无人机的多余度仲裁切换方法、系统及计算机设备

摘要

本发明公开一种无人机的多余度仲裁切换方法、系统及计算机设备，所述无人机包括若干个飞行控制子系统，每个飞行控制子系统均包括无人机动力模型，所述无人机动力模型包括姿态控制回路和位置控制回路；所述多余度仲裁切换方法包括：实时接收若干个飞行控制子系统对应的传感器数据；对所述传感器数据进行容错控制，确定对应的最优飞行姿态数据；基于所述最优飞行姿态数据筛选出最优控制系统，从而切换最优控制系统对当前控制周期内的无人机进行飞行控制。本发明可提高无人机传感器的冗余性和无人机控制系统的鲁棒性，保证多旋翼无人机能够安全稳定的执行某种特定任务。

说明书

技术领域

本发明涉及无人机控制领域，尤其涉及到一种无人机的多余度仲裁切换方法、系统及计算机设备。

背景技术

飞行控制系统(Flight Control System)的好坏直接决定无人机是否能完成预定的飞行任务，而飞控计算机(Flight Control Computer)又是飞行控制系统的核心。飞控计算机从机载传感器采集机身姿态、速度、位置等原始信息，进行导航解算，进而进行控制律的解算，最终将控制信号输出给执行机构，控制飞行器按预定飞行任务飞行，同时对任务设备做出响应。但随着无人机在军事及工业中的应用，部分任务执行环境极其恶劣，且执行的任务越来越复杂，这对飞控系统的稳定性与可靠性造成了巨大的压力，进而导致飞行中出现故障的几率大大增加，降低了飞控系统的可靠性。但在实际应用中，越是在复杂恶劣环境中的特殊任务，对飞机可靠性的要求往往越高。为解决飞控系统在特殊任务中可靠性降低与特殊任务对飞控系统可靠性要求苛刻这一矛盾，国内外的相关机构进行了大量的研究，研究结果表明：除在设计与制造飞控系统时采用高品质的元器件之外，提高飞控系统在特殊任务中可靠性的根本途径是采用余度技术。

目前基于余度技术对无人机进行控制时，主要基于PLC进行控制，通过判断输出量是否符合期望值，并在未达到期望值时，通过PLC控制进行调整，直至达到期望标准。然而在基于PLC进行多余度控制时，控制效果较差，无法筛选出较优的控制系统，从而不能满足用户的飞行控制需求。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提出一种无人机的多余度仲裁切换方法、系统及计算机设备，用于解决无人机在飞行过程中由于主控制器出现故障、系统程序运行错误等突发情况，不仅如此，多余度仲裁切换系统也可以用于多传感器的最优控制，实现数据优化等算法，从而筛选出最优的控制系统，满足不用用户的需求。

根据本发明的一个方面，提供了一种八轴旋翼无人机的系统切换方法，所述无人机包括若干个飞行控制子系统，每个飞行控制子系统均包括无人机动力模型，所述无人机动力模型包括姿态控制回路和位置控制回路；

所述多余度仲裁切换方法包括：

实时接收若干个飞行控制子系统对应的传感器数据；

对所述传感器数据进行容错控制，确定对应的最优飞行姿态数据；

基于所述最优飞行姿态数据筛选出最优控制系统，从而切换最优控制系统对当前控制周期内的无人机进行飞行控制。

根据本发明的另一个方面，提供了一种无人机的多余度仲裁切换系统，所述无人机包括若干个飞行控制子系统，每个飞行控制子系统均包括无人机动力模型，所述无人机动力模型包括姿态控制回路和位置控制回路；

所述多余度仲裁切换系统包括：

接收模块，用于实时接收多个飞行控制子系统对应的传感器数据；

确定模块，用于对所述传感器数据进行容错控制，确定对应的最优飞行姿态数据；

切换模块，用于基于所述最优飞行姿态数据筛选出最优控制系统，并判定当前控制系统是否为最优控制系统，若为否，则切换为最优控制系统，对当前控制周期内的无人机进行飞行控制。

根据本发明的再一个方面，提供了一种非易失性可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现上述的无人机的多余度仲裁切换方法。

根据本发明的再一个方面，提供了一种计算机设备，包括非易失性可读存储介质、处理器及存储在非易失性可读存储介质上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述的无人机的多余度仲裁切换方法。

借由上述技术方案，本发明提供的无人机的多余度仲裁切换方法、系统及计算机设备，与目前进行的的多余度控制方式相比，具有如下的有益效果：

本发明可实时接收多个飞行控制子系统的传感器数据；并对传感器数据进行容错控制，实现对飞行控制系统的结构重构和对可信度数据进行实时采集和加权处理，进而从多个冗余度的传感器数据中确定最优飞行控制数据；此外，还可基于最优飞行控制数据筛选出最优控制系统，以便将选取的最优控制器输出的PWM信号发送给电机和电调等执行机构，利用最优控制系统对当前控制周期内的无人机进行飞行控制。在本发明中，通过提供一种无人机的传感器容错方法和多余度仲裁切换系统，可提高无人机传感器的冗余性和无人机控制系统的鲁棒性，保证多旋翼无人机能够安全稳定的执行某种特定任务。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本地发明的不当限定。在附图中：

图1示出了本发明实施例提供的一种八轴旋翼无人机系统的切换方法的流程示意图；

图2示出了本发明实施例提供的另一种八轴旋翼无人机系统的切换方法的流程示意图；

图3示出了本发明实施例提供的一种八轴旋翼切换控制方法的流程图；

图4示出了本发明实施例提供的八轴旋翼无人机切换控制系统组成结构框图；

图5示出了本发明实施例提供的一种无人机的切换系统的结构示意图。

具体实施方式

下面根据附图和优选实施例详细描述本发明，本发明的目的和效果将变得更加明白，应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明提出的无人机的多余度仲裁切换方法、系统及计算机设备适用于各种类型的无人机，本发明的方法、系统中所涉及的无人机包括若干个飞行控制子系统，每个飞行控制子系统均包括无人机动力模型，所述无人机动力模型包括姿态控制回路和位置控制回路。下面以八旋翼无人机为例，对本发明的方法、系统和设备进行说明。

如图1～3所示，本发明实施例的多余度仲裁切换方法包括：

S1：实时接收若干个飞行控制子系统对应的传感器数据；

其中，传感器数据包括无人机的飞行位姿数据、飞行任务以及飞行状态信息等。

对于本实施例，在应用过程中，传感器的数据可以分为数字信号的传感器和模拟信号的传感器，数字信号的传感器可以通过IIC等通信协议直接读取姿态数据，模拟信号需要通过ADC模数转换器来将传感器信号转化成数字信号，然后对数据进行采集处理。

需要说明的是，由于八轴旋翼无人机本身机械振动和信号传输中存在着噪声和扰动，故在飞行控制器接收到传感器数据后，还需要采用卡尔曼滤波的方法，去除干扰噪声，进而对降噪后的传感器数据进行处理。

S2：对所述传感器数据进行容错控制，确定对应的最优飞行姿态数据；

对于本实施例，在具体的应用场景中，对传感器数据的容错控制，可选用预设可行域的方法，实现对传感器的容错重构和对可信度数据的加权采集，进而确定出最优飞行姿态数据。具体分为如下几步：

S201：利用预设可行域对所述传感器数据进行验证，提取出存在于所述可行域内的第一传感器数据；

在具体的应用场景中，若传感器数据不在预设可行域内，说明传感器数据已经不能够正常工作，因此，为了计算得到最优飞行姿态数据，故需要对传感器数据进行筛选，进一步提取出存在于预设可行域内的第一传感器数据。

对于本实施例，在具体的应用场景中，为了提取出存在于预设可行域区间内的第一传感器数据，实施例步骤S201具体可以包括：基于无人机飞行位姿创建预设可行域；根据所述预设可行域阈值判定所述传感器数据是否在所述预设可行域内，并将处于所述预设可行域内的传感器数据确定为第一传感器数据。

首先进行的工作是预设可行域，确定飞行器采集的参数存在于一个有界闭区间

其中

S202：对所述第一传感器数据进行加权计算，获取得到各个所述第一传感器数据对应的权重值；

在具体的应用场景中，若传感器数据存在预设可行域空间内，说明传感器的数据满足无人机数据采集的性能指标要求，因此可以充分利用多余度传感器信息的优点，采用一段时间内采集数据的方差作为判断传感器信息参考度的依据。通过对多余度传感器信息的加权处理，从而得出多余度传感器的最优数据供无人机位姿解算。其中，第一传感器数据的对应方差D(X)为：

