CN105700550B - 无人机及其飞行控制方法与系统 - Google Patents
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Abstract
一种飞行控制方法，应用于无人机上，包括步骤：获取所述无人机上安装的多个传感器（14）侦测的数据信息；对所述数据信息进行数据融合以使所述数据信息在时间上得到统一；及根据融合后的数据信息计算所述无人机相对地面目标物的相对高度。本发明还涉及一种无人机及飞行控制系统。
Description
技术领域
本发明涉及低空领域的微型无人机安全飞行控制技术领域，特别涉及一种无人机及其飞行控制方法与飞行控制系统。
背景技术
近年来随着无人机技术的快速发展，使得无人机技术应用于各个领域。其中在农业航空领域发挥了重要作用，典型案例就是用于给农植物进行农药喷洒作业。现有的农用飞机主要靠人工目测的方式进行农药喷洒作业，此种方式在农田地势高低不平的情况下会导致农药喷洒不均匀，降低农用飞机的实用性。
现有技术中，无人机能实现避障和测高的功能。但是无人机避障和测高采用的视觉和超声波技术在工业领域有着严重的先天不足。所述视觉避障技术无法测量高反光、高亮度、黑暗和雾气环境下的障碍物。而超声波测距离又存在测量距离太小等不足。目前还有线性调频连续波（Linear Frequency Modulated Continuous Wave，LFMCW）雷达技术及频移键控（Frequency Shift Keying，FSK）技术都可以实现对目标物距离的测量。所述LFMCW雷达技术基于快速傅里叶变换的算法能够对LFMCW雷达系统的频率信息进行处理，从而得出距离信息。但是所述LFMCW雷达技术测距存在盲区大和分辨率低的缺点。所述FSK技术可以利用两个载频的相位信息实现测距。而所述FSK技术测距存在无法测量相对静止的物体的不足。
发明内容
有鉴于此，有必要提出一种无人机及其飞行控制方法与飞行控制系统，以解决上述问题。
一种无人机飞行控制方法，应用于无人机上，该飞行控制方法包括以下步骤：获取所述无人机上安装的多个不同类型的传感器侦测的数据信息；对所述数据信息进行数据融合以使所述数据信息在时间上得到统一；根据融合后的数据信息计算所述无人机相对地面目标物的相对高度。
在一些实施例中，所述传感器包括：雷达传感器，以及气压传感器、角度传感器及加速度传感器中的至少一种。
在一些实施例中，所述方法具体包括：获取所述雷达传感器侦测的所述无人机相对地面目标物的相对高度信息、相对障碍物的距离信息、及相对障碍物的角度信息；以及获取如下信息中的至少一种：所述气压传感器侦测的所述无人机所处的高度信息；所述角度传感器侦测的所述无人机相对水平面的倾斜角度信息；及所述加速度传感器侦测的所述无人机的垂直加速度信息。
在一些实施例中，所述多个雷达传感器安装在无人机的下方及侧方，其中，安装在所述无人机下方的雷达传感器用于侦测所述无人机相对地面目标物的相对高度信息，安装在所述无人机侧方的雷达传感器用于侦测所述无人机相对所述障碍物的距离及角度信息。
在一些实施例中，该方法还包括：根据所述无人机相对地面目标物的相对高度信息、所述无人机相对障碍物的距离信息及角度信息规划所述无人机的飞行航线。
在一些实施例中，所述雷达传感器通过线性调频连续波体制和频移键控体制时分复用的方式计算所述无人机相对地面目标物的相对高度。
在一些实施例中，所述雷达传感器通过傅里叶变换或者Chirp-Z变换的方式计算所述无人机相对障碍物的距离信息及角度信息，其中，根据所述傅里叶变换或者Chirp-Z变换输出的幅度谱得到所述障碍物的距离信息，根据所述傅里叶变换或者Chirp-Z变换输出的相位谱得到所述障碍物的角度信息。
在一些实施例中，所述雷达传感器采用所述线性调频连续波体制计算所述无人机相对地面目标物的第一相对高度，及采用所述频移键控体制计算所述无人机相对地面目标物的第二相对高度。
在一些实施例中，该方法还包括：判断所述第一相对高度是否大于预设高度，当所述第一相对高度大于等于所述预设高度时，保留所述第一相对高度，当所述第一相对高度小于所述预设高度时，丢弃所述第一相对高度；及根据所述无人机的垂直加速度判断是否保留所述第二相对高度，当所述无人机的垂直加速度大于等于预设垂直加速度时，保留所述第二相对高度，当所述无人机的垂直加速度小于所述预设垂直加速度时，丢弃所述第二相对高度。
在一些实施例中，该方法还包括：将保留的所述第一相对高度和保留的所述第二相对高度通过加权平均值算法计算所述无人机相对地面的平均相对高度。
在一些实施例中，该方法还包括：根据所述无人机相对水平面的倾斜角度信息和所述无人机所处的高度信息判断是否保留所述平均相对高度；当所述无人机相对水平面的倾斜角度大于预设角度或者在所述平均相对高度与所述无人机所处的高度相比出现大范围波动时，丢弃所述平均相对高度；当所述无人机相对水平面的倾斜角度小于等于所述预设角度且所述平均相对高度与所述无人机当前所处的高度相比没有出现大范围波动时，保留所述平均相对高度。
在一些实施例中，该方法还包括：对保留的所述平均相对高度进行卡尔曼滤波处理；及存储滤波后的所述平均相对高度至一存储装置。
在一些实施例中，利用所述加速度传感器的测量值对保留的所述平均相对高度进行卡尔曼滤波。
在一些实施例中，所述雷达传感器为24GHz雷达传感器。
在一些实施例中，所述数据融合包括对所述多个传感器侦测的数据信息进行时间对准。
在一些实施例中，该飞行控制系统包括：获取模块，用于获取所述无人机上安装的多个不同类型的传感器侦测的数据信息；处理模块，用于对所述数据信息进行数据融合以使所述数据信息在时间上得到统一；及计算模块，用于根据融合后的数据信息计算所述无人机相对地面目标物的相对高度。
在一些实施例中，所述传感器包括：雷达传感器，以及气压传感器、角度传感器及加速度传感器中的至少一种。
