四旋翼无人机的旋翼空气动力学建模与仿真

针对四旋翼无人机在不同飞行状态与不同姿态角状态下如何提升飞行稳定性的问题,提出了通过调整俯仰角来提升飞行稳定性的方法.首先建立了四旋翼无人机的机体坐标系与地面坐标系,运用动量理论、涡流理论及叶素理论,对四旋翼无人机的旋翼进行动力学分析,得到桨叶叶素所受到的空气动力及力矩,然后建立了各个旋翼空气动力学系数与飞行稳定性系数的数学模型,并使用MATLAB进行了仿真,得出各个旋翼空气动力学系数在不同飞行状态下的变化情况.最后进行了实际飞行检测,得出四旋翼无人机在飞行过程中,俯仰角保持在[-5°,5°]内,能有效提高飞行稳定性.     

多旋翼无人机飞行控制系统设计研究

多旋翼无人机具有优良的操作性能、维护简单、成本较低等特点,已经成为微小型无人机的主流,获得了广大的消费群体。飞控系统作为无人机的核心技术,始终是无人机学术与工程领域研究的热点。本文以多旋翼无人机为研究对象,根据多旋翼无人机的结构特点,对飞行控制系统进行设计与研究,从硬件原理与软件原理对多旋翼无人机飞行控制系统的构建过程进行详细介绍。     

基于强化学习的四旋翼无人机控制律设计

目前四旋翼无人机大部分都采用经典控制方法进行控制律的设计,然而控制参数的选择和对被控对象数学模型的依赖一直是经典控制方法设计中需要克服的问题;针对此问题,采用了一种基于深度强化学习算法Deep Q Network的无人机控制律设计方法,以四旋翼姿态角和姿态角速率作为三层神经网络的输入数据,最终输出动作值函数,再根据贪婪策略进行动作的选取,通过与环境的不断交互,智能体根据奖惩信息来更新神经网络的权值,使得智能体朝着获得累积回报最大值的方向选取动作;仿真结果表明在经过强化学习训练之后,四旋翼姿态角能够快速准确地跟踪上参考指令的变化,证明了基于强化学习的四旋翼无人机控制律的可行性,从而避免了传统控制方法对控制参数的选择与控制模型的依赖。     

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。     

基于离散傅里叶变换的多旋翼无人机循迹检测系统设计

传统多旋翼无人机循迹检测系统在循迹数据检测方面存在数据动态性强,变数大的问题,影响循迹检测整体效果。为此提出基于离散傅里叶变换的多旋翼无人机循迹检测系统设计;设计系统主要分为检测硬件与执行程序两部分,其中,检测硬件分别设计了数据传感器、数据采集模块、数据逻辑变阻器与信号分量控制器模块,通过各模块共同实现信号分量控制器调制输出;软件部分通过离散算法设计循迹数据离散处理程序,通过离散傅里叶变换对循迹数据传输通道内的回路进行闭环转换,设计循迹数据傅里叶变换输出程序,实现多旋翼无人机循迹检测系统设计;通过实验数据的对比表明,设计系统优化了多旋翼无人机循迹数据识别精度,能够有效提升系统整体循迹效率,具有实际应用性。     

基于四元数衍生无迹卡尔曼滤波的二段式多旋翼无人机姿态估计算法

对传统多旋翼无人机姿态估计算法难以兼顾高精度、强实时性以及抗干扰能力差的问题,首先基于一种计算量较小的衍生无迹卡尔曼滤波算法,在量测更新中,将加速度数据和磁力计数据分为两个阶段进行姿态四元数校正处理,然后从旋转四元数的本质出发,推测出四元数各元素分别包含着不同的姿态角信息,最后将校正四元数分别乘上为降低校正过程中的相互干扰所设计的系数,提出一种基于四元数衍生无迹卡尔曼滤波的二段式多旋翼无人机姿态估计算法.通过使用PIXHAWK飞控数据,与传统姿态估计算法进行仿真实验对比,实验表明,本文提出算法与传统使用扩展卡尔曼滤波(EKF)或无迹卡尔曼滤波(UKF)的姿态估计算法相比,在实时性、解算精度和抗干扰能力方面有较大提升.     

多旋翼无人机避障系统的控制设计

为解决多旋翼无人机（Unmanned Aerial Vehicle,UAV）因遇到障碍物导致毁损的问题,研究了多旋翼无人机避障系统的控制设计。首先,分析多旋翼无人机避障系统的总体结构,并利用卷积神经网络设计比例-积分-微分（Proportion-Integral-Differential,PID）控制器。其次,通过模糊自整定PID控制算法动态调整PID控制器的增益系数,实现多旋翼无人机避障系统的控制。最后,实验验证了该方法能够有效控制多旋翼无人机避障系统,控制效果较好。     

倾转式三旋翼无人机的有限时间收敛控制设计

倾转式三旋翼无人机是一种多旋翼无人机的特殊构型,其兼具单旋翼无人机与普通多旋翼无人机的特点.目前对于此类无人机的鲁棒控制设计研究成果较少,多数已有的控制方法未考虑模型参数的不确定性与外界扰动对此类无人机控制的影响.为此本文针对倾转式三旋翼无人机动力学模型存在的转动惯量未知,以及飞行中受到未知外界扰动影响的情况,基于super-twisting算法,设计了一种新型非线性鲁棒控制方法.通过基于Lyapunov的稳定性分析方法,证明了闭环系统的稳定性,并得到在有限时间内三旋翼无人机的姿态跟踪误差收敛的结果.本文中所提出的控制算法,在倾转式三旋翼无人机实验平台上进行了实时飞行控制实验,取得了较好的控制效果.     

