基于消失点的四旋翼飞行器走廊自主导航

针对现有消失点估计算法中存在的不适合实际工程应用的现象，提出了一种新的消失点估计算法——VQME算法，该算法的正确性、鲁棒性与实时性得到了验证，并且验证了其在工程应用中的可行性.同时针对四旋翼飞行器的欠驱动、多耦合等特性，提出了一种级联的多变量RBF神经网络PID自适应控制方法，运用该控制方法和以消失点为目标点的导航策略，最终实现了四旋翼飞行器在走廊中的自主导航.     

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ROS的自主多旋翼飞行器视觉导航系统

 针对在GPS信号缺失的环境下多旋翼飞行器的定位和自主飞行问题,构建了一个基于视觉导航的多旋翼无人飞行器控制系统。采用目前流行的pixhawk飞行控制模块和单目视觉定位算法,基于机器人操作系统（ROS）构建了通信网络系统,并选用一个低功耗的机载主控计算机实时地在板运行该系统。测试结果表明,搭建的无人飞行器平台能实现较精确的视觉定位和自主飞行。     

基于惯性光流的多旋翼飞行器地形跟踪

为解决目前多旋翼飞行器光流技术存在的定位精度低与多相机数据处理过程繁琐等问题,本文应用金字塔层数自适应的Lucas-Kanade算法获取平移惯性光流以实现多旋翼飞行器稳定地形跟踪。下视球面相机获取多纹理的目标平面图像,同时将目标平面特征点动态映射至相机镜头表面;将比对两帧连续时刻图像后获取的平移光流作为非线性地形跟踪控制器的反馈,实现多旋翼飞行器地形跟踪与避免碰撞。10次室内实际飞行测试结果表明,不同地形变化区域的高度误差分别为±3 cm与±6 cm,验证了该控制器是稳定可行的。     

一种自主移动机器人智能导航控制系统设计

提出一种实用的自主移动机器人智能导航控制方案,以研制的模型样机HN-9为例,阐述了其具体实现技术.机器人采用扫描式超声波实现作业环境的探测,基于码盘和电子罗盘的组合导航子系统实现定位估计,利用模糊决策子系统产生反应式智能导航控制行为.仿真实验及模型样机的实际运行效果验证了该系统构成的可行性.这种模块化的低成本设计方案便于在移动机器人的嵌入式控制系统上实现,便于对已有移动机器人系统进行改造以实现自主导航功能,用以提高操作机动性与可靠性.     

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.     

基于多属性决策的自主等级评估算法

通过多属性决策的理论对自主能力进行评估,实现了混合主动交互的可变自主系统.结合水面无人系统的导航任务,给出了基于多属性决策理论的自主能力确定模型.利用该模型,能够评价当前形势下可行的自主等级,并基于用户偏好做出选择,解决了未知环境下无人系统自主等级合理确定的问题,具有较好的效果.研究结果表明基于多属性决策的自主等级确定...     

基于反步滑模法的四旋翼飞行器的轨迹跟踪

研究了四旋翼飞行器的轨迹跟踪控制问题。首先根据经典的动力学模型建立惯性坐标系下带有扰动的四旋翼方程。其次将系统划分为姿态子系统和位置子系统,对姿态子系统的轨迹跟踪控制,采用反步控制与滑模控制相结合的方法,根据飞行器的欠驱动和强耦合特性,利用反步控制方法实现位置子系统的轨迹跟踪控制。然后对系统进行稳定性分析。最后通过仿真实验结果验证所提出控制方法的有效性。     

四旋翼飞行器自主循迹取物运输系统的研究

为实现无人机在运输方面的自动化和信息化,设计并实现一种能自主循迹、取物并运输至目标点的四旋翼飞行器。通过对四旋翼飞行器飞行控制原理的分析,使用超声波传感器获取飞行器实时高度,利用计算机图像处理技术实时判断飞行器位置,并用PID( Proportion-Integral-Derivative) 控制器控制飞行器的飞行高度和自身姿态,实现了四旋翼飞行器的自主循迹飞行和物体识别,以及驱动机械手完成对目标物体的抓取与投放。测试结果表明,飞行器可在1 m 高度上以20 cm/s 的速度沿预设轨迹自主循迹飞行,能在50 s 内识别与抓取底面半径为4 cm、高度为8 cm 的圆柱形物体,并投放在以目标点为圆心半径为25 cm 的范围内,达到了预期效果。     

“复杂空域环境下多飞行器协同机动理论与方法”2013年度报告

在多飞行器航迹动态协同规划方法方面,已经初步完成飞行器自主控制与机动调控飞行演示系统和微型无人旋翼飞行器(直升机、四旋翼)的实验平台。在环境和飞行轨迹给定的条件下,该系统可以演示多飞行器的航迹规划效果。在此基础上提出了一些约束条件下多飞行器航迹动态协同规划方法,以满足低空复杂飞行的需求     

基于视觉的多旋翼无人机定位与地图构建

 在缺乏GPS 等定位方式的未知环境中,采用视觉的方法对多旋翼无人机定位导航与地图构建逐渐成为该领域研究的热点,本文针对无人机的视觉定位与地图构建技术方法进行综述。首先,分析了两种自主飞行控制方式的优缺点,指出设计的要求和难点;其次,研究无人机定位与地图构建的不同视觉方法,对几种方法特点进行分析并总结研究现状;最后,讨论多旋翼无人机视觉控制的发展趋势。     

