基于深度学习的四旋翼无人机控制系统设计

针对传统四旋翼无人机控制系统受到外界干扰,无法及时躲避障碍物而导致控制精准度低的问题,提出了基于深度学习的四旋翼无人机控制系统设计。根据四旋翼无人机控制系统总体结构,加入超声波测距模块。依据系统硬件框图,采用TMS320F28335型号主控芯片,实现关键态势智能分析。以串级 PID 控制器的控制对象为无人机姿态角度,控制电机转速。根据DSP发出不同占空比的PWM信号,改变无人机飞行姿态,依据执行机构驱动原理,保证无人机飞行时的平衡状态。使用红外遥控系统,应用编/解码操控集成电路芯片,采用TS0P1738型号红外线接收器,适合于红外线遥控数据传输。构建深度学习目标控制模型,利用处突阵法与三角形相似原理,计算像素尺寸,获取障碍物距无人机当前位置距离,避免受到外界障碍物干扰。自适应扩展Kalman滤波器技术对无人机自动控制系统有效减小测量误差,准确地对机动目标进行追踪。由系统调试结果可知,该系统控制的俯仰角、航向角、横滚角与实际值一致,对处理突发性群体事件具有重要意义。     

一种基于超声波的检测防撞系统设计

本文提出了一种超声波汽车防撞系统，根据超声波测距原理测出汽车离障碍物距离，应用透射式光电传感器测出汽车速度，应用汇编语言对其软件编程处理，判断是否给出刹车信号。本文给出了超声波防撞系统的设计方法和思路，并根据算法设计了相应的系统电路，软件实现程序。     

超声波阵列系统的设计与应用

本文设计了一组超声波测距阵列,实现对四周障碍物的探测与警报。该阵列由STM32单片机最小系统板作为控制模块,通过Trig引脚对四个超声波测距模块循环发出使能信号,超声波测距模块被固定在四个方向上,收到使能信号后,循环向该方向发送方波信号,通过由四个肖特基二极管构成的信号整形电路,将四个超声波测距模块的Echo引脚并联在单片机的I/O口上,将该I/O口设置为输入捕获,实现对高电平信号的时间测量。当某一方向的测量距离小于设定值时,该方向上的指示装置发出报警。     

基于8051单片机的多功能汽车开车控制器

控制器以8051单片机为核心,主要由密码保护、酒精检测及超声波测距防撞等三个了系统模块构成。密码锁系统设定四位十进制数为密码,增强了汽车的防盗性能。酒精检测用气敏传感器检测驾驶者呼气中酒精浓度,可有效防止酒后驾车。超声波测距防撞系统以超声波存空气中传播速度为己知条件,根据发射和接收的时间差计算出发射点到障碍物的实际距离,可预防追尾事件的发生。该控制器克服了传统控制装置功能相对单一、精度低、响应速度慢等缺点,具有广阔的应用前景。     

汽车高速行驶正面防撞系统设计

防撞系统主推采用超声波探头替代毫米波雷达进行测距，其性价比较高，易于普及。该系统由测速系统、测障系统、控制系统和紧急制动系统组成。     

基于RFID技术的四旋翼无人机轨迹跟踪控制系统设计

为促进四旋翼无人机的飞行自主性,增强无人监管情况下飞行器主机所具备的避障行进能力,设计基于RFID技术的四旋翼无人机轨迹跟踪控制系统;采用RFID标签识别技术,调制处理既定控制信号,利用标签识别协议,连接微型四旋翼轨迹控制器与内环姿态控制器,通过数据通信链路,提取轨迹跟踪控制所需的传输电子量,完成轨迹跟踪控制系统硬件设计;利用动力系统中的参数辨识策略,确定与轨迹姿态控制相关的物理规律标注,实现四旋翼无人机轨迹跟踪控制;实验结果表明,与机器视觉型控制系统相比,基于RFID技术的控制系统的SSI避障行进指标数值相对较高,全局最大值达到了 79％,四旋翼无人机滚转角平均值为85°,能够有效抑制四旋翼无人机滚转角的数值上升趋势,增强无人监管情况下飞行器主机避障行进能力.     

