基于ADRC的小型四旋翼无人直升机控制方法研究

以国防科技大学机器人实验室自行研制的小型四旋翼直升机为研究对象,根据牛顿-欧拉方程建立了小型四旋翼直升机的动力学模型;首次将自抗扰控制器运用于小型四旋翼直升机。在实验平台上实现了小型四旋翼直升机的姿态增稳控制。仿真结果和实验数据表明自抗扰控制器在小型四旋翼直升机姿态控制中具有很好的鲁棒性。

微型二维光流传感器设计

针对常规光流传感器或者功能单一,或者尺寸较大,无法应用于对负载和尺寸有严格限制场合的问题,设计了一种微型二维光流传感器。对图像插值光流算法进行了描述和仿真,仿真结果证明该算法有较好的环境适应能力和鲁棒性。对传感器硬件结构和软件流程进行了说明,并在自行研发的微型飞行器平台上进行了辅助悬停稳定性实验,结果表明该传感器可以有效减小飞行器的位置漂移,其轻质量和小尺寸适用于微型机器人平台。

微型四旋翼飞行侦察机器人控制系统设计

针对微型四旋翼飞行侦察机器人控制系统进行研究和设计,采用基于Cortex-M4内核的32位高性能单片机STM32F405RG为控制器进行了模块化设计,主要包括动力模块、姿态检测模块、无线通信模块和无线视频传输模块,分别对各模块的硬件和软件设计进行了详细介绍。实验验证,本控制系统运行可靠、稳定。

四旋翼微型飞行平台姿态稳定控制试验研究

对四旋翼飞行平台姿态稳定控制进行了试验研究,建立了数学模型,在Matlab环境下使用PID控制器进行了模拟仿真研究。基于仿真结果,设计了以TMS320F2808为核心处理器,以MIN-INA900为飞行平台测姿传感组件的飞行试验平台,进行了单通道系留试验和六自由度试验,试验结果表明:PID控制器能够实现对飞行平台姿态的控制。

微小型四旋翼飞行器的研究现状与关键技术

微小型化是世界无人机发展的重要方向之一。对一种新颖的微小型四旋翼无人飞行器进行了介绍,综合了微小型四旋翼飞行器的概念和特性,然后主要从机构设计和飞行控制两方面介绍了世界微小型四旋翼飞行器的发展现状,详细叙述了小型四旋翼飞行器的发展技术路线。在此基础之上,进一步分析了相关的关键技术问题,并对未来发展、应用前景作了展望。最后介绍了某微小型四旋翼飞行器研究进展情况。

四旋翼微型飞行器的区间二型模糊神经网络自适应控制

针对四旋翼微型飞行器控制系统中存在不确定性、外界干扰等影响控制精度的问题,提出了基于区间二型模糊神经网络(IT_IIFNN)的四旋翼微型飞行器自适应控制方案。首先,根据四旋翼微型飞行器的动力学模型,设计了基于IT_IIFNN的四旋翼微型飞行器自适应控制器,该控制器由两部分构成,其中IT_IIFNN用来在线逼近系统不确定性;鲁棒补偿器用来实时补偿IT_IIFNN的逼近误差以及外界干扰。其次,利用Lyapunov稳定理论证明此飞行器控制系统闭环稳定性。最后,通过四旋翼微型飞行器样机来验证IT_IIFNN自适应控制器的优越性。验证结果显示,在加入风速为1.5m/s的外界干扰条件下,跟踪误差可近似达到10-2。结果表明,IT_IIFNN自适应控制器具有良好的跟踪精度、稳定性及鲁棒性。

