電力巡檢無人機自主降落的引導(dǎo)系統(tǒng)與策略

鐘映春，張文祥*，王 波，黃鶴兒，何惠清

（1.廣東工業(yè)大學(xué) 自動化學(xué)院，廣東 廣州 510006；2.廣東省機械技師學(xué)院 機電工程系，廣東 廣州 510450；3.華南農(nóng)業(yè)大學(xué) 工程學(xué)院，廣東 廣州 510642；4.國網(wǎng)江西省電力有限公司 上饒供電分公司，江西 上饒 334000）

1 引 言

電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運行至關(guān)重要，我國正不斷地加大智能電網(wǎng)的投入［1］。多旋翼無人機在電力輸電線路巡檢和偵察測量［2］等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。國家電網(wǎng)正在構(gòu)建局部區(qū)域內(nèi)電網(wǎng)巡檢的全自主無人機系統(tǒng)，其中實現(xiàn)巡檢無人機自主、準(zhǔn)確、可靠地降落到布置在野外或變電站的分布式機場上是整個系統(tǒng)的關(guān)鍵和難點之一。在整個任務(wù)作業(yè)過程中，降落階段的安全風(fēng)險最大［3］。

目前，引導(dǎo)無人機自主降落的方式主要有：基于全球定位系統(tǒng)（Global Positioning System，Real-Time Kinematic，GPS-RTK）的降落引導(dǎo)方式、基于圖像識別技術(shù)的降落引導(dǎo)方式，及基于超帶寬（Ultra Wide Band，UWB）定位技術(shù)的降落引導(dǎo)方式等。王大帥等采用基于RTK-GPS的絕對位置測量和基于激光雷達的相對距離探測方法，在實物飛行過程中平面定位的平均誤差為0.145 m［4］。黃晗豐基于RTK技術(shù)，采用PX4飛控系統(tǒng)開發(fā)了嵌入式RTK定位系統(tǒng)［5］。大疆創(chuàng)新科技有限公司發(fā)布的精靈Phantom4 RTK系統(tǒng)在RTK正常工作時，降落誤差可以達到0.1 m［6］。然而，GPS-RTK在信號強度弱甚至無信號等情況下難以保證降落精度。Raja利用圖像方式設(shè)計了一個無人機自動著陸系統(tǒng)，利用捕捉幀并與參考幀進行比較，產(chǎn)生相應(yīng)的反饋輸出，應(yīng)用到無人機控制上［7］。Jung等提出了一種基于視覺的運動地面目標(biāo)自主著陸的目標(biāo)狀態(tài)估計方法，利用懸架攝像機的視覺信息估計地面運動目標(biāo)的狀態(tài)［8］。Wang等利用基于深度卷積網(wǎng)絡(luò)的視覺管道實時檢測著陸標(biāo)志并估計系統(tǒng)狀態(tài)，誤差小于0.3 m［9］。高翔設(shè)計并實現(xiàn)了一種無人機視覺導(dǎo)航硬件平臺，實現(xiàn)了無人機的高精度自主降落［10］。侯文平在視覺導(dǎo)航的基礎(chǔ)上設(shè)計了一套無人機自主降落系統(tǒng)，在8 m內(nèi)大標(biāo)記的定位精度為25 cm，在3 m內(nèi)小標(biāo)記的定位精度為5 cm［11］。然而，在光線較弱或異物遮擋靶標(biāo)等情況下，基于圖像識別技術(shù)的降落引導(dǎo)方式難以保證降落精度。張楨浩等提出了一種多傳感器融合的無人機動態(tài)著陸系統(tǒng)，先使用UWB定位技術(shù)將無人機引導(dǎo)至著陸標(biāo)簽附近，再使用視覺處理算法，實驗著陸精度在5 cm以內(nèi)［12］。Lee等使用了一種基于超寬帶UWB模塊的無人機定位方法，并基于超寬帶雷達的實際誤差模型和三維城市地圖對其性能進行了仿真。仿真條件下，在二維時無人機的定位精度約為0.29 m，可靠度為95%［13］。張晨曦進行了超寬帶UWB定位系統(tǒng)總體設(shè)計，搭建實驗平臺驗證了定位系統(tǒng)的可行性［14］。這些研究僅驗證了基于UWB技術(shù)引導(dǎo)降落的可行性，沒有多角度考慮降落周邊的復(fù)雜環(huán)境，降落可靠度難以達到實際應(yīng)用要求。

