基于双目视觉的无人机定位与控制系统

设计实现了一个基于双目视觉的无人机定位与控制系统.系统由四旋翼飞行器、两个Wii Remote传感器、Kinect传感器、凌动处理器等构成.飞行器采用STM32F401为主控,辅以六轴速度和加速度传感器以及超声波传感器实现姿态和高度控制.利用两个Wii Remote传感器以双目视觉的原理即可实现飞行器的三维定位与追踪.Kinect传感器实现对手势姿态的识别.在Intel凌动处理器平台上利用2.4G无线数传与飞行器通信,并利用PID控制器以增强飞行器的鲁棒性.该系统实现了在室内没有GPS信号的情况下对飞行器的精确定位,以及基于手势姿态识别的对四旋翼的智能控制.     

四旋翼无人机增稳混合控制器设计

为了改善四旋翼无人直升机在不同环境下的飞行稳定性,应用混合控制的方法设计了无人机增稳混合控制器．它有多个PID控制器可供选择,并根据无人机飞行高度和倾角大小选择当前合适的控制器,有效的降低了无人飞行器的坠毁机率和其他潜在危险的发生．并且通过Matlab中的Simulink工具箱搭建仿真系统,模拟了四旋翼无人机在起降、无风、有风和失控的情况下的控制器切换过程．仿真结果表明:应用混合控制器的四旋翼无人机在起降和有风情况下可有效抑制飞行器倾斜和水平漂移,提高稳定性．     

基于串级模糊PID的四旋翼姿态控制器设计

为解决四旋翼飞行器姿态控制器存在的响应速度慢和鲁棒性差等问题,通过串级模糊PID控制算法来实现飞行姿态的稳定性。建立起四旋翼飞控系统的数学模型后,设计了外环角度P控制器和内环角速度模糊PID控制器。利用Matlab/Simulink通过阶跃信号输入对比仿真传统PID控制器和串级PID控制器、串级模糊PID控制器3种控制方法。仿真结果表明:串级模糊PID控制器使系统抗干扰性能提高,同时加快系统的响应性和准确性;飞行实验表明:串级模糊PID控制算法的鲁棒性好。可见改进后的算法对于四旋翼控制系统是有效的。     

四旋翼农药喷洒飞行器模糊PID姿态控制

针对四旋翼农药喷洒飞行器在作业过程中负载发生变化影响飞行器作业中稳定性的问题,设计模糊PID(Proportion Integration Differentiation)控制器,运用MATLAB软件搭建飞行器模糊PID控制系统与传统PID控制系统Simulink仿真模型,并对飞行器姿态进行仿真。仿真结果显示,与传统PID相比,在飞行器质量发生改变后,模糊PID控制系统适应性强,参数整定简单。飞行器质量改变后,模糊PID控制算法比传统PID超调量降低4.8%,上升时间减少0.513s,系统恢复时间减少0.790s。结果表明,模糊PID控制系统比传统PID控制系统响应速度快,控制效果好,鲁棒性较强,进一步提高了飞行器在农药喷洒过程中的稳定性。     

小型四旋翼飞行器位姿建模及其仿真

为了研究多旋翼飞行器的位姿控制,以开源硬件pixhawk搭建的四旋翼飞行器作为研究对象,建立其位置和姿态运动学和动力学模型。在简化系统模型的基础上,以姿态控制作为位置控制的内回路,位置控制作为外环主回路,设计双闭环串级模糊PID控制器。在Matlab/Simulink平台上对系统模型进行仿真验证。仿真实验结果表明,模糊PID控制器比PID控制器具有动态响应更快、控制稳定性更好的优势。该模型和模糊PID控制器能有效实现飞行器的位置控制。     

四旋翼飞行器控制系统的设计与实现

为了解决四旋翼飞行器的飞行控制问题,设计了一种基于位置式比例积分微分(PID)算法的飞行控制系统.该控制系统以MSP430f149处理器为中央处理器,以MPU-6050传感器为惯性测量器件.在搭建的姿态控制平台上,为了实现控制系统的稳定飞行,结合四旋翼飞行器的飞行原理对传感器输出的姿态角进行PID控制,然后将PID控制器的输出信号与电机的基本油门相结合,用以调节4路脉冲宽度调制(PWM)信号占空比的方式来控制电调电路,再由电调驱动电机并控制电机转速.结果表明,俯仰角、横滚角、偏航角的误差均小于1°,验证了PID算法对四旋翼飞行器姿态角控制的有效性,保障了飞行器自稳定控制的鲁棒性.     

四旋翼飞行器的姿态解算及控制实现

针对四旋翼飞行器的姿态控制问题,首先结合四元数及互补滤波法给出姿态解算及数据更新算法;其次采用PID控制算法对姿态进行稳定控制;最后通过上位机观察数据得出控制效果曲线并在实物实验平台上基础上进行了实际飞行验证算法的可行性.实验结果表明:四元数互补滤波算法能实现稳定高精度的姿态解算;PID控制器可以有效的完成飞行器的自稳控制且能有效的校正外界扰动造成的角偏移量,满足四旋翼飞行器的控制要求.     

