基于GPS的无人机自动着陆控制系统设计与实现

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基于飞行控制的无人机智能导航系统设计与应用

基于飞行控制的无人机智能导航系统设计与应用一、绪论随着科技的不断发展和进步，无人机在军事、民用、科研领域得到了广泛的应用和推广。

无人机智能导航系统是目前无人机发展的热点之一，具有十分广阔的应用前景。

本文旨在通过探讨基于飞行控制的无人机智能导航系统设计与应用，介绍无人机智能导航系统的设计原理、理论基础和实际应用，为相关研究提供参考。

二、无人机智能导航系统的设计原理无人机智能导航系统是无人机的“大脑”，包含若干种传感器，可以对周围环境进行感知和处理，同时实现无人机飞行控制、导航和定位等功能。

系统的设计主要分为以下几个方面：2.1 传感器选择和配置传感器类型和数量的选择对系统的性能有很大影响。

无人机智能导航系统通常需要包括地面测量站(Ground Control Station, GCS)、惯性导航系统(INU)、全球定位系统(GPS)、大气压力传感器(Barometer)、电子罗盘等多种传感器进行配合使用。

2.2 控制算法选择无人机飞行控制算法的选择对飞行性能起着决策性作用，通常初创阶段可采用PID控制算法，但面临复杂控制要求时，例如飞机侧滑、自转等航控问题，需要采用高级控制算法。

2.3 故障检测和容错无人机智能导航系统需要准确检测无人机的故障和障碍，同时进行容错处理，保证无人机在极端天气和环境条件下也能拥有较高的飞行性能。

三、无人机智能导航系统的理论基础无人机智能导航系统的理论基础主要包括定位、导航、控制、传感器处理和数据融合等方面，这些基础理论对设计、开发和调试无人机飞控系统仍然具有很大的意义。

3.1 定位技术无人机的高精度定位与导航功能是无人机智能导航系统中至关重要的一部分，定位技术主要有惯性导航系统、全球定位系统、视觉定位等多种技术，其中惯性导航系统作为一种高精度的惯性测量技术，具备高精度、高可靠性和适应性等诸多优点。

3.2 导航技术无人机导航技术是指无人机飞行时，通过对导航系统进行处理，使得无人机在空中稳定飞行和到达目的地，当前主流的导航技术主要有全局导航卫星系统、惯性导航、电子罗盘和地面测量站等。

