一种小型倾转旋翼无人机的建模与仿真

传统无人机多为四旋翼无人机和固定翼无人机,现设计一种小型可倾转旋翼无人机,可实现垂直起降与悬停,并能在空中高速巡航。建立该无人机的动力学模型,对该无人机的旋翼飞行模式,设计了基于滑模控制(Sliding Mode Control)的姿态控制器和位置控制器,并通过Matlab仿真和传统的PID算法进行比较验证。仿真结果表明:基于滑模鲁棒控制的无人机,其姿态收敛过程和位置收敛过程都远快于传统控制方法。     

基于虚拟现实的四旋翼无人机控制仿真教学平台

针对现有仿真教学平台在开展对四旋翼无人机控制仿真教学时存在的问题,引入虚拟现实技术开展对四旋翼无人机控制仿真教学平台的设计研究。首先,利用MATLAB和Java设计四旋翼无人机控制仿真教学平台结构框架;其次,对平台中所需的无人机、蓝牙、通信芯片等硬件选型;最后,利用虚拟现实技术构建四旋翼无人机控制模型。通过对比实验证明,新的仿真教学平台可以实现对无人机控制飞行轨迹的直观展示,对于提高仿真教学质量具有重要的意义。     

四旋翼无人机轨迹跟踪的容错控制

针对四旋翼无人机轨迹跟踪的容错控制问题,提出了一个鲁棒[H∞]控制和干扰观测器与故障估计器相结合的容错复合控制器的方法。在外部有界扰动和加性故障的条件下,实现对四旋翼无人机的轨迹跟踪。将四旋翼无人机非线性动态模型解耦成独立的外环位置控制系统和内环角度控制系统,引入区间矩阵对系统参数进行描述,使用干扰观测器和故障估计器进行干扰和故障的估计和补偿。然后设计一个复合控制器既能更好地抑制干扰又能保证无人机在自身存在故障的情况下平稳飞行。通过仿真证明该方法的有效性。     

基于RFID技术的四旋翼无人机轨迹跟踪控制系统设计

为促进四旋翼无人机的飞行自主性,增强无人监管情况下飞行器主机所具备的避障行进能力,设计基于RFID技术的四旋翼无人机轨迹跟踪控制系统;采用RFID标签识别技术,调制处理既定控制信号,利用标签识别协议,连接微型四旋翼轨迹控制器与内环姿态控制器,通过数据通信链路,提取轨迹跟踪控制所需的传输电子量,完成轨迹跟踪控制系统硬件设计;利用动力系统中的参数辨识策略,确定与轨迹姿态控制相关的物理规律标注,实现四旋翼无人机轨迹跟踪控制;实验结果表明,与机器视觉型控制系统相比,基于RFID技术的控制系统的SSI避障行进指标数值相对较高,全局最大值达到了 79％,四旋翼无人机滚转角平均值为85°,能够有效抑制四旋翼无人机滚转角的数值上升趋势,增强无人监管情况下飞行器主机避障行进能力.     

基于非线性制导的四旋翼轨迹跟踪控制

四旋翼是一种欠驱动、强耦合的可垂直起降的飞行器,为了实现其能够以设定速度跟踪空间轨迹,设计了一种基于非线性制导算法的轨迹跟踪控制方法。该方法分为了导引与控制两部分组成,导引部分以任务轨迹与期望速度为输入量通过非线性制导算法输出当前四旋翼的期望加速度,控制部分以得到的期望加速度为输入量采用串级PID算法对四旋翼进行姿态控制,从而实现四旋翼保持设定速度对任务轨迹的跟踪。仿真结果表明,所提方法能够实现四旋翼对复杂任务轨迹的精确跟踪,二维复杂轨迹跟踪距离偏差不超过±0.6m,速度偏差不超过2m/s;三维复杂轨迹除了受自身控制力限制的飞行段外,跟踪距离偏差基本控制在±4m以内,速度偏差不超过2m/s。     