巡檢無人機在野外降落時，多面臨光線暗、異物遮擋靶標(biāo)等復(fù)雜環(huán)境，本文提出了一種融合UWB定位技術(shù)的降落引導(dǎo)系統(tǒng)與降落策略，成功引導(dǎo)巡檢無人機自主、準(zhǔn)確、可靠地降落至直徑約為60 cm的分布式機場的圓形停機坪。

2 降落引導(dǎo)系統(tǒng)的總體框架

本文設(shè)計的降落引導(dǎo)系統(tǒng)如圖1所示。在硬件方面，引導(dǎo)系統(tǒng)組成如下：（1）無人機系統(tǒng)，包括巡檢無人機和機載UWB定位標(biāo)簽；（2）超寬帶定位地面基站群，由6～8個UWB定位基站組成；（3）分布式機場。在軟件方面，引導(dǎo)系統(tǒng)由3個部分構(gòu)成：（1）降落飛行控制系統(tǒng)，該部分在開源的基礎(chǔ)上，設(shè)計增加了降落專用控制算法；（2）無人機位置坐標(biāo)的解算部分，基于UWB定位算法標(biāo)簽獲得無人機實時的位置數(shù)據(jù)；（3）降落策略部分，該部分由無人機飛行管理系統(tǒng)根據(jù)電池電量、降落精度要求等因素自主選擇降落引導(dǎo)策略。

圖1 降落引導(dǎo)系統(tǒng)框架Fig.1 Structure of touch-down navigation system

3 降落引導(dǎo)系統(tǒng)

3.1 改進的無人機飛行系統(tǒng)

3.1.1 飛行控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)改進

本文在某公司開源飛行控制系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，設(shè)計增加了一個降落專用控制器，如圖2所示。

圖2 改進后的無人機飛行控制系統(tǒng)框圖Fig.2 Block diagram of improved UAV flight control system

改進后的系統(tǒng)具有常規(guī)飛行控制模式和降落飛行控制兩種模式。兩種飛行模式以是否有準(zhǔn)確且穩(wěn)定的UWB定位信號作為軟切換開關(guān)K1的判斷信號，當(dāng)具有準(zhǔn)確且穩(wěn)定的UWB定位信號時，K1接通B端，切換為降落飛行控制模式。

常規(guī)飛行控制模式為三閉環(huán)串級控制系統(tǒng)，由位置控制閉環(huán)#1、速度控制閉環(huán)#1和姿態(tài)控制閉環(huán)構(gòu)成。降落飛行控制模式也為三閉環(huán)的串級控制系統(tǒng)，由位置控制閉環(huán)#2、速度控制閉環(huán)#2和姿態(tài)控制閉環(huán)構(gòu)成。改進后的系統(tǒng)流程如圖3所示。

圖3 改進后無人機控制系統(tǒng)的工作流程Fig.3 Flowchart of improved UAV flight control system

3.1.2 各控制器的控制算法

常規(guī)飛行控制系統(tǒng)中，位置控制器采用比例-積分-微分（Proportion Integration Differentiation，PID）算法，速度控制器采用PD算法。為了保持無人機的穩(wěn)定性，本文沿用開源飛控中已有的此部分。

降落飛行控制系統(tǒng)中，降落專用位置控制器選用PI型的控制算法［15］；針對降落專用速度控制器，為了確保巡檢無人機的降落精度和應(yīng)對不同的使用場景，本文設(shè)計了以下兩種算法

（1）全程勻速降落飛行的控制算法：

式中：vk為無人機在降落過程中水平飛行的固定速度；D1為降落允許誤差距離閾值；Δi(i=x，y)表示無人機的實時位置（X，Y，Z）與待降落位置（0，0，0）的X與Y軸差的絕對值，即：