在一些实施例中，所述获取模块具体用于：获取所述雷达传感器侦测的所述无人机相对地面目标物的相对高度信息、相对障碍物的距离信息、及相对障碍物的角度信息；以及获取如下信息中的至少一种：所述气压传感器侦测的所述无人机所处的高度信息；所述角度传感器侦测的所述无人机相对水平面的倾斜角度信息；及所述加速度传感器侦测的所述无人机的垂直加速度信息。
在一些实施例中，所述多个雷达传感器安装在无人机的下方、前方及侧方，其中，安装在所述无人机下方的雷达传感器用于侦测所述无人机相对地面目标物的相对高度信息，安装在所述无人机前方及侧方的雷达传感器用于侦测所述无人机相对所述障碍物的距离及角度信息。
在一些实施例中，该飞行控制系统还包括：规划模块，用于根据所述无人机相对地面目标物的相对高度信息、所述无人机相对障碍物的距离信息及角度信息规划所述无人机的飞行航线。
在一些实施例中，所述雷达传感器通过线性调频连续波体制和频移键控体制时分复用的方式计算所述无人机相对地面目标物的相对高度。
在一些实施例中，所述雷达传感器通过傅里叶变换或者Chirp-Z变换的方式计算所述无人机相对障碍物的距离信息及角度信息，其中，根据所述傅里叶变换或者Chirp-Z变换输出的幅度谱得到所述障碍物的距离信息，根据所述傅里叶变换或者Chirp-Z变换输出的相位谱得到所述障碍物的角度信息。
在一些实施例中，所述雷达传感器采用所述线性调频连续波体制计算所述无人机相对地面目标物的第一相对高度，及采用所述频移键控体制计算所述无人机相对地面目标物的第二相对高度。
在一些实施例中，所述计算模块还用于：判断所述第一相对高度是否大于预设高度，当所述第一相对高度大于等于所述预设高度时，保留所述第一相对高度，当所述第一相对高度小于所述预设高度时，丢弃所述第一相对高度；及根据所述无人机的垂直加速度判断是否保留所述第二相对高度，当所述无人机的垂直加速度大于等于预设垂直加速度时，保留所述第二相对高度，当所述无人机的垂直加速度小于所述预设垂直加速度时，丢弃所述第二相对高度。
在一些实施例中，所述计算模块还用于：将保留的所述第一相对高度和保留的所述第二相对高度通过加权平均值算法计算所述无人机相对地面的平均相对高度。
在一些实施例中，所述计算模块还用于：根据所述无人机相对水平面的倾斜角度信息和所述无人机所处的高度信息判断是否保留所述平均相对高度；当所述无人机相对水平面的倾斜角度大于预设角度或者在所述平均相对高度与所述无人机所处的高度相比出现大范围波动时，丢弃所述平均相对高度；当所述无人机相对水平面的倾斜角度小于等于所述预设角度且所述平均相对高度与所述无人机当前所处的高度相比没有出现大范围波动时，保留所述平均相对高度。
在一些实施例中，所述处理模块还用于：对保留的所述平均相对高度进行卡尔曼滤波处理；及存储滤波后的所述平均相对高度至一存储装置。
在一些实施例中，利用所述加速度传感器的测量值对保留的所述平均相对高度进行卡尔曼滤波。
在一些实施例中，所述雷达传感器为24GHz雷达传感器。
在一些实施例中，所述数据融合包括对所述多个传感器侦测的数据信息进行时间对准。
一种无人机，包括处理器；与所述处理器通讯连接的多个不同类型的传感器；其中所述传感器传送侦测的数据信息至所述处理器；所述处理器对所述数据信息进行数据融合以使所述数据信息在时间上得到统一，并根据融合后的数据信息计算所述无人机相对地面目标物的相对高度。
在一些实施例中，所述传感器包括：雷达传感器，以及气压传感器、角度传感器及加速度传感器中的至少一种。
在一些实施例中，所述处理器具体用于：获取所述雷达传感器侦测的所述无人机相对地面目标物的相对高度信息、相对障碍物的距离信息、及相对障碍物的角度信息；以及获取如下信息中的至少一种：所述气压传感器侦测的所述无人机所处的高度信息；所述角度传感器侦测的所述无人机相对水平面的倾斜角度信息；及所述加速度传感器侦测的所述无人机的垂直加速度信息。
在一些实施例中，所述多个雷达传感器安装在无人机的下方、前方及侧方，其中，安装在所述无人机下方的雷达传感器用于侦测所述无人机相对地面目标物的相对高度信息，安装在所述无人机前方及侧方的雷达传感器用于侦测所述无人机相对所述障碍物的距离及角度信息。
在一些实施例中，所述处理器还用于：根据所述无人机相对地面目标物的相对高度信息、所述无人机相对障碍物的距离信息及角度信息规划所述无人机的飞行航线。
在一些实施例中，所述雷达传感器通过线性调频连续波体制和频移键控体制时分复用的方式计算所述无人机相对地面目标物的相对高度。
在一些实施例中，所述雷达传感器通过傅里叶变换或者Chirp-Z变换的方式计算所述无人机相对障碍物的距离信息及角度信息，其中，根据所述傅里叶变换或者Chirp-Z变换输出的幅度谱得到所述障碍物的距离信息，根据所述傅里叶变换或者Chirp-Z变换输出的相位谱得到所述障碍物的角度信息。
在一些实施例中，所述雷达传感器采用所述线性调频连续波体制计算所述无人机相对地面目标物的第一相对高度，及采用所述频移键控体制计算所述无人机相对地面目标物的第二相对高度。
在一些实施例中，所述处理器还用于：判断所述第一相对高度是否大于预设高度，当所述第一相对高度大于等于所述预设高度时，保留所述第一相对高度，当所述第一相对高度小于所述预设高度时，丢弃所述第一相对高度；及根据所述无人机的垂直加速度判断是否保留所述第二相对高度，当所述无人机的垂直加速度大于等于预设垂直加速度时，保留所述第二相对高度，当所述无人机的垂直加速度小于所述预设垂直加速度时，丢弃所述第二相对高度。
在一些实施例中，所述处理器还用于：将保留的所述第一相对高度和保留的所述第二相对高度通过加权平均值算法计算所述无人机相对地面的平均相对高度。
在一些实施例中，所述处理器还用于：根据所述无人机相对水平面的倾斜角度信息和所述无人机所处的高度信息判断是否保留所述平均相对高度；当所述无人机相对水平面的倾斜角度大于预设角度或者在所述平均相对高度与所述无人机所处的高度相比出现大范围波动时，丢弃所述平均相对高度；当所述无人机相对水平面的倾斜角度小于等于所述预设角度且所述平均相对高度与所述无人机当前所处的高度相比没有出现大范围波动时，保留所述平均相对高度。
