[发明专利]一种应用于多场景的无人机感知规划系统、方法及无人机

说明书

本发明属于无人机飞行控制技术领域，公开了一种应用于多场景的无人机感知规划系统、方法及无人机，地面的红外传感器在探测区域内获取无人机反射或者散射回地面的红外传感器的飞行参数；地面的红外传感器将获取的飞行参数传输至地面站，地面站通过与无人机先前传输的飞行数据与地面的红外传感器将获取的飞行参数进行数据汇合，得到无人机主体和客体的不同来源数据，进行实时分析；得到无人机主体携带的传感器工作状态是否健康。本发明可使无人机判断传感器工作状态保障安全飞行，与现有的解析余度方法和搭载冗余设备的技术相比，本发明经济性和安全性上更有优势。本发明不会干扰临近的无线电设备，因此在探测、测量等领域具有广泛是用途。

技术领域

本发明属于无人机飞行控制技术领域，尤其涉及一种应用于多场景的无人机感知规划系统、方法及无人机。

背景技术

目前，感知技术是飞控保证安全飞行的重要组成部分，无人机飞行控制系统是保证飞行稳定和控制飞行姿态的核心子系统，当前UAV系统中的感知技术基于陀螺仪、加速度计、磁罗盘、气压计、GNSS模块等传感器设备获取当前的自身飞行状态参数并同时以雷达、激光雷达、超声波等传感器设备采用一定的算法将所有的感知环境信息需转换至统一的全局坐标中进行下一步规避和路径规划。

近些年来，随着无人机的市场扩大无人机的运用越发广泛，如何保障安全可靠的飞行更需要重视的命题。对于传感器本身是属于精密部件，需正确校准，无人机各个系统中均存在各种各样的传感器，传感器的工作状态健康是无人机能够保证无人机在各种复杂的工作环境和满足不同工作需求下的先决条件，因此传感器是无人机飞控系统的非常重要的构件，据统计无人机的故障多是产生在飞控系统，而其中多是因为传感器工作不正常将错误的信号反馈或者发生故障而导致飞行事故。(环境感知在精度、可靠性上均有一定不足，传感器测量不准，延迟大还有特殊情况传感器测量时不知自己测量状况是否健康准确，这样状况下飞行的无人机可能造成一定的财产损失同时还具有极大的安全隐患。)

当前有两种普遍的解决方法。

解决方法一，是采用基于信息融合的解析余度方法，此方法是以传感器信息之间的物理相关性来计算相关对象的数值，从而作为余度信息，当传感器发生故障时，仍能提供传感器的测量值维持系统的正常工作。但是目前对于传感器数据源是单一的，在计算精度上可能也会有所忽略的高次项而使其精度不够的。

解决方法二，无人机搭载冗余设备，如果某个传感器出现故障，这时备份设备可以运行无人机使其正常飞行，可靠性相对较高。但由于机载空间和重量的限制条件，冗余设备的搭载现在更多的运用在大型航时航程长的无人机上，因此在小型的无人机上不仅设备受限而且经济性也差。

通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：

(1)现有技术中，对于无人机传感器的工作状态判断准确率低，会进一步造成无人机飞行安全可靠差。

(2)现有技术中，在解决无人机工作状态判断精准度的开发、维护上存在成本高。

(3)无人机飞行参数来源单一，一旦一个或者多个传感器出现问题，则对无人机是毁灭性的打击。

解决以上问题及缺陷的难度为：搭载冗余设备的无人机经济性和兼容性差，而想兼顾经济性和准确性的智能算法还尚未成熟，无法保证现在的无人机设备的稳定有效的安全。

解决以上问题及缺陷的意义为：通过本发明无人机传感器的工作状态健康的判断能够实现飞行安全可靠，同时降低无人机在开发、维护的成本还避免一定的安全隐患。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种应用于多场景的无人机感知规划系统、方法及无人机。涉及一种基于一定区域里的红外传感器对无人机飞行轨迹的数据采集方法。

本发明是这样实现的，一种应用于多场景的无人机感知规划系统的数据处理方法，包括：