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无人机在多传感器的数据融合和校园防火应用.pdf

1、无人机在多传感器的数据融合和校园防火应用董作峰 李想 吴蔚摘要:无人机作为一种高新技术领域的热门研究项目,吸引着全球各行各业的目光。首先,需要明确无人机的内部结构及相关参数;同时,传感器是它的工作重心,而单一的传感器的作用有限,多传感器相互补充,共同发挥作用已成为主流;目前无人机应用的难点在于多传感器协同工作时的数据信息融合。本文主要介绍飞行中坐标转化和数据融合理论及图像探测,最后介绍了在校园防火方面的应用,在安防方面有重要影响。关键词:坐标转化;数据信息融合;图像探测中图分类号:TP319文献标识码:A1 无人机的组成部分、相关传感器数据及坐标转化1.1 组成部分无人机主要由飞机机架、飞行控

2、制系统(简称“飞控系统”)、动力系统、遥控器、遥控信号接收器、相机探测设备构成。(1)机架:机架的两个重要参数是重量和轴距。分为机身和起落架两部分。选材优选复合材料,高强度,刚性强。螺旋桨和电机决定了机架的尺寸。桨翼越长,电机越大,机架也越大。如图 1 所示。(2)飞控系统:飞控系统是整个无人机的重点,是无人机的“心脏”。飞控系统主要由陀螺仪、加速度计、惯性测量单元(IMU)、气压计、磁力计(电子罗盘)、GPS、载波相位差分技术(RTK)及其他多种传感器组成。(3)动力系统:无人机的动力系统由螺旋桨、无刷电机、电调、电池组成。无人机通过浆翼产生反作用力推动机体运行,系统内的电调控制器来控制电机

3、的转速。(4)遥控器:通过其来实现对无人机的控制。(5)遥控信号接收器:让飞控系统去接受操作者发出的信号。(6)云台相机:相机一般通过云台(Gimbal)装在无人机上,能满足相机的 3个自由度:绕 X、Y、Z 轴旋转,轴心安装电机,配合陀螺仪,避免像素的损失。惯性模块由 MPU6050(陀螺仪、加速度计)、HMC5883L(磁力计)组成。选用的气压高度计为 MS5611。采用的光流传感器为 PX4LOW。选用的气压高度计为MS5611。1.2 相关传感器加速度计:不仅决定各方向加速力,还能决定倾斜角度,还可以检测所受震动。加速度计传感器的数据是关键的输入。磁罗盘:为无人机飞行提供方向数据。能够

4、侦测设备在 X、Y、Z 各轴向所承受磁场的数据。为了获得正确的方向,磁性数据还需要加速度计提供倾斜角度数据。气压计:根据大气压力计算高度,协助无人机导航。1.3 相关系统及数据转化(1)GPS 导航系统:GPS 可以提供精度、纬度及高度 3 组数据。在进行导航计算时我们需要把 3 个参数转换成 ECEF 坐标系下,然后再转换成 NED 坐标系下。其中,N 为曲率半径,相关信息如图 2 所示。(2)IMU 慣性导航系统:在飞行控制过程中,加速度计与陀螺仪获得无人机加速度和角速度信息,进而估测位置、姿态、速度等数据。(3)AHRS 航姿参考系统:提供航向、横滚和侧翻等姿态信息。内部采用的多传感器数

5、据融合进行的航姿解算单元为卡尔曼滤波器。2 多传感器的数据融合在传感器方面,多传感器相互配合可以互相弥补缺点,增强各个方面的应用能力,提高可信度和容错率。在数据精度上,无人机的多传感器能得到多个数据,结合所有数据能够得到更加精确的测量结果;同时考虑工作原理等因素来确保数据发挥作用。此外,也需要格外注意姿态精度和高度精度的时效性。多传感器数据融合的常用方法分为随机和人工智能两大类:随机类方法有加权平均法、卡尔曼滤波法、贝叶斯估计法2、D-S 证据推理3、产生式规则等4;而人工智能类则有模糊逻辑理论5、神经网络6、专家系统7等。多传感器信息融合系统的结构模型:(1)集中式融合结构(损失少,互关难)

6、。(2)分布式融合结构(局部独立)。(3)混合式融合结构(成本高)。(4)多级式融合结构(综合)。2.1 卡尔曼加权法的高度融合2.2 异类传感器协同探测无人机电子侦察设备结合 CCD 相机协同工作,可以实现对目标区域进行侦察并且发送收集到的数据。电子侦察设备可以搜索、截获、识别、定位和分析空中辐射的电磁能量。同时应电力线路安全巡检需要,设计了集成光学、红外、紫外、激光扫描等传感器为一体的设备。(1)可见光相机:对地表情况进行监测。(2)红外检测设备:通过红外线反馈的信息对温度进行采集。(3)紫外检测设备:通过紫外线的吸收量来检测。(4)空间扫描设备:通过 AD 和 DA 进行信号处理。3 关

