一种基于超宽带的无人机辅助定位方法及系统.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114993299A(43)申请公布日2022.09.02(21)申请号202210562134.7(22)申请日2022.05.23(71)申请人中国兵器装备集团自动化研究所有限公司地址621000四川省绵阳市游仙区仙人路二段7号(72)发明人安帅王世勇李茂雷超谢鸿辉(74)专利代理机构北京华沛德权律师事务所11302专利代理师房德权(51)Int.Cl.G01C21/16(2006.01)G01C21/20(2006.01)H04W4/024(2018.01)权利要求书4页说明书16页附图8页(54)发明名称一种基于超宽带的无人机辅助定位方法及系统(57)摘要本发明公开了一种基于超宽带的无人机辅助定位方法及系统，该方法包括获取第一超宽带定位模组的姿态数据及所述第一超宽带定位模组与第二超宽带定位模组之间的测距值；通过扩展卡尔曼滤波算法融合所述姿态数据以及所述测距值。在超宽带基站间距受限的情况下，通过对测距和定位两个阶段进行优化，从而提升超宽带定位精度。采用扩展卡尔曼滤波算法融合超宽带测距与姿态数据，动态调整测量噪声统计特性，降低超宽带测距误差，进而提升了超宽带测距定位精度，降低了无人机对卫星信号的依赖性，综合了超宽带测距和惯性导航定位，解决了系留无人机在卫星信号拒止环境下无法定位的问题。CN114993299ACN114993299A权利要求书1/4页1.一种基于超宽带的无人机辅助定位方法，其特征在于，所述方法包括：获取第一超宽带定位模组的姿态数据及所述第一超宽带定位模组与第二超宽带定位模组之间的测距值；所述第一超宽带定位模组设置于无人机上；所述第二超宽带定位模组设置于地面工作站上；通过扩展卡尔曼滤波算法融合所述姿态数据以及所述测距值；通过所述姿态数据计算获得所述第一超宽带定位模组与所述地面工作站之间的解算距离；计算获得所述测距值与所述解算距离之间的偏差，通过所述偏差更新所述扩展卡尔曼滤波算法中的测量噪声统计特性，以使所述扩展卡尔曼滤波算法进行更新获得状态变量的后验更新值；所述状态变量包括所述第一超宽带定位模组所在的超宽带坐标系下X、Y、Z轴方向上的位置以及速度；从所述后验更新值中获取所述第一超宽带定位模组在所述超宽带坐标系下的位置估计值，将所述位置估计值作为所述无人机相对所述地面工作站的位置数据。2.根据权利要求1所述的基于超宽带的无人机辅助定位方法，其特征在于，所述获取第一超宽带定位模组的姿态数据，包括：通过惯导模块测量获取第一超宽带定位模组的姿态数据；所述姿态数据包括姿态角、四元数以及加速度。3.根据权利要求1所述的基于超宽带的无人机辅助定位方法，其特征在于，所述第二超宽带定位模组包括多个；所述获取所述第一超宽带定位模组与第二超宽带定位模组之间的测距值，包括：分别获取所述第一超宽带定位模组与每个所述第二超宽带定位模组之间的测距值形成测距值组；通过扩展卡尔曼滤波算法融合所述姿态数据以及所述测距值组；所述计算获得所述测距值与所述解算距离之间的偏差，包括：分别计算获得所述测距值组中包含的各个所述测距值与所述解算距离之间的偏差形成偏差组，通过所述偏差组更新所述扩展卡尔曼滤波算法中的测量噪声统计特性。4.根据权利要求3所述的基于超宽带的无人机辅助定位方法，其特征在于，所述无人机包括系留无人机，所述地面工作站包括地面控制车辆；多个所述第二超宽带定位模组均设置于所述地面控制车辆的顶部。5.根据权利要求1所述的基于超宽带的无人机辅助定位方法，其特征在于，所述第一超宽带定位模组与所述第二超宽带定位模组均为结合激光测距仪进行线性拟合校准标定后的超宽带定位模组。6.根据权利要求5所述的基于超宽带的无人机辅助定位方法，其特征在于，所述校准标定的方法包括：在视距环境下，采集组距离数据，其中是第组第一超宽带定位模组与第二超宽带定位模组的第次测距值，是对应激光测距仪的测量值；校准后的第组测距为，其中参数和根据最小二乘法线性拟合求取，计算公式如下：2CN114993299A权利要求书2/4页。7.根据权利要求1所述的基于超宽带的无人机辅助定位方法，其特征在于，所述获取所述第一超宽带定位模组与第二超宽带定位模组之间的测距值，包括：采用双边双向测距法测量获得所述第一超宽带定位模组与第二超宽带定位模组之间的校准后的测距值；所述双边双向测距法包括：超宽带定位模组A在时刻发送出测距信号，超宽带定位模组B在时刻接收到A的测距信号，并在时刻发送出测距信号，超宽带定位模组A在时刻接收到超宽带定位模组B的测距信号，并在时刻发送出测距信号，超宽带定位模组B在时刻接收到超宽带定位模组A的测距信号；超宽带定位模组A与超宽带定位模组B之间的测距信号单向传输时间为：其中，，、、；超宽带定位模组A与超宽带定位模组B之