【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及无人机，具体地涉及一种无人机高精度定位方法、无人机和可读存储介质。
技术介绍
1、传统输电线路、杆塔日常巡视与故障诊断等运维工作会耗费巨大的人力物力，现在常用技术是采用无人机自主巡视，通过拍摄线路、杆塔高清图像并回传至后台、并利用机器视觉算法进行故障诊断，能够大大提高运维工作效率，减少运维成本。
2、然而，要实现无人机按照预定航迹自主飞行，必须合理设计飞控模块，实时获取无人机当前实际精准的位置信息，通过与航迹坐标比对生成飞控自动控制指令，动态调整飞行方向。若基于卫星导航系统的定位信息获取失败或者误差较大，可能导致飞机误撞输电线路、杆塔，严重时可能引发短路故障，造成不可估量的停电事件；其次，由于无人机自主飞行过程中可能受到大风、遇到障碍物阻挡等异常情况，偏离预定航迹过远，因此需要一种能够精准定位无人机的方法以定位无人机。
技术实现思路
1、本专利技术实施例的目的是提供一种无人机高精度定位方法、无人机和可读存储介质，该高精度定位方法可以精准的定位无人机的位置。
2、为了实现上述目的，一方面，本专利技术实施例提供一种无人机高精度定位方法，所述高精度定位方法包括：
3、获取无人机巡检过程中的数据参数，并对所述数据参数进行分析以得到所述无人机关于北斗卫星和gps卫星的定位解算参数和定位质量参数；
4、获取所述无人机关于北斗卫星和gps卫星的观测数据质量参数；
5、将所述无人机的定位解算参数、定位质量参数和所述无人机关于
6、可选的，获取无人机巡检过程中的数据参数，并对所述数据参数进行分析以得到所述无人机关于北斗卫星和gps卫星的定位解算参数和定位质量参数包括：
7、对所述无人机按照周期t进行定位解算；
8、获取所述无人机在第(k-1)t时刻的位置信息、速度和加速度向量；
9、根据公式(1)获取所述无人机在kt时刻的位置：
10、
11、其中，为无人机在kt时刻的位置信息，为无人机在(k-1)时刻的位置信息，v为无人机在(k-1)t时刻的速度；
12、所述无人机连续观察第0和至第j个共计j+1个卫星，以第m个卫星为基准，根据公式(2)得到一个历元的观测矩阵：
13、
14、其中，u表示无人机，r表示基准站，为无人机与基准站同时观测卫星m和卫星j的载波相位双差观测值，为无人机在近似坐标附近一阶泰勒展开系数，分别为无人机与基准站同时观测卫星m和卫星j的双差整周模糊度、载波相位测量噪声，其中，j∈(1,j)，λ为载波波长，δx1、δx2、δx3为基线向量；
15、根据公式(3)获取获取第一矢量参数：
16、
17、其中，g为第一矢量参数；
18、根据公式(4)获取第二矢量参数：
19、
20、其中，l为第二矢量参数；
21、根据公式(5)获取卫星定位的卫星定位位置信息；
22、
23、其中，为卫星定位位置信息，为近似坐标；
24、根据公式(6)获取所述无人机的定位解算参数：
25、
26、其中，xu,k为定位解算参数，pk为预测值方差矩阵，rk为观测值方差矩阵。
27、可选的，获取无人机巡检过程中的数据参数，并对所述数据参数进行分析以得到所述无人机的定位解算参数和定位质量参数包括：
28、获取所述无人机在kt时刻的位置信息、卫星定位位置信息、预测值方差矩阵、观测值方差矩阵；
29、根据公式(7)获取关于所述定位解算参数的定位质量参数：
30、
31、其中，sk为关于为定位解算参数的定位质量参数。
32、可选的，所述定位解算参数分为北斗卫星定位的参数和gps卫星定位的参数，所述定位质量参数分为北斗卫星定位的参数和gps卫星定位的参数，其中为北斗卫星定位的定位解算参数，为gps卫星定位的定位解算参数，为北斗卫星定位的定位质量参数，为gps卫星定位的定位质量参数。
33、可选的，所述观测数据质量参数包括：所述无人机关于北斗卫星的数量d和gps卫星数量g，d为可观测的北斗卫星编号且d＝1,2,...d,g为可观测的gps卫星编号且g＝1,2,...g，关于所述北斗卫星的位置精度因子关于所述gps的位置精度因子关于所述北斗卫星的水平精度因子和垂直精度因子关于所述gps卫星的水平精度因子和垂直精度因子可观测北斗卫星的载噪比可观测gps卫星的载噪比
34、可选的，将所述无人机的定位解算参数、定位质量参数和所述无人机关于北斗卫星和gps卫星的观测数据质量参数送入到预训练的基于lstm的智能融合定位模型以输出得到北斗卫星和gps卫星定位的线性加权系数，并得到最终高精度定位信息包括：
35、构建基于lstm的智能融合定位模型；
36、将所述无人机的历史定位解算参数、历史定位质量参数和所述无人机关于北斗卫星和gps卫星的观测数据质量参数送入所述基于lstm的智能融合定位模型中以训练所述基于lstm的智能融合定位模型；
37、将所述无人机在(k-1)t到kt时间间隔内获取的定位解算参数、定位质量参数、北斗卫星和gps卫星的观测数据质量参数送入所述训练好的基于lstm的智能融合定位模型中，以得到所述无人机关于北斗卫星定位和gps卫星定位的加权系数。
