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【6h】

The Integrated Navigation and Control of Hexacopter Basing on vision

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1 绪论

1.1 组合导航的发展历史

1.2 视觉组合导航的国内外研究现状

1.3 研究课题的意义和本文的组织安排

2 基于视觉导航方案设计

2.1 参考坐标系的建立

2.2 总体方案

2.3 视觉导航方案的设计

2.4 视觉导航实验

2.5 本章小结

3 视觉与惯导的组合导航算法的设计

3.1 六旋翼动力学模型

3.2 六旋翼飞行器惯导位姿测量原理

3.3 组合导航算法

3.4 组合导航实验

3.5 本章小结

4 六旋翼飞行器的自抗扰控制器的设计

4.1 控制器的选择

4.2 自抗扰控制的原理

4.3 自抗扰控制在六旋翼飞行器上的应用

4.4 本章小结

5 Simmulink的自抗扰控制仿真

5.1 仿真模型

5.2 仿真结果及分析

6 工作总结与展望

6.1 工作总结

6.2 工作展望

参考文献

发表论文及科研情况说明

致谢

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摘要

近些年,随着科学技术的进步,无人机飞行技术逐渐从军用领域向大众消费者领域普及。其中,多旋翼飞行器由于其飞行稳定、结构简单、易于操作、方便维护等优点,被广泛应用到航拍摄影、军事侦察、灾情监视等领域。而在学术研究领域,它发挥着重要的作用,如复杂环境导航[1]、飞行器数学模型的构建[2]、姿态控制算法的研究[3-6]、室内外飞行避障[7]、定位导航[8]和地图构建(SLAM)[9]和编队飞行[10]。基于视觉信息与传统的惯性导航系统的组合导航,能够解决目前亟待解决的室内导航难题,不仅提高飞行器导航的精度,而且增强了导航的可靠性。因此,本文对基于视觉的组合导航和控制进行了研究。本文主要完成的工作有以下几点:
  1.提出了视觉位置、姿态测量的方案,设计了特定的标识物,并给出了通过特定标识物来判断飞行器位置和姿态的方法,并验证了算法的可行性以及精度。视觉位姿测量的核心包括快速顶点识别算法和视觉相对位姿的测量;
  2.针对传统的惯导测量中陀螺仪的时间漂移问题,通过加速度计和罗盘对惯导进行修正,一定程度缓解了陀螺仪的漂移问题;采用卡尔曼滤波的最优估计算法融合视觉和惯导的测量结果;针对视觉和惯导频率不一致和视觉测量可能出现的粗大误差问题,对卡尔曼滤波的算法进行了相应的改进。最后通过实验验证了融合的效果;
  3.提出了飞行器位姿的自抗扰(ADRC)控制器。针对飞行器的三个位置参数X、Y、Z和三个姿态参数?、?、?设计了共六个ADRC自抗扰控制器。自抗扰控制不依赖系统模型,可以消除通道耦合,并且克服刮风等外部扰动对系统的影响,是飞行器控制的理想选择;
  4.依照六旋翼飞行器的数学模型,搭建了六旋翼飞行器的仿真平台。仿真平台采用Simulink和Virtual Reality(VR)工具箱,可以方便的对控制算法的可行性进行验证,还能以3D的形式展示飞行器的动态飞行过程。先通过仿真平台验证了控制算法,后再应用于实际的飞行器中,这无论对于降低研究成本,提高科研的效率都具有十分积极的意义。

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