基于模糊邏輯的無(wú)人機(jī)定位系統(tǒng)設(shè)計(jì)

王軍強(qiáng),蔣衛(wèi)東,袁智榮,吳一坤

(1.西北工業(yè)大學(xué)無(wú)人機(jī)研究所 ，西安 710065; 2.西北工業(yè)大學(xué)，西安 710072)

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基于模糊邏輯的無(wú)人機(jī)定位系統(tǒng)設(shè)計(jì)

王軍強(qiáng)1,蔣衛(wèi)東2,袁智榮1,吳一坤2

(1.西北工業(yè)大學(xué)無(wú)人機(jī)研究所 ，西安 710065; 2.西北工業(yè)大學(xué)，西安 710072)

針對(duì)無(wú)人機(jī)定位精度問(wèn)題，硬件設(shè)計(jì)采用模塊化設(shè)計(jì)思想，以STM32系列的微控制器為核心，以微機(jī)械傳感器和GPS 模塊為基礎(chǔ)，組成無(wú)人機(jī)組合導(dǎo)航系統(tǒng)；軟件提出了基于“模糊邏輯”的加速度區(qū)間自適應(yīng)算法，修正慣導(dǎo)定位誤差隨時(shí)間快速積累、GPS發(fā)射信號(hào)受阻，造成的連續(xù)定位能力和精度較差的問(wèn)題，保證了系統(tǒng)定位精度，為小型自主起降固定翼無(wú)人機(jī)、多旋翼無(wú)人機(jī)定位奠定基礎(chǔ)。

模糊邏輯；無(wú)人機(jī)；定位系統(tǒng)

0 引言

模糊邏輯是指對(duì)于模型未知或不能確定的系統(tǒng)，以及強(qiáng)非線(xiàn)性、大滯后的控制對(duì)象，應(yīng)用模糊集合和模糊規(guī)則進(jìn)行推理，模仿人腦對(duì)不確定性概念判斷、推理的思維方式，通過(guò)模糊綜合判斷、推理，解決常規(guī)方法難于對(duì)付的規(guī)則型模糊信息問(wèn)題。模糊邏輯善于表達(dá)界限不清晰的定性知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)，它借助于隸屬度函數(shù)概念，區(qū)分模糊集合，處理模糊關(guān)系，模擬人腦實(shí)施規(guī)則型推理，解決因“排中律”的邏輯缺陷產(chǎn)生的種種不確定問(wèn)題。

GPS可以在全球任何地方提供用戶(hù)精確的位置信息，但動(dòng)態(tài)性能差。GPS衛(wèi)星發(fā)射的信號(hào)受阻擋后會(huì)引起失鎖和定位精度差的問(wèn)題。慣導(dǎo)系統(tǒng)通過(guò)測(cè)量陀螺儀和加速度計(jì)信息，然后送至數(shù)字計(jì)算機(jī)中，通過(guò)數(shù)學(xué)積分計(jì)算得出定位數(shù)據(jù)。它通過(guò)測(cè)量載體設(shè)備，獨(dú)立自主進(jìn)行定位，具有工作條件不受氣象和人為外界干擾等一系列優(yōu)點(diǎn)。但慣導(dǎo)定位的缺點(diǎn)是其定位誤差會(huì)隨時(shí)間快速積累。因此，由GPS和慣導(dǎo)定位系統(tǒng)組成的組合導(dǎo)航系統(tǒng)是一種理想選擇。在理想的情況下，組合導(dǎo)航系統(tǒng)可以提供高精度、高頻率和高可靠性的定位數(shù)據(jù)。但無(wú)人機(jī)飛行是一個(gè)動(dòng)態(tài)的過(guò)程，組合導(dǎo)航動(dòng)態(tài)定位數(shù)據(jù)中存在著影響定位精度的隨機(jī)誤差，采用性能良好的數(shù)據(jù)融合算法，來(lái)優(yōu)化組合導(dǎo)航定位是一個(gè)有效解決途徑。基于此，本論文提出了基于“當(dāng)前統(tǒng)計(jì)”模型的加速度區(qū)間模糊邏輯算法，應(yīng)用于載體“當(dāng)前統(tǒng)計(jì)”模型的加速度方差自適應(yīng)卡爾曼濾波算法中，來(lái)提高組合導(dǎo)航的定位精度。

