申请/专利权人：海兴东方新能源发电有限公司

申请日：2021-12-27

公开（公告）日：2024-07-05

公开（公告）号：CN114265435B

主分类号：G05D1/43

分类号：G05D1/43;G05D1/243;G05D1/633;G05D1/644;G05D1/248;G05D1/247;G05D1/648;G05D109/10

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.07.05#授权;2022.04.19#实质审查的生效;2022.04.01#公开

摘要：本发明公开一种旋翼无人机实现多机场精准降落的方法、系统及装置，包括：基于A机场差分基准站和B机场差分基准站的位置信息，配置差分GPS和差分链路通道；初始化旋翼无人机飞行控制系统，检查飞行控制系统的硬件初始化是否通过，直至初始化完成；接收A机场所发送的飞行任务指令和起飞指令进行起飞，执行飞行任务；基于差分GPS和差分链路通道，实时定位旋翼无人机位置；发送请求B机场打开机舱的指令，驱动B机场开启舱门；判断是否收到B机场发送的舱门已开启的指令，直至旋翼无人机的安全降落。本发明通过差分GPS和差分链路通道，实时定位旋翼无人机的位置，扩大旋翼无人机的工作距离；通过自检避免旋翼无人机在自主起飞过程中飞行事故的发生。

主权项：1.一种旋翼无人机实现多机场精准降落的方法，其特征在于，包括：步骤1：基于A机场差分基准站和B机场差分基准站的位置信息，配置差分GPS和差分链路通道；步骤2：初始化旋翼无人机飞行控制系统，检查飞行控制系统的硬件初始化是否通过，若通过，进行步骤3；若不通过，无法进行起飞；步骤3：接收A机场所发送的飞行任务指令和起飞指令进行起飞，执行飞行任务；在接收A机场所发送的起飞指令进行起飞之前，还包括：设计旋翼无人机的自适应控制率，实时控制旋翼无人机的飞行状态；旋翼无人机的自适应控制率包括水平通道控制率、垂直通道控制率和姿态控制率，所述水平通道控制率用于控制旋翼无人机的水平位置；所述垂直通道控制率用于控制旋翼无人机的飞行高度；所述姿态控制率用于控制旋翼无人机的飞行姿态；旋翼无人机的自适应控制率的具体设计方法具体为：水平通道控制率设计具体为：水平位置通道控制器来用实现对旋翼无人机的水平位置的控制，水平通道完整的控制结构中用到的变量见下：pt期望位置；p表示当前位置；vt期望速度；v表示当前速度；at期望加速度；a表示当前加速度；θt期望姿态；θ表示当前姿态；ωt期望角速率；ω表示当前角速率；期望位置pt经过与当前位置p做差经过位置比例控制器得到期望速度vt；期望速度vt与当前速度v做差经过速度比例控制器得到期望加速度at；水平通道位置环控制率设计如公式1所示：vt＝Kp·pt-p1其中，Kp为位置环比例增益；水平通道速度环控制率设计如公式2所示： 其中，Kv为速度环比例增益,KI为积分增益，期望加速度at通过小扰动假设理论计算得到期望的姿态θt由期望加速度转换为期望姿态的计算公式如下，小扰动假设的条件是，旋翼无人机在平衡位置没有高度方向的运动，机体没有航向方向的运动并且航向角度ψ≈0为零； 整理得到公式4： 再次整理公式4得到有加速度到倾角的计算公式5： 公式4即为从加速度到倾角滚转角γ和俯仰θ公式；根据公式4就可以通过期望加速度at转换为期望倾角θt和γt；垂直通道控制率设计具体为：垂直通道控制用于对旋翼无人机的高度进行控制，其中：Ht为期望高度，H为组合导航系统解算高度；Vt为期望速度，V为组合导航系统解算速度；at为期望加速度，a为校正后的组合导航系统加速度；其中，高度外环的非线性误差反馈控制器具备小误差大增益，大误差小增益的特点；定义期望高度为zd，vz表示垂直方向速度，当前高度为z，高度的误差为ez如公式6所示：ez＝zd-z6误差的微分如公式7所示： 