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。     

基于自适应无迹卡尔曼滤波的四旋翼无人机姿态解算

无人机在航姿模式下飞行时,姿态角误差波动较大,根据磁力计、加速度计和陀螺仪的互补性特点,提出一种自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法对MEMS传感器数据进行优化求解：以姿态四元数和陀螺漂移为状态量,加速度计和磁力计测量值为观测量,采用梯度下降法优化无迹卡尔曼滤波的关键参数,即过程噪声协方差,以提高四旋翼无人机姿态解算精度。对实际飞行数据的分析表明：分别与常规卡尔曼滤波和传统无迹卡尔曼滤波算法相比,该方法精度最高,可确保小型无人机在各种情况下飞行的稳定性。     

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。     

基于四旋翼无人机的人员体征监测系统

研究了一种全新的生命体征监测系统,为野外活动人员提供快速的救援保障。系统整合四旋翼无人机、摄像头、无线基站、测控站、监控终端和生命体征检测设备,在四旋翼无人机上安装无线基站,实现无线监测所有队员的生命体征信息和现场情况。基站安装在无人机上,不受地形的影响,解决了传统地面安装基站的局限性,并提高了无线信号的覆盖范围。     

四旋翼无人机姿态控制传感器故障的区间估计

针对四旋翼无人机姿态控制系统传感器发生故障的问题,文中采用多胞体原理进行区间估计,利用泰勒展开对无人机非线性系统进行线性化处理,并通过视传感器故障为增广状态的方法将原始系统转换为等效的广义系统.H∞技术设计鲁棒增广状态观测器,通过求解线性矩阵不等式得到四旋翼无人机姿态控制系统传感器的故障估计.基于中心对称多胞体原理对估...     

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。     

高海拔环境下四旋翼无人机飞行姿态控制技术研究

目前的四旋翼无人机飞行姿态控制技术飞行精度控制能力差,导致无人机飞行姿态的变换不到位.应用欧拉角速度与机身的速度测量四旋翼无人机的角速度,从无人机的角速度可以进一步推算出耦合性的具体值,四旋翼无人机的飞行姿态受到较强耦合性的影响,在直观上可以将四旋翼无人机的飞行姿态控制视为缓慢的平滑运动状态,因姿态变化引起的角速度变化...     

基于TSMC的四旋翼无人机抗风研究

针对四旋翼无人机的欠驱动、非线性、强耦合和易受外界因素干扰等特性,为保证其控制品质与精度要求,提出一种基于快速终端滑动模态控制(TSMC)的控制方法。建立四旋翼无人机在紊流风场作用下的动力学数学模型,采用可自动消除抖振的全局快速终端滑模的控制算法计算各个控制律,引入过渡输入控制律以实现欠驱动耦合控制,并通过Matlab/Simulink软件对系统模块进行构建和仿真。仿真结果表明,该快速终端滑模控制器算法具有可靠性高、收敛速度较快和鲁棒性较强的特点,能够有效地完成四旋翼无人机的飞行任务。     

基于SMC的四旋翼无人机抗风扰研究

四旋翼无人机控制系统复杂、鲁棒性差、易受外界干扰,为了提高四旋翼无人机的控制精度,采取滑模变结构的控制方法。搭建四旋翼无人机的动态数学模型、电机模型和风场扰动模型,借助Matlab搭建SMC控制器,选择适当的参数和消除抖振方法,对四旋翼无人机的高度和姿态进行控制。实验结果证明,SMC控制器具有较好的动态性能和抗扰性。     

基于大气紊流的四旋翼无人机智能控制策略

四旋翼无人机执行任务时会受到大气紊流对姿态的干扰,为此提出一种运用变论域模糊理论优化传统PID控制器的方法。根据运动学方程建立了控制精度更为准确的四旋翼无人机非线性模型。由于大气紊流具有随机性强的特点,基于Dryden模型得到了大气紊流的分量模型。考虑到传统PID控制器抗干扰能力不足,因此,结合可变论域模糊控制设计出了变论域模糊自适应PID控制器。在Simulink环境下对两种控制器先后加入了大气紊流和阶跃响应干扰进行仿真比较,结果显示,优化后的控制器鲁棒性和稳定性均优于PID传统控制器。     

利用地磁测量实现四旋翼无人机抛飞姿态预调整设想

<正>无人机抛飞成为了一种无人机简便起飞方式的趋势,而在无人机抛飞时由于常见加速度计、陀螺仪等需静置初始化以及当初始抛飞角度倾斜过大时涉及到姿态调整收敛较慢的情况。尝试利用磁力计对地磁场进行探测并完成初步PID闭环控制、姿态调整,会在一定程度上减轻后续加速度计、陀螺仪姿态调整的压力。     

基于四元数的四旋翼飞行器姿态解算研究

四旋翼飞行器的飞行控制效果取决于姿态信息获取的准确性,所以姿态解算是飞行器研究的关键技术。针对目前飞行器高动态特性和复杂环境下的姿态解算误差较大的问题,提出一种基于四元数的二阶互补滤波算法,通过增加一个PI反馈控制环节,能更好地利用多传感器进行姿态融合,使经典互补滤波算法中的低通阻带衰减速度过慢、陀螺仪漂移等问题得以改善。同时文中自主设计了IMU系统,完成数据采集和姿态解算算法的实现,分别进行三轴转台实验,改进后姿态解算的结果表明,无论是在静态还是动态环境下,俯仰、横滚角的误差小于0.5°,验证了该算法的可行性。