无人机载AED急救平台及AED投送方法与流程

无人机载aed急救平台及aed投送方法
技术领域
1.本发明涉及一种心源性猝死急救设备的投送技术领域，具 体涉及一种无人机载aed急救平台。


背景技术：

2.心源性猝死是指由于心脏原因导致的各种突然死亡，通常 前期无任何危及生命表现，以出乎预料的迅速死亡为标志特征。 据国家心血管中心统计数据显示，我国每年心脏性猝死者高达 55万，而在高压力、高强度、高危险性的职业人群中，心源性 猝死的发生率更高。
3.心室纤颤是心源性猝死以及其他猝死最常见的原因，及早 去除心室纤颤，是早期救护、提高病人存活率的关键，研究表 明，心脏骤停患者数分钟内就可引起脑组织缺血坏死，出现不 可逆的损伤。除颤实施的速度是决定复苏成功的重要因素，对 于此类患者的抢救必须分秒必争，应当由现场第一目击者在急 救人员到达现场前完成电除颤，通过其他方法或途径都无法满 足黄金4分钟的要求。
4.心源性猝死的救治，目前国外通用做法是广泛运用自动体 外除颤仪(aed)，该除颤仪是一种非专业人员可以用来抢救心 脏性猝死患者的医疗器械。这种便携式医疗设备在国外得以普 及，以10万人为基数计算aed配置数，美国是700台，日本是500 台。
5.在《中国aed布局与投放专家共识》中建议实现人员密集场 所直线距离100米范围内配置1台aed，遵循4分钟之内，救助者 能够拿到aed并赶到患者身边的原则进行配置。而aed每台价格 在3万元左右，按这种模式配置aed无疑需要巨大财力作为支撑， 另一方面，部队演习训练、大型体育赛事、马拉松比赛、抗震 救灾、野外搜救等任务有机动性大和点多地广等特点，aed需 求数量更多，配置aed所需费用巨大，基本难以在每个涉及区域 都配置aed，所以需要能够灵活高效地配送aed，然而同样因为 部队的机动范围大，配送系统也需要跟随一同大范围机动，其 配送所需经过的路径自然也是不同的，这就对aed的配送能力提 出了更高的要求，另外，无人机配送过程中，如果环境复杂度 较高，无人机有可能出现故障或者与障碍物碰到等意外情况， 而一旦发生意外情况，极有可能导致aed配送时间延误，进而影 响患者生命安全。
[0006][0007][0008]
由于上述原因，本发明人对现有aed配置及运输系统做了深 入研究，以期待设计出一种能够解决上述问题的新的aed布置系 统。


技术实现要素：

[0009]
为了克服上述问题，本发明人进行了锐意研究，设计出一 种无人机载aed急救平台，该平台包括地面指挥单元、便携式无 人机收纳系统和携带有aed的无人机；通过地面指挥单元接收病 例报告，并获知病例位置，进而控制无人机收纳系统开启，使 得其内部的无
人机具备起飞条件，通过无人机携带aed飞行到病 例位置附近，根据具体地形条件及设置条件选择空投aed或者降 落后卸载aed，进而实现aed的快速投放布置，确保4分钟黄金抢 救时间内将aed送达至抢救者手中，为患者提供最及时的抢救作 业，从而完成本发明。
[0010]
具体来说，本发明的目的在于提供以一种无人机载aed急救 平台，该急救平台包括：
[0011]
地面指挥单元、便携式无人机收纳系统和无人机3，在所述 无人机3上携带有aed4，
[0012]
其中，通过所述地面指挥单元接收急需aed的目标位置信息， 并将该信息及启动指令发送给便携式无人机收纳系统；
[0013]
所述便携式无人机收纳系统包括能够开启的外壳体2，
[0014]
所述无人机3设置在外壳体2内部，并且在所述外壳体2开启 后起飞，飞向目标位置。
[0015]
其中，所述外壳体2顶部设置有可滑动的天窗，通过滑动天 窗来开启外壳体2，供无人机垂直起飞；或者，