四旋翼无人机控制系统仿真设计

四旋翼无人机是一种性能优越的垂直起降无人飞行器,能够实现悬停、低速飞行、垂直起降等功能,在军事和民用方面具有重要价值。针对四旋翼无人机的控制系统设计问题,首先分析介绍了四旋翼无人机飞行原理,对其建立动力学模型和运动学模型,然后进行了基于PID控制的控制系统设计,控制系统采用四通道、多闭环的控制结构,包括无人机的姿态控制与轨迹控制。在MATLAB中进行无人机控制系统仿真实现。仿真结果表明,本文所设计的控制系统,能够有效地实现四旋翼无人机的姿态控制、轨迹控制,具有良好的控制精度与响应速度。     

基于Proteus软件的超声波测距汽车防撞设计

超声波的测距由于在使用的时候不受光照度、电磁场与色彩等因素影响,再加上超声波传感器的结构简单,成本低廉,并且以声速传播,便于检测与计算,在机器人的避障、汽车倒车、测量等许多方面都已有了非常广泛的应用.本文是基于STC89C51单片机为核心的车载防撞报警器的设计,分析了汽车倒车防撞系统的基本的设计原理.主要是利用了超声波的特点与优势,还将超声波的测距系统与STC89C51单片机结合于一体.该系统采用软、硬件结合的方式,硬件部分主要是由单片机硬件接口电路与超声波发射电路、超声波接收电路与数码管显示电路、电源电路与报警电路组成的,软件部分主要是由主程序和超声波发射接收中断程序、距离计算子程序和显示报警子程序等部分组成的具有模块化与多用化的特点.为了对超声波测距汽车防撞系统进行仿真,选择具有较好性能的Proteus软件进行仿真.     

汽车倒车防撞雷达系统原理及优化的探讨

文章概述了利用单片机控制的超声波测距应用于汽车倒车防撞雷达系统的基本原理,例如当汽车倒车时,启动单片机及外部传感器实现距离测量,单片机对超声波的发射与接收通过计时进行控制,当所测得的距离小于预设的安全距离时,启动声光报警,有效避开可能对倒车造成危害的障碍物和行人。同时文章对该系统存在的弊端及其优化思路进行详细阐述。     

四旋翼无人机速度控制系统设计

为实现四旋翼无人机的自主飞行控制,以自主研发的四旋翼无人机为研究对象,设计了速度控制系统;该速度控制系统采用加速度计、角速率陀螺仪和GPS测量数据,并设计卡尔曼滤波器来抑制传感器噪声,同时估计无法测得的状态变量;为了减小无人机的建模误差并提高控制系统鲁棒性,采用了模型参考滑模控制理论设计速度控制器;实验结果表明,该速度控制系统具有良好的跟踪和稳定性能.     

基于超声信息融合的塔机防碰撞技术研究综述

阐述了塔机防碰撞技术对于塔机安全运行的重要意义。对国内外塔机防碰撞技术的研究现状进行了综述,指出了被动式塔机防碰撞技术在工程应用中存在的不足之处。在对比分析典型障碍物检测技术的基础上,提出了一种基于超声检测技术和信息融合理论的主动式塔机防碰撞方法,并探讨了远距离超声测距技术、障碍物超声定位技术、塔机防碰撞算法等需要解决的关键问题。     

基于超声波的倒车防撞报警系统设计

超声波倒车防撞报警系统又称为倒车雷达,是为了解决倒车过程发生的碰撞问题,提高驾驶员驾驶的安全而设计的。系统核心为超声波测距系统,由主控芯片、超声波发射电路、超声波接收电路和显示模块组成。系统以STC89C51单片机为主控芯片,以555定时器为超声波发射电路核心,CX20106A为超声波接收电路核心,以液晶LCD1602为显示模块核心,同时增加测温补偿模块和声光报警电路。此系统结构简单、成本低、易于控制。     

基于超声测距的工业机器人避障控制系统设计

工业机器人对于自身与障碍物之间的距离测量不准确,无法根据二者距离判断行驶路径,导致避障效果较差。为此基于超声测距技术设计了一种新的工业机器人避障控制系统,从硬件和软件两方面对避障效果进行优化设计。将具有脉冲信号的超声换能器安装在单片机的操作模块中,增加MOS功率器件作为超声换能器的驱动元件,应用EA1、EA2和EA3三种型号的误差放大器,将回波信号稳定放大到电路中,利用运算放大器和RC网络电路实现滤波放大,利用信号检测电路实现检测。利用超声波传感器精准测量出自己与障碍物之间的距离,通过建立模糊数据库、定位漫反射信息、提取不同方向的测距信息实现工业机器人避障控制。实验结果表明,设计的基于超声测距的工业机器人避障控制系统能够准确测量出与障碍物之间的距离,避障控制准确率平均值达97.4%,能够实现工业机器人避障防碰撞操作。     

