基于干扰观测器的无人机固定时间位姿一体化控制方法

针对存在外部干扰的倾转四旋翼无人机飞行控制问题，提出一种基于干扰观测器和积分终端滑模的固定时间六自由度位姿一体化控制方法。首先，利用对偶四元数建立了倾转四旋翼无人机六自由度飞行控制系统模型。继而，利用固定时间干扰观测器实时估计的外部扰动信息，设计一种基于积分终端滑模的固定时间控制方案，实现无人机的轨迹跟踪控制，并通过Lyapunov理论分析闭环控制系统的固定时间收敛性能。最后，数值仿真结果验证了该控制方法的有效性与正确性。     

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.     

四旋翼植保无人机坠落与地面碰撞的模拟实验

四旋翼无人机广泛应用于农药喷洒、病虫害防治等方面。针对四旋翼无人机结构优化和安全飞行方面的问题,从动力学分析层面,模拟在不同高度下,无人机撞击地面对机体本身造成的损害,进而探究四旋翼无人机的安全飞行高度,通过对比不同高度下四旋翼无人机撞击地面的等效应力图示,得出实验结论。对四旋翼无人机设计开发有一定的参考价值。     

基于深度确定性策略梯度算法的四旋翼控制器自主导航方法研究

自主导航作为四旋翼无人机飞行导航的核心问题,为了更好地优化四旋翼无人机自主导航路径规划和路径跟踪能力,采用了一种基于改进的深度确定性策略梯度算法的机器学习算法（DDPG）的四旋翼无人机自主导航跟踪控制器,算法中增加了对动作探索策略的设计和对奖励函数的改进,以及采用二维及三维电子地图模拟四旋翼无人机的飞行轨迹,提出基于Matlab软件进行四旋翼无人机自主导航仿真实验以确保系统的稳定性和可行性。结果表明,所改进的深度确定性策略梯度算法可以在仿真实验中实现四旋翼无人机在二维及三维环境下的路径规划、跟踪与避障,并做到导航过程中的姿态状态的自主调整。     

小型陆空两栖无人机的结构设计与试验

本文提出了一种小型陆空两栖无人机的结构,主体主要包括一种伸缩式四旋翼结构与四轮式行走机构,四旋翼部分创造性的提出了一种可伸展式结构,其能在飞行模式时展开旋翼飞行,在陆地行驶时,四旋翼收合进行避障;四轮式行走机构设计了一种等腰梯形双摇杆转向机构,车轮与地面进行滚动摩擦,降低了车轮的磨损,节省了功耗;对叶片及连翼杆进行了有限元分析校核,制作了样机,对样机进行了陆地行走试验和室外飞行试验,试验中,该机能够通过遥控指挥顺利完成陆地行走转弯、前进后退运行、室外飞行平稳起降,空中悬停、飞行转弯等基础功能动作。试验结果表明,该小型陆空无人机基本达到了设计要求。     

气象要素对多旋翼无人机飞行的影响

随着多旋翼无人机的广泛使用,多旋翼无人机飞行安全的气象保障工作越来越被重视,本文以影响多旋翼无人机飞行的气象要素为研究对象,分析不同气象条件特别是灾害性气象条件对多旋翼无人机所产生的影响,期望能为多旋翼无人机气象保障工作提供参考。     

四旋翼无人机设计要点探究

通过对飞行控制算法、感知技术、能源管理等关键要素进行研究和创新,可以有效解决四旋翼无人机在实际应用中面临的问题,推动无人机技术的发展和应用。在此背景下,探究四旋翼无人机设计的关键要点,以期为其性能优化提供有益的指导和建议。     

四旋翼无人机陀螺阵列数据融合算法

针对目前四旋翼无人机使用单姿态传感器存在的易受噪声干扰、稳定性较差的问题,本文利用陀螺阵列形成多节点、抗干扰、较稳定的多姿态系统,提出基于新型陀螺阵列的四旋翼飞行姿态测量系统,利用多个低精度的微机械电子系统组成测量阵列,提高系统数据的精确性和稳定性,同时文中也提出一种相应的基于邻域搜索的BP网络数据融合算法,解决了BP神经网络传统训练过程需要准确给定输出值的问题,将BP神经网络模型用作陀螺阵列数据的融合处理中。实验结果表明,本文设计的多陀螺阵列系统比单陀螺系统在抗噪声方面有了明显改善,相比传统线性加权融合等算法,本文算法在支持度方面提升9. 2%,残差缩减44. 2%,实物实验表明文中方法对于提高四旋翼无人机的飞行稳定性具有一定的实际意义。     

