微型旋翼无人机系统的设计与实现

针对目前传统旋翼无人机体积大、结构复杂、成本较高的问题,设计实现了一种微型旋翼无人机系统。该系统基于STM32 微控制器,硬件由微控制器、姿态传感器、通信、电机、图传等模块组成;软件由主要循环、控制循环和反馈循环组成。地面操作端通过蓝牙或2.4G无线射频连接无人机,由微控制器进行姿态数据、操控数据的运算,实现无人机的控制。无人机通过5.8G图传传回图像和姿态数据。经测试,该系统稳定、可靠、易操作。     

低成本无人机姿态解算研究

针对小型四旋翼无人机姿态解算数据精度低、缺少余度控制、易发散等问题,提出一种基于GPS、三轴陀螺仪加速度计、三轴磁力计的随机加权自适应滤波算法估计无人机姿态;建立四旋翼无人机姿态旋转矩阵,搭建加速度计和磁力计获取无人机姿态信息的模型,以及采用四元数解算法的陀螺仪定姿解算模型;采用随机加权自适应估计法,依据多元函数求极值定理,在保证总体均方差最小的情况下导出最优随机加权因子,进而解算出姿态角信息,提高四旋翼无人机姿态解算滤波精度与稳定性;仿真与试验结果表明:随机加权自适应滤波与平均值滤波算法相比解算精度更高,输出结果更平稳,且无人机各项预期功能均能正常实现,能够满足四旋翼无人机自主飞行的需要。     

PIXHAWK开源飞控的多旋翼无人机避障技术研究

针对当前无人机的安全问题,提出一种基于PIXHAWK开源飞控的无人避障控制方法.在PIXHAWK开源飞控中添加了超声波传感器、激光测距仪、电磁传感器,并对不同传感器的信息进行融合,依据无人机与障碍物的距离及遥控器的通道值,解算出无人机远离障碍物的姿态信息,实现多旋翼无人机的避障飞行.实验结果证明,该系统具有价格便宜、控制精度高、安全性能可靠的特点,在无人机安全飞行领域具有一定的应用价值.     

高亚音速无人机姿态确定与控制系统设计

姿态确定与控制问题是无人机飞行控制设计中的关键问题.设计了高亚音速无人机的飞行控制系统,其硬件组成部分包括飞控计算机、组合导航计算机、电动伺服舵机、传感器、飞行参数记录仪以及地面检测装置;设计了基于速率陀螺、加速度计、磁航向计、GPS等多传感器系统的无人机姿态测量系统,并给出了基于信息融合卡尔曼滤波的姿态确定算法;设计了基于3个单变量控制回路的无人机姿态控制方案.仿真结果表明了高亚音速无人机的姿态确定方法和姿态控制方法的有效性.     

电力移动智能终端安全技术研究

电力移动智能终端中存储的用户身份、电力运维数据、电网管理数据等大量重要信息使其具有巨大的攻击价值。Android作为目前全球最广泛使用的移动终端操作系统,也为相当规模的电力移动智能终端所应用,然而,其开放性（第三方开发）等特征在增强其功能和提升应用灵活性的同时也为系统漏洞、恶意应用等多种类型的攻击提供了渠道。文章通过对Android系统安全模型和安全威胁的研究,总结了针对Android平台上的电力移动智能终端的远程和本地攻击、隐私窃取、通信劫持和远程控制技术及方法。最后,提出了在基于Android系统的电力移动智能终端上加载恶意代码检测模块和操作系统加固的建议方案。     

基于体域网的个人健康监护系统设计

体域网(BSN,body sensor networks)是以人为中心,由分布在人体表、贴身衣物上,或身体内部检测人体生命体征的多个传感器节点以及个人智能终端组成的无线通信网络.介绍了一种基于ZigBee和蓝牙无线通信协议的个人健康监护体域网系统,该系统通过3G智能手机终端控制穿戴在人体上的传感器节点,实时采集人体血氧、心音、心电和血压等生命体征参数,并以无线通信方式依次传送至智能终端显示,进一步实现与社区医院或中心医院的远程数据交互.系统终端应用程序运行在Android操作系统下,界面设计友好,适用于所有Android操作系统的3G智能手机用户.     

