无人飞行器室内定位数据处理方法及装置
专利汇可以提供无人飞行器室内定位数据处理方法及装置专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 提供无人 飞行器 室内 定位 数据处理 方法及装置。该方法包括：S01计算出 无人飞行器 的定位信息；S02依据无人飞行器在预设时间内的连续n次（n≥4）历史定位信息以及相应的历史预测 位置 信息，计算无人飞行器在空间坐标X、Y、Z轴上分量的各历史定位信息与相应的历史预测位置信息之间的实际偏差值以及历史预测位置信息的历史预测偏差值；S03依据实际偏差值，获取当前时刻无人飞行器在空间坐标X、Y、Z轴上分量的预测模糊值；S04计算出噪声偏差；S05依据预测模糊值及噪声偏差计算出当前时刻的真实定位值的加权系数；S06依据加权系数、当前时刻预测位置信息以及当前时刻无人飞行器的测量位置信息，计算无人飞行器当前时刻的真实定位值。，下面是无人飞行器室内定位数据处理方法及装置专利的具体信息内容。
1.一种无人飞行器室内定位数据处理方法，其特征在于，所述无人飞行器室内定位数据处理方法包括以下步骤：
S01 依据室内不同位置接收的至少三个超声波信号计算出所述无人飞行器的定位信息；
S02 依据所述无人飞行器在预设时间内的连续n次历史定位信息以及相应的历史预测位置信息，计算所述无人飞行器在空间坐标X、Y、Z轴上的分量的各历史定位信息与相应的历史预测位置信息之间的实际偏差值以及所述历史预测位置信息的历史预测偏差值，其中n为大于等于4的整数；
S03 依据所述实际偏差值，获取当前时刻所述无人飞行器在空间坐标X、Y、Z轴上的分量的预测模糊值；
S04 依据所述历史预测偏差值与预测模糊值，计算出噪声偏差；
S05 依据所述预测模糊值以及所述噪声偏差计算出当前时刻的真实定位值的加权系数；
S06 依据所述加权系数、当前时刻的预测位置信息以及当前时刻所述无人飞行器的测量位置信息，计算出所述无人飞行器当前时刻的所述真实定位值。
2.如权利要求1所述的无人飞行器室内定位数据处理方法，其特征在于，在步骤S02中，所述实际偏差值和预测偏差值是基于速度预测的均方根平滑滤波方法获得，具体步骤如下：
S021选择时间窗口Tw，所述Tw有以下两种选取方式：当预测速度大于所述速度预定值Vset时，令a取Vm的最大值，TW的数值等于a/Vset2的值；当预测速度小于等于所述速度预定值Vset时，令a取Vm的最小值，TW的数值等于a*Vset2的值，其中，设定所述无人飞行器的速度预定值为Vset，预设平滑滤波处理的时间窗口为Tw，Vm为所述无人飞行器的速度预设值范围。
3.如权利要求2所述的无人飞行器室内定位数据处理方法，其特征在于，所述步骤S02进一步包括：
S022 所述时间窗口Tw内连续获得n次所述无人飞行器的实际飞行速度，根据第n时刻所述无人飞行器的俯仰角、偏航角、横滚角求出所述无人飞行器在X、Y、Z三个方向的飞行速度实际值；
S023 依据所述时间窗口Tw内连续获得的前n-1次历史飞行速度实际值，获得飞行速度平均值以及自所述时间窗口Tw内开始至第n-1时刻的总飞行时间，得到前n-1时刻的位置实际值Dn-1；
S024将第n-1个时刻的飞行速度与第n时刻与第n-1时刻的时间差值相乘得到对第n时刻位置变化量，与所述前n-1时刻的位置实际值Dn-1相加，得到第n时刻的预测位置值。
4.如权利要求1所述的无人飞行器室内定位数据处理方法，其特征在于，步骤S05中所述真实定位值的加权系数的公式表述为：Kn=Gn2/( Gn2+ An2)，其中Kn为加权系数，Gn为高斯噪声，An为前n-1次历史位置实际偏差值的算术平均值。
5.如权利要求4所述的无人飞行器室内定位数据处理方法，其特征在于，步骤06计算出所述真实定位值按照如下公式计算：
Tn =Pn*Kn+Dn*(1-Kn)；
