[发明专利]一种基于扩展卡尔曼滤波的无人机药箱药量测量系统

权利要求书

1.一种基于扩展卡尔曼滤波的无人机药箱药量测量系统，其特征在于：包括：药箱，所述药箱的顶部设置有加水口且侧面设置有出水口，所述药箱的内部设置有磁性浮式霍尔液位计且在出口处设置有叶轮式液位计，所述磁性浮式霍尔液位计的表面设置有浮漂，所述药箱外部设置有数据采集单元和数据处理单元，所述数据采集单元通过线束与磁性浮式霍尔传感器和叶轮式流量计相连，所述数据处理单元通过线束与数据采集单元之间相连接。

2.根据权利要求1所述的一种基于扩展卡尔曼滤波的无人机药箱药量测量系统，其特征在于：所述磁性浮式霍尔液位计垂直固定放置于药箱内部，所述磁性浮式霍尔液位计的浮漂行程覆盖药箱的无药与满药位置。

3.根据权利要求1所述的一种基于扩展卡尔曼滤波的无人机药箱药量测量系统，其特征在于：所述药箱可以接入磁性浮式霍尔液位计和至少一个的叶轮式流量计接在药箱药液输出端。

4.根据权利要求1所述的一种基于扩展卡尔曼滤波的无人机药箱药量测量系统，其特征在于：所述数据采集单元具备模数采样与脉冲捕获功能，通过模数采样与脉冲捕获获取液位值和脉冲值。

5.根据权利要求1所述的一种基于扩展卡尔曼滤波的无人机药箱药量测量系统，其特征在于：所述数据处理单元包括加锁态和解锁态，所述加锁态通过液位值和脉冲值配合EKF算法得出融合药量值，所述解锁态液位值得出当前药量。

6.根据权利要求1所述的一种基于扩展卡尔曼滤波的无人机药箱药量测量方法，其特征在于：所述无人机药箱药量利用EKF算法融合两路传感器测量方法如下：

步骤1：系统的要求是把两路不确定性的传感器测量值融合成一个最优估计值，可以确定系统状态列向量X^(k)和X^(k-1)是一个一维列向量；

步骤2：系统状态转移矩阵或预测矩阵F(k),由于没有测量值参与，系统状态值是恒等关系，F_k＝[1](n＝1)；系统没有输入控制，预测公式可以简化为x^(k)＝F(k)x^(k-1)；

步骤3：系统不确定性协方差矩阵P(k)和P(k-1),系统状态值个数n＝1,P_k(11)＝[0.1]；

步骤4：系统噪声方差矩阵Q(k),设置Q_k[11]＝[1e-4]；

步骤5：系统测量向量根据系统需求可得z_k(2*1)＝(x_liquid,x_flowmeter)；

步骤6：噪音协方差矩阵R(k)得确立，此过程需要实测数据进行数据调节确立，基本原则是传感器得信任度越高取值越小；

步骤7：系统状态向量到测量值向量转移矩阵H_k，

步骤8：植保无人机在飞行喷洒作业时，流量传感器脉冲发生变化时候，进行EKF的迭代过程，即预测与更新等步骤。