7、于校园防火系统的无人机近几年我国高校频繁发生火灾事件,造成了巨大的经济损失,作为培养人才的地方,保证正常的秩序和学习环境是非常必要的。因此校园火灾问题尤为重要。3.1 功能概况对无人机进行编程导航自主飞行,对校园进行特定方式的自动扫描,主要利用无人机的气敏传感器、温度传感器及成像和扫描设备等,实现对事故的初步判断。一旦超过指定数据,立即触发警报。同时,传输 GPS 图像,便于相关人员及时判断,减少误差;无人机搭载水箱,及时应对紧急情况,操作水箱,减少损失。3.2 长时间作业延长续航时间9是完成任务的有利条件,下面介绍 3 种方式:(1)最优化设定固定轨迹,既可以保证无人机尽可能多的长时作业,又

8、可以降低成本。(2)选用优化的无人机,如续航时间长达 270 min 的 HYDrone-1800。(3)实现无线充电10。无线充电站主要由电动停机坪、充电舱舱门和无线充电舱 3 部分组成。通过光耦继电器模块控制系统的照明。无线充电舱内的发射模块和线圈,配合无人机上的挂载电路实现无人机的无线充电(STM32F407VET6芯片,ESP8266 WiFi 模块,DS18B20 温度传感器,无线充电模块)。3.3 避障系统(1)几种典型的障碍物模型:旋翼无人机包围盒模型,建筑包圍盒模型,树木包围盒模型,路灯等公共设施包围盒模型,禁飞区、限飞区等包围盒模型。(2)模拟飞行环境的栅格模型及高度模型。对

9、包括图书馆、勤学楼、致学楼、餐厅、停车场等在内的区域进行建模。用黑色栅格方块表示该栅格存在障碍物,白色栅格方块表示浅栅格中不存在障碍物。(3)由于准确测量飞行环境中障碍物高度工作任务复杂且意义并不大,所以本文将采用估计值对障碍物进行高度估计,假定每层楼高 3 米,每棵树高 4 米,路灯高 6 米,假设校园中不存在禁飞区、限飞区等。假定障碍物密集区域为连续且高度均匀的整体。(4)基于 A*算法11设计出规避路径,设置不同的高度路径代价比例值,实现不同的规避路径。(5)通过机体内部自检模块,及时检查故障12。4 结语在未来,无人机多传感器技术在安防方面会越来越受欢迎。深入研究无人机飞行期间需要的相

10、关系统及坐标转化,会更好理解无人机的工作状态,并对故障做出正确的判断和处理,多传感器数据融合的卡尔曼加权法是目前主要的融合方法。将多传感器联合处理技术应用到实际,对各种传感器实施应用,发挥各自作用,形成一个完整的安防无人机体系,提出了校园防火的实用模型,为以后深入研究做出了铺垫。参考文献1 周红坤.小型无人机多传感器组合导航系统设计与实现J.电子科技,2016,29(8):10-13.2 董广忠.基于贝叶斯方法的微电网系统状态估计与优化控制研究D.合肥:中国科学技术大学,2018.3 杨军佳,时银水,王学青.基于区间数及 DS 证据理论的多传感器航迹关联方法J.电光与控制,2019,26(5)

11、:68-71.4 王辞晓.基于产生式规则的移动学习专家系统实证研究J.开放学习研究,2018,23(1):30-36.5 王坤,黄达.嵌入式大气数据传感系统的模糊逻辑建模方法J.空气动力学学报,2019(3):17-19.6 许刚,肖军.无人机的神经网络观测器及多传感器故障诊断技术的研究J.计算机与数字工程,2018(7):1327-1331,1340.7 肖美婷.专家系统在人工智能技术中的应用及工作过程研究J.计算机产品与流通,2019(1):106.8 张军,涂国平.加权平均法解决证据理论中的失效问题J.微计算机信息,2007,11(3):202-203.9 丛书全,王成军,姜杨.无人机航程与续航时间的实时估算方法研究J.宇航计测技术,2012,32(2):62-65.10 周松涛,何泽文,马奔.无人机无线充电系统的研究与开发J.中国新通信,2018(19):57-59.11 惠国腾.基于性能的旋翼无人机避障关键技术研究与应用D.北京:中国民用航空飞行学院,2018.12 范玉刚,王之宏,黄国勇.基于 ITD-AR 模型的故障诊断方法研究J.昆明理工大学学报(自然科学版),2017(6):7.

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