基于手柄的无人机控制方法、装置、设备与可读存储介质与流程

1.本发明涉及无人机技术领域，尤其涉及基于手柄的无人机控制方法、装置、设备与可读存储介质。


背景技术：

2.在无人机技术领域中，给飞行器状态期望，让其以给定的期望状态飞行是无人机控制主要要实现的目的。
3.现有技术中，有使用人体姿态操控无人机飞行的体感控制方法，目前实现体感控制主要有两种技术途径，一种是操控者手持智能手机，利用手机内部的多种传感器智能识别人体姿态，并将识别的有效信息传递至无人机完成飞行控制；另一种是利用无人机内部的视觉设备识别人体姿态，并根据该姿态直接生成无人机控制指令。
4.然而，采用操控者手持智能手机，利用手机内部的多种传感器智能识别人体姿态，不同智能手机内置的传感器和算法都不相同，所以不同手机识别的体感存在差异，影响了无人机控制体验的问题，以及手机相对较大，操作者长时间保持手机与体态一致存在困难，影响操作体验。并且在操纵者进行高动态运动时，手机输出的体态存在较大的误差。采用利用无人机内部的视觉设备识别人体姿态，无人机与操作者必须保持特定方位和姿态，所以这种体感操作只能实现有限的无人机控制，无法实现操作者对无人机的自由操控的问题。


技术实现要素：

5.本发明的主要目的在于提供一种基于手柄的无人机控制方法、装置、设备与计算机可读存储介质，旨在提高无人机操控的便捷性，准确性。
6.为实现上述目的，本发明提供一种基于手柄的无人机控制方法，所述基于手柄的无人机控制方法包括以下步骤：
7.检测手柄接收到的体感控制指令，并将所述体感控制指令发送给无人机；
8.控制所述无人机执行所述体感控制指令对应的操作。
9.可选地，所述检测手柄接收到的体感控制指令的步骤包括：
10.通过手柄惯性测量模块检测所述手柄的倾斜角度和倾斜方向；
11.基于所述倾斜方向生成所述无人机的体感方向控制指令；
12.基于所述倾斜角度生成所述无人机的体感速度控制指令。
13.可选地，通过手柄惯性测量模块检测所述手柄的倾斜角度和倾斜方向的步骤包括：
14.通过手柄惯性测量模块测量所述手柄的重力加速度；
15.计算所述重力加速度在x轴和y轴上的分量，得到倾斜方向；
16.根据所述分量和所述重力加速度，计算出倾斜角度。
17.可选地，所述基于所述倾斜角度生成所述无人机的体感速度控制指令的步骤包括：
18.基于预设倾斜角度与速度的映射函数，确认所述倾斜角度对应的速度；
19.基于所述速度生成体感速度控制指令。
20.可选地，所述基于所述倾斜方向生成所述无人机的体感方向控制指令的步骤包括：
21.按照预设对应的关系，基于所述倾斜方向对应生成体感方向控制指令，所述体感方向控制指令包括：俯仰控制指令、横滚控制指令。
22.可选地，所述通过手柄惯性测量模块检测所述手柄的倾斜角度和倾斜方向的步骤包括：
23.通过手柄惯性测量模块获得手柄的第一速度矢量；
24.通过手柄gps模块获得手柄的第二速度矢量；
25.计算得到所述第一速度矢量和所述第二速度矢量之间的误差，基于所述误差修正所述手柄惯性测量模块计算得到的所述第一速度矢量；
26.基于所述第一速度矢量计算得到倾斜角度和倾斜方向。
27.可选地，所述控制所述无人机执行所述体感控制指令对应的操作的步骤包括：
28.控制所述无人机生成所述体感控制指令对应的控制信号；
29.将所述控制信号发送给无人机的电子调速器，通过所述电子调速器实现对无人机的控制。
30.此外，为实现上述目的，本发明还提供一种基于手柄的无人机控制装置，所述基于手柄的无人机控制装置包括：
31.检测模块，用于检测手柄接收到的体感控制指令，并将所述体感控制指令发送给无人机；
32.执行模块，用于控制所述无人机执行所述体感控制指令对应的操作。
33.优选地，所述检测模块还用于：
34.通过手柄惯性测量模块检测所述手柄的倾斜角度和倾斜方向；
35.基于所述倾斜方向生成所述无人机的体感方向控制指令；
36.基于所述倾斜角度生成所述无人机的体感速度控制指令。
