基于OpenMV的四旋翼无人机目标跟踪系统设计与实现

基于四旋翼无人机小巧便捷可控的特点,设计并实现了一种可识别并自动跟踪物体的四旋翼无人机系统,该系统采用STM32F407为主控芯片,综合光流模块、数传模块、OpenMV4模块和电机、螺旋桨等外围设备,采用姿态估算、色块跟踪解耦合、色块识别、滤波、坐标系转换、PID调节、前馈调节等算法实现四旋翼的识别与自动跟踪,使其可以在平稳飞行的同时,按照程序指令搜寻目标,并触发跟踪状态,完成自动跟踪。该四旋翼无人机系统灵巧便携,操作简单,通用性强,应用前景广阔。     

基于STM32的四旋翼飞行器飞行控制板设计

文章针对四旋翼飞行器,设计了一种基于STM32微控制器的飞行控制板。以ARM cortex-m4内核微处理器作为主控单元,对飞行控制板进行了模块化设计,并给出了各模块中芯片的选型依据。软件设计采用滤波融合算法获得四旋翼飞行器的姿态,除了基本的姿态检测外,还添加了无线数据传输、高度测量的功能。通过ARHS软件模拟出姿态融合后图像,结果表明设计的飞行控制板解算的姿态误差较小。     

四旋翼无人机飞行控制系统设计研究

根据模块化思想分别对四旋翼无人机[1]硬件系统的控制器模块、传感器模块、电源模块、执行机构模块以及遥控器模块[2-3]进行了详细的阐述,并给出了相应的电路设计。根据硬件系统所需的要求设计了飞行控制系统软件方案总体流程图,最后根据图形化语言LabVIEW设计了一套基于四旋翼无人机飞行控制系统的显示界面用来实时采集四旋翼无人机飞行器姿态角的数据[4],通过转台实验分析证明,文中所设计四旋翼无人机飞行控制系统满足最初预期效果,为进一步研究奠定了理论基础。     

小型四旋翼飞行器控制系统的设计与实现

当今四旋翼无人机得到了广泛的应用,如管网、巡视、航拍测绘等,与此同时四旋翼市场呈现出小型化的发展趋势。为了提供更多轻便型四旋翼的学习参考,文章设计了一款小型四旋翼飞行器,采用了STM32F103C8T6为主控制器,通过MPU6050传感器获取机体的飞行姿态,系统应用了串级PID控制算法实现了对四旋翼飞行器飞行姿态的调节。实验结果表明,系统较为稳定,该飞行器在飞行运动的过程中姿态较为稳定。     

基于神经网络PID算法的四旋翼无人机优化控制

针对四旋翼无人机系统的时变性、非线性等问题,文中提出了一种基于神经网络PID的无人机姿态控制算法.该算法具有PID算法的强自适应能力和神经网络的强抗干扰能力.在建立四旋翼无人机刚体运动学模型和动力学模型基础上,搭建了四旋翼无人机MATLAB-Simulink姿态仿真控制模型,对比了神经网络PID控制算法与传统PID、串...     

四旋翼自主飞行器跟踪系统设计

此飞行器跟踪系统是针对四旋翼飞行器具有图像采集处理、目标追踪、姿态控制以及定高飞行的要求进行设计的。该系统采用RX23T和STM32f407VG作为系统的主控芯片, MPU6050三轴陀螺仪作为飞行姿态反馈机构。定高飞行是通过超声波模块实时采集的对地高度数据, 并由STM32f407VG进行处理, 然后根据程序设定的高度值实时调节无刷电机的转速。摄像头进行图像信息采集, 图像通过RX23T对目标的颜色进行识别反馈给STM32f407VG进行处理, 最后调节电机转速以达到目标追踪。测试结果表明, 该系统定性与准确性达到设计要求。     

基于北斗导航的无人机系统设计

随着无人机技术的发展和成本的降低,无人机的应用越来越广泛, 被广泛应用于军事侦察、民用等领域。我国自主研发的北斗卫星导航系统(BeiDou Navigation Satellite System, BDS)全球组网完成,可为无人机提供精确的位置、速度、姿态等飞行状态信息。本文研究设计了基于北斗导航的低成本微型四旋翼无人机,给出了无人机系统的总体和软硬件详细设计。研究了无人机姿态控制算法,给出了四旋翼无人机的运动方程和传递函数,对PID控制算法进行了仿真。并研究了无人机定高、定点控制算法,给出了仿真结果。对四旋翼无人机进行了实际飞行测试,结果表明：设计的无人机系统能够较好的控制飞行姿态,同时具有低成本、体积小等特点。     

