基于STM32的X型六旋翼飞行器的设计

针对四旋翼飞行器飞行姿态易受外界环境因素干扰、负载能力有限、故障冗余度低等问题,以提高飞行姿态稳定性、增加飞行器负载能力、提升飞行过程中对故障的冗余度为目的,在保证旋翼飞行器优点的同时,设计了一种基于STM32系列微控制器的X型六旋翼无人机。采用陀螺仪、加速度计和磁力计等传感器来实时获取飞行器当前姿态信息,使用模块化思想对整个飞行控制系统进行整体设计,并采用基于四元数的互补滤波算法和串级PID控制算法来实现飞行器当前姿态解算与控制输出。     

基于四元数改进型互补滤波的MEMS姿态解算

针对四旋翼飞行器的姿态解算问题,设计了由STM32、陀螺仪、加速度计等组成的姿态测量单元,采用四元数法对姿态角进行描述,详细分析了姿态解算的过程,建立了系统及传感器模型,并在互补滤波算法的基础上,构造了一种改进型互补滤波器来完成姿态解算。实验测试表明,与传统的卡尔曼滤波算法和互补滤波算法比较,改进型互补滤波算法的数据平滑能力更强,收敛速度更快,有效地实现了飞行器姿态数据的融合,提高飞行器的姿态估计精度,满足了小型四旋翼飞行器姿态控制的要求,增强了系统的鲁棒性与稳定性。同时通过实际飞行实验,验证了算法的可行性。     

四旋翼飞行器双环姿态稳定算法研究

针对四旋翼飞行器飞行姿态解算与控制,对飞行器的姿态进行了融合解算,并对解算所得到的姿态联合双闭环控制系统对飞行器进行了精准的控制,根据四旋翼飞行器的物理建模特性对飞行器姿态进行了详细分析,通过MEMS器件与嵌入式微控制器构建了飞行器原始数据获取与运算的硬件平台。区别于现有的模糊PID控制、经典PID控制等控制算法,本文设计了双闭环的四旋翼飞行器控制系统,这极大精简了其运算量,并在此基础上本文又增加了对原始数据的融合滤波处理,进而使得四旋翼飞行器的飞行姿态控制精度更高,抗扰动能力更强。     

基于微型四旋翼无人机的智能导航系统

为了实现四旋翼无人机的自主飞行,设计了该智能导航控制系统.飞行控制器采用陀螺仪与三轴加速度传感器相结合的方式检测飞行器姿态,通过ATMEGA644芯片分别控制4个电机驱动模块调速来实现飞行姿态的改变.导航系统通过ARM7控制GPS模块与电子罗盘,获取飞行器的实时位置,并利用软件滤波的方式提高了定位精度.设计了上位机控制...     

四旋翼飞行器姿态控制建模与仿真

四旋翼飞行器是典型的欠驱动、非线性、强耦合系统。其姿态控制精度和抗干扰问题一直是研究热点之一。为了实现小型低成本四旋翼飞行器姿态准确控制,详细分析了四旋翼飞行器受力情况,利用牛顿-欧拉方程建立了四旋翼飞行器非线性动力学模型,针对四旋翼飞行器在实际飞行过程中经常会遇到阵风、气流等不确定外界干扰,设计了基于小扰动的PID控制器,并通过对俯仰通道、横滚通道、偏航通道MATLAB/Simulink仿真模型进行仿真测试和结果分析。结果表明:所设计控制算法能够满足四旋翼飞行器姿态控制要求,并具有较好的抗干扰性能。     

基于扩张状态观测器的四旋翼无人机飞行控制系统研究

针对四旋翼飞行器的不确定和非线性控制问题,分析了非线性、强耦合和欠驱动等系统特性,同时基于非线性动态逆方法,进行四旋翼飞行器控制系统姿态和航迹控制研究。通过扩张状态观测器实现了对无人机的强干扰及参数摄动的精度补偿。仿真实验验证了它的有效性。     

基于四旋翼飞行器的低空空域智能搜救系统设计

传统四旋翼控制系统采用人工遥控控制,在搜救过程中牵扯人员精力太大并且实施飞行条件较高。现旨在缩短救援时间、提高操作便捷性,对四旋翼飞行器的各项性能做出了改进。整个系统采用人工控制模式与自动搜救模式相结合的方式对飞行器进行控制,同时也扩大了四旋翼飞行器在搜救过程中的使用范围。人工控制部分基于STC12C5A60S2单片机进行设计,结合指纹识别传感器、角度传感器、nRF24L01无线传输模块、QQ飞控、摄像头、12864液晶屏等元器件可完成身份认证、手势采集、无线传输、飞行姿态调整、高度调整及回传地理位置检测、环境视频监控信息等功能。自动控制部分基于STC12C5A60S2单片机,结合GPS模块、指纹识别传感器、nRF24L01模块、超声波模块、红外感应模块、QQ飞控、摄像头等。系统最终实现了低空空域自动避障,自动搜人等功能。     

基于STM32的多旋翼送餐飞行器研究

针对传统餐饮业中送餐方式的单一化、机械化等问题,以STM32F427微处理器为核心,设计并实现了以多旋翼飞行器为平台的智能餐饮配送系统.为提高送餐过程的安全性与可靠性,飞行器的稳定飞行是最基本的条件与保障.采用基于MEMS传感器的航姿参考系统(AHRS)进行飞行器姿态的测量,采用四元数坐标换算,将陀螺仪、加速度计和磁罗盘三者数据进行融合,并用互补滤波算法对姿态数据进行修正.实际测试结果表明,该飞行控制系统精度较好,能够满足送餐过程中对安全性与可靠性的要求.     

