一种四轴飞行器单目视觉测距算法

为解决四轴飞行器在执行目标检测与跟踪任务时无法判断机身与障碍物或跟踪目标之间安全距离问题,提出一种四轴飞行器单目视觉测距算法,算法融合基于帧间差分技术的水平测距模型与基于小孔成像的垂直测距模型.首先,算法可利用基于YOLOV4-Tiny的目标检测算法识别视频帧中的物体类别,并可在视频帧中框选出被测物体,依据现场环境选择最佳的测距方法进行测距;其次,系统终端执行测距方法,基于被测物体的视频帧成像位置与设定参数之间的差值控制四轴飞行器飞行,并记录飞行数据;最后,通过测距模型对飞行数据进行处理,计算出四轴飞行器在初始位置和最终位置与被测物体之间的距离.通过在特洛(Tello)飞行器平台上的实际飞行验证,实验结果表明所提出的四轴飞行器单目视觉测距算法可以有效分析出视频帧中各物体的景深,测距误差百分比均值为4.07%.在四轴飞行器与障碍物或跟踪目标之间距离较近,却无法评估此距离是否处于安全距离时,所提出的算法可为搭载单目摄像头的四轴飞行器提供可靠的测距技术支持.

多传感器数据融合的四轴飞行器姿态角解算

针对四轴飞行器的姿态角解算方法存在周期长、精度低的问题,提出扩展卡尔曼滤波方法。首先,分析陀螺仪、加速度计、Mahony互补滤波3种姿态角的解算方法;然后,对扩展卡尔曼滤波方法进行公式推导,指出通过迭代可改变卡尔曼增益大小,提高解算精度;最后,通过实验得出,与Mahony互补滤波相比,扩展卡尔曼滤波更可靠。利用扩展卡尔曼滤波方法进行姿态角解算,可提高四轴飞行器的控制精度和稳定性,满足高精度工作场所的需求,具有一定的实践意义。

四轴飞行器在山区风电场全寿命周期应用

随着国内陆上风电项目发展,建设单位不断对项目设计施工过程的质量、工期、成本、安全提出新的更高要求,并希望形成项目全寿命周期项目运维管控的成套解决方案.主要梳理和探讨了四轴飞行器在山区风电场规划勘察、设计施工及运营维护期的主要应用方向及现有成果,助力山区风电场全寿命周期高质量发展.

四轴飞行器姿态控制系统设计

四轴飞行器具有不稳定、非线性、强耦合等特性,姿态控制是四轴飞行器飞行控制系统的核心;通过分析四轴飞行器的飞行原理,根据其数学模型和系统的功能要求,设计了四轴飞行器的姿态控制系统;该系统采用stm32系列32位处理器作为主控制器,使用ADIS16355惯性测量单元等传感器用于姿态信息检测;系统基于模块化设计的思想,各传感器都使用数字接口进行数据交换,结构简单;使用PID控制算法进行姿态角的闭环控制,实验结果表明,飞行器能较好的稳定在实验平台上,系统满足四轴飞行器室内飞行姿态控制的要求。

基于四轴飞行器的单目视觉避障算法

针对四轴飞行器平台上单目视觉避障算法实时性不够,准确率不高的问题,提出了一种新的基于金字塔LK(Lucas-Kanade)光流与平移光流融合的单目视觉避障算法并给出了这一方法的数学推导过程。在配有320pixel×240pixel摄像头的ArduCopter四轴飞行器上开发和实现了该算法,并进行了多次飞行测试验证了算法的可行性与有效性。在飞行器自主飞行过程中,采用消失点进行导航,并结合神经网络PID对其进行飞行自适应控制。与单目即时定位与地图构建(SLAM)避障算法、Horn-Schunck光流避障算法以及图像分割避障算法比较了算法的实时性和准确性,结果显示:本算法具有实时性好和准确率高的优点,可以满足实际工程中四轴飞行器的实时避障要求。

四轴飞行器组合导航非线性滤波算法

四轴飞行器是无人机(UAV)的研究热点。以四轴飞行器导航系统为研究对象,研究非线性滤波算法即扩展卡尔曼滤波(EKF)和不敏卡尔曼滤波(UKF)在四轴飞行器导航系统中的应用,融合视觉传感器与惯性导航传感器的位置信息,给出载体最优的位置估计。在四轴飞行器的数学模型的基础上,建立四轴飞行器的状态方程,根据EKF和UKF的递推方程,并对比经典的Kalman滤波方法,分析不同滤波算法针对四轴飞行器的适应性。仿真结果表明,UKF和EKF比Kalman滤波更能适应四轴飞行器的非线性特征,能取得更好的融合效果,而UKF又优于EKF。