其中，Dn为第n时刻的位置测量值，Pn为第n时刻的位置预测值，Tn为第n时刻融合位置测量值和位置预测值获得的真实定位值，用于控制所述无人飞行器飞行。
6.如权利要求4所述的无人飞行器室内定位数据处理方法，其特征在于，第n时刻的位置偏差值Sn：
Sn=((1-Kn)* Sn-12)1/2，
其中，Sn表示第n时刻的位置偏差值，Sn-1表示第n-1时刻的位置偏差值。
7.一种无人飞行器室内定位数据处理装置，其特征在于，所述无人飞行器室内定位数据处理装置包括：
定位计算单元，用于依据室内不同位置接收的至少三个超声波信号计算出所述无人飞行器的定位信息；
偏差计算单元，用于依据所述无人飞行器在预设时间内的连续n次历史定位信息以及相应的历史预测位置信息，计算所述无人飞行器在空间坐标X、Y、Z轴上的分量的各历史定位信息与相应的历史预测位置信息之间的实际偏差值以及所述历史预测位置信息的历史预测偏差值，其中n为大于等于4的整数；
预测模糊值获取单元，用于依据所述实际偏差值，获取当前时刻所述无人飞行器在空间坐标X、Y、Z轴上的分量的预测模糊值；
噪声偏差计算单元，用于依据所述历史预测偏差值与预测模糊值，计算出噪声偏差；
加权系数计算单元，用于依据所述预测模糊值以及所述噪声偏差计算出当前时刻的真实定位值的加权系数；
真实定位值计算单元，用于依据所述加权系数、当前时刻的预测位置信息以及当前时刻所述无人飞行器的测量位置信息，计算出所述无人飞行器当前时刻的所述真实定位值。
8.如权利要求6所述的无人飞行器室内定位数据处理装置，其特征在于，所述偏差计算单元的所述实际偏差值和预测偏差值是基于速度预测的均方根平滑滤波方法获得，所述偏差计算单元还包括：
时间窗口选择单元，用于选择时间窗口Tw，所述Tw有以下两种选取方式：当预测速度大于所述速度预定值Vset时，令a取Vm的最大值，TW的数值等于a/Vset2的值；当预测速度小于等于所述速度预定值Vset时，令a取Vm的最小值，TW的数值等于a*Vset2的值，其中，设定所述无人飞行器的速度预定值为Vset，预设平滑滤波处理的时间窗口为Tw，Vm为所述无人飞行器的速度预设值范围。
9.如权利要求6所述的无人飞行器室内定位数据处理装置，其特征在于，所述偏差计算单元进一步包括：
飞行速度实际值获取模块，用于所述时间窗口Tw内连续获得n次所述无人飞行器的实际飞行速度，根据第n时刻所述无人飞行器的俯仰角、偏航角、横滚角求出所述无人飞行器在X、Y、Z三个方向的飞行速度实际值；
位置实际值获取模块，用于依据所述时间窗口Tw内连续获得的前n-1次历史飞行速度实际值，获得飞行速度平均值以及自所述时间窗口Tw内开始至第n-1时刻的总飞行时间，获取前n-1时刻的位置实际值Dn-1；
预测位置值获取模块，用于将第n-1个时刻的飞行速度与第n时刻与第n-1时刻的时间差值相乘得到对第n时刻位置变化量，与所述前n-1时刻的位置实际值Dn-1相加，获取第n时刻的预测位置值。
10.如权利要求6所述的无人飞行器室内定位数据处理装置，其特征在于，所述加权系数计算单元中所述真实定位值的加权系数的公式表述为：Kn=Gn2/( Gn2+ An2)，其中Kn为加权系数，Gn为高斯噪声，An为前n-1次历史位置实际偏差值的算术平均值；
所述真实定位值计算单元计算出所述真实定位值按照如下公式计算：
Tn =Pn*Kn+Dn*(1-Kn)；
其中，Dn为第n时刻的位置测量值，Pn为第n时刻的位置预测值，Tn为第n时刻融合位置测量值和位置预测值获得的真实定位值，用于控制所述无人飞行器飞行。
11.一种无人飞行器室内定位数据处理装置，其特征在于，所述无人飞行器上设有超声波发射器，所述室内不同位置至少分布有三个超声波接收器，所述超声波接收器接收所述超声波发射器发射的超声波信号，所述无人飞行器还包括：无人飞行器室内定位数据处理装置，所述无人飞行器室内定位数据处理装置进一步包括：处理器和存储器，所述处理器调用所述存储器存储的程序指令实现以下步骤：