37.优选地，所述检测模块还用于：
38.通过手柄惯性测量模块测量所述手柄的重力加速度；
39.计算所述重力加速度在x轴和y轴上的分量，得到倾斜方向；
40.根据所述分量和所述重力加速度，计算出倾斜角度。
41.优选地，所述检测模块还用于：
42.基于预设倾斜角度与速度的映射函数，确认所述倾斜角度对应的速度；
43.基于所述速度生成体感速度控制指令。
44.优选地，所述检测模块还用于：
45.按照预设对应的关系，基于所述倾斜方向对应生成体感方向控制指令，所述体感方向控制指令包括：俯仰控制指令、横滚控制指令。
46.优选地，所述检测模块还用于：
47.通过手柄惯性测量模块获得手柄的第一速度矢量；
48.通过手柄gps模块获得手柄的第二速度矢量；
fidelity，wi-fi)接口)。存储器1005可以是高速的随机存取存储器(random access memory，ram)存储器，也可以是稳定的非易失性存储器(non-volatile memory，nvm)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
67.本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对基于手柄的无人机控制设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
68.如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、数据存储模块、网络通信模块、用户接口模块以及基于手柄的无人机控制程序。
69.在图1所示的基于手柄的无人机控制设备中，网络接口1004主要用于与其他设备进行数据通信；用户接口1003主要用于与用户进行数据交互；本发明基于手柄的无人机控制设备中的处理器1001、存储器1005可以设置在基于手柄的无人机控制设备中，所述基于手柄的无人机控制设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的基于手柄的无人机控制程序，并执行本发明实施例提供的基于手柄的无人机控制方法。
70.参照图2，图2为本发明基于手柄的无人机控制方法第一实施例的流程示意图，提出本发明第一实施例的基于手柄的无人机控制方法，所述基于手柄的无人机控制方法包括：
71.步骤s10，检测手柄接收到的体感控制指令，并将所述体感控制指令发送给无人机；
72.步骤s20，控制所述无人机执行所述体感控制指令对应的操作。
73.本实施例基于手柄的无人机控制方法用于无人机控制系统中，主要是通过手柄实现对无人机的体感控制，参照图3，图3为本发明基于手柄的无人机控制方法一实施例基于手柄的无人机控制系统示意图，本实施例提供的控制系统包括：手柄和无人机，具体的，手柄包括gps模块、地磁模块、电池、体感控制模块、图传通讯模块集成在手柄微控制单元mcu(micro control unit)上；无人机包括无人机惯性测量单元imu(inertial measurement unit)、电池、电子调速器、电机、桨叶、图传通讯模块等等，其中，无人机imu包括gps模块、加速度器、陀螺仪、气压计、地磁模块、tof，光流模块。
74.无人机和手柄通过各自的图传通讯模块，实现两者之间的2.4gwifi通讯，图传通孔模块可以用来传输无人机上摄像头拍摄的视频和照片，并显示在手柄的显示屏上，这样就可以对无人机拍摄进行实时观察，保障拍摄任务的完成，以及对无人机的安全起到一定的保护作用。图传通讯模块还用于其他数据的传输，例如：指令的传输，手柄将生成的控制指令通过图传通讯模块发送给无人机图传通讯模块；例如，位置信息共享，手柄图传通讯模块接收无人机的位置信息并进行处理展示在显示屏上，方便操作人员掌握无人机的位置。上述图传通讯模块功能并不作为对图传通讯模块的限定，完全可以根据需要在不改变发明的本质的范围内而增减图传通讯模块的功能。
