申请/专利权人：北京航空航天大学

申请日：2022-03-07

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN114608578B

主分类号：G01C21/20

分类号：G01C21/20;G01C21/16

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2022.06.28#实质审查的生效;2022.06.10#公开

摘要：本发明公开了一种加权不确定性无人机集群协同导航方法，步骤为：S1、各无人机获得其当前时刻的信度信息S2、各无人机接收其它无人机广播的信度信息，并将其它无人机的信度信息转换为粒子集形式；S3、各无人机对其所接收到的信度信息的粒子集，求解出每个信度信息的权值，并进行归一化处理；S4、计算修正后的当前时刻计算位置；该方法结合惯性测量单元的动态误差统计特性来表征无人机动态位置误差与相关影响因素，可提升协同导航算法在无人机动态情况下的鲁棒性；针对各无人机位置误差实时变化的特点，将无人机协同导航过程中所接收的位置信息进行量化，并构建自适应权值调节函数，实现对无人机集群协同导航中各无人机位置信息的有效融合和修正。

主权项：1.一种加权不确定性无人机集群协同导航方法，其特征在于，步骤如下：S1、各无人机根据自身惯性测量单元输出的位移量、角速率信息和加速度信息，获得其当前时刻的信度信息，包括无人机当前时刻计算位置和位置不确定性对角阵；S2、各无人机接收其它无人机广播的信度信息，并将其它无人机的信度信息转换为粒子集形式；对于任一架无人机i：S201、无人机i接收其它无人机j广播的信度信息；S202、将无人机j的当前时刻计算位置和位置不确定性对角阵作为正态分布中的参数，随机抽取M个粒子，构成计算位置粒子集其中，p为粒子的计算位置，w为粒子对应的权值，下标k表示粒子集内部的粒子编号；S203、将无人机j到无人机i之间相对距离量测值和无人机j到无人机i之间相对距离量测的方差为作为正态分布中的参数，随机抽取M个粒子，构成距离粒子集其中，下标k表示粒子集内部的粒子编号，通过无人机携带的无线电测距设备测得，为无线电测距设备相关参数；S204、按均匀分布0,2π]随机抽取M个粒子，构成用于描述无人机j与无人机i之间相对角度的角度粒子集其中，下标k表示粒子集内部的粒子编号；S205、基于步骤S202～步骤S204，无人机i接收到其余每架无人机j的信度信息的粒子集根据公式：计算得到；S3、各无人机对其所接收到的信度信息的粒子集，求解出每个信度信息的权值，并进行归一化处理；S301、无人机i根据接收的信度信息的粒子集计算其与各无人机j之间的位置信息的权值wijt： 式中，c为与惯性器件精度有关的参数，Ji{pt}为无人机i的综合位置不确定性，其由无人机i的北向的位置不确定性矩阵E{δpNt}和东向的位置不确定性矩阵E{δpEt}计算得到，计算公式为：计算得到；Jj{pt}为无人机j的综合位置不确定性，其由无人机j的北向的位置不确定性矩阵E{δpNt}和东向的位置不确定性矩阵E{δpEt}计算得到，计算公式为：计算得到；S302、将全部信度信息的权值wijt按照公式：进行归一化计算，得到归一化权值vijt；其中，N为构成无人机集群的无人机数量；S4、计算修正后的当前时刻计算位置；S401、将无人机i接收到的信度信息接收信度信息的粒子集分别转化为概率密度函数 式中，为高斯核，σ为测距信息的标准差，与分别为信度信息的粒子集中的粒子的位置和粒子的权值；S402、将无人机i当前时刻计算位置转化为概率密度函数 式中，与分别为无人机i当前时刻计算位置的粒子集内的粒子的位置和粒子的权值；S403、将步骤S2得到的全部信度信息粒子集汇总并从中均匀采样，随机抽取500个粒子，得到代表无人机i位置分布的粒子集其中，为粒子的位置，为粒子的新权值，其计算公式为： 式中，与分别为通过核密度估计得到的计算位置信息和接收信度信息的概率密度函数，表示无人机i接收到的全部信度信息粒子集的总和，表示无人机i所能接收到无人机j信度信息的集合；S404、无人机i根据公式：求得位置的最小均方误差，即经过修正后的无人机i的当前时刻位置。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京航空航天大学 一种加权不确定性无人机集群协同导航方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD