基于四轴飞行器的双闭环PID控制

针对传统单闭环PID控制四轴飞行器存在的问题,设计并实现了一种双闭环PID控制算法。在姿态PID控制中,角度作为外环,角速度作为内环,运用姿态解算计算出欧拉角,作为姿态PID反馈量,进行姿态双闭环PID控制;在高度PID控制中,高度作为外环,z轴加速度作为内环,运用气压传感器采集的大气压值计算出高度,作为高度PID反馈量,进行高度双闭环PID控制。由于油门存在非线性问题,因此运用Matlab对油门转速曲线进行补偿,使输出的油门值近似线性化。飞行实验结果表明,四轴飞行器运用双闭环PID控制不仅反应快、超调量小,而且能够在室外稳定地飞行。     

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。     

四轴飞行器嵌入式教学实验平台的构建

为了满足嵌入式实验教学改革和创新的需求,该文设计了一个基于STM32的四轴飞行器控制系统实验平台。以具有浮点运算处理单元(FPU)的STM32F4微处理器作为系统的主控制芯片,利用微机械电子传感器MPU6050进行姿态信息的采集,利用四元数表示欧拉角简化算法复杂度,且利用加速度计与角速度计各自的优缺点进行数据融合,使用串联PID进行对实验平台的控制。实践表明,该实验平台主要包括姿态角的结算和控制算法设计,并进行了实际的测试和验证,具有很好的效果。     

FPSO算法在四旋翼飞行器姿态PID控制中的应用研究

以四旋翼飞行器姿态PID控制为研究目标,PID参数整定中常用的PSO算法为主要研究对象,通过不同PSO改进算法的比较和整合,提出基于FPSO思想的整定算法,基于Matlab仿真平台进行实验结果显示,FPSO算法具有明显的优势,更有利于四旋翼机器人的姿态控制。     

四旋翼飞行器串级PID控制设计与实现

针对四旋翼飞行器姿态与高度控制问题进行了分析,设计了串级PID姿态和高度控制器。以功能强大的STM32F407芯片作处理器,由MPU6050测量模块、磁力计、气压计和超声波模块进行姿态角度的检测与高度测量,结合四元数姿态表示方法,以多种传感器数据进行姿态解算,提高了测量精度;姿态与高度控制都使用串级控制算法,由于增加了内环角速度和高度速度的控制,提高了系统的抗干扰能力。最后根据MATLAB仿真对比实验和飞行实验平台验证,结果表明,所设计的控制器不仅提高了系统的抗干扰能力而且提高了系统的控制精度,具有较好的飞行控制效果。     

基于VNS-GA的PID和互补滤波控制的自平衡车姿态解算

自平衡车的姿态主要靠传感器来感知,通过传感器感知的角速度和加速度数据自动调整自平衡车的姿态角,从而维持其平衡.采用三轴陀螺仪和三轴加速度计分别采集自平衡车的角速度和加速度,通过互补滤波方法,对2种传感器采集到的数据进行融合,降低噪声和误差;然后,采用本文提出的融合变邻域搜索的遗传算法(VNS-GA)对PID控制器的3个参数进行寻优,从而对互补滤波方法获得的角度进行自适应调整,最终得到较精确的姿态角.为了验证基于VNS-GA的PID控制方法的性能,分别使用基于GA的PID控制方法和基于VNS-GA的PID控制方法来解算自平衡车的姿态角.实验结果表明:基于VNS-GA的PID控制方法得到的姿态角更接近于真实值,性能更好.     

