基于四旋翼无人机姿态算法及编队技术研究
发布时间：2022-02-27 22:00
随着社会的快速发展,四旋翼无人机凭借自身的优势,越来越受到消费者们的喜爱,在未来具有广阔的应用前景。由于单架四旋翼无人机完成任务的局限性,多架四旋翼无人机协同编队控制技术备受各界关注,成为当前研究的热点课题。本论文在研究四旋翼无人机姿态解算基础上,研究多架四旋翼无人机协同编队控制技术。主要研究内容如下:首先,选用合适的坐标系,根据四旋翼无人机的结构和受力,建立单架四旋翼无人机的质心模型和角运动模型。然后,运用搭建的四旋翼无人机动力模型,解算姿态角。由于IMU单元采集的姿态数据在四旋翼无人机静止时存在零漂,同时四旋翼无人机在飞行时也会由于电机的振动引入振动噪声,因此本论文分别采用EKF结合四元数、互补滤波器和自适应互补滤波器结合四元数解算出四旋翼无人机的姿态角。根据四旋翼无人机飞行试验结果,最终采用自适应互补滤波器结合四元数解算出四旋翼无人机的姿态角。再次,根据解算的姿态角,研究单架四旋翼无人机的飞行控制算法,分别将经典PID、自适应积分分离PID、串级PID以及模糊PID应用到四旋翼无人机控制系统。根据四旋翼无人机编队控制系统的特点,提出自适应模糊PID控制器。该控制算法采用分段式控制...
【文章来源】：长春理工大学吉林省
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 课题研究背景和意义
1.2 四旋翼无人机的研究现状
1.2.1 单架四旋翼无人机的研究现状
1.2.2 四旋翼无人机编队飞行的研究现状
1.3 论文主要研究内容和章节
第二章 四旋翼无人机工作原理和动力建模
2.1 四旋翼无人机基本结构和工作原理
2.1.1 四旋翼无人机的结构
2.1.2 四旋翼无人机的工作原理
2.2 四旋翼无人机坐标系的建立
2.2.1 机体坐标系
2.2.2 地面坐标系
2.2.3 地面坐标系和机体坐标系的联系
2.3 四旋翼无人机动力模型的建立
2.3.1 四旋翼无人机质心建模
2.3.2 四旋翼无人机角运动建模
2.4 四旋翼无人机动力模型仿真分析
2.5 本章小结
第三章 四旋翼无人机的姿态解算
3.1 四旋翼无人机姿态数据分析
3.1.1 姿态解算原理
3.1.2 IMU单元的误差分析
3.2 四旋翼无人机的滤波
3.3 四旋翼无人机姿态解算
3.3.1 基于EKF滤波四元数法姿态解算
3.3.2 基于互补滤波四旋翼无人机姿态解算
3.3.3 基于自适应互补滤波四元数法姿态解算
3.4 姿态角实验数据分析
3.5 本章小结
第四章 四旋翼无人机飞行控制算法
4.1 四旋翼无人机经典PID控制器建模
4.1.1 经典PID控制器系统概述
4.1.2 四旋翼无人机PID控制器建模
4.1.3 四旋翼无人机自适应积分分离PID控制器建模
4.2 四旋翼无人机串级PID控制器建模
4.3 四旋翼无人机自适应模糊PID控制器建模
4.3.1 模糊PID控制算法的原理和基本结构
4.3.2 四旋翼无人机模糊PID控制器建模
4.3.3 四旋翼无人机自适应模糊PID控制器建模
4.4 本章小结
第五章 四旋翼无人机自主编队控制
5.1 四旋翼无人机编队飞行模型的建立
5.2 多四旋翼无人机的编队控制策略
5.2.1 多四旋翼无人机的编队控制方法
5.2.2 多四旋翼无人机编队队形约束
5.3 多四旋翼无人机的编队控制算法
5.4 编队验证及结果分析
5.4.1 四旋翼无人机编队仿真验证
5.4.2 四旋翼无人机编队实物验证
5.5 本章小节
第六章 结论与展望
致谢
参考文献
【参考文献】：
期刊论文
[1]四旋翼无人机的模糊自适应PID控制[J]. 许森. 浙江树人大学学报(自然科学版). 2017 (03)
[2]Modeling and Robust Backstepping Sliding Mode Control with Adaptive RBFNN for a Novel Coaxial Eight-rotor UAV[J]. Cheng Peng,Yue Bai,Xun Gong,Qingjia Gao,Changjun Zhao,Yantao Tian. IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica. 2015(01)
