一种无人机的俯冲投放方法与流程

本发明属于无人机的俯冲投放，具体涉及一种无人机的俯冲投放方法。

背景技术：

1、无人机在高空平飞定点投放物品时，不能飞到目标正上方投放，而是要适当提前投放才能命中目标，投放后由于惯性、阻力等影响，会做类平抛运动，所以要适当提前投放才能命中目标。无人机投放距离与飞行速度、飞行高度、空气阻力等因素之间的关系，以及无人机在发射爆炸物时俯冲较角度、飞行速度、发射速度对等因素对于命中精度的影响，并通过数学建模带入数据计算给出最优策略。描述出无人机投放距离与无人机飞行高度、飞行速度、空气阻力等之间的关系，然而市面上各种的无人机投放仍存在各种各样的问题。

2、如授权公告号为cn113772096b所公开的一种货运无人机定点抛投系统及货物定点抛投方法，其虽然实现了应用于双翼无人机，具有投放精度高的优点。通过无人机飞行过程中产生的气流为投放货物提供初速度，货物的初速度和无人机的飞行速度越接近，投放精度越高，但是并未解决现有无人机在进行抛投时存在的悬停在目标上空垂直投弹，或者只能平飞投弹，造成抛投不够精准等的问题，为此我们提出一种无人机的俯冲投放方法。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种无人机的俯冲投放方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种无人机的俯冲投放方法，包括有以下步骤：

3、s1、通过北斗卫星进行定位：无人机通过卫星通讯模块获取北斗卫星的定位信息，并且根据定位信息计算飞行路径和目标位置；

4、s2、通过pid算法计算抛投点：在无人机飞行的时候，通过pid算法对抛投点进行计算确定；

5、s3、以及计算抛投点上方的虚拟点：通过北斗卫星定位的目标位置，进行计算目标位置的垂直虚拟点，将虚拟点设为无人机俯冲飞行的目的点；

6、s4、在飞行路径的进行抛投：在飞行的时候，根据抛投无的飞行抛物线计算抛投物的落地地点，是否与目标位置相同，若与目标位置不相同，则通过pid算法进行重新计算。

7、较佳的，所述北斗卫星的算法公式如下：

8、(x-x1)2+(y-y1)2+(z-z1)2-c2(t-t1)2＝0

9、(x-x2)2+(y-y2)2+(z-z2)2-c2(t-t2)2＝0

10、(x-x3)2+(y-y3)2+(z-z3)2-c2(t-t3)2＝0

11、(x-x4)2+(y-y4)2+(z-z4)2-c2(t-t4)2＝0，

12、其中，其中x、y、z、t为待求的接收器时空坐标，xi、yi、zi、ti为已知的第i个发射器的时空坐标，以上数值取直角坐标系，且不考虑相对论效应和其他误差，c代表光速，且t为地面时间减去卫星发射信号时间求得。

