四旋翼飞行器控制系统设计

四旋翼飞行器姿态控制是四旋翼飞行器控制系统的核心. 通过分析四旋翼飞行器的飞行原理,模型建立,设计了四旋翼飞行器的姿态控制系统;在该系统中采用STM32系列处理器作为主控芯片,MPU6050三轴加速度集和三轴陀螺仪惯性测量单元、磁力计等传感器用于姿态信息检测. 本文中传感器使用结构简单的数字接口对数据进行交换,运用模块化的思想对系统进行设计. 使用PID控制算法进行姿态角的闭环控制,最终实验结果表明,在实验平台上四旋翼飞行器飞行效果稳定,系统满足四旋翼飞行器飞行姿态控制的要求.     

基于STM32和OV2640的自主循迹四旋翼飞行器设计

本四旋翼自主飞行器采用STM32F407ARM芯片作为飞控主控制核心,硬件包括了飞行姿态采集模块、超声波测距模块、摄像头循迹模块、无刷电机驱动模块以及STM32F407摄像头数据处理模块等。飞行姿态处理由MPU-9150加速度计陀螺仪提供,实现了飞行器的平稳飞行。超声波测距模块和摄像头循迹模块为飞行器提供导航参数,使飞行器可以按照规定航线并以一定高度飞行。为了保证摄像头数据处理的实时性,本设计中增加了一片STM32F407芯片专门处理摄像头数据。通过姿态解算、PID控制算法、摄像头数据采集处理,使飞行器实现一键式起飞,定高跟着赛道线稳定飞行,最终平稳降落。通过多次测试,证明该基于双STM32芯片和OV2640的自主循迹四旋翼飞行器稳定、可靠。     

基于STM32的语音控制的四轴飞行器设计

随着科技不断发展,四轴飞行器逐渐从高校实验室走向了大众。但是不可否认的是,由于四轴飞行器的学习控制成本太高,限制了其进一步的普及和发展。本文针对这一现象,提出了一项通过语音识别技术控制微型及小型的四轴飞行器的设计方案。本设计以STM32F103C8T6为控制核心,采用惯性测量单元MPU6050等传感器用于飞行姿态的检测,和语音控制遥控器之间用无线收发器芯片NRF24L01进行通信。     

基于STM32的四旋翼飞行器姿态解算的研究

分析了四旋翼飞行器的姿态解算原理,提出了一种基于 STM32的姿态测量系统。系统由 STM32F407微控制器和捷联惯性测量组件(IMU)组成。利用四元数描述姿态进行坐标换算,采用多传感器数据融合方案,通过互补滤波算法进行数据融合,获取精确的姿态角,并完成姿态解算。实验结果表明,采用互补滤波算法有效融合了捷联惯性测量组件的传感器数据,实现了四旋翼飞行器的高精度姿态解算。     

基于RTOS的四轴飞行器

针对四旋翼飞行器设计,本文提出一种利用移植Raw-OS实时操作系统的STM32单片机进行飞行系统控制的解决方案。本系统选择低端32位ARM微控器的STM32F103T8单片机作为飞控系统的主控芯片,采用卡尔曼滤波和四元数再结合串级PID控制算法对四旋翼飞行器进行姿态控制,再利用Raw-OS嵌入式实时操作系统的易移植性、实时性、高效性和稳定性,保证了系统控制的速度和信号采样的精度,以实现对飞控系统的实时控制。最后通过实验证实了四旋翼飞行器控制系统设计方案的合理性。     

基于STM32单片机的三叶浆四旋翼飞行器设计

针对现阶段三叶桨四旋翼飞行器平衡难以控制的问题,该文基于STM32单片机设计了一个三叶桨四旋翼飞行器,该飞行器采用四元数转欧拉角算法和PID调节器,实现了角速度与加速度到角度的转换。该飞行器利用STM32 F103CBT6与L3G4200d姿态传感器对陀螺仪、加速度计数据进行采集,达到了控制三叶桨平衡的目的。测试结果表明,该飞行器实现了平衡起飞,飞行高度在0-50m以内,起飞转速平均为4500转左右。与普通的二叶桨四旋翼飞行器相比,在同样的遥控油门推动下,三叶桨的四旋翼飞行器比二叶桨飞的更高,电池的使用时间更长。     

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。     

变桨距四旋翼飞行器控制系统设计

变桨距四旋翼飞行器是通过改变旋翼的桨距大小来改变升力的,这种控制策略可使飞行器姿态的响应和控制的延迟都会小很多,同时可以节省资源和能耗。通过分析对比变桨距与传统的变转速四旋翼飞行器的结构和飞行原理,根据其数学模型和控制要求,设计了变桨距四旋翼飞行器的控制系统。该系统采用STM32F427微处理器作为主控制器,使用MPU6000等惯性测量单元及其他传感器用于检测飞行器的位置、姿态;基于四元数方法进行姿态解算;利用PID控制算法对飞行器姿态、高度进行闭环控制。试飞结果表明,变桨距四旋翼飞行器能够稳定飞行,满足系统要求。     

