基于视觉导航小型无人机自主着陆控制策略研究与应用

发布时间：2017-03-18 05:00

  本文关键词：基于视觉导航小型无人机自主着陆控制策略研究与应用，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：四旋翼飞行器是一种外形新颖、性能卓越的无人直升机，具有独特的飞行能力，已经广泛应用于航拍中。自主着陆是无人机飞行控制系统的重要功能之一，直接影响无人机自主能力和工程应用水平。本文以X450四旋翼飞行器为平台，主要研究其飞行控制与基于视觉导航的自主着陆中的控制策略问题。 本文首先对已建立的四旋翼飞行器数学模型进行了悬停工作点的配平及线性化，分析了其线性化结果，通过对模型的分析发现所建模型与实际四旋翼飞行器有一定的误差，所建模型并不精确。分析四旋翼飞行器所做任务，文中考虑四旋翼无人机在巡航、点对点等飞行状态下还是采用GPS导航方式进行工作，，仅仅在自主着陆状态下采用视觉系统进行着陆导航。 根据所建模型不精确和飞行器易受外界扰动的特点内环姿态控制采用自抗扰控制，外环位置控制采用经典PID控制的方法。仿真结果表明，自抗扰具有良好的鲁棒性，可以对内扰（模型参数不确定）和外扰进行估计补偿。PID/ADRC控制结构能让四旋翼飞行器很好的跟踪预定轨迹。基于视觉系统与GPS导航系统的区别，提出视觉着陆控制过程采用单独的控制算法。 根据视觉系统获取信息滞后以及视觉采样频率与控制采样频率不统一的问题，本文提出对视觉信息进行预测和插补。通过采用AR模型预测方法对飞行器与着陆场相对位置进行处理建立AR模型，再采用遗忘因子递归最小二乘法来估计AR模型中的参数，解决系统延迟问题，仿真结果表明此预测方法具有较好的效果。 最后，本文进行了四旋翼飞行器的整个控制系统仿真验证。仿真采用了Stateflow工具箱实现状态机进行飞行任务管理，同时采用视景仿真软件flightgeat对仿真过程可视化。仿真结果表明，本文所设计的控制系统具有较好的控制效果。
【关键词】：四旋翼飞行器 ADRC控制 视觉着陆 视觉延迟 AR预测
【学位授予单位】：南京航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：V279;V249.1
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-11
• 第一章 绪论11-17
• 1.1 课题研究背景及意义11-12
• 1.2 国内外研究的技术现状分析12-15
• 1.2.1 国外研究现状12-14
• 1.2.2 国内研究现状14-15
• 1.3 本文主要工作和安排15-17
• 第二章 四旋翼飞行器模型与控制方案分析17-25
• 2.1 常用坐标系定义17-18
• 2.2 微小型四旋翼飞行器模型分析18-23
• 2.2.1 四旋翼飞行器数学模型18-20
• 2.2.2 模型线性化20-21
• 2.2.3 模型与需求分析21-23
• 2.3 控制系统设计方案23-24
• 2.4 本章小结24-25
• 第三章 自主飞行器控制系统设计25-44
• 3.1 内环自抗扰控制25-35
• 3.1.1 自抗扰控制系统结构26-27
• 3.1.2 自抗扰控制器数学模型27-31
• 3.1.3 基于自抗扰控制技术的飞行器姿态控制律设计31-35
• 3.2 外环 PID 控制35-36
• 3.3 四旋翼飞行器控制系统仿真分析36-43
• 3.3.1 内回路自抗扰控制律仿真分析36-40
• 3.3.2 外回路 PID 控制律仿真分析40-43
• 3.4 本章小结43-44
• 第四章 基于视觉导航的自主着陆方案44-54
• 4.1 预测算法44-46
• 4.1.1 AR 模型估计原理44-45
• 4.1.2 基于 AR 模型预测算法设计45-46
• 4.2 基于视觉信号的自主着陆控制策略46-51
• 4.2.1 基于视觉信息的控制结构介绍46-47
• 4.2.2 基于视觉信号的自主着陆控制策略设计47-51
• 4.3 仿真分析51-53
• 4.4 本章小结53-54
• 第五章 全过程飞行仿真验证54-64
• 5.1 有限状态机的应用54-58
• 5.1.1 stateflow 有限状态机54-57
• 5.1.2 stateflow 在全局仿真中的应用57-58
• 5.2 FlightGear 与 simulink 的飞行仿真环境搭建58-61
• 5.3 全局仿真分析61-62
• 5.4 本章小结62-64
• 第六章 总结与展望64-66
• 6.1 本文工作总结64
• 6.2 未来研究展望64-66
• 参考文献66-69
• 致谢69-70
• 在学期间的研究成果及发表的学术论文70

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前8条

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  本文关键词：基于视觉导航小型无人机自主着陆控制策略研究与应用，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：253927