[发明专利]一种复合翼无人机容错组合导航方法

说明书

本发明属于交通安全技术领域，具体涉及一种复合翼无人机容错组合导航方法，包括以下步骤：S1、处理无人机真实飞行数据，获得导航解算所需参数；S2、建立联邦卡尔曼滤波器；S3、为联邦卡尔曼滤波器注入故障信号；S4、进行故障检测，获取故障检测结果；S5、利用故障检测结果进行数据融合重构后，获得容错后的导航解算信息。本发明采用联邦卡尔曼滤波结构建立组合导航系统，通过残差卡方检验与改进的融合方法，实现对传感器故障的检测与处理，自适应的进行数据融合，加强系统的可靠性与精确性，提高了无人机组合导航系统的容错性能，扩展了无人机的可飞行场景。

技术领域

本发明属于无人机导航技术领域，具体涉及一种复合翼无人机容错组合导航方法。

背景技术

目前应用最为广泛的无人机组合导航系统由惯性测量单元(IMU)和全球定位系统(GPS)组成，采用扩展卡尔曼滤波算法进行数据融合，解算导航信息，但是该方法对GPS依赖程度较高，当GPS信号受到干扰或遮挡时，组合导航系统解算精度急剧下降，威胁飞行安全。

此外，由于传统的无人机组合导航系统，大都由惯性测量单元(IMU)和全球定位系统(GPS)组成，采用如互补滤波、扩展卡尔曼滤波、粒子滤波等方法进行数据融合，这些方法虽然都能够抑制导航参数发散、提高解算精度，但是其可靠性较低，且不具备容错性。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种复合翼无人机容错组合导航方法，以解决上述提出的技术问题。

本发明的技术方案是：

一种复合翼无人机容错组合导航方法，包括以下步骤：

S1、处理无人机真实飞行数据，获得导航解算所需参数；

S2、建立联邦卡尔曼滤波器；

S3、为联邦卡尔曼滤波器注入故障信号；

S4、进行故障检测，获取故障检测结果；

S5、利用故障检测结果进行数据融合重构后，获得容错后的导航解算信息。

优选的，步骤S1中处理无人机真实飞行数据，获得导航解算所需参数的方法，包括如下步骤：

S11、从原始飞行数据中选择三轴陀螺仪数据、三轴加速度计数据、GPS速度及位置数据、光流数据进行保存；

S12、从原始飞行数据中选择无人机正常飞行时的位置、速度、姿态角作为比较基准值。

优选的，步骤S2中建立联邦卡尔曼滤波器的方法，包括如下步骤：

S21、确定滤波器结构的类型；

S22、确定子滤波器所用传感器的类型，进行子滤波器的结构设计；

S23、以子滤波器的结构为基础，分别进行子滤波器的算法设计，建立状态方程和量测方程，确定量测量。

优选的，步骤S21中确定滤波器结构的类型为联邦卡尔曼滤波无反馈结构。

优选的，步骤S22中确定子滤波器的类型为GPS和光流传感器的组合。

优选的，步骤S23中确定子滤波器的算法为扩展卡尔曼滤波算法，选择量测量为GPS位置、GPS速度和光流速度。

优选的，步骤S4中采用改进的残差卡方检验法进行故障检测，包括如下步骤：

S41、利用式(1)计算故障检测函数值λ_k

其中，

r_k为残差，Z_k为量测量，H_k为量测矩阵，为状态一步预测，