基于Android平台的多媒体播放器设计与开发

2014年Android系统市场占有率升至62％,基于Android系统的智能终端得到广泛应用,而智能终端的多媒体播放器虽然有多种选择,却多是华而不实,操作复杂.为此设计并开发了基于Android平台的简单易用多媒体播放器.首先分析现在智能终端App市场多媒体播放器软件存在的主要问题和不足,制定最接近用户的真实需求;然后基于Android平台进行软件设计、编码以及测试;再根据反馈信息对Android多媒体播放器进行完善.     

Android移动智能终端操作系统安全机制的安全性评估

Android是基于Linux内核的移动智能终端操作系统,由于其开源的特性,使Android相对更容易感染病毒,受到恶意程序的威胁以及隐私信息的泄露。于是Android操作系统的安全性就变得更加重要。论文在深入分析Android移动智能终端安全机制的基础上,结合Android移动智能终端面临的主要安全威胁,提出了Android移动智能终端操作系统的安全评估方法,并设计了一个Android操作系统安全评估工具,检测Android操作系统安全机制是否完整的实现了安全策略。实验结果表明,该工具能有效评估Android操作系统的安全性。     

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.     

姿态融合滤波的无人机抗干扰控制算法

提出一种基于姿态融合滤波的无人机(UAV)抗干扰控制算法.分析无人机飞行的运动模型,构建无人机在飞行的姿态参量约束下的运动方程,设计扩展卡尔曼滤波器进行干扰滤波,实现飞行姿态参量信息融合,以捷联惯导传输到执行器的姿态融合误差为控制目标进行控制算法优化.仿真实验结果表明:采用该方法进行无人机的姿态信息融合和控制,输出的姿态信息参量具有较高的精度,误差收敛到最小,控制性能较好,抗干扰能力较强,保障了无人机的稳定飞行.     

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。     

四旋翼无人机PDF控制系统设计和抗干扰分析

针对传统的PID控制方法在对四旋翼无人机进行控制时动态响应差,抗干扰能力低等局限性,不能够满足高精度要求的四旋翼无人机应用场合的问题。本文以四旋翼无人机的姿态控制为研究对象,通过采用基于伪微分反馈(PDF)控制策略来设计其飞行控制器,以提高动态响应性能和抗干扰能力。在对四旋翼无人机数学建模的基础上,将PDF控制策略引入到四旋翼姿态控制中,提出基于四旋翼无人机对象的PDF控制设计方法,并分别完成PID、PDF控制器的设计和动态仿真。通过对仿真结果比较、分析表明PDF控制与PID姿态控制器相比,系统超调量小,具有更好的鲁棒性和抗干扰能力。     

基于传感器校正与融合的农用小型无人机姿态估计算法

实时姿态信息获取是运用农用小型无人机(Unmanned aerial vehicle, UAV)进行变量作业控制的重要环节,本文采用STM32单片机、微机电系统(Micro-electro mechanical system, MEMS)加速度计、陀螺仪、磁强计和无线收发模块设计出农用小型无人机姿态实时解算系统,文中对三轴数字传感器的校正方法以及基于四元数和梯度下降法的多传感器融合姿态估计做了详细地介绍与推导.结果表明,在72MHz时钟频率下模拟集成电路总线(Inter-integrated circuit, ⅡC)传感器数据采集及滤波消耗6.2ms,迭代步长取0.8,一次姿态解算消耗约0.96ms,数据更新频率可达100Hz,能满足实时性要求.经测试在静态时俯仰角和翻滚角输出的平均绝对误差小于1.5,偏航角平均绝对误差小于2.9,小幅震动条件下的俯仰角、翻滚角和偏航角平均绝对误差增加1~2左右.这表明该传感器校正方法与姿态融合算法实用有效,能为农用小型无人机的飞行控制与变量作业实施提供准确的姿态数据.     

基于故障观测器的多无人机姿态一致性控制

在多个固定翼无人机姿态主从式一致性控制过程中,给出单个固定翼无人机在理想情况下的姿态动力学模型,即名义模型。考虑到无人机在实际运行过程中存在的外部干扰、状态测量误差、控制器微小故障以及无人机实际模型与名义模型之间的偏移,提出一种基于观测器和神经网络的故障检测方法,以实时检测出无人机中存在的故障、模型不确定以及干扰情况。基于无人机名义模型和检测出的故障及干扰,设计主从式多无人机姿态一致性控制器,以实现多无人机姿态的一致性准确跟踪。仿真结果表明,在外部干扰、状态测量误差与控制器微小故障下,与基于神经网络的直接姿态一致性控制器相比,该控制器能够使得无人机的姿态运动状态更接近于期望状态。     

