基于改进遗传算法的十二旋翼姿态控制

为了更好地解决多旋翼无人机的姿态控制问题,运用改进遗传算法对PID控制器进行优化,主要以通过多个适应度评价函数改进父代种群的挑选和算法终止条件为切入点进行改进,将优化后的控制器应用到多旋翼飞行器的姿态和位置控制,提高无人机性能。应用MATLAB/Simulink进行无人机模型的搭建和仿真,通过最后的仿真实验结果可以看出,与模拟PID控制器相比,改进遗传算法的PID控制器上升时间平均缩短了0.837 s,超调量平均减小了0.15,调整时间平均缩短了1.538 s。改进后的多旋翼飞行器响应更快,控制效果更好,能够有效提高救援效率。

搭载光谱遥感载荷的多旋翼无人机控制系统设计与试验

旋翼无人机作为低成本的新型遥感平台逐渐受到研究者与应用者的重视,旋翼无人机搭载商用遥感,具有地面分辨率高、响应迅速、使用维护方便等优点,很好地弥补了传统遥感的缺陷,在实际使用中抗干扰能力成为旋翼机遥感系统的重要性能指标。为了弥补常规多旋翼无人机航向控制力矩不足,首先设计了六轴十二旋翼无人机结构并建立了其动力学模型,然后针对农业遥感平台抗扰动能力的要求,设计了专用的带有微分跟踪器、扩张状态观测器和非线性状态误差反馈控制律的自抗扰控制算法。其次通过仿真验证了控制器的稳定性与有效性,通过实际风扰试验测试了该控制算法在11.2 m/s的短时风扰影响下仍保持良好的轨迹跟踪特性。最后在六轴十二旋翼无人机搭载自主研发的商品化微型高光谱仪MNS2001和两轴稳定云台,在特定区域水稻上空定点进行光谱遥感测量,在300～900 nm光谱范围内,悬停区域上空多次测量的相对误差不超过5%,试验表明该旋翼机遥感平台具有良好的稳定性和可靠性,可以进一步应用于农业遥感领域并辅助生产管理。