[发明专利]无人机与障碍物之间的数据融合方法

权利要求书

1.无人机与障碍物之间的数据融合方法，其特征在于，包括：数据融合层对各个传感器采集到的数据进行处理：

1)毫米波雷达传感器输出数据为无人机与障碍物的相对距离R1、相对速度V1、障碍物与雷达法线之间的角度，包括方位角θ1与俯仰角ψ1；

2)超声波雷达传感器输入无人机与障碍物的相对距离R2；

3)双目视觉传感器输出物体面积S、方位角θ2以及相对距离R3；

4)雷达高度传感器输出无人机与地面的高度值H1；

5)GPS/北斗定位传感器输出时间T，定位状态S，A为定位，V为未定位，北纬N或南纬S，东经经度E或西经经度W，无人机速度V2；

6)AHRS模块输出三维加速度A_x,A_y,A_z、三维角速度w_x,w_y,w_z和三维地磁场强度m_x,m_y,m_z，通过这些数据解算出无人机当前的姿态数据；

所述的姿态数据，包括：飞行方位角θ3、俯仰角ψ2和翻滚角具体为：

特征层进行无人机与障碍物相对距离的数据融合、无人机与地面相对高度的数据融合，无人机与障碍物相对速度的数据融合以及获取障碍物的大小、形状属性特征；

无人机与障碍物相对距离的数据融合根据距离范围进行处理：

A、距离在0m到10m范围内，超声波雷达传感器、双目视觉传感器和毫米波雷达传感器进行检测，引入α，β的加权值对超声波雷达传感器、双目视觉传感器和毫米波雷达传感器进行加权平均，将加权融合后的数据进行kalman数据融合；

B、距离在10m到20m范围内,引入α的加权值对双目视觉传感器和毫米波雷达传感器这两个传感器进行加权平均，将加权融合后的数据进行kalman数据融合；

C、距离在50m范围内,对毫米波雷达传感器的数据进行kalman数据融合；

根据不同的实际距离，各个传感器采集计算的距离如下：

2.根据权利要求1所述无人机与障碍物之间的数据融合方法，其特征在于，无人机与地面相对高度的数据融合是对雷达高度传感器和GPS/北斗定位传感器所获取的无人机高度值进行数据融合；高度值的数据融合根据距离分为两种；

对于高度小于100m的范围内，采用雷达高度传感器和GPS/北斗定位传感器对无人机高度进行检测，检测后的结果采用加权平均，即引入α值对这两种传感器的高度值进行加权平均处理，处理后采用kalman对高度值进行数据融合；根据AHRS航姿数据对高度值进行修正；

对于高度大于100m以上，采用GPS/北斗定位传感器，将获取的高度数据直接进行kalman数据融合，然后，采用AHRS航姿数据进行高度修正；

其中H1是雷达高度传感器采集的高度，H2是GPS/北斗定位传感器采集的高度；同时根据双目视觉传感器对障碍物的大小、形状特征进行障碍物辨识。

3.根据权利要求2所述无人机与障碍物之间的数据融合方法，其特征在于，采用AHRS航姿数据进行高度修正具体为：

ψ2为俯仰角和为翻滚角；H为测量高度，H′为修正后的高度值。

4.根据权利要求1所述无人机与障碍物之间的数据融合方法，其特征在于，无人机与障碍物相对速度的数据融合采用毫米波雷达传感器和GPS/北斗定位传感器获得，对于这两个传感器的速度数据，进行加权平均值的处理，即

V＝α×V1+(1-α)×V2，α为这两个传感器的权重比，将加权均值处理后的速度数据进行kalman数据融合，根据双目视觉传感器对障碍物的大小、形状特征进行障碍物辨识。