四旋翼无人机斜面降落系统设计

对于复杂环境下四旋翼无人机(UAV)在斜面上完成精准降落,提出了一种新颖的系统框架。通过带有板载大疆Manifold,视觉传感器guidance的四旋翼无人机实现斜面平稳降落。采用比例—积分—微分(PID)控制方法对无人机的自主降落控制算法进行了优化,Manifold对获取的导航数据进行实时计算,四旋翼无人机可以精准到达降落点上空。提出通过代价函数筛选四旋翼无人机平台大疆(DJI) M100采集的数据,并采用反向补偿算法完成了在斜面上的精准降落。实验结果表明,所提算法能够有效保持四旋翼飞机在飞行时的位姿稳定,并能在斜面上精准降落。     

基于STM32四轴无人机自主巡线设计

随着机器视觉技术的成熟发展,无人机搭载视觉模块进行巡线成为技术热点,设计了以STM32为主控芯片,在拟定实验环境下采用四轴无人机设计完成其自主巡线、视觉跟随等功能.通过视觉模块OpenMV实现巡线过程中的线检测、点检测,在进行线检测的同时完成对二维码、条形码的扫描;采用姿态解算、融合算法实现无人机在自主巡线过程中的姿态...     

四旋翼无人机轨迹跟踪控制系统设计

针对四旋翼无人机参数不确定性和对外部干扰敏感的问题,提出一种基于线性自抗扰的轨迹跟踪控制系统设计方案。线性自抗扰能够很好地克服无人机的强耦合性、模型不确定性以及外部干扰问题。将四旋翼无人机的轨迹跟踪控制系统分为内外两个环路,内环采用线性自抗扰控制器,外环采用简单的PD控制器。在仿真平台上对线性自抗扰控制系统进行轨迹跟踪实验,并与传统的PID控制系统进行对比分析。通过仿真实验证明,所设计的线性自抗扰控制器不仅能够很好地估计并补偿系统所受内外部干扰,而且对四旋翼无人机参数的不确定性具有较强的鲁棒性,能够满足无人机姿态调节快速和高稳定度的控制要求,性能指标明显优于PID控制器。     

基于滑模自适应迭代学习的四旋翼无人机轨迹跟踪

针对四旋翼无人机轨迹跟踪问题,在考虑外部扰动的情况下,提出一种滑模自适应迭代学习的控制算法。所设计的控制器由两部分组成：第一部分是滑模子控制器,作为四旋翼无人机系统的反馈控制器;第二部分是迭代学习子控制器,作为无人机系统的前馈控制器。在迭代学习过程中,迭代学习子控制器的增益可以根据轨迹跟踪误差自适应改变,能够提高四旋翼无人机的轨迹跟踪效果。最后通过软件仿真对所提出的四旋翼无人机轨迹跟踪算法的有效性进行验证。     

基于STM32的智能物流机器人

设计了以STM32F103C8T6芯片为主控的智能物流机器人,并对机器人系统性能进行分析。电机调速动态指标中调节时间平均为560 ms,超调量平均34.6%。随着电机转速增大,调节时间呈减小趋势。机械臂跟踪性能在PID控制下表现良好,平均每2.5 s完成跟踪目标并准确抓取,实物系统有良好的稳定性、可靠性和准确性。     

基于STM32的MPU9255姿态解算算法的实现

本文采用STM32微控制器与MPU9255多轴姿态传感器结合,设计完成了水下机器人姿态检测和信息解算。通过MPU9255传感器内置的陀螺仪、加速度计和磁力计,对系统的三轴角速度、三轴加速度、三轴磁感应强度进行信息采集,利用四元数姿态解算方法,对所测量的数据进行分析与计算,进而解算成水下机器人的姿态信息,并采用PID算法输出PWM信号,实现对水下机器人系统的有效控制。文中给出信息采集、解算方法和程序算法思路,具有较好的实用价值。     

四旋翼无人机的轨迹规划跟踪控制研究

针对四旋翼无人机的实际应用需求,开展轨迹跟踪控制研究。提出了一种基于快速扩展随机树（RRT）算法的Dubins航迹规划方法,同时搭建了四旋翼模型,并设计了轨迹跟踪控制方案对所提出的规划路径进行了轨迹跟踪仿真。该RRT-Dubins算法采用RRT算法对有障碍区域的无人机路径进行有效规划,然后利用Dubins路径对规划出的轨迹进行平滑处理,以形成一条无人机可飞行路径。仿真实验表明,采用所提出的轨迹规划方法及路径可以较好地规避障碍区域,且轨迹平滑更适合无人机飞行,同时验证了所提轨迹跟踪控制方案的有效性。