在一些实施例中，所述处理器还用于对保留的所述平均相对高度进行卡尔曼滤波处理；及存储滤波后的所述平均相对高度至一存储装置。
在一些实施例中，利用所述加速度传感器的测量值对保留的所述平均相对高度进行卡尔曼滤波。
在一些实施例中，所述雷达传感器为24GHz雷达传感器。
在一些实施例中，所述数据融合包括对所述多个传感器侦测的数据信息进行时间对准。
本发明的无人机及其飞行控制方法、飞行控制系统，通过安装在所述无人机上的多个不同类型的传感器侦测数据，并对侦测的数据进行数据融合以使所述数据在时间上得到统一，及根据融合后的数据信息计算所述无人机相对地面目标物的相对高度。通过多个传感器侦测数据信息使得所述相对高度信息更加准确和稳定。解决了仅通过雷达传感器测距时出现的盲区、误检等问题。
附图说明
图1是本发明实施例的一种无人机的功能模块示意图。
图2是本发明实施例的一种无人机飞行控制系统的功能模块示意图。
图3是现有技术中锯齿波LFMCW雷达发射信号和回波信号的时间相关曲线图。
图4是本发明实施例的无人机飞行控制方法的流程示意图。
图5是图4中步骤S404的详细流程图。
主要元件符号说明
| 无人机 | 1 |
| 处理器 | 11 |
| 存储装置 | 12 |
| 飞行控制系统 | 120 |
| 获取模块 | 122 |
| 处理模块 | 124 |
| 计算模块 | 126 |
| 规划模块 | 128 |
| 显示装置 | 13 |
| 传感器 | 14 |
如下具体实施方式将结合上述附图进一步说明本发明。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
需要说明的是，当组件被称为“固定于”另一个组件，它可以直接在另一个组件上或者也可以存在居中的组件。当一个组件被认为是“连接”另一个组件，它可以是直接连接到另一个组件或者可能同时存在居中组件。当一个组件被认为是“设置于”另一个组件，它可以是直接设置在另一个组件上或者可能同时存在居中组件。本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“及／或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
具体的，请参阅图1，是本发明实施例的一种无人机的功能模块示意图。在本较佳实施例中，所述无人机1可包括，但不限于相互电性连接的处理器11、存储装置12、无人机飞行控制系统120（以下简称“飞行控制系统120”）、显示装置13及传感器14。在本较佳实施方式中，所述无人机1利用所述处理器11获取所述传感器14侦测到的数据信息，并通过所述处理器11及所述飞行控制系统120将上述侦测到的数据信息进行处理。从而计算所述无人机1相对于地面目标物（如农作物）的相对高度信息，和所述无人机1相对于障碍物（如信号塔）的距离及角度信息，以规划所述无人机1的飞行航线。此处所描述的无人机1为包括飞行器和飞行控制装置的系统。
在其他较佳实施例中，所述处理器11、所述存储装置12、所述无人机飞行控制系统120、及/或所述显示装置13均可以运行于一与所述无人机1通信连接（例如，无线连接的通信方式）的电子装置（图中未示出，例如移动控制终端）上，该电子装置即作为无人机1的飞行控制装置。该电子装置从无人机1接收所述传感器14侦测的各种数据，通过利用所述处理器11、所述无人机飞行控制系统120、及/或所述显示装置13对接收到的所述数据进行处理。从而计算所述无人机1相对于地面目标物的相对高度信息，和所述无人机1相对于障碍物的距离及角度信息，以规划所述无人机1的飞行航线。
所述处理器11用于执行所述飞行控制系统120中各功能模块的功能。所述飞行控制系统120以软件程序或指令的形式安装在所述存储装置12中，并由该处理器11执行。在一些实施例中，所述处理器11可以是中央处理器（Central Processing Unit, CPU），微处理器或其他数据处理芯片。
所述存储装置12用于存储所述无人机1的各类数据。所述存储装置12可以是所述无人机1的内部存储器，也可为可移除的存储器，例如可移除媒体卡，外置U盘，及其他闪存或存储设备等。所述可移除媒体卡包括但不限于，TF（Trans-flash ）卡、安全数字（SecureDigital，SD)卡，微型快擦写存储（Compact Flash，CF)卡。在一实施方式中，所述数据可被保存在所述可移除媒体卡上以便所述数据在所述无人机1与外部设备之间轻松传送。所述可移除媒体卡可通过数字安全输入输出（ Secure Digital Input Output，SDIO）接口与所述处理器11通信连接。
所述显示装置13用于显示所述无人机1的相对于地面目标物的相对高度信息，和所述无人机1相对于障碍物的距离及角度信息。所述显示装置13可以为液晶显示屏、触摸显示屏或其他类型的显示屏。所述显示装置13可以内置于所述无人机1上，也可以外接于所述无人机1。
所述传感器14包括雷达传感器，以及气压传感器、角度传感器及加速度传感器中的至少一种。在本较佳实施例中，所述雷达传感器安装在所述无人机1的下方、侧方及前方。其中，安装在所述无人机1下方的雷达传感器用于侦测所述无人机1相对地面目标物的相对高度信息，安装在所述无人机1侧方及前方的雷达传感器用于侦测所述无人机1相对所述障碍物的距离及角度信息。可以理解，所述雷达传感器安装在所述无人机1的侧方包括左方和右方。
所述雷达传感器以辐射电磁能量并检测地面目标物或者障碍物反射的回波方式工作，用于测量所述无人机1相对地面目标物的相对高度，和所述无人机1相对于障碍物的距离及角度信息。在本较佳实施例中，安装在所述无人机1侧方及前方的雷达传感器可以通过对所述回波信息进行傅里叶（Fourier transform）变换计算所述无人机1相对于障碍物的距离信息及角度信息。其中，根据所述傅里叶变换输出的幅度谱得到所述障碍物的距离信息，根据所述傅里叶变换输出的相位谱得到所述障碍物的角度信息。