[0016]
所述外壳体2侧部设置有可翻转的舱盖，在其内部设置有承 载无人机的移动平台，通过将所述移动平台移出至外壳体2的外 部来供无人机垂直起飞。
[0017]
其中，在无人机上设置有制导控制单元，探测单元、传感 单元和观测单元，
[0018]
通过所述通讯单元实时接收新的目标位置信息，
[0019]
通过所述探测单元实时探测飞行路径上的障碍物信息；
[0020]
通过所述传感单元实时获得无人机自身的状态信息；
[0021]
通过所述制导控制单元实时解算控制指令，并据此控制无 人机飞向目标。
[0022]
其中，所述制导控制单元包括参考指令解算模块和控制指 令解算模块，
[0023]
所述参考指令解算模块利用目标位置信息、实时障碍信息 和无人机的实时状态，获得最优控制策略，为控制指令解算模 块提供参考指令；
[0024]
所述控制指令解算模块根据参考指令和无人机的实时状态， 调整控制策略，输出控制指令到动力系统。
[0025]
其中，所述参考指令解算模块中的成本函数如下式(一) 所示：
[0026][0027]
其中，x
*
(t)为目标状态、x(t)为传感系统输出的实时状态信 息；u
r
(t)为参考指令；q和r为权重矩阵；j
ac
为成本函数附加项，
[0028][0029]
a为误差系数，b为附加成本权重，x
o
为障碍物位置，x为四 旋翼无人机的状态。
[0030]
其中，所述控制指令解算模块包括基础控制器和增益调整 控制器：
[0031]
在所述基础控制器中，通过下式对基础控制器输出指令进 行增益调整：
[0032][0033]
[0034]
其中，θ
x
,θ
r
为自适应增益，分别表示状态反馈增益和指 令增益；γ
x
，γ
r
为自适应更新率，分别表示状态反馈增益自适 应率和指令增益自适应率，x为四旋翼无人机的状态；u
r
为参考 指令；e为被控对象与参考模型状态之间的误差，b为被控对象 状态空间模型的控制矩阵，p
l
为稳定矩阵，通过下式(四)获 得：
[0035][0036]
取值，q2＝i，i为单位矩阵。
[0037]
其中，在所述增益调整控制器中，所述控制指令通过下式 (五)获得：
[0038][0039]
其中，在无人机到达目标位置后，
[0040]
通过通讯单元接收由地面指挥单元传递来的投放方式指令， 该投放方式指令包括控制无人机降落至地面或者在降落到预定 高度后空投aed。
[0041]
本发明还提供一种aed投送方法，该方法包括如下步骤：
[0042]
步骤1，布置急救平台；
[0043]
步骤2，通过地面指挥单元实时接收急需aed的指令，并在 接收到该指令后确定训练基地的位置和无人机飞行路径，形成 启动指令发送给便携式无人机收纳系统；
[0044]
步骤3，便携式无人机收纳系统在收到指令后启动，无人机 起飞上升巡航高度，并朝向目标位置飞行；在所述无人机上携 带有aed；
[0045]
步骤4，无人机在飞行过程中通过制导控制单元进行控制；
[0046]
步骤5，无人机在到达目标位置后，投放aed。
[0047]
其中，所述制导控制单元包括参考指令解算模块和控制指 令解算模块，
[0048]
通过所述参考指令解算模块利用目标位置信息、实时障碍 信息和无人机的实时状态，获得最优控制策略，为控制指令解 算模块提供参考指令；
[0049]
通过所述控制指令解算模块根据参考指令和无人机的实时 状态，调整控制策略，输出控制指令到动力系统；
[0050]
优选地，在无人机上还设置有通讯单元、探测单元和传感 单元，
[0051]
通过所述通讯单元实时接收新的目标位置信息，
