一种无人机飞行高度梯级检测系统的制作方法

本发明涉及无人机飞行时的高度检测系统，尤其是对于有大量程高精度检测需求的无人机测量高度的检测系统。

背景技术：

近年来，小型旋翼无人机得到了推广发展。因其具备机动的飞行能力，能在多种环境下执行特定任务，使其在诸多领域成为研究的热点。

高度信息作为飞行过程中的一个重要参数，是无人机安全有效飞行以及任务完成和人员安全的重要保障。目前高度测量主要包括：1)航线规划；2)地形勘测；3)无人机自主起降等等。航线规划作为飞行过程中的重要环节，要求无人机在特定的高度平稳飞行；地形勘测环节中，无人机的高度与拍摄图形视角有关，为了对地形进行正确绘制，所以要求无人机处于固定高度对所经过的地形进行拍摄；无人机自主起降：在无人机起飞与降落过程中，无人机距地面的高度不同，其运动状态是不同的，接近地面时，微小的误差对于无人机来说都是致命的。因此，有必要对无人机的飞行高度进行实时的测量，然而，现今的无人机在高度测量时存在各种局限性，具体如下：

1.传感器存在的局限性：单传感器在测量距离上存在限制，如声纳在测量距离上的限制以及气压计在高度测量时对空气中的气压变化敏感度比较低，传感器的漂移,会导致测量过程中有高度突变以及测量值出现明显失真等现象。

2.现有的高度融合技术有一些明显的缺陷：如切换过程会导致高度不连续,影响测量结果。

3.对于无人机升降状态时，其高度测量值往往出现滞后现象。

4.传统无人机的高度测量时针对场景特定性较强，测量器的量程单一，适应性不强。

技术实现要素：

为了克服现有无人机高度检测方式的高度不连续且量程较小、适应性不强的不足，本发明提供一种高度连续且大量程、适应性较强的无人机飞行高度梯级检测系统，采用三个不同量程的超声波传感器进行相对高度测量，并将这些值依照融合算法得到第二高度值；将气压计测量的高度值和第二高度值结合垂直方向上的速度融合得到最终的高度测量值。

本发明为了解决上述技术问题采用如下的技术方案：

一种无人机飞行高度梯级检测系统，包括检测模块、数据处理模块、电源管理模块、姿态调整模块和预留外部模块口，所述的检测模块包含气压计、3个超声波传感器和速度计，所述的数据处理模块通过数据总线与所述检测模块连接，用于第二高度以及最终高度值的计算，其中，相对高度分配三种量程的超声波传感器进行测量，量程的设置按照大、中、小三个梯度级进行设置；所述的电源管理模块，用于无人机电池管理，实现装置功耗的控制，提高其续航能力；所述的姿态调整模块是无人机的执行模块，用于实现无人机高度的控制；所述的预留外部模块口提供给使用者；

所述的数据处理模块中，首先进行相对高度测量值的融合，其符合如下：

h2＝k1h2_1+k2h2_2+k3h2_3(1-1)

其中，n为超声波传感器的个数，h2为相对高度(第二高度)的融合值，h2_1代表的是小量程测量的高度值，h2_2为中量程的测量值，h2_3为大量程的测量值，k1，k2，k3为融合系数并且符合式(1-2)的约束条件，其参数设置遵循(1-3)和(1-4)的约束，当h2_i＞hi时，对应的ki为0；

然后进行的高度融合：

h＝kh2+(1-k)h1+vt(1-5)

其中，h3是指相对高度中传感器中的最大的量程值；α是使用者随着特定的指标或者要求设定的常数；v是垂直高度的上升或者下降的速度值；t是超声波传感器的采样时间；当h2≥h3，k的值为0。

本发明的有益效果体现在：

1.克服气压计与超声波传感器在测量中出现的高度不连续等缺陷。

2.将相对高度的测量划分为不同量程的传感器测量，并通过融合算法进行高度融合，在保证测量精度的同时，克服检测过程中出现的数值不连续情况。

3.根据项目需求选择合适量程的传感器，增强系统的适应性。

4.在高度融合策略中加入垂直方向速度参数，有利于无人机高度的动态控制。

附图说明

图1是本发明高度融合策略图。

图2是本发明的高度融合流程图。

图3是本发明的高度检测系统框图。

图4是无人机的系统结构图。

具体实现流程：

下面参照附图对本发明进行更全面的描述，其中说明的只是本发明的示例性实施例。

参照图1～图4，一种无人机飞行高度梯级检测系统，一种无人机飞行高度梯级检测系统，包括检测模块、数据处理模块、电源管理模块、姿态调整模块和预留外部模块口，所述的检测模块包含气压计、3个超声波传感器和速度计，所述的数据处理模块通过数据总线与所述检测模块连接，用于相对高度以及最终高度值的计算，其中，相对高度分配三种量程的超声波传感器进行测量，量程的设置按照大、中、小三个梯度级进行设置；所述的电源管理模块，用于无人机电池管理，实现装置功耗的控制，提高其续航能力；所述的姿态调整模块是无人机的执行模块，用于实现无人机高度的控制；所述的预留外部模块口提供给使用者；

