基于多传感器的微型四旋翼室内自主悬停研究

针对微型四旋翼在室内环境下不能通过外部定位系统实现自主悬停的问题,给出一种基于多传感器的微型四旋翼自主悬停控制方法。采用四旋翼分布式多传感器构建环境信息检测系统,实时获取四旋翼飞行器姿态和相对位置信息;通过设计控制装置对飞行器姿态进行控制,实现自稳飞行;通过室内基站定位平台与光流传感器的速度反馈,实现水平方向位置控制;通过超声波、气压计融合,实现飞行高度控制,最终完成对四旋翼飞行器的室内空间位置控制,使飞行器能够在室内空间中的任何一点悬停,并仅在小范围内波动。通过自主悬停仿真研究验证了方法的有效性。     

基于STM32的四旋翼飞行器的设计与实现

四旋翼飞行器属于欠驱动系统,具有四个输入力和六个状态输出,其应用广泛却设计困难。以STM32为控制核心,分析并设计了四旋翼飞行器的各个功能模块和软件流程。高精度的多路传感器在协同工作下,采集飞行器运动信息并将遥控信号发送至STM32处理器,STM32经过处理驱动电机相应运动,调节飞行器姿态。实验结果表明,基于STM32的四旋翼飞行器能够实现姿态调整、悬停、航拍等功能,验证了其设计的合理性。     

基于动力系统模型的四旋翼推力估计方法

为解决四旋翼飞行器的精确控制需要使用动力系统推力,而该飞行器推力不可直接测量的问题,提出了一种悬停状态下的四旋翼推力估计方法.对四旋翼动力系统建模,并建立了悬停状态下用于推力估计的线性系统,以动力系统输入控制值和四旋翼姿态及高度输出测量值作为新系统输入,使用状态观测器对四旋翼推力进行估计.结果表明,基于动力系统模型的四旋翼推力估计方法可有效估计悬停状态下四旋翼动力系统所产生的推力.      

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。     

基于陀螺仪及加速度计信号融合的姿态角度测量

针对在四旋翼飞行器姿态控制中传感器数据存在噪声干扰和测量误差,以致单独使用陀螺仪与加速度计不能得到最优姿态角度的问题,建立陀螺仪和加速度计误差的数学模型,采用卡尔曼滤波方法,实现数据融合,有效地提高了姿态检测系统的检测精度.该方法被成功应用于四旋翼飞行器的飞行姿态角度控制中,验证了其良好的噪声抑制能力,提高了系统对环境变化的适应性.     

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。     

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。     

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。     

基于滑模PID的飞行机械臂稳定性控制

机械臂与旋翼飞行器之间的耦合运动、系统自身的欠驱动特性以及外界的不确定干扰,都会影响旋翼飞行器的稳定性控制。为提高整个系统的飞行稳定性,考虑到波动输入信号和外界扰动的影响,该文建立了飞行机械臂的动力学模型,设计了一种基于滑模PID控制方法的指数趋近率控制器。与传统的PID控制方法相比,该方法不仅能够减弱外界不确定干扰的影响,准确快速地对飞行器进行姿态稳定,而且缩短了调节时间,增强了飞行器的自身稳定性和鲁棒性。     

四旋翼飞行器姿态控制系统设计

为解决微小型飞行器姿态控制系统成本高、控制性能不稳定等缺点,以自主研发的四旋翼飞行器为研究对象,提出采用廉价的角速率陀螺仪和加速度计,并结合姿态角模型,利用卡尔曼滤波器推测姿态角信息。考虑飞行器的建模误差以及飞行过程中存的外部干扰,为提高控制系统的鲁棒性,采用模型参考滑模控制理论(Model Reference Sliding Mode Control,MRSMC)设计姿态控制器。实验结果表明所设计的姿态控制系统具有良好的跟踪与鲁棒性能。     

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.     

四旋翼飞行器系统的自适应神经网络有界H∞跟踪控制

针对有外部扰动的四旋翼飞行器系统,采用backstepping方法解决四旋翼飞行器系统在有界稳定情况下难以实现的H_∞跟踪控制问题.考虑各子系统间的耦合项、空气阻力和外界干扰对四旋翼飞行器系统产生的影响,设计四旋翼飞行器系统的自适应神经网络有界H_∞跟踪控制器.仿真结果表明：设计的控制器能保证四旋翼飞行器系统较精确地跟踪参考轨迹,且对外界干扰具有有界H_∞抑制性能.研究结果能为四旋翼飞行器系统的抗干扰设计提供理论指导.     

