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.     

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。     

基于视觉伺服的小型四旋翼无人机自主飞行控制研究进展

 在GPS信号较弱甚至失效的环境下,视觉伺服能够通过视觉信息控制自主飞行,因此近年来视觉伺服在自主飞行控制领域受到广泛关注。根据获取的图像信息不同,可将视觉伺服分为基于位置的视觉伺服和基于图像的视觉伺服。与基于图像的视觉伺服相比,基于位置的视觉伺服位姿估计稳定,可直观地在直角坐标空间定义机器人运动,符合机器人工作方式,且控制器设计简单,但控制精度受摄像机和机器人标定精度的影响,且计算量较大。对于小型四旋翼无人机自主飞行控制的应用研究中,视觉伺服的实时性、精确性和鲁棒性尚待提高,且小型四旋翼无人机的智能化不高,在室内室外模式转换及室内协同控制方面还有广阔的发展空间。     

自主飞行无人机地理围栏算法设计与实现

为提高无人机飞行的安全性,提出了一种自主飞行的无人机地理围栏算法。首先,通过对原始地理围栏缩放并进行顶角平滑与自相交检测处理,提出一种对凹凸地理围栏普遍适用的地理围栏预控制层生成算法;然后,在传统射线法的基础上加入缓冲距离以解决交点数误判问题,利用改进的射线法进行地理围栏越界探测,且针对存在越界危险的无人机设计了一种越界航点重规划方法及相应的边界保持自主控制控制律;最后,利用四旋翼无人机搭建的实验系统进行了验证。仿真及实验结果表明:无人机能够在避免地理围栏越界的基础上尽可能小地修正原飞行路径,证明提出的地理围栏算法有效,能够保证自主飞行的无人机在地理围栏内的飞行安全。     

四旋翼无人机滑模-CPCMAC联合控制半物理仿真系统

针对四旋翼无人机强耦合、欠驱动、非线性等特点,以及在实际飞行过程中极易受到干扰的问题,对四旋翼无人机动力学模型进行分析,提出了一种基于联合的四旋翼无人机姿态控制算法,并在此基础上设计了四旋翼无人机半物理仿真系统。首先,针对非线性系统设计滑模控制器,选择跟踪航迹和翻滚角设计位置控制率和姿态控制率。其次,滑模控制器在实际应用中易产生震荡,利用基于信用积分的小脑模型神经网络(CPCMAC)来学习滑模控制的方式。最后,搭建基于LabVIEW的控制站,同Matlab/Simulink进行数据收发控制。仿真结果表明,在跟踪目标相同时,提出的四旋翼无人机滑模-CPCMAC联合控制相比于传统的比例积分微分(PID)控制和积分反步法控制优势明显,能够抑制超调和余差,在快速性和鲁棒性方面都更加优越。同时,构建的四旋翼无人机半物理仿真平台能清晰反馈出无人机参数的变化,应用预留的参数接口和地面控制站,降低了无人机飞控算法的开发难度,提高了开发效率,具有明显的实用价值。     

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。     

面向本科生教育的无人机系统设计与综合实践教学探索

探索并建立一门理论结合实际的无人机系统设计与综合实践教学课程,对于办好无人机专业方向本科生教育具有十分重要的意义。该文结合本科生教育教学特点,提出了一种基于当下主流的开源软硬件思想和通用的机器人操作系统来构建无人机实验系统和实践环节的基本方法。介绍了基于开源软硬件构建多旋翼无人机实验系统的基本组成,并提出了无人机三轴姿态平台设计、无人机反恐侦察监视任务设计、无人机智能自主控制拓展实验设计三阶段实践教学设计方法。为无人机专业本科生融会贯通无人机原理与运用、无人机自主飞行控制、无人机任务规划、无人机地面站技术等专业理论知识提供了一种有效的实践教学方法。     

多通道双荷载六旋翼无人机动力输出优化控制

六旋翼无人机动力系统受到电池功能以及应用环境动态变化等因素的影响,导致动力输出的稳定性不好,为了克服这一问题,提出基于多通道双荷载动态输出调整的六旋翼无人机动力系统设计和控制方法。首先分析六旋翼无人机动力输入参数,以无人机电机电磁转矩、电机转速参数、输出功率损耗和效率等为优化变量,采用多线程动态相匹配和兼容性调制方法,建立无人机动力输出的多通道双荷载动力匹配和任务调度模型,并根据无人机组的任务覆盖半径实现动力的自适应寻优控制,降低额外输出开销,提高无人机生存时间周期。测试结果表明,设计的无人机动力系统提高了搭载能力,能耗开销较小,动力输出的均衡性较好,提高了无人机的动力输出稳定性和飞行寿命。     

微型四旋翼直升机控制系统设计

微型四旋翼直升机是由4个电机作为动力装置,通过调节电机转速来实现飞行的无人机系统.首先,文章在滑流理论的基础上介绍了微型四旋翼直升机飞行原理;其次,提出微型四旋翼直升机的飞行控制系统整体架构;第三,讨论了内环姿态控制规律,并通过simulink对所建立的俯仰通道进行仿真,仿真结果表明,设计的控制规律有良好的实时跟踪控制...     

