基于HJI理论的四旋翼飞行器姿态滑模控制设计

由于四旋翼无人机存在建模不确定性以及飞行过程中的外部未知扰动,使得四旋翼无人机姿态控制成为时下的热点问题.本文充分考虑到了上述问题,基于HJI(Hamilton-Jacobi Inequality)理论,设计了相应的非线性滑模控制器,并基于Lyapunov稳定性判别方法给出了严格的理论证明.其数值仿真结果显示,本文提出...     

基于扰动观测器的四旋翼无人机自适应姿态控制方法

针对四旋翼无人机携带未知质量载荷对机体姿态控制带来的影响,提出了一种基于扰动观测器的自适应控制方法。该四旋翼无人机在携带未知质量载荷时的动力学模型,针对未知质量载荷对四旋翼无人机造成的干扰,设计了扰动观测器并基于此提出了一种自适应姿态控制器。使用Lyapunov方法证明了该控制器的稳定性。同时,在四旋翼无人机上携带一个未知质量的载荷,分别使用自适应控制器和反步控制器控制四旋翼无人机姿态来进行对比实验,验证控制器的有效性。     

基于模糊PID控制的四旋翼无人机设计

针对四旋翼飞行器姿态控制中存在强噪声干扰时平稳飞行控制变差的问题,提出了基于自适应模糊PID控制器的四旋翼飞行器快速平稳调节方法。在Matlab中运用该方法对四旋翼飞行器的飞行进行仿真,并与经典PID控制算法的控制结果进行对比。仿真结果表明,模糊PID控制器比常规PID控制器具有更优良的动态性能及鲁棒性。经过多次试验,该硬件设计性能可靠,能满足飞行器一系列稳定飞行的控制要求。     

基于RBF神经网络的X型四旋翼飞行器优化控制

为使X型四旋翼无人机系统能够在受到扰动时快速调整状态以适应环境变化,对X型四旋翼无人机进行区别于传统的受力分析,建立动力学数学模型,采用RBF神经网络和PID联合控制方法,依靠神经网络自学习和非线性映射特征实现系统控制参数的动态整定。以MATLAB/Simulink为实验平台,对RBF神经网络PID控制系统和单纯PID控制系统分别进行仿真。实验结果表明,RBF神经网络PID控制比传统的PID控制调整时间更短、控制效果更好,增强了系统自适应性。     

四旋翼飞行器平台控制算法比较研究

针对四旋翼飞行器欠驱动系统,设计一个自适应滑模控制器,该控制器能有效减小系统不确定性的影响以及滑模控制器在系统控制过程中产生的抖振。对飞行器进行数学建模,推导出系统的动力学方程,根据李雅普诺夫理论推导得到自适应滑模控制器的表达式,并证明了其稳定性。MATLAB仿真与实验平台测试结果表明,该自适应滑模控制器与传统的PID及普通滑模控制器相比,具有响应速度快、抖振小、鲁棒性强等特点。     

四旋翼飞行器的设计

设计了一种四旋翼飞行器的实验系统。电机调速器运用检测反电动势的方法控制三相全桥逆变电路从而调节无刷直流电机的转速。以ARM处理器为主控制器对电机调速器进行控制,从而实现飞行器的平衡和姿态控制。通过四旋翼工作模式的研究,利用加速度传感器和陀螺仪数据进行控制算法设计与研究,实现四旋翼飞行器姿态的控制调节。开发了仿真调试软件系统实时监测传感器的数据和控制量。实验表明,通过合适的控制算法可以四旋翼飞行器的平衡性能和各种飞行姿态,从而为学生提供了新的仿真和实践平台,有利于创新型实验教学任务的顺利开展。     

