基于机器视觉的无人机自主着陆技术

为了提高无人机着陆过程中的自主性和智能性,提出了一种基于机器视觉的无人机自主着陆算法。算法采用了红外图像与可见光图像协同的方式,首先对着陆模型进行设计;其次,通过着陆模型的颜色、纹理、热成像等特征对着陆模型进行检测识别;最后,通过确定降落模型的质心位置并跟踪,实现无人机的位姿调整。实验表明,该算法大大降低了基于机器视觉进行无人机位置识别时对环境光线的要求,提高了基于机器视觉的无人机自主着陆控制系统的抗干扰能力,实现了基于机器视觉进行自主降落的无人机的全天候自主着陆。     

无人机自主降落过程视觉定位方法研究

无人机的视觉定位是无人机自主降落的辅助系统,是目前无人机的研究热点.目前传感器采集的图像信息量巨大,占用空间容量,且目标识别要求视觉算法精度高,图像处理时间过长,使无人机在降落过程中对位姿估计有较高要求,因此视觉自动着陆算法的研究有着广阔的应用需求场景.主要研究了无人机自主降落模式,采用视觉识别算法,大大减少了环境的干扰,通过模拟无人机自主降落的过程,设定无人机降落的坐标系,配合算法,实现着陆目标的选取,完成整个降落过程.机器视觉定位或模板匹配对不同的目标识别效果有着明显差别,固定着陆模型的识别效果会更好.     

基于FPGA的电动舵机滑模控制系统

电动舵机是现代无人机飞控系统的关键组成部分。针对传统电动舵机系统抑制干扰能力差、跟踪精度低、响应速度慢的问题,提出一种改进优化的自适应滑模控制(SMC)算法。首先,在进行系统建模和实验平台搭建时考虑了外界扰动和摩擦间隙等非线性问题,以此为基础设计了新的滑模面函数;其次,通过重新设计切换控制函数,使舵面偏转角度更加准确,有效的提高了系统的跟踪精度;最后,在系统中引入一阶低通滤波器,有效的消除了控制量抖振问题。并通过FPGA芯片实现了该算法,设计实验加以验证。实验结果表明,与传统PID算法相比,改进的滑模控制算法具有较强的抑制干扰能力和较快的动态响应速度,跟踪误差也有明显的下降。由此可见该算法在解决电动舵机的非线性问题方面具有较强的优势,基本满足舵面偏转的精准控制需求,在无人机产品的生产实践中具有较强的实际应用价值。     

低速无人机自主着陆控制技术研究

针对无人机自主着陆问题,给出了无人机自主着陆控制系统结构,分别设计了着陆段纵向控制回路和横侧向控制回路的控制律,提出了一种基于待飞距离的无人机着陆轨迹,将着陆轨迹划分为四个阶段：进场飞行段、直线下滑段、指数拉平段以及跑道滑行段,并针对各个飞行阶段分别给出了纵向轨迹方程。在MATLAB环境下对某低速无人机着陆段控制进行仿真,仿真结果表明：本文提出的基于待飞距离的无人机着陆轨迹和针对该着陆轨迹设计的控制律,能够有效地实现无人机安全平稳着陆,符合预定的指标要求。     

基于四旋翼无人机的输电线路巡检实时自主跟踪系统设计

本文基于四旋翼无人机的输电线路巡检提出一种硬件和软件的实时自主跟踪系统的设计.为了提高无人机的检测效率,需要对实时数据处理传输线进行检测和跟踪.本文提出无人机的硬件结构设计,软件设计结构,以及卡尔曼滤波器在激光雷达上面的数据处理.并进行了飞行实验验证了系统的可行性.     

鸭式布局无人机直接升力控制系统设计

传统固定翼无人机纵向控制系统的耦合度较高,这是由于升力的改变必须通过机体姿态变化得到。本文根据某鸭式布局无人机模型设计了经典直接升力控制律,实现了飞机飞行轨迹和姿态之间的稳态解耦,提高了高度控制通道的动态响应,并且采用副翼同时同向偏转的方式提供了更大的直接升力,获得更快的纵向系统响应。提出了采用显模型跟踪解耦系统设计无人机直接升力控制系统方案,实现纵向位置控制和姿态控制动态解耦,仿真结果表明,本文设计的显模型跟踪解耦系统解耦性能较高,并且对于气动参数摄动具有较强的鲁棒性,位置控制和姿态控制的动态性能良好。     