海军倾转旋翼无人机技术和发展优势综述

倾转旋翼无人机是一种介于无人直升机和固定翼无人机的新型无人机。它一方面具有垂直起降能力;另一方面还可以作高速巡航飞行,是未来无人机发展的趋势之一。简要地介绍了＂鹰眼＂无人机的发展历程和技术特点,综合分析了倾转旋翼无人机的关键技术。在此基础上,对海军倾转旋翼无人机的发展优势和应用前景进行了展望。     

六旋翼植保无人机模糊自适应PID控制

六旋翼植保无人机在作业过程中自身载荷变化将引起飞行控制性能下降、抗扰动能力降低等问题。为了提高六旋翼植保无人机的可控性,通过对六旋翼植保无人机在喷洒农药过程中进行分析和建模,推导出植保无人机时变动力学模型,提出了一种模糊自适应PID控制算法,模糊自适应PID算法适应性强,参数整定简单,提高了系统动态响应和稳态性能。将各个传感器的测量参数输入到模糊自适应PID算法中,可以得到对应的控制量,实现飞行器稳定运行。通过使用Matlab软件对飞行系统进行仿真,并结合实验平台实际飞行控制表明,系统的动态性能和稳定性得到了有效提高。     

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。     

基于改进反步法的四旋翼无人机轨迹跟踪控制

四旋翼无人机是一个欠驱动、强耦合、高度不稳定的非线性系统.无人机系统的鲁棒性和抗干扰能力是飞行控制的关键问题.在经典反步控制(classical backstepping control,CBC)方法的基础上,增加了误差积分和饱和函数,设计了积分饱和反步控制(integral saturation backstepping control,ISBC)策略,用于抵抗无人机飞行过程中受到的常值干扰和变值干扰.系统的稳定性由Lyapunov稳定性定理证明.在MATLAB/SIMULINK环境下做了轨迹跟踪仿真实验.仿真结果表明,相比CBC控制策略,ISBC控制策略对四旋翼无人机系统有更好的抗干扰能力和优越的鲁棒性.     

多旋翼无人机飞行控制系统设计与实现研究

随着社会的进步和国民经济的发展,现代高新科技的发展得到了前所未有的推进,为各行业的进步和发展提供了良好的保障。近些年来出现的多旋翼无人机,是一种集合多项现代高新科技的成果,具有定点悬停功能,能够实现在现代军事、工业、农业等各个领域的应用。本文就四旋翼无人机为例,探讨了多旋翼无人机飞行控制系统的设计以及实现。     

消费级无人机掘金细分市场

无人机(Unmanned Aerial Vehicle,简称UAV),是利用无线电遥控设备和自主程序控制装置操纵的不载人的飞机.无人机按照用途可分为消费级无人机、行业应用无人机和军用无人机.消费级无人机特指无人机产品中面向个人消费者,主要用于娱乐与航拍功能的飞行器,素有"飞行的照相机"之称,一般为四轴或者六轴的多旋翼机型,主要由飞行控制系统、动力系统、通信系统、云台及拍摄设备、地面控制站(遥控器、平板电脑、手机等)以及机身等系统机构组成,可实现自主飞行和半自主飞行,即能够按照控制算法完成一键起飞/降落、一键返航、定点悬停、指点飞行、360°全景拍摄、路线规划等功能.     

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.     

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。     

无人纵列式直升机建模与仿真

当前无人机在各个领域正在发挥着越来越重要的作用。针对清华大学无人机研究的需要,首先分析了无人纵列式直升机的气动布局和操纵特性,建立了旋翼和直升机的数学模型,推导出控制量与飞机飞行状态的关系,实现了在PC机上实时仿真无人直升机的飞行状态及控制响应。仿真结果较好地反应了纵列式直升机的控制特性,在小扰动情况下的控制效果与直升机的实际飞行状态非常接近,实时仿真得到的控制响应和飞行状态数据为无人直升机的飞行控制系统的研究提供了依据。     

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.