需要说明的是，还可以通过Chirp-Z（chirp z transform algorithm）变换计算所述无人机1相对于障碍物的距离信息及角度信息。其中，根据所述Chirp-Z变换输出的幅度谱得到所述障碍物的距离信息，根据所述Chirp-Z变换输出的相位谱得到所述障碍物的角度信息。以下采用傅里叶变换为例进行说明。
具体而言，所述安装在所述无人机1侧方及前方的雷达传感器包括发射天线、第一接收天线及第二接收天线。所述雷达传感器产生发射信号，信号经所述发射天线发射出去，遇到障碍物时形成回波信息。所述第一接收天线接收所述障碍物反射的第一回波信息，所述第二天线接收所述障碍物反射的第二回波信息。所述雷达传感器对所述第一回波信息进行傅里叶变换处理得到第一幅度谱和第一相位谱，所述雷达传感器对所述第二回波信息进行傅里叶变换处理得到第二幅度谱和第二相位谱。根据所述第一幅度谱和所述第二幅度谱可以得到所述无人机1相对不同障碍物的距离信息，根据所述第一相位谱和所述第二相位谱之间的相位差可以得到所述无人机1相对障碍物的角度信息。
在本较佳实施例中，所述雷达传感器的有效探测距离较近，属于近程探测雷达，而现有毫米波近程探测体制较多使用的连续波体制主要有线性调频连续波（LinearFrequency Modulated Continuous Wave，LFMCW）体制、频移键控（Frequency ShiftKeying，FSK）体制和频率步进连续波（SFCW）体制。在本较佳实施例中，所述雷达传感器采用所述LFMCW体制和所述FSK体制两者时分复用的方式来测量所述无人机1相对地面目标物的相对高度。
所述LFMCW体制测量所述无人机1相对地面目标物的相对高度的原理如下：
所述LFMCW雷达产生发射信号，信号经天线发射出去，遇到地面时形成回波信号，经过时间τ后经接收天线进入雷达。电磁波的整个传输距离为2R，在空气中电磁波传播速度约为光速c0，c0=3.0˟108m/s，也就是说2R= c0˙τ，由此可以得到：R= c0˙τ/2。因此，只要得到时间τ的值，就可以计算出地面目标物的相对高度。而所述时间值τ与所述LFMCW雷达的回波信号和发射信号相关，以锯齿波调频信号为例，如图3所示，是锯齿波LFMCW雷达发射信号和回波信号的时间相关曲线图。由图可知，所述LFMCW雷达的发射信号频率曲线和回波信号频率曲线两者波形相同，只是在时间上有一个延迟τ。将所述回波信号与发射信号通过混频器混频处理后可得到一个恒定的差频fD=Δf˙τ/T，其中Δf为调制带宽，T为调制周期。由此可以计算出所述地面与所述雷达传感器之间的距离R= c0˙fD˙T /2˙Δf，或者R= c0˙fD/2˙Δf˙f，其中f=1/T，为调制频率。
由上述公式可以得出，调制带宽Δf越大，所述雷达传感器与所述地面之间的距离越短。若要确保差频处理有意义，需要所述调制频率等于所述差频，此时可以定义所述雷达传感器可测量的最短距离Rmin= c0/2˙Δf。当所述调制带宽为250MHz的24GHz ISM（Industrial Scientific Medical）频段时，可以计算出所述最短距离为0.6m。
所述FSK体制测量所述无人机1相对地面目标物的相对高度的原理与所述LFMCW体制的不同之处在于，所述FSK体制通过所述回波信号与发射信号之间的差频信号的相位差来计算。所述差频信号的相位差为：Δφ=4π˙R˙fstep/ c0，由此可知，所述距离为：R= c0˙Δφ/4π˙fstep，其中fstep为频带间隔。
所述气压传感器用于获取所述无人机1当前所处环境的大气压值，其中所述大气压值可换算成相应的距离值。所述气压传感器可通过通用同步异步收发机（UniversalSynchronous Asynchronous Receiver Transmitter，USART）通信接口与所述处理器11连接。在其他实施方式中，所述气压传感器还可以通过其他类似的通信接口与所述处理器11连接，例如IIC、控制器局域网（Controller area network，CAN）等接口。可以理解的是，所述无人机1相对地面目标物的相对高度还可通过其他可获取所述无人机1相对地面目标物的相对高度的高度传感器确定，例如但不限于，主动的或被动的高度计，包括激光、红外线、立体视觉，及声波测距仪。
在本较佳实施例中，由于所述雷达传感器用于中高距离测量，若实际距离小于一定距离（如，6.5米）时，所述雷达传感器测得的距离误差较大。若实际距离超过几百米时，所述雷达传感器则无法测量到所述无人机1相对地面目标物的相对高度信息。而所述气压传感器适用于测量较高的高度，故所述气压传感器不仅可以在所述雷达传感器没有信号的时候给所述无人机1提供相对地面目标物的相对高度信息，而且还可以在所述无人机1的飞行高度超过所述雷达传感器可以侦测的高度时继续提供所述相对高度信息。
所述角度传感器用于侦测所述无人机1相对水平面的倾斜角度信息，从而保证所述雷达传感器的发射信号能够以一定角度到达地面，防止所述雷达传感器因为角度问题出现漏检和抖动的情况。如果所述角度传感器侦测的倾斜角度信息超过预设角度，那么所述雷达传感器的发射信号角度也会发生变化，此时所述雷达传感器侦测的相对地面目标物的相对高度信息无效（例如，所述距离信息误差过大）。如果所述角度传感器侦测的倾斜角度信息没有超过预设角度，那么所述雷达传感器的发射信号能够以一定角度到达地面，此时所述雷达传感器侦测的相对地面目标物的相对高度信息是有效的。
可以理解的是，在其他实施方式中，所述角度传感器也可以是其他类似的具有获取所述无人机1的角度信息的角度传感器，例如惯性测量装置（Inertial MeasurementUnit，IMU）、倾角传感器、陀螺仪等。
所述加速度传感器用于侦测所述无人机1的垂直加速度信息。
可以理解，所述雷达传感器、气压传感器、角度传感器及加速度传感器等传感器也可采用其他类似传感器替代。只要所获得的传感器数据可用于计算得到所述无人机1相对地面目标物的相对高度信息、相对障碍物的距离信息及角度信息即可。例如，可通过高度计测量所述无人机1的高度，通过倾角传感器获得所述巡无人机1的倾斜角度，通过声波测距仪测量所述无人机1与地面目标物及障碍物的距离等。
