楊淑媛
(山西工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院,太原 030009)
小型無人機SINS/GPS/視覺組合導(dǎo)航研究
楊淑媛
(山西工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院,太原 030009)
隨著航空技術(shù)的不斷發(fā)展,無人機對導(dǎo)航系統(tǒng)精度和可靠性的要求越來越高。由捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)(SINS)和全球定位系統(tǒng)(GPS)構(gòu)成的組合導(dǎo)航系統(tǒng)是無人機最為常用的導(dǎo)航系統(tǒng)。然而,由于GPS存在信號易丟失、易受干擾的缺點,使得SINS/GPS系統(tǒng)在應(yīng)用上具有一定程度的局限性。為了擴大其適用范圍,充分發(fā)揮SINS/GPS導(dǎo)航系統(tǒng)的優(yōu)勢,本文采用了計算機視覺導(dǎo)航技術(shù),對SINS/GPS/視覺組合導(dǎo)航系統(tǒng)進行了研究和分析,并進行了仿真實驗。
無人機;捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng);計算機視覺;組合導(dǎo)航;卡爾曼濾波
隨著無人機技術(shù)的發(fā)展,導(dǎo)航系統(tǒng)的種類也越來越多,通常有慣性導(dǎo)航系統(tǒng)、衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)、多普勒導(dǎo)航系統(tǒng)和地形輔助導(dǎo)航系統(tǒng)等[1]。然而,單一的導(dǎo)航裝置已難以滿足當(dāng)前實際應(yīng)用中的飛行要求,多種形式的組合導(dǎo)航方案隨之產(chǎn)生,組合方案的采用使各導(dǎo)航系統(tǒng)之間取長補短,利用組合系統(tǒng)提供的冗余信息可以有效提高系統(tǒng)的導(dǎo)航精度和可靠性[2]。本文針對GPS/SINS組合導(dǎo)航系統(tǒng)中GPS信號易受干擾、易丟失等缺點,提出了SINS/GPS/視覺組合導(dǎo)航方案,提高了系統(tǒng)的可靠性和導(dǎo)航精度,具有一定的工程實際意義。
捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)SINS為主導(dǎo)航系統(tǒng),全球定位系統(tǒng)GPS和計算機視覺系統(tǒng)則作為導(dǎo)航輔助子系統(tǒng)。SINS采用姿態(tài)解算算法將 MEMS傳感器輸出數(shù)據(jù)解算為需要的導(dǎo)航參數(shù),GPS接收機獲取的信號經(jīng)由計算機轉(zhuǎn)換為用戶所需的機體位置和速度參數(shù),而視覺系統(tǒng)則根據(jù)連續(xù)時刻的圖像信息估計機體的姿態(tài)參數(shù)[2]。利用SINS系統(tǒng)誤差模型、GPS量測誤差模型及視覺量測誤差模型構(gòu)成擴展卡爾曼濾波器,兩個子濾波器給出局部最優(yōu)估計,再依據(jù)信息融合技術(shù)將局部估計有機合成,從而得到捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)狀態(tài)的全局最優(yōu)估計。SINS/GPS/視覺組合導(dǎo)航結(jié)構(gòu)如圖1所示。
本系統(tǒng)采用的組合方式為SINS分別與GPS和視覺系統(tǒng)構(gòu)成子組合,且都采用輸出校正,因而可采用同一組狀態(tài)方程。
2.1 SINS姿態(tài)誤差方程
理論上,SINS姿態(tài)矩陣滿足微分方程
而在實際中需要考慮陀螺儀的測量誤差和計算誤差,根據(jù)相似變換法則及反對稱矩陣與向量之間的關(guān)系,可得SINS姿態(tài)誤差方程為
為了使模型適用于特定的場合且便于分析,在可接受范圍內(nèi)認為
理想情況下,SINS速度微分方程為:
實際系統(tǒng)中,基于誤差的SINS速度微分方程為:
2.3 SINS位置誤差方程
機體的緯度、經(jīng)度變化分別是由北向速度分量和東向速度分量引起的,而高度信息則與地向速度有關(guān)[3]。由此確定的位置方程為:
由式(7)可得位置誤差方程如下:
將(3)、(6)、(8)~(10)式聯(lián)立即可得到SINS誤差模型,即組合導(dǎo)航系統(tǒng)的狀態(tài)方程。
SINS/GPS子系統(tǒng)有兩組量測值,一組為位置量測值,即SINS和GPS接收機給出的位置信息的差值;另一組為速度量測值,即兩個系統(tǒng)給出的速度差值。而SINS/視覺子系統(tǒng)只包含一組量測值,利用視覺圖像信息估計得到的機體位姿信息和SINS給出的姿態(tài)角信息之間的差值作為量測值。
SINS系統(tǒng)的位置信息和速度信息可表達為真值與相應(yīng)誤差之和:
GPS全球定位系統(tǒng)的位置信息和速度信息可表示為真值與相應(yīng)誤差之差:
其中,
卡爾曼濾波是實現(xiàn)組合導(dǎo)航的關(guān)鍵性環(huán)節(jié)。基于先前建立的狀態(tài)方程和量測方程設(shè)計擴展卡爾曼濾波器,并將其作為導(dǎo)航系統(tǒng)子濾波器。同時,采用聯(lián)邦濾波技術(shù)對子濾波器輸出信息進行有效融合[4]。
圖2為飛行過程中某一時刻航拍圖像,其中白色方框中的建筑物代表五個特征點。
軌跡發(fā)生器的參數(shù)選取如下:

獲取特征點信息的幀間圖像間隔時間為150ms。SINS解算頻率為50Hz,GPS接收頻率為1Hz,組合頻率為1Hz。
圖3~圖11表示SINS/GPS組合與SINS/GPS/視覺組合各位姿參數(shù)誤差曲線,仿真時間為3600s。
由圖3~圖11所示誤差曲線可知,SINS/GPS系統(tǒng)的姿態(tài)角誤差波動范圍約為SINS/GPS/視覺系統(tǒng)的1.39倍;速度誤差波動范圍約為SINS/GPS/視覺系統(tǒng)的1.45倍;位置誤差中,高度、緯度和經(jīng)度誤差波動范圍分別為SINS/GPS/視覺系統(tǒng)的1.40倍、1.28倍、1.13倍,整體而言,SINS/GPS/視覺組合系統(tǒng)的誤差波動范圍減小且誤差曲線整體的收斂性優(yōu)于SINS/GPS系統(tǒng),穩(wěn)態(tài)趨向更平穩(wěn)。綜上所述,SINS/GPS/視覺組合系統(tǒng)的導(dǎo)航定位精度優(yōu)于SINS/ GPS系統(tǒng)。
此外,即使GPS信號丟失或受到干擾,系統(tǒng)仍可采用SINS/視覺組合完成導(dǎo)航任務(wù),維持系統(tǒng)正常工作。視覺導(dǎo)航技術(shù)的輔助作用使得系統(tǒng)的可靠性增強。
無人機眾多導(dǎo)航系統(tǒng)中, SINS/GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)最為常見,但是,由于GPS存在信號易受干擾甚至丟失的缺點,以提高系統(tǒng)的精度和可靠性為目標,分別從狀態(tài)方程和量測方程的建立、卡爾曼濾波算法及聯(lián)邦濾波等多方面進行研究和改進,相比SINS/GPS導(dǎo)航系統(tǒng),本文提出的SINS/GPS/視覺組合導(dǎo)航技術(shù)在提高定位精度和系統(tǒng)可靠性方面都有著顯著的優(yōu)勢。
[1]魏瑞軒,李學(xué)仁.無人機系統(tǒng)及作戰(zhàn)使用[M].北京:國防工業(yè)出版社,2009:23-26.
[2]萬明.基于視覺導(dǎo)航的無人機自主著陸飛行參數(shù)估計方法[D].南京航空航天大學(xué),2009.
[3]張?zhí)旃?王秀萍,王麗霞.捷聯(lián)慣性導(dǎo)航技術(shù)(第2版)[M].國防工業(yè)出版社,2010:22-29.
[4]付夢印,鄧志紅,閻莉萍.Kalman濾波理論及其在導(dǎo)航系統(tǒng)中得應(yīng)用[M].北京:科學(xué)出版社,2010:10-18.
10.16640/j.cnki.37-1222/t.2016.22.256