本發(fā)明涉及無人飛行器技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種無人飛行器室內(nèi)定位數(shù)據(jù)處理方法及裝置。

背景技術(shù)：

無人機是一種有動力、可控制、能攜帶多種任務(wù)設(shè)備、執(zhí)行多種任務(wù)并能重復(fù)使用的飛行器。能夠利用無線遙控設(shè)備和自身的控制裝置進行控制的不載人飛行器，例如無人直升機、無人固定翼機、無人傘翼機等等。該無人機可以用于掛載拍攝裝置，用于航拍、測繪、偵查等等。

目前，隨著無人機應(yīng)用越來越普及，出現(xiàn)了更多航飛速度更快、飛行高度更高、更加操作靈活、體積更小的無人飛行器。而隨著飛行速度及飛行高度的不斷增加，加上飛行器本體越來越小，對飛行器本身的性能要求也越來越高，具體的，飛行器飛行速度及高度的提升，將導(dǎo)致飛行器根據(jù)操控要求實現(xiàn)懸停的難度提高；小型飛行器在室內(nèi)或空間較為隱蔽的地方飛行時由于無法實現(xiàn)衛(wèi)星定位或衛(wèi)星定位精度差，而無法實現(xiàn)定點懸停的問題，上述問題將導(dǎo)致無人飛行器存在一定的安全隱患，同時對操控者而言，也無法體驗到良好的飛行操控效果。

全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)（gps）的應(yīng)用是基于衛(wèi)星發(fā)射信號給定位端，當定位端同時收到4顆以上的衛(wèi)星信號后，再根據(jù)相關(guān)的定位算法算出其當前所處位置的三維坐標、速度和時間等。然而，這種定位原理的前提是要能接收到衛(wèi)星信號，這就將gps模塊的使用限制在室外且能夠接收到良好的衛(wèi)星信號的環(huán)境下。在室內(nèi)等衛(wèi)星信號不好的一些環(huán)境下，我們無法接收到符合要求的衛(wèi)星信號，或者是完全接收不到信號，并且這個信號產(chǎn)生的gps位置信息的誤差變得非常大，幾乎無法使用。

然而，在實際的應(yīng)用中，無人機通常需要工作在衛(wèi)星信號不好的環(huán)境下，如室內(nèi)環(huán)境等。所以，在正常gps信號無法滿足需求的情況下，有必要研究和開發(fā)出一套行之有效的室內(nèi)定位系統(tǒng)。

對比文件1（cn104932523a）公開一種無人飛行器的定位方法，該方法通過無人飛行器上的攝像頭獲取視頻流圖像信息，根據(jù)解析視頻圖像信息得到特征點信息以及高度信息和姿態(tài)信息，得到飛行器的漂移方向和漂移距離，融合成視頻流定位信息，再通過獲取衛(wèi)星定位信號，將衛(wèi)星定位信號和視頻流定位信號進行融合處理后，得到精度的定位信息。

當前，已經(jīng)有一些關(guān)于無人機室內(nèi)定位技術(shù)的專利，如光流定位技術(shù)、慣性設(shè)備與超生波測距相結(jié)合定位技術(shù)、攝像頭圖像結(jié)合雷達避障系統(tǒng)定位技術(shù)以及攝像頭圖像對比定位技術(shù)等。盡管這些方法在一定程度上可以較好地用于無人機室內(nèi)定位，但仍存在一些局限性。如使用光流或攝像頭圖像定位技術(shù)，不僅成本較高，而且還需要復(fù)雜的圖像處理算法；而使用慣性測量器件等，則定位精度會受到一定的限制；同時，采用雷達避障則需要高精度的雷達掃描系統(tǒng)，價格昂貴、結(jié)構(gòu)復(fù)雜。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明正是基于以上一個或多個問題，提供一種無人飛行器室內(nèi)定位數(shù)據(jù)處理方法及裝置，用以解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的無人飛行器定位成本高昂以及定位數(shù)據(jù)不準確的問題。

