四旋翼无人机控制理论与设计课程实践教学

为了提高学生对科技前沿的了解,增强工程实践能力,开设了学科前沿课程四旋翼无人机控制理论与设计。该文介绍了课程实践教学的内容安排、教具制作及实施过程。实践教学引导学生通过团队合作逐步完成一个综合性的小工程,培养学生在实践中求知的能力。实践结果表明,学生不但掌握了科研工作所需的必要工具,如运用MATLAB,嵌入式开发,还能根据实际问题有针对性地检索文献,解决实际问题的能力得到了大大增强。     

基于ADRC的四旋翼无人机姿态控制研究

四旋翼无人机由于受到自身的非线性、模型的不确定性和外部突发气流等的影响,较难完成预设的飞行任务.为此,使用自抗扰控制,通过安排合理的过渡过程减少超调和设计扩张状态观测器来估计总扰动并实时补偿,并实现四旋翼无人机姿态控制.仿真结果表明:相比传统PID控制,该控制方法使得四旋翼无人机能够更好地适应自身参数的变化和应付外部气流带来的影响,具有更好的鲁棒性和抗扰性.同时验证了自抗扰控制器下的系统具有超调小、精度高、收敛速度快、抗扰能力强和鲁棒性能好等特点.     

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。     

四旋翼无人机自主飞行控制的设计和应用

旋翼无人机目前广泛应用于各个领域,应用价值较高,不过自主飞行控制设计难度较大。该文对四旋翼无人机自主分型控制设计中的重难点进行了分析,并选择整体结构设计、力学模型建立和系留试验三个程序简要分析了飞行控制的设计与应用。     

四旋翼无人机的参数辨识方法

研究了四旋翼无人机的参数辨识问题,建立了 6自由度的四旋翼无人机的动力学模型,运用递推最小二乘法进行模型的参数辨识,并引入互补滤波器处理噪声,引入跟踪微分器观测输出信号的微分信号,从而提高参数辨识的精度.仿真结果表明,互补滤波器对来源不同的、分别带有高频和低频噪声的信号有良好的滤波效果,参数辨识的精度也是令人满意的.     

四旋翼无人机单目视觉自主着陆系统研究

以基于计算机视觉技术实现四旋翼无人机自主着陆为目标,采用Pixhawk开源飞控和mavros技术,设计黑白相间的正方形分级嵌套地标,然后通过单目摄像头采集图像数据输入机载图像处理上位机NVIDIA TX2中进行图像处理,并结合OpenCV函数库功能完成地标检测识别,最终实现四旋翼无人机位姿解算与自主着陆.     

四旋翼无人机自抗扰飞行控制器研究

为了提高飞行过程的抗扰动能力,针对四旋翼无人机自抗扰飞行控制器设计,分析自抗扰控制基本原理及其参数调节规律,在此基础上,改写四旋翼无人机动力学模型,引入虚拟控制量对位置和姿态进行控制解耦,应用扩张状态观测器实现状态解耦和扰动估计。最终得到四旋翼无人机双闭环自抗扰飞行控制器,实现对其位置和姿态的闭环控制。仿真实验结果表明,所设计控制器具有良好的解耦效果、抗干扰能力和鲁棒性能,可以实现对四旋翼无人机的飞行控制。     

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.     

八旋翼消防预警无人机设计与实现

针对大面积森林山地和城市高楼消防救援困难、消防预警和救援不及时最终造成巨大损失的问题,提出了基于八旋翼无人机的快速消防预警方案。分别设计实现了八旋翼消防预警无人机机体和灭火投弹机构。经过验证,八旋翼消防预警无人机可以实现对山林火灾的实时监控预警和应急灭火,及时的控制火势。多功能的支援能力使得在海岸湖泊、森林山区的救援变得及时准确。     

四旋翼飞行器动力控制系统研究与设计

针对四旋翼飞行器无刷直流电机的特点,设计开发了无传感器调速控制系统。首先介绍了四旋翼飞行器的速度控制原理。对电机换相技术和反电势检测方法做了详细说明,并以MEGA8单片机为核心设计了外围硬件电路。最后通过实验进行了性能测试。     

新工科背景下跨学科四旋翼无人机实践平台的设计

四旋翼无人机实践平台以微控制器为主控系统,利用锂电池作为动力系统,并通过各类传感器采集四轴无人机的姿态数据和高度数据,确保其稳定飞行.该平台涵盖了光机电算等多个学科的内容,配套了机械设计、硬件电路设计和焊接、传感器应用以及程序设计等实验项目.在教学过程中采用项目式教学模式串联各个知识点,帮助学生构建完备的知识体系,提高...     

四旋翼飞行器的设计与实现

在分析四旋翼飞行器工作原理的基础上,以STM32单片机为控制器,用MPU-6050检测飞行姿态和加速度,nRF24L01实现无线通信,USB串口上位机进行监控,完成四旋翼飞行器的设计。以惯性测量模块采集实时数据,采用卡尔曼滤波器进行姿态算解,运用PID算法以PWM方式驱动飞行电机。通过对系统的软硬件进行设计,完成了飞行器实物的制作和飞行测试。测试结果达到了设计要求。     