在本较佳实施例中，所述飞行控制系统120可以被分割成一个或多个模块，所述一个或多个模块被存储在所述存储装置12中并被配置成由一个或多个处理器（本实施例为一个处理器11）执行，所述无人机1利用该飞行控制系统120可以与地面目标物保持一定距离飞行，并且在飞行过程中能根据规划的飞行航线避开障碍物。
参阅图2所示，是本发明飞行控制系统120的较佳实施例的功能模块图。所述飞行控制系统120至少包括，但不限于，获取模块122、处理模块124、计算模块126及规划模块128。上述各功能模块122、124、126、128是完成特定功能的各个程序段，比软件程序本身更适合于描述软件在计算机中的执行过程，如在无人机1的处理器11中执行或在电子装置的处理器中执行，因此本发明对软件程序的描述都以模块描述。另外，上述各功能模块122、124、126、128亦可以由硬件、固件（firmware）方式实现。
在本较佳实施例中，所述获取模块122用于获取所述无人机1上安装的多个不同类型的传感器侦测的数据信息。在本较佳实施方式中，所述传感器包括雷达传感器，以及气压传感器、角度传感器及加速度传感器中的至少一种。所述获取模块122具体用于获取所述雷达传感器侦测的所述无人机1相对地面目标物的相对高度信息、相对障碍物的距离信息、及相对障碍物的角度信息。所述获取模块122还用于获取所述气压传感器侦测的所述无人机1所处的高度信息，获取所述角度传感器侦测的所述无人机1相对水平面的倾斜角度信息，及获取所述加速度传感器侦测的所述无人机1的垂直加速度信息中的至少一种。
在本较佳实施方式中，所述雷达传感器安装在无人机1的下方、侧方及前方。其中，安装在所述无人机1下方的雷达传感器用于侦测所述无人机1相对地面目标物的相对高度信息，安装在所述无人机1侧方和前方的雷达传感器用于侦测所述无人机1相对所述障碍物的距离及角度信息。
所述处理模块124用于对所述数据信息进行数据融合以使所述数据信息在时间上得到统一。由于各传感器采样周期不同，并且将侦测到的数据信息回馈给所述飞行控制系统120时，所述数据信息并不一定在同一时间点上获取。为了保证数据处理结果的精度，需要对所述数据信息进行数据融合，使所述飞行控制系统120在同一处理周期内的信息对准到同一时间点上。
所述计算模块126用于计算所述无人机相对地面目标物的相对高度信息。
具体地，安装在无人机1下方的雷达传感器采用线性调频连续波体制计算所述无人机1相对地面目标物的第一相对高度，及采用频移键控体制计算所述无人机1相对地面目标物的第二相对高度。在本较佳实施例中，所述安装在无人机1下方的雷达传感器通过线性调频连续波体制和频移键控体制时分复用的方式计算所述无人机1相对地面目标物的相对高度。
所述计算模块126判断是否保留所述第一相对高度和所述第二相对高度。其中，所述计算模块126判断所述第一相对高度是否大于预设高度，当所述第一相对高度大于等于所述预设高度时，保留所述第一相对高度，当所述第一相对高度小于所述预设高度时，丢弃所述第一相对高度。所述计算模块126根据所述无人机1的垂直加速度判断是否保留所述第二相对高度，当所述无人机1的垂直加速度大于等于预设垂直加速度时，保留所述第二相对高度，当所述无人机1的垂直加速度小于所述预设垂直加速度时，丢弃所述第二相对高度。
所述计算模块126还将保留的所述第一相对高度和保留的所述第二相对高度通过加权平均值算法计算所述无人机1相对地面的平均相对高度。
所述计算模块126还根据所述无人机1相对水平面的倾斜角度信息和所述无人机1所处的高度信息判断是否保留所述平均相对高度；当所述倾斜角度大于预设角度或者在所述平均相对高度与所述无人机1所处的高度相比出现大范围波动时，丢弃所述平均相对高度；当所述倾斜角度小于等于所述预设角度且所述平均相对高度与所述无人机1当前所处的高度相比没有出现大范围波动时，保留所述平均相对高度。
所述处理模块124还利用所述加速度传感器的测量值对保留的所述平均相对高度进行卡尔曼滤波处理，并存储滤波后的所述平均相对高度至一存储装置12。
所述规划模块128用于根据所述平均相对高度信息、所述无人机1相对障碍物的距离信息及角度信息规划所述无人机1的飞行航线。具体地，所述规划模块128控制所述无人机1与目标物保持所述平均相对高度仿地飞行，并且根据障碍物的距离信息和角度信息规划的飞行航线避开所述障碍物飞行。
参阅图4，是本发明无人机飞行控制方法较佳实施例的流程图400。应说明的是，本发明所述无人机飞行控制方法并不限于图4所示流程图中的步骤及顺序。根据不同的实施例，图4所示流程图中的步骤可以增加、移除、或者改变顺序。在本较佳实施例中，所述方法400可以从步骤S401开始。
步骤S401，所述获取模块122用于获取所述无人机1上安装的多个不同类型的传感器侦测的数据信息。
在本较佳实施方式中，所述传感器包括雷达传感器，以及气压传感器、角度传感器及加速度传感器中的至少一种。所述获取模块122具体用于获取所述雷达传感器侦测的所述无人机1相对地面目标物的相对高度信息、相对障碍物的距离信息、及相对障碍物的角度信息。所述获取模块122还用于获取所述气压传感器侦测的所述无人机1所处的高度信息，获取所述角度传感器侦测的所述无人机1相对水平面的倾斜角度信息，及获取所述加速度传感器侦测的所述无人机1的垂直加速度信息中的至少一种。
在本较佳实施方式中，所述雷达传感器安装在无人机1的下方、侧方及前方。其中，安装在所述无人机1下方的雷达传感器用于侦测所述无人机1相对地面目标物的相对高度信息，安装在所述无人机1侧方和前方的雷达传感器用于侦测所述无人机1相对所述障碍物的距离及角度信息。
