基于自适应遗传算法的小型无人旋翼机系统辨识方法

提出一种基于自适应遗传算法的小型无人旋翼飞行器系统辨识方法.通过机载传感器设备,系统采集小型无人旋翼机的输入信号(舵机的控制信号)和输出信号(飞行器的姿态及速度等信息);经过数据预处理后,利用自适应遗传算法构建小型无人旋翼飞行器高精度动力学模型,并通过仿真和实验对模型的有效性进行验证.实验表明,基于本文提出的动态模型,小型无人旋翼机可以精确完成悬停和前飞任务.

基于仿生眼异向运动原理的超小型无人旋翼机定点着陆新方法

基于仿生双眼的异向运动原理,提出了超小型无人旋翼机野外定点着陆的一种新型定位方法,并且根据眼球运动的神经回路,建立了眼球异向运动控制模型。对该控制模型进行了仿真实验,并将仿真结果与双目异向运动的生理学特点作了对比,对比结果表明该模型符合双眼异向运动的生理学特点,能自适应地实现双目异向运动。最后,在仿真的基础上,分析了影响超小型无人旋翼机野外定点着陆的因素。这种新型的方法与传统的视觉方法相比,可以消除盲区,从而克服了野外定点着陆的不准确性。

基于TMS320F28335的小型无人旋翼机数据采集系统

大气数据的采集对于小型无人旋翼机飞行的控制具有关键性的作用,针对小型无人旋翼机的飞行控制需求,利用数字式MEMS传感器和TMS320F28335芯片设计了一种装载于小型无人旋翼机上双采集装置的大气数据采集系统.通过传感器采集数据,实时解算出控制无人旋翼机飞行所需要的空速等数值,同时采用线性插值等算法来提高计算性能.该系统体积小,功耗低,抗干扰能力强等优点,能够满足小型无人旋翼机的需求,为小型无人旋翼机数据采集系统在实际中的应用做了一定的理论工作.

一种小型无人旋翼机高度信息融合方法

针对小型无人旋翼机在起降过程中由于地效、外扰作用造成的高度传感器量测信息不精确的问题,提出一种基于单目视觉信号的高度获取方法,利用改进的大津法及仿射不变矩的方法提高目标识别的准确性;并针对视觉图像受噪声干扰、气压传感器存在误差积累、GPS测量精度不精确以及超声量程有局限性的问题,提出一种基于残差信息的自适应卡尔曼滤波,将视觉信息、气压高度计、GPS和超声高度信息进行融合,以提高全量程的高度估计的精度.最后通过静态测试实验、自主悬停以及自主降落实验验证本方法的有效性.

旋翼飞行器结构模态分析与调整

对超小型无人旋翼机的机体进行了结构分析．先利用了CATIA的有限元分析软件包对结构动力学特性进行分析,计算出了旋翼机的各阶频率与振型。其后通过结构试验对其计算的结果进行验证,并且根据计算和实验的结果进行了结构修正。通过结构的调整和强化,超小型无人旋翼机的机体振幅有所减小,并根据机体的振型模态,飞行控制系统的各类传感器均安装在机体振幅较小的位置,改善了传感器的工作性能。