[发明专利]一种无人机飞行控制系统及其方法

权利要求书

1.一种无人机飞行控制系统的控制方法，无人机包括主控制器、执行机构、通讯设备、地面站设备，

主控制器包括数据采集模块、数据处理模块、通信模块，

数据采集模块采集各传感器的测量信号，并上传至数据处理模块；

数据处理模块，对无人机中各种飞行模态和执行机构进行管理与控制；

执行机构包括电机电调装置和喷洒装置；

地面站设备对多无人机进行航迹规划、编队并异构多无人机协同规划，主控制器实现无人机仿地飞行控制、高可靠容错控制以及自主避障的控制；

通信模块接收通讯设备传输的由地面站设备上行信道送来的控制命令，同时将无人机的姿态数据及执行机构的工作状态参数通过通讯设备实时传送给地面站设备；

测量信号其包括陀螺信号、航向信号、舵偏角信号、液位信号以及定高雷达信号；

通讯设备包括接收机模块、数传机载端、数传地面端、卫星导航模块、数传蓝牙中继盒；

地面站设备包括遥控器、PC地面站、手机地面站，通过无线数据信道进行飞行监控；

控制方法包括如下步骤：

步骤1，建立作业处方图、三维微地形；

步骤2，基于作业处方图、三维微地形进行航迹规划；

步骤3，多无人机编队，地面站设备控制多架无人机，根据并行作业进程，实时生成每架无人机的飞行航迹，并上传至无人机实施作业；

步骤4，异构多无人机协同规划；

步骤5，控制无人机仿地飞行；

步骤6，基于自适应容错对无人机高可靠容错控制；

步骤7，控制无人机避障；

其中，步骤1具体为：

步骤1.1，生成健康状况图；

使用无人机平台搭载的可见光、近红外及热红外传感器在作业农田上开展连续光学监测获取低空多源遥感数据，借助模式识别、机器学习和光谱处理动态农情信息和病虫害胁迫光谱图像，绘制健康状况图；

其中，动态农情信息包括作物种植结构和植株高度的空间分布，病虫害胁迫光谱图像包括杂草类型空间分布及作物受病虫害感染的空间分布；

步骤1.2，生成三维微地形；

使用无人机平台搭载的摄影机和激光雷达拍摄作业农田的地形获取低空地形遥感数据，经过耕地地表点云精简算法、农田微地形的三维最优获取方法以及地表微地形误差剔除方法，建立地形特征提取模型，然后根据多视角可见光精准的影像配准算法，建立对农田地形进行三维重构；

步骤1.3，生成作业处方图，

农情信息监测模型、农田三维微地形结合地面监测数据为基础，根据无人机喷洒装置和不同农药的喷施特点，生成基于多源信息融合和农田三维微地形的变量作业处方图；

步骤2具体为：地面站设备根据作业处方图和三维微地形进行自主航迹规划，采用Delaunay图法、Warshall-Floyd算法和多种群混合粒子群遗传算法的规划无人机植保作业最优路径；

其中，步骤3具体为：地面站设备依据步骤1的三维微地形和作业处方图，基于稀疏A-Star算法以及主从模型的多机协调航迹规划，建立能量最省、距离最短目标约束下的农田作业自动规划方案与一站多机协同控制方案，控制多架无人机由相同的地点起飞同时到达不规则农田边缘集结区域位置，然后以期望的编队队形植保作业；

步骤4具体为：地面站设备异构多无人机协同规划，其包括码分多址体制、动态随机接入和动态重构技术的通信控制，地面站设备与无人机群共用一个mesh通信网络，无人机能够动态随机登录加入及退出该通信网络，具备链路功能动态重构功能，实现不同地址码的无人机互联互通；多无人机间协同信息传输使任一单机探测到的障碍信息都能通过mesh通信网络传递给其他无人机和地面站设备；

步骤5具体为：主控制器通过定高雷达信号确定无人机与地面的距离，并通过与飞行航线的设计高度进行比较得出初始高度，通过加速度计的测量垂向加速度修正初始高度，并使用气压测量当前海拔高度作为备用高度；

步骤6具体为：主控制器采用基于神经网络的模型参考自适应逆控制算法实现无人机高可靠容错控制，神经网络模型控制器部分由神经网络构成，利用误差来调整神经网络控制器参数，同时加入逆模型实现线性化和解耦，逆模型由神经网络进行补偿，使得系统达到满意的动态特性；

该控制方法还实现了无人机的精准喷洒控制，具体为：

步骤(1)，基于农田变量作业处方图的局部施药精准控制方法，在药量要求、飞行速度、微地形都非恒值的情况下，通过系统辨识，识别飞行速度、高度、倾斜角度、喷头型号之间的数学模型，并建立闭环控制系统，建立基于飞行速度和农田变量作业处方图的变流量精准控制逻辑，当有外部扰动存在时，能够对风场的影响进行推算，进而修正飞机航迹；

