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。     

四旋翼飞行器的模型参考自适应控制研究

针对四旋翼飞行器的姿态控制中的受扰动问题,提出了使用模型参考自适应算法加强四旋翼飞行器的姿态稳定性;常规控制器对四旋翼飞行器受扰时的控制很不理想,模型参考自适应控制器在外部干扰或环境影响出现时,能够结合参考模型,提高控制系统的动态品质;结合动力学模型并加以适当简化,设计了常规反馈控制器和模型参考自适应控制器,并进行了数据仿真实验;结果表明,模型参考自适应控制器能够在很大的范围内有效屏蔽干扰,缩短稳定控制时间,验证该算法在四旋翼飞行器姿态控制中是可行有效的。     

基于单位四元数的四旋翼编队反演控制方法

针对四旋翼无人飞行器,研究了在理想通信条件下编队控制问题。四旋翼无人飞行器具有复杂的数学模型,首先用四元数描述其动力学和运动学模型,将其分解为位置和姿态两个相互独立的子系统,通过引入与期望轨迹之间的误差建立了跟踪误差模型;指定编队中一名成员为领航者,编队成员通过一致性算法得到编队的几何中心位置,并以此作为期望轨迹。通过Backstepping方法为每一架四旋翼设计时变反馈控制律使编队达到镇定;最后通过仿真实验验证该控制方法的有效性。     

基于ARX模型四旋翼飞行器的LQR控制方法

四旋翼飞行器飞行过程中具有非线性和强耦合性,导致难以建立精确的物理力学模型,针对这个难题,提出了基于多个ARX模型四旋翼飞行器的LQR控制器设计方法。ARX模型全称是带外生变量的自回归模型,LQR控制器一种基于局部线性化模型的无限时域预测控制器。该法首先基于四旋翼飞行器的动力学特性构建四旋翼飞行器多个ARX的模型结构,并利用结构化非线性参数优化方法辨识模型参数,获取满足工程精度需求的四旋翼非线性动态模型。然后,基于该模型给出了具有状态反馈的LQR控制器设计方法,并通过求解工作点的Riccati方程,获得状态反馈     

基于RBF-ARX模型的四旋翼飞行器的预测控制

四旋翼飞行器模型的准确性对系统的控制效果和安全运行起着关键作用,具有非线性的飞行器系统较难准确建立其物理模型,提出了一种新型基于RBF-ARX模型的预测控制算法,并通过仿真和实控实验,证实了该方法可行性和有效性。     

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。     

基于emWin图形库的四旋翼飞行器监控系统设计

为了对四旋翼飞行器在飞行过程中实现更加便利的监控,采用LPC1788微处理器和emWin图形库设计了四旋翼飞行器监控系统。按照监控系统的整体设计方案,设计了监控系统的硬件结构以及软件主体框架和程序流程、制定了无线模块的应用层通信协议,调用emWin的API函数创建四旋翼监控系统触摸显示控制屏界面。四旋翼飞行器经过多次飞行测试验证,监控系统实现了同时显示四旋翼飞行器的飞行姿态数据以及控制飞行器启动、飞行和着陆的功能,运行效果好,实用性强。 关键词：四旋翼;监控系统;LPC1788;emWin图形库     

基于激光雷达的多旋翼飞行器实时避障系统

针对多旋翼飞行器的障碍物规避问题,提出一种基于激光雷达的自主飞行多旋翼飞行器避障系统,实现多旋翼飞行器自主飞行的实时避障;该避障系统针对静态、低速运动障碍物,综合飞行器本体姿态、速度、加速度等状态信息,建立基于改进势场法的避障模型和算法;在机器人操作系统(ROS,Robot Operating System)平台进行该避障系统的软件实现,其通过串口与飞控进行通信,完成多旋翼飞行器的自主避障飞行;同时,为了使该系统能在强光环境正常工作,在不影响系统实时性的前提下,对激光雷达的干扰问题进行优化设计;大量实验表明:该避障算法计算量小,能够保证避障系统的实时性,在机体慢速以及低速运动(机体与障碍物之间的相对运动速度小于等于3 m/s)的场景中能够正确检测范围6 m内,并迅速规避障碍物。     

系留旋翼平台建模与控制技术研究

文章提出了一种系留旋翼平台,首先介绍了系留旋翼平台与普通旋翼飞行器之间在结构和控制方式的异同点,其次针对系留旋翼平台进行动力学分析并建立其动力学模型,然后依据所建立模型采用PID控制方法对姿态、偏航以及位置进行控制,最后对系统进行了Simulink仿真,仿真结果证明系统采用模型和控制器,控制效果良好,对实际设计具有指导作用。     

基于自抗扰技术的四旋翼飞行器视觉伺服控制器设计

基于自抗扰控制技术的四旋翼飞行器视觉伺服控制器克服了惯性传感器无法获取位置信息的缺点,提高了飞行器的灵活性,能够胜任更复杂的任务;文章主要针对基于四旋翼无人飞行器的视觉伺服控制技术问题展开相关研究;选用基于HSV颜色空间的颜色特征提取的方法实现目标跟踪,再通过三角形法则确定飞行器与目标在世界坐标下的相对位置,最后引入自抗扰控制技术设计了水平位置控制器与姿态控制器;通过实验结果分析,文章设计的飞行器视觉伺服控制器可以准确地跟踪目标并实施高精度定位,并且控制系统鲁棒性强,跟踪误差小,能够有效地完成视觉伺服控制任务。     