本發(fā)明提供一種無人飛行器室內(nèi)定位數(shù)據(jù)處理方法，包括以下步驟：

s01依據(jù)室內(nèi)不同位置接收的至少三個超聲波信號計算出所述無人飛行器的定位信息；

s02依據(jù)所述無人飛行器在預(yù)設(shè)時間內(nèi)的連續(xù)n次歷史定位信息以及相應(yīng)的歷史預(yù)測位置信息，計算所述無人飛行器在空間坐標x、y、z軸上的分量的各歷史定位信息與相應(yīng)的歷史預(yù)測位置信息之間的實際偏差值以及所述歷史預(yù)測位置信息的歷史預(yù)測偏差值，其中n為大于等于4的整數(shù)；

s03依據(jù)所述實際偏差值，獲取當前時刻所述無人飛行器在空間坐標x、y、z軸上的分量的預(yù)測模糊值；

s04依據(jù)所述歷史預(yù)測偏差值與預(yù)測模糊值，計算出噪聲偏差；

s05依據(jù)所述預(yù)測模糊值以及所述噪聲偏差計算出當前時刻的真實定位值的加權(quán)系數(shù)；

s06依據(jù)所述加權(quán)系數(shù)、當前時刻的預(yù)測位置信息以及當前時刻所述無人飛行器的測量位置信息，計算出所述無人飛行器當前時刻的所述真實定位值。

優(yōu)選地，在步驟s02中，所述實際偏差值和預(yù)測偏差值是基于速度預(yù)測的均方根平滑濾波方法獲得，具體步驟如下：

s021選擇時間窗口tw，所述tw有以下兩種選取方式：當預(yù)測速度大于所述速度預(yù)定值vset時，令a取vm的最大值，tw的數(shù)值等于a/vset²的值；當預(yù)測速度小于等于所述速度預(yù)定值vset時，令a取vm的最小值，tw的數(shù)值等于a*vset²的值，其中，設(shè)定所述無人飛行器的速度預(yù)定值為vset，預(yù)設(shè)平滑濾波處理的時間窗口為tw，vm為所述無人飛行器的速度預(yù)設(shè)值范圍。

優(yōu)選地，所述步驟s02進一步包括：

s022所述時間窗口tw內(nèi)連續(xù)獲得n次所述無人飛行器的實際飛行速度，根據(jù)第n時刻所述無人飛行器的俯仰角、偏航角、橫滾角求出所述無人飛行器在x、y、z三個方向的飛行速度實際值；

s023依據(jù)所述時間窗口tw內(nèi)連續(xù)獲得的前n-1次歷史飛行速度實際值，獲得飛行速度平均值以及自所述時間窗口tw內(nèi)開始至第n-1時刻的總飛行時間，得到前n-1時刻的位置實際值dn-1；

s024將第n-1個時刻的飛行速度與第n時刻與第n-1時刻的時間差值相乘得到對第n時刻位置變化量，與所述前n-1時刻的位置實際值dn-1相加，得到第n時刻的預(yù)測位置值。

優(yōu)選地，步驟s05中所述真實定位值的加權(quán)系數(shù)的公式表述為：kn=gn²/(gn²+an²)，其中kn為加權(quán)系數(shù)，gn為高斯噪聲，an為前n-1次歷史位置實際偏差值的算術(shù)平均值。

優(yōu)選地，步驟06計算出所述真實定位值按照如下公式計算：

tn=pn*kn+dn*(1-kn)；

其中，dn為第n時刻的位置測量值，pn為第n時刻的位置預(yù)測值，tn為第n時刻融合位置測量值和位置預(yù)測值獲得的真實定位值，用于控制所述無人飛行器飛行。

