旋翼無人機中的多模型組合導(dǎo)航技術(shù).pdf

1、旋翼無人機以其體積小、重量輕、飛行機動靈活的優(yōu)勢被廣泛應(yīng)用于民用和軍用領(lǐng)域。隨著飛行任務(wù)和飛行環(huán)境的多樣性和復(fù)雜性的不斷增加，在實際應(yīng)用中，對旋翼無人機導(dǎo)航系統(tǒng)的精度、可靠性以及自主性等方面提出了越來越高的要求。目前旋翼無人機中常采用基于多傳感器配置的單一模型組合導(dǎo)航方式，在無人機處于機動和環(huán)境變化情況下會帶來模型誤差，導(dǎo)致無法準確估計其導(dǎo)航信息。而多模型估計方法是一種新型的自適應(yīng)估計方法，適用于結(jié)構(gòu)或參數(shù)不確定的復(fù)雜系統(tǒng)，能夠避免單一

2、模型不準確帶來的影響，近年來主要在目標跟蹤、過程控制等領(lǐng)域中得到應(yīng)用，但在飛行器多信息融合導(dǎo)航技術(shù)領(lǐng)域中還未完全展開深入研究與應(yīng)用工作。本文以旋翼無人機為研究對象，開展多模型組合導(dǎo)航關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用研究，旨在有效提高無人機在復(fù)雜機動環(huán)境下導(dǎo)航系統(tǒng)的精度與可靠性。
　　目前，應(yīng)用于旋翼無人飛行器導(dǎo)航系統(tǒng)的傳感器主要包括低精度MEMS傳感器、GPS、氣壓高度計、聲吶系統(tǒng)等，以此為基礎(chǔ)的組合導(dǎo)航系統(tǒng)想要獲得更高精度的導(dǎo)航信息必須對機載傳感

3、器進行誤差建模與標定補償工作。論文首先對旋翼無人飛行器機載導(dǎo)航傳感器誤差特性進行了分析，分別對機載IMU、磁強計、聲吶傳感器和氣壓高度計建立了誤差模型；其次，對傳感器數(shù)據(jù)進行實驗分析及誤差模型參數(shù)標定，實現(xiàn)傳感器誤差補償，避免了由于傳感器固定誤差帶來的組合導(dǎo)航系統(tǒng)誤差積累。
　　機載傳感器誤差特性的研究是組合導(dǎo)航系統(tǒng)模型建立的基礎(chǔ)。旋翼無人飛行器在應(yīng)用過程中由于其復(fù)雜的機動特性和環(huán)境因素，建立準確的系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型存在很大的難度。因此

4、論文對適用于時變、不確定復(fù)雜系統(tǒng)估計的多模型方法進行了研究。針對復(fù)雜條件下模型數(shù)量增加，模型辨識不準確的問題，提出了基于分散狀態(tài)的多模型估計方法，通過狀態(tài)量的分散估計，有效提高了模型辨識準確率，并減少了所需模型數(shù)量，降低了計算量；同時，針對交互多模型估計算法對模型先驗概率轉(zhuǎn)移矩陣的過分依賴，提出一種模型概率轉(zhuǎn)移方法，有效提高了模型轉(zhuǎn)移的速度和準確性，為無人機的多模型組合導(dǎo)航算法改進提供了理論基礎(chǔ)。
　　在對多模型理論研究與改進的基

5、礎(chǔ)上，針對旋翼無人機組合導(dǎo)航系統(tǒng)實際問題進行了多模型方法的應(yīng)用與驗證。由于陀螺零偏受溫度影響較大，基于擴充狀態(tài)的零偏估計無法消除陀螺零偏時漂及溫漂帶來的姿態(tài)解算誤差，對此提出基于交互多模型的姿態(tài)估計算法，通過建立不同環(huán)境下陀螺零偏漂移模型，采用磁強計輔助姿態(tài)信息進行多模型融合，消除了陀螺零偏變化帶來的影響，提高了無人機復(fù)雜環(huán)境應(yīng)用中的系統(tǒng)姿態(tài)估計精度；其次，針對旋翼無人機INS/GPS/氣壓高度計組合導(dǎo)航系統(tǒng)量測噪聲模型未知時變問題，設(shè)

6、計了旋翼無人機有色噪聲時變情況下的多模型組合導(dǎo)航濾波算法，根據(jù)無人機量測噪聲特性構(gòu)建系統(tǒng)模型集，采用基于非線性UKF的交互多模型估計算法實時計算各個模型的概率，以逼近實際系統(tǒng)模型，從而避免了單一模型的片面性，獲得了準確的狀態(tài)估計結(jié)果，增強了無人機導(dǎo)航系統(tǒng)的可靠性。
　　在上述理論和方法研究的基礎(chǔ)上，為了對旋翼無人機組合導(dǎo)航系統(tǒng)誤差特性及融合方法進行驗證，論文通過搭載的多導(dǎo)航傳感器的旋翼無人機平臺進行了室內(nèi)、室外飛行試驗驗證工作，驗