小型無(wú)人機(jī)SINS/GPS/視覺(jué)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）

小型無(wú)人機(jī)SINS/GPS/視覺(jué)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(wú)人機(jī)對(duì)導(dǎo)航系統(tǒng)精度和可靠性的要求越來(lái)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(wú)人機(jī)最為常用的導(dǎo)航系統(tǒng)。然而，由于GPS存在信號(hào)易丟失、易受干擾的缺點(diǎn)，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(kuò)大其適用范圍，充分發(fā)揮SINS/GPS導(dǎo)航系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)，本文采用了計(jì)算機(jī)視覺(jué)導(dǎo)航技術(shù)，對(duì)SINS/GPS/視覺(jué)組合導(dǎo)航系統(tǒng)進(jìn)行了研究和分析，并進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。

無(wú)人機(jī)；捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)；計(jì)算機(jī)視覺(jué)；組合導(dǎo)航；卡爾曼濾波

0 引言

隨著無(wú)人機(jī)技術(shù)的發(fā)展，導(dǎo)航系統(tǒng)的種類(lèi)也越來(lái)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(mǎn)足當(dāng)前實(shí)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(zhǎng)補(bǔ)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(duì)GPS/SINS組合導(dǎo)航系統(tǒng)中GPS信號(hào)易受干擾、易丟失等缺點(diǎn)，提出了SINS/GPS/視覺(jué)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(shí)際意義。

1 SINS/GPS/視覺(jué)組合導(dǎo)航系統(tǒng)方案

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(jì)算機(jī)視覺(jué)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(jī)獲取的信號(hào)經(jīng)由計(jì)算機(jī)轉(zhuǎn)換為用戶(hù)所需的機(jī)體位置和速度參數(shù)，而視覺(jué)系統(tǒng)則根據(jù)連續(xù)時(shí)刻的圖像信息估計(jì)機(jī)體的姿態(tài)參數(shù)[2]。利用SINS系統(tǒng)誤差模型、GPS量測(cè)誤差模型及視覺(jué)量測(cè)誤差模型構(gòu)成擴(kuò)展卡爾曼濾波器，兩個(gè)子濾波器給出局部最優(yōu)估計(jì)，再依據(jù)信息融合技術(shù)將局部估計(jì)有機(jī)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(jì)。SINS/GPS/視覺(jué)組合導(dǎo)航結(jié)構(gòu)如圖1所示。

2 SINS/GPS/視覺(jué)組合導(dǎo)航系統(tǒng)狀態(tài)方程的建立

本系統(tǒng)采用的組合方式為SINS分別與GPS和視覺(jué)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(mǎn)足微分方程

而在實(shí)際中需要考慮陀螺儀的測(cè)量誤差和計(jì)算誤差，根據(jù)相似變換法則及反對(duì)稱(chēng)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(chǎng)合且便于分析，在可接受范圍內(nèi)認(rèn)為

2 SINS速度誤差方程

理想情況下，SINS速度微分方程為：

實(shí)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(jī)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。

3 SINS/GPS/視覺(jué)組合導(dǎo)航系統(tǒng)量測(cè)方程的建立

SINS/GPS子系統(tǒng)有兩組量測(cè)值，一組為位置量測(cè)值，即SINS和GPS接收機(jī)給出的位置信息的差值；另一組為速度量測(cè)值，即兩個(gè)系統(tǒng)給出的速度差值。而SINS/視覺(jué)子系統(tǒng)只包含一組量測(cè)值，利用視覺(jué)圖像信息估計(jì)得到的機(jī)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(cè)值。

SINS系統(tǒng)的位置信息和速度信息可表達(dá)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，

4 SINS/GPS/視覺(jué)組合導(dǎo)航系統(tǒng)仿真實(shí)驗(yàn)

卡爾曼濾波是實(shí)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(cè)方程設(shè)計(jì)擴(kuò)展卡爾曼濾波器，并將其作為導(dǎo)航系統(tǒng)子濾波器。同時(shí)，采用聯(lián)邦濾波技術(shù)對(duì)子濾波器輸出信息進(jìn)行有效融合[4]。

圖2為飛行過(guò)程中某一時(shí)刻航拍圖像，其中白色方框中的建筑物代表五個(gè)特征點(diǎn)。

軌跡發(fā)生器的參數(shù)選取如下：

獲取特征點(diǎn)信息的幀間圖像間隔時(shí)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(jué)組合各位姿參數(shù)誤差曲線(xiàn)，仿真時(shí)間為3600s。

由圖3～圖11所示誤差曲線(xiàn)可知，SINS/GPS系統(tǒng)的姿態(tài)角誤差波動(dòng)范圍約為SINS/GPS/視覺(jué)系統(tǒng)的1.39倍；速度誤差波動(dòng)范圍約為SINS/GPS/視覺(jué)系統(tǒng)的1.45倍；位置誤差中，高度、緯度和經(jīng)度誤差波動(dòng)范圍分別為SINS/GPS/視覺(jué)系統(tǒng)的1.40倍、1.28倍、1.13倍，整體而言，SINS/GPS/視覺(jué)組合系統(tǒng)的誤差波動(dòng)范圍減小且誤差曲線(xiàn)整體的收斂性?xún)?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(jué)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(hào)丟失或受到干擾，系統(tǒng)仍可采用SINS/視覺(jué)組合完成導(dǎo)航任務(wù)，維持系統(tǒng)正常工作。視覺(jué)導(dǎo)航技術(shù)的輔助作用使得系統(tǒng)的可靠性增強(qiáng)。

5 結(jié)束語(yǔ)

無(wú)人機(jī)眾多導(dǎo)航系統(tǒng)中， SINS/GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)最為常見(jiàn)，但是，由于GPS存在信號(hào)易受干擾甚至丟失的缺點(diǎn)，以提高系統(tǒng)的精度和可靠性為目標(biāo)，分別從狀態(tài)方程和量測(cè)方程的建立、卡爾曼濾波算法及聯(lián)邦濾波等多方面進(jìn)行研究和改進(jìn)，相比SINS/GPS導(dǎo)航系統(tǒng)，本文提出的SINS/GPS/視覺(jué)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(shì)。

[1]魏瑞軒,李學(xué)仁.無(wú)人機(jī)系統(tǒng)及作戰(zhàn)使用[M].北京：國(guó)防工業(yè)出版社,2009：23-26.

[2]萬(wàn)明.基于視覺(jué)導(dǎo)航的無(wú)人機(jī)自主著陸飛行參數(shù)估計(jì)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(guó)防工業(yè)出版社,2010：22-29.

[4]付夢(mèng)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