卡尔曼滤波在电力巡检飞控系统的应用

吴洪昊1张政马涛

摘要：植保无人机具有在农田中的机动能力，这使得它们能够帮助人类更好地完成植保任务。本文为了解决植保无人机在农业环境中短暂GPS丢星的导航问题，并通过仿真验证了算法设计的有效性。本文在分析以往导航系统的优缺点之后，加入视觉传感器，对导航系统进行修正，从而提升了质保无人机的鲁棒性，使得无人机在复杂环境中拥有较高的自主定位和感知环境能力。

关键词：卡尔曼滤波；组合导航；丢星

ApplicationofKFinplantprotectionflightcontrolsystem

WUHong-hao、ZHANGzheng、MAtao

(DepartmentofInformationEngineering，YanchengBiologicalHigherVocationalSchool，

YanChengJiangSu224001,China)

Abstact：PlantprotectionUAVshavetheabilitytomaneuverinfarmland,whichenablesthemtobetterfulfillplantprotectiontasks.Inordertosolvetheproblemofshort-timeGPSlostsatellitenavigationinplantenvironment,theeffectivenessofthealgorithmisverifiedbysimulation.Inthispaper,afteranalyzingtheadvantagesanddisadvantagesofthepreviousnavigationsystem,thevisionsensorisaddedtothenavigationsystemtoimprovetherobustnessoftheunmannedaerialvehicle(UAV),whichmakestheUAVhaveahighabilitytolocateandperceivetheenvironmentinacomplexenvironment.

Keywords：Kalmanfilter；integratednavigation；loststar

电力巡检无人机所使用的GPS受美国的影响人为加入一些参数使得GPS精度不够，此外GPS受天气等各种因素的影响业存在较大问题，因此容易丢失信号;IMU随着时间的累计误差，由于缺乏修正系统不宜使用在长久的飞行系统里面;而视觉定位技术，它的好处在于可以通过周围环境的计算出距离，但是比较依赖于光照强度鲁棒性不够。

综上，本文设计了一种视觉+INS+GPS的导航模式，通过视觉机制保障无人机最基本的导航参数，通过INS保障导航姿态的可控范围，这样通过以上两组信息对GPS信息修正INS的输出信息，极大的缩小了时间积分上的误差，从而保证了无人机在电力巡检方面的定位精度。

一、对GPS信号的预测

为了提升无人机在电力巡检时导航精度以及抗电磁干扰能力，我们采取多传感器信息融合技术，通过视觉和INS对GPS信号进行修正，那么首先就是先要解算出GPS导航参数的状态方程，同时我们也需要对IMU、视觉等传感器的数据进行预测。由于GPS信号里面含有随机的噪声，无法估测，所以我们暂时将GPS数据设为观测噪声。设采样时间为，用表示飞机在采样时刻处时的真实值，用y(k)表示时刻位置的GPS观测值，则有测量模型：

三、仿真分析

我们结合大疆妙算平台，使用simulink对该算法进行方阵，算法中对环境变量进行初始化，假设无人机在进行电力巡检时在正西方作匀速直线运动；起点位置我们设为L=116°，λ=32°；重力感应的值我们设为g=9.7804N/kg；对地球的角速度进行综合考虑，解算出角速度为15°/h，陀螺温漂取ωie=0.1°/h；重力感应零漂取10-4；

由图1000个速度采样值可以看出采用视觉、ins和GPS这种组合导航方式大大提升了无人机的导航精度，不仅更为精确，还可以提升精度在2m/s左右（如图3、图4），那么相应的经纬度也提升至0.2°范围内（如图5、6）。

四、结束语

本文采用了一种视觉+INS+GPS三种传感器对导航系统进行信息融合，在研究领域中不仅提升导航精度，还提升植保无人机的鲁棒性，在植保机作业飞行时，视觉提供环境感知距离，INS提供相应的飞行姿态而GPS则在大方向上确定了无人机导航的正确性，这三者互相补充，相辅相成，在信息融合的基础上进一步提升了导航精度，确保了植保无人机导航的准确性。

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作者简介：吴洪昊（1993-10），男，汉族，籍贯：江苏盐城，当前职务：教师，当前职称：讲师，学历：硕士，研究方向：无人机