（2）分段勻速降落飛行的控制算法

考慮到野外降落的實際場景，本文提出了一種分段勻速降速飛行的控制算法，定義為：

其中：vmax，vmin為無人機在降落過程中水平飛行的最大速度和最小速度，數(shù)值越大，時間效率越高，但存在著失控的風(fēng)險；D1，D2，D3分別為降落允許誤差距離閾值、低速調(diào)整距離閾值和變速調(diào)整距離閾值；t表示當(dāng)滿足D2＜Δi≤D3后的時間累計，T為一個降速周期，表示為：

由式（3）可見，無人機在距離降落原點比較遠(yuǎn)的時候，以速度vmax勻速飛行；在距離適中時，采用逐步降低速度的方式飛行；在接近降落原點時，以速度vmin勻速飛行。

3.2 無人機位置坐標(biāo)解算算法

本文采用UWB定位技術(shù)獲取無人機的實時位置數(shù)據(jù)，常見的方法有基于信號到達角度法（Angle of Arrival，AOA）、基于信號接收強度法（Received Signal Strength Indication，RSSI）、基于信號接收時間法（Time of Arrival，TOA）與基于信號時間到達差法（Time Different of Arrival，TDOA）。相較于其余3種算法，TDOA無需UWB標(biāo)簽與基站之間進行時鐘同步，僅需基站之間進行時鐘同步。

從更深入的角度來看，定位過程具體包括了測距和位置解算兩個過程。在測距方面，理論上距離值為信號的飛行時間與速度的乘積，常見的算法有單向測距法、單邊雙向測距法與非對稱雙邊雙向測距法［16-17］。相較于前兩種算法，非對稱雙邊測距法很好地避免了UWB標(biāo)簽與基站之間需要進行時鐘同步的問題，降低了由時鐘漂移所帶來的誤差，同時也彌補了TDOA法需要基站之間進行時鐘同步的不足，因此本文采用該方法。在位置解算方面，常見的算法有極大似然估計法、Fang算法、四邊測量法［18］與Chan算法［19］等。其中，Chan算法是一種基于TDOA的算法，是極大似然估計的一個近似實現(xiàn)，可利用冗余觀測值。相較于Fang算法，Chan算法可擴展運用于三維定位。相較于四邊測量法，Chan算法可較好地解決方程組中無最優(yōu)解的問題，因此本文采用該方法。

3.3 降落引導(dǎo)策略

3.3.1 降落策略

針對無人機在降落過程中可能遇到的復(fù)雜情況，本文提出以下4種降落策略：

（1）全程勻速+步進降落策略（策略一），巡檢無人機以式（1）計算的速度定高飛行，步進的含義：無人機首先往X或Y中任意一軸的方向飛行，將另一軸上的位置偏差降至允許誤差內(nèi)，然后同理再往另一軸方向飛行；接著緩慢降至停機坪上；

（2）分段勻速降速+步進降落策略（策略二），巡檢無人機以式（3）計算的速度定高飛行，步進過程與策略一相同；

（3）全程勻速+直接降落策略（策略三），巡檢無人機以與策略一相同的速度定高飛行，直接的含義：無人機直接在降落原點的上方飛行，將X方向與Y方向的位置偏差都降至允許誤差內(nèi)后，再緩慢降至停機坪上；

（4）分段勻速降速+直接降落策略（策略四），巡檢無人機以與策略二相同的速度定高飛行，直接過程與策略三一致。

3.3.2 降落策略選擇依據(jù)

根據(jù)上述提出的4種降落策略，本文提出一種降落策略的選擇依據(jù)，考慮因素有：無人機剩余電量、要求的降落精度和斜對角線上是否有障礙物。

定義策略系數(shù)s如下：

其中：

其中：b為分布式機場斜對角線附近是否有障礙物的系數(shù)，若有障礙物，b=1，意味著必須采用步進降落策略，若無障礙物，b=0，不對降落策略有強制要求；p為降落精度要求系數(shù)，取值為［0，1］，數(shù)值越大，精度要求越高，當(dāng)p=0時，降落精度無要求，當(dāng)p=1時，降落精度要求最高；U，UC，UM分別表示電池當(dāng)前電壓、允許飛行截止電壓和電池充電截止電壓。

通過上述分析可見，s的取值為［0，2］。

定義降落策略的判斷依據(jù)如下：

其中：S1為選擇時間效率最高的降落策略，保證無人機能快速完成降落，避免電量耗盡；S2為選擇時間效率較高且降落精度較高的降落策略；S3為選擇時間效率高的步進降落策略，減少降落過程中障礙物的干擾；S4為選擇降落精度最高的步進降落策略，充分保證降落精度。