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。     

基于浸入—不变集的三旋翼无人机高度系统自适应控制器设计

针对三旋翼无人机的研究集中于数学模型分析、简单的控制算法设计等起步阶段,且高度系统空气阻尼系数未知的情况,研究了三旋翼无人机高度系统的控制问题。基于浸入—不变集方法设计了一种控制三旋翼无人机跟踪目标高度的自适应控制器,根据三旋翼无人机飞行运动特点,推导了三旋翼无人机运动数学模型,完成了控制器参数设计和气动参数选择,采用Lyapunov分析方法对所设计控制器的渐近稳定性进行了理论证明,并对未知空气阻尼系数进行了在线估计,最终在三旋翼无人机实验平台上在环仿真实验验证。实验结果表明,高度跟踪误差在0-6秒可较好地趋于收敛,控制阻尼系数估计值也较好地收敛于合理的范围,表明该算法稳态误差小,收敛速度快,具有较好的控制性能和较强的实用性。     

基于激光雷达的多旋翼无人机室内定位与避障研究

近年来,多旋翼无人机室内定位与避障技术成为了多旋翼无人机研究领域的热点,也是多旋翼无人机在未知室内环境中实现自主导航、完成其他复杂任务的基础。本文通过对全局地图进行分析,找出多旋翼无人机的可飞行区域,利用时变势场法实现了多旋翼无人机的室内避障与路径规划,对室内环境下多旋翼无人机的定位和避障技术进行了研究。     

基于迭代最近点的井下无人机实时位姿估计

针对煤矿井下无GPS信号、低照度、结构化环境等特点,提出了一种基于迭代最近点(ICP)的井下无人机实时位姿估计方法。通过建立四旋翼无人机运动模型与机载激光雷达观测模型,将煤矿井下四旋翼无人机位姿估计问题转换为机载激光点云数据的扫描匹配问题。用三维激光雷达作为四旋翼无人机机载环境测量传感器,得到无人机当前位姿下的观测点云数据;以第1帧位置为初始位,通过ICP方法得到连续2帧点云数据之间的相对变换矩阵,迭代求解连续关键帧点云数据,得到煤矿井下四旋翼无人机实时位姿估计结果。采用滤波与下采样方法对点云数据进行优化,加速变换矩阵的求解,满足四旋翼无人机位姿估计实时性需求。实验结果表明,基于ICP的井下无人机实时位姿估计方法能够快速、有效地求解四旋翼无人机位姿,相比于正态分布变换方法,ICP方法更适用于煤矿井下四旋翼无人机的实时位姿估计。     

基于气动参数调节的无人机抗扰动控制算法

无人机飞行受到气动阻尼扰动,从而导致控制稳定性不好。当前采用翼型截面气动参数调节的方法进行无人机抗扰控制,以扭角以及振动方向等参数为约束指标,参数调节的模糊度较大,对气动姿态参数调节的稳定性不好。文中提出基于气动参数调节的无人机抗扰动控制算法。该算法根据无人机的飞行工况构建各阶模态对应的气弹耦合方程,在速度坐标系、体坐标系、弹道坐标系三维坐标系下构建无人机的飞行动力学和运动学模型;采用卡尔曼滤波方法实现对无人机飞行参数的融合调节和小扰动抑制处理,并采用末端位置参考模型进行无人机飞行轨迹的空间规划设计;在卡尔曼滤波预估模型中实现对动力学模型的线性化处理,采用气弹模态参数识别方法进行无人机的飞行扰动调节;将姿态控制作为内环,获得位置环状态反馈调节参数;以无人机的升力系数和扭力系数作为气动惯性参数进行飞行姿态的稳定性调节,从而实现无人机抗扰动控制律的优化设计。采集飞机的俯仰角、横滚角和航向角作为原始数据在Matlab中进行仿真分析,仿真结果表明,采用所提方法进行无人机抗扰动控制的稳定性较好,对气动参数进行在线估计的准确性较高,航向角误差降低12.4%,抗扰动能力提升8dB,收敛时间比传统方法缩短0.14 s,无人机飞行的抗扰动性和飞行稳定性得到提高。所提方法在无人机飞行控制中具有很好的应用价值。     

