基于多传感器数据融合的四旋翼飞行器的姿态解算

 用于农田信息采集的四旋翼飞行器姿态解算过程中,存在姿态角测量不够准确这一难题。选择基于加速度计、电子罗盘与陀螺仪的捷联式惯性测量系统,采用卡尔曼滤波算法,通过融合多个传感器的测量数据,解算出高精度的姿态角。为验证卡尔曼滤波算法的有效性和实用性,搭建了四旋翼飞行器姿态检测实验平台。结果表明,经卡尔曼滤波算法处理之后的姿态角动态响应好,解算精度高,其最大跟踪误差控制在±1.5°以内,消除了由加速度计或电子罗盘带来的测量白噪声,也有效抑制了陀螺仪的温度漂移,满足四旋翼飞行器对姿态解算精度的要求。     

自适应误差四元数无迹卡尔曼滤波四旋翼飞行器姿态解算方法

针对小型四旋翼飞行器在姿态解算时,使用的惯性器件在飞行器起飞、下降等过程中容易受到非重力加速度影响的问题,提出了一种自适应误差四元数无迹卡尔曼滤波的飞行器姿态解算方法。该方法在传统无迹卡尔曼滤波算法的基础上,结合陀螺仪漂移误差模型,使用误差四元数的方法构建无迹卡尔曼滤波的状态方程,选用加速度计和磁强计的输出作观测量,利用其构建无迹卡尔曼滤波的量测方程,并通过自适应调整量测噪声协方差矩阵,减小非重力加速度对姿态解算的影响。实验表明,当飞行器存在非重力加速度时,该方法可以有效减小非重力加速度影对姿态解算的影响。     

小型四旋翼飞行器姿态的自抗扰控制

针对存在总扰动的小型四旋翼飞行器姿态控制问题,设计一种基于自抗扰技术的四旋翼飞行器姿态控制方法.首先,利用牛顿-欧拉建模方法建立小型四旋翼飞行器动力学系统模型,将其表示成二阶状态空间方程形式.然后,将系统的总扰动扩张为一个新的状态变量,并设计扩张状态观测器对系统总扰动进行估计.最后,在系统扰动估计的基础上设计非线性状态误差反馈控制律.仿真结果表明,所设计控制器对系统总扰动具有很强的鲁棒性能,实现了姿态的快速稳定控制要求.     

基于平方根容积卡尔曼滤波的四旋翼无人机的姿态解算

为了提高四旋翼无人机姿态解算的精度,提出了基于平方根容积卡尔曼滤波(square-root cubature Kalman filter,SCKF)的多传感器数据融合策略。基于加速度计、磁力计和陀螺仪输出的数据,采用了四元数的姿态解算方法,避免了单一传感器获得的姿态角误差过大的问题,解决了扩展卡尔曼滤波(extend Kalman filter,EKF)精度低以及无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)、容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF)协方差矩阵正定性丧失的问题。设计了基于pixhawk飞控板的实验方案。通过实验数据表明,与传统的EKF、UKF、CKF算法相比,SCKF的精度最高。且与UKF、CKF算法相比,SCKF具有计算时间少、数值计算稳定性强等优势。     

多重事件触发机制下四旋翼飞行器的姿态跟踪控制

为减少四旋翼飞行器姿态跟踪控制中内部计算与通信资源的损耗,提出了基于反步法和多重事件触发机制下的四旋翼飞行器姿态跟踪控制。建立了四旋翼飞行器的动力学模型,并以滚转角系统为例,利用反步法设计连续控制器,实现了飞行器滚转角对参考信号的跟踪控制;通过引入事件触发机制构造了事件触发控制器,基于Lyapunov稳定性理论证明了所设计的事件触发控制器可以使滚转角系统保持稳定,且避免了Zeno现象;同时,在不同的参数作用下,采用相同方法对四旋翼飞行器的其他3个系统分别设计了各自对应的事件触发机制和事件触发控制器;由此构建的4个事件触发机制共同构成了四旋翼飞行器的多重事件触发机制。仿真结果表明,在多重事件触发机制作用下,所提事件触发控制器在3 s内共触发150次即可达到与周期采样控制器连续采样3 000次相同的跟踪效果。     

四旋翼飞行器姿态与高度控制器的设计

由于微型飞行器(micro aerial vehicles,简称MAVS)能够在人类难以接近的地方收集情报,因此,其吸引了越来越多的关注.以四旋翼飞行器为平台,以实现飞行器姿态和高度控制为目的进行研究.在姿态控制上,采用一种不依赖于具体模型的记忆控制方法设计控制器.在高度控制上,采用一种线性二次高斯(linear quadratic Gaussian,简称LQG)控制方法设计控制器.实际飞行结果表明,设计的控制器具有良好的稳定性和跟踪性.     

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。     

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。     

四旋翼飞行器的模糊滑模控制

针对四旋翼飞行器欠驱动滑模控制器严重依赖飞行器模型的问题,提出了一种基于模糊理论的滑模控制策略.仿真结果表明,在有外界干扰的情况下,模糊滑模控制系统比单一的滑模控制系统的稳定性更好,抗干扰能力更强.     