[0052]
通过所述探测单元实时探测飞行路径上的障碍物信息；
[0053]
通过所述传感单元实时获得无人机自身的状态信息。
[0054]
本发明所具有的有益效果包括：
[0055]
(1)根据本发明提供的无人机载aed急救平台能够在接收 到指令后快速启动运输aed，实现总体用时4分钟以内，确保最 佳的抢救效果；
[0056]
(2)根据本发明提供的无人机载aed急救平台中的无人机 能够自动寻路，规避路径上的障碍物，在相同时间内能够到达 更远的作业位置；
[0057]
(3)根据本发明提供的无人机载aed急救平台中的无人机 中通过设置包含参考指令解算模块和控制指令解算模块的制导 控制单元，从而同时形成子适应故障处理回路和障碍规避约束 处理回路，能够解决四旋翼无人机飞行过程中的故障问题和障 碍规避问题，使其适应复杂多变、障碍遍布的工作环境。
附图说明
[0058]
图1示出根据本发明一种优选实施方式的无人机载aed急救 平台的整体逻辑过程示意图；
[0059]
图2示出根据本发明一种优选实施方式的无人机结构示意 图：
[0060]
图3示出根据本发明一种优选实施方式的便携式无人机收 纳系统结构示意图；
[0061]
图4示出根据本发明一种优选实施方式的制导控制单元整 体逻辑图。
[0062]
附图标记
[0063]2‑
外壳体
[0064]3‑
无人机
[0065]4‑
aed
具体实施方式
[0066]
下面通过优选实施方式和实施例对本发明进一步详细说明。 通过这些说明，本发明的特点和优点将变得更为清楚明确。
[0067]
在这里专用的词“示例性”意为“用作例子、实施例或说 明性”。这里作为“示例性”所说明的任何实施例不必解释为优 于或好于其它实施例。尽管在附图中示出了实施例的各种方面， 但是除非特别指出，不必按比例绘制附图。
[0068]
根据本发明提供的无人机载aed急救平台，如图1中所示， 该急救平台包括：地面指挥单元、便携式无人机收纳系统和无 人机3，在所述无人机3上携带有aed4，
[0069]
优选地，通过所述地面指挥单元接收急需aed的目标位置信 息，并将该信息及启动指令发送给便携式无人机收纳系统；
[0070]
所述便携式无人机收纳系统包括能够开启的外壳体2，
[0071]
所述无人机3设置在外壳体2内部，并且在所述外壳体2开启 后起飞，飞向目标位置。
[0072]
在一个优选的实施方式中，可以通过接收目标位置处的手 持式gps接收机传出的位置坐标信息来获得目标位置信息，也可 以通过目标位置处的标志建筑与地图相结合来确定目标位置信 息，该位置信息的确定时间较长，优选地，先行提供一份大致 的位置信息，如标志建筑位置信息，作为目标位置信息，及时 控制无人机朝向该目标位置行进，在行进过程中逐渐精细化修 正所述目标位置信息。
[0073]
优选地，该急救平台中的地面指挥单元能够实时地将最准 确的目标位置提供给无人机，当目标为移动的车辆、舰船等机 动目标时，同样能够通过本技术提供急救平台运输aed进行救援。
[0074]
优选地，所述启动指令包括控制便携式无人机收纳系统外 壳体2打开的指令和无人机在外壳体打开后起飞的指令，
[0075]
在一个优选的实施方式中，如图1中所示，在所述外壳体2 顶部设置有可滑动的天窗，通过滑动天窗来开启外壳体2，供无 人机垂直起飞；或者，
[0076]
在所述外壳体2侧部设置有可翻转的舱盖，在其内部设置有 承载无人机的移动平台，通过将所述移动平台移出至外壳体2 的外部来供无人机垂直起飞。
[0077]
所述外壳体2的开启受到地面指挥单元的指令控制，在外壳 体2完成开启工作后，