優(yōu)選地，第n時刻的位置偏差值sn：

sn=((1-kn)*sn-1²)^1/2，

其中，sn表示第n時刻的位置偏差值，sn-1表示第n-1時刻的位置偏差值。

本發(fā)明還提供一種無人飛行器室內(nèi)定位數(shù)據(jù)處理裝置，所述無人飛行器室內(nèi)定位數(shù)據(jù)處理裝置包括：

定位計算單元，用于依據(jù)室內(nèi)不同位置接收的至少三個超聲波信號計算出所述無人飛行器的定位信息；

偏差計算單元，用于依據(jù)所述無人飛行器在預(yù)設(shè)時間內(nèi)的連續(xù)n次歷史定位信息以及相應(yīng)的歷史預(yù)測位置信息，計算所述無人飛行器在空間坐標x、y、z軸上的分量的各歷史定位信息與相應(yīng)的歷史預(yù)測位置信息之間的實際偏差值以及所述歷史預(yù)測位置信息的歷史預(yù)測偏差值，其中n為大于等于4的整數(shù)；

預(yù)測模糊值獲取單元，用于依據(jù)所述實際偏差值，獲取當前時刻所述無人飛行器在空間坐標x、y、z軸上的分量的預(yù)測模糊值；

噪聲偏差計算單元，用于依據(jù)所述歷史預(yù)測偏差值與預(yù)測模糊值，計算出噪聲偏差；

加權(quán)系數(shù)計算單元，用于依據(jù)所述預(yù)測模糊值以及所述噪聲偏差計算出當前時刻的真實定位值的加權(quán)系數(shù)；

真實定位值計算單元，用于依據(jù)所述加權(quán)系數(shù)、當前時刻的預(yù)測位置信息以及當前時刻所述無人飛行器的測量位置信息，計算出所述無人飛行器當前時刻的所述真實定位值。

優(yōu)選地，所述偏差計算單元的所述實際偏差值和預(yù)測偏差值是基于速度預(yù)測的均方根平滑濾波方法獲得，所述偏差計算單元還包括：

時間窗口選擇單元，用于選擇時間窗口tw，所述tw有以下兩種選取方式：當預(yù)測速度大于所述速度預(yù)定值vset時，令a取vm的最大值，tw的數(shù)值等于a/vset²的值；當預(yù)測速度小于等于所述速度預(yù)定值vset時，令a取vm的最小值，tw的數(shù)值等于a*vset²的值，其中，設(shè)定所述無人飛行器的速度預(yù)定值為vset，預(yù)設(shè)平滑濾波處理的時間窗口為tw，vm為所述無人飛行器的速度預(yù)設(shè)值范圍。

優(yōu)選地，所述偏差計算單元進一步包括：

飛行速度實際值獲取模塊，用于所述時間窗口tw內(nèi)連續(xù)獲得n次所述無人飛行器的實際飛行速度，根據(jù)第n時刻所述無人飛行器的俯仰角、偏航角、橫滾角求出所述無人飛行器在x、y、z三個方向的飛行速度實際值；

位置實際值獲取模塊，用于依據(jù)所述時間窗口tw內(nèi)連續(xù)獲得的前n-1次歷史飛行速度實際值，獲得飛行速度平均值以及自所述時間窗口tw內(nèi)開始至第n-1時刻的總飛行時間，獲取前n-1時刻的位置實際值dn-1；

預(yù)測位置值獲取模塊，用于將第n-1個時刻的飛行速度與第n時刻與第n-1時刻的時間差值相乘得到對第n時刻位置變化量，與所述前n-1時刻的位置實際值dn-1相加，獲取第n時刻的預(yù)測位置值。

優(yōu)選地，所述加權(quán)系數(shù)計算單元中所述真實定位值的加權(quán)系數(shù)的公式表述為：kn=gn²/(gn²+an²)，其中kn為加權(quán)系數(shù)，gn為高斯噪聲，an為前n-1次歷史位置實際偏差值的算術(shù)平均值；