小型四旋翼飞行器的滑模控制

针对1种六自由度四旋翼模型,设计滑模控制器来提高控制系统的鲁棒性。首先将四旋翼模型划分为全驱动和欠驱动2部分,全驱动子系统由高度和偏航角2个独立回路组成,而欠驱动子系统则包含4个被控量和2个控制量。然后针对全驱动系统的2个回路设计了基于反步法(Backstepping)的滑模控制,并进一步推导出有限时间终端滑模控制器。将欠驱动子系统写成一种级联标准型,并给出一种欠驱动级联形式的滑模控制器。采用Lyapunov稳定性理论证明所设计的滑模控制系统的稳定性。研究结果表明:所提出的四旋翼控制器是有效的,它不仅具有良好的鲁棒性和快速跟踪动态性能,而且能够有效地抑制抖振现象。     

四旋翼飞行器的模糊滑模控制

针对四旋翼飞行器欠驱动滑模控制器严重依赖飞行器模型的问题,提出了一种基于模糊理论的滑模控制策略.仿真结果表明,在有外界干扰的情况下,模糊滑模控制系统比单一的滑模控制系统的稳定性更好,抗干扰能力更强.     

四旋翼飞行器的动力学建模及PID控制

为了解决四旋翼飞行器的飞行控制问题,对四旋翼飞行器进行了动力学建模,并在动力学建模的基础上设计了PID控制器.通过Matlab/Simulink仿真和飞行试验对所设计的PID控制器的有效性进行了验证,仿真结果表明:在所设定的PID参数下,控制器可以有效地完成四旋翼飞行器的自稳定控制.飞行试验结果表明:PID控制器可以有效地校正由于杂乱气流等扰动造成飞行角偏移.该成果对四旋翼飞行器的自稳定控制具有一定的参考价值和指导意义.     

基于PWM的四旋翼飞行器控制方法

为实现四旋翼飞行器稳定可靠性飞行控制,提出了以ATMEL公司AVR微控制器为核心IC( Intergrated Circuit)的MCU (Micro Control Unit)四旋翼飞行器控制系统.该系统由以无刷直流电机为动力核心的动力驱动系统、以微控制器及陀螺仪为核心的核心控制系统、以2.4 GHz的无线遥控接收器...     

基于滑模控制器的四旋翼飞行器控制

文章针对四旋翼飞行器的飞行控制设计了滑模控制器。针对飞行器的高度控制,设计了一种基于滑模控制方法的控制器,并根据李雅普诺夫稳定性理论证明了飞行器系统的所有信号最终是一致有界的;针对飞行器的姿态控制设计了滑模控制器,并对其进行了稳定性证明,且针对该控制器产生较大抖振的问题提出了采用双幂次趋近率的改进方法。仿真结果证明了设计的控制器能较好地控制四旋翼飞行器。     

四旋翼飞行器全局动态鲁棒性跟踪控制

针对带有模型参数不确定和风微扰状况的四旋翼飞行器轨迹跟踪问题,提出了一种全局动态鲁棒性控制策略. 基于牛顿-欧拉形式化方法解耦得到飞行器直线运动部分和旋转姿态控制部分. 设计了模型预测控制器来实现直线运动部分的动态实时控制. 并在模型参数不确定和风微扰情况下,为了稳定四旋翼飞行器的旋转姿态行为和直线运动,引入全局鲁棒滑模控制方法. 仿真结果表明,设计的全局动态鲁棒控制策略具有实时快速稳定的跟踪效果.      

四旋翼飞行器的建模及基于反步法的控制

论文研究了基于反步法的四旋翼飞行器控制系统设计问题     

基于视觉的四旋翼飞行器稳定飞行控制

针对室内四旋翼搭载的常规惯性测量单元采集的速度具有很大误差, 在实际飞行过程中无法定点悬停的问题, 搭建了一套基于视觉的小型室内四旋翼飞行器, 应用串级比例、积分、微分控制算法(PID: Proportion Integral Differential)控制飞行器。实验结果显示, 此方法有效解决了室内或密闭环境下四旋翼在悬停飞行过程中水平漂移的问题, 能使四旋翼飞行器在室内的环境下平稳飞行。     

基于收缩反步的四旋翼飞行器控制

针对四旋翼飞行器轨迹跟踪控制问题,将增量稳定性应用于控制器设计,提出了一种基于收缩理论与反步法的四旋翼飞行器控制算法。首先,介绍了基于微分几何的收缩理论并给出了四旋翼飞行器的动力学模型;其次,使用收缩反步控制求解出四个控制输入信号,以实现飞行器的期望轨迹跟踪。整个系统采用双回路结构,外环控制飞行器位置,内环控制飞行器姿态;最后,分析了系统的增量稳定性与李雅普诺夫稳定性。收缩反步与积分反步的对比实验表明,应用收缩反步控制算法的飞行器系统收敛性更强,能够精确地完成轨迹跟踪任务。     

基于视觉伺服的四旋翼飞行器悬停控制

提出了一种基于视觉伺服的四旋翼飞行器悬停控制方法.选取图像矩为特征,利用机载惯性测量单元的数据,通过投影到虚拟成像平面上以简化由飞行器线运动和角运动耦合所导致的雅克比矩阵的复杂结构.进而结合四旋翼飞行器的动力学模型,建立视觉伺服的动力学模型,在近似线性化的基础上,采用反步法设计控制器实现飞行器的悬停控制.最后通过实验验证了该方法的有效性.     

基于滑模控制的四旋翼飞行器控制算法研究

针对其在飞行中稳定性差的问题,笔者根据四旋翼飞行器的结构及其飞行原理,建立了飞行器的惯性坐标系和物体坐标系,在此基础上根据其动力学特性建立了飞行动力学模型;与此同时,笔者采用基于趋近率的滑模变结构控制方法,在满足李雅普诺夫稳定条件下进行控制器设计;最后在给定参数的基础上,利用SIMULINK对所设计控制器进行控制仿真。