步骤(2)，建立基于农作物冠层施药流场需求的螺旋桨-喷施变高作业包线优化模型，建立不同尺寸商用螺旋桨的转速-效率曲线，分析桨下气流的下压、旋转强度，确定多旋翼间、旋翼与机体间的流场相互干扰边界，优化适于农用无人机重载-中载-轻载作业历程的螺旋桨桨型参数，判读不同高度农作物冠层的施药流场信息，选定不同功率输出螺旋桨的下旋流场与药雾有利混合范围，评估最优螺旋桨拉力、功率、效率工作标定曲线和冠层间下旋效果，评定拟选用多型螺旋桨在不同输出功率和多个典型倾角、风速下的最佳作用区间；

步骤(3)，避免重喷漏喷的航迹修正，无人机在预定航线上，当受到风力或其它外力扰动时，其下风场产生了偏移，导致重喷或漏喷，通过估算扰动量，推算出风场在植物冠层的偏离距离，对航迹进行修正，以使药物附着在指定目标区域；

地面站设备与云网通过互联网连接，地面站设备根据云网提供的数据对多无人机进行控制，云网系统的构成如下：

云网包括资源管理模块、作业模块以及订单任务模块，资源管理模块包括用户管理、飞机管理以及地块管理；作业模块，管理员、植保队和飞手用户通过该模块查看作业分布和作业详情，作业模块包括：作业地图、作业列表、作业筛选以及作业详情，其中作业详情包括已完成作业、进行中作业；

通过用户管理实现对所有用户的操作，包括：登录、退出、修改用户信息、修改密码，按照权限用户包括飞手用户、管理员用户以及植保队用户，管理员用户对管理员用户和植保队用户进行操作，包括：新建、查看、修改、启用以及禁用，植保队用户对飞手用户进行操作，包括：新建、查看、修改、启用以及禁用；用户信息包括用户名、账户类型、联系人姓名、手机号、更新人；

通过飞机管理植保队用户管理队内的飞机，包括：注册飞机、查看飞机列表，查看飞机详情，编辑飞机，禁用/启用飞机，注册飞机是在地面站设备操作完成的，植保队用户查看已注册的飞机；

飞机列表中每行代表一个飞机，页面列出了飞机的简略信息，包括：名称，飞控编号，作业状态，累计作业面积，启用/禁用状态；

植保队用户编辑飞机信息并禁用/启用飞机，禁用后，飞机不能上传作业数据；

通过地块管理实现对作业区域的操作，包括地块类信息和地块管理，地块类信息用于显示地块的基本信息，包括地块名称、地块编号、地址、边界和障碍区域构成的工作区域、测绘面积、测绘方式、启用/禁用状态、上传时间上传人以及参考信息，其中，测绘方式采用RTK、普通测绘或者屏幕取点测绘；飞手用户通过地块管理实现地块信息的上传和下载，植保队用户通过地块管理查看地块列表、地块分布、地块详情并对地块进行删除或启用/禁用操作；其中，

作业地图，将作业按照地理位置展示在地图中，根据地图缩放精度，自动聚合临近的作业，提供条件筛选，以快速查找作业，在卫星模式或地图模式之间切换；以地图的形式展示全部植保队当天的作业信息、全部飞手当天的作业信息、当前飞手当天的作业信息，通过点击地图中的飞机标识展示作业名称、植保队、施药量、已作业面积、作业距离、飞行时长的信息；

作业列表，其以地图的形式展示全部植保队当天的作业信息、全部飞手当天的作业信息、当前飞手当天的作业信息，列表中的作业信息能够导出；

作业筛选，在作业地图和作业列表两个模块均支持对作业信息进行筛选，管理员、植保队、飞手这三个角色各自对应的筛选条件不同；筛选条件如下：

管理员筛选：植保队、作业类型、作业状态、时间；

植保队筛选：飞手、飞机、作业类型、作业状态、时间；

飞手筛选：作业类型、作业状态、时间；

作业详情，用户查看作业基本信息、作业实时数据以及飞机飞行轨迹；作业分为：实时作业和已完成作业；实时作业只能查看当前作业和飞行轨迹；已完成作业查看整个作业及飞行轨迹，支持播放、暂停、停止操作；

通过实时作业，用户查看作业基本信息、作业实时数据以及飞机飞行轨迹；

用户通过回放已完成作业，查看已完成的作业信息，作业信息包括：作业基本信息、作业实时数据以及飞机飞行轨迹视频；

作业信息还包括作业名称、地址、作业编号、飞机名称、飞手名称、作业状态、所属任务、GPS开始时间、GPS结束时间、所属植保队、飞行记录以及作业累计信息，

飞行记录包括飞行，由姿态保持、GNSS、位置保持、自主作业、高度保持、悬停等待构成的飞行模式，包括俯仰、翻滚、偏航在内的姿态信息航迹，包括带有作业信息坐标点的航迹、飞行速度、雷达高度、气压高度在内的空间信息，飞行时刻，包括喷幅、水泵阀门、流量计、油门量、电池电压、药液液位、陀螺仪、遥控器、加速度计、磁罗盘、振动、GNSS的数据在内的传感器信息；

作业累计信息包括总施药量、单位施药量、飞行时长、飞行距离、作业距离、作业面积，总施药量＝流量计测量的流速*作业时长，单位施药量＝总施药量/作业面积；

自主飞行时，临时通过手动飞行绕过障碍点，同时无人机记住下一目标点位置，绕过障碍点后无人机继续执行喷洒动作。