基于BP神经网络的PID控制算法在四轴飞行器中的应用

四轴飞行器是一个非线性、时变的控制系统,由于典型PID算法缺乏自适应能力,典型的PID控制算法对四轴飞行器无法达到较好的控制效果,于是提出了基于BP神经网络的智能PID控制算法。本文首先通过选取适当的坐标系统对旋翼受力进行了近似和简化处理建立其数学模型,根据得到各通道的传递函数,然后使用BP神经网络PID控制方法对四轴飞行器进行控制,实现PID参数自动调整,结果表明BP神经网络PID控制对非线性系统及其参数具有良好的控制效果,而且具有更好的适应性,同时也具有很好的逼近和容错能力。     

基于Arduino 的四旋翼飞行器控制系统设计

为改善滤波效果, 针对四旋翼飞行器滤波算法计算量大的问题, 采用基于Kalman 与DMP(Digital Motion Processing)滤波相结合的姿态数据处理算法及PID( Proportion-Integration-Differentiation)姿态控制算法, 设计了四旋翼飞行器控制系统。系统硬件由Arduino 控制板及四旋翼飞行器平台组成,在此平台基础上建立了飞行器动力学模型并对Kalman 滤波器及PID 控制器参数进行调试。实际飞行结果表明, 该系统能对飞行姿态的偏移进行快速调整, 调整灵敏度和稳态时间得到明显改善, 有效地完成对四旋翼飞行器的稳定控制。     

四旋翼飞行器的姿态解算及控制

四旋翼飞行器是一种新型的无人机,有着结构简单,灵活的优点,广泛应用于灾后搜救,目标跟踪及安全巡检,近年来,民用及军用市场的广泛需求更促进了四旋翼飞行器的发展,由于四旋翼飞行器的飞行姿态具有强耦合及不稳定的特性,而姿态控制又是飞行器控制系统的核心,该文简单介绍了四旋翼飞行器的姿态解算及控制方法,给出了互补滤波器融合系数的方法,在PID控制算法中使用串级PID控制,经过实验证明,所设计控制系统性能可靠,满足飞行器姿态控制的要求。     

STM32的多传感器融合姿态检测

采用STM32微控制芯片作为主控芯片,搭载MPU6050传感器、HMC5883L磁场传感器,以四旋翼飞行器为平台进行载体姿态检测的实验.对比单一传感器和多传感器姿态检测的实验结果,结果表明:基于多传感器融合的姿态检测能弥补单一传感器检测姿态的不足,提高姿态信息的精确性.     

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。     

基于EKF的多MEMS传感器姿态测量系统

姿态信息是飞行控制中最关键的参数之一,因此姿态测量成为飞行控制系统首要解决的问题。利用多M EM S传感器研制了一种微型姿态测量系统。利用三轴M EM S加速度计和三轴M EM S陀螺数据,由方向余弦矩阵的姿态表示形式推导了扩展K a lm an滤波方程,解算出飞行器的俯仰角和横滚角;设计专家系统判断飞行器的运动状态,并根据该状态调整滤波算法中的测量噪声矩阵,使系统可同时满足静态情况和动态情况的使用;利用空速和高度数据对俯仰角进行修正,利用GPS解算航向角。将实验结果与国外最新的商用自动驾驶仪的姿态结果进行了比较,二者在静态情况下非常吻合,在动态情况下基本吻合。     

基于单片机的四轴飞行器实训项目设计

四轴飞行器是一种很好的嵌入式控制器实训平台,方案多数使用ARM控制器和实时操作系统,其实训难度较大,不适合低年级学生使用。为了激发学生对控制器的学习兴趣,设计了基于单片机的四轴飞行器实训项目。分析了四轴飞行器的原理,介绍了系统的硬件电路和软件流程,使用PI控制算法实现了对飞行器的平衡控制。四轴飞行器结构和控制算法简单,能实现横滚、俯仰、偏航等基本飞行动作,设计遵从最简原则,降低难度,同时可以满足单片机实训项目的要求。     

关于四轴飞行器的姿态动力学建模

四轴飞行器是许多航模爱好者的宝贝。四轴飞行器具有可以垂直升降,任意角度移动的灵活特点,并且可以在其机身上搭载不同的器件,譬如摄像头,或是机械手臂等进行功能拓展。本文尝试建立四轴飞行器的姿态动力学模型,并且从航向动力学系统及俯仰和滚转动力系统的角度对其做深入分析,希望能为四轴飞行器设计者提供一个参考。     

