PID控制及图像识别的自主循迹四旋翼设计

本文四轴平台以STM32F407微控制器作为飞行控制的核心,硬件包括用于飞行姿态信息采集的MPU 9150九轴陀螺仪传感器,用于飞行器高度和航线图像信息采集的US 100超声波模块和配置了云台的OV7670摄像头模块,为四轴飞行高度和航线提供期望修正参数.另增加一片STM32F407芯片进行图像处理,提高图像采集的实时性和处理的快速性.通过姿态解算、PID控制以及结合图像实时处理来实现四轴的平稳飞行和自主循迹.     

基于瑞萨单片机的四旋翼自主飞行器设计

该四旋翼自主飞行器以瑞萨公司的R5F100LEA单片机为控制核心,包括飞行姿态处理模块,超声波测距模块,红外传感器循迹模块,电机驱动模块以及微处理器模块等.飞行姿态处理由MPU6050加速度计陀螺仪提供,保证飞行器平稳飞行.超声波测距模块和红外传感器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.本设计中应用了PPM控制方法,PID算法,平滑滤波等,使飞行器实现在一定区域内一键式起飞,稳定飞行,精确降落.并且可以拾取物件,完成空投任务,最终精确降落并停机.     

语音控制的四旋翼飞行器设计与实现

基于语音识别技术,设计了一套语音远程控制四旋翼飞行器的系统。使用LD3320语音处理芯片和STM32微处理器实现语音识别功能,采用NRF24L01将识别结果传输到飞行器。选用STM32作为四旋翼飞行器的主控芯片,采用六轴运动组件MPU6050、三轴数字罗盘HMC5583L等传感器对飞行器的姿态进行实时测量,再利用数字滤波器对姿态信息进行处理,然后采用四元数进行姿态解算,最后运用双闭环PID控制算法实现姿态控制的要求。测试结果表明,通过语音可以控制四旋翼的正常飞行及姿态变化,系统稳定可靠。     

基于STM32无人机的设计与实现

设计选用STM32开发板作为主控模块,主控芯片为STM32F103C8T6,运动处理传感器选用MPU6050,无线通信模块为ESP8266,软件开发选用Keil uVison4集成开发环境.通过STM32的UART2读取WIFI的输入油门和方向值,并将其与陀螺仪计算值进行比较进而对欧拉角度和旋转角速度修正,以得到稳定的飞行姿态.定时器输出四个PMW来控制四轴上的四个电机实现飞行的动作.为了提高运动姿态的精度,该设计将三轴加速度计结合陀螺仪6D0F模块采集的数据与MPU6050采集的数据进行校准,并采用串行PID算法来提高飞行的稳定性.经测试,飞行器能够平稳的起飞、悬停、垂直上升等动作,实现了对飞行器的各种飞行姿态的精确控制.     

基于MSP430单片机的四旋翼飞行器控制系统设计

四旋翼飞行器是由4个带桨叶电机驱动并形成十字交叉结构的一种飞行器。本试验是以MSP430F149单片机为主控芯片,搭建四旋翼飞行器控制系统。以MPU-6050传感器获取飞行器的姿态信息,经过递推滤波算法,得到可靠的姿态数据,通过四元数融合算法,进行姿态解算,获得四旋翼飞行器的姿态角,然后借助PID控制算法,消除四旋翼飞行器在飞行过程中不可预测的误差,最后,以PWM波的形式控制无刷直流电机,实现四旋翼飞行器的自平稳控制。本试验完成了四旋翼飞行器的自平稳控制系统,能够基本实现四旋翼飞行器的平稳起飞与降落。     

多数据融合的四轴飞行器硬件电路设计

根据四轴飞行器的结构和飞行模式,设计了系统的总体硬件电路结构.硬件电路基于Cortex—M4内核STM32F407系列ARM芯片.设计的外围电路包括无线通信模块、视频采集模块和GPS接收,发送模块以及测量飞行姿态的各个传感器模块.通过实验验证了所设计硬件电路系统的可行性.     

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。     

基于图像识别的捡网球机器人

基于图像识别设计了一种以STM32F407ZGT6芯片为控制核心的捡网球机器人。通过四个直流电机、L298N电机驱动模块以及HC-SR04超声波测距模块实现机器人的移动与智能避障;通过OpenMV4摄像头进行网球识别并使用机械臂实现对网球的抓取;通过LD3320A语音识别模块实现对机器人的语音控制;通过ESP8266 WiFi无线通信模块与手机APP进行数据传输,实现对机器人的远程APP控制。实验证明,此设计能有效地抓取并收集网球,操作简单、性能稳定可靠。     

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。