具体地，所述安装在无人机1下方的雷达传感器采用所述线性调频连续波体制计算所述无人机1相对地面目标物的第一相对高度，及采用所述频移键控体制计算所述无人机1相对地面目标物的第二相对高度。所述安装在无人机1侧方和前方的雷达传感器通过傅里叶变换的方式计算所述无人机1相对障碍物的距离信息及角度信息。其中，根据所述傅里叶变换输出的幅度谱得到所述障碍物的距离信息，根据所述傅里叶变换输出的相位谱得到所述障碍物的角度信息。
可以理解，所述雷达传感器安装在无人机1的侧方包括左方和右方。
步骤S402，所述处理模块124用于对所述数据信息进行数据融合以使所述数据信息在时间上得到统一。
在本较佳实施方式中，由于各传感器采样周期不同，并且将侦测到的数据信息回馈给所述飞行控制系统120时，所述数据信息并不一定在同一时间点上获取。为了保证数据处理结果的精度，需要对所述数据信息进行数据融合，使所述飞行控制系统120在同一处理周期内的信息对准到同一时间点上。
步骤S403，所述计算模块126用于根据融合后的数据信息计算所述无人机1相对地面目标物的相对高度。
在本较佳实施方式中，所述计算模块126根据所述第一相对高度、第二相对高度、所述无人机1所处的高度信息、所述无人机1相对水平面的倾斜角度信息及所述无人机1的垂直加速度信息计算所述无人机1相对地面目标物的相对高度信息。具体的处理过程将在图5中详细说明。
步骤S404，所述规划模块128根据所述无人机1相对地面目标物的相对高度信息、所述传感器侦测的所述无人机1相对障碍物的距离信息及角度信息规划所述无人机1的飞行航线。
可以理解，所述规划步骤S404可以省略，当所述飞行控制装置计算得到所述无人机1相对地面目标物的相对高度信息、所述无人机1相对障碍物的距离信息及角度信息后，可传送至与所述无人机1通信连接的电子装置，通过所述电子装置进行规划所述无人机1的飞行航线。
参阅图5，是本发明无人机飞行控制方法中步骤S403的具体流程图500。应说明的是，所述步骤S403并不限于图5所示流程图中的步骤及顺序。根据不同的实施例，图5所示流程图中的步骤可以增加、移除、或者改变顺序。在本较佳实施例中，所述步骤S403可以从步骤S4030开始。
当安装在所述无人机1下方的雷达传感器侦测到所述无人机1相对地面目标物的相对高度信息后，所述雷达传感器采用所述线性调频连续波体制计算所述无人机1相对地面目标物的第一相对高度，及采用所述频移键控体制计算所述无人机1相对地面目标物的第二相对高度。
步骤S4030，所述计算模块126判断是否保留所述第一相对高度及第二相对高度。当保留所述第一相对高度及所述第二相对高度时，流程进入步骤S4032；当不保留所述第一相对高度及所述第二相对高度时，流程进入步骤S4034。
具体地，所述计算模块126判断所述第一相对高度是否大于预设高度，当所述第一相对高度大于等于所述预设高度时，流程进入步骤S4032；当所述第一相对高度小于所述预设高度时，流程进入步骤S4034。所述计算模块126还根据所述无人机1的垂直加速度判断是否保留所述第二相对高度，当所述无人机1的垂直加速度大于等于预设垂直加速度时，流程进入步骤S4032；当所述无人机1的垂直加速度小于所述预设垂直加速度时，流程进入步骤S4034。
步骤S4032，所述计算模块126存储所述第一相对高度和所述第二相对高度至存储装置12。
步骤S4034，所述计算模块126丢弃所述第一相对高度和所述第二相对高度。
步骤S4036，所述计算模块126计算所述无人机1相对地面目标物的平均相对高度。在本较佳实施例中，所述计算模块126将保留的所述第一相对高度和保留的所述第二相对高度通过加权平均值算法计算所述无人机1相对地面目标物的平均相对高度。可以理解的是，计算所述无人机1相对地面目标物的平均相对高度的算法不限于所述加权平均值算法。
步骤S4038，所述计算模块126判断是否保留所述平均相对高度。当保留所述平均相对高度时，流程进入步骤S4040；当不保留所述平均相对高度时，流程进入步骤S4042。
在本较佳实施例中，所述计算模块126根据所述无人机1相对水平面的倾斜角度信息和所述无人机1所处的高度信息判断是否保留所述平均相对高度。当所述无人机1相对水平面的倾斜角度小于等于所述预设角度且所述平均相对高度与所述无人机1当前所处的高度相比没有出现大范围波动时，流程进入步骤S4040；当所述无人机1相对水平面的倾斜角度大于预设角度或者在所述平均相对高度与所述无人机1所处的高度相比出现大范围波动时，流程进入步骤S4042。
步骤S4040，所述处理模块124对保留的所述平均相对高度进行卡尔曼滤波处理。在本较佳实施例中，所述处理模块124利用所述加速度传感器的测量值对保留的所述平均相对高度进行卡尔曼滤波，剔除由于地形不平导致所述雷达传感器侦测的距离信息计算的所述平均值误差大的情况。
步骤S4042，所述处理模块124丢弃所述平均相对高度。
在进一步的实施例中，所述飞行控制方法还可包括步骤S4044，所述处理模块124存储滤波后的所述平均相对高度至一存储装置12。例如，当所述存储装置12为所述飞行控制装置的内部存储单元时，所述滤波后的平均相对高度可存储在所述内部存储单元。当所述存储装置12为一可移除的存储装置时，例如可移除的存储卡或移动存储盘，所述滤波后的平均相对高度可存储在所述可移除的存储装置。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的相关装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得计算机处理器(processor)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。
Claims (39)
1.一种无人机飞行控制方法，应用于无人机上，其特征在于，该飞行控制方法包括以下步骤：
获取所述无人机上安装的多个不同类型的传感器侦测的数据信息，所述传感器至少包括安装在无人机下方的雷达传感器；
对所述数据信息进行数据融合以使所述数据信息在时间上得到统一；及
根据融合后的数据信息计算所述无人机相对地面目标物的相对高度，