四旋翼无人机滑模自抗扰控制

针对四旋翼无人机易受到非线性、多目标以及控制量受限和其他不确定性因素干扰的影响,本文基于自抗扰控制和滑模控制设计了一种滑模自抗扰控制器。在被控对象姿态角速度未知的情况下,该控制器采用扩张状态观测器对无人机的姿态角速度和未知干扰进行观测;再将估计的姿态角速度和干扰用于控制器的反馈和控制量的补偿;最后利用Lyapunov理论证明控制系统的稳定性。仿真结果表明,本文设计的滑模自抗扰控制器可以保证观测误差的快速收敛,实现被观测量的高精度估计;在姿态角速度未知的情况下,仍可保持稳定的姿态控制。     

四旋翼无人机固定时间姿态输出反馈控制

为实现角度不可测的四旋翼无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)姿态跟踪,提出一种新的输出反馈控制方案。首先,将外界干扰与系统模型中的不确定作为综合扰动整体估计,设计了固定时间扩张状态观测器来估计未知角速度和综合扰动,保证估计误差能够在固定时间内收敛到原点,且收敛时间不依赖于系统的初始条件。同时为了提升控制精度和速度,设计基于齐次性理论的固定时间控制器,能够保证系统的跟踪误差在固定时间内收敛至零,且收敛时间与四旋翼无人机的初始状态无关。最后,通过仿真研究,验证本文所提方案的有效性。     

四旋翼无人机的非线性控制理论研究与应用(英文)

四旋翼无人机是一类典型的非线性、动态不稳定的多输入多输出系统.首先将复杂的四旋翼动力学模型分解为两个内外环子系统,即平移动力学和姿态动力学,在此基础上研究了反步法以及滑模控制,并将其应用于四旋翼的位置和姿态控制.上述两种非线性控制算法的设计及其稳定性分析都是以李雅普诺夫全局稳定性理论为基础.为了改善系统动态响应并避免超出执行机构的物理实现范围,在姿态控制子系统中,设计了分段可微信号作为安排"过渡过程",代替阶跃指令输入.仿真结果验证了反步法以及滑模控制在四旋翼上应用的可行性和有效性,最后通过对控制效果的比较、分析,总结两者各自的特点.     

基于LSTM的四旋翼无人机轨迹预测方法

实时、准确、高效的轨迹预测是对四旋翼无人机进行有效管控的重要前提.基于深度学习理论,提出一种基于长短期记忆神经网络(LSTM)的四旋翼轨迹预测方法.在LSTM基础上,使学习速率自动调整,基于四旋翼无人机位置坐标与速度参量,对轨迹数据进行训练与预测,其经度、纬度、高度误差分别为6.04、6.45、2.33 m.分析历史时间步长对于预测精度的影响,结果表明历史学习步长为40～45时,LSTM预测结果最佳;比较不同预测步数的预测误差,结果表明一步预测、两步预测误差结果较好,三步预测误差显著增大.     

组合导航系统在四旋翼无人机上的实现

随着现代化科学技术的不断发展,无人机在我国的发展中也逐渐地被应用起来。无论是在军事上,还是在农业上,无人机的应用都能够促进行业的发展。无人机在其应用过程中最重要的就是对其导航系统建设,这样才能通过对其导航系统的控制,保障其安全运行。因此在这种背景下需要加强对无人机系统设计中的导航系统应用。鉴于此,本文在实际研究过程中针对组合导航系统在四旋翼无人机上的实现进行了专门的分析,首先在文中进行了组合导航系统传感器误差分析,其次进行了组合导航系统中的矩阵计算,再次进行了组合导航系统在四旋翼无人机中的应用,最后就组合导航系统在四旋翼无人机上的仿真实现展开了分析。希望在本文的研究帮助下,能够为组合导航系统和四旋翼无人机的应用中提供参考。     

基于改进遗传算法的四旋翼无人机参数辨识

为克服传统遗传算法在参数辨识过程中收敛速度慢的问题,提出了一种基于改进遗传算法的四悬翼无人机参数辨识方法。该方法引入梯度算子为遗传进化提供指示性的方向,利用遗传算法的全局搜索性保证算法的全局收敛,并根据简化四旋翼无人机数学模型设计了优化函数。利用四悬翼无人机实飞数据进行了实验测试,实验结果验证了本文方法的有效性和快速收敛性。     

四旋翼无人机偏航飞行过程量化稳定性分析

有效配置四旋翼无人机的运动参数和机械结构参数,可提高飞机飞行过程中的运动稳定性,节约能耗。针对当前运动稳定性分析方法主要以定性分析为主,难以给出系统结构稳定及运动稳定方面的量化分析指标的问题,该文以四旋翼无人机为对象,在偏航飞行阶段,采用Lyapunov指数法建立四旋翼无人机控制输入、机械结构参数与系统运动稳定性之间的量化关系,并给出了参数变化与系统能量消耗的关系,为解决四旋翼无人机偏航过程中存在的失稳、续航能力差等问题提供了理论依据。与其他方法相比,该方法可构建性强,计算简单,可广泛用于其他机器人非线性系统的运动稳定性分析。     

基于改进精英蚁群系统算法的四旋翼无人机姿态控制研究

四旋翼无人机在飞行过程中姿态易受到外界气流等因素的干扰,导致飞行姿态失稳,影响完成预设飞行任务的质量。针对传统PID控制不能自适应调整其控制参数的特点,本文首先研究精英蚁群系统算法与PID控制结合的方法,然后提出一种改进精英蚁群系统算法与PID控制结合的方法,分别实现无人机在受到干扰情况下飞行过程的姿态控制,并进行了仿真实验对比。仿真实验结果表明:用改进精英蚁群系统算法优化PID控制参数,不仅可以在短时间内获得PID控制参数的最优解,提高了收敛速度,同时具有更好的抗扰性和鲁棒性。