微小型四旋翼飞行器多信息非线性融合导航方法及实现

导航系统的完好性及可用性是微小型无人飞行器实现自主可靠飞行的重要保障。本文设计了基于ARM处理器的四旋翼飞行实验平台,提出一种采用MEMS微惯性器件、磁强计、GPS、光流图像传感器及气压计的多信息融合导航方案,针对多传感器数据更新不一致的问题,提出了时间更新和量测更新分离的异步滤波方法。针对微小型四旋翼无人飞行器的易受环境影响和多信息数据融合的非线性特点,研究了Sigma点卡尔曼滤波器(Sigma-point Kalman filter,SPKF)的应用,构建了一种新型的四旋翼飞行器微型多信息导航系统。实验表明,该系统在静态和动态飞行环境下可对飞行器的姿态、速度和位置进行可靠估计和量测,能够保证四旋翼飞行器自主飞行的精度和可靠性,满足多种任务需求。

利用飞控特征的四旋翼无人机雷达回波信号仿真

针对现有旋翼无人机雷达回波信号仿真方法未将密切相关的机身速度与旋翼转速相关联的问题,本文利用旋翼无人机的飞控特征,提出了一种将机身运动与旋翼转速相结合的四旋翼无人机雷达回波信号仿真方法。首先根据雷达回波仿真所需参数利用四旋翼无人机飞控原理给出一种机身速度与旋翼转速关联的简化运动模型,其次推导并给出线性调频体制雷达四旋翼无人机雷达回波信号模型,最后利用坐标系转换将简化运动模型与回波信号模型相结合。实验结果表明,仿真回波信号的时频分析结果能够体现机身速度和旋翼转速相关联的微多普勒特征,对于无人机运动状态变化的情况,其雷达回波仿真有必要将机身速度与旋翼转速联合考虑。

低成本四旋翼高清图像采集功能的研究与实现

为实现低成本四旋翼飞行器可以拍摄500万级像素的高清图片的效果,研究并设计一款高清图像采集系统。采用高清摄像头+SDRAM(synchronous dynamic random access memory)+CPLD(complex programmable logic device)的缓存模式,在尽量不影响主控MCU(microcontroller unit)内存使用效率和运算速度的情况下,使以中低端单片机为MCU(microcontroller unit)的四旋翼飞行器依然可以拍摄500万级像素的高清图片。拍摄高清图片时要求四旋翼达到平稳的飞行状态,故采用时间片轮的任务调度方式改进飞控算法。实际测试结果表明,四旋翼在自稳飞行的同时,可利用该图像采集系统拍摄高清图片,以无线的方式传送给电脑,整个系统具有成本低、稳定性高、可移植性强等特点,满足开发要求。

微型四旋翼实验平台设计

惯性导航器件是测控技术专业的核心课程,为便于学生深入掌握各种惯性器件的使用,设计了微型四旋翼实验平台。该实验平台以Atmega328p单片机作为控制器,采用集成三轴加速度计和三轴陀螺仪的MPU-6050作为姿态传感器,使用NRF2401模块采集控制信号,运用欧拉角法计算飞行器在空中的姿态,并用PID对飞行器进行闭环控制,以达到稳定飞行的目的。实验平台预留定高、定位、图像传输、PID控制等扩展接口,便于学生进行二次开发。

基于动态运动基元的微小型四旋翼无人机路径规划

针对微小型四旋翼无人机的路径规划问题,引入运动学习框架,提出了一种基于动态运动基元的路径规划方法。该方法通过对给定运动样本的学习提取出运动基元,并将学习结果推广到新的飞行目标,从而泛化出相应的运动轨迹。有障碍物的情况下,在已有学习基础上通过设计耦合因子规划出避障路径,然后将规划的轨迹点集提供给微小型四旋翼无人机完成路径跟踪飞行任务。该路径规划方法的可行性通过微小型四旋翼无人机不同目标点的飞行任务仿真得到了验证。仿真实验还验证了该方法在三维空间进行有效避障的性能。