基于CAN总线和超声测距的汽车超声蝇眼系统

模仿苍蝇的眼睛,设计了一种先进的基于CAN总线网络和超声测距的汽车超声蝇眼系统,用于汽车低速防撞和预警。系统采用单片机作为控制核心,系统的“复眼”由汽车周围安装的16只超声波传感器构成。通过对16只超声波传感器的合理布局,实现了车辆全方位避障。详细描述了系统的功能结构、工作原理和软件设计。实际运行结果表明：该系统在实时性、稳定性和测量精度方面都达到了较高的水平,能满足汽车的低速防碰撞要求。     

四旋翼无人机可视化轨迹跟踪仿真系统

为了便于对四旋翼无人机控制算法进行实验仿真和验证,联合Solidworks和Matlab/SimMechanics工具箱设计了一种四旋翼无人机可视化轨迹跟踪仿真系统;利用Solidworks搭建了四旋翼无人机三维实体模型,并通过Solidworks和Matlab转换接口将该实体模型导入到Matlab/SimMechanics中;Matlab/SimMechanics提供了了三维可视化窗口,可以显示无人机的实时仿真状态;仿真平台在Matlab/SimMechanics环境中实现,与Matlab/Simulink通信方便,可方便的将Simulink设计好的控制算法添加到仿真系统中,以进行验证和参数整定,还具有姿态分析和数据分析等功能;轨迹跟踪仿真结果表明,四旋翼无人机可视化轨迹跟踪仿真系统直观可视,准确可靠,能较好地对控制算法进行研究和测试,对四旋翼无人机以及控制算法的研究和开发具有重要价值。     

汽车智能防撞报警系统设计

主要设计了以AT89C51单片机为核心的一种低成本、高精度、微型化,并有数字显示和声光报警功能的智能防撞报警系统。包含有智能防撞报警系统,包括正向防撞预警系统、自动泊车系统和倒车防撞雷达系统。该系统利用超声波进行测距,性能可靠,增强了驾驶的安全性,同时也提高了泊车和倒车时的安全与效率。     

基于DSP四旋翼飞行器姿态控制系统硬件设计

姿态控制是具有六自由度四输入欠驱动系统的四旋翼飞行器飞行控制系统的核心,文章基于DSP对飞行器的姿态控制系统进行硬件设计。设计采用TMS320F28335作为主控制器,使用ADISl6355惯性测量单元进行姿态信息检测,超声波传感器进行高度的测量。多次室内实验表明,所设计硬件系统性能可靠,满足飞行器姿态控制的要求。     

Stabilization of desired motion of a quadrotor helicopter

In this paper, a problem of constructing a control law for a quadrotor helicopter—a fourrotor helicopter is considered. The classical design of this vehicle contains a four-way frame, at which nodes electric motors with propellers rigidly mounted on their axles. An approach to solving the problem is proposed, based on application of the method of two-level control, according to which the required control is constructed in the form of the sum of a desired control and an additional feedback stabilizing the zero solution of the system of equations in deviations from the desired motion. The complete controllability of the nonstationary linear system in deviations is strictly proved. For constructing a stabilizing feedback, a known solution of the problem on linear controller with quadratic cost function is used. The proposed approach makes it possible to develop a general numerical method for constructing a control that provides a stable motion of the quadrotor helicopter along arbitrary smooth three-dimensional trajectories.     

Using chaotic maps for 3D boundary surveillance by quadrotor robot

Chaotic maps have been shown to be suitable for applications that require unpredictable behavior. In this paper, the chaotic maps are used for motion planning and control of a quadrotor for boundary surveillance purposes. The chaotic motion would prevent anticipation of the future movement of the quadrotor, especially in hostile situations where an intruding opponent exists. The chaotic trajectories are constructed based on a closed three-dimensional curve representing the boundary. It is demonstrated that the proposed algorithm for 3D planning generates chaotic paths by investigating the Lyapunov exponents. The desired unpredicted trajectory is used as input to an under-actuated control system. The performance of the algorithm is shown by simulation of the control system applied to the dynamic model.