四旋翼飞行器实验平台设计

为培养应用型创新人才,设计了四旋翼飞行器实验平台。该实验平台采用模块化设计,系统主控芯片采用STM32F103,采用MPU6050测量飞行器的姿态,采用GPS测量飞行器的位置,采用串级PID对飞行器进行控制,外环控制飞行器的位置,内环控制飞行器的姿态,经过Matlab/Simulink仿真可以看出,所设计的控制器可以满足要求。该实验平台应用范围较广泛,不同专业、年级的学生都可以在此实验平台上进行理论知识的验证以及系统的设计开发,取得了良好的教学效果。模块化的设计思想便于学生进行扩展设计,经过实践证明,四旋翼飞行器实验平台有利于培养学生的创新思维和创新能力。     

基于组合导航的四旋翼飞行器控制系统研究

根据刚体动力学原理,建立了四旋翼飞行器的动力学模型,利用捷联惯导和GPS组合作为四旋翼飞行器的导航系统,采用方向余弦矩阵的变换方法,实现了对飞行器的姿态解算;采用卡尔曼滤波算法实现姿态角信号的校正,实现了四旋翼飞行器的导航;采用基于PID算法的悬停状态的控制策略,实现了四旋翼飞行器的垂直起降和稳定的悬停．     

四旋翼反恐飞行器设计

以ARM系列的STM32处理器为主控制器对四个电机调速器进行控制,用电调电路调节无刷直流电机的转速,模拟四旋翼飞行器模型。通过实验、调试等手段确定了最符合模型样机的姿态控制算法,从而实现飞行器的平衡和姿态控制。在飞行器上搭载微光摄像头,从而实现对夜间或阴暗环境的检测。飞行器可通过遥控飞行,同时将拍摄的视频或图片发送到控制室,也可发送警报,实时追踪,大大增加了飞行器的利用率。     

基于ADRC的四旋翼无人机高度协同控制

本文主要讨论基于ADRC(自抗扰控制)的四旋翼无人机高度协同控制。在建立四旋翼无人机动力学和运动学模型的基础上,根据自抗扰控制的基础理论,基于模型设计了四旋翼无人机三个欧拉角和高度的自抗扰控制器。同时,根据四旋翼无人机高度运动学模型,设计了三种不同通信拓扑的高度协同算法。通过仿真,分别验证了姿态角的ADRC控制算法、高度的ADRC控制算法和三种不同的高度协同控制算法的有效性。     

基于双处理器的四旋翼飞行控制系统研究

为提高四旋翼飞行器工作可靠性,采用STM32F407VGT和R5F100LE处理器,设计了四旋翼飞行器控制系统。加速度陀螺仪MPU6050模块采集飞行姿态数据,超声测距模块、激光传感模块和摄像头模块提供导航参数,采用滤波算法对传感器所采集的数据进行处理,使用PID控制算法实现寻线前进。实验测试表明,飞行器能一键起飞,完成空投任务,精确降落。     

基于WiFi的微型四旋翼飞行器设计

为了进一步提高微型四旋翼飞行器的稳定性、转向灵活性与可控性,提出并采用多种传感器、WiFi无线通信、嵌入式微控制器等多种技术,并结合四元数、双闭环PID控制等,设计出一款基于WiFi的微型四旋翼飞行器。详细阐述了该系统构成、硬件设计与软件设计。实践表明,飞行器机身采用"X"型设计,软件系统采用四元数、双闭环PID控制等,其飞行稳定性高、可控性好、转向更灵活。     

基于LabVIEW的四旋翼飞行器姿态测量实验系统

为更好地掌握四旋翼飞行器姿态测量和姿态变化的过程,设计了一种基于LabVIEW的姿态测量实验系统。该系统以自主研发的四旋翼飞行器控制系统为实验平台,通过获取飞行器的姿态数据,进行解算和上传到PC机,在LabVIEW中实现四旋翼飞行器姿态数据的存贮、波形显示和飞行器姿态的三维动态图形模拟显示等功能。系统测试精度较高、响应灵敏、操作简单、实用性强,可为学生提供一个良好的姿态测量实验平台。     

一种四旋翼飞行器样机的制作

介绍了一种四旋翼飞行器的制作．采用多旋翼计算器对电调、旋翼电机,以及螺旋桨叶片进行了选择;组装17450标准机架;采用GY一86惯性传感器定姿,基于NWC飞控板,实现了一种四旋翼飞行器的正常飞行．     