S01 依据室内不同位置接收的至少三个超声波信号计算出所述无人飞行器的定位信息；
S02 依据所述无人飞行器在预设时间内的连续n次历史定位信息以及相应的历史预测位置信息，计算所述无人飞行器在空间坐标X、Y、Z轴上的分量的各历史定位信息与相应的历史预测位置信息之间的实际偏差值以及所述历史预测位置信息的历史预测偏差值，其中n为大于等于4的整数；
S03 依据所述实际偏差值，获取当前时刻所述无人飞行器在空间坐标X、Y、Z轴上的分量的预测模糊值；
S04 依据所述历史预测偏差值与预测模糊值，计算出噪声偏差；
S05 依据所述预测模糊值以及所述噪声偏差计算出当前时刻的真实定位值的加权系数；
S06 依据所述加权系数、当前时刻的预测位置信息以及当前时刻所述无人飞行器的测量位置信息，计算出所述无人飞行器当前时刻的所述真实定位值。
无人飞行器室内定位数据处理方法及装置
技术领域
背景技术
发明内容
S02 依据所述无人飞行器在预设时间内的连续n次历史定位信息以及相应的历史预测位置信息，计算所述无人飞行器在空间坐标X、Y、Z轴上的分量的各历史定位信息与相应的历史预测位置信息之间的实际偏差值以及所述历史预测位置信息的历史预测偏差值，其中n为大于等于4的整数；
S03 依据所述实际偏差值，获取当前时刻所述无人飞行器在空间坐标X、Y、Z轴上的分量的预测模糊值；
S04 依据所述历史预测偏差值与预测模糊值，计算出噪声偏差；
S05 依据所述预测模糊值以及所述噪声偏差计算出当前时刻的真实定位值的加权系数；
S06 依据所述加权系数、当前时刻的预测位置信息以及当前时刻所述无人飞行器的测量位置信息，计算出所述无人飞行器当前时刻的所述真实定位值。
S023 依据所述时间窗口Tw内连续获得的前n-1次历史飞行速度实际值，获得飞行速度平均值以及自所述时间窗口Tw内开始至第n-1时刻的总飞行时间，得到前n-1时刻的位置实际值Dn-1；
S024将第n-1个时刻的飞行速度与第n时刻与第n-1时刻的时间差值相乘得到对第n时刻位置变化量，与所述前n-1时刻的位置实际值Dn-1相加，得到第n时刻的预测位置值。
其中，Dn为第n时刻的位置测量值，Pn为第n时刻的位置预测值，Tn为第n时刻融合位置测量值和位置预测值获得的真实定位值，用于控制所述无人飞行器飞行。
其中，Sn表示第n时刻的位置偏差值，Sn-1表示第n-1时刻的位置偏差值。
偏差计算单元，用于依据所述无人飞行器在预设时间内的连续n次历史定位信息以及相应的历史预测位置信息，计算所述无人飞行器在空间坐标X、Y、Z轴上的分量的各历史定位信息与相应的历史预测位置信息之间的实际偏差值以及所述历史预测位置信息的历史预测偏差值，其中n为大于等于4的整数；
预测模糊值获取单元，用于依据所述实际偏差值，获取当前时刻所述无人飞行器在空间坐标X、Y、Z轴上的分量的预测模糊值；
噪声偏差计算单元，用于依据所述历史预测偏差值与预测模糊值，计算出噪声偏差；
加权系数计算单元，用于依据所述预测模糊值以及所述噪声偏差计算出当前时刻的真实定位值的加权系数；
真实定位值计算单元，用于依据所述加权系数、当前时刻的预测位置信息以及当前时刻所述无人飞行器的测量位置信息，计算出所述无人飞行器当前时刻的所述真实定位值。
位置实际值获取模块，用于依据所述时间窗口Tw内连续获得的前n-1次历史飞行速度实际值，获得飞行速度平均值以及自所述时间窗口Tw内开始至第n-1时刻的总飞行时间，获取前n-1时刻的位置实际值Dn-1；
预测位置值获取模块，用于将第n-1个时刻的飞行速度与第n时刻与第n-1时刻的时间差值相乘得到对第n时刻位置变化量，与所述前n-1时刻的位置实际值Dn-1相加，获取第n时刻的预测位置值。
Tn =Pn*Kn+Dn*(1-Kn)；
其中，Dn为第n时刻的位置测量值，Pn为第n时刻的位置预测值，Tn为第n时刻融合位置测量值和位置预测值获得的真实定位值，用于控制所述无人飞行器飞行。