75.地磁模块中设置有地磁传感器，无人机中设置的地磁模块和手柄中设置的地磁模块的功能相同，都是通过检测地磁来检测搭载地磁模块的设备的方向的；
76.tof传感器，飞行时间(tof)是一种高精度的距离测绘和3d成像技术，其根据信号的发射与被物体反射后返回传感器之间的时间差来测量传感器与物体之间的距离。用于防撞系统、测量距离。
77.光流模块用于定点悬停，通过得出物体的运动速度与运动方向进行后续控制。光流模块在无gps环境下，课实时检测飞机水平移动距离，实现对四轴无人机长时间的稳定悬停。光流摄像头拍摄无人机垂直向下的画面，输入光流主板，主板通过光流悬停智能算法进行光流计算，从而获取无人机位移信息，并转化为悬停控制指令，悬停控制指令输出给飞控，以便控制飞机水平移动距离，达到悬停的目的。
78.陀螺仪输出的是角速度，要通过积分才能获得角度，但是即使在零输入状态时，陀螺仪仍是有输出的，它的输出是白噪声和慢变随机函数的叠加，受此影响，在积分的过程中，必然会引进累计误差，积分时间越长，误差就越大。这时候，便需要加速度传感器的加入，利用加速度传感器来对陀螺仪进行校正。
79.加速度器，也即加速度传感器可以利用力的分解原理，通过重力加速度在不同轴向上的分量来判断倾角。同时，它没有积分误差，所以加速度传感器在相对静止的条件下，可以有效校正陀螺仪的误差。但在运动状态下，加速度传感器输出的可信度就要下降，因为它测量的是重力和外力的合力。
80.由于在现有技术中，体感控制通常为手机体感控制或者通过无人机内部的视觉设备识别人体姿态控制只能实现有限的无人机控制，存在许多限制，为了使得无人机控制更加便捷和准确，提出了本发明基于手柄的无人机体感控制方法。
81.以下针对每个步骤进行详细说明：
82.步骤s10，检测手柄接收到的体感控制指令，并将所述体感控制指令发送给无人机；
83.在一实施例中，由控制系统检测到手柄接收到的体感控制指令，并将体感控制指令发送给无人机。在一实施例中，手柄接收体感控制指令之前需要开启手柄体感控制功能，可以是当体感控制开关检测到压力，也即体感控制开关按钮按下时，视为打开体感按压开关，另外也可以通过其他方式开启体感控制功能，例如语音开启，固定的动作姿势开启等等。在另一实施例中，也可以认为手柄是体感控制功能默认开启，不需要另外操作或按钮开启。接收体感控制指令，例如：用户拿着手柄按着体感按压开关，进行体感操作，将手柄向前向下倾斜，向右倾斜等等。手柄要接收到体感控制指令，需要用户进行体感操作，体感操作是是预设存入系统中的，当用户进行了相应的操作，手柄就可以识别到对应的体感控制指令，如果用户拿着手柄操作的动作不是预设的指令，那就没法检测到对应的体感控制指令。体感控制指令的生成会以当前的手柄位姿为基准，当操控手柄向前倾斜，无人机就会往前飞，并且倾斜的角度越大，飞机就飞的越快，可以任意角度倾斜，例如向左前方倾斜，那么手柄可以组合向前和向左的体感操作，生成对应方向和速度的控制指令。在得到体感控制指令后，由图传通讯模块将体感控制指令发送给无人机图传通孔模块，以实现根据用户体感操作对无人机进行控制。
84.步骤s20，控制所述无人机执行所述体感控制指令对应的操作。
85.在一实施例中，基于接收到的体感控制指令，无人机执行体感控制指令对应的操作。可以理解的，在用户拿着手柄进行体感操作后，手柄生成对应的体感控制指令，并且将体感控制指令发送给无人机，无人机则执行体感控制指令对应的操作。
86.需要说明的是，无人机不仅仅是通过手柄体感操作控制，还可以跟其他物理按键操作一起的协作控制无人机，例如通过按键把飞机操控起飞，然后通过体感操控让无人机
向前向后向左向右移动，进一步地结合摇杆控制，控制升降、向左旋转，向右旋转。
87.本实施例通过检测所述体感操作的信号，处理生成控制无人机飞行姿态的体感控制指令，然后将体感控制指令发送给无人机，控制无人机执行体感控制指令对应的操作，实现通过手柄模拟体感操作，对无人机进行控制，通过手柄的体感操作能够提高控制操作的便捷性，并且能解决手机操控不准确的问题，由手柄内置专业的模块的进行体感操作检测能够提高控制的准确性。