飞行器导航控制系统设计与实现

飞行器导航控制系统设计与实现随着航空技术的不断发展，飞行器导航控制系统的设计与实现也在不断升级和优化。

该系统是飞行器安全飞行的重要保障措施之一，需要满足高精度、高稳定性、高可靠性等要求。

一、概述飞行器导航控制系统是指在飞行器飞行过程中，实现导航、控制和监测的一套系统。

随着航空技术的迅速发展，该系统的要求也越来越高，必须满足多模态、高精度和全天候运行的需求。

二、系统组成1、惯性导航系统惯性导航系统是飞行器导航控制系统的重要组成部分，用于提供飞机的三维姿态信息（即俯仰角、滚转角和偏航角），同时也提供飞机的机动状态。

2、全球卫星定位系统（GPS）GPS提供高精度的位置和速度信息，一般用于飞行器的航线规划和飞行期间的导航控制。

3、气压计高度计气压计高度计主要用于测量飞机的高度，以确定飞行器的高度信息。

4、电子罗盘电子罗盘可以测量飞机的头向角，即航向角。

它通过测量地磁场来确定航向角。

5、飞行数据记录器飞行数据记录器用于记录飞机的运行状态和相关数据，以供后续分析和评估使用。

三、系统设计飞行器导航控制系统的设计要满足精度高、可靠性强、实时性好等要求。

下面是一些常见的设计要点：1、采用多重备份导航控制系统中的每个组件都有可能出现故障，因此必须采用多种备份措施，保证系统的稳定性和可靠性。

可以采用冗余设计或备件更换等方法来提高飞行器的安全性能。

2、强化通信导航控制系统和地面控制站之间需要进行通信，确保飞行器的实时控制和导航。

通信环节需要注意互联网安全以及保密性等方面的问题。

3、进行模拟仿真分析在设计导航控制系统时，可以采用模拟仿真分析的方式，模拟各种复杂的飞行情况，以评估系统的稳定性和性能。

这种方法能有效提高系统的可靠性和安全性。

四、系统实现系统实现需要依据设计方案对相关组件进行集成和测试，实现系统的正确运行。

在实现过程中，应该关注以下几个方面：1、功能实现导航控制系统的实现目标是保证飞行器的安全运行。

因此，系统实现必须能够准确地实现飞机的状态监测和控制。

无人机导航与控制系统的设计与实现

无人机导航与控制系统的设计与实现无人机是一种无人操控的飞行器，它具备了一些传统飞行器所不具备的特点，如灵活性、机动性、快速反应能力等。

这使得无人机在多个领域，包括军事、民用、科研等方面有了广泛的应用。

无人机导航与控制系统是无人机正常运行所必需的核心组件，它能够实现无人机的导航和控制功能。

无人机的导航与控制系统设计与实现主要包括以下几个方面：导航模块设计、传感器选择与配置、控制算法开发和底层硬件控制。

首先，无人机的导航模块设计是无人机导航与控制系统中的核心部分。

导航模块需要能够实时获取并处理来自各个传感器的数据，通过集成导航算法来实现无人机的定位、速度估计和航迹规划等功能。

导航模块还需要具备对外部环境变化的适应性，并能够处理异常情况下的应急导航问题。

因此，在设计导航模块时，需要综合考虑无人机的应用场景和任务需求，选择合适的导航算法和传感器组合，并进行系统级的设计和算法优化。

其次，传感器的选择与配置是无人机导航与控制系统设计与实现中的重要一环。

传感器是无人机感知外部环境和获取飞行动态信息的主要手段，影响着导航与控制系统的性能和稳定性。

常用的无人机传感器包括全向摄像头、惯性测量单元（IMU）、超声波/激光测距仪、GPS等。

根据无人机的应用场景和任务需求，合理选择和配置传感器是保证无人机导航与控制系统正确运行的关键。

第三，控制算法的开发是无人机导航与控制系统设计与实现的重要组成部分。

控制算法可以根据导航模块提供的无人机状态信息和飞行目标信息，对无人机进行姿态控制、速度控制和航迹控制。

常用的无人机控制算法包括PID控制器、模型预测控制器和强化学习控制器等。

在开发控制算法时，需要考虑无人机的动力学模型和姿态/运动的约束条件，并通过仿真和实验验证算法的性能和稳定性。

最后，底层硬件控制是无人机导航与控制系统设计与实现过程中不可或缺的一环。

底层硬件控制主要包括对无人机的电机、舵机和传感器等硬件设备的控制。

无人机的电机控制是实现飞行动力学的关键，舵机控制用于实现加速度、姿态和航向的调整。

无人机导航控制系统设计与实现

无人机导航控制系统设计与实现无人机（Unmanned Aerial Vehicle，简称UAV）是一种不需要飞行员操控的飞行器，其具有广泛的应用领域包括军事侦察、搜索救援、地理测绘等。