四旋翼无人机参数预测和抗扰动自适应轨迹跟踪控制

为了降低外界环境对四旋翼无人机飞行轨迹的扰动性,提高无人机的控制精度,提出1种基于滑模控制的四旋翼无人机参数预测和抗扰动的自适应轨迹跟踪控制器。这种控制器对四旋翼无人机系统的不确定状态参数、气流、风阻和执行器故障等外界扰动进行预测,实现了对系统输入的状态补偿和扰动补偿,提高了无人机的轨迹跟踪效率和抗扰动能力,消除了机体在飞行过程中的抖振现象,提高了无人机系统对环境的适应性和控制器的稳定性。通过仿真实验,分析了四旋翼无人机在不同控制器作用下的轨迹跟踪性能曲线,验证了所提出的控制器的优越性和有效性。     

四旋翼无人机飞行过程孪生仿真研究

为了满足无人机在实际飞行过程中的虚实交互、实时响应和精确控制等要求,以四旋翼无人机的飞行过程作为任务需求,提出基于数字孪生技术的四旋翼无人机飞行过程仿真研究。搭建了四旋翼无人机飞行数字孪生系统架构,分析了数字孪生体仿真数据的流向及其作用,并对四旋翼无人机飞行数字孪生系统的功能和意义进行了介绍。从几何、物理、行为和规则等四个方面融合构建了四旋翼无人机的数字孪生体模型。最后进行了四旋翼无人机巡航过程的案例研究,通过仿真案例中的各项参数分析,考察了虚实无人机之间的交互性,证明了数字孪生体模型的精确性,验证了四旋翼无人机飞行数字孪生系统的可行性。     

基于CompactRIO的四旋翼飞控实时仿真平台设计

针对四旋翼无人机实时飞行控制系统的控制算法设计与参数整定,设计了一种基于CompactRIO的飞行控制系统实时仿真平台,该平台使用两台CompactRIO作为主控制器,分别在其嵌入式实时系统(VxWorks)中运行Simulink设计的无人机动力学模型与飞行控制系统模型,并使用LabVIEW开发PC上位机监控程序,用于调整飞行状态和整定控制参数;经试验证明,该平台实用性强,可视化程度高,实时性好,能较好地对四旋翼飞控系统进行实时仿真验证。     

四旋翼飞行器控制系统设计及可视化仿真

直接对四旋翼飞行器控制系统进行调试,极易引发危险,严重时还会造成人员伤害,针对目前多采用数值仿真验证方法难以直接展示控制效果问题,本文设计一种基于Matlab/SimMechanics软件的四旋翼飞行器飞行控制可视化仿真系统,首先,基于Simulink完成了四旋翼飞行器控制系统设计,然后采用PID控制算法实现了四旋翼飞行器飞行状态直观姿态和飞行数据分析功能,最后通过仿真可以得出结论,所设计的四旋翼飞行器控制可视化仿真系统通过三维可视化窗口,可实时完成四旋翼飞行器实时控制算法演示和仿真,具有重要的应用价值。     

无人旋翼飞行器自适应飞行控制系统设计与仿真

为了设计出能适应不同飞行任务的无人旋翼飞行器飞行控制系统,讨论了模型逆控制器原理.提出了神经网络补偿控制器及其权系数在线算法,分析了综合控制器稳定性.导出了无人旋翼飞行器旋转动力学逆控制器和平移动力学逆控制器,设计了姿态内回路控制器和轨迹外回路控制器,确定了共轴旋翼转速驱动电机的控制分配策略.规划了组合机动飞行科目来模拟自动飞行任务.通过仿真验证了自适应飞行控制系统对无人旋翼飞行器水平垂直运动、悬停和航向运动的飞行控制能力.结果表明,所设计的飞行控制系统具有自适应性和鲁棒性,能实现姿态与轨迹的稳定和跟踪控制.     

