四旋翼无人机路径跟踪控制系统软硬件设计与实验研究

目前传统四旋翼在空中经常受到人为或环境中不确定因素干扰,如果地面控制站不能更直观地显示无人机的实时姿态、位置,飞行中四旋翼无人机容易偏离跟踪的既定路线,无法躲避障碍物,甚至出现姿态不稳导致的无人机损坏.针对此情况,设计开发了一种基于STM32F103RCT6嵌入式微处理器的四旋翼无人机路径跟踪控制系统.详细阐述了该集成控制系统的硬件总体框架、各模块电路设计、软件程序工作流程,利用Matlab2019b仿真软件进行四旋翼无人机的路径跟踪算法仿真实验以确保系统的稳定性和可行性,并以四旋翼样机为实验对象进行了实物测控实验.实验结果表明,所设计的控制系统可以实现自主飞行和轨迹跟踪的期望目标,地面控制站显示界面中可以实时显示四旋翼无人机的实时跟踪路径、姿态角、航速和高度等传感器信息,系统具有一定的实用性.     

基于位置反馈的无人机姿态控制仿真

无人机姿态控制系统是无人机飞行控制研究中的重要内容,姿态控制策略的好坏决定了无人机的飞行稳定性和持续性,本文基于无人机机身飞行角速率变化和无人机飞行位置反馈,利用无刷电机的差速,实现对无人机3个姿态角以及高度的控制。通过分析无人机的动力学模型,利用有关角度的状态空间方程设置状态反馈增益来获得期望的角位置,可以很好的实现对无人机的姿态控制。     

基于毫米波雷达的复合翼构型无人机避障系统研究

针对复合翼无人机的避障问题,设计了一种基于毫米波雷达和二自由度对准装置为硬件基础的避障预警系统.该系统的对准控制算法以复合翼无人机的实时姿态、速度信息为输入,以装置的2个自由度机构的控制量为输出,使置于装置末端的毫米波雷达始终朝向期望方向,解决了雷达探测方向的对准问题.该系统规定了4种应对策略,制定了以雷达探测数据为基础的相应触发条件,适应了无人机不同的飞行状态.为验证系统有效性,将系统软硬件部分搭建于一台自研复合翼无人机平台上,制定试验飞行航线,设定相应参数,设计并实施了实物飞行实验.实验结果表明:该系统能有效检测飞行方向的障碍物,能作出有效的预警及避障措施,是一种有效的复合翼无人机避障问题解决方案.     

一种可自动调节避障范围的无人机及其工作方法设计

以四旋翼飞行器为运动平台,多个stm32处理器为控制与运算中心,采用比例算法实现根据飞行速度自动调节避障距离,通过布置在前后左右四个方向的激光测距传感器实现障碍物距离的检测,再通过stm32处理器比较避障距离与障碍物距离,从而输出电信号控制电机转速,实现智能避障:提高无人机的飞行速度,其避障范围也相应增大;降低无人机的飞行速度,其避障范围也相应减小。     

无人机视觉定位与避障子系统研究

以无人机视觉定位与避障系统为研究对象,利用单目视觉定位与红外线传感器相结合的方式,准确识别障碍物,然后利用RGB模型进行图像处理,将图像二次分割,得到图像的轮廓曲线边缘,结合红外测距的数据结果,确定障碍物的位姿等信息。建立碰撞圆锥模型,实现无人机以特征点为圆心、危险距离为半径的绕行路线,实现避障。实验证明,AABB视界区碰撞模型能精确判断无人机飞行路径中的避障,提高无人机飞行效率。     

无人机跟踪过程中的避障问题研究

针对单架无人机跟踪单一目标问题,提出 Lyapunov 矢量场法和速度障碍法相结合的方法,保证 UAV 在执行跟踪任务时的安全。首先,建立无人机运动模型,通过基于 Lyapunov 矢量场法的航向控制使无人机能够收敛到极限环;其次,利用速度障碍法原理判断无人机与障碍物之间是否存在飞行冲突,推导出避障所需的航向控制量;最后,针对障碍物重叠情况,利用几何关系将重叠区域合并,再求解出航向控制量,完成对重叠威胁区域的避障。仿真结果表明,所提算法在单一障碍物和多障碍物的条件下,都能有效地跟踪目标并实现避障。     

基于神经网络模糊控制的单目无人机视觉避障方法研究

为了提高单目无人机航行安全性能，提出基于神经网络模糊控制的单目无人机视觉避障方法。结合SURF算法采集单目无人机运行路径，优化无人机规避功能模块的功能，规范无人机航行参数标定数值。根据采集到的参数数值，选择并筛选单目无人机航行路径。计算单目无人机障碍物避让路线数值，选择最优避障路线，实现单目无人机视觉避障方案的准确选择，保证运行安全和稳定。通过实验证实，基于神经网络模糊控制的单目无人机视觉避障方法具有较高的避障有效性和实用性，可以更好地保障无人机航行安全，充分满足研究要求。     

基于深度学习的无人机自主避障方法研究

为解决室外复杂环境下单一类型传感器无法满足自主避障需求的问题。本文以多旋翼无人机为研究对象,提出一种多种类型传感器复合使用的方式,以提升无人机避障防撞能力。将深度学习目标检测方法引入到障碍物识别中,通过彩色信息与深度信息相结合的方式,提升障碍物定位信息精度,并依据障碍物类别制定无人机飞行策略。结果表明:本文方法提升无人机在复杂环境下避障防撞能力,为无人机自主飞行研究提供理论依据和技术支撑。     

基于时间栅格法和最优搜索的电网巡检机器人避障路径规划方法

针对电网巡检机器人存在避障能力低下和路径规划不合理的问题,研究基于时间栅格法和最优搜索的电网巡检机器人避障路径规划方法.利用时间栅格法标识工作空间内障碍物,构建机器人电网巡检环境信息,通过最优搜索避障路径算法,全局规划机器人到达目标点的路径,结合改进势场法,通过调整斥力和引力势函数,计算合力实现机器人的局部避障及避障路径规划,形成全局和局部相结合的避障方法.试验结果表明,躲避静态障碍物和动态障碍物的平均躲避成功率分别为 ９８．３７％ 和 ９６． １２％ ,避障路径规划平均耗时为 １.５６ s ,具备快速、高效、精准的避障及路径规划能力,可提升机器人的动静态障碍物避障能力和路径规划效率.     

柔性关节机械臂避障路径自动控制数学建模

针对柔性关节机械臂在避障完成后位姿与目标位姿存在一定偏差的问题,提出柔性关节机械臂避障路径自动控制数学建模方法。将五次B样条曲线作为柔性关节机械臂避障路径规划的基础,在避障任务中引入速度修正项,通过关节角和关键点避障速度确定速度修正项取值。建立避障路径自动控制数学模型,利用该模型控制柔性关节机械臂在到达目标位置过程中实现障碍物精准规避,完成柔性关节机械臂避障路径自动控制。实验结果表明,所提方法能够减小位姿误差,平稳关节波动,实际应用效果较好。