基于改进扩展状态观测器的四旋翼无人机轨迹鲁棒跟踪控制

针对四旋翼无人机在轨迹跟踪过程中会受到内外部扰动、模型误差等不确定性因素的影响,本文提出了一种基于改进型扩展状态观测器的积分滑模控制方案。具体来讲,首先,将四旋翼无人机系统存在的模型误差以及内外部扰动等不确定性因素视作集总干扰,通过借鉴的改进扩展状态观测器对其进行观测;进而,在此基础上,进一步考虑四旋翼无人机系统控制的连续性,基于四旋翼无人机轨迹误差、速度误差、姿态角误差和姿态角速度误差设计积分滑模控制器,分析了系统的稳定性并分别进行了数值仿真和实机实验。结果表明,采用本文算法时,在数值仿真中,各状态跟踪误差不超过1%,跟踪精度最高;在实机实验中,位置跟踪误差总体上能控制在20%以下。因此,本文方法具备有效性和可行性。     

基于视觉的室内四旋翼无人机目标追踪系统设计

针对无人机在室内飞行无法依靠GPS定位飞行,还有一些人员无法到达的地点进行关键信息的搜寻工作问题,设计了一种基于视觉的室内四旋翼无人机目标追踪系统,实现室内定位自主飞行与物体自主识别跟踪功能。     

基于光流定位的四旋翼飞行器技术研究

以四旋翼为研究对象,提出一种改进LK光流定位算法。通过自主设计的四旋翼平台在室内飞行对算法进行验证,四旋翼无人机基于此改进算法在光流估计过程中,利用前后向误差对异常特征点进行剔除,并对可靠特征点的估计偏移量进行更新,以提高无人机的定位精度和飞行稳定性。结果表明,改进LK光流法定位精度高,在室内能够稳定悬停飞行,其定点悬停精度大约为半径40 cm的圆形。     

四旋翼无人机改进模糊PID姿态控制

四旋翼无人机(UAV)是一种强耦合、欠驱动的系统,飞行过程中易受到系统不确定性和外界干扰影响稳定性,所以提出了一种改进的模糊PID控制方法。首先对四旋翼无人机进行数学建模,设计了改进模糊PID控制方法,该方法主要由三个部分组成,模糊PID,单PID以及计算在控制输出过程中两者的权值比的模糊控制器。最后通过Matlab/Simulink仿真以及在基于STM32F405控制器的四旋翼无人机(UAV)实验平台上验证。实验结果表明,在风速为3m/s条件下,UAV能够平稳起降,对于实时性的姿态以及运动状态做出智能的控制,具有良好的鲁棒性以及控制精度。     

四旋翼无人机可视化半实物仿真平台研究

四旋翼无人机的飞行控制是当前无人机研究领域的一个热点,目前的控制设计多采用MATLAB/Simulink进行数值仿真验证,仿真环境中较少考虑机载设备的作用.而在无人机原型开发过程中,又多采用现场调试的方法,不易快速更改控制算法及参数.为提高飞行控制算法开发时的效率,设计并实现了一种四旋翼无人机可视化半实物仿真平台.利用MATLAB实时视窗系统搭建了平台的主框架,将四旋翼无人机的惯性导航传感器及电机控制系统融入平台之中.并且利用了开源飞行模拟软件FlightGear,及对虚拟地球仪软件Google Earth的二次开发,为仿真平台增添了无人机位置、姿态以及航迹的三维可视化显示功能.实验结果表明,该平台运行稳定可靠.     

多旋翼无人机标准化机体设计方法研究

多旋翼无人机具有结构简单、可维护性强、无人员伤亡的优点,可广泛应用于航拍摄影、环境检测等领域,具有巨大的产业化前景。但多数科研机构大都注重飞行控制理论方面的研究,缺乏对机体设计的探讨,而这正是实现多旋翼无人机产业化的基础。从一个具体的设计实例出发,提出小型多旋翼无人机的标准化机体设计方法。然后通过对飞行控制系统的设计,实现多旋翼无人机的稳定飞行。飞行实验结果表明,设计的多旋翼无人机具有良好的稳定性能,从而验证机体设计和飞行控制方法的可行性。     

