[发明专利]无人机导航方法、装置、无人机及存储介质

说明书

技术领域

本发明属于无人机导航技术领域，尤其涉及一种无人机导航方法、装置、无人机及存储介质。

背景技术

伴随着先进机器人技术的引入，无人机加快了迈向智能化的步伐，这为无人机在诸多领域的应用创造了无限可能。导航系统是无人机的核心装置，通过确定无人机的运动参数实现对无人机的飞行控制。

目前，广泛应用于无人机的导航系统主要有全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)、惯性导航系统(Inertial Navigation System,INS)、天文导航系统等，其中，GNSS包括美国全球定位系统(Global Positioning System,GPS)、俄罗斯全球导航卫星系统(GLONASS)、欧洲的伽利略系统(GALILEO)、中国的北斗卫星导航系统。GNSS具备定位精度高、不受地域和时间限制的优点，但导航信息更新频率低、动态性能不足，无法满足无人机高动态实时控制的需求。INS在初始条件正确给定的条件下短时精度高，并且可以提供连续实时的导航信息(姿态、位置、速度)，但导航的误差随着时间推移不短累加。因此，通常将不同的导航系统根据优缺点及主要用途进行组合导航。

INS/GPS组合导航系统为以INS为主、GPS为辅的组合导航系统，被广泛用于飞机、制导武器、汽车上。该组合导航系统将INS的自主性好、抗干扰能力强、短时精度高等优点与GPS长期静态性能好、全球性和全天候导航等优点结合起来，弥补了两者单独工作的缺陷。但是，当GPS信号被遮挡或者被干扰短时间的缺失或中断时，INS的误差会由于无法得到校准而迅速累加，致使导航信息发散。

目前，解决该问题的方法包括：一采用地磁场数据库与地磁传感器匹配的方法获得无人机位置的经纬度信息，以实现在GPS无效的情况下对INS误差的持续修正，该方法对无人机的计算平台要求高，且只对水平位置的误差有效，在高度方向上的GPS信号仍然发散；二利用地磁场测量值和估计值之间隐含的姿态信息，通过地磁场矢量误差反馈对无人机姿态角速度测量值进行修正，有效地抑制了惯性导航系统姿态信息的发散，但该方法仅能改善姿态信息的发散，对速度和位置的修正作用有限；三采用Dempster-Shafer理论代替卡尔曼滤波进行数据融合，并采用支持向量机来模拟INS测量值与INS解算误差之间的关系，得到更高精度的导航信息，但该方法的实时性较差。

发明内容

本发明的目的在于提供一种无人机导航方法、装置、无人机及存储介质，旨在解决由于现有技术全球导航卫星系统与惯性导航系统的组合导航中，在因全球导航卫星系统受到干扰或被遮挡导致全球导航卫星系统接收的信号异常或中断时，惯性导航系统数据无法得到有效的校准，导致无人机的导航信息发散的问题。

一方面，本发明提供了一种无人机导航方法，所述方法包括下述步骤：

通过无人机上预设的全球导航卫星系统、预设的惯性导航系统，采集所述无人机的卫星定位数据和INS数据；

当检测到所述卫星定位数据中断或异常时，将所述INS数据输入预先训练好的惯性导航预测模型中，生成所述INS数据的预测值；

根据所述INS数据和所述INS数据的预测值，计算所述INS数据的误差，对所述INS数据的误差进行卡尔曼滤波；

根据所述卡尔曼滤波后的INS数据误差，对所述INS数据进行校准，将所述校准后的INS数据设置为所述无人机的导航数据。

另一方面，本发明提供了一种无人机导航装置，所述装置包括：

数据采集单元，用于通过无人机上预设的全球导航卫星系统、预设的惯性导航系统，采集所述无人机的卫星定位数据和INS数据；

惯性预测单元，用于当检测到所述卫星定位数据中断或异常时，将所述INS数据输入预先训练好的惯性导航预测模型中，生成所述INS数据的预测值；

第一滤波单元，用于根据所述INS数据和所述INS数据的预测值，计算所述INS数据的误差，对所述INS数据的误差进行卡尔曼滤波；以及

校准导航单元，用于根据所述卡尔曼滤波后的INS数据误差，对所述INS数据进行校准，将所述校准后的INS数据设置为所述无人机的导航数据。

另一方面，本发明还提供了一种无人机，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可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如上述无人机导航方法所述的步骤。