Design and Attitude Control of a Quad-Rotor Tail-Sitter Vertical Takeoff and Landing Unmanned Aerial Vehicle

In this paper, we present the development of a quad-rotor tail-sitter unmanned aerial vehicle (UAV) that is composed of quad rotors and a fixed wing. The developed UAV can hover like a quad-rotor helicopter and can fly long distance like a fixed-wing airplane. The main wing of the developed UAV is taken from a commercially available radio-controlled airplane and other parts such as the body frame are newly developed. A microcomputer, various sensors and a battery are mounted on the UAV for autonomous flight without any support from a ground system. Attitude and altitude control systems are developed for the UAV. In order to verify the designed controller, a three-dimensional flight simulator of a quad-rotor tail-sitter UAV is developed by use of MATLAB/Simulink. This paper also describes attitude control experiments. The results show that the propeller slipstream has a negative influence on attitude control. Solutions for the negative influence of the propeller slipstream are also discussed in this paper.     

基于Unity物理引擎的多旋翼无人机仿真模型

本文主要基于Unity物理引擎, 以四旋翼无人机作为研究对象, 通过建立无人机运行模式的数学模型, 进行仿真模型研究.一方面, 通过将无人机受力模型直接应用在电机对应位置, 来仿真现实物体的受力状态, 从而免去了对模型的刚体数学建模, 简化了仿真建模过程; 另一方面, 通过分析无人机运动原理, 对无人机进行动力系统和控制系统建模, 其中控制系统采用串级PID控制算法进行姿态控制; 本文最后, 通过飞行实验和测试验证了无人机模型的稳定性、有效性, 满足了四旋翼无人机的仿真要求.     

基于混合滤波的四旋翼无人机抗干扰姿态控制系统设计

针对四旋翼无人机抗干扰姿态控制系统抗干扰能力较差,控制性能较差的问题;文章提出基于混合滤波的四旋翼无人机抗干扰姿态控制系统,优化设计了系统的硬件和软件部分;硬件部分设计主控制器,通过发生器输出的PWM波信号控制电速;设计传感器模块,测量姿态角与加速度等数据,采用双陀螺仪和双加速度计结构,避免共振对测量结果产生影响;设计电机驱动模块,选用X2216型无刷直流电机为运行提供较高的转速和响应速度;设计无线数据传输模块,选用3DR无线数据传输模块实时监测姿态信位置信息数据;构建基于混合滤波的四旋翼无人机抗干扰姿态控制系统,对角速度数据、加速度数据等数进行融合改正,再运用互补滤波器对陀螺仪和加速度计进行信号检测和控制调度,得到精确的实时姿态角;采用姿态控制算法和串级PID控制策略,提高对系统的控制力,保证飞行的平稳;实验结果表明,基于混合滤波的四旋翼无人机抗干扰姿态控制系统抗干扰性强、控制能力高以及响应速度快。     

基于PID的四旋翼飞行器姿态控制系统

飞行控制系统很大程度上决定了四旋翼飞行器的飞行性能。分析飞行器模型,并在此基础上设计实现一种基于PID(Proportion, Integration, Differentiation)控制方法的飞行器姿态控制系统。整个控制系统包括第1阶段的四元数姿态解算（PI）和第2阶段的油门计算（PID）。通过PI方法融合加速度和角速度传感器的输出,计算出飞行器当前的姿态角;通过PID方法融合当前姿态和目标姿态控制电机油门输出。上位机通过蓝牙获取飞行器数据,结果显示该系统能很好地保持飞行器的稳定姿态。     

无人机滑降着陆控制系统设计

针对滑跑型无人机回收阶段对下滑角跟踪以及触地时姿态角的高要求,设计了一种无人机滑降着陆控制方式。首先,给出了滑降控制系统结构图,在此基础上分别进行了滑降横侧向控制器和滑降纵向控制器的设计,具体进行了直线航迹和圆航迹的控制方法以及下滑段的高度控制量算法的分析。然后,进行了滑降着陆控制模式设计,将滑降过程分解为降高、平飞、下滑以及拉平四个阶段分别进行设计,并在拉平阶段给出了俯偏航距仰角控制量与离地高度的关键技术公式。仿真结果表明,该无人机滑降着陆控制系统平飞段偏航距小于5m,接地时偏航距约为0m;平飞段高度跟踪误差为0m,下滑段高度跟踪误差2m;落地姿态角为0.4度。具有高度控制误差小、偏航距离短、落地姿态角安全性高的优点,能满足滑跑无人机对滑降阶段的控制要求。     

