浅谈GPS 失效下的无人机组合导航系统论文

时间:2020-07-05 16:43:26 其他类论文 我要投稿

浅谈GPS 失效下的无人机组合导航系统论文

  近几年,民用无人机的研究有了很大的进展,应用也越来越广泛,可用于气象探测、灾害监测、农药喷洒、地质勘测等诸多领域。目前民用无人机的主要导航方式为GPS 导航,由于各种原因,GPS存在失效的情况,一旦GPS 失效则会导致无人机失去控制,从而丢失或坠落,造成重大经济损失和地面人员伤害。因此,开展GPS 失效下的民用无人机自主导航研究,提高无人机自主导航可靠性,扩展其应用领域,具有十分可观的应用前景。

浅谈GPS 失效下的无人机组合导航系统论文

  惯性导航系统( inertial navigation system, INS)工作时不需要从外界接受信息,也不会向外辐射信息,可完全自主地进行连续导航,因而自其出现以来备受关注。然而, INS 的导航误差会随着时间的增长而不断增加,难以满足长时间高精度导航定位的要求。随着光学摄像技术和图像处理技术的发展,利用视觉信息估计运动参数实现无人机机器视觉导航,在国内外受到越来越广泛地关注。尽管机器视觉导航具有诸多优势,但仅使用视觉导航存在作用范围小、数据更新率低等问题,并且长距离导航时系统的定位误差随距离增加呈非线性增长。

  由于单一导航技术不同程度地存在各种缺点,因此,现代导航技术经常采用将两种以上导航方式相结合的组合导航方法。无人机上一般都装备有INS 和高清相机。可利用图像处理技术处理相机实时拍摄的图像获得无人机的运动参数,辅助无人机的INS 进行导航。

  这种组合方案可以修正INS 的导航参数,抑制系统误差发散。视觉- 惯性组合导航在无人机自主导航、自主着陆、空中加油和水下机器人等领域得到了广泛应用。

  本文中所研究的电力巡线无人机,采用GPS 与捷联惯性导航系统( SINS) 组合导航,并且装备有一台CCD 高清相机。由于INS 高度方向发散,因此在无人机上加装气压高度计。文中主要研究GPS 失效下系统的导航问题,基于系统的硬件配置,采用单目视觉与SINS 组合进行导航,并对该组合导航系统进行了仿真研究。

  1 系统总体设计

  假设GPS 完全失效,不考虑GPS 相关信息。GPS 失效下无人机组合导航系统由CCD 高清相机为基础的单目视觉系统、微小型惯性导航系统、气压高度计、飞行控制系统、数传系统及地面站等组成。以无人机巡逻路线上的电力基杆塔作为定位点,在基杆塔上设置容易辨别的特征图案并将其特征存储到机载系统中,事先通过GPS 和北斗系统精确获得定位点的位置信息。利用机载的SINS 进行导航,经过定位点时,通过安装在无人机底部的高清相机进行图像采集,然后对定位点特征进行识别,获得定位点处的位置信息,利用这些位置信息及气压高度信息修正SINS 的相关参数,防止SINS 导航参数发散。

  下面定义文中用到的主要坐标系。

  1) 导航坐标系n: 用OnXnYnZn表示,它是惯性导航系统在求解导航参数时所采用的参考坐标系,本文中选用北—东—地地理坐标系作为导航坐标系。

  2) 机体坐标系b: 用ObXbYbZb表示,原点在无人机的质心上,Xb轴沿无人机纵轴向前,Yb轴沿无人机横轴向右,Zb轴垂直平面OXbYb且向下。

  3) 相机坐标系c: 用OcXcYcZc表示。相机安装在无人机重心处,镜头朝下。坐标系原点为相机光心,Xc轴和Yc轴分别与机体坐标系的Xb轴和Yb轴平行,Zc轴平行于光轴向下。另外还有惯性坐标系( i 系) 、理想平台坐标系( t 系) 、实际平台坐标系( p 系) 及坐标系间的相互转换等,在此不一一给出。

  2 元件误差模型

  惯性器件误差模型惯性器件包括陀螺仪和加速度计。陀螺漂移包含3 种分量: 随机常值漂移、相关漂移和不相关漂移。相关漂移对本文中研究的短航程无人机来讲可近似为随机常数,且与随机常值漂移相比,这种漂移小1 ~ 2 个数量级,所以陀螺漂移模型简化为由常值漂移εx、εy、εz和白噪声分量ωx、ωy、ωz组成的。与陀螺仪漂移模型类似,加速度计的'漂移也包含上述3 种分量。相关漂移相对较小,同时为了使滤波器的维数降低,加速度计的误差模型简化为由随机常数漂移x、y和白噪声分量组成的。

  3 仿真研究

  为验证GPS 失效下巡线无人机导航系统的有效性,进行仿真实验。首先利用Matlab 生成无人机运动模型,并设计一条主要包括定高巡航状态的航迹。

  仿真中陀螺仪常值误差为0. 001 rad /s,噪声均方根为0. 01 rad /s; 加速度计常值误差为0. 001 m/s2,噪声均方根为0. 01 m/s2 ; 气压高度计分辨率为0. 1 m,噪声均方根为1 m。初始平台失准误差分别为30″、30″和50″。

  其中系统1 为本文中提出的基于单目视觉、气压高度计辅助SINS 的组合导航系统利用Kalman 滤波算法的结果,系统2 为基于SINS 单独导航利用Kalman 滤波算法的结果,仿真时间为1 800 s。由于纯惯性导航系统的垂直通道是发散的,因此仿真中没有给出组合后的高度方向的仿真结果。

  在GPS 失效的情况下,如果单纯使用SINS 进行导航,会出现东向和北向位置误差不稳定甚至发散的情况,严重影响巡线无人机系统的导航精度。本文中提出的基于单目视觉、气压高度计与SINS 组合的巡线无人机导航系统可克服SINS 单一导航的缺点,位置解算结果稳定、收敛,经度方向误差可在1 m 以内,纬度方向误差可在2 m 以内,因此该组合导航系统导航结果较好,可提高无人机的位置解算精度和速度解算精度。

  4 结论

  针对巡线无人机工作过程中出现的GPS 失效情况,提出将单目视觉系统、气压高度计、SINS 进行组合,构成组合导航系统,用以代替单一导航系统。分析了系统的工作原理,建立了系统模型,并进行数值仿真。仿真结果表明,文中提出的组合导航系统由于引入了多种外部参考信息,具有较好的容错性能,可以提高导航系统的导航精度和可靠性。

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