航空物探无人机飞行姿态测量技术研究

航空物探无人机飞行姿态测量技术研究

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时间:2019-05-17

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1、———————————————————————航空物探无人机飞行姿态测量技术研究———————————————————————ResearchonFlightAttitudeMeasurementforAerogeophysicalSurveyUAVs———————————————————————————————作者姓名:朱小宁专业名称:检测技术与自动化装置研究方向:多传感器校正及融合技术指导教师:程德福教授学位类别:工学博士培养单位:仪器科学与电气工程学院论文答辩日期:2018年06月02日授予学位日期:2018年06月22日答辩委员会组成:姓名职称工作单位主席巴音贺

2、希格研究员中国科学院长春光学精密机械与物理研究所委员张国玉教授长春理工大学卢革宇教授吉林大学刘光达教授吉林大学田地教授吉林大学王智宏教授吉林大学杨光副教授吉林大学摘要摘要论文题目:航空物探无人机飞行姿态测量技术研究专业名称:检测技术与自动化装置指导教师:程德福教授作者:朱小宁航空地球物理勘探技术(简称“航空物探”)在油气资源探测、地质结构调查、军事国防建设等领域都发挥着重要作用。以无人机为载体的航空物探技术作为一种新兴的作业方式,因其高效性和灵活性,已成为国内外航空物探领域发展的重要方向。其中,物探数据的质量与无人机的姿态测量技术紧密相关。九轴姿态测量系统虽是一种常用的

3、无人机姿态测量方法,但其校正技术和姿态解算方法并不直接适用于物探无人机。所以,本文针对物探无人机的作业方式和数据处理特点,为提高其姿态测量精度和计算效率而展开的研究工作和取得成果有:(1)磁传感器与加速度计的快速校正技术九轴姿态测量系统中加速度计和磁传感器在物探工作前需要进行快速校正。所以,在野外现场有限的设备条件下,如何完成较高精度的校正工作是提高姿态测量精度的重要研究内容。本文对无需外部参考的椭球拟合法进行了深入研究。指出了该方法只能校正传感器的比例系数、不正交度和常值误差,却不能校正未对准误差的原因。针对椭球拟合法独立进行校正的不足,利用重磁矢量间点积不变的约束条

4、件,建立了椭球拟合法与点积不变法组成的联合校正方法。并用物探现场必备的经纬仪作为水平参考,进一步完善了这项联合校正方法,形成了磁传感器与加速度计在物探现场完整的三步联合校正技术。通过仿真分析验证了椭球拟合法对磁传感器与加速度计器独立校正的不足。校正实验结果表明:这种三步联合校正方法相比椭球拟合法,校正精度提高了62%~69%。(2)磁传感器与加速度计的姿态测量技术姿态测量系统中磁传感器与加速度计是关键的姿态信息来源,但是易受磁环境和运动加速度干扰。所以,如何在物探无人机的噪声特点下,提高磁传感器与加速度计的姿态测量精度是重要的研究内容。本文对这两种传感器的两种常用姿I吉

5、林大学博士学位论文态测量方法:电子罗盘和TRIAD进行了深入研究。对比了两种方法在不同干扰条件下的姿态解算精度,指出了两种方法不能在物探无人机的干扰特点下进行高精度的姿态测量。并以TRIAD为理论基础,研究了基于重构矢量的动态最优TRIAD改进方法,该方法根据航空物探无人机的动态干扰特点调整了算法参数,形成了磁传感器与加速度计的最优姿态测量方法。仿真实验表明:该方法相比电子罗盘和TRIAD算法,精度最大可提高50%。实验结果表明:最优TRIAD算法对不同规格的测量系统的姿态测量精度都有显著提高。(3)航空物探无人机的实时姿态估计算法姿态测量系统需要在无人机飞行过程中实时

6、提供姿态信息,用于物探数据的姿态补偿。所以此阶段的姿态估计算法要兼顾计算量和精度。本文对基于互补滤波的姿态估计算法进行了深入研究,发现了该方法不能根据外部动态干扰条件调整自身截止频率的局限性。所以,本文采用了一种时变互补滤波与最优TRIAD组合的姿态估计算法进行物探无人机的实时姿态解算。实验结果表明:时变互补滤波与最优TRIAD组合的姿态估计算法与无迹卡尔曼滤波的精度基本一致。而本文提出的这种组合算法计算效率提高了3倍,适应了实时性要求。(4)航空物探无人机的后处理姿态估计算法在航空物探数据的后处理阶段,要求姿态测量系统能够提供尽量高精度的姿态信息。所以,如何利用姿态数

7、据后处理的特点,提高姿态测量精度是重要的研究内容。本文通过对航空物探数据的处理流程进行了深入分析,指出了航空物探数据的后处理特点。并对目前主流的无迹卡尔曼滤波姿态估计算法进行了深入研究,将滤波算法中观测模型改进为最优TRIAD后,又进一步指出了该方法不能利用物探数据后处理的局限性。为提高后处理阶段的姿态信息精度,采用了一种改进无迹卡尔曼滤波与固定区间反向平滑器组合(R-T-S,Rauch-Tung-Striebel)的姿态估计算法,进行物探无人机的后处理姿态解算。仿真结果表明:以最优TRIAD为观测模型的无迹卡尔曼滤波配合R-T-S反向平

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