基于STM32的多传感器四旋翼姿态控制系统设计

针对四旋翼无人机姿态传感器易受干扰,导致姿态输出误差大的问题,设计了一种基于STM32的多传感器四旋翼姿态控制系统。系统使用MPU6050等传感器实时采集四旋翼姿态数据,通过四元数互补滤波算法进行姿态解算,利用串级PID控制,以PWM方式驱动电机。在设计控制系统的软硬件基础上,完成了四旋翼的实物制作与飞行测试。结果表明:该系统能够灵活地控制四旋翼无人机的姿态,实现四旋翼无人机稳定飞行。     

基于LabVIEW的四旋翼飞行器姿态监测系统设计

姿态监测是四旋翼飞行器实现正常飞行的主要因素之一,飞控手操控飞行但无法精准地获取实时姿态数据,存在一定的误差且准确性较低;针对以上问题,系统设计采用STM32F103RBT6单片机和MPU9250传感器采集四旋翼飞行器飞行过程中的飞行高度、飞行速度、滚转角以及俯仰角,并将数据传输给上位机LabVIEW软件平台;在虚拟软件平台对四旋翼飞行器的姿态信息进行显示、存储、报警及回放等功能;测试结果表明,姿态监测系统可以实现数据可视化,采集数据的绝对偏差值小于0.5%,提高了四旋翼飞行器姿态监测的准确性,满足了控制小型四旋翼无人机的实际需要。     

基于OpenMV四旋翼无人机视觉跟踪系统设计

无人机对目标的实时跟踪是无人机领域的研究热点与难点,该文设计了一个基于OpenMV四旋翼无人机视觉跟踪系统。该系统以STM32F407VGTx为主控芯片,以姿态传感器、气压计传感器、光流传感器、激光传感器和电子罗盘等为传感器,通过高速的SPI和UART接口获取无人机姿态,构建了一个稳定的飞行控制平台。设计了基于串级PID的无人机悬停、定点和定高飞行的控制算法与程序。在四旋翼无人机稳定飞行的平台上,通过OpenMV实现了四旋翼无人机对目标色块的实时跟踪。     

基于ARM的四旋翼姿态控制器设计

四旋翼姿态控制器采用集成了加速度计和陀螺仪的惯性测量单元,实时采集姿态数据,传输给Cortex-M4内核的处理芯片,利用四元数姿态解算方法,对加速度和角速度数据融合解算处理;采用位置式PID控制算法,控制4个无刷电机的转速,实现控制四旋翼飞行器的飞行姿态;建立万向云台调试系统,通过实践调试验证该控制器能实现控制四旋翼姿态的稳定性;稳定飞行时,姿态角的平均振荡范围为5°。     

具有输入约束和扰动补偿的四旋翼无人机姿态稳定模型预测控制

为了解决四旋翼无人机飞行过程中的姿态控制问题,考虑受到执行器输入约束和外界未知扰动影响,设计了一种具有输入约束和扰动补偿的四旋翼无人机姿态稳定模型预测控制方法;设计简化的四旋翼无人机姿态动力学模型,降低控制器设计的复杂程度,设计带有输入约束的控制器,模拟饱和输入现象,实现饱和输入下的四旋翼姿态稳定控制;设计风扰观测器,实现对外部未知扰动的估计,有效跟踪外部持续扰动,并由此设计扰动补偿律;围绕代价函数设计带有扰动补偿律的最优控制律,作用于四旋翼姿态系统,实现四旋翼无人机姿态的稳定控制;最后进行数值仿真,设置风扰观测器参数λi为0.25,预测时域Np为10,控制时域Nc为9,仿真测试本文方法与不带观测器的非线性预测控制方法（NMPC）,验证本文控制方法的有效性和优越性。     

微小型四旋翼无人机实时嵌入式控制系统设计与实现

在四旋翼无人机飞行模式分析基础上,提出了一种四旋翼无人机的稳定姿态导航控制系统,改进了无刷电机控制驱动器,并应用多任务编程方案实现软件设计。实验表明,该机载嵌入式系统具有可靠性高、功耗低、重量轻、成本低等优点。     

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。     

基于混合滤波的四旋翼无人机抗干扰姿态控制系统设计

针对四旋翼无人机抗干扰姿态控制系统抗干扰能力较差,控制性能较差的问题;文章提出基于混合滤波的四旋翼无人机抗干扰姿态控制系统,优化设计了系统的硬件和软件部分;硬件部分设计主控制器,通过发生器输出的PWM波信号控制电速;设计传感器模块,测量姿态角与加速度等数据,采用双陀螺仪和双加速度计结构,避免共振对测量结果产生影响;设计电机驱动模块,选用X2216型无刷直流电机为运行提供较高的转速和响应速度;设计无线数据传输模块,选用3DR无线数据传输模块实时监测姿态信位置信息数据;构建基于混合滤波的四旋翼无人机抗干扰姿态控制系统,对角速度数据、加速度数据等数进行融合改正,再运用互补滤波器对陀螺仪和加速度计进行信号检测和控制调度,得到精确的实时姿态角;采用姿态控制算法和串级PID控制策略,提高对系统的控制力,保证飞行的平稳;实验结果表明,基于混合滤波的四旋翼无人机抗干扰姿态控制系统抗干扰性强、控制能力高以及响应速度快。     