基于多核架构无人机飞行控制系统设计与实现

针对中小型固定翼无人机自主起降与编队飞行任务,采用双ARM Cortex M4＋DSP架构,综合多传感器融合策略,利用多频段通信技术和舵机控制回路冗余设计的方法,设计并实现了一套飞行控制系统。该系统能为无人机自主起降与编队飞行提供了精确引导和相对定位信息与强大的通信支持、具有效率高、稳定性好、可靠性强以及集成度高等优点。地面半实物仿真和实际飞行试验结果表明,该飞行控制系统有效的支撑了无人机自主起降、多机编队飞行等研究。     

基于IMU-GNSS-VO的输电线无人机巡检定位和目标跟踪自适应方法

无人机巡检在220 kV输电线的日常巡检工作中占据越来越多的比重，然而无人机巡检存在定位不准、巡检目标识别与跟踪困难等系列问题。为此，基于惯性测量单元(inertial measurement unit, IMU)、全球导航卫星系统(global navigation satellite systems, GNSS)、视觉测程(visual odometry, VO)等多路传感器融合信息，提出了一种无人机输电线巡检定位与目标跟踪自适应方法。为解决GNSS信号中断以及视觉传感器在复杂场景中缺乏足够特征点导致的自主定位困难问题，提出一种基于联邦卡尔曼滤波的鲁棒自适应定位算法，该算法确保了无人机自主导航和定位的准确性；同时，为了实现输电线目标自动识别和跟踪，提出一种变化场景最佳阈值选择算法，实现预测性和连续的参数选择，以提高输电线跟踪的准确性。最后，以唐山某典型案例为试点，验证了方法的有效性，并进一步全面优化输电线路无人机巡检工作流程，为后续输电线巡检的智能巡检多维应用奠定较好的基础。     

基于LSD聚类拟合与KF的轨道检测算法

针对传统无人机巡检中视觉轨道识别的识别效率低、精度差的问题，提出了一种基于LSD的约束聚类拟合与卡尔曼滤波相结合的轨道线检测算法。首先针对由于镜头视角造成的视角畸变，采用IPM算法矫正，并通过LSD算法检测出轨道轮廓，在轨道间距约束将LSD检测结果进行聚类并进行最小二乘拟合得到轨道直线。然后根据轨道几何特征和无人机动力学特性建立数学模型，并结合卡尔曼滤波器对轨道坐标信息进行跟踪估计，以保证算法的稳定性和鲁棒性。采用无人机采集多个场景的轨道图像作为测试样本，对检测算法与其他算法进行对比实验。实验结果表明，本文轨道识别算法优于其他算法，其轨道准确识别率达到92.49%,识别速率达到23 frame/s,满足轨道检测的稳定性和实时性要求。     

森林防火无人机系统设计与林火识别算法研究

为克服传统森林火灾监测手段监测范围有限、无法适用恶劣环境以及费用高昂等问题,提出了基于六旋翼无人机的林火监测系统.首先,采用开源架构,设计并研制用于控制无人机的自动驾驶仪;其次,搭建用于森林火情监控的小型六旋翼无人机.在传回的火情视频的基础上,利用视觉显著性检测方法,按照林火区候选、特征融合、特征分类、阈值判断等流程判断是否有林火发生.如果有火情出现,算法能够自动提取林火的形状、面积、蔓延速度等信息,并结合光电烟雾传感器实现火情预警.该系统具有垂直起降、对气象的要求低,且使用和维护成本低等特点.     

激光雷达无人飞行器自主着陆选址方法

无人飞行器在陌生场景中的自主路径规划与着陆工作一直是相关领域研究的重点,提出了一种基于激光雷达采集到的 点云数据来给飞行器推荐最优着陆地址的方法。 该方法通过飞行器位姿信息辅助以及选址窗口维护等手段校正并扩充了雷达 采集到的原始点云数据,之后再利用改进的 RANSAC 算法对生成的候选平面进行评估选择,最后反馈最优着陆点的位置坐标 信息。 仿真环境下的实验结果表明该方法运算结果稳定准确,且运算速度满足飞行器实时工作需求,同时计算所需空间时间开 销较小,能够符合在现实场景中正常工作的标准。     

Adaptive preview control with deck motion compensation for autonomous carrier landing of an aircraft

In this article, an autonomous carrier landing problem of an aircraft is addressed by developing an autonomous carrier landing system (ACLS) composed of previewable guidance and control systems. In the guidance system, an appropriate touchdown point is estimated by predicting the seakeeping motion of the deck by unscented Kalman filtering technique, which is then utilized to adjust the reference glide path and produce an effective deck motion compensation, indispensable for a safe landing. The adaptive preview control (APC) scheme is proposed, which utilizes future reference information. The feedback and feedforward adaptive gains are derived through the Lyapunov stability theorem ensuring better tracking response and disturbance rejection. Hence, the asymptotic stability of the closed-loop system is guaranteed. The simulation results depict better performance of the proposed ACLS in the presence of deck fluctuations and airwake disturbance compared with PID and LMI based preview control schemes.     