直线型倾转多旋翼植保无人机建模与控制

针对直线型倾转多旋翼植保无人机模型耦合复杂、作业时易受施药执行器干扰等问题,提出了一种模型补偿-线性自抗扰控制算法。首先建立无人机运动学和动力学模型,并分析作业时离心喷头产生的力矩作用影响;然后将作业模型中的固定部分作为已知扰动,引入模型补偿-扩张状态观测器估计内外未知总扰动并动态补偿控制系统,完成位姿控制器设计。仿真结果表明,所提出的算法在作业场景下偏航角度误差小于0.2°,恢复时间小于0.55 s,相比于PID算法和线性自抗扰算法最大角度偏差分别降低3.4°和0.9°,恢复时间减少3.1和0.99 s,具有较强的鲁棒性。飞行实验表明,该无人机可以很好地跟踪植保作业轨迹,最大位置稳态误差小于15 cm,满足植保作业需求。     

多旋翼无人机姿态控制方法设计与分析

多旋翼无人机因其机械结构简单、维护使用方便等突出特点,近几年在各个应用领域发展迅速。但由于其动态系统为非线性、强耦合,并且对外界及自身系统干扰敏感等特点使其系统难以控制。通过分析无人机的飞行姿态,设计了一种相对传统PID控制方法进行改进的无人机姿态控制方法,并在软件上编程实现,通过飞行测试及地面站输出的结果,验证了该方法确实有助于改善无人机的动态性能,使其在有外界及自身系统干扰的情况下更易于控制,更稳定。     

基于机器视觉的无人机旋翼移印缺陷检测研究

旋翼是无人机获得举升力的重要零件，它的健康状态是无人机稳定飞行的重要保证，旋翼标识是检查无人机飞行姿态和旋翼健康状态的重要参照之一，针对大疆无人机旋翼标识生产过程中表面质量检测的工人劳动强度大、检测准确率低的生产痛点，设计了满足工业生产需求的机器人视觉检测系统，系统与工业机器人结合将印刷缺陷的产品分拣出来，实现生产检测的自动化。系统利用工业相机、视觉光源、工业计算机搭建系统检测系统，通过滤波、连通域处理、特征提取等算法设计，能够高效地将漏印、少印、多印等缺陷产品分拣出来，降低了企业用工成本的同时，提高了产品出厂的良品率。     

筒式发射折叠微型多旋翼无人机设计

为了解决多旋翼在狭小筒内存放和发射飞行,借鉴炮射无人机原理进行优化和改造。通过机构及电路设计解决无人机的折叠机构和收纳装置,在质量增加不多的情况下,实现折叠和收纳无人机,并可以快捷释放,具有快速布署能力。实验验证了微型多旋翼无人机桶内折叠及展开FPV飞行,载荷的模块化设计变化及投送,同时进行多机的结构设计,对协同、集群飞行和低载荷、高机动的军事无人机具有一定的现实意义。     

六旋翼机器人运动控制与跟踪控制研究

为了在执行任务期间精确记录数据和稳定的飞行,多旋翼机器人机构需要能够执行长期任务和携带较重的载荷。针对这一问题,对六旋翼机器人关键技术进行了深入的研究。首先,高性能六旋翼无人机的运行需要飞行控制系统,介绍了六旋翼控制系统和本体的设计方法。其次,构建了四旋翼和六旋翼无人机的数学模型,对比了六旋翼与四旋翼控制系统的优缺点。六旋翼飞行器的飞行控制由推力和力矩完成,在俯仰,偏航和横滚分别对螺旋桨的速度进行运动控制。再次,采用模糊自适应PID控制算法设计了一款跟踪控制系统,用一个PID测试控制器进行仿真。并在真实飞行中成功地测试六旋翼机器人,达到了一个理想的效果。而不是使用分析差异,避免跟踪控制器设计过程中的"差异扩展"。最后,仿真结果证明了所提技术的有效性和有效性。     

四旋翼飞行器轨迹跟踪控制器的设计与验证

为了解决四旋翼飞行器在外界扰动影响和系统模型参数存在不确定性情况下的精确轨迹跟踪控制问题,设计并验证了一种四旋翼飞行器的非线性轨迹跟踪控制器。首先建立了考虑执行机构特性的四旋翼飞行器数学模型,并将虚拟控制量映射到了实际中对电机的控制;然后通过在反步法轨迹跟踪控制中加入积分项,设计了一种基于积分型反步法的非线性轨迹跟踪控制器,消除模型参数不确定性及外界干扰引起的误差,仿真结果验证了该方法的可行性;最后,利用QBall2四旋翼飞行实验平台,对所设计的非线性轨迹跟踪控制器进行验证,实际飞行实验结果表明了所设计控制器的有效性,提高了实际飞行过程中外界干扰和不确定性下的四旋翼飞行器轨迹跟踪控制的精度。