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    無人機(jī)數(shù)據(jù)采集EKF濾波懸停穩(wěn)定的研究與應(yīng)用

    2018-03-27 06:36:16,,
    關(guān)鍵詞:飛控旋翼卡爾曼濾波

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    (長沙理工大學(xué),長沙 410114)

    0 引言

    近幾年,無人機(jī)技術(shù)越來越成為了一個(gè)高度集成的高科技,內(nèi)容涉及自動(dòng)控制技術(shù)、遙感技術(shù)、圖像處理技術(shù)、激光技術(shù)、信息技術(shù)、氣動(dòng)力設(shè)計(jì)技術(shù)等領(lǐng)域的成果應(yīng)用[1]。因無人機(jī)具有的垂直起降與空中懸停等飛行能力可以在任何環(huán)境下起降,這恰好與軍用、商業(yè)及民用的相關(guān)方面的需求相吻合,如偵查、信號(hào)傳輸中繼、航拍攝影、資源勘探、農(nóng)業(yè)植保、大氣監(jiān)測(cè)、交通監(jiān)控、邊境巡邏、電力線檢測(cè)、反恐偵查、森林防火等。在無人機(jī)能完成很多高難度任務(wù)的同時(shí),要求飛行控制系統(tǒng)更加穩(wěn)定。利用導(dǎo)航技術(shù)、傳感技術(shù)和飛行控制律等使無人機(jī)趨向于小型化和高精度迫在眉睫,以減少工作任務(wù)中出現(xiàn)故障的機(jī)率[2]。四旋翼無人機(jī)是無人機(jī)研究中的一個(gè)熱門,與單旋翼相比,它結(jié)構(gòu)簡單,經(jīng)濟(jì)實(shí)惠。四旋翼無人機(jī)姿態(tài)和位置通過改變4個(gè)電機(jī)的轉(zhuǎn)速形成轉(zhuǎn)速差來控制。它機(jī)動(dòng)性強(qiáng),可以在室內(nèi)相對(duì)狹小的空間飛行;效率高,一對(duì)電機(jī)順時(shí)針旋轉(zhuǎn),另一對(duì)逆時(shí)針旋轉(zhuǎn),由電機(jī)旋轉(zhuǎn)產(chǎn)生的旋轉(zhuǎn)力矩相互抵消,而不需像單旋翼一樣增加尾槳來抵消主漿的旋轉(zhuǎn)力矩。但這種無人機(jī)負(fù)載較小,因此對(duì)機(jī)載硬件的要求也更加嚴(yán)格。建立在已有的技術(shù)上通過對(duì)無人機(jī)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集,以ARM嵌入式系統(tǒng)作為上位機(jī),通過Linux 下嵌入式 C++的編程,嚴(yán)謹(jǐn)合理的科研手段改善獲得無人機(jī)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)[3],對(duì)于提高無人機(jī)各方面性能和診斷具有重要的意義。

    隨著智能先進(jìn)控制技術(shù)的發(fā)展,許多理論中先進(jìn)控制算法和濾波已應(yīng)用到無人機(jī)控制中。文獻(xiàn)[4]提到了模型控制的智能學(xué)習(xí)方法實(shí)現(xiàn)了無人直升機(jī)的倒飛懸??刂?。Sessa S等人針對(duì)載體運(yùn)動(dòng)過程中產(chǎn)生的額外加速度提出了采用自適R陣來減小加速度的干擾[5-6]。文獻(xiàn)[7]提出無人機(jī)在水下懸停也可以得到較好的調(diào)節(jié)。文獻(xiàn)[8]在Matlab simulink環(huán)境下設(shè)計(jì)出了十字翼布局無人機(jī)非線性仿真,懸停階段的PID控制律設(shè)計(jì)。文獻(xiàn)[9]設(shè)計(jì)了懸停模式下的高度控制,在反饋線性代的基礎(chǔ)上采用PID控制設(shè)計(jì)。文獻(xiàn)[10]指出四旋翼懸??刂颇P涂山埔粋€(gè)線性定常欠強(qiáng)耦合系統(tǒng),系統(tǒng)的不穩(wěn)定利用二次型最優(yōu)控制對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行鎮(zhèn)定。文獻(xiàn)[11-13 ]針對(duì)卡爾曼濾波及其實(shí)時(shí)應(yīng)用,提出使用新息判斷野值是否存在,并采用了最小二乘法結(jié)合UKF對(duì)野值進(jìn)行處理,提高了系統(tǒng)抗野值性能。本文借鑒文獻(xiàn)[10-13]的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了一種基于氣壓計(jì)值換算成高度自適應(yīng)擴(kuò)展卡爾曼濾波算法,并結(jié)合四旋翼無人機(jī)對(duì)高度進(jìn)行實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù),有效增加了無人機(jī)懸停狀態(tài)下的穩(wěn)定性,大大降低了線性加速度和周圍測(cè)量

