[发明专利]一种基于信息融合的多无人机协同态势感知方法及系统

权利要求书

1.一种基于信息融合的多无人机协同态势感知方法，其特征在于，包括：

获取零时刻和t时刻的参数值；所述参数值包括各无人机的姿态角、各所述无人机在地面坐标系下的坐标和障碍物在各所述无人机的机体坐标系下的坐标，所述姿态角包括俯仰角、滚转角和偏航角；

根据所述零时刻的参数值确定零时刻多个大地坐标，所述大地坐标为所述障碍物在地面坐标系下的坐标，一个大地坐标对应一个无人机的机体坐标系；

对于任意一个无人机，根据零时刻所述无人机的姿态角、所述无人机在地面坐标系下的坐标和所述无人机的机体坐标系对应的大地坐标得到零时刻所述无人机与所述障碍物的视距和视角；

根据零时刻各所述无人机与所述障碍物的视距、视角和所述t时刻的参数值采用D-S证据理论得到t时刻的融合参数，所述融合参数包括融合结果的置信度与所述障碍物的融合坐标；

根据t时刻的融合参数和t-1时刻的融合参数采用D-S证据理论得到t时刻最终的融合参数。

2.根据权利要求1所述的一种基于信息融合的多无人机协同态势感知方法，其特征在于，所述根据零时刻各所述无人机与所述障碍物的视距、视角和所述t时刻的参数值采用D-S证据理论得到t时刻的融合参数，具体包括：

根据零时刻所述无人机与所述障碍物的视距和视角得到t时刻所述无人机与所述障碍物的视距和视角；

根据t时刻各所述无人机与所述障碍物的视距、视角和参数值得到t时刻的融合参数。

3.根据权利要求2所述的一种基于信息融合的多无人机协同态势感知方法，其特征在于，所述根据t时刻各所述无人机与所述障碍物的视距、视角和参数值得到t时刻的融合参数，具体包括：

根据t时刻所述无人机与所述障碍物的视距、视角得到t时刻所述无人机探测所述障碍物的基本概率分配函数值；

根据t时刻各所述无人机探测所述障碍物的基本概率分配函数值和t时刻的参数值得到t时刻的融合参数。

4.根据权利要求3所述的一种基于信息融合的多无人机协同态势感知方法，其特征在于，所述根据t时刻各所述无人机探测所述障碍物的基本概率分配函数值和t时刻的参数值得到t时刻的融合参数，具体包括：

根据t时刻各所述无人机探测所述障碍物的基本概率分配函数值得到t时刻融合结果的置信度；

根据t时刻各所述无人机探测所述障碍物的基本概率分配函数值和t时刻的参数值得到t时刻所述障碍物的融合坐标。

5.根据权利要求4所述的一种基于信息融合的多无人机协同态势感知方法，其特征在于，所述根据t时刻各所述无人机探测所述障碍物的基本概率分配函数值和t时刻的参数值得到t时刻所述障碍物的融合坐标，具体包括：

根据t时刻的参数值得到确定t时刻多个大地坐标；

根据t时刻多个大地坐标和各所述无人机探测所述障碍物的基本概率分配函数值得到t时刻所述障碍物的融合坐标。

6.一种基于信息融合的多无人机协同态势感知系统，其特征在于，包括：

获取子系统，用于获取零时刻和t时刻的参数值；所述参数值包括各无人机的姿态角、各所述无人机在地面坐标系下的坐标和障碍物在各所述无人机的机体坐标系下的坐标，所述姿态角包括俯仰角、滚转角和偏航角；

坐标系转换子系统，用于根据所述零时刻的参数值确定零时刻多个大地坐标，所述大地坐标为所述障碍物在地面坐标系下的坐标，一个大地坐标对应一个无人机的机体坐标系；

视距视角计算子系统，用于对于任意一个无人机，根据零时刻所述无人机的姿态角、所述无人机在地面坐标系下的坐标和所述无人机的机体坐标系对应的大地坐标得到零时刻所述无人机与所述障碍物的视距和视角；

融合参数计算子系统，用于根据零时刻各所述无人机与所述障碍物的视距、视角和所述t时刻的参数值采用D-S证据理论得到t时刻的融合参数，所述融合参数包括融合结果的置信度与所述障碍物的融合坐标；

态势计算子系统，用于根据t时刻的融合参数和t-1时刻的融合参数采用D-S证据理论得到t时刻最终的融合参数。