所述的数据处理模块中，首先进行相对高度测量值的融合，其符合如下：

h2＝k1h2_1+k2h2_2+k3h2_3(1-1)

其中，n为超声波传感器的个数，h2为第二高度(相对高度)的融合值，h2_1代表的是小量程测量的高度值，h2_2为中量程的测量值，h2_3为大量程的测量值，k1，k2，k3为融合系数并且符合式(1-2)的约束条件，其参数设置遵循(1-3)和(1-4)的约束，当h2_i＞hi时，对应的ki为0；

然后进行的高度融合：

h＝kh2+(1-k)h1+vt(1-5)

其中，h3是指相对高度中传感器中的最大的量程值，α是使用者随着特定的指标或者要求设定的常数，v是垂直高度的上升或者下降的速度值，t是超声波传感器的采样时间，当h2≥h3，k的值为0，即测量高度的计算公式以气压计结合速度。

以无人机在光伏电池阵列巡检为例进行说明，在巡检任务中，要求无人机携带红外热像仪以及照相机。这两个的量程分别为s1m和s2m(假设s1<s2)，在无人机的检测模块中，可以将h1m(h1m＝s1m+0.1n)设置为超声波传感器组的最小量程。同理，h2m(h2m＝s2m+0.1m)可以设置为超声波传感器组的中量程。大量程可以根据飞行轨迹的规划设置为数值最大的值(假设为h3m，并且比h1和h2大)。

第一步：根据以上说明，结合图1所示选取3个不同量程的超声波传感器。其中小量程为最大至h1m的小量程超声波传感器；量程为最大至h2m的中量程；最大至h3m的大量程传感器。并将其参数记录，方便之后融合策略的使用。

第二步：当无人机在飞行过程中，其硬件系统检测如图3所示，其中有三种传感器，气压计，超声波以及垂直速度传感器。这三种传感器将值通过数据总线方式传递给微处理器，并结合图2，进行高度确定。对超声波传感器的值按照公式(1-1)，(1-2)，(1-3)，(1-4)进行处理。

2-1)对于三个超声波传感器的测量值进行相对高度融合时，先求出其融合系数，利用(1-3)，(1-4)进行求解，得到的是中量程以及小量程超声波传感器的融合系数，具体计算公式参照(1-3)，(1-4)。

2-2)对于大量程的融合系数求解参照公式(1-2)，按照公式中各项融合系数的总和为1，用1减去前两项的融合系数，便可以求得。

2-3)对于所述公式(1-4)中的条件中测量值等于量程时，将其系数设置为0，因为此时的测量值已经不能精确的表示测量的高度值，将这个量程的传感器的测量值舍去。

第三步：基于第二步确定的相对高度，将气压计测量的绝对(海拔)高度与其按照(1-5)，(1-6)进行融合。

对于相对高度以及气压计测量的高度的融合计算。按照(1-5)，(1-6)式子进行融合，其参数的特点主要是取决于测量的量程以及飞行高度的比较。其中，需要说明的是对于h3是指相对高度(第二高度)中传感器的最大量程h3m，α是使用者随着特定的指标或者要求设定的常数。

在进行两个高度(相对高度和气压计测量的高度)策略融合时，将垂直高度的速度值作为融合元素加入高度估算。

对于速度值的正负描述：当无人机向上飞行时：v＞0；当无人机向下飞行时v＜0。

这里结合实例对于图4进行说明，图中的测量模块(超声波、气压计、速度计)如上所述进行各种值的测量；图中的电源管理系统是每个系统模块中必需模块，决定了系统的续航能力；图中的预留外部模块是为了提供一些端口给无人机的使用者，放置完成特定任务所需要的模块。在本例子中，将热成像仪以及照相机放置在两个预留外部模块中。图中的姿态调整模块是无人机飞行的控制模块，结合例子中，当无人机的高度比目标值高时，通过这个模块使无人机下降；当高度低于目标值时，通过这个模块使无人机上升。结合例子，目标值就是热成像仪的有效测量范围中的值以及照相机的有效拍照距离值。

最后，还需要注意的是，以上的内容仅是一种检测系统的实施方式，但不限于以上形式。