一种新型四旋翼飞行器控制器的设计

针对现有四旋翼无人飞行器控制系统存在鲁棒性差、姿态角度解算精度不高、控制精度低等问题。本文从工程实际出发,设计并实现了一种基于STM32的微型飞行控制器。该控制器采用模块化方法设计,包括主控、惯性测量、执行驱动等模块。设计出一种飞行姿态解算方法,提高了姿态角解算的精度和实时性实现了对四旋翼飞行器起降和飞行的可靠控制     

基于四元数卡尔曼滤波的四旋翼姿态测量系统设计与实现

在嵌入式微小型四旋翼姿态测量系统中,姿态算法、系统冗余、硬件方案等直接影响了测量系统的性能和实用性。针对上述问题构建了一种兼具实用性、鲁棒性以及准确性的姿态测量系统。系统使用四元数卡尔曼滤波对微机电陀螺仪、微机电加速度计以及微机电磁力计进行数据融合处理,在硬件设计中采用双加速度计,并同时采用不同采样频率对其采样以增强系统的冗余性。仿真结果表明该数据融合方法的稳定性以及准确性,同时仿真数据表明系统的测量误差在0.5°以内,能够满足微小型四轴飞行器控制系统所需的姿态测量要求。     

交互式捷联惯导仿真系统的设计与实现

捷联式惯导系统在军事领域应用广泛,为便于对捷联惯导算法及各种组合导航算法进行研究,设计了一套捷联惯导仿真系统。系统基于模块化思想设计,包括运动状态建模、轨迹仿真模块、惯性器件仿真模块和惯导解算模块4部分,具有良好的可移植性和拓展性;系统采用图形交互界面,实时操控载体的运动状态,能便捷、高效的生成各种运动轨迹;利用等效旋转矢量算法对仿真数据进行了解算分析,仿真实验结果表明：解算的姿态、速度和位置误差与理论值相符,验证了仿真模型的合理性以及仿真系统的可用性。     

基于大动态环境下的高阶迭代姿态优化算法

针对 MEMS 惯性导航系统大动态坏境下不可交换误差问题,提出了一种改进的高阶迭代姿态优化算法。 为解决大动 态环境下不可交换误差对整个惯性导航系统带来的影响,推导了传统等效旋转矢量算法,针对此算法仅依靠提高子样数来提高 解算精度,忽略了高阶项在大动态环境下会产生较大误差的问题。 设计了快慢回路的方法,分别求得不同阶次的旋转矢量解, 再通过周期性迭代算法得到快慢回路的迭代解。 最后通过大动态环境仿真实验以及高精度三轴转台摇摆动态实验,验证了高 阶迭代算法的性能优势。 实验结果表明,大动态环境下,相较于传统算法,改进的高阶迭代姿态优化算法精度提高了两个数 量级。     

测量噪声方差未知的多传感器组合导航集中融合算法

目前,多传感器组合导航系统的信息融合方法是建立在测量噪声方差已知的基础上,然而测量噪声方差会随着内部及外部的干扰而发生变化。为此,本文首先将基于变分贝叶斯逼近的自适应卡尔曼滤波(variational Bayesian approximation based adaptive Kalman filter, VB-AKF)从单一组合导航系统扩展到多传感器组合导航系统;然后,提出了多传感器组合导航系统的两种集中融合算法,即基于VB-AKF的增广式集中融合算法及基于VB-AKF的序贯式集中融合算法,以解决测量噪声方差未知情况下的多传感器组合导航的信息融合问题;最后,通过SINS/GNSS/CNS/ADS多传感器组合导航系统对上述算法进行了仿真验证。实验结果表明,本文所提两种算法滤波精度相同、且接近于测量噪声方差已知情况下的理想集中融合算法(ICKF)。在整个仿真时段内,相对于传统集中式卡尔曼滤波器(TCKF)及具有容错功能的联邦卡尔曼滤波算法(FT-FKF),本文算法可提高位置精度分别为32%和90%、提高速度精度分别为38%和71%。     

多传感器组合导航系统的联邦 UKF 算法研究

多传感器组合导航系统是一种典型的非线性系统,为了提高其滤波精度,本文提出了多传感器组合导航系统联邦 UKF 算法。 首先,在建立多传感器组合导航系统的非线性状态方程及线性量测方程的基础上,对标准 UKF 进行了简化;然后,以简 化 UKF 为基础提出了多传感器组合导航系统的联邦 UKF 算法,并设计了姿态融合算法及其故障检测函数以验证该算法的容 错性能;最后,以 GNSS / CNS / SINS 多传感器组合导航系统为例进行了仿真验证。 仿真结果表明,相对于联邦线性卡尔曼滤波 器,联邦 UKF 算法可提高位置及姿态精度约 25. 8%、22. 2%,同时继承了联邦线性卡尔曼滤波器的容错性能。     