无人飞行器视觉SLAM特征检测和匹配算法研究

近几年图像局部特征检测和描述在机器人视觉中得到了广泛的应用,鲁棒的、快速且高精度的视觉特征检测和描述算法对飞行器进行实时的位姿估计和地图构建具有决定性意义。本文针对四旋翼无人飞行器平台的RGB-D传感器同时定位与地图构建(SLAM),讨论FAST、STAR、SIFT和SURF等检测算法和ORB、FREAK和SURF等匹配描述符的性能,对不同的特征算法进行对比评估出最合适的特征检测方法和匹配描述符。最后,基于Eclipse与OpenCV平台进行了实验,实验结果表明FAST检测和FREAK描述符比其他方法更适用于四旋翼飞行器在板视觉SLAM,且能基本满足实时性。     

基于遗传算法的四旋翼无人机系统参数辨识

建立准确地系统模型是实现四旋翼无人机的自动飞行控制的基础,为此提出了一种遗传算法,并将其应用于四旋翼无人机系统参数辨识当中。首先,根据四旋翼受力分析建立了小角度下的线性系统模型;然后,将遗传算法应用于线性模型未知参数的辨识中;最后,分别对比了滚转、俯仰和偏航方向的加速度值与实际测量值。实验结果表明在悬停状态或小角度飞行状态下,该辨识方法能够建立比较精确的系统模型。     

基于PID算法的四旋翼飞行器定点跟踪控制

四旋翼飞行器是一种结构紧凑、飞行方式独特的垂直起降式飞行器,具有欠驱动、强耦合的特点。为实现对飞行器的控制,使之能从起始位置在一定时间内到达设定目标点并稳定悬停,根据其飞行特点建立动力学模型并在此基础上提出了一种双闭环PID控制方法。其中,外环实现飞行器的位置控制,使用目标点与反馈回的实际坐标的偏差作为控制器的输入,内环实现飞行器的姿态控制,其姿态的参考量由外环的输出经逆向求解获得的欧拉角与实际姿态角求得的偏差作为控制器的输入。通过PID算法后输出的姿态控制信号,经过四旋翼飞行器“十”字动力学模型解耦得到4个电机的转速控制值,从而完成定点跟踪任务。提出的双闭环PID控制方法在仿真中获得了验证,为飞行器的进一步研究提供了基础。     

强耦合面对称飞行器横航向模态控制效能

面对称飞行器具有强耦合、弱阻尼的特点,为实现其横航向模态的高效控制,对控制策略效能及高效控制策略选择判据进行了研究.通过建立稳定轴系下横航向耦合动力学模型,得到了模态特征简化表达式;分析了有效的模态控制策略,并推导了各控制策略的效能公式;通过对各控制策略效能的对比分析得到了耦合特征下的高效模态控制策略选择判据;最后通过根轨迹分析、模态特性评估与6自由度仿真进行验证,结果表明理论公式与分析仿真结果一致.高效模态控制策略选择判据能够准确表征不同控制策略的效能关系,可用于指导强耦合面对称飞行器横航向模态控制方案设计.      

基于改进单神经元的四旋翼PID控制器设计

针对传统PID控制算法对四旋翼飞行器的姿态角进行控制时,其控制参数很难随着环境的变化进行自整定,进而影响四旋翼飞行器的稳定性的问题,提出了一种改进的PID控制算法;该算法通过改进单神经元中的K值公式提高了K_p、K_i、K_d的学习速率,从而提高了系统的响应速度;通过增加超调惩罚措施,通过适当的放大或缩小超调,可以使系统超调达到最小;通过与增量型PID、标准二次型单神经元PID算法进行比较,并且进行仿真实验;结果表明:所提方法具有参数自整定能力强且快速响应、鲁棒性强及稳定性好。     

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AFSMC算法的四旋翼飞行器控制策略研究

针对四旋翼飞行器在飞行过程中,控制系统存在非线性、强耦合、不确定性和鲁棒性差的问题,建立了关于四旋翼飞行器的动力学数学模型,将自适应控制、模糊控制和滑模控制相结合,提出基于自适应模糊滑模控制(AFSMC)的快速平稳控制策略。采用模糊系统推理方法实现理想控制律的逼近。在满足李雅普诺夫稳定性条件的前提下进行控制器的设计和稳定性分析,并结合四旋翼的数学模型和给定参数进行了MATLAB仿真。仿真结果表明,AFSMC控制器相比常规PID控制器具有良好的动态性能和抗干扰能力。     

三倾转旋翼无人机直升机模式建模与控制研究

针对一种新型三旋翼构型的倾转旋翼无人机的直升机模式控制问题进行研究,采用牛顿欧拉法对这种新型三旋翼构型的倾转旋翼无人机直升机模式进行了详细的动力学建模分析,建立了该无人机悬停模式6自由度非线性模型;在对该模型进行线性化的基础上,设计了这种三倾转旋翼无人机直升机模式下的高度、俯仰通道、滚转通道以及偏航通道的PID控制器,并在Matlab/Simlink环境下建立其仿真模型,对所设计的控制算法进行验证;实验结果表明,所设计的控制器能够满足系统的控制性能要求。     

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。