基于gps与光流传感器数据融合的无人机定位方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种无人机定位方法，特别是涉及一种基于GPS与光流传感器数据融 合的无人机自主定位方法。
【背景技术】
[0002] 无人机的定位问题主要是指利用自身传感器确定无人机在飞行环境中相对于惯 性坐标系的位置和姿态信息。准确的位姿估计是实现四旋翼无人机安全飞行、轨迹规划以 及目标跟踪等复杂飞行任务的前提和基础。
[0003] 目前广泛使用的无人机导航系统主要是基于GPS定位的方法，但是其定位精度较 低。而近几年广泛使用的基于光流法的无人机定位系统虽定位精度较高，但其定位结果随 时间增加存在较大的位置漂移。
[0004] 新加坡国立大学的研宄人员使用卡尔曼滤波和互补滤波器结合的算法和H C?鲁 棒滤波算法，成功将GPS获取的无人机位置信息与速度信息进行融合，克服了 GPS获取的 位置信息的不连续性，得到了较为准确且平滑的无人机位置信息，但是由于受到GPS数据 输出精度的限制，其定位精度约为±1米（会议：IEEE International Conference on Controland Automation;著者：Yun B，Peng K, Chen B M;出版年月：2007 年；文章题目： Enhancement of GPS Signals for Automatic Controlof a UAV Helicopter System ;页 石马：1185-1189)(期干丨J :Transactions of thelnstitute of Measurement and Control ； 著者：Yun B, Cai G, Chen B M，出版年月：2011 年；文章题目：GPS Signal Enhancement and Attitude Determinationfor a Mini and Low-costUnmanned Aerial Vehicle，页石马： 665 - 682)。
[0005] 瑞士苏黎世联邦理工学院的研宄人员采用PX4FL0W光流传感器作为位置测量单 元并用于室内外无人机的定位控制系统中，该研宄机构虽实现了基于光流法的室内轨迹跟 踪实验，但从图中可以看出，光流传感器获取的无人机速度信息经长距离积分作用后，在边 长约为3米的连续两圈矩形轨迹跟踪过程中，其最大定位误差大于0. 5米，在随时间累加过 程中其位置信息存在较大的漂移（会议：IEEE International Conference on Robotics andAutomation;著者：Honegger D，Meier L，Tanskanen P ;出版年月：2013 年；文章题目： An Open Source and Open HardwareEmbedded Metric Optical Flow CMOS Camera for Indoor and Outdoor Applications ;页石马：1736-1741)〇
[0006] 此外，瑞士苏黎世联邦理工学院的研宄人员还利用光流法作为辅助位置测量单元 用于无人机的定位控制系统中，但由于长距离运动过程中光流法因积分作用产生较大的位 置漂移，其连续两周矩形轨迹之间存在较大的定位误差（会议：IEEE/RSJ International Conferenceon Intelligent Robots and Systems ;著者：Fraundorfer F, Heng L, Honegger D ;出版年月：2012 年；文章题目：Vision-based Autonomous Mappingand Exploration Using a Quadrotor MAV ;页码：4557-4564) 〇
【发明内容】
[0007] 为克服现有技术的不足，实现无人机自主定位，为此，本发明采取的技术方案是， 基于GPS与光流传感器数据融合的无人机定位方法，包括如下步骤：
[0008] 利用安装在四旋翼无人机底部的光流传感器获取无人机的速度信息及速度信息， 利用GPS获取无人机的位置信息并判断位置信息的可靠性，采用互补滤波器将上述信息进 行融合，用于无人机的定位系统中。
[0009] 所述的利用光流传感器获取无人机的速度信息及速度信息处理是：
[0010] 光流法直接获取的是无人机的水平速度信息，所以需要通过积分运算获得其位置 信息，同时，由于其他不可测因素的影响，在速度测量过程中会有短暂的错误测量，需要人 为将其滤除。
[0011] 采用GPS法获取的位置信息和由光流法获取的速度信息简化为如下形式：
[0012] Yp= P+μ ρ
[0013] ，
[0014] yv= v+ μ ν
[0015] 这里的ρ、V分别为采用GPS法和光流法获取的真实位置和速度测量值，μ 5和μ ν 分别为位置信息和速度信息的测量噪声，均为恒定值。
[0016] 所述的GPS获取无人机的位置信息并判断位置信息的可靠性是：
[0017] 由于GPS信息具有不稳定性，需要检测GPS信息，若用于定位过程中的卫星数量低 于5颗星时，则认为该方法获取的无人机位置信息不够准确。
[0018] 采用互补滤波器将上述信息进行融合具体为：将测量结果通过互补滤波器后的输 出彡的频域表达式写成如下形式：
【主权项】
1. 一种基于GPS与光流传感器数据融合的无人机定位方法，其特征是，包括如下步骤： 利用安装在四旋翼无人机底部的光流传感器获取无人机的速度信息及速度信息，利用GPS 获取无人机的位置信息并判断位置信息的可靠性，采用互补滤波器将上述信息进行融合， 用于无人机的定位系统中。
2. 如权利要求1所述的基于GPS与光流传感器数据融合的无人机定位方法，其特征是， 所述的利用光流传感器获取无人机的速度信息及速度信息处理是：光流法直接获取的是无 人机的水平速度信息，所以需要通过积分运算获得其位置信息，同时，由于其他不可测因素 的影响，在速度测量过程中会有短暂的错误测量，需要人为将其滤除。
3. 如权利要求1所述的基于GPS与光流传感器数据融合的无人机定位方法，其特征是， 采用GPS法获取的位置信息和由光流法获取的速度信息简化为如下形式： yp=p+yp, yv=v+yv 这里的P、v分别为采用GPS法和光流法获取的真实位置和速度测量值，~和yv分别 为位置信息和速度信息的测量噪声，均为恒定值。
4. 如权利要求1所述的基于GPS与光流传感器数据融合的无人机定位方法，其特征是， 所述的GPS获取无人机的位置信息并判断位置信息的可靠性是： 由于GPS信息具有不稳定性，需要检测GPS信息，若用于定位过程中的卫星数量低于5 颗星时，则认为该方法获取的无人机位置信息不够准确。 采用互补滤波器将上述信息进行融合具体为：将测量结果通过互补滤波器后的输出多 的频域表达式写成如下形式：
其中s为拉普拉斯算子，T(s)为一阶低通滤波，S(s)为一阶高通滤波，T(s)+S(s) = 1，yp(s)表示由传感器得到在频域内的位置信息；互补滤波控制器采用比例反馈，即C(s)= k;在这种情况下，得到闭环系统的动态方程为：
此时滤波器频域表达形式为=击和只4 =击，此时设计的滤波器截止频率为 /r=忐；在大于&的高频段，光流传感器数据对融合结果起主要作用，在小于fT的低频段，GPS数据对融合结果起主要作用，k为常数。
【专利摘要】本发明涉及一种无人机定位方法，为实现无人机自主定位，为此，本发明采取的技术方案是，基于GPS与光流传感器数据融合的无人机定位方法，包括如下步骤：利用安装在四旋翼无人机底部的光流传感器获取无人机的速度信息及速度信息，利用GPS获取无人机的位置信息并判断位置信息的可靠性，采用互补滤波器将上述信息进行融合，用于无人机的定位系统中。本发明主要应用于无人机定位。
【IPC分类】G01S19-45
【公开号】CN104808231
【申请号】CN201510104096
【发明人】鲜斌, 曹美会, 张旭
【申请人】天津大学
【公开日】2015年7月29日
【申请日】2015年3月10日