四旋翼飞行器姿态解算与滤波

四旋翼飞行器的运动控制关键在于对飞行过程中的实时姿态角控制。目前实时姿态角信息还不能直接测量出来。为了能利用已有的传感器数据解算出更准确的姿态角,通过物理实验详细分析了四旋翼飞行器姿态角的解算和滤波算法。首先,通过联立欧拉方向余弦矩阵与四元数矩阵,得到用四元数表达的姿态角表达式。然后,结合加速度计和磁强计实时测量的数据,分别采用互补滤波和卡尔曼滤波两种方法来补偿四元数结果,分别分析如何选取最佳参数,并对比分析了两种滤波方式的优缺点。在一定精度要求范围内,这两种滤波方式都能获得更加准确的姿态角,但是互补滤波相对卡尔曼滤波有一定的解算时延。因此在精度要求一般的系统中,这两种滤波方式都可以用来求解姿态角,卡尔曼滤波方法则更适于对实时性要求更高的系统。     

MC-ROV导航系统研究

针对研制的新型模态切换水下机器人(Mode-Converted ROV, MC-ROV),设计了一套以MEMS器件为主的微惯性组合导航系统,包括陀螺仪、加速度计、磁力计、深度传感器及微处理器等。系统采用互补滤波方法抑制陀螺漂移,设计卡尔曼滤波器计算姿态角。本文采用了改进的自适用卡尔曼滤波器,增大新近数据的作用,减小陈旧数据的作用,避免滤波发散,提高导航精度。水池实验表明结合互补滤波、自适应卡尔曼滤波能够获得比较精确、稳定的水下机器人导航信息。同时,基于实测数据进行的算法仿真表明改进后的渐消记忆指数加权自适应卡尔曼滤波可以在一定程度上改善导航效果。     

基于ARM的四旋翼姿态控制器设计

四旋翼姿态控制器采用集成了加速度计和陀螺仪的惯性测量单元,实时采集姿态数据,传输给Cortex-M4内核的处理芯片,利用四元数姿态解算方法,对加速度和角速度数据融合解算处理。采用位置式PID控制算法,控制四个无刷电机的转速,实现控制四旋翼飞行器的飞行姿态。建立万向云台调试系统,通过实践调试验证该控制器能实现控制四旋翼姿态的稳定性。稳定飞行时,姿态角的平均振荡范围为5度。     

四旋翼无人飞行器姿态数据采集处理系统

针对机械振动等因素产生的噪声对加速度传感器测量姿态数据的影响,增加了陀螺仪并运用卡尔曼滤波对加速度传感器和陀螺仪的数据进行融合处理;与以往均值和中值等滤波姿态算法相比,采用卡尔曼滤波算法能够获得可靠、稳定的姿态数据,为四旋翼无人飞行器稳定飞行提供有效保障;介绍了姿态传感器和采集处理系统硬件结构及软件实现,运用图形化编程语言LabView实现对四旋翼无人飞行器实时姿态曲线显示、姿态数据存储、回放等功能;经测试,能有效的降低机械振动等噪声对飞行器姿态测量的影响,提高姿态数据估计的精度,达到了预期的目标。     

四旋翼无人飞行器实验平台设计及姿态控制研究

为了实现四旋翼无人飞行器姿态的稳定控制并验证控制算法的性能,设计了一种可用于四旋翼无人飞行器姿态控制算法研究及控制性能测试的物理实验平台。首先,利用牛顿-欧拉法建立了四旋翼无人飞行器的六自由度动力学模型;其次,对姿态传感器数据进行融合,利用互补滤波算法实现对四旋翼飞行器姿态进行快速准确解算;然后,在MATLAB环境下搭建了四旋翼飞行器仿真模型,并设计改进的PID控制器对飞行姿态进行了仿真;最后,搭建了一个四旋翼无人飞行器姿态控制的物理实验平台,进行了飞行器姿态控制算法的性能测试。实验结果表明了四旋翼无人飞行器实验平台设计的合理性和正确性,是一种快速有效的飞行器姿态控制算法性能测试实验平台。     

基于MEMS传感器的姿态测量系统设计

为解决单目三维扫描装置摄像机标定完成后姿态不能改变的问题,针对单目三维扫描装置使用过程中的运动方式与特点,设计了一款基于 MEMS 传感器的姿态测量系统。采用四元数对姿态进行解算,通过三轴姿态确定(TRAID)算法构建量测模型,以无迹卡尔曼滤波(UKF)算法进行数据融合,能有效抑制姿态解算过程中陀螺仪的漂移问题。实验结果表明,利用该系统进行姿态测量时静态误差低于±0.2°,动态误差低于±1°,系统实时性好、适用于动态三维扫描系统。     

语音控制的四旋翼飞行器设计与实现

基于语音识别技术,设计了一套语音远程控制四旋翼飞行器的系统。使用LD3320语音处理芯片和STM32微处理器实现语音识别功能,采用NRF24L01将识别结果传输到飞行器。选用STM32作为四旋翼飞行器的主控芯片,采用六轴运动组件MPU6050、三轴数字罗盘HMC5583L等传感器对飞行器的姿态进行实时测量,再利用数字滤波器对姿态信息进行处理,然后采用四元数进行姿态解算,最后运用双闭环PID控制算法实现姿态控制的要求。测试结果表明,通过语音可以控制四旋翼的正常飞行及姿态变化,系统稳定可靠。     

基于扩展卡尔曼滤波的吊钩姿态估计技术研究 

针对吊钩运动不定且易受大风、雾气等影响其作业效率问题,提出并实现基于MEMS传感器的吊钩姿态估计系统。建立吊钩三维空间运动模型,消除吊钩扭转影响;通过四元数的扩展卡尔曼滤波算法,对MEMS陀螺仪、加速度计与磁强计进行数据融合,解算得到吊钩三维姿态、摆角与摆向;采用基于视觉检测的吊钩空间姿态为参考基准,对起重机吊钩进行姿态估计验证。实验结果表明：该系统能有效融合MEMS传感器数据,获得高精度的吊钩姿态,实现姿态的实时检测。     

四旋翼惯性导航姿态解算算法的改进与仿真

为了实现四旋翼飞行器的高精度导航,提出了互补滤波法和四元数算法对传感器获得的数据进行修正,最大限度的抑制干扰误差并提高姿态角解算的准确度。首先简单推导了捷联式惯性导航系统的算法基本原理并利用互补滤波算法进行改进,然后给出了惯性导航系统的力学编排模型分析旋翼飞行器的运动姿态。最后仿真验证数据选用惯性仪表MPU6050和HMC5883所得到实测数据采集并进行仿真分析,平台处理器选用STM32来仿真惯性仪表的测量速度,最终得到实验结果证明算法可行性。     

基于自适应单神经元PID的四旋翼飞行控制研究

针对传统增量式PID控制算法在四旋翼飞行器的姿态控制中自整定参数不足的缺点,提出了一种改进的自适应单神经元PID控制算法,该算法在单神经元加权系数调整的基础上引入PSD自适应控制方法,增加了对比例系数的自适应调整;通过建立四旋翼飞行器的动力学模型和飞行试验平台对该改进算法进行仿真验证;仿真结果表明,采用自适应单神经元PID算法的控制器结构简单且响应速度快,精度高,具有更高的鲁棒性和自适应能力,能有效的实现四旋翼飞行器姿态的稳定控制。