所述真實定位值計算單元計算出所述真實定位值按照如下公式計算：

tn=pn*kn+dn*(1-kn)；

其中，dn為第n時刻的位置測量值，pn為第n時刻的位置預(yù)測值，tn為第n時刻融合位置測量值和位置預(yù)測值獲得的真實定位值，用于控制所述無人飛行器飛行。

本發(fā)明還提供一種無人飛行器室內(nèi)定位數(shù)據(jù)處理裝置，所述無人飛行器上設(shè)有超聲波發(fā)射器，所述室內(nèi)不同位置至少分布有三個超聲波接收器，所述超聲波接收器接收所述超聲波發(fā)射器發(fā)射的超聲波信號，所述無人飛行器還包括：無人飛行器室內(nèi)定位數(shù)據(jù)處理裝置，所述無人飛行器室內(nèi)定位數(shù)據(jù)處理裝置進一步包括：處理器和存儲器，所述處理器調(diào)用所述存儲器存儲的程序指令實現(xiàn)以下步驟：

s01依據(jù)室內(nèi)不同位置接收的至少三個超聲波信號計算出所述無人飛行器的定位信息；

s02依據(jù)所述無人飛行器在預(yù)設(shè)時間內(nèi)的連續(xù)n次歷史定位信息以及相應(yīng)的歷史預(yù)測位置信息，計算所述無人飛行器在空間坐標x、y、z軸上的分量的各歷史定位信息與相應(yīng)的歷史預(yù)測位置信息之間的實際偏差值以及所述歷史預(yù)測位置信息的歷史預(yù)測偏差值，其中n為大于等于4的整數(shù)；

s03依據(jù)所述實際偏差值，獲取當前時刻所述無人飛行器在空間坐標x、y、z軸上的分量的預(yù)測模糊值；

s04依據(jù)所述歷史預(yù)測偏差值與預(yù)測模糊值，計算出噪聲偏差；

s05依據(jù)所述預(yù)測模糊值以及所述噪聲偏差計算出當前時刻的真實定位值的加權(quán)系數(shù)；

s06依據(jù)所述加權(quán)系數(shù)、當前時刻的預(yù)測位置信息以及當前時刻所述無人飛行器的測量位置信息，計算出所述無人飛行器當前時刻的所述真實定位值。

本發(fā)明提供的無人飛行器室內(nèi)定位數(shù)據(jù)處理方法及裝置，不僅簡化了數(shù)據(jù)處理復(fù)雜度，而且在低成本的定位設(shè)計下實現(xiàn)無人飛行器的準確定位。

附圖說明

圖1是本發(fā)明實施方式一的無人飛行器室內(nèi)定位數(shù)據(jù)處理方法的流程示意圖；

圖2是本發(fā)明實施方式二的無人飛行器室內(nèi)定位數(shù)據(jù)處理裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖3是本發(fā)明實施方式三的無人飛行器的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實施方式

下面結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明進行詳細說明。需要說明的是，如果不沖突，本發(fā)明實施例以及實施例中的各個特征可以相互結(jié)合，均在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。

實施方式一

請參見圖1，本發(fā)明提供一種無人飛行器室內(nèi)定位數(shù)據(jù)處理方法，包括以下步驟：

s01依據(jù)室內(nèi)不同位置接收的至少三個超聲波信號計算出所述無人飛行器的定位信息；

s02依據(jù)所述無人飛行器在預(yù)設(shè)時間內(nèi)的連續(xù)n次歷史定位信息以及相應(yīng)的歷史預(yù)測位置信息，計算所述無人飛行器在空間坐標x、y、z軸上的分量的各歷史定位信息與相應(yīng)的歷史預(yù)測位置信息之間的實際偏差值以及所述歷史預(yù)測位置信息的歷史預(yù)測偏差值，其中n取大于等于4的整數(shù)；

