一种用于无人机的空中变翼控制方法、设备及系统与流程

本申请涉及无人机姿态控制，具体涉及一种用于无人机的空中变翼控制方法、设备及系统。

背景技术：

1、无人机，全称为无人驾驶飞行器，无人机通过遥控设备或自主飞行控制系统进行操作，能够执行多种任务，如侦察、监视、货物运输、农业喷洒、环境监测等。无人机的类型繁多，包括固定翼、多旋翼、直升机和混合动力等，每种类型都有其独特的飞行特性和应用场景。可变翼无人机结合了固定翼和旋转翼无人机的特点，通过改变机翼的后掠角来适应不同的飞行条件和任务需求。

2、通过无人机的姿态角精确控制机翼的后掠角，确保无人机能够在空中进行变翼，保持最佳的飞行性能。然而，传感器的误差会随着时间进行累计，需要使用卡尔曼滤波对各个传感器的数据进行融合，获得更加准确的数据。传统的卡尔曼滤波算法中参数q是基于先验知识确定的，而无人机在飞行过程中会受到干扰，导致过程噪声发生变化，从而使姿态角解算出现误差，降低了对无人机变翼过程中机翼调控的精度。

技术实现思路

1、第一方面，本申请实施例提供了一种用于无人机的空中变翼控制方法，该方法包括以下步骤：

2、获取各时刻无人机第一姿态角、第二姿态角、风速、风向及无人机所处高度，结合第一姿态角和第二姿态角并采用卡尔曼滤波算法，对各时刻无人机的姿态角进行迭代修正，获取各时刻的最佳姿态角，所述修正过程如下：

3、根据各时刻前无人机在所有相邻变翼开始时刻的最佳姿态角的变化率，确定各时刻无人机的姿态角影响因子；

4、根据各时刻下无人机所处高度与前一时刻下无人机所处高度的差异，结合所述风向及所述风速，确定各时刻无人机的环境影响因子；

5、基于各时刻无人机的姿态角影响因子及环境影响因子，确定各时刻无人机的动态影响因子；

6、采用卡尔曼滤波算法，基于各时刻无人机的第一姿态角和第二姿态角，结合所述动态影响因子，确定各时刻无人机的最佳姿态角，对各时刻无人机的机翼进行控制。

7、优选的，所述获取各时刻无人机第一姿态角、第二姿态角，包括：

8、采用陀螺仪获取各时刻无人机的姿态角，记为第一姿态角；通过各时刻无人机的加速度数据及磁场数据得到各时刻无人机的第二姿态角。

9、优选的，所述各时刻无人机的姿态角影响因子的表达式为：；式中，表示第i时刻无人机的姿态角影响因子；分别表示第i时刻前无人机第j次变翼开始时刻的俯仰角变化率、横滚角变化率及偏航角变化率；n表示从无人机起飞时刻与第i时刻之间的变翼次数，其中，当n为1时，。

10、优选的，所述俯仰角变化率、横滚角变化率及偏航角变化率进一步包括：

11、分析各时刻前无人机每次变翼开始时刻及其后一次变翼开始时刻的最佳姿态角中俯仰角的差异，记为俯仰角差异，并统计每次变翼开始时刻及后一次变翼开始时刻间时间间隔，将所述俯仰角差异与所述时间间隔的比值，记为各时刻前无人机每次变翼开始时刻的俯仰角变化率；

12、针对各时刻前无人机变翼时刻最佳姿态角中的横滚角与偏航角，按照所述俯仰角变化率的获取方法，分别得到各时刻前无人机每次变翼开始时刻的横滚角变化率和偏航角变化率。

13、优选的，所述各时刻无人机的环境影响因子的表达式为：；式中，表示第i时刻无人机的环境影响因子；表示第i时刻无人机所处高度与第i-1时刻无人机所处高度的差异；表示第i时刻的风向；表示第i时刻的风速；表示大于0的预设常数；norm( )表示归一化函数；sin( )表示正弦函数。

14、优选的，所述各时刻无人机的动态影响因子的表达式为：；式中，表示第i时刻无人机的动态影响因子；表示第i时刻无人机的姿态角影响因子；表示第i时刻无人机的环境影响因子；表示卡尔曼滤波算法中参数q的预设初始值。

15、优选的，所述各时刻无人机的最佳姿态角的确定方法为：

16、将各时刻无人机的第一姿态角与第二姿态角作为卡尔曼滤波算法的输入，将各时刻无人机的动态影响因子作为卡尔曼滤波算法中参数q的值，得到各时刻无人机的最佳姿态角。

17、优选的，所述对各时刻无人机的机翼进行控制，包括：

18、将各时刻无人机的预设期望姿态角与最佳姿态角的差值作为pid控制器的输入，对无人机的后掠角进行控制。

19、第二方面，本申请实施例还提供了一种用于无人机的空中变翼控制设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任意一项所述一种用于无人机的空中变翼控制方法的步骤。

