用于用侧风和加速度计偏差估计和补偿来控制多旋翼的旋翼无人机的方法
【专利摘要】无人机的姿态和速度由施加到用于根据俯仰轴和滚转轴来控制无人机的各引擎的控制回路(120)的角命令来控制。具体包括卡尔曼预测滤波器的无人机的动力学模型在无人机质量和阻力系数、无人机相对于绝对地面参考的欧拉角、以及无人机绕垂直轴的旋转的基础上表示无人机的水平速度分量。无人机沿三个轴的加速度以及无人机相对地面的相对速度被测量并被应用到该模型以估计侧风的水平速度分量(128)。这一估计可用来产生校正命令(126)，这些校正命令与被施加到该无人机的与俯仰和滚转有关的控制回路的角命令相结合。
【专利说明】用于用侧风和加速度计偏差估计和补偿来控制多旋翼的旋 翼无人机的方法
[0001] 本发明涉及诸如四旋翼直升机（quadricop-tSres)之类的旋翼无人机。
[0002] 此类无人机设有由相应的马达驱动的多个旋翼，这些马达可以以不同模式控制， 从而在姿态和速度方面驾驶该无人机。
[0003] 此类无人机的典型示例是法国巴黎鹦鹉股份有限公司的AR.无人机，其是一种四 旋翼直升机，该四旋翼直升机配备有一系列传感器（加速度计、三轴陀螺仪、高度计）、对无 人机被指引朝向的场景的图像进行拾取的前置相机，以及对飞过的地面的图像进行拾取的 垂直视点相机。
[0004] 文献W02010/061099A2和EP2364757A1 (鹦鹉股份有限公司）描述了此种无人机 以及通过具有触摸屏和集成的加速度计的电话或多媒体播放器（例如，iPhone类型的蜂 窝电话，或iPod Touch或iPad类型的播放器或多媒体平板设备（美国苹果公司的注册商 标））来驾驶后者的原理。
[0005] 更精确地，在这一操作模式（此后将被称为"受控模式"）中，用户通过由设备倾斜 传感器发射的信号来驾驶无人机，该倾斜被无人机复制：例如，为了让无人机向前运动，用 户使他的设备绕其俯仰轴倾斜，且为了使无人机向左侧或右侧运动，用户使所述设备相对 于其滚转轴倾斜。这样，如果无人机被控制从而向下倾斜或"俯冲"（根据俯仰角倾斜），该 设备将以更高的速度向前移动（其中倾斜角是重要的）；相反，如果该无人机被控制按相反 方向"升起"，它的速度将逐渐降低，然后将转向，向后返回。以相同方式，针对绕滚转轴倾斜 的控制，无人机将偏向左或偏向右，造成在水平平移中向右或向左的线性位移。
[0006] 具有用户有权处理的其它命令，这些命令显示在触摸屏上，具体而言是"爬升/下 降（节流控制）"及"右旋/左旋（无人机绕其偏航轴旋转）"。
[0007] 该无人机还设有用于切换到固定点状况的命令：在这一操作模式（此后被称为 "自动受控模式"）中，当用户释放其遥控设备的所有命令时，该无人机被以全自动方式固定 和稳定在固定点状况中。
[0008] 发明的一般问题是在风中驾驶此类无人机。
[0009] 在空间和时间上恒定的平行于地面的空气位移将被称作"风"（不考虑阵风）。这 样的"风"随后是通过其在给定地面坐标系内的水平速度分量或其在此类坐标系内的范数 (norme)及方向而被完全确定的。
[0010] 风表示无人机在飞行时通过其特性影响无人机的扰动。在重量非常轻的"微型无 人机"（诸如上述的AR.无人机，其质量仅有数百克）的情况中，这种扰动特别明显。因此 这种无人机的风速计特别敏感（即使对温和的风）。
[0011] 为了移动，无人机依赖因变于风的空气移动的质量，同时测量其相对于地面的水 平速度分量（例如，通过朝向下方并提供地面的图像的相机）、角度（通过机载加速度计和 陀螺仪）以及施加到其上的外力（通过机载加速度计）。
[0012] 在无风的情况下，无人机可保持零速并通过维持零俯仰（une assiette nulle)而 保持在固定位置。因此准确测量这一中性状态是必要的。
[0013] 现在，加速度计因构造具有偏差（假定在短时期内为恒定的），估计并补偿该偏差 是必要的，以便在重建角度时正确地使用加速度测量。加速度计尤其被用作倾斜仪，对加速 度计偏差的估计误差导致角度测量的偏差，这对于维持在固定点是有害的。类似地，这一传 感器偏差对由加速度计执行的对风力的测量具有影响。
[0014] 在有风的情况下，无人机必须倾斜以补偿风并维持在固定点（基于垂直相机的稳 定图像来控制）：其俯仰因此将不再为零并且偏差估算将被修改。这不会阻止无人机被维 持在固定点状况（由相机控制），但是在两种情况下这将有特别明显的倾角（incidence):
