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基于智能手机运动感知的小型无人飞行器姿态控制

发布时间:2017-08-10 00:00

  本文关键词:基于智能手机运动感知的小型无人飞行器姿态控制


  更多相关文章: 小型无人飞行器 智能手机 传感器校准 姿态估计 动作感知


【摘要】:小型无人飞行器(UAV)的发展,越来越多的受到世界的关注,各大科技巨头都开始参与小型UAV的研究。小型UAV已经在空中运输、航拍、农业等领域得到了广泛的应用。同时,智能手机也已经在世界各地普及,并且得益于智能手机上集成的各种各样的传感器,能够开发出无数的应用程序。本文将这两种技术结合在一起,实现基于智能手机运动感知的小型UAV姿态控制。为了保证控制小型UAV的准确度,需要保证智能手机自身的空间姿态估计准确、可靠。由于智能手机中的传感器属于低成本的微机电系统,测量误差大,会造成较大的姿态估计误差。因此本文首先对智能手机中的磁力计、加速度计、陀螺仪的校准算法进行了研究,提出了一套不需要借助辅助工具的传感器校准策略。然后,本文通过将校准后的磁力计、加速度计和陀螺仪的测量值进行数据融合,提出了基于最优梯度下降法的姿态滤波器算法,能够准确、稳定的估计出智能手机的空间姿态。最终,通过设计一套无线数据传输设备,将智能手机空间姿态作为控制量传递到小型UAV上,实现智能手机对小型UAV的姿态控制。本文通过使用APM飞控和Open Pilot飞控进行了实际飞行实验,对本文设计的通过智能手机运动感知来控制小型UAV的技术进行了验证,通过实验结果充分证明了本文设计的控制方式能够稳定、实时、灵活的控制小型UAV,并且功能上具有可扩展性。
【关键词】:小型无人飞行器 智能手机 传感器校准 姿态估计 动作感知
【学位授予单位】:哈尔滨工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:V249
【目录】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-8
  • 第1章 绪论8-14
  • 1.1 课题背景及研究的意义8-9
  • 1.2 相关技术研究现状9-12
  • 1.2.1 手机控制机器人的技术研究现状9-10
  • 1.2.2 传感器校准的技术研究现状10-11
  • 1.2.3 姿态估计的技术研究现状11-12
  • 1.3 主要研究内容12-14
  • 第2章 传感器校准算法14-27
  • 2.1 传感器误差模型14-17
  • 2.1.1 加速度计和陀螺仪误差模型15-16
  • 2.1.2 磁力计误差模型16
  • 2.1.3 统一误差模型16-17
  • 2.2 传感器校准算法的研究17-25
  • 2.2.1 磁力计校准算法17-20
  • 2.2.2 加速度计校准算法20-22
  • 2.2.3 陀螺仪校准算法22-25
  • 2.3 校准策略25-26
  • 2.4 本章小结26-27
  • 第3章 姿态估计算法27-36
  • 3.1 空间姿态表示方法27-28
  • 3.2 空间姿态估计算法28-32
  • 3.2.1 陀螺仪估计空间姿态29
  • 3.2.2 加速度计和磁力计估计空间姿态29-32
  • 3.3 姿态滤波器融合算法32-33
  • 3.4 姿态计算中的传感器误差补偿33-34
  • 3.4.1 磁场失真补偿33
  • 3.4.2 陀螺仪偏差漂移补偿33-34
  • 3.5 姿态估计算法设计34
  • 3.6 本章小结34-36
  • 第4章 实验平台设计36-40
  • 4.1 智能手机控制端设计36
  • 4.2 无线传输策略的设计36-38
  • 4.3 飞控平台选择38-39
  • 4.4 本章小结39-40
  • 第5章 实现与分析40-61
  • 5.1 传感器校准数据分析40-47
  • 5.1.1 传感器数据采集40
  • 5.1.2 磁力计校准数据分析40-42
  • 5.1.3 加速度校准数据分析42-44
  • 5.1.4 陀螺仪校准数据分析44-47
  • 5.2 姿态数据仿真分析47-52
  • 5.3 数据传输实验52-54
  • 5.4 飞行实验结果与分析54-60
  • 5.4.1 APM飞控实验54-57
  • 5.4.2 Open Pilot飞控实验57-60
  • 5.5 本章小结60-61
  • 结论61-62
  • 参考文献62-67
  • 致谢67

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本文编号:647880

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