而无人机导航控制系统则是保证无人机飞行安全、稳定的重要组成部分。

本文将探讨无人机导航控制系统的设计与实现。

1. 导航控制系统的基本原理导航控制系统的最基本的任务是实现无人机的航向控制和高度控制。

航向控制包括偏航角和滚转角的控制，而高度控制则包括俯仰角和爬升角的控制。

无人机导航控制系统的设计与实现需要考虑以下几个方面的内容：1.1 传感器选择与数据融合无人机导航控制系统需要依靠多种传感器来获取姿态、速度和位置信息。

常见的传感器包括陀螺仪、加速度计、磁力计、全球定位系统（GPS）等。

设计者需要根据具体任务需求选择合适的传感器，并利用数据融合算法将来自不同传感器的数据进行融合以提高测量精度和减小误差。

1.2 控制算法设计与实现控制算法是无人机导航控制系统的核心。

常见的控制算法包括PID控制器、滑模控制器等。

PID控制器通过对误差信号进行比例、积分和微分运算来生成控制指令。

滑模控制器则通过引入滑模面来实现系统的鲁棒控制。

设计者需要根据无人机的动力学特性和控制要求选择合适的控制算法，并进行仿真和实验验证其性能。

1.3 通信与数据链路无人机导航控制系统需要与地面站进行通信，传输控制指令和接收状态反馈。

通信方式可以选择无线电通信、卫星通信等。

设计者需要根据应用场景选择合适的通信方式，并设计数据链路协议以确保通信的稳定性和可靠性。

2. 导航控制系统的硬件实现无人机导航控制系统的硬件实现主要包括飞行控制器、传感器、执行器和通信模块等。

2.1 飞行控制器飞行控制器是无人机导航控制系统的核心硬件，负责接收传感器数据、运行控制算法并生成控制指令。

常见的飞行控制器有Pixhawk、Ardupilot等。

设计者需要根据无人机的应用需求选择合适的飞行控制器，并进行相关仿真和实验以验证其性能。

无人机导航与控制系统的设计与改进

无人机导航与控制系统的设计与改进无人机（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）是一种无人驾驶的飞行器，具有广泛的应用领域，包括军事、民用、科研等。

随着技术的不断进步，无人机的导航和控制系统也得到了显著的发展和改进。

本文将重点探讨无人机导航和控制系统的设计和改进。

一、导航系统设计无人机的导航系统是指根据预定的目标和规划的航线，在飞行过程中自主决策，实现位置定位和路径规划的功能。

下面将从定位方法、姿态估计和路径规划三个方面来讨论无人机导航系统的设计。

1. 定位方法在无人机导航系统中，定位方法是至关重要的。

目前常用的定位方法包括全球卫星定位系统（Global Positioning System, GPS）、惯性导航系统（Inertial Navigation System, INS）、视觉导航系统等。

其中，GPS是最常用的定位方法之一，利用卫星信号进行定位。

然而，在室内环境、城市高楼群等条件下，GPS信号可能不稳定或不可用。

因此，研究者们致力于将其他定位方法与GPS相结合，提高定位精度和鲁棒性。

2. 姿态估计无人机的姿态估计是指通过传感器获取无人机当前的姿态信息，包括倾斜角、偏航角等。

姿态估计对于无人机的飞行稳定和控制至关重要。

目前常用的姿态估计方法包括陀螺仪、加速度计和磁力计等。

除了传统的传感器外，还可以利用视觉传感器和惯性测量单元相结合的方法，实现更精确的姿态估计。

3. 路径规划路径规划是无人机导航系统中的另一个重要组成部分。

路径规划的目标是通过分析环境信息和任务要求，确定无人机的行进路径，以实现高效、安全的飞行。

常用的路径规划算法包括A*算法、D*算法、遗传算法等。

此外，为了适应特定的任务需求，可以考虑约束条件下的路径规划方法，如避障路径规划、高尔夫路径规划等。

二、控制系统改进无人机的控制系统对于保证飞行稳定、实现各种动作和任务至关重要。

随着无人机应用领域的不断扩大，控制系统的要求也日益提高。

无人机智能导航与控制系统设计与实现

无人机智能导航与控制系统设计与实现无人机智能导航与控制系统在无人机领域具有重要的意义和应用价值。

本文将以无人机智能导航与控制系统的设计与实现为主题，介绍其具体内容和相关技术。

一、引言随着无人机技术的不断发展和应用，无人机智能导航与控制系统被广泛研究和应用于航空、农业、测绘、安防等领域，其设计与实现对无人机的性能、稳定性和安全性具有关键影响。

