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。     

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。     

基于四元数的四轴无人机姿态的估计和控制

介绍一种只需少量计算就可实现四轴无人机姿态的估计和控制的新颖方法。整个算法采用四元数表示,四元数运算基于惯性测量单元(IMU)的加速度和陀螺仪传感器。姿态估计使用四元数代替三角函数,允许用加速度数据分析推导和优化梯度下降算法来减少由陀螺仪传感器产生的误差。姿态控制将当前姿态与目标姿态的姿态误差反馈到PD控制器来实现想要的目标姿态。姿态估计中用到的梯度下降算法通过四元数对应的欧拉角的均方误差验证,静态均方误差小于0.945°。实际的飞行测试可以实现一个稳定的飞行,同时验证了姿态控制算法。     

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。     

小型无人机多传感器组合导航系统设计与实现

准确、可靠的运动状态数据对小型无人机运动控制至关重要,在实际飞行控制过程中通常要用到两种甚至更多传感器进行数据融合获取。文中根据小型无人机实际飞行运动控制需求,设计集成卫星导航(GPS)、惯性姿态参考系统(AHRS)和气压高度计的组合导航系统,采用多传感器数据融合算法,对无人机的位置、速度、加速度、姿态角等状态数据进行融合估计。通过实际飞行实验对所设计系统的有效性和实用性进行了验证。     

基于自主飞行器的农林植物样本检测系统的设计

本次项目采用STC89C52单片机作为四旋翼的检测核心,采用STM32单片机作为四旋翼飞行姿态控制核心;采用L3G4200D低功率三轴角速度传感器;采用ADXL345三轴低功率加速度计;采用无刷电机实现飞行功能;采用稳压电源提供电源;实现了四旋翼自主飞行模式,飞行器在飞行过程中实现多角度智能拍摄等控制功能为一体的四旋翼飞行器设计。     

四旋翼飞行器系统设计

四旋翼是一种具有四个螺旋桨的飞行器。文章分为两个部分介绍四旋翼的设计,第一部分介绍了四旋翼飞行控制器的硬件电路设计,主要包括STM32F103最小系统、数据采集模块、通信模块、电源管理模块和辅以调试的遥控系统的电路设计;第二部分介绍了四旋翼飞行器系统软件的设计,主要包括电源监测、姿态解算、PID控制及无线调试平台的实现。经过多次的测试与分析,该系统达到了可靠控制、飞行稳定的要求。     

基于反步自适应技术的四旋翼无人机执行器故障问题研究

四旋翼无人机是一个具有多变量、强耦合、强非线性特性的欠驱动非稳定被控对象,快速准确地进行故障诊断对实现无人机安全飞行具有重要意义。基于Newton-Euler运动定理建立四旋翼无人机动力学方程,针对四旋翼无人机执行器故障基于反步法、Lyapunov理论结合自适应技术推导出自适应律,反解出滚转角、俯仰角的期望值,从而进行在线故障估计,取代用于故障重构的观测器,较好地实现执行器容错控制。通过仿真实验验证了本文所提的反步自适应容错控制方法的有效性。     

基于UC/OS-Ⅱ四旋翼姿态控制系统设计

文章基于uC/OS-II操作系统,使用STM32F407主控芯片,搭载外设例如三轴加速度传感器和三轴角速度传感器MPU6050、三轴地磁传感器HMC5883、2.4 GHz无线通信模块NRF24L01、超声波测距传感器HCSR-04和摄像头OV7670,并通过四元素姿态解算和双闭环PID控制对四旋翼进行实时控制。最后通过真机调试和试验,实验表明所设计的系统能够很好地控制四旋翼。     

STM32嵌入式平台下四旋翼飞行器模型研究

针对四旋翼飞行器一键启动、自主飞行、高空悬停及距离预警等问题,提出了四旋翼自主飞行器探测跟踪系统模型,通过比例-积分-微分控制器(Proportion Integral Derivative,PID)算法实现飞行器距离地面1 m自主飞行悬停,感应小车发出预警灯光指示等要求。该系统采用STM32控制芯片,以压力传感器、陀螺仪等辅助保持平。通过多次飞行实验验证,本系统方案拥有可行性高、简单、易操作和成本低多个特点。     