[3]四旋翼飞行器建模及位置跟踪控制(英文)[J]. 王红雨,赵健康,郁文贤,田蔚风. 中国惯性技术学报. 2012(04)
博士论文
[1]多UAV协同任务资源分配与编队轨迹优化方法研究[D]. 李远.国防科学技术大学 2011
[2]无人机自主编队飞行控制系统设计方法及应用研究[D]. 万婧.复旦大学 2009
硕士论文
[1]四旋翼无人机编队飞行的控制策略研究[D]. 刘书林.哈尔滨工业大学 2016
[2]无人机编队飞行模型的建立与短时记忆控制[D]. 邓亮.重庆大学 2011
本文编号：3645363
【文章来源】：长春理工大学吉林省
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 课题研究背景和意义
1.2 四旋翼无人机的研究现状
1.2.1 单架四旋翼无人机的研究现状
1.2.2 四旋翼无人机编队飞行的研究现状
1.3 论文主要研究内容和章节
第二章 四旋翼无人机工作原理和动力建模
2.1 四旋翼无人机基本结构和工作原理
2.1.1 四旋翼无人机的结构
2.1.2 四旋翼无人机的工作原理
2.2 四旋翼无人机坐标系的建立
2.2.1 机体坐标系
2.2.2 地面坐标系
2.2.3 地面坐标系和机体坐标系的联系
2.3 四旋翼无人机动力模型的建立
2.3.1 四旋翼无人机质心建模
2.3.2 四旋翼无人机角运动建模
2.4 四旋翼无人机动力模型仿真分析
2.5 本章小结
第三章 四旋翼无人机的姿态解算
3.1 四旋翼无人机姿态数据分析
3.1.1 姿态解算原理
3.1.2 IMU单元的误差分析
3.2 四旋翼无人机的滤波
3.3 四旋翼无人机姿态解算
3.3.1 基于EKF滤波四元数法姿态解算
3.3.2 基于互补滤波四旋翼无人机姿态解算
3.3.3 基于自适应互补滤波四元数法姿态解算
3.4 姿态角实验数据分析
3.5 本章小结
第四章 四旋翼无人机飞行控制算法
4.1 四旋翼无人机经典PID控制器建模
4.1.1 经典PID控制器系统概述
4.1.2 四旋翼无人机PID控制器建模
4.1.3 四旋翼无人机自适应积分分离PID控制器建模
4.2 四旋翼无人机串级PID控制器建模
4.3 四旋翼无人机自适应模糊PID控制器建模
4.3.1 模糊PID控制算法的原理和基本结构
4.3.2 四旋翼无人机模糊PID控制器建模
4.3.3 四旋翼无人机自适应模糊PID控制器建模
4.4 本章小结
第五章 四旋翼无人机自主编队控制
5.1 四旋翼无人机编队飞行模型的建立
5.2 多四旋翼无人机的编队控制策略
5.2.1 多四旋翼无人机的编队控制方法
5.2.2 多四旋翼无人机编队队形约束
5.3 多四旋翼无人机的编队控制算法
5.4 编队验证及结果分析
5.4.1 四旋翼无人机编队仿真验证
5.4.2 四旋翼无人机编队实物验证
5.5 本章小节
第六章 结论与展望
致谢
参考文献
【参考文献】：
期刊论文
[1]四旋翼无人机的模糊自适应PID控制[J]. 许森. 浙江树人大学学报(自然科学版). 2017 (03)
[2]Modeling and Robust Backstepping Sliding Mode Control with Adaptive RBFNN for a Novel Coaxial Eight-rotor UAV[J]. Cheng Peng,Yue Bai,Xun Gong,Qingjia Gao,Changjun Zhao,Yantao Tian. IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica. 2015(01)
[3]四旋翼飞行器建模及位置跟踪控制(英文)[J]. 王红雨,赵健康,郁文贤,田蔚风. 中国惯性技术学报. 2012(04)
博士论文
[1]多UAV协同任务资源分配与编队轨迹优化方法研究[D]. 李远.国防科学技术大学 2011
[2]无人机自主编队飞行控制系统设计方法及应用研究[D]. 万婧.复旦大学 2009
硕士论文
[1]四旋翼无人机编队飞行的控制策略研究[D]. 刘书林.哈尔滨工业大学 2016
[2]无人机编队飞行模型的建立与短时记忆控制[D]. 邓亮.重庆大学 2011
本文编号：3645363
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/hangkongsky/3645363.html