所述无人机上电起飞。优选地，所述无人 机为四旋翼无人机。
[0078]
在一个优选的实施方式中，在无人机上设置有制导控制单 元，通讯单元、探测单元和传感单元，
[0079]
通过所述通讯单元实时接收由地面指挥单元发出的新的目 标位置信息和障碍物信息，
[0080]
通过所述探测单元实时探测飞行路径上的障碍物信息；
[0081]
通过所述传感单元实时获得无人机自身的状态信息；所述 无人机自身的状态信息包括无人机的实时位置和实时姿态信息。
[0082]
通过所述制导控制单元实时解算控制指令，并据此控制无 人机飞向目标。
[0083]
通过地面指挥单元和探测单元实时发现并确定障碍物位置 信息，以便于无人机及时规避开障碍物，确保无人机顺利安全 到达目标位置，尤其适合在城市等复杂环境下执行aed配送任务。
[0084]
所述探测单元包括雷达传感器、光电球等探测设备，能够 及时发现地图上未标注的障碍物，为避障控制提供数据基础。
[0085]
所述传感单元包括陀螺仪、加速度计、gps信号解算机和超 声波传感器，传感单元中的各个传感器实时读取环境数据，经 过滤波、姿态估计后获得四旋翼无人机的实时状态；
[0086]
在无人机上还设置有动力系统，其用于执行控制指令，即 将控制指令映射到电机的转速，从而控制各个螺旋桨的转速。
[0087]
在一个优选的实施方式中，所述制导控制单元包括参考指 令解算模块和控制指令解算模块，
[0088]
所述参考指令解算模块利用目标位置信息、实时障碍信息 和无人机的实时状态，获得最优控制策略，为控制指令解算模 块提供参考指令；
[0089]
所述控制指令解算模块根据参考指令和无人机的实时状态， 调整控制策略，输出控制指令到动力系统。
[0090]
优选地，所述制导控制单元为机载微处理器。
[0091]
本技术中，通过设置参考指令解算模块和控制指令解算模 块，同时形成自适应故障处理回路和障碍规避约束处理回路， 能够解决四旋翼无人机飞行过程中的故障问题和障碍规避问题， 使其适应复杂多变、障碍遍布的工作环境。
[0092]
在一个优选的实施方式中，所述参考指令解算模块中的成 本函数如下式(一)所示：
[0093][0094]
其中，x
*
(t)为目标状态，包括通讯单元实时接收到的目标 位置信息，x(t)为传感单元输出的实时状态信息；u
r
(t)为参考 指令；q和r为权重矩阵；j
ac
为成本函数附加项；
[0095]
a为误差系数，b为附加成本权重，x
o
为 障碍物位置，x为四旋翼无人机的状态。
[0096]
本发明人研究发现，在避障问题中，一般是希望四旋翼无 人机的当前位置和障碍
物的距离之差大于一定值，具体如下：
[0097][0098]
其中，c为一个小于等于零的数，d
des
为期望的四旋翼无人 机与障碍物的距离，x
o
为障碍物位置，x为四旋翼无人机的状态。
[0099]
在实际求解过程中，不等式约束会极大的增加运算量，增 大微处理器的运算载荷，因此，本发明中优选将不等式约束转 化成等式约束，将避障问题整合成最优控制中成本函数的附加 项j
ac
，以将避障问题中的线性约束转化成非线性约束。
[0100]
在进一步优选的实施方式中，参考指令解算模块通过下式 进行避障控制，获得参考指令：
[0101][0102][0103]
u
r
≤u
max
；
[0104]
x(0)＝x0；
[0105]
其中，是无人机的状态空间模型，a是四旋翼无 人机状态转移矩阵，b是控制矩阵，通过系统辨识方法得到，x
*