仪表着陆系统信号监视仪的研制

仪表着陆系统(instrument land ingsystem,ILS)是目前应用较为广泛的飞机精密进近和着陆引导系统,ILS信号监视仪是检测ILS设备发出的信号是否准确的一种仪器。目前使用的ILS信号监视仪主要采用模拟滤波器、检波电路对信号进行处理,仪器的体积较大、精度较低、测量结果易受环境影响。本文设计了一种新型的ILS监视仪,FPGA与DSP作为信号处理平台,测量响应时间约为2.2ms,提高了仪器的实时性,并缩减了仪器的体积,满足了仪器的便携式的要求。通过快速傅里叶变换求取信号的幅值,并采用离散频谱多点卷积校正算法来校正运算结果,通过仿真确定了校正运算的最佳的窗函数和卷积长度,使仪器测量精度误差小于3‰,与目前应用的ILS信号监视仪相比,测量精度提高了约1‰。     

Longitudinal auto‐landing controller design via adaptive backstepping

This paper presents an auto‐landing controller for glide‐slope tracking and the flare maneuver via adaptive backstepping design and describes a flight path command generator for indirect altitude control in order to provide precise altitude trajectories for auto‐landing of unmanned aerial vehicles (UAVs). Using the adaptive backstepping procedure to synthesize a glide‐slope tracking and flare maneuver control law is being used differently from designing the guidance and control loops separately in autopilot. An adaptive controller is proposed to control aircraft from glide‐slope to flare by following the flight path angle command for indirect altitude control via elevator and maintaining the constant airspeed control via throttle. Simulation results demonstrate that the adaptive auto‐landing controller is capable of effectively guiding the UAV along the flight path angle command under the presence of the wind turbulence. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd.     

绳驱动空中机械臂的自适应分数阶终端滑模控制

针对集总干扰下绳驱动空中机械臂关节空间内高精度轨迹跟踪控制问题,提出了一种基于时延估计技术的自适应鲁棒控制策略。在控制框架中,引入时延估计技术来补偿系统未建模特性、外界扰动及动力学耦合效应;采用分数阶非奇异终端滑模面来加快系统状态量的收敛速度和保证轨迹跟踪控制的精度;添加自适应律来增加控制器的鲁棒性。同时,基于李雅普诺夫稳定性理论分析了闭环系统的稳定性。最后,通过可视化仿真和地面试验对本文所设计控制器的有效性进行了验证,结果表明：与其他两种控制器相比,本文控制器具有较高的轨迹跟踪精度、较好的鲁棒性和较强的抗干扰能力。     

某型无人机气囊系统设计及动态性能测试

为实现某型无人机的安全回收,需设计一种新型气囊来吸收无人机着陆时的冲击过载,防止无人机内部的电子设备受到损伤。首先完成了气囊囊体的设计,然后通过NIPAC架构下的PXI系统模拟无人机着陆过程中的气囊缓冲过程,同时采集气囊的各项动态性能参数,为气囊的设计与改进提供了必要的实验数据。试验结果表明,所设计的气囊符合设计要求。     

Model free adaptive control design for a tilt trirotor unmanned aerial vehicle with quaternion feedback: Theory and implementation

This article focuses on the attitude and altitude tracking control of the tilt trirotor unmanned aerial vehicle (UAV) which is subject to modeling uncertainties and unknown external disturbances. A novel model free adaptive controller is designed to achieve asymptotic tracking control of the UAV attitude and altitude channels. The control scheme is based on the data driven strategy, and relies on the input/output data to estimate the system dynamics online. Furthermore, the discrete sliding mode algorithm is combined to enhance the system robustness, and the quaternion feedback is employed to avoid the singularity associated with the attitude control design. The stability of closed-loop system and the convergence of the tracking errors are proved. And real time flight experiments are preformed on a tilt trirotor UAV control testbed. The experimental results verify the effectiveness of the proposed control scheme and achieve a strong robustness with respect to the modeling uncertainties and unknown external disturbances.