对四轴飞行器的控制算法的分析与仿真

四轴无人飞行器通过四个旋翼联合驱动实现垂直起降、滚转俯仰等姿态变换,根据机体坐标系和地面坐标系,推导转换矩阵,对系统进行控制输入并得到飞行器的非线性状态模型;基于PID控制算法原理设计一种双闭环PD控制器,在Matlab中进行姿态响应实验,给出位置和姿态角的响应波形,分析算法性能,最终验证设计的可行性。     

固定翼无人机自适应滑模控制

针对固定翼无人机的姿态和速度控制中存在不确定和外部扰动的问题,设计自适应超螺旋滑模干扰观测器和控制器,实现了固定翼无人机对速度指令和姿态指令的有限时间精确跟踪.首先建立固定翼无人机速度模型和基于四元数的姿态误差模型;进而在该模型的基础上针对无人机飞行过程中的外部扰动和不确定问题,采用自适应超螺旋滑模算法设计干扰观测器对干扰和不确定进行快速估计,并在此基础上设计多变量超螺旋控制器使固定翼无人机快速、精确地跟踪期望的速度和姿态指令;最后基于Lyapunov理论证明了该系统的稳定性.仿真结果表明:所提出的综合控制策略可以实现固定翼无人机速度与姿态的快速精确跟踪并具有良好的鲁棒自适应能力,而且针对无人机不同的飞行指令,使用该控制策略都能使无人机快速稳定的达到预期目标.     

基于悬停四旋翼位置姿态信息的风场估计方法研究

基于四旋翼飞行器悬停状态下的位置及姿态信息,提出了一种离线的风场估计方法。首先根据Dryden大气紊流模型建立了四旋翼飞行器所处的风场环境,并通过分析有风情况下旋翼升力的变化,得到旋翼升力与风场信息(风速、风向)的函数关系式;接着利用牛顿-欧拉方法推导出有风扰动下的四旋翼动力学方程,并进一步设计了用于保持飞行器悬停状态的PID控制器;最后,基于悬停状态下四旋翼飞行器的位置姿态信息,计算得到飞行器所处的风场环境信息。MATLAB仿真结果表明所提方法在有紊流干扰的情况下,能够有效地提取出风场环境里的主风信息。     

基于非线性扰动观测器的无人机地面效应补偿

本文针对地面效应对四旋翼无人机在降落过程中控制性能有较大影响的问题,在四旋翼无人机地面效应复杂、难以建立机理模型的限制下,提出一种基于非线性扰动观测器的新型非线性鲁棒控制策略。这种控制策略利用扰动观测器估计和补偿地面效应带来的扰动,采用快速终端滑模控制器提高了无人机位置控制误差的收敛速度,实现了无人机降落过程中的精确控制。通过基于李雅普诺夫分析的方法证明了闭环系统的稳定性,以及观测器估计误差和控制器跟踪误差的有限时间收敛特性。飞行实验效果表明:本文提出的控制补偿策略取得了良好的无人机降落控制效果。     

基于非线性模型预测的四旋翼无人机轨迹跟踪控制

针对四旋翼无人机轨迹跟踪控制器跟踪性能不稳定的问题,提出一种基于非线性模型预测控制(nolinear model predict control, NMPC)的轨迹跟踪算法。首先,建立四旋翼无人机的动力学模型,定义四旋翼无人机的位置和姿态为状态量,螺旋桨转速为控制输入量,建立非线性状态空间方程作为控制算法的预测模型。其次,定义最优化函数和四旋翼无人机控制约束,将轨迹跟踪控制问题转换为非线性最优化求解问题。最后,通过多重打靶法求解得到的最优控制量作为四旋翼无人机的输入信号。为验证NMPC算法的跟踪性能,在Matlab中搭建仿真平台进行对比实验,结果表明,与PID和串级模型预测控制(model predict control, MPC)及改进MPC方法相比,NMPC算法能够在满足约束的情况下完成轨迹跟踪任务,误差小、精度高,并具有抗干扰能力。     

四旋翼飞行器的双回路PID控制器的设计与实现

四旋翼飞行器是当今市场的一个新兴且关注度高的研究方向.PID算法当属四旋翼飞行器的核心部分,优秀的PID算法可以实现稳定的悬停和快速的打舵响应.针对传统的单回路PID控制器的不足设计了一种新的双回路PID控制器,结构上分为主回路和副回路,角速度作为主回路,角度作为副回路,副回路的输出量作为主回路的期望值.并在角度姿态的获取上创新的加入了滤波系统,从而使副回路获得的角度曲线更加稳定和平滑,降低了电机的工作温度,提高了控制精度.控制器采用了STM32F103作为控制核心.该款处理器有配套的DSP库,可以实现FIR滤波器,滤波参数确定于MATLAB的FIR设计工具.经过上机实验说明了新的滤波双回路PID系统不仅悬停十分稳定,对于打舵响应十分迅速,而且具备一定的抗外力干扰能力,满足设计需求.     