(t) 表示目标状态，x(0)为被控对象状态的初始值，即无人机的状 态的初始值，x0表示四旋翼无人机在每个采样点处的状态，优 选地，所述采样点是指采样节点，所述传感单元每隔一个采样 周期采集一次无人机状态信息，所述执行采样的时刻即为采样 点；u
max
为控制器输出限幅。
[0106]
在本发明中，在参考指令解算模块中，按照上述控制过程， 获得最优控制策略，为后续过程提供参考指令。
[0107]
在一个优选的实施方式中，所述控制指令解算模块包括基 础控制器和增益调整控制器：
[0108]
在所述基础控制器中，通过下式获得基础控制器输出指令： u
bl
＝
‑
r
‑1b
t
k(t)x(t)。
[0109]
在本发明中，四旋翼无人机状态空间模型的a(t),b(t)矩阵已 经通过参考指令解算模块获得；根据四旋翼无人机的状态空间 模型设计权重矩阵q(t),r(t),p。
[0110]
在本发明中，如图4中所示，u
r
为参考指令，u
bl
为基础控 制器输出指令，u为控制指令，也是自适应控制输出，x为四旋 翼无人机的状态，x
ref
为参考模型状态，e
r
为参考模型和被控对 象状态之差；参考模型为被控对象理想条件下的标称模型所构 成的闭环模型，即a
ref
＝a
‑
b*k，b
ref
＝b，k为基础控制器增 益。
[0111]
根据上述参数可以得到如下式所示的状态反馈矩阵k(t)用 于基础控制器的设计：
[0112][0113]
根据边界条件k(t
f
)＝p，则可得到k(t)的终值，再逆时间 积分即可得到k(t)的表达式。
[0114]
在所述增益调整控制器中，通过下式(二)和(三)对基 础控制器输出指令进行增
益调整：
[0115][0116][0117]
其中，θ
x
,θ
r
为自适应增益，分别表示状态反馈增益和指 令增益；γ
x
，γ
r
为自适应更新率，分别表示状态反馈增益自 适应率和指令增益自适应率，需通过在无人机出厂前仿真实验 确定实际值，实际值为一常数矩阵；x为四旋翼无人机的状态； u
r
为参考指令；e为被控对象与参考模型状态之间的误差，b为 被控对象状态空间模型的控制矩阵，pp
l
为稳定矩阵，用于保证 系统的稳定性，可通过下式(四)获得：
[0118][0119]
优选地q2＝i，i为单位矩阵。
[0120]
在本发明中，通过增益调整控制器实现自适应故障处理。
[0121]
在进一步优选的实施方式中，所述控制指令通过下式获得：
[0122][0123]
本发明所述的无人机制导控制单元中，将参考指令解算模 块和控制指令解算模块相结合，并将障碍不等式约束转化成非 线性约束，附加到成本函数中，利用非线性模型预测算法求解 非线性问题的能力，计算最优控制，使得实际的四旋翼无人机 飞行状态与理想情况下的状态一致，从而能够在复杂的城市环 境中快速飞行至目标位置，并且稳定性极高，具有自动避障功 能。
[0124]
在一个优选的实施方式中，在无人机到达目标位置后，通 过通讯单元接收由地面指挥单元传递来的投放方式指令，该投 放方式指令包括控制无人机降落至地面或者在降落到预定高度 后悬停。
[0125]
优选地，所述到达目标位置是在无人机所在位置与目标之 间的水平方向距离小于10米的情况；
[0126]
所述预定高度是指1.5～2米的悬停高度，本技术中，所述投 放方式包括两种，其一为无人机降落到地面，并自动放开对aed 的锁定，另一种为无人机悬停在距离地面1.5～2的高度位置，允 许操作人员手动放开对aed的锁定并取下aed。
[0127]
在一个优选的实施方式中，所述无人机完成aed的运送工作 后，自动返回，回到便携式无人机收纳系统处，并自动降落。
[0128]
本发明还提供一种aed投送方法，该方法包括如下步骤：
[0129]