38、可选的，所述基于lstm的智能融合定位模型如公式(8)所示：
39、
40、其中，fk,ik,c'k,ok分别是k时刻的遗忘门、输入门、记忆单元和输出门，σ为sigmoid激活函数，tanh为双曲正切激活函数，vk为k时刻的输入，hk-1为k-1时刻的隐藏层状态，ck-1,ck分别为k-1和k时刻的单元状态，wf,wi,wc,wo为权重矩阵，bf,bi,bc,bo为偏置矩阵，yk为输出结果，该输出结果分别为关于北斗卫星定位和gps卫星定位的加权系数。
41、可选的，将所述无人机的定位解算参数、定位质量参数和所述无人机关于北斗卫星和gps卫星的观测数据质量参数送入到预训练的基于lstm的智能融合定位模型以输出得到北斗卫星和gps卫星定位的线性加权系数，并得到最终高精度定位信息包括：
42、获取所述无人机在(k-1)t到kt时间间隔内获取的定位解算参数、定位质量参数、北斗卫星和gps卫星的观测数据质量参数；
43、根据公式(9)获取训练好的所述基于lstm的智能融合定位模型的输入的参数：
44、
45、其中，为北斗卫星定位的定位质量参数，为gps卫星定位的定位质量参数；
46、训练好的所述基于lstm的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种无人机高精度定位方法，其特征在于，所述高精度定位方法包括：
2.根据权利要求1所述的高精度定位方法，其特征在于，获取无人机巡检过程中的数据参数，并对所述数据参数进行分析以得到所述无人机关于北斗卫星和GPS卫星的定位解算参数和定位质量参数包括：
3.根据权利要求2所述的高精度定位方法，其特征在于，获取无人机巡检过程中的数据参数，并对所述数据参数进行分析以得到所述无人机的定位解算参数和定位质量参数包括：
4.根据权利要求3所述的高精度定位方法，其特征在于，所述定位解算参数分为北斗卫星定位的参数和GPS卫星定位的参数，所述定位质量参数分为北斗卫星定位的参数和GPS卫星定位的参数，其中为北斗卫星定位的定位解算参数，为GPS卫星定位的定位解算参数，为北斗卫星定位的定位质量参数，为GPS卫星定位的定位质量参数。
5.根据权利要求1所述高精度定位方法，其特征在于，所述观测数据质量参数包括：所述无人机关于北斗卫星的数量D和GPS卫星数量G，d为可观测的北斗卫星编号且d＝1,2,...D,g为可观测的GPS卫星编号且g＝1,2,...G，关于
6.根据权利要求5所述的高精度定位方法，其特征在于，将所述无人机的定位解算参数、定位质量参数和所述无人机关于北斗卫星和GPS卫星的观测数据质量参数送入到预训练的基于LSTM的智能融合定位模型以输出得到北斗卫星和GPS卫星定位的线性加权系数，并得到最终高精度定位信息包括：
7.根据权利要求6所述的高精度定位方法，其特征在于，所述基于LSTM的智能融合定位模型如公式(8)所示：
8.根据权利要求7所述的高精度定位方法，其特征在于，将所述无人机的定位解算参数、定位质量参数和所述无人机关于北斗卫星和GPS卫星的观测数据质量参数送入到预训练的基于LSTM的智能融合定位模型以输出得到北斗卫星和GPS卫星定位的线性加权系数，并得到最终高精度定位信息包括：
9.一种无人机，其特征在于，所述无人机包括：
10.一种机器可读存储介质，其特征在于，所述机器可读存储介质上存储有指令，所述指令用于使得机器执行如权利要求1-8任一项所述的高精度定位方法。
...【技术特征摘要】
1.一种无人机高精度定位方法，其特征在于，所述高精度定位方法包括：
2.根据权利要求1所述的高精度定位方法，其特征在于，获取无人机巡检过程中的数据参数，并对所述数据参数进行分析以得到所述无人机关于北斗卫星和gps卫星的定位解算参数和定位质量参数包括：
3.根据权利要求2所述的高精度定位方法，其特征在于，获取无人机巡检过程中的数据参数，并对所述数据参数进行分析以得到所述无人机的定位解算参数和定位质量参数包括：
4.根据权利要求3所述的高精度定位方法，其特征在于，所述定位解算参数分为北斗卫星定位的参数和gps卫星定位的参数，所述定位质量参数分为北斗卫星定位的参数和gps卫星定位的参数，其中为北斗卫星定位的定位解算参数，为gps卫星定位的定位解算参数，为北斗卫星定位的定位质量参数，为gps卫星定位的定位质量参数。
5.根据权利要求1所述高精度定位方法，其特征在于，所述观测数据质量参数包括：所述无人机关于北斗卫星的数量d和gps卫星数量g，d为可观测的北斗卫星编号且d＝1,2,...d,g为可观测的gps卫星编号且g＝1,2,...g，关于所述北斗卫星的位置精度因子关于所述gps的位置精...
【专利技术属性】
技术研发人员：张鑫，王升，胡石，韩北辰，林霄，吕玉祥，吴昊，姚欢，陈巨龙，王红艳，董亚文，曹琪，
申请(专利权)人：国网数字科技控股有限公司，
类型：发明
国别省市：
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