基于A~*算法的四轴飞行器三维路径规划仿真

在机器人智能控制的研究中,路径规划是移动机器人研究的重要内容,而四轴飞行器是移动机器人的典型代表。文章以A~*算法为基础,通过四轴飞行器的动力学和运动学建模,提出了一种新的四轴飞行器三维路径规划方法。首先通过A~*算法在三维空间内寻径;然后提取该路径的每个关键节点;即四轴飞行器飞行方向改变的节点;最后结合四轴飞行器建模得出完成该段路径的电机控制策略的路径规划。仿真实验结果表明,四轴飞行器可以通过A~*算法及其数学模型完成所需的路径规划要求。

卡尔曼滤波在四轴飞行器导航中的应用

针对制约四轴飞行器的导航控制精度的主要因素,提出了基于卡尔曼滤波的四轴飞行器组合导航方法,该方法将MIMU(微惯性测量组合)与GPS(全球定位系统)导航的数据融合,进行MIMU/GPS组合导航。仿真实验和实际应用结果表明,该方法能够提高导航定位精度,具有良好的容错性。

基于STC15 MCU的微型四轴飞行器设计

微型四轴飞行器属于旋翼式飞行器,具有体积小、结构简单、设计成本低等优点,在军事探测、信息采集、增强通信节点等方面应用广泛。设计采用STC15W4K58S4芯片作为微型四轴飞行器的控制核心,以NRF24L01实现无线遥控通信、MPU6050陀螺仪进行姿态监测,采用互补滤波器原理设计姿态融合算法,同时采用PID增量控制算法调整PWM输出占空比,实现对飞行器电机转速的控制。经过测试可实现对飞行器的姿态控制。

基于STM32四轴飞行器的设计

四轴飞行器作为一个小型飞行器平台,其用途非常广泛,该设计采用性价比高、片内外设丰富、功能强大的STM32单片机作为控制系统的核心,以NRF24L01无线模块、无刷电子调速器、陀螺仪、加速度传感器、地磁传感器、气压传感器为辅助器件,采用融合滤波算法对传感器采集的数据进行滤波处理,同时运用PID算法对飞机飞行的控制进行计算,设计了一个小型遥控式的四轴飞行器。调试飞行表明,四轴飞行器实际飞行时,其平衡度难以控制。

基于MPU9150的四轴飞行器姿态控制系统设计

无人机系统在各种军用领域和民用领域已得到广泛应用,该技术主要应用在雷达定位、野火管理、农业监测、环境监测和航拍及搜索救援任务,其中四轴飞行器以其简单的机械结构、更小的螺旋桨、优良的飞行安全性能和先进控制算法的应用等优势具有更广泛的前景。针对四轴飞行器的姿态控制,介绍了基于MPU9150传感器,以STM32系列STM32F103C8T6处理器为控制单元的四轴飞行器姿态控制系统的组成和工作原理,详细论述了系统如何采集姿态传感器数据,并对数据进行融合,最后根据融合的数据判断自身运动状态。实验结果验证了该系统能够较好满足四轴飞行器飞行姿态控制的要求,达到稳定飞行的效果。

基于STM32的四轴飞行器飞控系统设计

四轴飞行器因具有结构简单、体积小、故障率低、能垂直起降等优点,在军事、民用等领域都有广阔的应用前景。本设计采用STM32作为主控芯片,3轴加速度传感器MPU6050作为惯性测量单元,通过2.4G无线模块和遥控板进行通信,最终使用PID控制算法以PWM方式驱动空心杯电机实现了四轴飞行器的设计。

基于GPS与AHRS的四轴飞行器悬停算法研究

通过对国外四轴飞行器控制系统设计思路的研究及其存在问题的分析,就飞行器控制系统悬停部分的算法进行了研究与探索,并对该系统的设计做了总结与展望。其中电子航向系统(AHRS)与全球卫星定位系统(GPS)为关键参数获取的传感器,该系统实现了飞行器悬停的全自动外环控制。

用于违章停车车辆自动取证的四轴飞行器系统

借助于计算机视觉技术实现了一种基于四轴飞行器的违章车辆取证系统。四轴飞行器在巡检路段上空飞行过程中,通过训练好的支持向量机(SVM)车辆检测算法自动检测视野中的违章停车车辆。如违章停车车辆存在,四轴飞行器将根据视觉处理结果自动调整姿态,便于摄像头以合适的尺度和角度识别车牌;最后通过模式识别技术捕捉视野中车辆的车牌并向地面站传输证据。与传统的人工巡检和基于道路固定摄像头的方案相比,本系统更灵活、高效,可以作为交通智能化管理新的解决方案。