4 實驗與結(jié)果

4.1 實驗系統(tǒng)搭建

本文所搭建的實驗系統(tǒng)主要有：

（1）無人機系統(tǒng)

采用匿名飛控的直徑為400 mm、“X”型四旋翼無人機；1個UWB定位標(biāo)簽，安裝在無人機上，并與飛控通信，如圖4（a）所示。

（2）地面定位基站群

以待降落原點為原點O(0，0，0)建立坐標(biāo)系，6個UWB基站的相對位置坐標(biāo)分別為A（-300，300，0），B（0，300，0），C（300，300，0），D（-300，0，0），E（-300，-300，0），F(xiàn)（300，-300，0），單位為cm，構(gòu)成一個邊長為6 m的正方形拓?fù)?，為了方便實驗，將基站布置在同一平面上，如圖4（c）所示。

（3）分布式機場

分布式機場的實物尺寸為1.2 m×1.2 m×1.6 m，且質(zhì)量達到845 kg，停機坪尺寸為0.9 m×0.9 m的正方形，內(nèi)部有直徑為60 cm的圓形靶標(biāo)，如圖4（d）所示。為方便實驗，本文在地面鋪60 cm×60 cm的坐標(biāo)紙代表分布式機場的停機坪降落區(qū)域，如圖4（b）所示。

圖4 無人機飛機控制實驗系統(tǒng)的主要硬件Fig.4 Main hardware parts of UVA flight control experimental system

4.2 實驗方案設(shè)計

（1）實驗一：引導(dǎo)系統(tǒng)的靜態(tài)定位性能實驗，目的是檢驗引導(dǎo)系統(tǒng)中標(biāo)簽靜止時的坐標(biāo)解算誤差和穩(wěn)定性。

（2）實驗二：降落策略的性能實驗，目的是驗證四種降落策略的可行性，并獲取降落誤差、降落軌跡和降落時間。

（3）實驗三：引導(dǎo)系統(tǒng)的容錯性能實驗，目的是檢驗引導(dǎo)系統(tǒng)在有基站突發(fā)性不工作時的可靠性。

4.3 實驗結(jié)果分析

4.3.1 引導(dǎo)系統(tǒng)的靜態(tài)定位性能實驗

將標(biāo)簽分別放置在拓?fù)鋬?nèi)外的特定位置，采集并統(tǒng)計標(biāo)簽的位置數(shù)據(jù)，得到引導(dǎo)系統(tǒng)的靜態(tài)定位誤差分布，如圖5所示。

實驗數(shù)據(jù)總量為68組，從圖5可得，X軸誤差約為-20～14 cm，Y軸誤差約為-20～10 cm，Z軸誤差約為-50～28 cm。X，Y和Z軸的誤差規(guī)律符合正態(tài)分布，概率密度函數(shù)表達式為：

圖5 靜態(tài)誤差Fig.5 Static errors

其中：X軸的均值μ=-5.37 cm，方差σ2=6.60，Y軸的均值μ=-0.50 cm，方差σ2=7.42，Z軸的均值μ=-10.82 cm，方差σ2=19.21。

由于UWB定位基站提供的Z軸數(shù)據(jù)誤差比較大，在后續(xù)實驗中，無人機的高度數(shù)據(jù)由氣壓傳感器SPL06-001和光流模塊（使用激光TOF測距方式進行高度測量）的數(shù)據(jù)融合而成，定高誤差為±5 cm。

4.3.2 降落策略的性能實驗

實驗步驟如下：

（1）無人機以指定的點為初始位置，高度初始值均為300 cm，具體位置點見表1。

（2）策略一下，參數(shù)設(shè)置為：D1=15 cm，經(jīng)實際降落驗證，vk=80 cm/s是一個能保證較好的降落精度與穩(wěn)定的速度值；在起點位置觸發(fā)自主降落，無人機先調(diào)整X軸，當(dāng)X軸的誤差小于D1后，再調(diào)整Y軸，當(dāng)Y軸的誤差小于D1后，無人機緩慢降落。