[0015] --在固定点状况中，仅仅在偏航移动期间（绕垂直轴旋转，而即没有前/后位移 也没有右/左位移）：由于无人机以精确的取向倾斜以便对着风移动，它一开始转动，它的 倾斜就不再对应于风力补偿方向而是形成具有后者的角度：因此，无人机将"在风中行进" 且将不再保持其固定点；
[0016] --在受控的驾驶中，在顺风向上位移被增强而在逆风向上位移被减缓或甚至变 得不可能。
[0017] 本发明的诸目标中的一个是提供一种风估计方法，其允许在加速度计构造偏差和 由风引起的测量偏差之间进行区分。
[0018] 本发明的另一目标是提供一种风补偿方法，其允许对刚才所述的两种现象进行弥 补，即i)在自动驾驶飞行中，允许无人机在偏航移动期间在风中维持在其固定点状况，以 及ii)在受控模式中，允许在所有方向上（无论其在顺风方向上还是在逆风方向上）相同 的位移控制对驾驶透明。
[0019] FR2926637A1描述了一种用于通过应用表达施加在无人机上的力及其平移与旋转 速度和加速度之间的机械关系的模型来估计无人机相对于空气的速度的系统。尤其基于阻 止无人机位移的空气动力学阻力来估计相对于空气的速度，该空气动力学阻力被间接测量 并用来获得与相对于空气的速度有关的信息。
[0020] 为了测量风速，即i)无人机相对空气的速度，以及ii)无人机相对地面的速度之 间的差值，这一文献提出使用机载GPS接收机测量无人机相对地面的速度。然而，这种操作 方式要求在无人机中有此类接收机并且要求GPS信号可用，以及其准确性足够（足够数量 的卫星的可视性）。在任何情况下，所获得的准确性不提供对于正确估算因风所致的加速度 计传感器的测量偏差部分而言足够精细的对风速的估计，而正确估算该测量偏差部分对于 补偿在风中进行驾驶的上述缺点而言是必须的。
[0021] Waslander 等人的论文"Wind Disturbance Estimation and Rejection for Quadrotor Position Control (用于四旋翼飞行器位置控制的风扰动估计和抑制）〃，AIAA InforecM航空航天会议和AIAA无人操纵的…无限量会议，美国航空航天协会，美国华盛 顿州西雅图市，2009年4月，描述了一种估算及补偿由风引起的测量偏差的技术，但是其没 有考虑无人机加速度计的构造偏差。事实上，对这一偏差的估计并不总是必要的，尤其在无 人机设有有足够准确性的质量传感器的情况下。
[0022] 另一方面，对于设有低效传感器的消费品，这一构造偏差的存在容易使这些测量 失真，且因此使适用于无人机的马达的补偿参数失真。
[0023] 具体而言，对无人机角度的估算可受加速度计的这一构造偏差的严重影响。
[0024] 为了解决这些问题以及实现上述目的，本发明提供了一种允许独立于因风引起的 偏差来估计加速度计传感器的偏差的技术。
[0025] 实际上，由于加速度计的构造偏差以及风的影响是在不同的坐标系中表达的，把 具有不同属性的这两种类型的偏差相互去关联是可取的。
[0026] 本发明还提出了一种补偿技术，其允许使用偏差估计的结果来校正在自动驾驶模 式（固定点）和受控模式（用户施加驾驶命令）下在风中进行驾驶的上述缺点。
[0027] 更精确地，本发明提出了一种用于驾驶具有由相应马达驱动的多个旋翼的旋翼无 人机的方法，所述马达能够被控制以在姿态和速度方面驾驶无人机，所述方法以一种本身 可从Waslander的上述论文中可知的方式包括：
[0028] _产生角设定点以及把这些设定点应用到无人机马达的控制回路，这些设定点适 配成控制无人机绕俯仰轴和滚转轴的姿态，
[0029] _建立无人机的至少一个动力学模型，所述模型描述作为无人机阻力系数和质 量、表征无人机相对于绝对地面坐标系的姿态的欧拉角以及无人机绕垂直偏航轴的转速的 函数的无人机的水平速度分量；
[0030] -测量无人机的空气动力学阻力，其从无人机的加速度测量中推导出；
[0031] -测量无人机相对地面的相对速度；以及
[0032] _通过卡尔曼预测滤波器对无人机的所述动力学模型施加所述有关空气动力学 阻力和相对于地面的速度的测量，从而产生对侧风的水平速度分量的估计。
[0033] 本发明的特征在于，卡尔曼预测滤波器是六状态滤波器，这些状态包括：
[0034] ?在与无人机相关的坐标系中所表达的无人机相对地面的位移速度的两个分量，
[0035] ?在相关的绝对地面坐标系中所表达的相对地面的风速的两个分量，以及
[0036] ?无人机加速度计偏差的两个水平分量。
[0037] 有利地，建立无人机的动力学模型包括建立两个不同的模型，S卩：i)无人机在飞 行中的动力学模型，以及ii)无人机在地面上的动力学模型，这些模型根据无人机的状态 而被选择性地使用。