88.进一步地，基于本发明无人机控制方法第一实施例，提出本发明无人机控制方法第二实施例。
89.参照图4，图4为本发明基于手柄的无人机控制方法第一实施例中步骤s10的细化流程示意图，无人机控制方法的第二实施例与无人机控制方法的第一实施例的区别在于，所述检测手柄接收到的体感控制指令的步骤包括：
90.步骤s11，通过手柄惯性测量模块检测所述手柄的倾斜角度和倾斜方向；
91.在一实施例中，通过手柄惯性测量模块检测得到手柄的倾斜角度和倾斜方向。通常惯性测量模块imu至少包括加速度计、角速度计(陀螺仪)，用于测量物体三轴姿态角(或角速率)以及加速度，通过手柄内置的的惯性测量模块能够测量得到手柄的倾斜角度和倾斜方向。
92.步骤s12，基于所述倾斜方向生成所述无人机的体感方向控制指令；
93.在一实施例中，根据手柄的倾斜方向获得无人机的体感方向控制指令。可以理解的，基于手柄的体感操作是为了方便用户进行控制，简化控制操作，因此用户握持手柄时，将其倾斜，对应的无人机也向用户操作的方向倾斜。
94.步骤s13，基于所述倾斜角度生成所述无人机的体感速度控制指令。
95.由于倾斜方向可以得到无人机的运动方向，但是仅有运动方向控制指令过于简单，还需要有运动的速度控制，因此，根据体感操作的倾斜角度，生成无人机的体感速度控制指令，也即无人机体感方向控制指令对应的运动速度，实现对无人机运动方向和速度的控制。
96.在体感操作的设定中，倾斜角度设有一个范围，例如：0～45度，为了提高手柄体感控制的便捷性，设置为当角度偏的越大，得到无人机速度越快。例如：检测倾斜10
°
，可以让飞机获得1m/s的速度，倾斜20
°
，可以让飞机以2m/s的速度飞行。当然，也可以设定当角度为0～10
°
飞行速度为10m/s，角度为10～20
°
速度为20m/s，具体的角度和速度的对应关系和根据实际情况设定。
97.进一步地，在一实施例中，通过手柄惯性测量测量模块检测所述手柄的倾斜角度和倾斜方向的步骤包括：
98.步骤s111，通过手柄惯性测量模块测量所述手柄的重力加速度；
99.在一实施例中，通过手柄惯性测量模块获取手柄的重力加速度。可以理解的，由于当体感控制开启的时候，惯性测量模块会以当前的位置和角度作为起始零点状态(基准)，然后再去获取基于当前零点状态用户操作变化带来的重力加速度。当操控手柄向前倾斜，无人机就会往前飞
100.步骤s112，计算所述重力加速度在x轴和y轴上的分量，得到倾斜方向；
101.步骤s113，根据所述分量和所述重力加速度，计算出倾斜角度。
102.在一实施例中，计算所述重力加速度在x轴和y轴上的分量，得到倾斜方向，根据所述分量和所述重力加速度，计算出倾斜角度。在本实施例实施之前，建立了手柄的惯性三维空间，类似飞机坐标轴，默认重力在z轴方向上，另外两个方向为x轴和y轴，x轴位于水平面内，y轴则由右手定则来确定。惯性测量模块中加速度计的传感器，能够敏感重力的方向，通常重力在惯性空间中的投影在竖直方向，当手柄倾斜的时候，竖直方向的重力在手柄惯性空间的投影，在竖直方向以外的另外两个方向上会有分量，根据分量可以得到倾斜方向。根据分量的大小和重力加速度的比值，就可以计算出手柄相对于竖直方向偏移了多少。将竖直方向的重力的分量除以重力加速度，再开反余弦就能得到手柄倾斜角度，将倾斜角度发送给无人机，让无人机执行方向控制指令。
103.进一步地，在一实施例中，所述基于所述倾斜角度生成所述无人机的体感速度控制指令的步骤包括：
104.步骤131，基于预设倾斜角度与速度的映射函数，确认所述倾斜角度对应的速度；
105.步骤132，基于所述速度生成体感速度控制指令。