s03依據(jù)所述實際偏差值，獲取當前時刻所述無人飛行器在空間坐標x、y、z軸上的分量的預(yù)測模糊值；這里的預(yù)測模糊值是指預(yù)測的數(shù)值還處于不確定；

s04依據(jù)所述歷史預(yù)測偏差值與預(yù)測模糊值，計算出噪聲偏差；

s05依據(jù)所述預(yù)測模糊值以及所述噪聲偏差計算出當前時刻的真實定位值的加權(quán)系數(shù)；

s06依據(jù)所述加權(quán)系數(shù)、當前時刻的預(yù)測位置信息以及當前時刻所述無人飛行器的測量位置信息，計算出所述無人飛行器當前時刻的所述真實定位值。

本發(fā)明提供的無人飛行器室內(nèi)定位數(shù)據(jù)處理方法，不僅簡化了數(shù)據(jù)處理復(fù)雜度，而且在低成本的定位設(shè)計下實現(xiàn)無人飛行器的準確定位。

優(yōu)選地，在步驟s02中，所述實際偏差值和預(yù)測偏差值是基于速度預(yù)測的均方根平滑濾波方法獲得，具體步驟如下：

s021選擇時間窗口tw，所述tw有以下兩種選取方式：當預(yù)測速度大于所述速度預(yù)定值vset時，令a取vm的最大值，tw的數(shù)值等于a/vset²的值；當預(yù)測速度小于等于所述速度預(yù)定值vset時，令a取vm的最小值，tw的數(shù)值等于a*vset²的值，其中，設(shè)定所述無人飛行器的速度預(yù)定值為vset，預(yù)設(shè)平滑濾波處理的時間窗口為tw，vm為所述無人飛行器的速度預(yù)設(shè)值范圍。這里的可以是將vset設(shè)定為1m/s。

優(yōu)選地，所述步驟s02進一步包括：

s022所述時間窗口tw內(nèi)連續(xù)獲得n次所述無人飛行器的實際飛行速度，根據(jù)第n時刻所述無人飛行器的俯仰角、偏航角、橫滾角求出所述無人飛行器在x、y、z三個方向的飛行速度實際值；

s023依據(jù)所述時間窗口tw內(nèi)連續(xù)獲得的前n-1次歷史飛行速度實際值，獲得飛行速度平均值以及自所述時間窗口tw內(nèi)開始至第n-1時刻的總飛行時間，得到前n-1時刻的位置實際值dn-1；

s024將第n-1個時刻的飛行速度與第n時刻與第n-1時刻的時間差值相乘得到對第n時刻位置變化量，與所述前n-1時刻的位置實際值dn-1相加，得到第n時刻的預(yù)測位置值。

優(yōu)選地，步驟s05中所述真實定位值的加權(quán)系數(shù)的公式表述為：kn=gn²/(gn²+an²)，其中kn為加權(quán)系數(shù)，gn為高斯噪聲，an為前n-1次歷史位置實際偏差值的算術(shù)平均值。

優(yōu)選地，步驟06計算出所述真實定位值按照如下公式計算：

tn=pn*kn+dn*(1-kn)；

其中，dn為第n時刻的位置測量值，pn為第n時刻的位置預(yù)測值，tn為第n時刻融合位置測量值和位置預(yù)測值獲得的真實定位值，用于控制所述無人飛行器飛行。