低成本无人机姿态解算研究

针对小型四旋翼无人机姿态解算数据精度低、缺少余度控制、易发散等问题,提出一种基于GPS、三轴陀螺仪加速度计、三轴磁力计的随机加权自适应滤波算法估计无人机姿态;建立四旋翼无人机姿态旋转矩阵,搭建加速度计和磁力计获取无人机姿态信息的模型,以及采用四元数解算法的陀螺仪定姿解算模型;采用随机加权自适应估计法,依据多元函数求极值定理,在保证总体均方差最小的情况下导出最优随机加权因子,进而解算出姿态角信息,提高四旋翼无人机姿态解算滤波精度与稳定性;仿真与试验结果表明:随机加权自适应滤波与平均值滤波算法相比解算精度更高,输出结果更平稳,且无人机各项预期功能均能正常实现,能够满足四旋翼无人机自主飞行的需要。     

基于PID和LQR的四旋翼无人机控制系统研究

为提高四旋翼无人机的飞行稳定性、无人飞行器控制系统的鲁棒性和控制精度,以建立的四旋翼无人机飞行控制系统模型为基础,采用现代控制理论与传统控制论相结合的方法,针对姿态角速率、姿态角分别设计内环LQR(线性二次型调节器)控制器,及外环PID控制的双回路闲环控制器.充分利用PID控制器易于掌握且对模型要求精度低、LQR控制器能改善内回路的动态特性和稳态性能的特点,完成四旋翼无人机的飞行控制.通过实验遴选该双闭环控制器相关参数并进行优化,实验结果表明所设计的双回路控制器控制性能指标良好.     

改进PID的无人机飞行姿态角控制消颤算法

无人机在整个纵平面飞行过程中,由于飞行姿态角的大幅度变化以及气流的作用,导致机身颤抖,影响飞行稳定性.提出一种基于PID变结构控制的无人机飞行姿态角控制消颤算法,首先进行了无人机飞行姿态角控制系统的被控对象参量分析,构建无人机在姿态角变化剧烈、大迎角飞行时的三通道模型,采用变结构控制方法进行控制器设计.结合小扰动原理和Lyapunov稳定性原理进行扰动抑制和稳定性证明,采用梯度算法调整权值进行飞行姿态角控制的消颤处理,采用自适应算法在线调整权值实现PID变结构控制改进.仿真结果表明:采用该算法进行无人机飞行姿态角控制和消颤处理,大幅度提高无人机飞行定姿的精度,横滚角、俯仰角和航向角的控制精度有较大提高,稳定性和收敛性较好,确保了无人机飞行稳定性.     

Hovering Flight Improvement of a Quad-rotor Mini UAV Using Brushless DC Motors

This paper present the design of a novel embedded control system for improving attitude stabilization of a quad-rotor mini UAV. The control strategy uses low cost components and includes an extra control loop based on motor armature current feedback. This additional control loop significantly improves the performance of the quad-rotor attitude stability. This technique results in a controller that is robust with respect to external disturbances as has been observed experimentally.     

基于气动参数调节的无人机抗扰动控制算法

无人机飞行受到气动阻尼扰动,从而导致控制稳定性不好。当前采用翼型截面气动参数调节的方法进行无人机抗扰控制,以扭角以及振动方向等参数为约束指标,参数调节的模糊度较大,对气动姿态参数调节的稳定性不好。文中提出基于气动参数调节的无人机抗扰动控制算法。该算法根据无人机的飞行工况构建各阶模态对应的气弹耦合方程,在速度坐标系、体坐标系、弹道坐标系三维坐标系下构建无人机的飞行动力学和运动学模型;采用卡尔曼滤波方法实现对无人机飞行参数的融合调节和小扰动抑制处理,并采用末端位置参考模型进行无人机飞行轨迹的空间规划设计;在卡尔曼滤波预估模型中实现对动力学模型的线性化处理,采用气弹模态参数识别方法进行无人机的飞行扰动调节;将姿态控制作为内环,获得位置环状态反馈调节参数;以无人机的升力系数和扭力系数作为气动惯性参数进行飞行姿态的稳定性调节,从而实现无人机抗扰动控制律的优化设计。采集飞机的俯仰角、横滚角和航向角作为原始数据在Matlab中进行仿真分析,仿真结果表明,采用所提方法进行无人机抗扰动控制的稳定性较好,对气动参数进行在线估计的准确性较高,航向角误差降低12.4%,抗扰动能力提升8dB,收敛时间比传统方法缩短0.14 s,无人机飞行的抗扰动性和飞行稳定性得到提高。所提方法在无人机飞行控制中具有很好的应用价值。     