    噪聲對(duì)測(cè)量結(jié)果的影響。

    1 無人機(jī)擴(kuò)展Kalman濾波器模型建立

    遞歸最小二乘(RLS)算法是最小二乘法的遞歸算法。它是由前一時(shí)刻濾波器權(quán)重向量的最小二乘解,根據(jù)當(dāng)前新的數(shù)據(jù)遞歸計(jì)算當(dāng)前權(quán)重向量的最新估計(jì),因此是一種在線更新算[ 13]。濾波器是一種從混合信號(hào)恢復(fù)出所需信號(hào)的模塊或算法,在信號(hào)處理領(lǐng)域,噪聲的頻率與有用信號(hào)頻率的分布常常包含兩種情況。一種是兩者的頻率分布在不同的頻段區(qū)域,另一種是兩者的頻率分布在相同頻段范圍或者噪聲是隨機(jī)的。此時(shí),有效的方法就是根據(jù)相應(yīng)噪聲統(tǒng)計(jì)特性在某一誤差準(zhǔn)則下設(shè)計(jì)相對(duì)于的自適應(yīng)濾波器。常用的誤差準(zhǔn)則包括最小均方誤差、最小二乘、最小方差等。

    Kalman濾波器是一種以最小二乘法為基礎(chǔ),核心原理在于預(yù)測(cè)和測(cè)量反饋,它由線性系統(tǒng)狀態(tài)預(yù)測(cè)方程和線性系統(tǒng)觀測(cè)方程組成。

    考慮如下非線性離散狀態(tài)空間模型:

    xk=f(xk-1)+w(k-1)

    (1)

    zk=h(xk)+vk

    (2)

    其中,狀態(tài)向量xk∈Rn是不可觀測(cè)的,zk∈Rm為可觀測(cè)的量測(cè)向量;f(·)和h(·)為已知的非線性函數(shù);過程噪聲wk-1∈Rn和測(cè)量噪聲vk∈Rm為相互獨(dú)立的高斯白噪聲,其均值為零,協(xié)方差矩陣分別為Qk-1和Rk。

    (3)

    (4)

    將式(3)、(4)代入(1)、(2)即可得到近似的線性狀態(tài)空間模型:

    (5)

    (6)

    (7)

    狀態(tài)預(yù)測(cè)誤差協(xié)方差矩陣:

    (8)

    Pk|k-1右下標(biāo)表示根據(jù)k-1時(shí)刻的P值來估算k時(shí)刻的值。

    其中:Fk-1的雅克比(Jacobi)矩陣為:

    卡爾曼增益:

    (9)

    狀態(tài)估計(jì):

    (10)

    狀態(tài)估計(jì)誤差協(xié)方差矩陣:

    Pk=(I-GkHk)Pk|k-1

    (11)

    飛控應(yīng)用中,擴(kuò)展卡爾曼濾波算法將從預(yù)先確定的初始條件集出發(fā),在平穩(wěn)環(huán)境下,擴(kuò)展卡爾曼濾波收斂于某種統(tǒng)計(jì)意義下的最優(yōu)維納解;在非平穩(wěn)環(huán)境下,該算法提供了一種跟蹤能力,能夠跟蹤氣壓計(jì)特性變化緩慢的數(shù)據(jù)。

    根據(jù)飛控?cái)?shù)據(jù)最優(yōu)估計(jì)實(shí)際情況,通過氣壓傳感器獲得裝換的高度計(jì)算真實(shí)的高度值,取加速度矢量,高度矢量和速度矢量建立擴(kuò)展kalman濾波器觀測(cè)方程:

    (12)

    其中:P(t)為需要測(cè)量的實(shí)時(shí)高度,V(t)為需要測(cè)量的速度,P(t-1)為上一刻時(shí)間的高度,V(t-1)為上一刻時(shí)間的速度值。

    狀態(tài)估計(jì):

    (13)

    狀態(tài)估計(jì)誤差協(xié)方差矩陣:

    (14)

    狀態(tài)估計(jì):

    x(k|k)=x(k|k-1)+kg(z(k)-[1 0]x(k|k-1)〗)

    (15)

    P(k|k-1)=(1-kg[1 0])P(k|k-1)

    (16)

    經(jīng)過反復(fù)實(shí)驗(yàn)得到最優(yōu)P、Q的初始矩陣:

    其中:sa為卡爾曼濾波的加速度的系數(shù),實(shí)驗(yàn)濾波中根據(jù)實(shí)物飛控系統(tǒng)參數(shù)加速度系數(shù)取為了0.03。

    2 匿名科創(chuàng)地面站在無人機(jī)中的使用

    目前市面上許多MiniFly都兼容一款強(qiáng)大功能的匿名科創(chuàng)地面站。匿名科創(chuàng)地面站支持許多通信方式,本文實(shí)驗(yàn)使用的是串口方式通信,以下介紹本實(shí)驗(yàn)如何使用匿名科創(chuàng)地面站查看飛控姿態(tài),顯示波形圖。

    第一步,根據(jù)電腦下載安裝驅(qū)動(dòng)cp210xvcpInstaller-x6或cp210xvcpInstaller-x86。

    安裝成功后,將本實(shí)驗(yàn)所用的無線模塊一端cp2012 MODULES USB接入電腦,另一端連接飛控接受信號(hào)LC12S芯片。無線模塊實(shí)物圖如圖1。

    圖1 飛控接受信號(hào)的無線模塊

    第二步,在打開匿名科創(chuàng)地面站軟件中選擇串口通信。

    點(diǎn)擊軟件左邊一列圖標(biāo)的程序設(shè)置,即可顯示程序設(shè)置界面,如圖2所示,然后根據(jù)設(shè)備串口選擇了COM5,設(shè)置飛控相應(yīng)的波特率38400,最后點(diǎn)擊右下角的打開連接,即可通信。

    圖2 串口通信和波特率設(shè)置圖

    第三步,查看飛控狀態(tài)。

    點(diǎn)擊軟件左邊一列的飛控狀態(tài)即可顯示飛控狀態(tài)界面。如圖3所示。

    圖3 飛控狀態(tài)圖

    飛控狀態(tài)顯示主要包括了四軸姿態(tài)(PITROLYAW)、接收機(jī)、電機(jī)輸出(PWM)、傳感器原始數(shù)據(jù)(ACCGYRMAG)、氣壓高度。

    第四步,點(diǎn)擊匿名科創(chuàng)地面站左邊一列圖標(biāo)的數(shù)據(jù)波形即可顯示波形界面,對(duì)波形界面下欄不同數(shù)據(jù)方框勾中可以在波形界面上顯示出來。如果進(jìn)行數(shù)據(jù)寫入,只需點(diǎn)擊其他功能程序設(shè)置,在對(duì)應(yīng)要寫入的數(shù)據(jù)欄勾中,點(diǎn)擊寫入,軟件會(huì)實(shí)時(shí)記錄飛控相應(yīng)的數(shù)據(jù),電腦桌面會(huì)并自動(dòng)生成相應(yīng)的excel數(shù)據(jù)表。

    3 實(shí)驗(yàn)仿真研究及結(jié)果分析

    打開keil uvision5對(duì)建模好的卡爾曼濾波器進(jìn)行編程調(diào)用,銜接原程進(jìn)行編譯,以下是取自卡爾曼反復(fù)實(shí)驗(yàn)濾波編程得到最優(yōu)效果穩(wěn)定氣壓計(jì)程序:

    if(SampleAltitude)

    {z=-SampleAltitude; Y=Z-X[0];