D(X)＝E{[X

其中，X

根据每个数据传感器的方差，可通过下述价值函数计算出各个第一传感器数据对应的权重值V

S203：依据所述第一传感器数据以及对应的权重值，计算得到最优飞行姿态数据；

需要对飞行控制子系统的各个传感器数据进行解算，采用剩余余度的传感器信息进行无人机姿态的采集。最终，得到传感器姿态的最优飞行姿态Q：

S3：基于所述最优飞行姿态数据筛选出最优控制系统，从而切换最优控制系统对当前控制周期内的无人机进行飞行控制，具体为：

基于反步法，并依据所述无人机动力模型以及所述最优飞行姿态数据对各个飞行控制子系统进行评估，获取得到所述各个飞行控制子系统对应输入及输出的残差值；将残差值最小的飞行控制子系统确定为最优控制系统。

在具体的应用中，多旋翼的无人机动力学有一定的复杂性，难以建立准确的系统模型；机载的重量变化和外部环境的变化对系统产生不确定的影响，因此，需要对模型进行一部分的近似处理。在无人机模型系统中，可忽略气流干扰不计空气摩擦阻力的影响；认为旋翼中心与机体质心处于水平线上；并且假定无人机在低速或悬停状态下飞行，飞行姿态变化较小，此时欧拉角速率等于机体旋转角速率，即：

其中，φ、θ、ψ分别代表无人机的横滚角、俯仰角、偏航角。ω

根据线运动方程和角运动方程，可得近似处理后的位置子系统与姿态子系统的系统模型分别为：

其中，[x y z]

其中上式的输入量为：

其中，u

下面建立系统状态方程，设状态变量为：

X＝[x

控制输入变量为：

U＝[u

令：

则依据系统模型可建立状态方程如下，分别对应姿态子系统状态方程与位置子系统状态方程：

其中系统的各个状态参数为：

u

u

其中，l代表无人机的机臂长度，u

在具体的应用场景中，由于八旋翼无人机是一个多变量非线性系统，位置子系统和姿态子系统具有直接耦合关系。由状态方程可知，姿态子系统不受位置系统的影响，而位置子系统却依赖于姿态子系统。这说明了姿态控制是无人机控制的重点，只有在姿态子系统取得良好控制效果的前提下，位置控制才能达到相应的控制要求。也即位姿控制的实质其实就是在维持位置期望值的前提下完成姿态控制。因此在设计八旋翼无人机的控制器时，可以采用内外环的控制策略，其中内环姿态控制回路用来稳定和跟踪期望姿态角；外环位置控制回路完成对期望位置的跟踪控制。在这种双环控制结构中，内环的姿态控制回路具有较快的响应速度，外环回路控制输出为内环回路控制预设值。通过内外环协同控制作用，实现无人机的各种期望位置和飞行姿态。

通过对八旋翼无人机系统模型和状态方程的分析可知，其具有严格反馈形式，满足反步法对系统的控制要求。但姿态系统和位置系统都是多输入多输出的系统，同时反步法控制方法本身存在计算膨胀的问题，这是因为反步法要不断地对模型进行多次微分，随着阶次的增加，即微分项的膨胀，增加了算法的复杂性。可通过将姿态控制回路和位置控制回路分为三个二阶子系统，即横滚角子系统、俯仰角子系统、偏航角子系统、高度位置子系统、水平x位置子系统、水平y位置子系统。这样对于每个两阶的子系统，只需两步迭代就能完成每个子系统的反步法控制器的设计，不需对模型进行多次迭代，因此避免了计算膨胀问题，简化了控制器设计。

相应的，实施例步骤S3具体还可以包括：利用给定的系统参数，将姿态控制回路和位置控制回路分别划分为三个二阶子系统，二阶子系统包括横滚角子系统、俯仰角子系统、偏航角子系统、高度位置子系统、水平x位置子系统、水平y位置子系统；依据反步法分别设计各个二阶子系统的控制律；基于预设评价函数，并利用各个二阶子系统的控制律以及对应的期望值，计算各个二阶子系统对应输入及输出的残差值。

对于本实施例，在设计完控制器后，还可通过不同的参数设置，建立多个模型控制器，来实现对不同状态，不同情景下可以选择最优控制。对于一个控制器的好坏，可以通过将其置入闭环系统后，比较系统输入及输出的接近程度，若系统输出与输入越接近则表明控制器越有效。因此可设计评价函数如下：