表1 初始位置點Tab.1 Original taking-off coordinates

（3）策略二下，參數(shù)設(shè)置為：D1=15 cm，D2=200 cm，D3=500 cm，經(jīng)實際降落驗證，在降落剛開始時，無人機能夠以相對比較快的水平速度靠近降落點，且可以在短時間內(nèi)降至vmin，取vmax=200 cm/s；在降落末端也需要一個能夠保證降落精度與穩(wěn)定的速度值，因此取vmin=vk=80 cm/s；采用與策略一相同的調(diào)整次序。

（4）策略三下，參數(shù)與策略一相同。同時調(diào)整X和Y軸，當(dāng)位置誤差均小于D1后，無人機緩慢降落。

（5）策略四的參數(shù)與策略二相同。采用與策略三相同的調(diào)整次序。

（6）在表1中的每個初始位置點進行5次降落實驗，即每種策略均進行60組降落實驗，獲得降落數(shù)據(jù)，得到降落點位置的直方圖如圖6所示。

由圖6可得：

（1）策略一，X軸平均誤差為13.9 cm，Y軸平均誤差為8.2 cm，分布在-15～25 cm內(nèi)，降落精度優(yōu)于另外三種策略。

（2）策略二，X軸平均誤差為17.2 cm，Y軸平均誤差為15.0 cm，分布在-30～30 cm內(nèi)。

（3）策略三，X軸和Y軸的平均降落誤差分別為16.8 cm和14.6 cm，分布在-30～30 cm內(nèi)。相對于步進降落策略，直接降落的誤差略微增大。

（4）策略四，X軸和Y軸的平均降落誤差分別為19.2 cm和15.8 cm，分布在-30～30 cm內(nèi)。與其他策略對比可見，策略四的降落位置更加分散。

圖6 降落位置分布直方圖Fig.6 Histogram of landing positions

4.3.3 引導(dǎo)系統(tǒng)的容錯性能實驗

實驗步驟為：

（1）初始位置點為（1 000，1 000，300）。

（2）在策略四的基礎(chǔ)上，出于安全考慮，參數(shù)設(shè)置為：D1=15 cm，D2=500 cm，D3=800 cm，vmax=150 cm/s，vmin=80 cm/s。

（3）在無人機進入拓?fù)鋬?nèi)部后，人工將基站B斷電、基站B與D同時斷電，模擬1個、2個基站故障，分別進行10組降落實驗并記錄降落數(shù)據(jù)，降落點分布如圖7所示。

圖7 實驗三結(jié)果Fig.7 Result of the third experiment

由圖7可得，在有1～2個基站突發(fā)性不工作的情況下，引導(dǎo)系統(tǒng)的穩(wěn)定性有所下降，但依然能夠引導(dǎo)無人機降落，且降落誤差也在-30～30 cm內(nèi)，滿足降落要求。

4.4 實驗結(jié)果對比分析

4.4.1 降落過程的軌跡對比分析

以初始位置點（1 000，1 000，300）作為案例，4種降落策略的無人機飛行軌跡如圖8所示。

圖8 不同策略下無人機的降落軌跡Fig.8 Flying curves of UAV in different strategies

由圖8可得：

（1）在圖8（a）和8（c）中，勻速段與微調(diào)段均為無人機以速度vk勻速飛行。在圖8（b）和8（d）中，勻速段為無人機以速度vmax勻速靠近待降落原點，數(shù)據(jù)點均勻分布；變速段為無人機逐步減速靠近待降落點正上方，數(shù)據(jù)點逐漸變密；微調(diào)段為無人機到達待降落原點上方附近，以速度vmin微調(diào)靠近降落原點并降落。

（2）由圖8（a）與圖8（b）可得，策略一的飛行軌跡更加接近理論軌跡，即策略一比策略二有更小的動態(tài)誤差。此外，圖8（b）的軌跡數(shù)據(jù)點明顯比圖8（a）更加稀疏，這說明策略二的飛行速度明顯比策略一更快，與理論相符，因此策略二在時間效率上更具優(yōu)勢。圖8（c）與圖8（d）也可得到相同的結(jié)論。