106.在一实施例中，根据预设的倾斜角度与速度的投影函数，确认手柄倾斜角度对应的无人机速度，进而生成无人机体感速度控制指令。可以理解的，在本实施例中，可以通过体感控制的幅度(角度)实现对无人机速度的控制，由于体感操作指令是预设的，同样预设动作对应的控制指令也已经存在手柄中，在本实施例实施前，开发人员根据实际需求设计了手柄倾斜角度与无人机速度的映射函数，在检测到倾斜角度后，系统自动查找映射表，获得对应的速度，并基于此速度生成对无人机的体感速度控制指令，让无人机按照该速度飞行。
107.进一步地，在一实施例中，所述基于所述倾斜方向生成所述无人机的体感方向控制指令的步骤包括：
108.步骤s121，按照预设对应的关系，基于所述倾斜方向对应生成体感方向控制指令，所述体感方向控制指令包括：俯仰控制指令、横滚控制指令。
109.在一实施例中，因为是通过手柄实现无人机的体感控制，因此预设的对应关系尽量让体感动作和无人机飞行一致，例如：体感操作为手柄向左侧偏转，无人机也向左飞行，手柄向后旋转，无人机对应的向后侧飞行。需要说明的是，飞机飞行时的方向控制有3种方式：俯仰、偏航和横滚(滚转)，具体如下：
110.(1)飞机的低头和抬头，叫作俯仰；
111.(2)飞机机头向左偏转或向右偏转，叫作偏航；
112.(3)飞机绕机身纵轴向左倾斜或向右倾斜，叫作滚转。
113.在一实施例中，通过手柄可以实现对无人机俯仰和横滚的控制。只需将手柄当做无人机，通过体感控制就能实现对无人机俯仰和横滚的控制。需要说明的是，无人机的偏航，上升和下降，可以通过手柄上的摇杆和按键等进行控制，当然，也可以通过手柄体感操作实现对无人机的控制，只是相对来说无人机升降幅度和偏航不易通过体感实现精准控制，例如通过用户握着手柄上升或者下降来模拟，将上升或下降的距离和无人机上升下降的距离设置映射表，当检测到手柄高度位置变化的时候，从映射表中寻找对应的上升距离或下降距离，得到对应的升降控制指令以控制无人机进行升降。
114.本实施例通过手柄惯性测量模块测量得到手柄的重力加速度，基于测量到的重力
加速度计算得到手柄的倾斜方向和倾斜角度。基于所述倾斜方向生成无人机的体感方向控制指令，基于倾斜角度生成所述无人机的体感速度控制指令基于预设倾斜角度与速度的映射函数，确认倾斜角度对应的速度，生成体感速度控制指令，并且按照预设对应的关系，基于倾斜方向对应生成体感方向控制指令，实现了通过体感对无人机俯仰和横滚的准确控制。
115.进一步地，基于本发明基于手柄的无人机控制方法第二实施例，提出本发明基于手柄的无人机控制方法第三实施例。
116.参照图5，图5为本发明基于手柄的无人机控制方法第二实施例步骤s11的细化流程示意图，无人机控制方法的第三实施例与无人机控制方法的第二实施例的区别在于，所述通过手柄惯性测量模块检测所述手柄的倾斜角度和倾斜方向的步骤包括：
117.步骤s114，通过手柄惯性测量模块获得手柄的第一速度矢量；
118.步骤s115，通过手柄gps模块获得手柄的第二速度矢量；
119.步骤s116，计算得到所述第一速度矢量和所述第二速度矢量之间的误差，基于所述误差修正所述手柄惯性测量模块计算得到的所述第一速度矢量；
120.步骤s117，基于所述修正后的第一速度矢量计算得到倾斜角度和倾斜方向。
121.本实施例使用imu/gps融合算法，使得手柄能在各种条件下估计手柄姿态，因为用重力估计姿态只能在手柄没有加速度运动的时候，而手柄有加速度运动的时候，手柄imu除了感应到重力加速度之外，还能感应到手柄自身的加速度，那么基于重力加速度的分量投影计算倾斜角度和倾斜方向就不准确了，不能基于手柄imu的加速度计的计算投影获得手柄的姿态，这个时候就需要用imu/gps融合算法来检测姿态才是准确的。本实施例通过手柄惯性测量模块获得手柄的第一速度矢量，通过手柄的gps模块获取第二速度矢量，使用imu/gps融合算法计算误差，并修正第一速度矢量，基于所述修正后的第一速度矢量，对手柄倾斜角度和倾斜方向进行计算，能得到动态情况下手柄的姿态，并且提高计算得到手柄姿态的准确性，减小误差。
122.以下针对各个步骤进行详细说明：
123.步骤s114，通过手柄惯性测量模块获得手柄的第一速度矢量；
