[发明专利]基于位置敏感探测器的无人机激光导航系统在审
申请号: | 201811344401.3 | 申请日: | 2018-11-13 |
公开(公告)号: | CN109581456A | 公开(公告)日: | 2019-04-05 |
发明(设计)人: | 李伟伟;于纪言 | 申请(专利权)人: | 南京理工大学 |
主分类号: | G01S19/48 | 分类号: | G01S19/48;G01S19/49 |
代理公司: | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人: | 毛晓翔 |
地址: | 210094 *** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 高速AD采样 卫星接收机 激光导航系统 激光定位模块 传感器模块 敏感探测器 定位模块 光学镜组 基于位置 主控模块 导航定位系统 放大滤波电路 激光定位系统 控制器模块 导航操作 导航定位 飞行稳定 模块连接 垂直向 粗定位 鲁棒性 电源 激光 | ||
本发明公开了一种基于位置敏感探测器的无人机激光导航系统,包括无人机本体、电源、GPS/IMU定位模块、PSD激光定位模块、主控模块和飞行稳定控制器模块,其中所述GPS/IMU定位模块包括GPS天线、卫星接收机、IMU传感器模块。PSD激光定位模块包括广角光学镜组、PSD传感器、I/V转换电路、放大滤波电路和高速AD采样模块。GPS天线与卫星接收机相连接,PSD激光定位系统以垂直向地方向置于无人机底部,广角光学镜组置于PSD传感器前,PSD传感器与I/V转换电路连接,I/V转换电路与高速AD采样模块连接,卫星接收机、IMU传感器模块、高速AD采样模块分别单独与导航定位主控模块连接。本发明将GPS/IMU粗定位与PSD激光细定相结合,以提高导航定位系统精度与鲁棒性,实现无人机精确导航操作。
技术领域
本发明属于无人机导航技术领域,特别是一种基于位置敏感探测器(positionsensitive detector,PSD)的无人机激光导航系统。
背景技术
导航定位系统是无人机导航技术的核心组成,是无人机完成预设航线飞行与定点起降、悬停动作的关键。目前多数无人机导航系统都采用全球定位系统(GlobalPositioning System,GPS)导航与微机电(Micro-Electro-Mechanical System,MEMS)惯性导航相结合的方式,即在工作时接收卫星定位信号的同时,利用惯性导航组合得出无人机实时位置和姿态信息,以得到与目标的相对位置关系。但是商用GPS定位精度在10m数量级,而惯性导航会因为积分而导致累计误差,因此在某些需要精准定位的场合,这种组合方式无法完全胜任导航工作。同时在某些特殊情况下,飞行环境会使GPS信号丢失,或者使惯性测量单元(Inertial measurement unit,IMU)失效,最终导致导航定位系统将失效。随着无人机不断小型化、轻量化方向发展,其应用场合要求也越发苛刻,对机载导航定位系统的精度、自主性、小型化、低功耗、抗干扰性等要求也不断提高。
文献一(LI J Y,XIU J S,LIN S,et al.Automatic Positioning System ofUAVBased on Artificial Marker[J].Microcontrollers&Embedded Systems,2017,9:29-32)提出了一种基于颜色识别跟踪的无人机视觉导航系统,系统通过图像传感器识别地面定点位置的单一颜色块作为标识物,根据识别到的标识物中心点位置判断无人机与标识物的相对位置,控制无人机不断飞到标识物上空,从而达到精准定位的目的。但该方案具有以下缺点:一是需要预先在目标位置处放置人工标志物,无法做到远距离非接触导航;二是同时图像颜色识别极易受光线、距离、摄像头拍摄效果、背景等影响,从而较大地影响定位探测系统的精确性与鲁棒性。
文献二(LIU K,ZHANG J T,YAN Z G.A method for improving landing errorofUAV automatic return[J].Modern Electronics Technique,2018,41(6):61-64,69)提出了一种改善无人机自动返航降落误差的方法,先通过GPS进行粗定位,使无人机水平飞行到GPS记录的降落点上空,然后打开人工预先布置在停机坪中间的天向摄像头获取无人机图像,利用目标检测算法确定悬停中无人机的位置信息进行细定位,根据位置信息确定无人机所在平面的运动方向,当无人机进行平移时不断计算图像中无人机中心与图像中心的距离,若小于距离误差,则垂直下降,最终使无人机降落在停机坪上,此方法大大提高了无人机在机场的降落定位精度。但是该方案仍有不足:一是受场地与摄像头布置情况、摄像头广角范围限制,且仅能在已布置摄像头区域的有效拍摄区域进行“细”定位;二是该方案采用的目标检测算法同样是基于摄像头拍摄图像,仍极易受光线、距离、摄像头曝光效果等影响。
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