[发明专利]一种基于GPS的微小型四旋翼无人机速度状态预测方法

权利要求书

1.一种基于GPS的微小型四旋翼无人机速度状态预测方法，其特征在于，包括顺次相接的如下步骤： 

1）对微小型四旋翼无人机的加速度计数据与GPS数据进行分析，得到GPS数据的延迟时间T_d； 

2）使用MATLAB的ident工具拟合得到微小型四旋翼无人机的速度模型； 

3)结合采样周期，对得到的速度模型进行离散化处理，得到速度的离散化模型； 

4)t时刻的GPS数据所反映的速度状态的真实时间为t-T_d时刻，将信息融合时刻统一到t-T_d时刻，即利用t时刻的GPS速度数据对t-T_d时刻的微小型四旋翼无人机速度状态进行卡尔曼滤波，推算出t-T_d时刻的速度状态估计值； 

5)在t-T_d时刻的速度状态估计值的基础上，利用卡尔曼多步预测方法得到t时刻的速度状态预测值；控制器使用所得到的t时刻的速度状态预测值进行控制量的计算。 

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤1）中使微小型四旋翼无人机完成从静止状态变化为加速度恒定状态的运动过程，得到该运动过程中机载加速度计得到的加速度测量值与机载GPS得到的速度测量值,由于机载加速度计数据无延迟，将加速度测量值与速度测量值进行比对，即将速度测量值从零值变为非零值的时刻减去加速度测量值从零值变为非零值的时刻，得到GPS数据的延迟时间T_d。 

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：在步骤2）中根据灰箱原理使用MATLAB的ident工具拟合得到微小型四旋翼无人机的速度模型,微小型四旋翼无人机沿y轴方向速度的动力学方程为： 

式中，v表示微小型四旋翼无人机沿y轴方向的速度值，□表示微小型四旋翼无人机的横滚角，U₁表示微小型四旋翼无人机四个旋翼的升力和，K为综合阻力系数； 

对上式进行拉普拉斯变换可以得到姿态角到飞行器速度的传递函数： 

由于GPS数据存在一个延迟时间T_d，所以，姿态角到GPS所测量得到的速度的传递函数为： 

使用MATLAB的ident工具根据微小型四旋翼无人机飞行实验得到的姿态角数据以及GPS测量的速度数据对速度模型的参数进行拟合，得到速度模型： 

。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：在步骤3）对采样方式和保持方式作如下约定：采样器的采样方式为以常数T为周期的等间隔采样；采样周期T的选取满足香农采样定理的条件；离散时间信号到连续时间信号的转换采用零阶保持方式；基于以上约定，结合微控制器处理能力，选取控制频率为50Hz，将第2）步中拟合得到的速度模型离散化，得到速度的离散化模型： 

x(k+1)=0.9932·x(k)+0.0028·u(k) 

y(k)=x(k-50) 

其中，状态量x为微小型四旋翼无人机沿y轴方向的速度值，控制输入u为微小型四旋翼无人机的横滚角□，y表示GPS量测得到的微小型四旋翼无人机沿y轴方向的速度值。 

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于：在步骤4）中GPS量测得到的速度数据的延迟时间为T_d，微小型四旋翼无人机的速度控制频率为50Hz，将y(k)作为状态x(k–50)的观测值，基于状态x(k–51)的估计值进行状态一步预测，通过卡尔曼滤波得到状态x(k–50)的估计值。 

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于：在步骤5）基于第4）步得到的状态x(k–50)的估计值，通过速度的离散化模型递推得到状态x(k)的预测值x～(k)，控制器使用所得到的t时刻的状态预测值x～(k)进行控制量的计算。