124.在一实施例中，通过手柄的惯性测量模块测得手柄的第一速度矢量。惯性测量模块包含了陀螺仪，重力传感器等，通过惯性测量模块中的传感器可以测量得到手柄的第一速度矢量，第一速度矢量包括运动速度和运动方向。
125.步骤s115，通过手柄gps模块获得手柄的第二速度矢量；
126.在一实施例中，通过手柄的gps模块测得手柄的第二速度矢量。gps模块具有gps定位功能，能获得手柄的位置变化，基于位置的变化计算得到手柄的运动速度和方向。
127.步骤s116，计算得到所述第一速度矢量和所述第二速度矢量之间的误差，基于所述误差修正所述手柄惯性测量模块计算得到的所述第一速度矢量；
128.在一实施例中，观测两个速度矢量的误差，通过误差估计imu的姿态偏了多少。可以理解的，由于通过惯性测量模块测量时，可以得到手柄的加速度，加速度积分得速度，速度积分得位置，但是积分必然带来积分误差,所以随着时间的推移，必然会造成获得的手柄位置越来越不准。
129.由于imu能够感知加速度和角速度变化，基于imu可以计算出速度和姿态，但是imu
有零飘，这个零飘是具有不确定性的，所以基于imu计算速度和姿态会有误差，并且是累积的，不能获得准确的姿态。
130.gps实时测量手柄速度矢量，imu本身也能计算出一个速度矢量，观测两个速度矢量的误差，通过误差估计imu的姿态偏了多少，误差越大则imu计算的姿态偏的越多，速度差异越大。具体地，通过gps计算得到的速度来修正imu计算得到的速度和姿态，基于误差状态方程，再把gps信息当做量测信息，再通过kalman滤波得到误差的状态估计，再用误差的估计去修正消除误差，具体的基于下述步骤得到imu/gps融合算法：
131.(1)建立9阶导航误差状态方程：
[0132][0133]
其中，[v
x v
y vz]
t
是速度误差，[φ
x φ
y φz]
t
是姿态误差，[ε
x ε
y εz]
t
是陀螺零漂，f为根据导航基本方程建立的系统状态矩阵。k为时刻。
[0134]
(2)建立量测方程
[0135][0136]
其中x为系统状态，z为量测信息，h为量测矩阵。
[0137]
(3)基于上述模型使用kalman滤波器对系统状态进行估计
[0138]
x
估计
＝x
预测
k(z-hx
预测
)
[0139]
其中k为利用kalman滤波计算的增益，x
预测
＝fxk是上一时刻系统状态的递推。
[0140]
步骤s117，基于所述修正后的第一速度矢量计算得到倾斜角度和倾斜方向。
[0141]
在一实施例中，对修正后的第一速度矢量进行计算得到手柄的倾斜角度和倾斜方向。具体的，由kalman滤波可以估计得到当前时刻的速度矢量，然后对当前速度矢量进行投影，类似通过手柄重力加速度计算倾斜角度和倾斜方向的方法，在除了竖直方向上进行投影，计算得到倾斜角，根据投影的分量与第一速度矢量的比值得到倾斜角度。
[0142]
进一步地，在一实施例中，所述控制所述无人机执行所述体感控制指令对应的操作的步骤包括：
[0143]
步骤s21，控制所述无人机生成所述体感控制指令对应的控制信号；
[0144]
步骤s22，将所述控制信号发送给无人机的电子调速器，通过所述电子调速器实现对无人机的控制。
[0145]
在一实施例中，根据无人机接收到的体感控制指令，生成对应的控制信号，并且将
控制信号发送给无人机的电子调速器。可以理解的，当无人机接收到手柄生成的体感控制指令，需要执行指令对应的操作才能完成最终的控制，具体的，无人机是通过将控制指令转换为控制信号，再由电子调速器控制电机和桨叶实现的，其中，电子调速器，主要是控制电机的启停及转速。本实施例中以无人机也即多旋翼飞行器作为我们的控制对象，以四旋翼为例，其无人机内控制系统，控制输入是四个电机的转速，控制输出是其飞行状态，包括位置、速度、姿态、角速度，例如接收到体感控制指令为向前俯冲，那么降低前侧两个电机的转速和/或提高后两个电机的转速，就能让无人机向前向下运动，实现对无人机的体感控制。因此，将控制信号发送给无人机的电子调速器，让电子调速器控制无人机。