基于红外传感原理的无人机姿态测量系统设计

由于红外温度传感器能有效感知天空间的热辐射,并且相比传统姿态测量的传感器具有体积小、重量轻、成本低等特点,设计一种基于红外传感原理的无人机姿态测量系统;该系统以新型的ARM Cortex—M3内核微处理器STM32F103ZET6作为处理单元,通过采集红外传感器的姿态信息,进行姿态解算,进而获得无人机的姿态角;同时分析了太阳干扰对实验的影响。实验测试表明:该姿态测量系统简单实用,性能稳定,精度高,能有效满足一般无人机姿态测量的要求。     

Hovering Flight Improvement of a Quad-rotor Mini UAV Using Brushless DC Motors

This paper present the design of a novel embedded control system for improving attitude stabilization of a quad-rotor mini UAV. The control strategy uses low cost components and includes an extra control loop based on motor armature current feedback. This additional control loop significantly improves the performance of the quad-rotor attitude stability. This technique results in a controller that is robust with respect to external disturbances as has been observed experimentally.     

基于PID和LQR的四旋翼无人机控制系统研究

为提高四旋翼无人机的飞行稳定性、无人飞行器控制系统的鲁棒性和控制精度,以建立的四旋翼无人机飞行控制系统模型为基础,采用现代控制理论与传统控制论相结合的方法,针对姿态角速率、姿态角分别设计内环LQR(线性二次型调节器)控制器,及外环PID控制的双回路闲环控制器.充分利用PID控制器易于掌握且对模型要求精度低、LQR控制器能改善内回路的动态特性和稳态性能的特点,完成四旋翼无人机的飞行控制.通过实验遴选该双闭环控制器相关参数并进行优化,实验结果表明所设计的双回路控制器控制性能指标良好.     

Android平台下的无人机输电线路施工车辆巡检

无人机巡检成为输电线路巡检的重要方式.然而,目前的无人机巡检,由于受到前端设备性能的影响,大多基于后期的图像处理,无法达到实时检测的要求.针对无人机巡检中输电线路施工车辆的安全隐患,提出了一个基于Android平台,使用神经网络实时检测施工车辆的方法.通过收集无人机获取的输电线路施工车辆的数据,使用数据增广的方法,并将构建的SSD-MobileNet算法模型集成到Android平台,实现施工车辆的实时目标检测.     

基于贝叶斯改进神经网络的电力无人机鲁棒姿态控制方法

针对电力无人机在工作状态下受到外部因素干扰、无法精准控制运动姿态的问题,提出基于贝叶斯改进神经网络的电力无人机鲁棒姿态控制方法。综合考虑电力无人机的组成结构、运动以及动力原理,构建电力无人机数学模型。利用传感器设备检测电力无人机的实时位姿,采用飞行路线规划的方式确定姿态控制目标。在考虑风场威胁条件和故障状态的情况下,利用贝叶斯改进神经网络计算无人机的姿态控制量,以鲁棒姿态控制器作为硬件支持,实现鲁棒姿态控制。通过性能测试得出结论:优化设计方法的姿态角控制误差始终低于0.2°,且在三种不同风场工况下,控制误差的波动程度不高于0.5°,与传统方法相比,优化设计方法在姿态控制精度和鲁棒性方面具有明显优势。     

四旋翼无人机姿态系统复合连续快速非奇异终端滑模控制EI北大核心CSCD

本文针对受多源干扰影响的四旋翼无人机姿态系统,基于复合连续快速非奇异终端滑模算法,研究了姿态指令变化率未知情况下的连续有限时间姿态跟踪控制问题.首先,基于四旋翼无人机姿态回路动力学模型,通过引入虚拟控制量实现姿态跟踪误差动态的三通道解耦;其次,分别针对各通道跟踪误差动态设计高阶滑模观测器,实现跟踪误差变化率和集总干扰的有限时间估计;最后,结合姿态跟踪误差变化率的估计信息,构建动态快速非奇异终端滑模面,并在控制设计中用指数幂函数代替符号函数以保证控制量连续.并且基于Lyapunov分析方法给出了姿态跟踪误差有限时间收敛的严格证明,仿真结果验证了所提方法的有效性.