其中，J

相应的，依据反步法分别设计各个二阶子系统的控制律的具体实现步骤可为：

S301：确定各个二阶子系统对应的期望值，并定义跟踪误差变量及导数；利用李雅普诺夫Lyapunov函数确定各个二阶子系统的控制律。

1)现以横滚角φ为例对无人机设计基于反步法的控制律：

第一步：给定横滚角的期望值φ

根据Lyapnov理论，假定横滚子系统在点z

V(z

根据Lyapunov稳定理论，

其中α

随后定义误差变量：

将公式带入可得：

要保证一阶系统稳定，则必须有耦合项z

第二步:选取増广的Lyapunov函数：

同时，由公式可得：

可进一步得出：

结合公式可得对时间的导数为：

此时可以通过设计控制输入u

其中α

此时：

至此完成横滚角控制律设计，且根据Lyapunov稳定性定理，系统保持稳定。

2)采取同样的步骤可得俯仰角θ控制律为：

其中：

3)偏航角ψ控制律为：

其中：

4)参照姿态控制器的设计，可得高度位置z控制律为：

其中：

同时，已知

5)对于水平位置控制，由无人机系统模型可知，其沿x轴和y轴方向的运动受控于u

其中：

同时还要从水平位置控制系统中得到姿态控制系统的横滚角和俯仰角的给定输入φ

设计完位置控制器和姿态控制器后，即得到控制输入u

S302：将对应残差值最小的飞行控制系统确定为最优控制系统。

在具体的应用场景中，由于残差值用于表示控制系统输入及输出的接近程度，残差值越小，代表该控制系统的控制误差较小。故在本实施例中，可将残差值最小的飞行控制系统确定为最优控制系统。

在具体的应用场景中，由于在每个控制周期内都需要进行最优飞行姿态数据的计算以及最优控制系统的筛选，故在确定出最优控制系统后，需要判定当前进行飞行控制的是否为筛选出的最优控制系统。当判定当前控制系统正是该最优控制系统时，则不需要对控制系统进行切换；反之，若判定当前控制系统不是该最优控制系统时，则需要利用余度切换模块对控制系统进行切换。

通过上述无人机的多余度仲裁切换方法，可实时接收多个飞控对应的传感器数据；并通过预设可行域的方法对传感器数据进行容错控制，实现对传感器的容错重构和对可信度数据进行加权采集，进而确定出多个传感器对应的最优飞行姿态数据；此外，为了从多状态下提取控制器性能指标，寻找出系统的价值函数，还建立了无人机的数学模型并提出飞行子系统的概念，通过Backstepping方法实现对控制器的设计，并通过Lyapunov函数证明其系统的稳定性。在本发明中，通过提供一种多旋翼无人机的传感器容错方法和容错系统的设计，可提高无人机传感器的冗余性和无人机控制系统的鲁棒性，保证多旋翼无人机能够安全稳定的执行某种特定任务。

进一步的，作为图1和图2所示方法的具体体现，本发明实施例提供了一种无人机的多余度仲裁切换系统，如图4所示，该系统包括：

接收模块，用于实时接收多个飞行控制子系统对应的传感器数据；

确定模块，用于对所述传感器数据进行容错控制，确定对应的最优飞行姿态数据；

切换模块，用于基于所述最优飞行姿态数据筛选出最优控制系统，并判定当前控制系统是否为最优控制系统，若为否，则切换为最优控制系统，对当前控制周期内的无人机进行飞行控制。

在具体的应用场景中，为了确定出对应的最优飞行姿态数据，确定模块，具体可用于利用预设可行域对传感器数据进行验证，提取出存在于可行域内的第一传感器数据；对第一传感器数据进行加权计算，获取得到各个第一传感器数据对应的权重值；依据第一传感器数据以及对应的权重值，计算得到最优飞行姿态数据。

相应的，为了提取出存在于可行域内的第一传感器数据，确定模块，具体可用于基于预设可行域阈值创建预设可行域；根据预设可行域阈值判定传感器数据是否在预设可行域内，并将处于预设虚拟可行域内的传感器数据确定为第一传感器数据。

在具体的应用场景中，为了筛选出最优控制系统，切换模块，具体可用于分别为各个飞行控制系统创建包括姿态控制回路和位置控制回路的无人机动力模型；基于反步法，并依据无人机动力模型以及最优飞行姿态数据对各个飞行控制系统进行评估，获取得到各个飞行控制系统对应输入及输出的残差值；将对应残差值最小的飞行控制系统确定为最优控制系统。

