一种微型四轴飞行器设计

伴随着多旋翼飞行器技术的日益成熟,四轴飞行器因具有结构简单、能耗低、体积小等优点,得到广泛应用。该文旨在设计一种采用STM32芯片作为主控芯片,以运动传感器MPU6050作为姿态传感器,通过2.4G无线通信模块与遥控板进行通信,使用PID控制算法通过PWM方式驱动空心杯电机实现遥控控制的微型四轴飞行器。该飞行器采用一体化设计,结构简单,制作方便,可以作为四轴飞行器的科普学习及STM32学习平台。     

一种基于STM32的四旋翼飞行器控制器

针对四旋翼飞行器,设计并实现了一种基于STM32的微型飞行控制器．以新型ARM Cortex-M3内核微处理器STM32作为计算控制单元,对飞行控制器进行了模块化设计,包括主控、惯性测量、执行驱动等单元模块．给出了系统软件设计流程,研究了一种基于分布式融合滤波器的飞行姿态解算方法,并针对四旋翼飞行器的控制特点设计了控制律．实验表明控制器方案合理有效．     

一种反无人机系统双核控制器设计

反无人机系统是应对空中威胁的一种重要手段,由于其目标的特殊性,要求其控制器不仅能高速处理复杂数据,同时还要具有高实时性和可靠性.根据这些需求,介绍了一种DSP+STM32的双核控制器设计,并在此基础上,使用实时控制系统进行任务调度,保证最优实时性.通过实验验证本控制器各个功能模块符合预期要求,实时控制系统有助于提高可靠性和实时性,为反无人机控制器领域的类似设计提供了广阔的思路.     

基于ARM处理器的四旋翼无人机自主控制系统研究

为实现四旋翼无人机的自主飞行控制,设计并搭建了四旋翼无人机的硬件飞行控制平台.该平台采用自行组装的四旋翼飞行器作为本体,航向姿态参考系统(AHRS)MTi-G单元作为主要机载传感器,ARM嵌入式系统芯片作为主控制器,AVR单片机作为超控单元.基于四旋翼无人机的非线性动态模型,采用内外环结构的PD控制算法,构造了无人机的位置与姿态跟踪控制器.实现了四旋翼无人机滚转角、俯仰角和水平纵向、横向位置共四个自由度的自动控制.实验结果表明,本文提出的机载控制系统设计取得了较好的飞行控制效果.     

一种基于Android的无人机远程定位系统的设计

采用STM32F07VCT6作为嵌入式MCU构建现场控制器,应用定位技术、获取定位对象(无人机)的地理信息,通过GPRS或3G等与数字移动终端进行通信,从而能在数字终端的地图上定位无人机的位置。该无人机远程定位系统主要实现如下功能:远程网络通信,无人机位置信息采集,位置信息传输,在数字地图上进行位置定位。     

四旋翼无人机悬停飞行自适应PD控制器设计

提出一种基于模型参考的自适应PD控制器设计方法,用于质量可变的四旋翼无人机的悬停飞行控制。由无人机的动力学方程对悬停飞行时姿态角近似处理得出参考模型,根据参考模型选取一个与实际系统相似并且有期望动态特性的二阶系统。基于Lyapunov稳定性理论的方法,通过被控对象的输出与参考模型输出之间的误差确定控制器的参数,当被控对象参数发生变化时,自适应机构通过参数估计调整PD控制器的输出,使被控对象参数的估计值总能跟踪其实际值,并分别与常规的PD控制器和加入了限速补偿环节的PD控制器进行仿真实验对比。结果表明,该控制器的控制信号比常规的PD控制器超调量小;比加入了限速补偿环节的PD控制器调节速度快,稳定性更好。对于四旋翼无人机的悬停有更好的控制效果。     

基于微机电系统传感器的杆塔倾斜度无线监测系统

提出一种新型的基于微机电系统(micro-electro-mechanical system,MEMS)传感器的杆塔倾斜度无线监测系统.硬件设计选用STM32F103CT86为控制器,以BMI160、AK8963为传感器,STM32通过四元数卡尔曼滤波算法对传感器数据进行解算、融合,得到杆塔的倾斜角,通过试验与三轴姿态传感器对比结果表明九轴姿态传感器更为稳定,其安装固定方法简单,成本低.如果本产品大范围推广,挽回的损失足以抵消成本,随着时间的积累,挽回的损失将远大于成本,并且会带来不可估量的经济效益.     

基于云台相机的四旋翼无人机跟踪控制系统

针对四旋翼无人机跟拍过程中视角固定,易丢失目标的问题,设计了一种基于云台相机的四旋翼无人机跟踪控制系统。首先,使用云台相机对地面移动目标进行拍摄,通过对目标的颜色特征和形状特征进行检测识别,使用核相关滤波( KCF: Kernel Correlation Filter) 方法进行视觉跟踪,得到地面移动目标在图像坐标系的位置。然后,通过建立针孔模型,解算出在云台相机带有俯仰角时的无人机与地面目标的相对位置关系。最后,设计了离散串级比例-积分-微分( PID: Proportion-Integral-Differential) 踪控制器,实现对无人机的位移控制,使四旋翼无人机可对地面移动目标进行稳定跟踪。同时设计了串级比例-微分( PD: Proportion-Differential) 控制器以实现云台相机的视角跟踪,增大了无人机的跟踪范围,降低了丢失目标的风险。实验结果表明,所设计的四旋翼无人机跟踪控制系统可实现对地面移动目标的稳定跟踪。     

基于STM32的四旋翼飞行姿态串级控制

对四旋翼飞行器飞行姿态的稳定控制问题进行了分析,设计了基于STM32系列微控制器的稳定控制系统。STM32以ARM Cortex-M3为内核,拥有强大的运算能力,作为四旋翼飞行器的飞行姿态控制器的主控芯片。采用四元素融合滤波算法对陀螺仪和电子罗盘等多传感器采集的数据进行飞行姿态解算。结合串级PID控制算法实现四旋翼飞行姿态控制系统设计。仿真及实验结果表明该控制系统符合设计要求,达到了对四旋翼飞行器飞行姿态稳定控制的目的。验证了基于STM32的串级飞行姿态控制的有效性,为后续研究奠定了基础。     

无人机对风切变干扰的BSSA控制器的设计

为了克服四旋翼无人直升机在飞行过程中受到风切变干扰而不稳定的问题,设计出了反步滑模自适应控制器。首先建立无人机在风切变中的动力学模型,之后将反步自适应控制与滑模控制方法结合,推导并设计出反步滑模自适应控制器,最后在Simulink中进行仿真实验。实验结果表明,在风切变的作用下反步滑模自适应控制器(BSSA)与反步自适应控制器(BSA)相比,反步滑模自适应控制器能够进一步缓解风切变对无人机造成的影响,具有更强的鲁棒性。