无人机低空滑翔抗攻击突防控制律优化设计

为了提高无人机的低空滑翔抗攻击突防和控制能力,提出一种基于快速模型预测的无人机低空滑翔抗攻击突防控制技术。采用融合传感识别技术进行无人机的姿态和位置参数信息采集,分析无人机的低空滑翔控制的物理环境参数模型,构建无人机飞行轨迹地图模型,使用标准卡尔曼滤波器进行无人机低空滑翔抗攻击突防控制信息的融合处理,根据信息融合结果进行控制指令设计。采用动态基元轨迹跟踪方法,得到无人机低空突防控制的滑模面,在有限Morrey空间内采用串联弹性驱动控制方法求得在控制约束参量分布模型的最优解。根据无人机低空突防段的初始位姿参数进行快速模型预测和飞行轨迹跟踪,实现低空滑翔抗攻击突防控制。仿真结果表明,采用该方法进行无人机低空滑翔抗攻击突防控制的精度较高,无人机的姿态参数的自适应调节性能较好。     

某型涵道无人飞行器控制系统设计

涵道无人飞行器是一种可垂直起降的新型航空器,控制系统是其核心组成部分.从工程应用需求出发,针对涵道飞行器设计了一种具有高性能价格比、结构紧凑、低功耗的控制系统;提出基于PID的飞行控制策略并给出了控制系统总体结构,设计硬件与软件系统实现飞行器的姿态和轨迹控制,并进行飞行仿真试验验证.验证结果表明,设计方案合理可行,具有很高的应用价值.     

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。     

基于粒子滤波的无人机自主轨迹视觉导航控制方法研究

针对现有无人机导航控制方法存在的控制效果不佳的问题,本文提出一种基于粒子滤波的无人机自主轨迹视觉导航控制方法研究。利用粒子滤波算法,实现对无人机自主轨迹视觉导航控制方法的优化设计。采用栅格法构建无人机飞行环境地图,根据无人机的机械组成结构和工作原理,构建运动状态模型。利用内置的摄像机设备采集视觉图像,执行图像灰度转换、几何校正、滤波等预处理步骤。通过对视觉图像的特征提取,判断当前环境是否存在障碍物。利用粒子滤波算法确定无人机位姿,结合障碍物识别结果规划无人机的自主飞行轨迹。将位置、速度和姿态角的控制量计算结果,输入到安装的导航控制器中,完成无人机的自主轨迹视觉导航控制任务。通过实测分析得出结论：应用设计的导航控制方法,其位置误差、速度误差以及姿态角误差均维持在预设值以下,即设计的导航控制方法具有良好的控制效果。     

改进PID的无人机飞行姿态角控制消颤算法

无人机在整个纵平面飞行过程中,由于飞行姿态角的大幅度变化以及气流的作用,导致机身颤抖,影响飞行稳定性.提出一种基于PID变结构控制的无人机飞行姿态角控制消颤算法,首先进行了无人机飞行姿态角控制系统的被控对象参量分析,构建无人机在姿态角变化剧烈、大迎角飞行时的三通道模型,采用变结构控制方法进行控制器设计.结合小扰动原理和Lyapunov稳定性原理进行扰动抑制和稳定性证明,采用梯度算法调整权值进行飞行姿态角控制的消颤处理,采用自适应算法在线调整权值实现PID变结构控制改进.仿真结果表明:采用该算法进行无人机飞行姿态角控制和消颤处理,大幅度提高无人机飞行定姿的精度,横滚角、俯仰角和航向角的控制精度有较大提高,稳定性和收敛性较好,确保了无人机飞行稳定性.