定性要高于松耦合。在国外，美国WestVirginia大学在2013年将图像技术和惯性导航技术相结合，首先通过相关的算法将惯性导航系统解算的无人机姿态信息和激光测量的高度数据进行组合，接着利用多旋翼无人机携带的相机拍摄图片信息进行数据融合，并对算法进行验证[22]。Mur-ArtalR和TardosJD使用非线性优化的方法实现了单目相机数据和IMU数据的紧耦合，同时采用IMU数据进行尺度估计，在室内导航时测量的无人机位姿数据精度较高，但整个算法的实现过程复杂，实时性较差[23]。国内INS/视觉导航系统的研究起步较晚，我国大疆公司发布的御Mavic2和Phantom4Pro是采用视觉和惯导相结合的导航系统?
南京信息工程大学硕士学位论文4图1.3大疆Phantom4Pro无人机1.2.3INS/GPS/视觉组合导航研究现状由于无人机工作环境复杂多变，而INS/GPS组合的导航系统，在GPS信号受到干扰或丢失时，便失去了工作能力；INS/视觉的导航系统，在无人机大范围高空飞行时，往往会因数据处理困难，造成系统崩溃。为了让系统之间优势互补，用视觉来辅助惯导和GPS的组合导航系统便应运而生，形成了INS/GPS/视觉新的组合模式的导航系统。在国外，INS/GPS/视觉组合导航方式已经被应用到工程实践当中，并取得了较好的效果。美国3DRobotics公司生产的Solo无人机，采用相机、IMU和GPS组合导航的方式完成了无人机既定航线飞行。法国Parrot公司研制的Bebop2Drone无人机，搭载GNSS、摄像头、IMU和超声传感器，完成了无人机在复杂环境中自动返航的功能。在国内，哈工大航天学院，利用层次化分散融合结构的算法，实现了INS/GPS/视觉的组合导航，使得无人机在复杂环境中飞行时，有较强的容错导航特性[25]。随着国家和企业对人工智能的极大推广，INS/GPS/视觉的组合导航系统将会越来越成熟。图1.4法国BebopDrone1.3本文的主要研究内容与章节安排1.3.1本文主要研究内容本文根据无人机在复杂环境中飞行的实际要求，在惯性导航系统、卫星导航系统和视觉导航系统的基础上，设计了INS/GPS/视觉的组合导航系统，让无人机既可以在室外
本文编号：3060650
【文章来源】：南京信息工程大学江苏省
【文章页数】：81 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
无人机电力巡检（左）和农药喷洒（右）
第一章绪论3图1.2MTI-G传感器国内在INS/GPS组合导航方面也取得了很大的成果，清华大学研发了基于美国ICSensors公司生产的硅微加速度计和BEI公司的微型陀螺仪，由INS/GPS组成的组合导航系统，其输出的定位误差已小于GPS的定位误差，且没有出现跳变。同时由于我国北斗定位系统的快速发展，北京东方联星公司研制了PNS-100-BGIBeidou/GPS/INS组合导航系统，其具有指北和在线标定功能。1.2.2INS/视觉组合导航研究现状INS/视觉组合的导航系统采用的是一种局部定位方法，没有GPS给无人机提供绝对位置信息。INS和视觉组合导航系统包含松耦合和紧耦合两种方式[17]，松耦合是利用视觉传感器采集的图像信息对无人机的位姿做一个初步估计，然后利用惯导输出的信息对无人机的位姿进行进一步的优化，最终得出相对准确的无人机位姿信息[18-19]。紧耦合是先利用IMU数据和视觉数据进行信息融合，将得到的位姿数据再和IMU数据进行二次融合，松耦合的计算量比紧耦合的计算量小[20-21]，但是松耦合计算得到的数据精度要远低于紧耦合计算的数据精度，同时紧耦合的稳定性要高于松耦合。在国外，美国WestVirginia大学在2013年将图像技术和惯性导航技术相结合，首先通过相关的算法将惯性导航系统解算的无人机姿态信息和激光测量的高度数据进行组合，接着利用多旋翼无人机携带的相机拍摄图片信息进行数据融合，并对算法进行验证[22]。Mur-ArtalR和TardosJD使用非线性优化的方法实现了单目相机数据和IMU数据的紧耦合，同时采用IMU数据进行尺度估计，在室内导航时测量的无人机位姿数据精度较高，但整个算法的实现过程复杂，实时性较差[23]。国内INS/视觉导航系统的研究起步较晚，我国大疆公司发布的御Mavic2和Phantom4Pro是采用视觉和惯导相结合的导航系统?
南京信息工程大学硕士学位论文4图1.3大疆Phantom4Pro无人机1.2.3INS/GPS/视觉组合导航研究现状由于无人机工作环境复杂多变，而INS/GPS组合的导航系统，在GPS信号受到干扰或丢失时，便失去了工作能力；INS/视觉的导航系统，在无人机大范围高空飞行时，往往会因数据处理困难，造成系统崩溃。为了让系统之间优势互补，用视觉来辅助惯导和GPS的组合导航系统便应运而生，形成了INS/GPS/视觉新的组合模式的导航系统。在国外，INS/GPS/视觉组合导航方式已经被应用到工程实践当中，并取得了较好的效果。美国3DRobotics公司生产的Solo无人机，采用相机、IMU和GPS组合导航的方式完成了无人机既定航线飞行。法国Parrot公司研制的Bebop2Drone无人机，搭载GNSS、摄像头、IMU和超声传感器，完成了无人机在复杂环境中自动返航的功能。在国内，哈工大航天学院，利用层次化分散融合结构的算法，实现了INS/GPS/视觉的组合导航，使得无人机在复杂环境中飞行时，有较强的容错导航特性[25]。随着国家和企业对人工智能的极大推广，INS/GPS/视觉的组合导航系统将会越来越成熟。图1.4法国BebopDrone1.3本文的主要研究内容与章节安排1.3.1本文主要研究内容本文根据无人机在复杂环境中飞行的实际要求，在惯性导航系统、卫星导航系统和视觉导航系统的基础上，设计了INS/GPS/视觉的组合导航系统，让无人机既可以在室外
本文编号：3060650
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/hangkongsky/3060650.html