基于光流传感器的四旋翼飞行器设计

采用Texas Instruments公司的TM4C123GH6PM单片机作为四旋翼飞行控制系统和光流数据处理的核心单元,将九轴传感器MPU9250的陀螺仪、加速度计和磁力计经姿态解算后的角度数据作为飞行控制系统的飞行姿态反馈,超声波传感器所测量的高度数据作为飞行高度反馈,优象光流传感器所输出的位置数据作为位置反馈,设计了一款新型四旋翼飞行器.实验结果表明,该四旋翼飞行器自主导航系统可以实现室内自稳、定高和定点飞行功能.     

基于串级ADRC的四旋翼飞行器悬停控制

针对四旋翼悬停控制问题,提出一种串级自抗扰控制方法。首先,根据欧拉及牛顿定理建立四旋翼飞行器的动力学模型,并解耦为双回路、多子系统的结构。其次,根据四旋翼飞行器系统的自身结构特点,设计串级自抗扰控制器,为获取较好的内环输入信号,对外环设计线性ADRC控制器;同时,设计内环非线性ARDC控制器以获得更好的跟踪性能。针对系统内部参数摄动和存在外部干扰等不确定性,引入扩张状态观测器对系统的状态和内外扰动进行实时估计,并利用非线性误差反馈控制律进行补偿,消除内外扰动的影响。最后,仿真验证所提控制策略的有效性和优越性。     

一种基于改进卡尔曼滤波的姿态解算算法

针对多传感器融合姿态解算精度不高的问题,本文提出一种改进的卡尔曼滤波算法,即高阶线性互补滤波与扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)相结合的融合算法。该数据的融合是基于加速度计、陀螺仪传感器频率特性和姿态角的微分方程建立的系统模型,将互补滤波的姿态角数据作为该系统模型的观测值,利用EKF算法对加速度计、陀螺仪、磁力计进行数据融合。高阶的互补滤波和EKF的融合算法能够有效的解决陀螺方向的估计偏差,为了证明该算法的可行性,用搭载IMU(InertialSmeasurementSunit)模块的四旋翼飞行器进行了动态和静态的实验,分析对比了最新导航算法、经典卡滤波算法和该融合算法滤波的效果。实验结果表明：本文提出的高阶无源线性互补滤波和EKF相结合的融合算法,无论在静态还是动态的实时性情况下,都能很明显的去除噪声和抑制姿态角的漂移,且提高了姿态角的精度。     

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。     

微型四旋翼实验平台设计

惯性导航器件是测控技术专业的核心课程,为便于学生深入掌握各种惯性器件的使用,设计了微型四旋翼实验平台。该实验平台以Atmega328p单片机作为控制器,采用集成三轴加速度计和三轴陀螺仪的MPU-6050作为姿态传感器,使用NRF2401模块采集控制信号,运用欧拉角法计算飞行器在空中的姿态,并用PID对飞行器进行闭环控制,以达到稳定飞行的目的。实验平台预留定高、定位、图像传输、PID控制等扩展接口,便于学生进行二次开发。     

植保飞行器的设计与实现

目的 探究四旋翼飞行器在飞行中实现一键起飞、平稳飞行和准确降落等。方法 基于openmv进行飞控视觉识别和陀螺仪MPU6050姿态角度解算。控制系统采用全闭环控制,通过前视和下视摄像头完成视觉识别,速度为主高度为辅的调节方式控制飞行器。结果 以第十五届全国大学生电子设计竞赛为背景搭建实验系统,经过多次调试与实验,飞行器能够实现在20 s内一键起飞、定点定高悬停和稳定飞行,在360 s内完成对指定田块的播撒作业,飞行器最大飞行速度可达6 cm/s,实际测得落地最大偏离距离为7 cm。结论 飞行器定高平稳飞行、定点降落控制算法可行。     

基于图像二值化处理的四旋翼飞行器教学实验系统设计

该文基于图像处理技术,依托姿态传感器、摄像头及主、副控嵌入式系统芯片,设计了基于图像二值化处理的四旋翼飞行器教学实验系统。首先根据四旋翼飞行特点,搭建了四旋翼硬件系统,基于图像二值化处理和识别结果设计了四旋翼飞行器控制算法,并通过四旋翼飞行器投掷铁片和找寻铁片实验测试。大量测试结果表明,该系统在投掷铁片测试中成功率达95%,找寻铁片的成功率约为80%。通过该教学实验系统设计与应用,有助于相关课程的学生实践能力提升。     

视频跟踪四旋翼飞行器创新实验系统

提出了一种具有视频跟踪功能的四旋翼飞行器创新实验系统设计方案,通过搭建小型四旋翼无人机飞行平台和人机界面,使其能够将远程视频信号和传感器采集信号无线传输至上位机,结合数字图像处理技术与基于AVR单片机的电机控制、数据处理等功能,实现其自主飞行模式、预订高度悬停功能、飞行器的远程控制、视频信号处理和整体系统的无线通讯。