S02 依据所述无人飞行器在预设时间内的连续n次历史定位信息以及相应的历史预测位置信息，计算所述无人飞行器在空间坐标X、Y、Z轴上的分量的各历史定位信息与相应的历史预测位置信息之间的实际偏差值以及所述历史预测位置信息的历史预测偏差值，其中n为大于等于4的整数；
S03 依据所述实际偏差值，获取当前时刻所述无人飞行器在空间坐标X、Y、Z轴上的分量的预测模糊值；
S04 依据所述历史预测偏差值与预测模糊值，计算出噪声偏差；
S05 依据所述预测模糊值以及所述噪声偏差计算出当前时刻的真实定位值的加权系数；
S06 依据所述加权系数、当前时刻的预测位置信息以及当前时刻所述无人飞行器的测量位置信息，计算出所述无人飞行器当前时刻的所述真实定位值。
图3是本发明实施方式三的无人飞行器的结构示意图。
具体实施方式
S01 依据室内不同位置接收的至少三个超声波信号计算出所述无人飞行器的定位信息；
S02 依据所述无人飞行器在预设时间内的连续n次历史定位信息以及相应的历史预测位置信息，计算所述无人飞行器在空间坐标X、Y、Z轴上的分量的各历史定位信息与相应的历史预测位置信息之间的实际偏差值以及所述历史预测位置信息的历史预测偏差值，其中n取大于等于4的整数；
S03 依据所述实际偏差值，获取当前时刻所述无人飞行器在空间坐标X、Y、Z轴上的分量的预测模糊值；这里的预测模糊值是指预测的数值还处于不确定；
S04 依据所述历史预测偏差值与预测模糊值，计算出噪声偏差；
S05 依据所述预测模糊值以及所述噪声偏差计算出当前时刻的真实定位值的加权系数；
S06 依据所述加权系数、当前时刻的预测位置信息以及当前时刻所述无人飞行器的测量位置信息，计算出所述无人飞行器当前时刻的所述真实定位值。
2
Vset时，令a取Vm的最小值，TW的数值等于a*Vset的值，其中，设定所述无人飞行器的速度预定值为Vset，预设平滑滤波处理的时间窗口为Tw，Vm为所述无人飞行器的速度预设值范围。这里的可以是将Vset设定为1m/s。
S023 依据所述时间窗口Tw内连续获得的前n-1次历史飞行速度实际值，获得飞行速度平均值以及自所述时间窗口Tw内开始至第n-1时刻的总飞行时间，得到前n-1时刻的位置实际值Dn-1；
S024将第n-1个时刻的飞行速度与第n时刻与第n-1时刻的时间差值相乘得到对第n时刻位置变化量，与所述前n-1时刻的位置实际值Dn-1相加，得到第n时刻的预测位置值。
其中，Dn为第n时刻的位置测量值，Pn为第n时刻的位置预测值，Tn为第n时刻融合位置测量值和位置预测值获得的真实定位值，用于控制所述无人飞行器飞行。
其中，Sn表示第n时刻的位置偏差值，Sn-1表示第n-1时刻的位置偏差值。
Y轴向的速度：Vyn=(Vyn-1+Vyn-2 +Vyn-3 +Vyn-4)/4；
设Dt为两次采样之间的间隔；
在后续的算法中需要使用上一次的X轴坐标值（Dxn-1）和Y轴坐标值（Dyn-1），则预测的X轴坐标值和Y轴坐标值PX和PY分别表达为：
PX= Dxn-1 + Vxn*Dt；
PY= Dyn-1 + Vyn*Dt；
而采样得出的当前的X轴坐标值和Y轴坐标值分别为Dx和Dy。X、Y轴向的预测值与测量值之间的偏差∆X和∆Y的表达式为：
∆X= PX - Dx；
∆Y= PY–Dy；
当我们通过采样计算出来的坐标值与预测值近似或相等时，我们可以直接使用这个采样计算的坐标值，但是在实际应用中，不可避免的出现噪声的干扰，这就需要采用一种新的算法进行数据的修正。我们就可以采用一种线性数据回归融合的方法进行处理，即使用相应的加权系数Kn对这两个数据进行数据融合得到最终的坐标数据。
An=(∆n-4+∆ n-3+∆ n-2+∆n-1)/4
用Sn-1表示距离n最近的一次预测偏差，求得An与Sn-1的均方根，表示高斯噪声的偏差Gn：
Gn=(An*An + Sn-1*Sn-1)1/2 。
Sn=((1-Kn)* Sn-12)1/2；