相应的，为了获取得到各个飞行控制系统对应输入及输出的残差值，切换模块，具体可用于利用给定的系统参数，将姿态控制回路和位置控制回路分别划分为三个二阶子系统，二阶子系统包括横滚角子系统、俯仰角子系统、偏航角子系统、高度位置子系统、水平x位置子系统、水平y位置子系统；依据反步法分别设计各个二阶子系统的控制律；基于预设评价函数，并利用各个二阶子系统的控制律以及对应的期望值，计算各个飞行控制系统对应输入及输出的残差值。

在具体的应用场景中，为了依据反步法分别设计各个二阶子系统的控制律，切换模块，具体可用于确定各个二阶子系统对应的期望值，并定义跟踪误差变量及导数；利用李雅普诺夫Lyapunov函数确定各个二阶子系统的控制律。

相应的，为了实现对最优控制系统的仲裁切换，切换模块还用于判定当前控制系统是否为最优控制系统，若为否，则将当前控制系统切换为最优控制系统，以便利用最优控制系统对当前控制周期内的无人机进行飞行控制。

需要说明的是，本实施例提供的一种无人机的多余度仲裁切换系统所涉及各功能单元的其它相应描述，可以参考图1～2中的对应描述。作为其中一种实施例，如图5所示，多余度切换系统包括输入模块、TX2系统决策模块、主控处理模块、输出模块；其中TX2系统决策模块做决策层，进行上层命令的传输，并采集飞行控制子系统的传感器信息和系统状态参数。主控处理模块包括多个飞行控制子系统，每个子系统有一套飞行控制IMU单元，例如常见的Pixhawk飞行控制自驾仪。可以进行数据冗余控制。飞控与上位机TX2通过串口方式进行连接，在通信机制上采用mavros通信机制作为桥梁，搭载Pixhawk的Mavlink通信协议，实现上位机TX2系统决策模块对飞行控制子系统内部uORB通信数据进行访问，并监测数据信息，通过余度切换电路选取最优的控制器进行余度混控管理，最终将选取的最优控制器的PWM信号发送给电机和电调等执行机构。

基于上述如图1和图2所示方法，相应的，本发明实施例还提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述如图1和图2所示的无人机的多余度仲裁切换方法。

基于这样的理解，本发明的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施场景的方法。

基于上述如图1、图2所示的方法，以及图4所示的虚拟系统实施例，为了实现上述目的，本发明实施例还提供了一种计算机设备，具体可以为个人计算机、服务器、网络设备等，该实体设备包括存储介质和处理器；存储介质，用于存储计算机程序；处理器，用于执行计算机程序以实现上述如图1和图2所示的无人机的多余度仲裁切换方法。

可选地，该计算机设备还可以包括用户接口、网络接口、摄像头、射频(RadioFrequency，RF)电路，传感器、音频电路、WI-FI模块等等。用户接口可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)等，可选用户接口还可以包括USB接口、读卡器接口等。网络接口可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如蓝牙接口、WI-FI接口)等

本领域技术人员可以理解，本实施例提供的计算机设备结构并不构成对该实体设备的限定，可以包括更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

非易失性可读存储介质中还可以包括操作系统、网络通信模块。操作系统是无人机的多余度余度仲裁切换的实体设备硬件和软件资源的程序，支持信息处理程序以及其它软件和/或程序的运行。网络通信模块用于实现非易失性可读存储介质内部各组件之间的通信，以及与该实体设备中其它硬件和软件之间通信。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可以借助软件加必要的通用硬件平台的方式来实现，也可以通过硬件实现。

本领域技术人员可以理解附图只是一个优选实施场景的示意图，附图中的模块或流程并不一定是实施本发明所必须的。本领域技术人员可以理解实施场景中的系统中的模块可以按照实施场景描述进行分布于实施场景的装置中，也可以进行相应变化位于不同于本实施场景的一个或多个装置中。上述实施场景的模块可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块。

上述本发明序号仅仅为了描述，不代表实施场景的优劣。以上公开的仅为本发明的几个具体实施场景，但是，本发明并非局限于此，任何本领域的技术人员能思之的变化都应落入本发明的保护范围。