基于互补融合算法的四旋翼飞行器软件设计

四旋翼飞行器作为当今一种非常流行的飞行器,涉及多学科交叉技术以及各个领域。随着相关技术的发展,四旋翼飞行器变得更加小型化与智能化,应用领域也更广。通过研究飞行控制原理与姿态解算,对四旋翼飞行器进行了软件设计。硬件选用STM32F103C8T6作为主控制器,并以MPU6050作为惯性测量模块。软件设计中采用互补融合的控制算法估算六自由度飞行姿态,并采用PID算法进行整定和控制。通过这种姿态融合,可控制飞行器平稳起停和飞行,经实验室调试效果良好。     

基于光流的四旋翼飞行器控制技术研究

为了解决无人机在无GPS或GPS信号较弱情况下的稳定悬停问题,并考虑到成本与板载资源限制,将通过小型激光雷达获得的距离信息分别与通过单摄像头获得的视觉信息,以及通过IMU（惯性测量单元）获得的惯性信息利用互补滤波算法进行融合,以实现对四旋翼飞行器姿态与水平速度的运动估计。采用基于串级PID的多闭环控制策略,实现对四旋翼飞行器水平与垂直方向的控制。实验结果表明,所设计的基于光流和小型激光雷达的四旋翼飞行器控制策略与传统利用光流和超声波测距传感器方案相比,控制精度提高了10%左右,能够以最大±2°的姿态角误差,以及最大2.3cm/s的水平速度误差实现定点悬停功能。     

四旋翼飞行器多功能实验平台设计

详细介绍了四旋翼飞行器实验平台的设计以及在教学实践过程中取得的成果。该平台突出了模块化设计,在一个平台上实现了多种实验内容的自由组合与分解,极大丰富了实验内容,为学生锻炼动手能力、验证理论知识,提供了良好的平台。     

不确定机器人的自适应H∞神经滑模控制

针对不确定机器人的轨迹跟踪控制,本文提出了一种自适应H∞神经滑模控制器。在设计系统标称控制律的同时,通过利用神经网络估计模型产生系统不确定性的补偿信号,并利用一个滑模控制项消除网络建模误差的影响,以改善标称控制律的控制性能,最后,基于H∞控制技术将外部干扰的影响抑制到期望水平,从而实现对不确定机器人系统的H∞跟踪控制。仿真实例证实了该控制方案的有效性。     

四旋翼飞行器动态粒子群优化算法的PID控制技术

针对四旋翼飞行器的标准粒子群优化算法PID控制器容易陷入局部最优解、过早收敛的问题,提出了一种动态粒子群优化算法的PID控制技术。该算法主要由两部分组成:①根据迭代过程中粒子群粒子与全局最优粒子间的欧氏距离大小动态改变惯性权重,并设置系数控制其对惯性权重的影响程度;②引入杂交进化,在指定迭代次数内,若粒子群全局最优值连续未变,则对指定数量的粒子进行杂交,增加粒子多样性,避免陷入局部最优。通过Matlab/Simulink搭建四旋翼飞行器模型并仿真。结果表明,该优化算法能有效地避免陷入局部最优和过早收敛,使四旋翼飞行器得到更平稳、精确的控制,减少超调,提升计算效率。     

基于无线遥控技术的四旋翼飞行器控制系统设计

作为微型无人机的一种,四旋翼飞行器以其简单的机械结构和优越的飞行性能成为科学研究领域中空中机器人的热点之一。文章以四旋翼飞行器为主要研究对象,以四元数理论为基础,推导了飞行器姿态解算算法;利用MEMS技术和嵌入式技术,开展基于无线遥控技术的四旋翼飞行器的硬件设计;运用VRML语言建立四旋翼3D模型,利用LabVIEW软件对该模型进行图像处理和显示,并在与飞行器远程通信的基础上,完成了其作为地面站的主要功能。测试结果表明,系统硬件工作稳定,姿态解算准确,控制算法很好地满足了控制要求,飞行器的稳定性和响应特性较为理想。