二、无人机智能导航与控制系统设计原理1. 智能导航系统智能导航系统是无人机实现自主飞行的关键部分。

它通过整合多种传感器，如全球定位系统（GPS）、惯性测量单元（IMU）和视觉传感器等，实现无人机在三维空间内的精确定位和导航。

2. 控制系统控制系统是无人机实现稳定飞行和精确操控的核心。

它通过反馈和控制算法，根据导航系统提供的数据，对无人机进行姿态调整和航向控制，以实现期望的飞行动作。

三、无人机智能导航与控制系统设计与实现步骤1. 硬件选型与搭建根据无人机的实际需求和应用场景，选择合适的硬件平台，并搭建相应的硬件系统。

包括无人机机身结构、传感器组件、控制器和通信设备等。

2. 系统集成与通信将各个硬件组件进行系统集成，确保各部分可以协同工作。

设计合理的通信协议和接口，实现传感器数据采集和处理，实时传输控制指令和反馈信息。

3. 导航算法与路径规划通过分析无人机的环境感知数据，采用适当的导航算法和路径规划策略，确定无人机的飞行路径和目标点，并计算相应的姿态和控制指令。

4. 控制算法与实时调整根据导航系统提供的数据和目标点需求，设计合适的控制算法，实现无人机的姿态控制和航向调整。

通过实时调整控制器参数，优化控制系统的性能和稳定性。

5. 安全保障与故障处理考虑无人机飞行过程中的安全风险，设计安全保障机制，如故障检测与容错措施。

同时，提供故障处理程序和纠正措施，确保无人机在异常情况下的安全着陆或返航。

四、无人机智能导航与控制系统实现案例以航拍无人机为例，利用智能导航与控制系统实现航拍和目标跟踪功能。

基于差分GPS的无人机自动着陆技术研究

ABSTRACT .....................................................................................................................................II .............................................................................................................................................. IV 1 .................................................................................................................................. 1 ......................................................................................... 1 1.1 1.1.1 ................................................................................................................. 1 1.1.2 ................................................................................................................. 3 1.2 ........................................................................................................ 5 1.3 .................................................................................................... 5 ........................................................................................................ 6 1.4 2 GPS ........................................................................................................... 7 2.1 .................................................................................................................... 7 2.2 GPS ................................................................................... 9 GPS ......................................................................................................... 10 2.3 2.3.1 ....................................................................................................... 10 ....................................................................................................... 11 2.3.2 2.3.3 ............................................................................................... 13 2.4 GPS .............................................................................................................. 15 ............................................................................ 15 2.4.1 2.4.2 GPS ....................................................................................................... 17 3 ...................................................................................................... 19 3.1 .................................................................................................................. 19 3.2 .......................................................................................................... 20 .......................................................................................................... 21 3.3 3.3.1 ........................................................................................ 21 ....................................................................................................... 26 3.3.2 3.3.3 ............................................................................................... 27 3.4 .................................................................................................................. 28 3.4.1 ............................................................................................ 28 3.4.2 ............................................................................................... 34 4 ....................................................................... 37 4.1 ....................................................................................... 37 4.2 .............................................................................................. 38 4.3 ............................................................................... 39 4.4 ...................................................................................................... 41 4.4.1 ........................................................................................ 41 ........................................................................................ 42 4.4.2

无人机导航与控制系统设计

无人机导航与控制系统设计一、引言无人机（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）是近年来航空技术领域取得的重大突破之一。