四轴飞行器姿态控制系统设计

文章在充分研究四轴飞行器的结构特点和动力学特性的基础上,设计并实现了以STM32F303微控制器为核心,MPU6050为惯性测量单元的飞行控制系统硬件,基于ChibiOS实时操作系统的飞行控制软件,以及基于Android操作系统的手持端软件。最后对本文所设计的飞行器控制系统进行了真机飞行试验和调试,飞行试验表明,所设计的四轴飞行器姿态控制系统,能够很好的控制四轴飞行器实现半自主平稳飞行。

四轴飞行器控制系统优化策略仿真研究

四轴飞行器控制系统的优劣决定了飞行的稳定性能。由于传统的PID控制器参数固定,存在着动态效果不佳、控制精度不高的问题,针对其具有非线性、强耦合、时变等特点,提出了一种采用变论域模糊的四轴飞行器复合控制策略,在不改变模糊控制结构和规则的前提下,根据对系统误差的大小进行分级选择合适的伸缩因子,从而实时改变模糊控制器的输入和输出论域,使控制器能够较好兼顾系统的快速性与准确性的性能需求。仿真结果表明采用误差分级的变论域模糊PID控制策略能够有效的提高四轴飞行器的动态性能和控制精度,且具有较好的自适应能力和较强的抗干扰性能。

基于贝叶斯估计与区域划分遍历的四轴飞行器避障路径规划算法

为了提高利用图像处理技术进行四轴飞行器避障的实时性,提出一种基于贝叶斯估计与区域划分遍历的避障路径规划算法。首先,通过贝叶斯估计来对四轴飞行器采集到的视频图像进行预处理;其次,对采集到的图像进行障碍物概率分析以获取视频图像中的关键帧,最大限度地提高四轴飞行器的实时性;最后,对选取的图像帧进行背景差分实现障碍物识别,并通过实现基于区域划分的像素点遍历算法提高障碍物识别的准确性。实验结果表明,在保证障碍物识别性能的前提下,所提算法使四轴飞行器进行避障时的实时性有所提升,且四轴飞行器的理想轨迹与实际飞行轨迹的最大距离为25.6 cm,最小距离为0.2 cm。可见所提出的避障路径规划算法为四轴飞行器利用摄像头采集的视频图像进行避障提供了一种高效的解决方案。

基于K60的航拍检测四轴飞行器的设计与实现

四轴飞行器技术成熟、操作简单,在多旋翼飞行器中应用最为广泛,能够在恶劣环境中执行拍摄和勘测任务,广泛应用于各行各业中。采用FreescaleK60微处理器作为主控芯片实现四轴飞行器的设计,通过GY-86传感器模块获取姿态数据,采用PID控制算法实现四轴飞行器的平稳飞行。同时,通过5.8G无线网桥搭建固定点的无线图像监控传输系统来实现航拍检测。

基于四轴飞行器的短距离低空运输系统的设计

为实现四轴飞行器在短距离低空运输方面的应用,设计了一种基于四轴飞行器的运输系统,该系统可实现运载物品并将其投放至指定地区的功能;系统以两片STM32F103为控制核心,一片作为从机,实现系统的姿态控制、图像采集、无线传输、物资运输等功能;另一片作为主机,可向从机发送图像采集指令并将图像数据传至上位机显示;图像采集模块采用高清摄像头+CPL.D+SDRAM的FIFO模式,在不影响控制中心运算速度和内存使用率的情况下,使系统能够并行完成姿态控制、图像采集、物资运输等操作;根据四轴飞行器的负载能力设计了一款运输箱,并利用大功率驱动芯片BTS7960驱动电机将物品投放出去,从而实现低空运输的功能。

四轴飞行器视觉组合导航系统设计与实现

为实现四轴飞行器的自主飞行,设计了该视觉导航系统;采用基于ARM处理器的飞行控制器和导航控制器的双CPU结构,提高了系统的运行速度;飞行控制部分采用四元数解算姿态,运用经典的PID控制设计了X、Y、Z三个轴的PID控制器进行整个系统的飞行控制;导航部分采用不敏卡尔曼滤波(UKF)融合惯导位置和视觉位置,从而给出载体最优位置,提高导航精度;实验结果表明,基于图像和惯性导航的视觉组合导航方式可使导航精度保持在0.5m内,同时整个系统具有较好的快速性和稳定性。