一种新型单涵道式无人机控制系统设计

无人机的应用场景的多样化及复杂化对飞行器的功能、性能、安全性提出了新的挑战。本文提供一种兼具垂直起降、空中悬停和高速飞行能力且安全性更高的新型单涵道式飞行器整体设计。分析并推导飞行器的动力学方程以降低系统的耦合性,为了提高系统的实时性与鲁棒性在飞行器软件系统中移植UCOS Ⅲ并基于双闭环PID算法设计其姿态控制器。通过 Unity3D 和 C#编写兼具模拟飞行的地面站程序实现多平台控制,最终完成飞行器样机的总体设计且通过试飞实验验证其飞行性能。研究成果对单涵道飞行器的实际工程应用具有重要的借鉴意义。     

无人机三轴稳定云台的模糊PID控制

以无人机三轴稳定云台的内框作为研究对象,将自适应卡尔曼滤波算法与模糊PID控制算法相结合,提出了一种基于自适应卡尔曼滤波的模糊PID控制算法.经过Matlab仿真实验表明,相对于经典PID控制算法和模糊PID控制算法而言,该算法在无人机三轴稳定云台的控制上,不仅响应速度快、精度高,而且对控制干扰噪声和测量噪声也起到了较好的抑制作用     

四旋翼飞行器PID优化控制

针对四旋翼飞行器具有非线性,强耦合性,多输入的欠驱动系统的特点,研制出既能精确控制飞行器姿态,又具有较强抗干扰和环境自适应能力的控制器。为了达到更好的飞行效果,采用了传统的PID控制算法,但实际应用中需要对PID参数进行优化,提出改进的PSO算法和遗传算法相结合的优化控制方法。为了优化PID参数,首先对飞行器进行动力性建模,再利用改进的PSO算法和遗传算法作PID参数优化。仿真和飞行实践的数据表明,相对于标准的PSO算法,飞行器有更好的鲁棒性和控制效果。     

多旋翼飞行器建模与控制器设计

随着各项技术的日趋成熟,多旋翼飞行器的控制器设计也愈发受到重视.为了使四旋翼飞行器在复杂环境下可以进行稳定的飞行,设计了四旋翼无人机飞行器的控制器,根据实际情况对数学模型进行简化,建立了一个四旋翼飞行器运动的数学模型;在Simulink中搭建比例积分微分(proportion integration differentiation,PID)控制模型,实现串级PID控制,通过调整PID参数,初步实现了使其稳定飞行的目标.通过在Simulink上搭建系统模型并最终得出仿真结果,证明飞行器的姿态和位置都得到了稳定的控制.     

PID/ADRC控制器在四旋翼无人飞行控制中的应用

讨论了四旋翼无人飞行器的飞行控制问题,根据四旋翼飞行器的机理建立了运动模型和电机模型,并设计了控制系统.针对建模的不准确性,该控制系统内环回路采用自抗扰控制(ADRC)方法,外环回路采用经典PID控制方法.最后对控制系统在Matlab/Simulink平台上进行仿真,从仿真结果来看,ADRC控制能较好地对系统内扰以及外扰进行估计补偿,减轻了建模工作的负担,并且该控制系统可使四旋翼无人飞行器实现小角度姿态、位置控制、到达指定位置,表明该控制方案是有效的.     

基于两轴红外地平仪的全范围角度测量方法

姿态测量是飞行器实现自主导航的前提条件.针对单轴红外地平仪在飞行器姿态绝对测量中存在盲区的问题,提出了利用两轴红外地平仪进行全范围角度测量方案.在待测姿态角平面内,将地平仪两轴垂直放置,通过判断转动过程中两组传感器所在的象限位置,利用两轴必有一轴工作在非盲区的特点,合理选取输出量进行转角解算.解算结果和实验设定转角进行比较,二者静态偏差小于1°, 能实现360°全范围角度测量.两轴红外地平仪全范围角度测量克服了单轴红外地平仪角度测量范围的局限性,对飞行控制中姿态角反馈具有重要意义.