Tn =Pn*Kn+Dn*(1-Kn)。
当n=4时，∆4= P4-D4，S4=( ∆1+∆2+ ∆3)/3；
当n=5时，∆5= P5-D5，A5=( ∆1+∆2+ ∆3+ ∆4)/4；
高斯噪声G5=( A52+S42)1/2，
加权系数K5=G52/( A52+ G52)，
S5=((1-K5)S42) 1/2。
Gn = (An*An+Sn-1*Sn-1)1/2
2 2 2
Kn= Gn/(Gn+An)，
Sn=((1-Kn)* Sn-1)1/2；
Tn= Pn*Kn+Dn*(1-Kn)。
定位计算单元10，用于依据室内不同位置接收的至少三个超声波信号计算出所述无人飞行器的定位信息；
偏差计算单元20，用于依据所述无人飞行器在预设时间内的连续n次历史定位信息以及相应的历史预测位置信息，计算所述无人飞行器在空间坐标X、Y、Z轴上的分量的各历史定位信息与相应的历史预测位置信息之间的实际偏差值以及所述历史预测位置信息的历史预测偏差值，其中n为大于等于4的整数；
预测模糊值获取单元30，用于依据所述实际偏差值，获取当前时刻所述无人飞行器在空间坐标X、Y、Z轴上的分量的预测模糊值；
噪声偏差计算单元40，用于依据所述历史预测偏差值与预测模糊值，计算出噪声偏差；
加权系数计算单元50，用于依据所述预测模糊值以及所述噪声偏差计算出当前时刻的真实定位值的加权系数；
真实定位值计算单元60，用于依据所述加权系数、当前时刻的预测位置信息以及当前时刻所述无人飞行器的测量位置信息，计算出所述无人飞行器当前时刻的所述真实定位值。
2
于所述速度预定值Vset时，令a取Vm的最大值，TW的数值等于a/Vset的值；当预测速度小于等于所述速度预定值Vset时，令a取Vm的最小值，TW的数值等于a*Vset2的值，其中，设定所述无人飞行器的速度预定值为Vset，预设平滑滤波处理的时间窗口为Tw，Vm为所述无人飞行器的速度预设值范围。
位置实际值获取模块，用于依据所述时间窗口Tw内连续获得的前n-1次历史飞行速度实际值，获得飞行速度平均值以及自所述时间窗口Tw内开始至第n-1时刻的总飞行时间，获取前n-1时刻的位置实际值Dn-1；
预测位置值获取模块，用于将第n-1个时刻的飞行速度与第n时刻与第n-1时刻的时间差值相乘得到对第n时刻位置变化量，与所述前n-1时刻的位置实际值Dn-1相加，获取第n时刻的预测位置值。
Tn =Pn*Kn+Dn*(1-Kn)；
其中，Dn为第n时刻的位置测量值，Pn为第n时刻的位置预测值，Tn为第n时刻融合位置测量值和位置预测值获得的真实定位值，用于控制所述无人飞行器飞行。
1、超声波接收器2以及超声波接收器3、超声波接收器M。所述超声波接收器接收所述超声波发射器300发射的超声波信号，所述无人飞行器还包括：无人飞行器室内定位数据处理装置，所述无人飞行器室内定位数据处理装置进一步包括：处理器100和存储器200，所述处理器调用所述存储器存储的程序指令实现以下步骤：
S01 依据室内不同位置接收的至少三个超声波信号计算出所述无人飞行器的定位信息；
S02 依据所述无人飞行器在预设时间内的连续n次历史定位信息以及相应的历史预测位置信息，计算所述无人飞行器在空间坐标X、Y、Z轴上的分量的各历史定位信息与相应的历史预测位置信息之间的实际偏差值以及所述历史预测位置信息的历史预测偏差值，其中n为大于等于4的整数；
S03 依据所述实际偏差值，获取当前时刻所述无人飞行器在空间坐标X、Y、Z轴上的分量的预测模糊值；
S04 依据所述历史预测偏差值与预测模糊值，计算出噪声偏差；
S05 依据所述预测模糊值以及所述噪声偏差计算出当前时刻的真实定位值的加权系数；
S06 依据所述加权系数、当前时刻的预测位置信息以及当前时刻所述无人飞行器的测量位置信息，计算出所述无人飞行器当前时刻的所述真实定位值。
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