步骤1，布置急救平台；优选地，所述急救平台布置在高 危区域附近3公里范围内；所述高危区域是指其内的人员因从事 高强度训练、重体力劳动或者从事压力极大的工作等原因，而 容易引起心源性猝死。所述急救平台包括地面指挥单元和便携 式无人机收纳系统，在所述便携式无人机收纳系统中设置有携 带aed的四旋翼无人机；
[0130]
步骤2，通过地面指挥单元实时接收急需aed的指令，并在 接收到该指令后确定训练基地的位置和无人机飞行路径，形成 启动指令发送给便携式无人机收纳系统；
[0131]
步骤3，便携式无人机收纳系统在收到指令后启动，无人 机起飞上升巡航高度，并朝向目标位置飞行；优选地，所述巡 航高度为距离地面20米的高度。在所述无人机上携带
有aed；
[0132]
步骤4，无人机在飞行过程中通过制导控制单元进行控制，
[0133]
优选地，在无人机上还设置有通讯单元、探测单元和传感 单元，
[0134]
通过所述通讯单元实时接收新的目标位置信息，
[0135]
通过所述探测单元实时探测飞行路径上的障碍物信息；
[0136]
通过所述传感单元实时获得无人机自身的状态信息；
[0137]
通过所述制导控制单元实时解算控制指令，并据此控制无 人机飞向目标。
[0138]
优选地，所述制导控制单元包括参考指令解算模块和控制 指令解算模块，
[0139]
无人机在飞行过程中，无人机制导控制单元的参考指令解 算模块中成本函数如下式所示：
[0140][0141]
其中，x
*
(t)为目标状态，x(t)为传感系统输出的实时状态 信息；u
r
(t)为参考指令；q和r为权重矩阵；j
ac
为成本函数附加 项，以将避障问题中的线性约束转化成非线性约束；
[0142][0143]
其中，a为误差系数，b为附加成本权重。
[0144]
参考指令解算模块通过下式进行避障控制，获得参考指令：
[0145][0146][0147]
u
r
≤u
max
；
[0148]
x(0)＝x0；
[0149]
其中，是无人机的状态空间模型，a是四旋翼无 人机状态转移矩阵，b是控制矩阵，x
*
(t)表示目标状态，x(0)为 被控对象状态的初始值，x0表示四旋翼无人机在每个采样点处 的状态，u
max
为控制器输出限幅。
[0150]
无人机制导控制单元的控制指令解算模块中，基础控制器 通过下式获得基础控制器输出指令：
[0151]
u
bl
＝
‑
r
‑1b
t
k(t)x(t)。
[0152]
无人机制导控制单元的控制指令解算模块中，增益调整控 制器通过下式对基础控制器输出指令进行增益调整：
[0153][0154][0155]
其中，θ
x
,θ
r
为自适应增益，分别表示状态反馈增益和指 令增益；γ
x
，γ
r
为自适应更新率，分别表示状态反馈增益自 适应率和指令增益自适应率，需通过仿真实验确定实际值，实 际值为一常数矩阵；x为四旋翼无人机的状态；u
r
为参考指令； e为被控对象与参
考模型状态之间的误差，b为被控对象状态空 间模型的控制矩阵，p
l
为稳定矩阵，通过下式获得：
[0156]
q2＝i。
[0157]
最终的控制指令通过下式获得：
[0158][0159]
步骤5，无人机在到达目标位置后，投放aed。
[0160]
所述到达目标位置是在无人机所在位置与目标之间的水平 方向距离小于10米的情况。
[0161]
优选地，在无人机到达目标位置后，通过通讯单元接收由 地面指挥单元传递来的投放方式指令，该投放方式指令包括控 制无人机降落至地面或者在降落到预定高度后空投aed。
[0162]