1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案

本論文的主要工作是提高無(wú)人機(jī)的定位精度，以高性能、低功耗的STM32系列芯片作為嵌入式處理器，結(jié)合各種MEMS微傳感器，GPS模塊，構(gòu)成組合導(dǎo)航系統(tǒng)；同時(shí)針對(duì)慣導(dǎo)系統(tǒng)較差的長(zhǎng)期誤差特性和GPS較差的短期誤差特性，研究了基于“當(dāng)前統(tǒng)計(jì)”與“模糊邏輯”的加速度方差自適應(yīng)卡爾曼濾波算法，來(lái)提高獲取數(shù)據(jù)的精度，滿(mǎn)足無(wú)人機(jī)定位精度的需求。

該系統(tǒng)硬件采用模塊化的設(shè)計(jì)思想，以降低各個(gè)模塊之間的耦合度。硬件方面：微處理器選用硬件資源與外圍設(shè)備接口豐富的處理器，傳感器、GPS選用高集成度的數(shù)字模塊，使處理器與各個(gè)傳感器模塊連接簡(jiǎn)單，降低電磁干擾。

軟件基于機(jī)動(dòng)目標(biāo)較合理的“當(dāng)前統(tǒng)計(jì)”模型，根據(jù)無(wú)人機(jī)的動(dòng)力學(xué)特性，采用模糊邏輯確定合理的加速度區(qū)間，使模型能更適合無(wú)人機(jī)運(yùn)動(dòng)的實(shí)際。在模型參數(shù)確定時(shí)，還必須合理調(diào)整加速度方差，使其能實(shí)時(shí)反映加速度變化，為此提出了加速度方差兩段函數(shù)。

2 硬件設(shè)計(jì)

本論文無(wú)人機(jī)定位數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，硬件部分使用模塊化、接口標(biāo)準(zhǔn)化的設(shè)計(jì)方法，保證系統(tǒng)具有互換性強(qiáng)、擴(kuò)展性好、可靠性高的特點(diǎn)。數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖如圖1所示。

圖1 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖

2.1 微控制器模塊

微處理器作為數(shù)據(jù)處理和飛行控制的核心，必須具有較強(qiáng)的數(shù)據(jù)處理能力，還要具備豐富的硬件資源與外圍設(shè)備接口，實(shí)現(xiàn)與慣性傳感器、GPS接收機(jī)等的信息交互。

在考慮以上前提下，本文選擇了基于Cortex-M4內(nèi)核的STM32F427微控制器，STM32F427微控制器具有32位精簡(jiǎn)指令集(RISC)，主頻為168 MHz，處理速度為252 MIPS，具有浮點(diǎn)運(yùn)算單元(FPU)，支持單精度浮點(diǎn)數(shù)運(yùn)算和處理，同時(shí)還集成了 DSP指令單元和內(nèi)存保護(hù)單元；并帶有2M Flash，256KB RAM存儲(chǔ)器；通信接口：4路USART，4路UART，6路SPI，3路內(nèi)置數(shù)字濾波功能的I2C，2路CAN，SDIO， 2路USB OTG；2路12位DAC，3路12位ADC，高達(dá)17個(gè)16/32位定時(shí)器。多路串口、I2C 和SPI，方便處理器與傳感器的連接，提高了數(shù)據(jù)采集的精度，也大大簡(jiǎn)化了開(kāi)發(fā)的難度。

2.2 傳感器模塊、GPS模塊

為了更好地實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定飛行和軌跡預(yù)測(cè)，要求無(wú)人機(jī)具有精度較高的姿態(tài)、導(dǎo)航測(cè)量系統(tǒng)。本設(shè)計(jì)利用慣性導(dǎo)航器件MPU-6050數(shù)字傳感器和GPS進(jìn)行松耦合，構(gòu)成閉合反饋電路，消除積分帶來(lái)的漂移誤差，獲取精確的導(dǎo)航信息，松耦合組合導(dǎo)航系統(tǒng)如圖2所示。同時(shí)為了提高無(wú)人機(jī)的定位精度，可以利用氣壓傳感器測(cè)量大氣壓強(qiáng)，根據(jù)氣壓和海拔高度的對(duì)應(yīng)關(guān)系，算出海拔高度，修正GPS的高度數(shù)據(jù)；并且可以通過(guò)一對(duì)氣壓傳感器測(cè)量的動(dòng)靜氣壓差值，計(jì)算出無(wú)人機(jī)的飛行速度，修正速度數(shù)據(jù)[1]。

圖2 松耦合組合導(dǎo)航系統(tǒng)

隨著微機(jī)電(MEMS)技術(shù)的迅速發(fā)展，MEMS器件實(shí)現(xiàn)了體積小、重量輕、耗能低、高精度、高性能等優(yōu)良特性。本設(shè)計(jì)中使用