優(yōu)選地，第n時刻的位置偏差值sn：

sn=((1-kn)*sn-1²)^1/2，

其中，sn表示第n時刻的位置偏差值，sn-1表示第n-1時刻的位置偏差值。

在一個具體實施例中，在定位計算時使用了一種基于速度預(yù)測的均方根平滑濾波方法。

由于超聲波在實際的使用中會受到各種干擾，如自身回波、外界的超聲波或被物體吸收導(dǎo)致收超聲波迅速衰減到無法檢測。因此，在處理計算出的數(shù)據(jù)時，本發(fā)明采用平滑濾波的方法濾除干擾因子，使得到的坐標數(shù)據(jù)可以更好地接近實際的坐標位置。平滑濾波的方法可以有很多種，本發(fā)明優(yōu)選使用復(fù)合平滑濾波算法，設(shè)定無人飛行器在空間內(nèi)運動時的速度vxn(n取大于等于4的整數(shù))，vyn(n取大于等于4的整數(shù))，我們可以通過歷史速度計算得出來，本實施例中，我們假設(shè)時間窗口內(nèi)共采樣到5個速度數(shù)據(jù)。我們可以通過對前4次的歷史速度數(shù)據(jù)，按照下面的公式用來預(yù)測下一次的速度（基于物體的速度是一個連續(xù)的物理量，不會出現(xiàn)微觀上的跳躍這一原理，并且其加速度也不會）：

x軸向的速度：vxn=(vxn-1+vxn-2+vxn-3+vxn-4)/4；

y軸向的速度：vyn=(vyn-1+vyn-2+vyn-3+vyn-4)/4；

設(shè)dt為兩次采樣之間的間隔；

在后續(xù)的算法中需要使用上一次的x軸坐標值（dxn-1）和y軸坐標值（dyn-1），則預(yù)測的x軸坐標值和y軸坐標值px和py分別表達為：

px=dxn-1+vxn*dt；

py=dyn-1+vyn*dt；

而采樣得出的當前的x軸坐標值和y軸坐標值分別為dx和dy。x、y軸向的預(yù)測值與測量值之間的偏差?x和?y的表達式為：

?x=px-dx；

?y=py–dy；

當我們通過采樣計算出來的坐標值與預(yù)測值近似或相等時，我們可以直接使用這個采樣計算的坐標值，但是在實際應(yīng)用中，不可避免的出現(xiàn)噪聲的干擾，這就需要采用一種新的算法進行數(shù)據(jù)的修正。我們就可以采用一種線性數(shù)據(jù)回歸融合的方法進行處理，即使用相應(yīng)的加權(quán)系數(shù)kn對這兩個數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)融合得到最終的坐標數(shù)據(jù)。

基本的數(shù)據(jù)融合算法為:

預(yù)測值pn與測量值dn之間的偏差用?n表示，對前四次的偏差值求平均值，作為本次測量數(shù)值的預(yù)測模糊值（或者預(yù)測不確定值），用an表示：

an=(?n-4+?n-3+?n-2+?n-1)/4

用sn-1表示距離n最近的一次預(yù)測偏差，求得an與sn-1的均方根，表示高斯噪聲的偏差gn：

gn=(an*an+sn-1*sn-1)^1/2。

進而得到加權(quán)系數(shù)kn、本次的預(yù)測偏差為sn和最終融合數(shù)值tn分別為：

kn=gn²/(gn²+an²)；

sn=((1-kn)*sn-1²)^1/2；

tn=pn*kn+dn*(1-kn)。

此外，要注意的是，若n取值為0、1、2、3時，此時不適合采用上述方法，但也可依據(jù)本發(fā)明的思想來做，當n=0，只有實際測量值d0。

當n=1時，?1=p1-d1；這里預(yù)測值p1依據(jù)d0獲得。

當n=2時，?2=p2-d2；

當n=3時，?3=p3-d3；

當n=4時，?4=p4-d4，s4=(?1+?2+?3)/3；

當n=5時，?5=p5-d5，a5=(?1+?2+?3+?4)/4；

高斯噪聲g5=(a5²+s4²)^1/2，

加權(quán)系數(shù)k5=g5²/(a5²+g5²)，

s5=((1-k5)s4²)^1/2。

以此類推，n>=6時,

an=(?n-4+?n-3+?n-2+?n-1)/4

gn=(an*an+sn-1*sn-1)^1/2

kn=gn²/(gn²+an²)，

sn=((1-kn)*sn-1)^1/2；

tn=pn*kn+dn*(1-kn)。

實施方式二

如圖2所示，本發(fā)明還提供一種無人飛行器室內(nèi)定位數(shù)據(jù)處理裝置，所述無人飛行器室內(nèi)定位數(shù)據(jù)處理裝置包括：