无人机在飞行过程中，其上的通讯单元实时接收地面指挥 单元发出的新的目标位置信息，无人机上的探测单元实时探测 飞行路径上的障碍物信息，无人机上的传感单元实时获得无人 机自身的状态信息；
[0163]
实施例
[0164]
布置无人机载aed急救平台的地面指挥单元和便携式无人 机收纳系统，在该急救平台附近3公里范围内具有两个训练基地， 且在急救平台和训练基地之间有楼房和树林等障碍物；
[0165]
在所述便携式无人机收纳系统中设置有携带aed的四旋翼 无人机；
[0166]
在地面指挥单元接收到训练基地中急需aed的指令后，用时3秒确定训练基地的位置和无人机飞行路径，形成启动指令发送 给便携式无人机收纳系统，便携式无人机收纳系统在收到指令 后10秒内完成启动工作，无人机又经过20秒进行设备加电和系 统自检，用时5秒起飞上升至距离地面20米的高度，并开始朝向 目标位置方向飞行。
[0167]
无人机在飞行过程中，其上的通讯单元实时接收地面指挥 单元发出的新的目标位置信息，无人机上的探测单元实时探测 飞行路径上的障碍物信息，无人机上的传感单元实时获得无人 机自身的状态信息；
[0168]
无人机制导控制单元的参考指令解算模块中成本函数如下 式所示：
[0169][0170]
其中，x
*
(t)为目标状态，x(t)为传感系统输出的实时状态 信息；u
r
(t)为参考指令；q和r为权重矩阵；j
ac
为成本函数附加 项，以将避障问题中的线性约束转化成非线性约束；
[0171][0172]
其中，a为误差系数，b为附加成本权重。
[0173]
参考指令解算模块通过下式进行避障控制，获得参考指令：
[0174]
[0175][0176]
u
r
≤u
max
；
[0177]
x(0)＝x0；
[0178]
其中，是无人机的状态空间模型，a是四旋翼无 人机状态转移矩阵，b是控制矩阵，x
*
(t)表示目标状态，x(0)为 被控对象状态的初始值，x0表示四旋翼无人机在每个采样点处 的状态，u
max
为控制器输出限幅。
[0179]
无人机制导控制单元的控制指令解算模块中，基础控制器 通过下式获得基础控制器输出指令：
[0180]
u
bl
＝
‑
r
‑1b
t
k(t)x(t)。
[0181]
无人机制导控制单元的控制指令解算模块中，增益调整控 制器通过下式对基础控制器输出指令进行增益调整：
[0182][0183][0184]
其中，θ
x
,θ
r
为自适应增益，分别表示状态反馈增益和指 令增益；γ
x
，γ
r
为自适应更新率，分别表示状态反馈增益自 适应率和指令增益自适应率，需通过仿真实验确定实际值，实 际值为一常数矩阵；x为四旋翼无人机的状态；u
r
为参考指令； e为被控对象与参考模型状态之间的误差，b为被控对象状态空 间模型的控制矩阵，p
l
为稳定矩阵，通过下式获得：
[0185]
q2＝i。
[0186]
最终的控制指令通过下式获得：
[0187][0188]
再将该控制指令传递给执行机构，将控制指令映射到电机 的转速，从而控制四旋翼无人机上各个螺旋桨的转速。
[0189]
无人机经过164秒的飞行，飞行直线距离2840米，到达目标 上方，用时10秒下降高度直至落地，投放aed，投放作业完成后 无人机开始返航。
[0190]
从向指挥部报告有患者急需心脏除颤，至接收到空投的aed， 共计耗时212秒，在抢救的黄金时间内开展除颤抢救工作。
[0191]
以上结合具体实施方式和范例性实例对本发明进行了详 细说明，不过这些说明并不能理解为对本发明的限制。本领域 技术人员理解，在不偏离本发明精神和范围的情况下，可以对 本发明技术方案及其实施方式进行多种等价替换、修饰或改进， 这些均落入本发明的范围内。