定义外环控制律如公式8所示： 其中，为期望速度，公式8中的为zd的微分；dl和e0的计算方法如公式9所示：线性部分的斜率k在dl处连续且可微，那么有 那么有如公式10成立 通过设计如公式8所示的控制率，具备实现小误差大增益，大误差小增益的特点；姿态控制率设计内环姿态控制包含两方面信息，一类为PID基础控制器输出ub，一类为L1增广自适应控制输出ua；总输出u为基础控制器和L1增广自适应控制器二者只和，如公式11所示：u＝ub+ua11PID基础控制率期望倾角αt与当前倾角做差得到误差角度，误差角度经过姿态比例控制器得到期望角速率ωt；姿态环控制率设计如公式12所示：ωt＝Kα·αt-α12其中，Kα为姿态环比例增益，这里的α表示倾角滚转和俯仰；期望角速率ωt与当前测量角速率做差后经过角速率PID控制器得到角速率控制器角输出记为ub，基础控制器的输出ub如公式13所示： 其中，Kω为角速率环比例增益，K为角度率环积分增益，KD为角速率环微分增益，表示积分操作运算，s表示微分运算；Δω为目标角速率ωt与当前角速率ω的差值，为积分运算符号，s为微分运算符号；L1增广自适应控制率角速度PID控制输出作为基础控制器控制信号，并引入L1增广自适应控制，用于增强系统的控制鲁棒性和抗干扰能力；因此由串级PID控制组合控制器称为基础控制器；对于姿态内环控制器，选取三轴机体角速率为状态变量x，并且记串级PID的角速率PID控制器输出为ub，选取旋翼三轴角速率为状态向量如公式14所示： 那么L1增广自适应的状态预测方程如公式15所示： 公式15需要通过系统辨识的方法确定系统矩阵A和B，为估计的不确定性，为估计的系统状态变量，矩阵Asp为行列式为负值的3×3矩阵矩阵，Asp为行列式为负值的3×3矩阵，为估计状态变量与真值之间的误差如公式16所示： xt表示真值可以通过组合导航系统的实际测量的陀螺仪数据进行代替；L1自适应的自适应率计算如公式17所示： T表示控制器运行的周期，实际使用过程中，自适应的控制率的运行频率越高越能实时估计系统的总不确定性在获取了系统的不确定性估计后可以通过如下式子计算L1自适应的控制量输出ua，即为自适应控制器的输出如公式18所示： Cs为二阶巴特沃斯低通滤波器表达式；姿态控制器内环输出作为旋翼无人机的执行机构的控制输入ut，如公式19所示：ut＝ubt+uat19通过公式19即可完成对旋翼无人机的姿态控制；步骤4：基于所配置差分GPS和差分链路通道，接收A机场差分基准站和B机场差分基准站所发送的差分数据，实时定位旋翼无人机的位置；差分GPS和差分链路通道包括千寻差分网络服务，对A机场差分基准站和B机场差分基准站位置进行定位，并基于固定坐标指令，固定A机场差分基准站和B机场差分基准站的位置，通过A机场差分基准站和B机场差分基准站，实时定位旋翼无人机的位置；以A机场和B机场的中点为界，在A机场到中点距离范围内，通过匹配A机场差分基准站所封装差分数据的ID信息，接收A机场的差分数据；在中点到B机场范围内，通过匹配B机场差分基准站所封装差分数据的ID信息，接收B机场的差分数据，实时定位旋翼无人机的位置；步骤5：完成飞行任务后，发送请求B机场打开机舱的指令，驱动B机场开启舱门；步骤6：判断是否收到B机场发送的舱门已开启的指令，若是，降落在B机场停机坪上，若否，降落在备用停机坪上。

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