定位計算單元10，用于依據(jù)室內(nèi)不同位置接收的至少三個超聲波信號計算出所述無人飛行器的定位信息；

偏差計算單元20，用于依據(jù)所述無人飛行器在預(yù)設(shè)時間內(nèi)的連續(xù)n次歷史定位信息以及相應(yīng)的歷史預(yù)測位置信息，計算所述無人飛行器在空間坐標x、y、z軸上的分量的各歷史定位信息與相應(yīng)的歷史預(yù)測位置信息之間的實際偏差值以及所述歷史預(yù)測位置信息的歷史預(yù)測偏差值，其中n為大于等于4的整數(shù)；

預(yù)測模糊值獲取單元30，用于依據(jù)所述實際偏差值，獲取當前時刻所述無人飛行器在空間坐標x、y、z軸上的分量的預(yù)測模糊值；

噪聲偏差計算單元40，用于依據(jù)所述歷史預(yù)測偏差值與預(yù)測模糊值，計算出噪聲偏差；

加權(quán)系數(shù)計算單元50，用于依據(jù)所述預(yù)測模糊值以及所述噪聲偏差計算出當前時刻的真實定位值的加權(quán)系數(shù)；

真實定位值計算單元60，用于依據(jù)所述加權(quán)系數(shù)、當前時刻的預(yù)測位置信息以及當前時刻所述無人飛行器的測量位置信息，計算出所述無人飛行器當前時刻的所述真實定位值。

本發(fā)明提供的無人飛行器室內(nèi)定位數(shù)據(jù)處理裝置，不僅簡化了數(shù)據(jù)處理復(fù)雜度，而且在低成本的定位設(shè)計下實現(xiàn)無人飛行器的準確定位。

優(yōu)選地，所述偏差計算單元的所述實際偏差值和預(yù)測偏差值是基于速度預(yù)測的均方根平滑濾波方法獲得，所述偏差計算單元還包括：

時間窗口選擇單元，用于選擇時間窗口tw，所述tw有以下兩種選取方式：當預(yù)測速度大于所述速度預(yù)定值vset時，令a取vm的最大值，tw的數(shù)值等于a/vset²的值；當預(yù)測速度小于等于所述速度預(yù)定值vset時，令a取vm的最小值，tw的數(shù)值等于a*vset²的值，其中，設(shè)定所述無人飛行器的速度預(yù)定值為vset，預(yù)設(shè)平滑濾波處理的時間窗口為tw，vm為所述無人飛行器的速度預(yù)設(shè)值范圍。

優(yōu)選地，所述偏差計算單元進一步包括：

飛行速度實際值獲取模塊，用于所述時間窗口tw內(nèi)連續(xù)獲得n次所述無人飛行器的實際飛行速度，根據(jù)第n時刻所述無人飛行器的俯仰角、偏航角、橫滾角求出所述無人飛行器在x、y、z三個方向的飛行速度實際值；

位置實際值獲取模塊，用于依據(jù)所述時間窗口tw內(nèi)連續(xù)獲得的前n-1次歷史飛行速度實際值，獲得飛行速度平均值以及自所述時間窗口tw內(nèi)開始至第n-1時刻的總飛行時間，獲取前n-1時刻的位置實際值dn-1；

預(yù)測位置值獲取模塊，用于將第n-1個時刻的飛行速度與第n時刻與第n-1時刻的時間差值相乘得到對第n時刻位置變化量，與所述前n-1時刻的位置實際值dn-1相加，獲取第n時刻的預(yù)測位置值。