[0146]
本实施例通过手柄gps模块和imu模块一起获取手柄的运动方向和运动速度，用gps模块获得的第二速度矢量修正手柄imu模块获得的第一速度矢量，再由修正后的第一速度矢量得到手柄的倾斜角度和倾斜方向，从而实现更精准的体感控制，解决了在操纵者进行高动态运动时，手机输出的体态存在较大的误差，难以用于操控无人机的问题，利用手柄内置的imu/gps融合算法可实现多种环境下的高精度姿态定位，特别适用于机动车运动的动态环境，克服了手机动态环境无法准确敏感人体姿态的不足。
[0147]
参照图6，图6为本发明基于手柄的无人机控制装置一实施例示意图，本发明还提供一种基于手柄的无人机控制装置。本发明基于手柄的无人机控制装置包括：
[0148]
检测模块10，用于检测手柄接收到的体感控制指令，并将所述体感控制指令发送给无人机；
[0149]
执行模块20，用于控制所述无人机执行所述体感控制指令对应的操作。
[0150]
优选地，所述检测模块还用于：
[0151]
通过手柄惯性测量模块检测所述手柄的倾斜角度和倾斜方向；
[0152]
基于所述倾斜方向生成所述无人机的体感方向控制指令；
[0153]
基于所述倾斜角度生成所述无人机的体感速度控制指令。
[0154]
优选地，所述检测模块还用于：
[0155]
通过手柄惯性测量模块测量所述手柄的重力加速度；
[0156]
计算所述重力加速度在x轴和y轴上的分量，得到倾斜方向；
[0157]
根据所述分量和所述重力加速度，计算出倾斜角度。
[0158]
优选地，所述检测模块还用于：
[0159]
基于预设倾斜角度与速度的映射函数，确认所述倾斜角度对应的速度；
[0160]
基于所述速度生成体感速度控制指令。
[0161]
优选地，所述检测模块还用于：
[0162]
按照预设对应的关系，基于所述倾斜方向对应生成体感方向控制指令，所述体感方向控制指令包括：俯仰控制指令、横滚控制指令。
[0163]
优选地，所述检测模块还用于：
[0164]
通过手柄惯性测量模块获得手柄的第一速度矢量；
[0165]
通过手柄gps模块获得手柄的第二速度矢量；
[0166]
计算得到所述第一速度矢量和所述第二速度矢量之间的误差，基于所述误差修正所述手柄惯性测量模块计算得到的所述第一速度矢量；
[0167]
基于所述第一速度矢量计算得到倾斜角度和倾斜方向。
[0168]
优选地，所述执行模块还用于：
[0169]
控制所述无人机生成所述体感控制指令对应的控制信号；
[0170]
将所述控制信号发送给无人机的电子调速器，通过所述电子调速器实现对无人机的控制。
[0171]
此外，本发明实施例还提出一种可读存储介质。本发明可读存储介质上存储有基于手柄的无人机控制程序，所述基于手柄的无人机控制程序被处理器执行时实现如上述的基于手柄的无人机控制方法的步骤。
[0172]
其中，在所述处理器上运行的基于手柄的无人机控制程序被执行时所实现的方法可参照本发明基于手柄的无人机控制方法各个实施例，此处不再赘述。
[0173]
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
[0174]
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
[0175]
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。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如上所述的一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
[0176]
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。