13、较佳的，所述北斗卫星的算法通过数值近似解法—多元牛顿-拉夫森法进行求解：

14、x＝[x,y,z,t]t

15、f(x)＝[f1(x),…,f4(x)]t

16、fi(x)＝(x-xi)2+(y-yi)2+(z-zi)2-c2(t-ti)2，

17、其中t代表传输时间，f(x)为标量多元函数；

18、则牛顿法的迭代公式为：

19、xn+1＝xn-jf(xn)-1f(xn)，

20、对于多于四颗星(提高精度)，用雅克比矩阵的左逆：

21、

22、较佳的，所述无人机与目标点的距离计算：

23、无人机的受风力阻力：

24、其中，为空气密度，cd为阻力系数，a为无人机和抛投物的投影面积，v为无人机的飞行速度；

25、则无人机在z轴、x轴和y轴上的受力分析：

26、

27、因为加速度为距离对时间的二阶导数，所以上式又为：

28、

29、设无人机是以恒定的飞行速度v和恒定的飞行角度θ飞行的，将水平和竖直方向上的运动分别表示为：

30、

31、其中v0为物质初速度，vx为x轴方向速度，vy为y轴方向速度,vz为z轴方向速度；

32、利用勾股定理得到：其中，m为无人机和抛投物的总质量，h为无人机和物资的高度，lx、ly为无人机和物资的水平位移，g为重力加速度，ho为初始高度。

33、较佳的，所述无人机在进行投放抛投物时，采用的是平抛运动：

34、vx为x轴方向速度，vy为y轴方向速度，

35、sx＝vxt

36、sy＝vyt

37、

38、其中，sx为x轴方向的位移，sy为y轴方向的位移，sh为无人机高度，sz合成位移；

39、则，sz与d若是相同，则无人机在进行投放抛投物精准，若sz与d不相同，则无人机在进行投放抛投物时不精准。

40、较佳的，所述pid算法的数学表达式为：

41、

42、其中kp为比例增益，e(t)为偏差数，u(t)为被控输出量，ki为积分增益，kd为微分增益；

43、e(t)的计算如下：e(t)＝t1-t2，求中t1为设定的距离，t2为实际测量的距离。

44、较佳的，所述抛投点的计算采用的是粒子群算法，所述粒子群算法利用群体中的个体对信息的共享使整个群体在问题求解中产生从无序到有序的演化过程，从而获得问题的解；

45、所述粒子群算法的公式如下：

46、

47、第d+1次的迭代，

48、

49、式中：

50、n:粒子个数，

51、c1:粒子的个体学习因子，也称为个体加速因子，

52、c2:粒子的社会学习因子，也称为社会加速因子，

53、w:速度的惯性权重，

54、第d次迭代时，第i个粒子的速度，

55、f(x):第d次迭代时，第i个粒子所在的位置，

56、在位置x时的适应度值，

57、到第d次迭代为止，第i个粒子经过的最好的位置，

58、pbestd:到第d次迭代为止，所有粒子经过的最好的位置。

59、较佳的，所述粒子群算法的初始位置采用分布式异常算法计算，所述分布式遗传算法的计算公式如下：

60、初始化种群：

61、

62、其中，xi(0)是第i个个体，j表示第j维；

63、

64、其中，和分别为第j维的下界和上界，rand(0,1)表示在区间[0,1]上的随机数。

65、较佳的，所述垂直虚拟点的设定用于作为所述无人机俯冲的最低点，即在所述无人机俯冲抛投后，进行拉起，且在拉起的过程中，到达垂直虚拟点后进行仰角飞起，使得所述无人机能够脱离爆炸中心。

66、较佳的，所述无人机在接收北斗卫星定位信息的时候，通过滤波单元进行滤除杂波，提高北斗卫星定位信息的精准度，所述滤波单元采用的二阶iir低通滤波或者是fir滤波器，

67、所述二阶iir低通滤波的计算公式如下：

68、

69、y(n)为输出数据，xn为输入数据，a和b为滤波器的系数，n为滤波次数，k＝0为该次处理的数据信息，k＝1为下次处理的数据信息，n-k为数据信息的位置；

70、所述fir滤波器采用的是有限长单位冲激响应滤波器，一个m阶fir滤波器的定义如下：

71、长度为m的fir输出对应于输入时间序列z(n)的关系由一种有限卷积和的形式给出：

72、

73、上式表达的是一个m-1阶的fir滤波器，它有m个抽头，因此有m个乘法器，m-1个累加器组成，每一个抽头需要消耗逻辑资源的乘法器累加器单元；

74、其中z(n)为输入信号，h(j)为fir滤波系数，v(n)为经过滤波后的信号。

75、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

76、本发明在使用的时候，通过北斗卫星进行定位飞行处理，确定飞行路径和目标位置，并且对飞行路径和目标位置进行精准度确定，通过pid算法进行反馈调节控制，便于实时的更新飞行路径和目标位置，提高抛投物的抛投精准度，以及设定无人机的俯冲飞离位置，保证无人机的飞离地点，提高无人机的安全性，并且对于无人机的位置通过多种算法进行分析处理，提高无人机和目标地点的精准度，并且根据无人机的抛投点计算和目标点的距离，同时通过初始速度，实现对抛投物的行驶距离进行计算，并且判定抛投点计算和目标点的距离与抛投物的行驶距离进行判定计算处理，保证无人机在俯冲抛投后的精准度。