MPU-6050傳感器，它集成了3軸MEMS數(shù)字陀螺儀，3軸MEMS數(shù)字加速度計(jì)，以及一個(gè)可擴(kuò)展I2C接口，可以與第三方的數(shù)字傳感器相連。加速度計(jì)與陀螺儀之間沒(méi)有軸偏角，消除了陀螺儀與加速度計(jì)軸間的敏感度，降低了系統(tǒng)耦合影響和傳感器漂移誤差。MPU-6050與STM32F427通過(guò)I2C接口相連接。BMP085是一種數(shù)字氣壓傳感器，與STM32F427通過(guò)I2C接口進(jìn)行通信。數(shù)字傳感器與微處理器通信方式簡(jiǎn)單，具有統(tǒng)一的I2C通信接口，優(yōu)化了系統(tǒng)的組合結(jié)構(gòu)，

增強(qiáng)了系統(tǒng)的抗干擾能力，簡(jiǎn)化了PCB的布局布線(xiàn)。SMART ANTENNA，是一款將GPS接收機(jī)(內(nèi)置SUPERSTAR II板卡)和天線(xiàn)集成為一體的12通道L1單頻GPS產(chǎn)品。標(biāo)準(zhǔn)版提供1HZ PVT輸出和實(shí)時(shí)的DGPS定位，支持SBAS。它有多種配置類(lèi)型，包括RS-232或RS-242接口，具有PPS輸出功能。SUPERSTAR II 是一款12通道的L1單頻GPS接收機(jī)產(chǎn)品，尺寸僅為46 mm x 71 mm，功耗低，標(biāo)準(zhǔn)的1 Hz PVT輸出，可實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)DGPS定位，支持SBAS差分修正服務(wù)，它有5 V和3.3 V兩種類(lèi)型。

3 軟件設(shè)計(jì)

3.1 “當(dāng)前統(tǒng)計(jì)”模型確定

無(wú)人機(jī)運(yùn)動(dòng)規(guī)律是隨機(jī)的，但是下一時(shí)刻加速度取值是有限的，且只能在當(dāng)前加速度的鄰域內(nèi)變化，為此提出了機(jī)動(dòng)目標(biāo)“當(dāng)前”統(tǒng)計(jì)模型[2]。該模型本質(zhì)上是非零均值時(shí)間相關(guān)模型，其機(jī)動(dòng)加速度的當(dāng)前概率密度用修正的瑞利分布來(lái)描述，均值為當(dāng)前加速度預(yù)測(cè)值。

當(dāng)前統(tǒng)計(jì)模型離散狀態(tài)方程為：

3.2 加速度方差自適應(yīng)卡爾曼濾波算法

amax與a-max通過(guò)模糊邏輯方法確定。

3.3 加速度區(qū)間的模糊邏輯確定

無(wú)人機(jī)飛行過(guò)程中，加速度與氣壓狀況、飛行姿態(tài)等有復(fù)雜的非線(xiàn)性映射關(guān)系，因此采用模糊邏輯控制來(lái)確定合理的加速度區(qū)間，使模型更能適合無(wú)人機(jī)運(yùn)動(dòng)的實(shí)際情況。

模糊邏輯控制是一種基于模糊邏輯的控制方法。模糊邏輯可以對(duì)任意復(fù)雜的非線(xiàn)性函數(shù)建模。它的關(guān)鍵是引進(jìn)了模糊集、隸屬函數(shù)、模糊推理和模糊算法。它不同于經(jīng)典的集合論和控制論。模糊邏輯控制有四部分組成：由輸入控制量的值定義隸屬函數(shù)的值；確定由if ...then規(guī)則組成的模糊規(guī)則庫(kù)；通過(guò)模糊算法，采用基于知識(shí)庫(kù)或?qū)＜蚁到y(tǒng)的模糊推理規(guī)則，把系統(tǒng)的輸入輸出從確切的數(shù)字量改為相應(yīng)的模糊語(yǔ)言；采用一定的解模糊方法，解出根據(jù)模糊推理得到的控制量模糊集合，來(lái)產(chǎn)生最可能的控制輸出。模糊邏輯控制的基本結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 模糊邏輯控制基本結(jié)構(gòu)

文中使用大氣壓值、姿態(tài)角和當(dāng)前加速度的正負(fù)作為模糊控制器的輸入變量?；凇爱?dāng)前統(tǒng)計(jì)”與“模糊邏輯”的加速度方差自適應(yīng)卡爾曼濾波算法流程圖如圖4所示。

