无人机在多传感器的数据融合和校园防火应用.pdf
- 1.请仔细阅读文档,确保文档完整性,对于不预览、不比对内容而直接下载带来的问题本站不予受理。
- 2.下载的文档,不会出现我们的网址水印。
- 3、该文档所得收入(下载+内容+预览)归上传者、原创作者;如果您是本文档原作者,请点此认领!既往收益都归您。
下载文档到电脑,查找使用更方便
6 0人已下载
| 下载 | 加入VIP,免费下载 |
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 无人机 传感器 数据 融合 校园 防火 应用
- 资源描述:
-
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)
展开阅读全文
课堂库(九科星学科网)所有资源均是用户自行上传分享,仅供网友学习交流,未经上传用户书面授权,请勿作他用。


2019届人教A版数学必修二同步课后篇巩固探究:2-1-1 平面 WORD版含解析.docx
