[发明专利]一种飞行器的自主降落方法和系统有效
申请号: | 201510278927.6 | 申请日: | 2015-05-27 |
公开(公告)号: | CN104932522B | 公开(公告)日: | 2018-04-17 |
发明(设计)人: | 胡骁;赵丛;周谷越;王凯 | 申请(专利权)人: | 深圳市大疆创新科技有限公司 |
主分类号: | G05D1/10 | 分类号: | G05D1/10 |
代理公司: | 深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙)44285 | 代理人: | 王仲凯 |
地址: | 518055 广东省深圳市南山区高新技术产业*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 飞行器 自主 降落 方法 系统 | ||
1.一种飞行器的自主降落方法,其特征在于,包括:
获取飞行器的飞行信息,并基于拍摄的图像数据检测出降落目标点的降落位置,所述飞行器包括视觉传感器和惯性测量单元IMU,所述视觉传感器用于获取图像数据,所述视觉传感器和所述IMU用于获取飞行器正在飞行时的飞行信息,所述基于拍摄的图像数据检测出降落目标点的降落位置,包括:通过状态估计算法根据多次拍摄到的图像数据估计出多个降落位置,在估计出的多个降落位置取值达到一致时,锁定并输出估计的降落位置;
根据所述飞行信息和所述降落位置,预测出所述飞行器向所述降落目标点降落的飞行控制策略,所述飞行控制策略包括:控制所述飞行器按照平滑的飞行曲线进行飞行所需要的速度信息、加速度信息、高度信息;
根据预测出的所述飞行控制策略控制所述飞行器飞行,使所述飞行器降落到所述降落位置;
当检测到所述视觉传感器不能采集到所述图像数据时,使用所述IMU根据获取到的飞行信息对飞行器的飞行进行调整,以控制所述飞行器向降落位置靠近。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取飞行器的飞行信息之后,所述方法还包括:
对所述飞行信息进行信息融合,得到融合后的飞行信息;
所述根据所述飞行信息和所述降落位置,预测出所述飞行器向所述降落目标点降落的飞行控制策略,具体为:
根据融合后的飞行信息和所述降落位置,预测出所述飞行器向所述降落目标点降落的飞行控制策略。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述对所述飞行器的飞行信息进行信息融合,包括:
使用扩展卡尔曼滤波算法EKF、或无损卡尔曼滤波算法UKF、或粒子滤波算法PF对所述飞行器的飞行信息进行信息融合。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法,其特征在于,所述获取飞行器的飞行信息之后,所述方法还包括:
根据马氏距离算法检测所述飞行信息中是否存在异常数据,并在所述飞行信息存在异常数据时,对所述飞行信息进行平滑校正。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取飞行器的飞行信息,包括:
获取如下的至少一种信息作为飞行信息:所述飞行器的位置信息、速度信息、加速度信息、姿态信息和所述飞行器对地的高度信息。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据预测出的所述飞行控制策略控制所述飞行器飞行,包括:
当检测到所述飞行器的高度超过高度阈值时,对所述飞行器进行悬停控制并降低所述飞行器的高度;
根据所述飞行器的当前位置设计出飞行曲线,控制所述飞行器按照所述飞行曲线飞行。
7.一种飞行器的自主降落系统,其特征在于,包括:
信息获取模块,用于获取飞行器的飞行信息,并基于拍摄的图像数据检测出降落目标点的降落位置,所述飞行器包括视觉传感器和惯性测量单元IMU,所述视觉传感器用于获取图像数据,所述视觉传感器和所述IMU用于获取飞行器正在飞行时的飞行信息,所述基于拍摄的图像数据检测出降落目标点的降落位置,包括:通过状态估计算法根据多次拍摄到的图像数据估计出多个降落位置,在估计出的多个降落位置取值达到一致时,锁定并输出估计的降落位置;
预测模块,用于根据所述飞行信息和所述降落位置,预测出所述飞行器向所述降落目标点降落的飞行控制策略,所述飞行控制策略包括:控制所述飞行器按照平滑的飞行曲线进行飞行所需要的速度信息、加速度信息、高度信息;
飞行控制模块,用于根据预测出的所述飞行控制策略控制所述飞行器飞行,使所述飞行器降落到所述降落位置;
所述飞行控制模块,具体用于当检测到不能采集到所述图像数据时,使用所述IMU根据获取到的飞行信息对所述飞行器的飞行进行调整,以控制所述飞行器向降落位置靠近。
8.根据权利要求7所述的系统,其特征在于,还包括:
信息融合模块,用于在所述信息获取模块获取飞行器的飞行信息之后,对所述飞行信息进行信息融合,得到融合后的飞行信息;
所述预测模块,具体用于根据融合后的飞行信息和所述降落位置,预测出所述飞行器向所述降落目标点降落的飞行控制策略。
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