    R[0]=VEKF-R-BARO-INITIAL;//H=[1 0]//K=PH′/(HPH′+R)

    K[0]=P[0][0]/(P[0][0]+R[0]);K[1]=P[1][0]/(P[0][0]+R[0]);

    X[0]+=K[0]*Y;X[1]+=K[1]*Y;//K時(shí)刻最優(yōu)估計(jì)值//P=(I-KH)P=P-KHP

    P[0][0]=tmP[0][0]-K[0]*tmP[0][0];P[0][1]=tmP[0][1]-K[0]*tmP[0][1];

    P[1][0]=tmP[1][0]-K[1]*tmP[0][0];P[1][1]=tmP[1][1]-K[1]*tmP[0][1];

    tmp[0][0]=P[0][0];tmp[0][1]=p[0][1];

    tmP[1][0]=P[1][0];tmP[1][1]=P[1][1];

    SampleAltitude=X[0];

    點(diǎn)擊匿名科創(chuàng)地面站里面的打開鏈接,給無人機(jī)上升和下降不同懸停的高度,再點(diǎn)擊波形數(shù)據(jù),打勾ACC-X,就可得到如圖4濾波前的波形.

    圖4 濾波前的波形圖

    點(diǎn)擊匿名科創(chuàng)地面站里面的其他功能,打勾ACC-X和ACC-Y,點(diǎn)擊數(shù)據(jù)寫入,桌面會(huì)自動(dòng)生成excel濾波前后數(shù)據(jù)表格,通過數(shù)據(jù)生成濾波前后對(duì)比圖,如圖5。

    圖5 濾波前后數(shù)據(jù)采集圖形對(duì)比

    為了觀察不同位置高度濾波是否具有良好效果,分別讓無人機(jī)懸停在相對(duì)中、低位置進(jìn)行了實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)采集,得到了如圖6~8。

    圖6 懸停相對(duì)中端位置數(shù)據(jù)濾波前后對(duì)比圖

    結(jié)果分析:從無人機(jī)飛行的不同高度數(shù)據(jù)采集濾波前后的對(duì)比圖和輸入濾波程序后的無人機(jī)現(xiàn)場(chǎng)飛行效果分析表明,飛控狀態(tài)估計(jì)的每一次更新由前一次估計(jì)和新的高度輸入數(shù)據(jù)計(jì)算得到,所以只需存儲(chǔ)前一次狀態(tài)估計(jì),除了不需要存儲(chǔ)過去的所有量測(cè)數(shù)據(jù)外,擴(kuò)展卡爾曼濾波在計(jì)算效率方面比直接濾波過程中每一步的所有過去數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì)的方法更加有效,高度新的數(shù)據(jù)輸入時(shí),無人機(jī)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采樣會(huì)存在一些滯后,最大可能原因是程序執(zhí)行需要時(shí)間。本次以ARM嵌入式系統(tǒng)作為上位機(jī),設(shè)計(jì)的擴(kuò)展卡爾曼濾波在飛控中取得的良好的去噪聲效果,懸停不同高度位置中,穩(wěn)定運(yùn)行增強(qiáng)。

    圖7 懸停相對(duì)中端位置數(shù)據(jù)濾波前后對(duì)比圖

    圖8 懸停相對(duì)低端位置數(shù)據(jù)濾波前后對(duì)比圖

    4 結(jié)論

    懸停穩(wěn)定性具有重大價(jià)值推廣,因其實(shí)際飛控操作還可以運(yùn)用到民用、商業(yè)場(chǎng)合,本文針對(duì)增加懸停穩(wěn)定性的需要,通過以校園合作公司提供的良好開發(fā)平臺(tái),無人機(jī)豐富的數(shù)據(jù)采集,設(shè)計(jì)的擴(kuò)展卡爾曼模型,軟件使用,軟件編程調(diào)試完成了階段性無人機(jī)數(shù)據(jù)采集擴(kuò)展卡爾曼濾波增加懸停穩(wěn)定性研究與應(yīng)用。在今后的無人機(jī)研究中將更進(jìn)一步完善,運(yùn)用更智能先進(jìn)的算法提高無人機(jī)懸停運(yùn)行穩(wěn)定性。

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