四旋翼飞行器携带负载稳定飞行算法

针对不平衡作用下四旋翼飞行器飞行稳定问题,建立了不平衡负载作用下四旋翼的运动学模型和动力学模型,估计了质心位置,设计了串级PID控制器,解决了质心严重偏移出机体之外时,四旋翼不能稳定飞行的问题,利用RBF神经网络自适应来逼近模型的不确定性以及负载晃动所产生的扰动,Lyapunov定理证明了其稳定性。仿真分析与飞行实验验证了本文算法的有效性。     

基于FOADRC的四旋翼无人机姿态控制研究

随着科学技术的不断进步,工业生产等领域对无人机的要求也不断提高,传统PID控制在系统中存在外界干扰无法满足无人机的控制要求.研究了 一种改进的分数阶自抗扰(FOADRC)控制器方法,并将其应用在四旋翼无人机高度姿态的控制,以提高控制效果.基于传统线性自抗扰(LADRC)控制器,提出了一种基于模型的状态观测器,并结合改进型LADRC和分数阶控制(FOPD)获得FOADRC控制器,Matlab/Simulink仿真中的实验比较表明:在阶跃响应、方波跟踪、抗干扰性能等方面都比传统控制器提高10倍以上.     

基于扩展卡尔曼滤波的多旋翼飞行器融合姿态解算算法

针对多旋翼飞行器飞行时机身振动对加速度计产生的噪声干扰,建立径向基(RBF)神经网络结构模型,提出扩展卡尔曼滤波融合姿态解算算法。采用加速度计解算的姿态角作为输入向量,四元数互补滤波解算的姿态角作为参考向量,通过学习不断调整网络最优权值,得到滤波后的由加速度计解算的姿态角,并将四元数互补滤波算法解算出的姿态角与经RBF神经网络非线性滤波得到的加速度计解算的姿态角进行扩展卡尔曼滤波融合姿态解算,以提高飞行器姿态角的解算精度。实验结果表明:基于RBF神经网络的非线性滤波算法可对加速度计解算的姿态角进行有效滤波,提高飞行器姿态角的解算精度;采用的扩展卡尔曼滤波融合姿态解算算法收敛速度快、稳定性强,能够更准确地实时解算飞行器的当前姿态,验证了该算法的可行性。     

四旋翼微型飞行器设计

针对常规无人飞行器尺寸较大,无法适用于室内狭小空间飞行的问题,设计了一种四旋翼微型飞行器.建立了微型飞行器的动力学模型,介绍了组成飞行器的相关硬件.构建了由三轴陀螺仪、三轴加速度计和三轴磁力计组成的姿态测量系统,给出了姿态解算的具体步骤.使用了互补滤波器对陀螺测量误差进行矫正,并给出了互补滤波器融合系数的确定方法.采用基于欧拉角反馈的PID控制器进行姿态控制,无需建立复杂的控制系统模型.该飞行器最大尺寸15 cm,重量22g,可垂直起降和悬停,适用于狭小空间的侦察任务.     

基于P-PID控制器对共轴双旋翼飞行器的姿态控制

针对共轴双旋翼飞行器的姿态控制传统PID算法效果不理想,难以获得满意的控制效果,设计了P-PID控制器实现飞行器姿态控制。利用串级PID对共轴双旋翼飞行器的角度、角速度进行控制。仿真实验和飞行试验表明,算法满足飞行器系统的设计要求,验证了算法的可行性。     

基于模型参考自适应的四旋翼飞行器反步控制

针对四旋翼飞行器易受干扰的问题,本文提出了一种基于模型参考自适应的反步控制方法,在外界气流干扰和内部参数不确定的情况下,保证四旋翼飞行器稳定平滑地跟踪参考信号。将四旋翼飞行器的飞行控制系统分解为水平位置控制子系统与高度和姿态控制子系统,并对两个子系统分别设计反步控制器,然后在高度和姿态控制子系统应用模型参考自适应控制,提高该子系统的抗干扰性能,从而进一步改善水平位置控制性能,同时采用Lyapunov稳定性理论,证明整个闭环系统渐近稳定。仿真结果表明,该算法能够有效抑制外界气流干扰,对负载不确定性具有较强的自适应能力,有效提高系统的稳定性和抗干扰性能。该研究具有一定的理论和实际应用价值。     

差分进化算法在数字PID参数整定中的应用

针对数字PID控制器参数整定,本文介绍了一种基于差分进化算法整定PID参数的方法,并在MATLAB环境中编写M脚本文件进行计算机仿真实验。结果表明,使用该方法对控制器参数优化整定后,系统响应速度更快,达到稳态的时间更短,参数的整定速度和准确度得到了明显改善。