【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机，特别是涉及一种基于北斗信号的无人机载系统动态对准方法和系统。
技术介绍
1、随着计算机技术的发展，出现了无人机载系统动态对准方法技术，这个技术是指在无人机飞行过程中实时调整和校准其传感器、相机和其他设备的位置和方向的方法。这种方法利用传感器数据和算法，根据飞行环境的变化和无人机的运动状态，持续修正设备的对准，以确保始终精确瞄准目标或参考点。动态对准方法提高了无人机在复杂和多变环境中执行任务的精度和可靠性，广泛应用于测绘、监控、搜索救援等领域。
2、传统技术中，通常依靠预先设定的地标或基准点进行对准，通过计算无人机相对于这些基准点的位置和姿态来调整设备。然而，传统技术在对无人机对准的过程中对环境依赖性强，需要明确的参考点，而且传统技术在对无人机进行对准的时候需要应对快速变化的飞行状态，因此通过传统技术对无人机进行对准导致无人机的对准精度不足。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够有效地提高无人机的对准精度的基于北斗信号的无人机载系统动态对准方法、系统、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
2、第一方面，本申请提供了一种基于北斗信号的无人机载系统动态对准方法，包括：
3、获取无人机载系统对应的卫星导航数据以及惯性导航数据；
4、根据所述无人机载系统的多路融合滤波算法，融合所述卫星导航数据以及所述惯性导航数据，得到融合导航数据；所述多路融合滤波算为通过整合多种滤波方法融合所述卫星
5、将所述融合导航数据输入至所述无人机载系统的运动状态对准模型，得到所述无人机载系统的实时运动状态对准数据；
6、根据所述无人机载系统的误差源信息，对所述实时运动状态对准数据进行校准，得到目标运动状态对准数据。
7、第二方面，本申请还提供了一种基于北斗信号的无人机载系统动态对准系统，包括：卫星导航终端、惯性导航仪以及服务器；
8、所述卫星导航终端，用于获取无人机载系统对应的卫星导航数据；
9、所述惯性导航仪，用于获取所述无人机载系统对应的惯性导航数据；
10、所述服务器，用于根据所述无人机载系统的多路融合滤波算法，融合所述卫星导航数据以及所述惯性导航数据，得到融合导航数据；所述多路融合滤波算为通过整合多种滤波方法融合所述卫星导航数据以及所述惯性导航数据的模型；
11、所述服务器，还用于将所述融合导航数据输入至所述无人机载系统的运动状态对准模型，得到所述无人机载系统的实时运动状态对准数据；
12、所述服务器，还用于根据所述无人机载系统的误差源信息，对所述实时运动状态对准数据进行校准，得到目标运动状态对准数据。
13、第三方面，本申请还提供了一种基于北斗信号的无人机载系统动态对准装置，包括：
14、数据获取模块，用于获取无人机载系统对应的卫星导航数据以及惯性导航数据；
15、数据融合模块，用于根据所述无人机载系统的多路融合滤波算法，融合所述卫星导航数据以及所述惯性导航数据，得到融合导航数据；所述多路融合滤波算为通过整合多种滤波方法融合所述卫星导航数据以及所述惯性导航数据的模型；
16、数据对准模块，用于将所述融合导航数据输入至所述无人机载系统的运动状态对准模型，得到所述无人机载系统的实时运动状态对准数据；
17、数据校准模块，用于根据所述无人机载系统的误差源信息，对所述实时运动状态对准数据进行校准，得到目标运动状态对准数据。
18、第四方面，本申请还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
19、获取无人机载系统对应的卫星导航数据以及惯性导航数据；
20、根据所述无人机载系统的多路融合滤波算法，融合所述卫星导航数据以及所述惯性导航数据，得到融合导航数据；所述多路融合滤波算为通过整合多种滤波方法融合所述卫星导航数据以及所述惯性导航数据的模型；
21、将所述融合导航数据输入至所述无人机载系统的运动状态对准模型，得到所述无人机载系统的实时运动状态对准数据；
22、根据所述无人机载系统的误差源信息，对所述实时运动状态对准数据进行校准，得到目标运动状态对准数据。
23、第五方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
24、获取无人机载系统对应的卫星导航数据以及惯性导航数据；
25、根据所述无人机载系统的多路融合滤波算法，融合所述卫星导航数据以及所述惯性导航数据，得到融合导航数据；所述多路融合滤波算为通过整合多种滤波方法融合所述卫星导航数据以及所述惯性导航数据的模型；
26、将所述融合导航数据输入至所述无人机载系统的运动状态对准模型，得到所述无人机载系统的实时运动状态对准数据；
27、根据所述无人机载系统的误差源信息，对所述实时运动状态对准数据进行校准，得到目标运动状态对准数据。