優(yōu)選地，所述加權(quán)系數(shù)計算單元中所述真實定位值的加權(quán)系數(shù)的公式表述為：kn=gn²/(gn²+an²)，其中kn為加權(quán)系數(shù)，gn為高斯噪聲，an為前n-1次歷史位置實際偏差值的算術(shù)平均值；

所述真實定位值計算單元計算出所述真實定位值按照如下公式計算：

tn=pn*kn+dn*(1-kn)；

其中，dn為第n時刻的位置測量值，pn為第n時刻的位置預(yù)測值，tn為第n時刻融合位置測量值和位置預(yù)測值獲得的真實定位值，用于控制所述無人飛行器飛行。

實施方式三

如圖3所示，本發(fā)明還提供一種無人飛行器室內(nèi)定位數(shù)據(jù)處理裝置，所述無人飛行器上設(shè)有超聲波發(fā)射器300，所述室內(nèi)不同位置至少分布有三個超聲波接收器，如超聲波接收器1、超聲波接收器2以及超聲波接收器3、超聲波接收器m。所述超聲波接收器接收所述超聲波發(fā)射器300發(fā)射的超聲波信號，所述無人飛行器還包括：無人飛行器室內(nèi)定位數(shù)據(jù)處理裝置，所述無人飛行器室內(nèi)定位數(shù)據(jù)處理裝置進一步包括：處理器100和存儲器200，所述處理器調(diào)用所述存儲器存儲的程序指令實現(xiàn)以下步驟：

s01依據(jù)室內(nèi)不同位置接收的至少三個超聲波信號計算出所述無人飛行器的定位信息；

s02依據(jù)所述無人飛行器在預(yù)設(shè)時間內(nèi)的連續(xù)n次歷史定位信息以及相應(yīng)的歷史預(yù)測位置信息，計算所述無人飛行器在空間坐標x、y、z軸上的分量的各歷史定位信息與相應(yīng)的歷史預(yù)測位置信息之間的實際偏差值以及所述歷史預(yù)測位置信息的歷史預(yù)測偏差值，其中n為大于等于4的整數(shù)；

s03依據(jù)所述實際偏差值，獲取當前時刻所述無人飛行器在空間坐標x、y、z軸上的分量的預(yù)測模糊值；

s04依據(jù)所述歷史預(yù)測偏差值與預(yù)測模糊值，計算出噪聲偏差；

s05依據(jù)所述預(yù)測模糊值以及所述噪聲偏差計算出當前時刻的真實定位值的加權(quán)系數(shù)；

s06依據(jù)所述加權(quán)系數(shù)、當前時刻的預(yù)測位置信息以及當前時刻所述無人飛行器的測量位置信息，計算出所述無人飛行器當前時刻的所述真實定位值。

本發(fā)明提供的無人飛行器室內(nèi)定位數(shù)據(jù)處理裝置，不僅簡化了數(shù)據(jù)處理復(fù)雜度，而且在低成本的定位設(shè)計下實現(xiàn)無人飛行器的準確定位。

以上對本發(fā)明所提供的一種無人飛行器室內(nèi)數(shù)據(jù)處理方法及裝置，進行了詳細介紹，本文中應(yīng)用了具體個例對本發(fā)明的原理及實施方式進行了闡述，以上實施例的說明只是用于幫助理解本發(fā)明的方法及其核心思想；同時，對于本領(lǐng)域的一般技術(shù)人員，依據(jù)本發(fā)明的思想，在具體實施方式及應(yīng)用范圍上均會有改變之處，綜上所述，本說明書內(nèi)容僅為本發(fā)明的實施方式，并非因此限制本發(fā)明的專利范圍，凡是利用本發(fā)明說明書及附圖內(nèi)容所作的等效結(jié)構(gòu)或等效流程變換，或直接或間接運用在其他相關(guān)的技術(shù)領(lǐng)域，均同理包括在本發(fā)明的專利保護范圍內(nèi)。不應(yīng)理解為對本發(fā)明的限制。