电磁炮作为无人机武器系统的设计原理

本文在分析了目前电磁武器的发展现状的基础上,自行设计出一套小型化的电磁炮系统,并将其应用于四旋翼无人机上。并在四旋翼无人机的前方安装多功能的摄像头模块,实现四旋翼无人机对周围环境的侦察、监控。在此基础上,设计自动化控制的程序,使得四旋翼无人机的监控系统、武器系统和四旋翼无人机的运动状态完全一体化。最终达到当摄像头模块一旦发现敌方目标,就自动引导四旋翼无人机飞向目标并使电磁炮对准目标,之后立即立即启动电磁炮进行发射,从而实现对敌方目标进行准确识别和精确打击。整个四旋翼飞机将完全实现攻监控一体化,大大地提高了四旋翼无人机的作战性能和战场存活率,使四旋翼无人机的应用更加广泛。同时也开发出电磁炮这种高新武器的一种应用途径,必将大大促进电磁武器的快速发展。     

旋翼无人机大气探测设备布局仿真优化设计

为了提高多旋翼无人机气象探测的准确度,基于CFD方法对偶数桨旋翼无人机的流场进行分析,比较了不同旋翼数和不同旋翼间距离的无人机的流场,分析了流场的特点。同时,结合大气探测设备对温湿度、气体浓度及颗粒物浓度测量的基本原理,分析了多旋翼无人机扰流场对探测设备测量精度的影响及其原因。由此确定了进行大气探测的多旋翼无人机尽量根据情况选择旋翼数较多、翼间距较大的机型,探测设备安装位置应当靠近无人机中心轴靠近旋翼旋转平面处的相对静风区,经实验对比,通过优化可以有效减小测量的误差。并提出可利用多旋翼无人机流场特点设计多旋翼无人机专用探测设备的构想。     

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。     

多螺旋桨太阳能无人机俯仰控制方法研究

在太阳能无人机飞行俯仰控制的研究中,为更好地满足太阳能无人机长航时的飞行要求,提出一种采用由多螺旋桨差动推力产生俯仰力矩从而达到俯仰控制效果的新型控制方法。太阳能无人机机翼的柔性结构特点造成飞行过程中螺旋桨产生纵向位移,为多螺旋桨差动控制提供了基础。由于多螺旋桨是过操纵机构,引入加权伪逆方法对多螺旋桨输入冗余进行控制分配,并与传统的升降舵LQR控制方法进行对比分析。仿真结果表明,多螺旋桨差动推力俯仰控制方法能达到良好的控制效果,且比传统升降舵控制更符合太阳能无人机飞行特点和可靠性要求,为太阳能无人机实现无气动舵面飞行控制提供了理论依据。     

微型固定翼无人机机电性能测试与试验

为解决当前微型无人机机电性能研究较少的问题,研究了微型固定翼无人机静态和动态工作机电特性,建立该平台飞行功率与工作电流、拉力、螺旋桨风场等因素间的数学模型.以后退式无人机机体为基础,研究螺旋桨在旋转中不同平面中不同距离、工作电流等因数下无人机风场变化.最后通过该平台验证该无人机的工作特性和可行性.试验结果表明,无人机电机转速、拉力与工作电流呈对数关系,其拟合系数R2大于0.95,同时拉力与转速两者之间呈直线比例关系.随着无人机载重的不断增加,机翼变形也不断增加.从风场曲面得出距离螺旋桨15 cm处的风速最小,在左右5 cm处的风速最大,螺旋桨中心位置形成了一个低于最大风速的管道.此外,通过分析实验数据得到了平行和垂直于螺旋桨转动平面,及风场变化的三维曲面和等高曲面图等,曲面图直观反映无人机在不同工作电流的风场变化特性,为今后微型固定翼无人机的设计和应用提供必要理论依据.     

四旋翼无人机的系统模型与辨识

研究无人机系统优化控制问题,为实现四旋翼微型飞行器的自动控制飞行,需要得到正确的系统模型参数,实现精确控制。子空间辨识法可以直接地反应出多输出多输出系统模型,算法比较容易实现。首先从四旋翼的力学模型出发,建立了在小角度假设下的线性系统模型,并首次将子空间辨识方法运用到四旋翼飞行器的辨识中。用仿真实例实验,假设飞行器在缓慢上升过程,采用由子空间辨识方法获得的系统模型输出与原系统在同样输入条件下的输出进行了比较。结果表明在假设条件下的辨识具有可行性,为中旋翼无人机优化控制提供了依据。     

一种新型固定翼无人机的研制

本文针对固定翼无人机初学者起降困难,设计了一种新型的可以垂直起降的固定翼无人训练机。该无人机将垂直起降的螺旋桨隐藏于机翼内,从而避免因旋翼电机和螺旋桨影响无人机的正常飞行,降低了固定翼无人机对于飞行场地的要求和飞机起降的难度。该无人机可作为航模爱好者训练、竞赛使用,也可通过后期改造,加装轻型设备,应用于测绘、巡线等方面。