14、无人机建模、仿真与多传感器数据融合技术解析

无人机建模、仿真与多传感器数据融合技术解析

1. 无人机建模与仿真概述

在无人机行业中，建模与仿真至关重要。随着计算能力的技术进步，其应用场景不断增多，仿真效果也得到了显著提升。动态建模与仿真已成为无人机设计和开发项目的关键组成部分，能带来诸多成本和时间上的优势。

2. 多传感器数据融合在无人机导航中的重要性

近年来，小型无人机系统（UAS）在商业领域的应用越来越广泛，如包裹配送和监视等。这些应用常常需要在人口密集区域飞行，因此对导航系统的性能要求极高。大多数无人机依赖全球导航卫星系统（GNSS）进行无漂移的绝对定位，但GNSS定位存在误差和故障模式，在密集城市环境中容易出现服务中断和信号多径导致的误导信息，增加了导航不稳定的风险。

过去十年，视觉传感器成为无人机传感器套件的理想选择。高度小型化的彩色CMOS相机具有低成本、高性能、低重量和小尺寸的特点，可部署在小型航空平台上。视觉导航传感器既可以作为独立系统，也常作为集成多传感器系统的一部分，用于增强传统传感器套件（包括GNSS、惯性传感器、磁力计和气压高度计）的状态可观测性和对单个传感器故障的鲁棒性。

3. 数据融合算法

3.1 扩展卡尔曼滤波器（EKF）

卡尔曼滤波器（KF）是一种利用多个传感器的一系列噪声测量值输出系统最优估计的算法，通过递归使用贝叶斯推理来最大化状态和测量值的联合概率。自1960年提出以来，它广泛应用于航空平台的导航，通常以离散时间形式实现。该算法包括预测和测量两个步骤：预测步骤通过系统动力学模型预测导航状态向量及其不确定性；测量步骤结合传感器数据校正预测结果并输出最优估计，通过根据相关不确定性对测量值和预测值进行加权来实现最优性。