[发明专利]一种无人机相对导航信息融合方法有效
申请号: | 201911021481.3 | 申请日: | 2019-10-25 |
公开(公告)号: | CN110823215B | 公开(公告)日: | 2021-08-10 |
发明(设计)人: | 孙瑶洁;熊智;李文龙;王融;张玲;刘建业;崔雨晨;段胜青;陈明星;许建新;王钲淳;徐丽敏;杨闯;晁丽君;王雅婷 | 申请(专利权)人: | 南京航空航天大学 |
主分类号: | G01C21/16 | 分类号: | G01C21/16;G01S19/46;G01S19/47;H04W4/02 |
代理公司: | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人: | 施昊 |
地址: | 210016 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 无人机 相对 导航 信息 融合 方法 | ||
1.一种无人机相对导航信息融合方法,其特征在于:各无人机上搭载用于获取单机绝对位置信息的GPS/INS紧组合导航系统和用于获取相对定位信息的UWB传感器;该方法的步骤如下:
(1)建立相对差分量测方程,计算无人机相对不同卫星的双差和双差变化率建立UWB量测方程,计算UWB传感器实时测量得到的无人机之间的相对位置和相对速度计算基于双机定位数据做差的相对位置和相对速度
其中,rBA是两架无人机之间的相对位置矢量,是无人机之间的相对速度矢量,δrBA是由单机定位误差引起的时变相对定位误差的补偿量,nΔabs、nv_Δabs为对应的位置和速度计算白噪声;
(2)采用扩展卡尔曼滤波算法建立相对导航状态方程;
(3)建立基于相对差分/UWB/双机定位数据做差的观测方程;
(4)利用神经网络对UWB相对导航信息进行预测补偿,并通过扩展卡尔曼滤波算法实现信息融合;神经网络的输入层为两架无人机的绝对位置信息,输出层为UWB的期望输出位置和速度信息;
基于神经网络的无人机相对导航信息融合方法分为两个场景:
其一是UWB信号有效阶段,一方面训练神经网络通过两架无人机的绝对位置信息得到UWB的输出,另一方面扩展卡尔曼滤波器将双机的位置信息、速度信息以及UWB的输出进行融合以得到僚机绝对定位误差的修正量;
其二是UWB信号失效阶段,无法通过扩展卡尔曼滤波器得到僚机的绝对导航信息修正量,此时为神经网络预测模式,通过无人机的绝对位置信息预测出UWB的输出值,进而通过扩展卡尔曼滤波器获得僚机绝对定位误差的修正量,保证僚机的绝对导航精度,使得滤波不受UWB信号失效的影响。
2.根据权利要求1所述无人机相对导航信息融合方法,其特征在于:在步骤(1)中,无人机相对不同卫星的双差和双差变化率
其中,为无人机A和无人机B的卫星接收机分别与卫星Si之间的站际单差,为无人机A和无人机B的卫星接收机分别与卫星Sj之间的站际单差,是两架无人机连线中点到卫星Si的方向余弦矢量,是两架无人机连线中点到卫星Sj的方向余弦矢量,rBA是两架无人机之间的相对位置矢量,为伪距双差计算中存在的噪声;为无人机之间的相对速度矢量,和分别为两架无人机中点到卫星Si和Sj的方向余弦矢量变化率,为计算双差变化率中存在的噪声。
3.根据权利要求1所述无人机相对导航信息融合方法,其特征在于:在步骤(1)中,UWB传感器实时测量得到的无人机之间的相对位置和相对速度
其中,rx、ry、rz分别对相对位置矢量的三轴分量,分别为相对速度矢量的三轴分量,biasBA为晶振引起的误差比例系数,||rBA||2为相对位置矢量rBA的L2范数,nuwb和nv_uwb分别为UWB位置量测和速度量测的白噪声。
4.根据权利要求1所述无人机相对导航信息融合方法,其特征在于:在步骤(2)中,定义状态向量X:
其中,为相对加速度矢量;
构造相对导航状态方程:
其中,wp、wv、wa和wδp分别为相对位置、速度、加速度和时变位置误差的系统噪声,03×3为3×3的零矩阵,I3×3为3×3的单位阵。
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