[发明专利]无人机室内自主导航方法

说明书

本发明公开了一种无人机室内自主导航方法，该方法基于数据融合的思路，依托包括微机电惯性传感器组合IMU、磁强计、超声测距仪和气压高度计的传感器系统，利用最小二乘估计的算法和卡尔曼滤波算法相结合的模式，解决了小型无人机在室外和室内过渡阶段的自主导航问题，同时解决了小型无人机在室内自主导航的问题，特别是在具有狭窄通道、光照条件不足的环境里的自主导航问题。

技术领域

本发明属于无人机导航技术领域，尤其涉及一种无人机室内自主导航方法，该方法同样适用于没有GPS、北斗信号的室内和室外的自主导航。

背景技术

在无人机的工作环境日益复杂的背景下，如何实现无人机的室内自主导航和室外自主导航已经成为一项迫切的技术需求。

对室外导航而言，如果遇到GPS信号遮挡、屏蔽或者北斗信号遮挡、屏蔽，无人机就无法实现高精度的自主导航，此时就需要将多种传感器的数据进行融合，以解决自主导航的精度问题和飞行安全问题。

室外无人机的运行环境避免不了卫星信号的遮挡、屏蔽问题，比如森林、隧道环境和城市峡谷。因此，一旦遇到GPS信号、北斗信号的遮挡和屏蔽，则无人机的精确位置信息、速度信息和姿态信息的获取就会受到影响。特别是无人机的高度数据一旦失效，将会严重地影响机载组合导航系统的导航数据的精度和飞行安全。

室内无人机的运行环境里经常会遇到极为复杂的场景,比如光照条件差、障碍物分布密集、障碍物类型多、上下左右通道狭窄等，这些条件严重地影响了无人机的飞行安全。因此，如何确保无人机的飞行安全、如何提高机载设备的导航精度就显得极为重要。

发明内容

本发明的目的是提供一种无人机自主导航方法，用于解决现有的自主导航技术所存在的位置误差大、飞行不安全、易受周围环境光照条件干扰的问题。

为了达到上述目的，本发明的技术解决方案是：

无人机室内自主导航方法，该导航方法依托的组合导航系统包括微机电惯性传感器组合IMU、磁强计、超声测距仪和气压高度计，所述微机电惯性传感器组合IMU包括加速度计和陀螺，所述导航方法包括以下步骤：

步骤1.建立微机电惯性传感器组合IMU、气压高度计、超声测距仪的测量误差模型,具体包括气压高度计的输出数据随大气温度变化的模型、气压高度计的输出数据随季节变化的模型，超声测距仪的测距精度随超声波频率变化的模型以及上述传感器的测量误差的传播规律；

步骤2.建立微机电惯性传感器组合IMU的姿态角误差模型、磁强计的的姿态角误差模型；

步骤3.选择导航解算的数学模型，所述数学模型如下式：

其中，R_N、R_M分别为地球的卯酉圈曲率半径、子午圈曲率半径，为无人机质心所在处的经度、纬度、海拔高度；V_e、V_n和V_u为无人机质心相对于地球的线速度在地理坐标系里的投影；为地理坐标系相对于地球坐标系的角速度在地理坐标系里的投影，为地球坐标系相对于惯性系的角速度在地理坐标系里的投影；是无人机机体相对于惯性系的角速度在机体系上的投影的反对称矩阵，是的反对称矩阵，是地理坐标系相对于惯性系的角速度在地理坐标系里的投影的反对称矩阵，是从机体系到地理坐标系的姿态变换矩阵，g^L是地球引力场在地理坐标系里的投影，f^b是加速度计的敏感输出；

步骤4.选择数值计算方法，通过求解常微分方程组，得到初步的导航结果，具体包括位置、速度和姿态角；