圖4 基于“模糊邏輯”的加速度方差自適應(yīng)算法

3.4 傳感器數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

首先，采集MEMS陀螺儀、加速度計(jì)、氣壓傳感器、差分GPS數(shù)據(jù)，然后通過(guò)基于四元數(shù)方法的航姿解算，以及基于卡爾曼濾波算法的數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)融合技術(shù)，得到無(wú)人機(jī)實(shí)時(shí)的位置、姿態(tài)角度、航向角、高度、速度、三軸角速度、三軸加速度等導(dǎo)航數(shù)據(jù)。組合導(dǎo)航系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集流程圖如圖5所示。

圖5 組合導(dǎo)航系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集流程圖

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)論與分析

利用Matlab仿真比較加速度區(qū)間模糊邏輯確定的加速度方差自適應(yīng)卡爾曼濾波算法和加速度區(qū)間固定的加速度方差方差自適應(yīng)卡爾曼濾波算法，試驗(yàn)中采樣周期，仿真時(shí)間都相同，采集傳感器的輸出作為模糊控制器的輸入，確定大氣壓值、姿態(tài)角和當(dāng)前加速度的模糊辭集合和模糊區(qū)間，并確定模糊控制器的模糊規(guī)則，使用的解模糊方法為重心法，模糊控制器的輸出為加速度的最大值。仿真結(jié)果表明，相對(duì)于固定的最大加速度區(qū)間，通過(guò)模糊邏輯確定的加速度區(qū)間，模糊邏輯自適應(yīng)卡爾曼濾波的位置誤差比常規(guī)的卡爾曼濾波位置誤差小的多，而且濾波相當(dāng)穩(wěn)定，更能自適應(yīng)的調(diào)整加速度區(qū)間，使其和實(shí)際物理過(guò)程更吻合，減少了狀態(tài)誤差。

圖6 實(shí)驗(yàn)仿真圖

5 總結(jié)

本文以提高無(wú)人機(jī)定位精度為目標(biāo)，考慮到單獨(dú)使用一種導(dǎo)航系統(tǒng)的局限性，本文設(shè)計(jì)了組合導(dǎo)航系統(tǒng)，并結(jié)合無(wú)人機(jī)組合導(dǎo)航系統(tǒng)的實(shí)際問(wèn)題，提出了基于“當(dāng)前統(tǒng)計(jì)”與“模糊邏輯”的加速度方差自適應(yīng)卡爾曼濾波算法。從確定合適的機(jī)動(dòng)目標(biāo)“當(dāng)前統(tǒng)計(jì)”模型和加速度區(qū)間，來(lái)滿(mǎn)足無(wú)人機(jī)定位精度和其對(duì)環(huán)境適應(yīng)能力的需求。

[1] 李 森. 小型無(wú)人機(jī)自駕儀的設(shè)計(jì)及其控制算法研究[D].北京：北京理工大學(xué),2015.

[2] 周宏仁. 機(jī)動(dòng)目標(biāo)“當(dāng)前”統(tǒng)計(jì)模型與自適應(yīng)跟蹤算法[J]. 航空學(xué)報(bào),1983(1):73-86.

[3] 劉望生,李亞安,崔 琳. 基于當(dāng)前統(tǒng)計(jì)模型的機(jī)動(dòng)目標(biāo)自適應(yīng)強(qiáng)跟蹤算法[J]. 系統(tǒng)工程與電子技術(shù),2011(9):1937-1940.

[4] 鄭貴省.GPS/DR車(chē)載組合定位系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合算法研究[D].天津：天津大學(xué),2005.

Design of UAV Positioning System Based on Fuzzy Logic

Wang Junqiang1, Jiang Weidong2, Yuan Zhirong1, Wu Yikun2

(1.UAV Institute, Northwestern Polytechnical University, Xi’an 710065, China;2.Northwestern Polytechnical University, Xi’an 710072, China)

Aiming at the problem of UAV positioning accuracy, the hardware uses modular design idea to design a integrated navigation system, based on micro mechanical sensor and GPS module, with STM32 series microcontroller as the core. Software is put forward acceleration interval adaptive algorithm based on the “fuzzy logic” to ensure the accuracy of the positioning system by correcting the INS positioning error with time fast accumulation and sloving the problem of the ability of continuous positioning and poor accuracy when the GPS transmit signal is blocked. The design lays the orientation foundation for small autonomous takeoff and landing of a fixed wing UAV and multi rotor UAV.

fuzzy logic; UAV; positioning system

2016-04-18；

2016-05-05。

王軍強(qiáng)(1976-)，男，陜西合陽(yáng)人，高級(jí)工程師，主要從事機(jī)載計(jì)算機(jī)方面研究。

1671-4598(2016)09-0234-03

10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2016.09.065

TP273

A