20、第三方面，本申请的实施例提供了一种用于无人机的空中变翼控制系统，所述系统包括：

21、无人机数据采集模块，用于获取各时刻无人机第一姿态角、第二姿态角、风速、风向及无人机所处高度；

22、无人机数据分析模块，用于结合第一姿态角和第二姿态角并采用卡尔曼滤波算法，对各时刻无人机的姿态角进行迭代修正，获取各时刻的最佳姿态角，所述修正过程如下：

23、根据各时刻前无人机在所有相邻变翼开始时刻的最佳姿态角的变化率，确定各时刻无人机的姿态角影响因子；

24、根据各时刻下无人机所处高度与前一时刻下无人机所处高度的差异，结合所述风向及所述风速，确定各时刻无人机的环境影响因子；

25、基于各时刻无人机的姿态角影响因子及环境影响因子，确定各时刻无人机的动态影响因子；

26、无人机机翼控制模块，用于采用卡尔曼滤波算法，基于各时刻无人机的第一姿态角和第二姿态角，结合所述动态影响因子，确定各时刻无人机的最佳姿态角，对各时刻无人机的机翼进行控制。

27、由以上实施例可见，本申请实施例提供的一种用于无人机的空中变翼控制方法，至少具有如下有益效果：

28、本申请通过分析各时刻无人机前所有相邻变翼开始时刻的姿态角的变化率，确定各时刻无人机的姿态角影响因子；基于各时刻下无人机所处高度与前一时刻下无人机所处高度的差异，结合所述风向及所述风速，确定各时刻无人机的环境影响因子，以量化无人机相邻姿态角变化对姿态角解算精确度的影响；基于各时刻无人机的姿态角影响因子及环境影响因子，确定各时刻无人机的动态影响因子，并结合各时刻无人机的角速度数据、加速度数据及磁场数据，确定各时刻无人机的最佳姿态角，实现对各时刻无人机的机翼的控制。

29、本申请通过分析无人机变翼过程中相邻变翼之间的影响对后续变翼过程中姿态角解算精确度的影响，及无人机变翼过程中环境因素对姿态角解算精确度的影响，确定了无人机的动态影响因子，协助卡尔曼滤波算法提高了无人机变翼及环境因素对姿态角解算的精确度，提升了无人机变翼过程中对机翼进行控制的精度。

技术特征：

1.一种用于无人机的空中变翼控制方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的一种用于无人机的空中变翼控制方法，其特征在于，所述获取各时刻无人机第一姿态角、第二姿态角，包括：

3.如权利要求1所述的一种用于无人机的空中变翼控制方法，其特征在于，所述各时刻无人机的姿态角影响因子的表达式为：；式中，表示第i时刻无人机的姿态角影响因子；分别表示第i时刻前无人机第j次变翼开始时刻的俯仰角变化率、横滚角变化率及偏航角变化率；n表示从无人机起飞时刻与第i时刻之间的变翼次数，其中，当n为1时，。

4.如权利要求3所述的一种用于无人机的空中变翼控制方法，其特征在于，所述俯仰角变化率、横滚角变化率及偏航角变化率进一步包括：

5.如权利要求1所述的一种用于无人机的空中变翼控制方法，其特征在于，所述各时刻无人机的环境影响因子的表达式为：；式中，表示第i时刻无人机的环境影响因子；表示第i时刻无人机所处高度与第i-1时刻无人机所处高度的差异；表示第i时刻的风向；表示第i时刻的风速；表示大于0的预设常数；norm( )表示归一化函数；sin( )表示正弦函数。

6.如权利要求1所述的一种用于无人机的空中变翼控制方法，其特征在于，所述各时刻无人机的动态影响因子的表达式为：；式中，表示第i时刻无人机的动态影响因子；表示第i时刻无人机的姿态角影响因子；表示第i时刻无人机的环境影响因子；表示卡尔曼滤波算法中参数q的预设初始值。

7.如权利要求1所述的一种用于无人机的空中变翼控制方法，其特征在于，所述各时刻无人机的最佳姿态角的确定方法为：

8.如权利要求1所述的一种用于无人机的空中变翼控制方法，其特征在于，所述对各时刻无人机的机翼进行控制，包括：

9.一种用于无人机的空中变翼控制设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-8任意一项所述一种用于无人机的空中变翼控制方法的步骤。

10.一种用于无人机的空中变翼控制系统，其特征在于，所述系统包括：

技术总结本申请涉及无人机姿态控制技术领域，具体涉及一种用于无人机的空中变翼控制方法、设备及系统，该方法包括：确定各时刻无人机的姿态角影响因子；确定各时刻无人机的环境影响因子；基于各时刻无人机的姿态角影响因子及环境影响因子，确定各时刻无人机的动态影响因子；基于各时刻无人机的角速度数据、加速度数据及磁场数据，结合所述动态影响因子，确定各时刻无人机的最佳姿态角，对各时刻无人机的机翼进行控制。本申请通过确定了无人机的动态影响因子并结合卡尔曼滤波算法，提高了无人机变翼及环境因素对姿态角解算的精确度，提升了无人机变翼过程中对机翼进行控制的精度。技术研发人员：刘有建,魏倩雨受保护的技术使用者：北极鸥航空科技（山东）集团有限公司技术研发日：技术公布日：2024/9/26