基于STM32的四旋翼飞行器的姿态最优估计研究

为了解决传感器自身累计误差和周围环境随机误差对姿态最优估计影响的问题,提出了一种基于STM32的姿态解算系统设计方案。该系统由低成本的航姿参考系统(AHRS)和STM32F405微处理器组成。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,姿态偏差采用双环PI控制器进行修正,并采用互补滤波算法解算出飞行器姿态信息。搭建了四旋翼飞行器半实物仿真平台,模拟飞行器空中悬停时姿态。实验结果表明,该系统较好地解决了噪声干扰与姿态最优估计问题,实现了长时间稳定地输出准确可靠的姿态数据的要求。     

基于STM32的四旋翼飞行器控制系统设计

四旋翼飞行器控制系统的性能决定了飞行效果的优劣,如何改善飞行控制系统使其拥有更良好的表现成为近几年的研究热点。根据四旋翼飞行器的飞行原理,设计了一种新型四旋翼飞行器控制系统。该系统以STM32作为主控制器,配合各姿态传感器实现飞行器姿态及位置的控制,并结合以姿态角为主要误差源的双环结构PID控制器,提高了飞行器的平稳性。经实际飞行验证,该飞行控制系统方案能够取得较稳定的飞行效果。     

四旋翼无人机控制系统设计

目前无人机已广泛应用到各行各业,其中无人机的稳定控制一直是研究的核心。在飞控系统中各参数的选择对无人机的稳定控制有着至关重要的作用。以STM32微控制器为核心,利用MPU9250采集四旋翼无人机的姿态数据,配合卡尔曼滤波算法对传感器所采集的数据进行融合滤波,从而实现精准的姿态测量。根据飞行姿态结合PID控制算法,完成对四旋翼无人机飞行姿态的控制。     

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。     

四旋翼飞行器自适应滑模控制设计

针对四旋翼飞行器姿态模型建模误差以及外部扰动不确定性的特点,提出了一种基于自适应滑模的非线性控制器。采用参数自适应控制方法逼近系统中的建模误差项,滑模控制方法进一步抵消系统建模误差以及外部不确定扰动项。并采用李雅普诺夫稳定法证明了所设计的控制器能够实现全局渐近稳定。最后,通过四旋翼姿态飞行实验,验证了文中所提出控制方法的有效性,能够实现小型四旋翼姿态的稳定控制,其抗扰性能优于传统PID控制。     

改进互补滤波在六旋翼飞行器中的应用

针对目前大多数消费级六旋翼飞行器捷联惯性导航姿态解算中,低成本微机电系统(MEMS)器件易发散而导致的姿态漂移问题,提出了一种基于改进一阶互补滤波的姿态解算算法,利用MEMS传感器中加速度计补偿陀螺仪偏差引起的姿态漂移误差,并针对非匀速运动引起的较大误差引入了比例—积分(PI)控制器,用修正后结果代替互补滤波的加速度计输入,从而提高非匀速运动下姿态解算的精度.基于嵌入式处理器STM32,以MPU6050为姿态测量单元的六旋翼飞行器实验平台实验表明:算法计算量小、估计精度高、实时性好,易于在低成本飞行器控制系统中实现.     

基于自抗扰解耦模型的四旋翼姿态控制器设计

为了克服传统控制器控制四旋翼姿态效果差的问题,提出了基于自抗扰解耦模型的四旋翼姿态控制器设计。硬件结构通过通过 PCIE-PCI 转接卡和运动控制板卡连接计算机,借助运动控制板卡计算四旋翼电机控制量;选用MACH4运动控制板卡有效控制四旋翼姿态加速度;选择JQX-13F型号继电器,在电气输出电路中形成控制量阶跃性改变,借助小电流去操控大电流,有效控制四旋翼姿态角速度;使用MS-S3型号带数显伺服驱动器,可根据负载不同自动调节驱动器输出电流大小。以Cortex- M4内核结构为基础设计微控制器,有效控制四旋翼姿态角。分析四旋翼姿态控制器受力情况,构建自抗扰解耦模型,在滚转角、俯仰角和偏航角支持下,计算螺旋桨中心至机体坐标原点的距离、惯性力矩,借助Visual C++6.0设计控制流程。实验结果表明,以X轴为例,采用所设计控制器得到四旋翼加速度平均值为0.8m/s2、角速度平均值为6.08m/s、姿态角平均值为10.5°,与实际情况相符合,表明该控制器能够实现飞行姿态的稳定控制。     

四旋翼无人飞行器控制算法设计

针对Qball-X4四旋翼无人飞行器的自身特点,建立系统的非线性模型,采用姿态内环和位置外环的双闭环控制算法。线性二次型调节器（LQR）可以快速简便地求解出最优的状态反馈控制率,并且具有良好的鲁棒性,因而利用LQR控制算法来控制姿态内环。由于PID控制算法结构简单、鲁棒性强,因而控制位置外环。通过Matlab/Simulink和飞行试验对控制算法进行仿真和验证,结果表明,设计的控制算法能成功地实现飞行器的悬停控制,并达到较好的控制效果。     

基于脑电波传感器的智能轮椅控制系统

针对普通轮椅残障人士使用不便,智能化程度低等问题,提出了一种基于脑电波传感器的智能轮椅控制系统.系统采用STM32单片机为控制核心,以蓝牙透传的方式与脑电波传感器进行通信,在脑电波信号数据流解析中,通过数字陷波器滤噪,并研究设计了改进的滑动窗口算法、特征提取算法和K-近邻算法,实现了对脑电波信号的模式识别.通过实验验证,该系统具有响应时间短和识别准确率高的优点,完成了对轮椅运动轨迹的意念控制.