28、第六方面，本申请还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
29、获取无人机载系统对应的卫星导航数据以及惯性导航数据；
30、根据所述无人机载系统的多路融合滤波算法，融合所述卫星导航数据以及所述惯性导航数据，得到融合导航数据；所述多路融合滤波算为通过整合多种滤波方法融合所述卫星导航数据以及所述惯性导航数据的模型；
31、将所述融合导航数据输入至所述无人机载系统的运动状态对准模型，得到所述无人机载系统的实时运动状态对准数据；
32、根据所述无人机载系统的误差源信息，对所述实时运动状态对准数据进行校准，得到目标运动状态对准数据。
33、上述一种基于北斗信号的无人机载系统动态对准方法、系统、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，通过获取无人机载系统对应的卫星导航数据以及惯性导航数据；根据无人机载系统的多路融合滤波算法，融合卫星导航数据以及惯性导航数据，得到融合导航数据；多路融合滤波算为通过整合多种滤波方法融合卫星导航数据以及惯性导航数据的模型；将融合导航数据输入至无人机载系统的运动状态对准模型，得到无人机载系统的实时运动状态对准数据；根据无人机载系统的误差源信息，对实时运动状态对准数据进行校准，得到目标运动状态对准数据。
34、通过获取并融合无人机载系统的卫星导航数据和惯性导航数据，利用多路融合滤波算法，可以有效克服单一融合滤波算法的局限性，从而得到高精度的融合导航数据。将这些融合数据输入到运动状态对准模型中，实时生成的运动状态对准数据能够更准确地反映无人机的实际动态。进一步通过对误差源信息进行校准，可以显著减少环境干扰和系统误差对导航精度的影响，最终得到高精度的目标运动状态对准数据。这一综合方法本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于北斗信号的无人机载系统动态对准方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述融合导航数据输入至所述无人机载系统的运动状态对准模型，得到所述无人机载系统的实时运动状态对准数据，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述融合导航数据输入至模糊逻辑自适应算法，得到导航数据对准参数调整值，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述模糊化推理的公式为：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述无人机载系统的地面导航辅助数据，对所述导航数据对准参数调整值进行动态调整，得到动态对准参数调整值，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述无人机载系统的误差源信息，对所述实时运动状态对准数据进行校准，得到目标运动状态对准数据，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述误差源信息，校正所述效应抑制运动状态对准数据的物理特性误差，得到目标运动状态对准数据，包括：
8.一种基于北斗信号的无
9.一种基于北斗信号的无人机载系统动态对准装置，其特征在于，所述装置包括：
10.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于北斗信号的无人机载系统动态对准方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述融合导航数据输入至所述无人机载系统的运动状态对准模型，得到所述无人机载系统的实时运动状态对准数据，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述融合导航数据输入至模糊逻辑自适应算法，得到导航数据对准参数调整值，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述模糊化推理的公式为：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述无人机载系统的地面导航辅助数据，对所述导航数据对准参数调整值进行动态调整，得到动态对准参数调整值，包括：
6.根据权利要求1所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：张大付，
申请(专利权)人：北京北斗星通导航技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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