[发明专利]一种基于差分气压计的无人机精准降落方法在审
| 申请号： | 202111647810.2 | 申请日： | 2021-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN114237300A | 公开（公告）日： | 2022-03-25 |
| 发明（设计）人： | 陈元瀚;李永高;张鹏;唐启凡 | 申请（专利权）人： | 西安富沃德光电科技有限公司 |
| 主分类号： | G05D1/10 | 分类号： | G05D1/10 |
| 代理公司： | 西安汇智创想知识产权代理有限公司 61247 | 代理人： | 李恒 |
| 地址： | 710089 陕西省西*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 气压计 无人机 精准 降落 方法 | ||
1.一种基于差分气压计的无人机精准降落方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一，启动地面基站设备和无人机，地面基站设备以第一频率采集设定时长的气压数据；并将得到的多个所述气压数据通过卡尔曼滤波算法计算出基准值；
步骤二，地面基站设备以第二频率采集原始气压数据，将原始气压数据和基准值作差值处理，得到实时差值；
步骤三，地面基站设备将实时差值通过无线数据传输系统发送至无人机，无人机将其采集的实时气压值和实时差值作差值处理，得到无人机的实时海拔高度值H；
步骤四，无人机通过实时海拔高度值H指导无人机自主降落。
2.根据权利要求1所述的基于差分气压计的无人机精准降落方法，其特征在于：将多个所述气压数据记为，n为气压数据的时刻序号；
重复下面的计算步骤直至计算出基准值；
计算k时刻的气压预测值；其中，1≤k≤n，为系统状态系数矩阵；为控制矩阵；控制向量；
计算k时刻的系统估计协方差；其中，为系统状态系数矩阵的转置矩阵；是系统状态估计过程的噪声分布的方差；
计算k时刻的卡尔曼增益矩阵；其中，为空间转换系数，为空间转换系数的转置矩阵；为测量的不确定度；
计算k时刻最优估计值，其中，k时刻最优估计值为k+1时刻的气压预测值；为k时刻的气压数据；
计算最优系统估计协方差；其中，k时刻最优系统估计协方差为k+1时刻的系统估计协方差。
3.根据权利要求1所述的基于差分气压计的无人机精准降落方法，其特征在于：步骤一中，启动地面基站设备和无人机的时间差小于10min。
4.根据权利要求1所述的基于差分气压计的无人机精准降落方法，其特征在于：第一频率为5Hz，设定时长为60s，第二频率为1Hz。
5.根据权利要求2所述的基于差分气压计的无人机精准降落方法，其特征在于：为；为0；为0；为；为0.00012；为；为0.12。
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