（3）由圖8（c）與圖8（d）的微調(diào)段可得，策略三的微調(diào)段明顯比策略四更小，這說明策略三的微調(diào)時間更短。圖8（a）與圖8（b）的微調(diào)段可見，二者差異不明顯。

（4）在路徑方面，由圖8（a）與圖8（c）可得，8（c）的路徑明顯比圖8（a）的路徑更短，這說明策略三在降落過程中飛行距離短，時間效率更高。圖8（b）與圖8（d）也可得到相同的結(jié)論。

4.4.2 降落過程時間的對比分析

4種降落策略實際的降落時間對比如圖9所示。由圖9可得：

（1）4種降落策略的降落時間均隨著初始距離的增大而增長，強度不同的側(cè)風(fēng)會對時間產(chǎn)生影響。

（2）策略一花費的降落時間最長。

（3）策略二相對于策略一，時間效率提高了

12.8%～55.8%。

（4）策略三相對于策略一和策略二，時間效率分別提高了21.3%～62.1%和9.8%～24.5%。

（5）策略四相對于策略一、策略二和策略三，時間效率大約分別提高了29.8%～62.8%，13.1%～26.0%和1.7%～8.3%。

由此可見，在綜合考慮動態(tài)誤差和時間效率的情況下，策略三總體上優(yōu)于其余3種策略。

圖9 降落時間對比Fig.9 Comparison of landing time

4.4.3 綜合對比分析

綜合對比飛行過程的軌跡、降落點誤差和降落效率可見：

（1）4種降落策略下容錯性實驗共做260組。在有不同方向的側(cè)風(fēng)干擾的情況下，全部實驗的無人機落點均在-30～30 cm之內(nèi)，即降落在分布式機場原點±30 cm以內(nèi)的可靠度為100%；降落在±25 cm以內(nèi)的可靠度為79.6%；降落在±20 cm以內(nèi)的可靠度為65.4%。

（2）在4種降落策略中，策略一的平均降落誤差為11.1 cm，在4種引導(dǎo)策略中最小。

（3）若考慮落點范圍、動態(tài)誤差與時間效率的綜合性能，策略三優(yōu)于其余3種策略。

（4）根據(jù)實際實驗數(shù)據(jù)與式（7）分析可得，在降落策略選擇方面，當(dāng)巡檢無人機電量充足且需要較高降落精度時，R=S4，選擇降落精度最高的步進降落策略，即策略一；巡檢無人機電量低于一定閾值且分布式機場斜對角上沒有障礙物時，R=S2，選擇時間效率較高且降落精度較高的降落策略，即策略三；當(dāng)巡檢無人機電量低于一定閾值且分布式機場斜對角上有障礙物時，R=S3，選擇時間效率高的步進降落策略，即策略二。由此可見，本文提出的降落策略判斷依據(jù)R是準(zhǔn)確且有效的。

5 結(jié) 論

針對電力巡檢無人機在弱光照、弱GPS信號條件下降落到野外分布式機場存在可靠性低、降落精度不高的問題，本文提出了一種整體解決方案并進行了實物驗證。完整地構(gòu)建了巡檢無人機自主可靠降落到野外分布式機場的降落引導(dǎo)系統(tǒng)，改進了降落飛行控制系統(tǒng)及速度控制算法，構(gòu)建了地面引導(dǎo)系統(tǒng)。提出了降落策略系數(shù)的概念，定義了降落策略的選擇范圍，并提出了體系化的降落引導(dǎo)策略。實驗結(jié)果表明，本文設(shè)計的引導(dǎo)系統(tǒng)在直徑為60 2 cm的停機坪降落的可靠度為100%；在直徑為50 2 cm的停機坪降落的可靠度為79.6%。引導(dǎo)系統(tǒng)具備一定的容錯性，當(dāng)出現(xiàn)任意兩個或者一個定位基站故障時，無人機依然能夠自主準(zhǔn)確可靠降落。在4種策略中，全程勻速+步進降落策略具有最高的降落精度和最小的落點范圍。全程勻速+直接降落策略則兼具較高的時間效率和較好的降落精度，降落性價比最高。提出的策略選擇依據(jù)能夠根據(jù)環(huán)境狀況準(zhǔn)確給出合適的降落策略。下一步研究將使用無人機自主完成鐵塔的精細(xì)化巡檢。