基于自适应模糊PID控制的四旋翼飞行器的自主跟踪

为了提高四旋翼飞行器控制系统的动态性能和工作效率,研究了自适应模糊PID控制。目前在实际应用中,四旋翼的控制算法主要采用经典PID算法和模糊控制算法,然而经典PID算法,系统容易超调,动态性能较差;模糊控制算法,系统的稳态误差难以消除,工作效率不高。为此采用了经典PID与模糊控制的分段策略,提出了一种新的控制算法:当误差较大时,为提高系统的动态性能,控制器选取模糊控制算法;当误差较小时,为减小稳态误差,提高工作效率,选取经典PID算法。完成了悬停飞行实验,对自适应模糊PID、模糊控制和经典PID三种控制算法进行性能对比,结果表明自适应模糊PID算法能有效解决上述问题。采用自适应模糊PID算法完成了自主跟踪实验,将该算法成功应用到导航制导领域。

基于反步法的微型四旋翼欠驱动控制

根据微型四旋翼直升机模型和其欠驱动特性,提出了一种欠驱动控制策略,并在此基础上设计了微型四旋翼飞行控制系统基于反步法的控制器。该控制器能够使位置变量和偏航角跟踪稳定,并使俯仰角和偏航角稳定。最后通过仿真对算法有效性进行了检验。

基于动态权值共轭梯度的自适应互补滤波姿态估计算法

针对低成本微机电系统(MEMS)惯性测量器件易发散,单一的姿态估计算法存在精度低、抗干扰性弱等问题,提出了一种动态权值共轭梯度法与自适应互补滤波融合的姿态估计算法。该算法在共轭梯度算法中加入动态权值,根据载体运动加速度大小对权值进行动态调整,消除运动加速度对姿态估计的不利影响;将加速度计的输出采用动态权值共轭梯度法估计出姿态四元数,并将其与陀螺仪的输出通过自适应互补滤波算法融合以减小惯性测量单元(IMU)的漂移和噪声干扰,提高微型四旋翼飞行器姿态估计的跟踪精度。为了验证所设计算法的可行性和有效性,搭建了基于STM32单片机的四旋翼飞行器实验平台,实验结果表明该算法提高了姿态估计的跟踪精度以及非重力运动加速度干扰下的抗干扰能力。

微型四旋翼位姿监测与控制实验系统设计

为掌握微型四旋翼工作原理、姿态监测、系统建模以及位姿在线控制和调试方法,设计了微型四旋翼位姿监测与控制实验系统:软件基于C#、MatLab和MDK开发,能够实现微型四旋翼姿态实时监测、系统仿真、在线调试与控制;硬件包含四旋翼本体、遥控器和调试支架,能够进行微型四旋翼桌面在线调试。依托系统设置了五大项14小项实验内容,实际运行表明系统可以满足相关学习要求。

微小型四旋翼无人机垂面栖停轨迹规划与控制

微小型四旋翼无人机以轻小便携、灵敏机动等优势在军事、民用与科研领域获得广泛应用。但无人机小型化带来优势的同时也必然导致储能空间急剧减缩,引发续航时间缩短、使用效能恶化。源于鸟类栖停行为的垂面栖停机动是当下微小型四旋翼无人机续航延时的有效策略,垂面栖停机动是利用无人机的机动能力使无人机在栖停装置配合下能够像鸟类栖停一样降落在垂直墙面上。当无人机栖停在垂直墙面时,可依靠栖停装置与垂面间的相互作用力来平衡重力和力矩。无人机垂面栖停无需开启电机,因此,可以达到减小能量消耗、延长任务时间的目的。垂面栖停机动涉及较为复杂的运动控制问题,本文采用“轨迹规划+跟踪控制”的方法实现四旋翼无人机垂面栖停过程。首先,对四旋翼无人机进行动力学建模并对垂面栖停的研究维度限制在二维的纵向运动。然后,基于纵向运动模型,建立了考虑栖停运动约束的轨迹规划方法。最后,为了解决实际飞行中存在的外部扰动与内部非精确参数等因素的影响,采用几何跟踪控制方法并根据栖停问题特征对该方法进行改进。Simulink仿真结果表明,改进跟踪控制方法能够很好地解决垂面栖停问题,实现对预设轨迹的跟踪控制。