[发明专利]基于卡尔曼和粒子滤波的室内飞艇三维定位装置及方法

说明书

本发明提出了基于卡尔曼和粒子滤波的室内飞艇三维定位装置和方法，该装置包括飞艇平台、飞行预估模块、激光测高模块、超声波测距模块、飞行管理与控制计算机，其中，飞行管理与控制计算机包括相互连接的卡尔曼滤波器和粒子滤波器。该方法包括采用卡尔曼滤波器对飞艇平台的高度测量值进行卡尔曼滤波并输出卡尔曼滤波高度估计值，采用粒子滤波器基于空间距离、卡尔曼滤波高度估计值、速度测量值和姿态测量值并且采用粒子滤波算法获得粒子滤波水平位置坐标值。通过本发明的装置和方法，获得了更加精确的室内定位结果。

技术领域

本发明涉及无人机室内导航定位技术领域，具体涉及一种基于卡尔曼和粒子滤波的室内飞艇三维定位装置及方法。

背景技术

在室内立体监测，尤其在大型仓库管理上，人们目前越来越多地采用可低速飞行以及自主悬停的飞行器来完成任务。然而，类似于直升机、多旋翼等传统低速无人机存在系统架构复杂、续航时间差等缺点，无法执行长时间连续监察任务。而诸如CN201120573237.0所公开的小型室内飞艇，基于其浮空特性，可很好的解决上述问题。

目前主要的室内定位技术有红外技术、射频识别技术、超宽带技术、光跟踪技术以及超声波技术。由于采用不同的定位技术直接影响到定位系统的硬件水平以及导航算法的构建，因而人们研究了很多不同的无人机室内导航定位方案。目前应用较成熟的定位产品，其设计多采用超声波技术，其优点一是成本低、安装使用方便，二是不受光线、烟雾影响，并且时间信息直观。对于大型仓库管理，该技术具有明显的优势。

目前，许多学者都在探索如何将超声波技术与室内定位技术结合起来(例如，请参见CN201410330642.8)，制作一种基于超声波测距的室内无人机导航定位系统，但受制于超声波精度低，测量噪声大的限制，其在具体的算法设计、器件布局以及技术实现等方面缺乏有效统一，定位效果并不理想。

而且，传统的卡尔曼滤波算法结构简单，计算量小，但只适用于高斯噪声环境，对于非高斯噪声环境、非线性化程度高的场合，其状态估计偏差大，容易产生发散。尽管粒子滤波算法不受非线性程度与高斯噪声假定的限制，但其计算量大，对于大范围三维空间环境，需要大量粒子估计才能实现系统状态收敛，因而其计算效率低，系统实时性差。

因此，对于基于超声波的大型仓库定位这种非线性强，立体空间尺寸大的场合，传统单一滤波算法难以满足人们的需求，现实需要性能更好、效率更高的基于超声波的室内定位算法(例如，请参见CN201410191921.0)。为了在大的室内环境下获得更加精确的室内定位结果，需要提出新的技术方案。

发明内容

本发明的目的是通过以下技术方案实现的。

本发明提出了一种基于卡尔曼和粒子滤波的室内飞艇三维定位装置，包括：飞艇平台、飞行预估模块、激光测高模块、超声波测距模块、飞行管理与控制计算机。