其中，所述安装在无人机下方的雷达传感器通过线性调频连续波体制和频移键控体制时分复用的方式计算所述无人机相对地面目标物的相对高度，包括，
所述雷达传感器采用所述线性调频连续波体制计算所述无人机相对地面目标物的第一相对高度，及采用所述频移键控体制计算所述无人机相对地面目标物的第二相对高度，
其中，根据所述无人机的垂直加速度判断是否保留所述第二相对高度，当所述无人机的垂直加速度大于等于预设垂直加速度时，保留所述第二相对高度，当所述无人机的垂直加速度小于所述预设垂直加速度时，丢弃所述第二相对高度。
2.如权利要求1所述的无人机飞行控制方法，其特征在于，所述传感器包括：
雷达传感器；以及
气压传感器、角度传感器及加速度传感器中的至少一种。
3.如权利要求2所述的无人机飞行控制方法，其特征在于，所述方法具体包括：
获取所述雷达传感器侦测的所述无人机相对地面目标物的相对高度信息、相对障碍物的距离信息、及相对障碍物的角度信息；以及
获取如下信息中的至少一种：
所述气压传感器侦测的所述无人机所处的高度信息；
所述角度传感器侦测的所述无人机相对水平面的倾斜角度信息；及
所述加速度传感器侦测的所述无人机的垂直加速度信息。
4.如权利要求3所述的无人机飞行控制方法，其特征在于，多个所述雷达传感器安装在无人机的下方、前方及侧方，其中，安装在所述无人机下方的雷达传感器用于侦测所述无人机相对地面目标物的相对高度信息，安装在所述无人机前方及侧方的雷达传感器用于侦测所述无人机相对所述障碍物的距离及角度信息。
5.如权利要求3所述的无人机飞行控制方法，其特征在于，该方法还包括：
根据所述无人机相对地面目标物的高度信息、所述无人机相对障碍物的距离信息及角度信息规划所述无人机的飞行航线。
6.如权利要求4所述的无人机飞行控制方法，其特征在于，所述雷达传感器通过傅里叶变换或者Chirp-Z变换的方式计算所述无人机相对障碍物的距离信息及角度信息，其中，根据所述傅里叶变换或者Chirp-Z变换输出的幅度谱得到所述障碍物的距离信息，根据所述傅里叶变换或者Chirp-Z变换输出的相位谱得到所述障碍物的角度信息。
7.如权利要求1所述的无人机飞行控制方法，其特征在于，所述方法还包括：
判断所述第一相对高度是否大于预设高度，当所述第一相对高度大于等于所述预设高度时，保留所述第一相对高度，当所述第一相对高度小于所述预设高度时，丢弃所述第一相对高度。
8.如权利要求7所述的无人机飞行控制方法，其特征在于，所述方法还包括：
将保留的所述第一相对高度和保留的所述第二相对高度通过加权平均值算法计算所述无人机相对地面的平均相对高度。
9.如权利要求8所述的无人机飞行控制方法，其特征在于，该方法还包括：
根据所述无人机相对水平面的倾斜角度信息和所述无人机所处的高度信息判断是否保留所述平均相对高度；
当所述无人机相对水平面的倾斜角度大于预设角度或者在所述平均相对高度与所述无人机所处的高度相比出现大范围波动时，丢弃所述平均相对高度；
当所述无人机相对水平面的倾斜角度小于等于所述预设角度且所述平均相对高度与所述无人机当前所处的高度相比没有出现大范围波动时，保留所述平均相对高度。
10.如权利要求9所述的无人机飞行控制方法，其特征在于，该方法还包括：
对保留的所述平均相对高度进行卡尔曼滤波处理；及
存储滤波后的所述平均相对高度至一存储装置。
11.如权利要求10所述的无人机飞行控制方法，其特征在于，利用所述加速度传感器的测量值对保留的所述平均相对高度进行卡尔曼滤波。
12.如权利要求2所述的无人机飞行控制方法，其特征在于，所述雷达传感器为24GHz雷达传感器。
13.如权利要求1所述的无人机飞行控制方法，其特征在于，所述数据融合包括对所述多个传感器侦测的数据信息进行时间对准。
14.一种无人机飞行控制系统，运行于无人机上，其特征在于，该飞行控制系统包括：
获取模块，用于获取所述无人机上安装的多个不同类型的传感器侦测的数据信息，所述传感器至少包括安装在无人机下方的雷达传感器；
处理模块，用于对所述数据信息进行数据融合以使所述数据信息在时间上得到统一；及
计算模块，用于根据融合后的数据信息计算所述无人机相对地面目标物的相对高度，
其中，所述安装在无人机下方的雷达传感器通过线性调频连续波体制和频移键控体制时分复用的方式计算所述无人机相对地面目标物的相对高度，包括，
所述雷达传感器采用所述线性调频连续波体制计算所述无人机相对地面目标物的第一相对高度，及采用所述频移键控体制计算所述无人机相对地面目标物的第二相对高度，
其中，根据所述无人机的垂直加速度判断是否保留所述第二相对高度，当所述无人机的垂直加速度大于等于预设垂直加速度时，保留所述第二相对高度，当所述无人机的垂直加速度小于所述预设垂直加速度时，丢弃所述第二相对高度。
15.如权利要求14所述的无人机飞行控制系统，其特征在于，所述传感器包括：
雷达传感器；
气压传感器、角度传感器及加速度传感器中的至少一种。
16.如权利要求15所述的无人机飞行控制系统，其特征在于，所述获取模块具体用于：
获取所述雷达传感器侦测的所述无人机相对地面目标物的相对高度信息、相对障碍物的距离信息、及相对障碍物的角度信息；以及
获取如下信息中的至少一种：
所述气压传感器侦测的所述无人机所处的高度信息；
所述角度传感器侦测的所述无人机相对水平面的倾斜角度信息；及
所述加速度传感器侦测的所述无人机的垂直加速度信息。
17.如权利要求15所述的无人机飞行控制系统，其特征在于，多个所述雷达传感器安装在无人机的下方、前方及侧方，其中，安装在所述无人机下方的雷达传感器用于侦测所述无人机相对地面目标物的相对高度信息，安装在所述无人机前方及侧方的雷达传感器用于侦测所述无人机相对所述障碍物的距离及角度信息。
18.如权利要求15所述的无人机飞行控制系统，其特征在于，该系统还包括：
规划模块，根据所述无人机相对地面目标物的高度信息、所述无人机相对障碍物的距离信息及角度信息规划所述无人机的飞行航线。