[0038] 有利地，无人机的坐标系中，无人机在飞行中的动力学模型可以使用无人机的加 速度测量作为与空气速度成比例的测量。
[0039] 无人机在飞行中的动力学模型具体而言具有以下类型：
【权利要求】
1. 一种用于驾驶旋翼无人机（10)的方法，所述旋翼无人机具有由相应马达（Iio)驱动 的多个旋翼（12)，所述马达能够被控制以在姿态和速度方面驾驶所述无人机， 所述方法包括： -产生角设定点（ft釣i并把这些设定点应用到无人机马达的控制回路（120),这些设 定点适配成控制所述无人机绕俯仰轴（22)和滚转轴（24)的姿态， -建立所述无人机的至少一个动力学模型，所述模型描述所述无人机的作为所述无人 机的阻力系数和质量、表征所述无人机相对于绝对地面坐标系的姿态的欧拉角以及所述无 人机绕垂直偏航轴的转速的函数的水平速度分量； -测量所述无人机的空气动力学阻力，所述空气动力学阻力是从所述无人机的加速度 测量推导出的； -测量所述无人机相对地面的相对速度；以及 _由卡尔曼预测滤波器对所述无人机的所述动力学模型施加所述对空气动力学阻力和 对相对于地面的速度的测量，从而产生所述侧风的水平速度分量的估计， 所述方法的特征在于： 所述卡尔曼预测滤波器是六状态滤波器，这些状态包括： ?在与所述无人机相关的坐标系中所表达的所述无人机相对地面的位移速度的两个分 量， ?在相关的绝对地面坐标系中所表达的相对地面的风速的两个分量，以及 ?无人机加速度计偏差的两个水平分量。
2. 如权利要求1所述的方法，其特征在于，建立所述无人机的至少一个动力学模型包 括建立两个不同的模型，其中：i)所述无人机在飞行中的动力学模型，以及ii)所述无人机 在地面上的动力学模型，这些模型因变于所述无人机的状态被选择性地使用。
3. 如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述无人机在飞行中的动力学模型使用所 述无人机的加速度测量作为与所述无人机的坐标系中的空气速度成比例的测量。
4. 如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述无人机在飞行中的动力学模型具有以 下类型：
X表示该状态向量相对于其初始值X的演变， 所述系统的输入U是重力U = g， Cx和Cy是所述无人机沿其u轴和V轴的空气动力学摩擦系数， m是所述无人机的质量， e和V是表征所述无人机相对于N ED坐标系的姿态的欧拉角（分别是滚转角、 俯仰角和偏航角）， ?2是绕W轴（偏航旋转运动）的转速，以及 RV是在2维中与角度V相关联的旋转矩阵。
5. 如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述无人机在地面上的动力学模型具有以 下类型：
Jr表示该状态向量相对于其初始值X的演变， U是重力U = g,以及 T是所述风速估计的逐步减少时间参数。
6. 如权利要求1所述的方法，其特征在于，进一步包括通过以下来补偿侧风对所述无 人机的定位和位移的影响的步骤： -产生校正设定点，该校正设定点为所述侧风的估计出的水平速度分量的函数，以及 -把这些校正设定点结合到被施加到所述无人机马达的控制回路的俯仰角设定点和滚 转角设定点。
7. 如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述校正设定点具有以下类型：
Vm是所估计的风速的模数，Cx是所述无人机的阻力系数，！!/^是风向的航向角，而 是无人机航向的航向角。
8. 如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述补偿步骤进一步包括为所述无人机定 义开环参考俯仰。
9. 如权利要求6所述的方法，其特征在于，当所述无人机处于受用户控制的飞行中时， 校正设定点被结合到用户所施加的驾驶设定点（沒##，中。
10. 如权利要求6所述的方法，其特征在于，当所述无人机处于自动驾驶的悬停飞行中 时，校正设定点（沒〇?;，被结合到响应于所述无人机相对地面的水平速度的测量 (? Sx 而产生的固定点稳定设定点（￠,修）中。
【文档编号】G05D1/02GK104335128SQ201380028830
【公开日】2015年2月4日 申请日期:2013年3月27日 优先权日:2012年3月30日
【发明者】F·凯罗, G·费耐特 申请人:鹦鹉股份有限公司