基于QEKF的四旋翼飞行器姿态估计

提出了一种基于四元数扩展卡尔曼滤波(QEKF)数据融合算法,应用于四旋翼飞行器的姿态估计。首先,用四元数表示航向姿态参考系统(AHRS)中的坐标旋转关系,获取飞行器的姿态信息;然后,结合扩展卡尔曼滤波算法,融合低成本的MPU9250中陀螺仪、加速度计、磁力计传感器的9轴原始输出数据,对飞行器的真实姿态进行跟踪估计;最后,通过MATLAB实验仿真,与互补滤波(CF)和梯度下降法(GD)算法进行比较,实验证明QEKF对姿态的估计更加精准。     

四旋翼飞行器姿态估计方法

针对四旋翼飞行器姿态估计中传感器由于旋翼振动带来的测量误差,通过卡尔曼滤波方法融合加速度计和陀螺仪的测量数据来提高姿态估计精度,减少因载体振动带来的噪声并解决陀螺漂移问题。先分析了惯性器件误差类型,然后建立了三自由度的系统模型并用Matlab进行仿真分析,再利用带有螺旋桨的实验台验证方法的可行性。实验结果表明,姿态估计误差在2°以内且没有随时间的增长而增大,基本满足四旋翼飞行器姿态估计的实时性、廉价性、高精度等要求,该方法可以成功应用于四旋翼飞行器的姿态控制,抑制噪声干扰,为稳定的自主飞行创造条件。     

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。     

一种基于红外传感器的无人机姿态测量方法

针对红外温度传感器能灵敏感应天空地面热辐射的特点,提出了一种基于红外传感器测量无人机姿态信息的方法,相比传统姿态测量传感器,红外传感器具有体积小、重量轻、无漂移、成本低等优点;针对该方法介绍了由三对正交安装的红外传感器测量姿态角的基本原理及能获得更好视场角的45°安装方式;并通过场地实验获得了红外传感器的对地倾角和输出电压的函数关系;通过推理得到无人机姿态测量算法,实现了根据红外传感器的差动输出信号计算无人机的姿态角;同时对太阳的干扰问题作了适当的研究;为了验证算法的可靠性,进行了机载飞行实验。实验结果表明,该方法可以有效的测量无人机的姿态角。     

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。     

基于梯度下降法和双环PID的四旋翼飞行器的研究与设计

四旋翼飞行器凭借其灵活的操控性、较小的地域局限性等优势,在军事、民用和科学研究等诸多领域受到了越来越多的关注。目前国内大部分无人机的研究重点在于如何让飞行器飞的更高更远,飞行时间更长。而该设计的着重点是飞行器飞得更低更稳。在飞行过程中,飞行器通过超声波测距技术实现飞行器的近地贴地表飞行,采用梯度下降法对飞行器的姿态进行解算,双环PID控制,进一步提高了系统的稳定性。结果表明,系统可实现3~50 cm之间超低空近地稳定飞行。     

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Tiva C系列处理器的四旋翼飞行控制系统设计

本文主要对四旋翼飞行控制系统进行了研究,设计了一款基于德州仪器Tiva C系列处理器的四旋翼飞行控制系统,该系统以TM4C123G微处理器为核心,九轴传感器MPU9250和气压传感器BMP280等作为姿态检测部分,包括处理器模块、姿态检测模块和电机驱动模块、电源模块等,采用四元数互补滤波算法作为姿态解算算法,以PWM控制的方式实现对飞行器的控制。     

四旋翼飞行器姿态解算算法试验研究

四旋翼飞行器姿态信息的准确性直接影响飞行器的飞行控制效果。介绍了四旋翼飞行器姿态解算常用的梯度下降与互补滤波融合算法和自适应互补滤波算法的原理,并基于自主研发的IMU系统对两种算法的静态与动态解算效果进行了实际测量和对比分析。实验结果表明,自适应互补滤波算法在两种情况下的滤波效果均优于梯度下降与互补滤波融合算法。     

基于物联网的微型四旋翼飞行器的设计

针对微型四旋翼飞行器在小型无人机领域中独具的优点,提出并采用多种传感器、蓝牙无线通信、嵌入式微控制器等物联网技术,设计出一款基于物联网的微型四旋翼飞行器。详细阐述了其系统架构、硬件设计以及四元数算法、PID控制算法等。实践表明,基于物联网的微型四旋翼飞行器具有易于控制、飞行姿态稳定、转向灵活等优点。