Asynchronous Brain-Computer Interface Shared Control of Robotic Grasping

The control of a high Degree of Freedom(DoF) robot to grasp a target in three-dimensional space using Brain-Computer Interface(BCI) remains a very difficult problem to solve. Design of synchronous BCI requires the user perform the brain activity task all the time according to the predefined paradigm; such a process is boring and fatiguing. Furthermore, the strategy of switching between robotic auto-control and BCI control is not very reliable because the accuracy of Motor Imagery(MI) pattern recognition rarely reaches 100%. In this paper, an asynchronous BCI shared control method is proposed for the high DoF robotic grasping task. The proposed method combines BCI control and automatic robotic control to simultaneously consider the robotic vision feedback and revise the unreasonable control commands. The user can easily mentally control the system and is only required to intervene and send brain commands to the automatic control system at the appropriate time according to the experience of the user. Two experiments are designed to validate our method: one aims to illustrate the accuracy of MI pattern recognition of our asynchronous BCI system; the other is the online practical experiment that controls the robot to grasp a target while avoiding an obstacle using the asynchronous BCI shared control method that can improve the safety and robustness of our system.     

基于恒星敏感器的组合导航技术在极地飞行保障中应用的仿真分析

在民航极地航线的快速发展背景下,针对民航客机极地飞行时存在的导航保障能力不足问题,提出了将基于恒星敏感器的天文导航系统(celestial navigation system,CNS)引入民航中,与现有机载惯导系统(inertial navigation system,INS)和全球卫星导航系统(global navi...     

多连杆混联仿生腿式起落架设计与着陆实验研究

针对垂直起降飞行器对着陆场地的硬度及平整性要求高、传统起落架智能化程度低的问题,设计了一种基于多连杆混联机构的仿生腿式地形自适应起落架。本文首先针对单腿的设计构型进行驱动力矩分析与机构优化,在此基础上完成结构设计。其次基于设计构型提出了相应的驱动与运动控制算法,建立控制系统,并针对四腿机构进行着陆仿真。最后以多旋翼无人机为对象,设计了一套仿生起落架系统,与多旋翼无人机形成了整体的验证平台,实现地形识别-飞控-多腿控制融合设计,完成了搭建结构化地形的自适应着陆实验。研究结果表明,多连杆混联式仿生起落架设计方法可应用于垂直起降飞行器起落架的设计中,可完成设计载重的斜坡、台阶、凹凸地面等复杂地形的着陆,具备自适应着陆的能力。     

基于光流的六旋翼飞行器悬停控制

提出了一种应用惯性光流实现六旋翼飞行器悬停的非线性控制器.为克服外界因素的影响,提出一种辅助悬停控制系统.首先由球面相机获取目标平面的图像,并通过动态映射实现目标点到相机镜头表面的映射;然后比对连续时刻的图像获取目标点的平移光流;最后,使用分散平移光流作为控制器的反馈信息,实现飞行器的稳定悬停.目标平面为室内多纹理的平坦地面,共完成10次测试.实际飞行测试表明,飞行器在水平与高度方向的悬停位置误差为±5 cm,验证了该非线性控制器与辅助悬停控制系统的可行性.     

基于惯性动作捕捉的多螺旋桨飞行器姿态研究

目前多螺旋桨飞行器在飞行过程中存在着飞行姿态控制复杂、稳定性差、抗毁性差等问题。针对于此,提出了基于惯性动作捕捉技术的多螺旋桨飞行器的运动姿态研究方案。该方案利用惯性动作捕捉设备,记录飞行器的各个螺旋桨的位置姿态数据,并根据所获取的数据对飞行器进行运动学分析,进而对其飞行姿态规律进行研究。该方案的研究为飞行器的多螺旋桨转速控制提供了理论依据,从而提高多螺旋桨飞行器的稳定性和可靠性。     

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.     

基于效用理论的有限理性半自治Agent决策方法

为了更加贴近描述agent的决策过程，发挥基于效用理论的决策较之推理决策具有定量化和客观性的优点，通过建立基于半自治作战agent的战场环境，根据有限理性半自治agent的决策过程特点，结合效用理论给出了一种有效的基于效用理论的半自治agent决策方法，将该方法应用于坦克agent对抗中的目标选择模型实例中，通过对仿真结果的分析，表明了此方法适用于建立丰自治agent的决策模型。     

运动想象脑机接口系统的Petri网建模方法

针对脑机接口(BCI)中的共享控制问题,提出一种BCI系统的Petri网建模方法.首先,将共享控制策略与BCI系统的内外部信息相结合,构建运动想象BCI系统的Petri网模型,描述系统的运行状态,分析和改进共享控制策略.然后,加入控制库所描述系统的外部输入,并通过合成Petri网的方法简化Petri网的建模过程.结果表明:所提方法能够正确地演化BCI系统的运行过程,提高BCI系统的适用性,可用于设计、验证和执行共享控制策略.