Modeling and Robust Backstepping Sliding Mode Control with Adaptive RBFNN for a Novel Coaxial Eight-rotor UAV

This paper focuses on the robust attitude control of a novel coaxial eight-rotor unmanned aerial vehicles (UAV) which has higher drive capability as well as greater robustness against disturbances than quad-rotor UAV. The dynamical and kinematical model for the coaxial eight-rotor UAV is developed, which has never been proposed before. A robust backstepping sliding mode controller (BSMC) with adaptive radial basis function neural network (RBFNN) is proposed to control the attitude of the eightrotor UAV in the presence of model uncertainties and external disturbances. The combinative method of backstepping control and sliding mode control has improved robustness and simplified design procedure benefiting from the advantages of both controllers. The adaptive RBFNN as the uncertainty observer can effectively estimate the lumped uncertainties without the knowledge of their bounds for the eight-rotor UAV. Additionally, the adaptive learning algorithm, which can learn the parameters of RBFNN online and compensate the approximation error, is derived using Lyapunov stability theorem. And then the uniformly ultimate stability of the eight-rotor system is proved. Finally, simulation results demonstrate the validity of the proposed robust control method adopted in the novel coaxial eight-rotor UAV in the case of model uncertainties and external disturbances.      

基于Unity物理引擎的多旋翼无人机仿真模型

本文主要基于Unity物理引擎,以四旋翼无人机作为研究对象,通过建立无人机运行模式的数学模型,进行仿真模型研究.一方面,通过将无人机受力模型直接应用在电机对应位置,来仿真现实物体的受力状态,从而免去了对模型的刚体数学建模,简化了仿真建模过程;另一方面,通过分析无人机运动原理,对无人机进行动力系统和控制系统建模,其中控制系统采用串级PID控制算法进行姿态控制;本文最后,通过飞行实验和测试验证了无人机模型的稳定性、有效性,满足了四旋翼无人机的仿真要求.     

倾转式三旋翼无人机的有限时间收敛控制设计

倾转式三旋翼无人机是一种多旋翼无人机的特殊构型,其兼具单旋翼无人机与普通多旋翼无人机的特点.目前对于此类无人机的鲁棒控制设计研究成果较少,多数已有的控制方法未考虑模型参数的不确定性与外界扰动对此类无人机控制的影响.为此本文针对倾转式三旋翼无人机动力学模型存在的转动惯量未知,以及飞行中受到未知外界扰动影响的情况,基于super-twisting算法,设计了一种新型非线性鲁棒控制方法.通过基于Lyapunov的稳定性分析方法,证明了闭环系统的稳定性,并得到在有限时间内三旋翼无人机的姿态跟踪误差收敛的结果.本文中所提出的控制算法,在倾转式三旋翼无人机实验平台上进行了实时飞行控制实验,取得了较好的控制效果.     

用于清洗绝缘子的四旋翼无人机抗回冲力控制

本文主要针对利用四旋翼无人机清洗绝缘子时受到的回冲力干扰及姿态控制问题,提出了一种用于清洗绝缘子的无人机抗回冲力控制方法.对于无人机系统,本文运用非线性控制方法中的反步法来设计姿态控制器,使其达到输入状态稳定,并对外部扰动具有鲁棒性.本文首先根据无人机运动模型建立了其动力学方程.之后,运用动量定理和流体力学中的伯努利方...     

应用于远程图像监控的四轴飞行器

介绍一种基于5.8G图像传输技术,可以用于森林防火防盗巡逻、电力巡检等情况的四轴飞行器。该飞行器采 用Cortex-M4 架构的STM32 单片机作为主控芯片,以MPU6000 运动传感器、HMC5883L 磁力计来获取无人机姿态位置信 息。主控芯片将传感器所采集的值,利用惯性导航技术和数据融合技术通过四元数运算求出当前的飞机姿态,然后通过PID 算法实现稳定飞行。     

基于四元数衍生无迹卡尔曼滤波的二段式多旋翼无人机姿态估计算法

对传统多旋翼无人机姿态估计算法难以兼顾高精度、强实时性以及抗干扰能力差的问题,首先基于一种计算量较小的衍生无迹卡尔曼滤波算法,在量测更新中,将加速度数据和磁力计数据分为两个阶段进行姿态四元数校正处理,然后从旋转四元数的本质出发,推测出四元数各元素分别包含着不同的姿态角信息,最后将校正四元数分别乘上为降低校正过程中的相互干扰所设计的系数,提出一种基于四元数衍生无迹卡尔曼滤波的二段式多旋翼无人机姿态估计算法.通过使用PIXHAWK飞控数据,与传统姿态估计算法进行仿真实验对比,实验表明,本文提出算法与传统使用扩展卡尔曼滤波(EKF)或无迹卡尔曼滤波(UKF)的姿态估计算法相比,在实时性、解算精度和抗干扰能力方面有较大提升.