19.如权利要求17所述的无人机飞行控制系统，其特征在于，所述雷达传感器通过傅里叶变换或者Chirp-Z变换的方式计算所述无人机相对障碍物的距离信息及角度信息，其中，根据所述傅里叶变换或者Chirp-Z变换输出的幅度谱得到所述障碍物的距离信息，根据所述傅里叶变换或者Chirp-Z变换输出的相位谱得到所述障碍物的角度信息。
20.如权利要求14所述的无人机飞行控制系统，其特征在于，所述计算模块还用于：
判断所述第一相对高度是否大于预设高度，当所述第一相对高度大于等于所述预设高度时，保留所述第一相对高度，当所述第一相对高度小于所述预设高度时，丢弃所述第一相对高度。
21.如权利要求20所述的无人机飞行控制系统，其特征在于，所述计算模块还用于：将保留的所述第一相对高度和保留的所述第二相对高度通过加权平均值算法计算所述无人机相对地面的平均相对高度。
22.如权利要求21所述的无人机飞行控制系统，其特征在于，所述计算模块还用于：
根据所述无人机相对水平面的倾斜角度信息和所述无人机所处的高度信息判断是否保留所述平均相对高度；
当所述无人机相对水平面的倾斜角度大于预设角度或者在所述平均相对高度与所述无人机所处的高度相比出现大范围波动时，丢弃所述平均相对高度；
当所述无人机相对水平面的倾斜角度小于等于所述预设角度且所述平均相对高度与所述无人机当前所处的高度相比没有出现大范围波动时，保留所述平均相对高度。
23.如权利要求22所述的无人机飞行控制系统，其特征在于，所述处理模块还用于：
对保留的所述平均相对高度进行卡尔曼滤波处理；及
存储滤波后的所述平均相对高度至一存储装置。
24.如权利要求23所述的无人机飞行控制系统，其特征在于，利用所述加速度传感器的测量值对保留的所述平均相对高度进行卡尔曼滤波。
25.如权利要求15所述的无人机飞行控制系统，其特征在于，所述雷达传感器为24GHz雷达传感器。
26.如权利要求14所述的无人机飞行控制系统，其特征在于，所述数据融合包括对所述多个传感器侦测的数据信息进行时间对准。
27.一种无人机，其特征在于，该无人机包括：
处理器；
与所述处理器通讯连接的多个不同类型的传感器；
其中，所述多个传感器将自身侦测的数据信息传送至所述处理器，所述传感器至少包括安装在无人机下方的雷达传感器；
所述处理器对所述数据信息进行数据融合以使所述数据信息在时间上得到统一，根据融合后的数据信息计算所述无人机相对地面目标物的相对高度，
其中，所述安装在无人机下方的雷达传感器通过线性调频连续波体制和频移键控体制时分复用的方式计算所述无人机相对地面目标物的相对高度，包括，
所述雷达传感器采用所述线性调频连续波体制计算所述无人机相对地面目标物的第一相对高度，及采用所述频移键控体制计算所述无人机相对地面目标物的第二相对高度，
其中，根据所述无人机的垂直加速度判断是否保留所述第二相对高度，当所述无人机的垂直加速度大于等于预设垂直加速度时，保留所述第二相对高度，当所述无人机的垂直加速度小于所述预设垂直加速度时，丢弃所述第二相对高度。
28.如权利要求27所述的无人机，其特征在于，所述传感器包括：
雷达传感器；以及
气压传感器、角度传感器及加速度传感器中的至少一种。
29.如权利要求28所述的无人机，其特征在于，所述处理器具体用于：
获取所述雷达传感器侦测的所述无人机相对地面目标物的相对高度信息、相对障碍物的距离信息、及相对障碍物的角度信息；以及
获取如下信息中的至少一种：
所述气压传感器侦测的所述无人机所处的高度信息；
所述角度传感器侦测的所述无人机相对水平面的倾斜角度信息；及
所述加速度传感器侦测的所述无人机的垂直加速度信息。
30.如权利要求29所述的无人机，其特征在于，多个所述雷达传感器安装在无人机的下方、前方及侧方，其中，安装在所述无人机下方的雷达传感器用于侦测所述无人机相对地面目标物的相对高度信息，安装在所述无人机前方及侧方的雷达传感器用于侦测所述无人机相对所述障碍物的距离及角度信息。
31.如权利要求29所述的无人机，其特征在于，所述处理器还根据所述无人机相对地面目标物的相对高度信息、所述无人机相对障碍物的距离信息及角度信息规划所述无人机的飞行航线。
32.如权利要求30所述的无人机，其特征在于，所述雷达传感器通过傅里叶变换或者Chirp-Z变换的方式计算所述无人机相对障碍物的距离信息及角度信息，其中，根据所述傅里叶变换或者Chirp-Z变换输出的幅度谱得到所述障碍物的距离信息，根据所述傅里叶变换或者Chirp-Z变换输出的相位谱得到所述障碍物的角度信息。
33.如权利要求27所述的无人机，其特征在于，所述处理器还用于：
判断所述第一相对高度是否大于预设高度，当所述第一相对高度大于等于所述预设高度时，保留所述第一相对高度，当所述第一相对高度小于所述预设高度时，丢弃所述第一相对高度。
34.如权利要求33所述的无人机，其特征在于，所述处理器还用于：将保留的所述第一相对高度和保留的所述第二相对高度通过加权平均值算法计算所述无人机相对地面的平均相对高度。
35.如权利要求34所述的无人机，其特征在于，所述处理器还用于：
根据所述无人机相对水平面的倾斜角度信息和所述无人机所处的高度信息判断是否保留所述平均相对高度；
当所述无人机相对水平面的倾斜角度大于预设角度或者在所述平均相对高度与所述无人机所处的高度相比出现大范围波动时，丢弃所述平均相对高度；
当所述无人机相对水平面的倾斜角度小于等于所述预设角度且所述平均相对高度与所述无人机当前所处的高度相比没有出现大范围波动时，保留所述平均相对高度。
36.如权利要求35所述的无人机，其特征在于，利用所述加速度传感器对保留的所述平均相对高度进行卡尔曼滤波。
37.如权利要求36所述的无人机，其特征在于，所述处理器还用于存储滤波后的所述平均相对高度至一存储装置。
38.如权利要求28所述的无人机，其特征在于，所述雷达传感器为24GHz雷达传感器。
39.如权利要求27所述的无人机，其特征在于，所述数据融合包括对所述多个传感器侦测的数据信息进行时间对准。
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