基于微惯性组合的旋翼飞行器姿态检测及控制算法研究

摘要

旋翼飞行器包含了机械结构清晰、便捷的操控性能、能够垂直起落、独立飞行以及自主降落等几大特性，使之大规模的出现在了军事范畴以及商贸范畴。本课题针对于旋翼飞行器在姿态控制模块中存在着的对振动因子的抗干扰能力弱、稳定性差以及低成本范畴使用率低等问题，研究开发出一套革新的基于低成本惯性测量单元的旋翼飞行器姿态检测及飞行控制体系。
　　课题研究内容主要包含了采用低成本 MEMS惯性传感器实时检测飞行器的状态，首先对低成本 MEMS惯性传感器做快速误差标定分析，利用改进型卡尔曼滤波的多个数据源信息融合技术以及基于遗传算法的 PID控制方案的姿态检测控制器解算出无人机的姿态信息，最后经由飞行器驱动直流无刷电机的反馈实现理想飞行效果。本课题所研究的这套算法应用于飞行控制系统中的姿态解算与姿态控制模块当中。姿态解算单元是对被测载体的姿态和方位数据完成处理，姿态控制单元是调整输入量来变更无人机的运动方向以及姿态。
　　同国内外的现有科研成果做比对，本文的主要研究成果体现在：
　　首先针对低成本 MEMS-IMU模块，开发了快速标定算法。经由实验数据得到，低成本惯性测量单元的零偏时变特性不突出，所以就系统固定零偏实施现场快速标定；
　　其次本系统在姿态解算单元中提出了一种创新的微惯性单元信息整合的改进型卡尔曼滤波姿态确定算法，经由实验验证能够得出，优化后的算法能提升滤波的效率，得到更具可靠性的载体姿态数据值。
　　最后本系统在控制算法单元中提出了一种基于遗传算法的 PID整定控制器的控制策略。通过改进型卡尔曼滤波算法对组合惯性单元检测到的数据完成整合处理，得到多旋翼无人机在飞行状态中的真实数值；经由这些准确度高的数值，构建控制器的动力学的模型，求出控制器的传递函数；之后，运用遗传算法对控制器PID参数进行最优解寻找，获取最佳的PID控制权重值。微惯性组合

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缩略语表

第一章 绪论

1.1 课题的研究背景和意义

1.2 国内外研究现状

1.3 论文结构

第二章 理论基础介绍

2.1 MEMS传感器技术

2.2 卡尔曼滤波

2.3 SINS原理

2.4 PID控制

2.5 本章小结

第三章 旋翼飞行器模型建立及分析

3.1 旋翼无人机飞行原理及建模

3.2 微惯导器件误差研究以及建模

3.3 本章小结

第四章 姿态解算算法设计及实现

4.1 整体实现方法

4.2 姿态角估计

4.3 改进型卡尔曼滤波的数据源整合

4.4 定姿的仿真分析

4.5 本章小结

第五章 姿态控制算法设计及实现

5.1 整体实现方法

5.2 基于简化模型的串级PID控制算法

5.3 基于遗传算法PID设计

5.4 控制器仿真分析

5.5 本章小结

第六章 系统方案与硬件设计实现

6.1 系统设计目标

6.2 硬件设计及成本控制

6.3 软件流程设计及实现

6.4 系统实验

6.5 本章小结

第七章 总结及展望

7.1 全文总结

7.2 工作展望

致谢

参考文献