一种抗差自适应 UKF 算法及其在 GNSS / SINS 组合导航系统的应用

GNSS / SINS 组合导航系统标准 UKF 算法缺乏对量测噪声方差及系统状态异常的自适应调节能力,进而影响了组合导 航系统的滤波精度。 为了解决上述问题,提出了一种抗差自适应 UKF 算法。 首先,该算法引入变分贝叶斯估计原理以实时估 计量测噪声方差;然后,基于滤波器预测残差,构建了自适应因子以降低系统状态异常时对导航解的影响;最后,将该算法应用 于 GNSS / SINS 组合导航系统中,仿真结果表明,当量测噪声统计特性发生变化时,相对于标准 UKF 算法及抗差 UKF 算法,在整 个仿真时段内,本文算法可提高位置精度分别为 51. 2%及 9. 3%,同时可以降低系统模型异常扰动和滤波器初值偏差对导航解 的影响。 实验结果表明本文算法具有较强的自适应性及抗差性,可提升复杂环境下组合导航系统的精度。     

基于自适应CKF的姿态数据融合算法

为了提高基于MEMS惯性传感器的捷联惯性导航系统姿态解算的精度,提出了一种自适应容积卡尔曼滤波（CKF）数据融合算法。该数据融合算法将姿态四元数作为系统状态,将加速度计信息和磁力计信息作为系统观测量,对系统过程噪声矩阵和观测噪声矩阵进行实时的自适应估计,解决了因系统噪声突变引起的姿态解算精度急剧下降的问题。实验结果表明,采用自适应CKF数据融合算法比单纯基于陀螺仪的捷联姿态解算精度有明显的提高,在载体动态时测得的横滚角和俯仰角误差在1°以内,航向角误差在2°以内。     

小型无人飞行器机动过程中航姿互补滤波算法研究

磁惯导系统(MINS)广泛应用于小型无人飞行器的导航控制,能对加速度计、磁强计和陀螺仪等传感器的数据进行融合,得到航向与姿态信息,也被称为航姿参考系统(AHRS)。在频域实现数据融合的互补滤波算法是AHRS中的一种可靠姿态估计方法,具有简捷高效的优点。将基于不同传递函数及各种航姿表示形式的姿态互补滤波归纳为统一的广义互补滤波算法(GCF),分析该类算法中的乘性姿态误差,并引入运动加速度补偿方法,可以改善载体机动状态下的姿态精度。数值仿真及实验结果显示,GCF的滤波效果与无人机常用的卡尔曼滤波算法相当,而处理时间仅为后者的1/20,且GCF具有良好的数值稳定性,配合运动加速度补偿算法可有效消除线加速度对航姿测量的不利影响,尤其适合低成本、小型无人机应用场合。     

两轴光纤陀螺连续测斜仪姿态解算方法研究

针对小直径光纤陀螺连续测斜仪的应用需求,提出了一种基于改进航向姿态参考系统的连续测斜姿态解算方法。该算法融合航空惯性导航模型和石油测井工程参数,采用2个单自由度光纤陀螺和3个加速度计组成惯性测量单元（IMU）,由惯性单元输出数据经该算法计算出动态连续测井的实时姿态角。通过仿真研究表明：该算法解算出的实时姿态角的误差均在1°以内,符合石油测井的技术需求。该算法的优势在于,在实现连续测量功能的同时相对普通惯性测量单元减少了一个光纤陀螺,从而减小了测斜仪的体积、重量,降低了成本。     

基于高性能ARM的不同GPS定位算法的性能分析与对比

近年来,GPS技术和嵌入式技术在导航、定位、测量等领域都有良好的应用.为了对比分析3种常用的定位算法(最小二乘法、加权最小二乘法、卡尔曼滤波)的性能优缺点,针对不同的接收机以及考虑到性能、成本、运算效率、稳定性等多方面问题,设计了一套基于高性能ARM(STM32F429IGT6)的GPS定位仿真系统,实验分别采用两种不同性能的GPS接收机(NEO-M8T和LEA-6T),实验运行结果表明,3种定位算法均能使GPS定位精度提高,但基于不同性能的接收机,其优化性能的程度是不一样的.该研究为工程实现中定位算法的选择提供有效的参考价值,同时基于高性能ARM的GPS定位系统为今后做差分定位,载波相位测姿以及组合导航等前沿技术研究提供良好的硬件和软件基础,在卫星导航定位领域中具有重要意义.     

PI Expert 6.5专家系统及优化设计方法

PI Expert 6.5专家系统是目前国际上最流行的基于PC的单片开关电源计算机辅助设计软件。利用该软件可帮助读者在短短几分钟内就完成反激式、正激式、降压式或降压/升压式单片开关电源的最佳拓扑电路设计。首先介绍了PI Expert 6.5(汉化菜单)的主要特点及4种导航工具,然后阐述了其优化设计实例及使用注意事项。