随着无人机应用于军事、民用和商业领域的逐渐增多，无人机导航与控制系统设计变得至关重要。

本文将围绕这一主题展开研究。

二、无人机导航系统1. 概述无人机导航系统是指用于确定和控制无人机在空中运行的技术系统。

主要由定位与测距系统、姿态与运动传感器、导航算法和地面控制站等组成。

在设计无人机导航系统时，需要考虑导航的精度、稳定性和实时性等因素。

2. 定位与测距系统定位与测距系统是无人机导航系统的基础。

常用的定位与测距技术包括全球定位系统（GPS）、惯性导航系统（INS）、激光雷达等。

合理选择定位与测距系统，并对其进行精确校准，是确保无人机导航准确性的关键。

3. 姿态与运动传感器姿态与运动传感器用于感知无人机的姿态（如俯仰、滚转、偏航）和运动状态（如速度、加速度）。

常见的传感器包括陀螺仪、加速度计和磁力计等。

利用传感器提供的数据，可以实时更新无人机的姿态和位置信息，从而实现精确的导航与控制。

4. 导航算法导航算法是无人机导航系统的核心部分。

根据无人机的任务需求，可以选择不同的导航算法，如基于惯性导航的卡尔曼滤波算法、基于特征点的视觉导航算法等。

导航算法的有效性和鲁棒性对无人机的控制精度和稳定性至关重要。

5. 地面控制站地面控制站是无人机导航与控制的操作中枢。

它通过与无人机的数据链实现与无人机的实时通信和控制。

地面控制站通常包括控制台、显示屏、遥控器等设备，通过人机界面使操作员能够远程控制无人机的飞行和任务执行。

三、无人机控制系统1. 概述无人机控制系统是指用于操控无人机的技术系统。

它包括飞行控制系统、稳定性控制系统和动力控制系统等。

无人机控制系统的设计目标是确保无人机在各种飞行条件下的稳定性和可控性。

2. 飞行控制系统飞行控制系统是无人机控制系统的核心。

它由飞行控制器和执行机构组成。

无人机自主导航系统设计与实现

无人机自主导航系统设计与实现随着技术的不断发展，无人机已经成为了一个炙手可热的行业，无人机的应用范围非常广泛。

而无人机的导航系统是其非常重要的一部分，它直接影响到无人机的控制和安全。

因此，无人机自主导航系统的设计与实现是一个非常重要的课题。

一、无人机导航系统的几个关键技术无人机自主导航系统主要包括地面控制站、虚拟现实仿真平台、导航与控制子系统和传感器子系统等几个部分。

其中，导航与控制子系统是最为核心的部分。

1. 惯性导航系统：惯性导航系统是无人机导航系统中非常重要的一个部分，它能够通过加速度计和陀螺仪来测量飞行器的加速度和角速度变化，然后通过积分计算出当前位置和速度。

2. 全球定位系统：全球定位系统是一种全球定位卫星系统，它由美国提供，能够实现全球定位，定位精度高，并且稳定性很好，是无人机导航系统中非常重要的部分。

3. 自主避障系统：无人机在飞行过程中会遇到各种各样的障碍物，如果没有良好的自主避障系统，就很容易发生事故。

因此，自主避障系统也是无人机导航系统中非常重要的一个组成部分。

二、无人机自主导航系统的设计思路无人机自主导航系统的设计思路主要包括三个方面：1) 系统设计过程中需要考虑到的要求和限制；2) 系统设计的各个模块之间的耦合程度；3) 系统的性能和稳定性等方面。

1. 要求和限制：在无人机自主导航系统的设计过程中，需要考虑到一些要求和限制，例如导航系统的稳定性、定位精度、能否避免障碍物、系统的可扩展性等方面。

2. 各个模块之间的耦合程度：无人机自主导航系统包括的各个模块之间的耦合程度非常关键，需要充分考虑各个模块之间互相影响的问题，避免因为某个模块出现问题而导致整个系统出现故障的情况。

3. 系统的性能和稳定性：无人机自主导航系统的性能和稳定性是判定其好坏的重要指标，需要充分考虑飞行器的动力系统、控制系统、导航系统等方面的性能和稳定性参数。

三、基于惯性导航和视觉传感器的无人机自主导航系统的实现基于惯性导航和视觉传感器的无人机自主导航系统是目前比较流行的无人机导航系统，该系统结合了惯性导航和视觉传感器的优点，并且能够实现实时跟踪状态信息。

飞行器导航与自主控制系统设计与实现

飞行器导航与自主控制系统设计与实现导言：飞行器导航与自主控制系统是飞行器的关键部分，能够为飞行器提供定位信息以及实现自主控制。

本文将针对飞行器导航与自主控制系统的设计与实现进行详解，包括导航方法和自主控制系统的关键技术。

一、飞行器导航方法1. 惯性导航系统惯性导航系统是一种使用三轴加速度计和陀螺仪来测量飞行器加速度和角速度的导航方法。

通过积分和微分运算可以得到飞行器的位置和姿态信息。

惯性导航系统具有高精度和稳定性的特点，但存在误差累积的问题，需要使用其他导航方法进行辅助。

2. 全球定位系统（GPS）全球定位系统是目前最常用的飞行器导航方法之一。

通过接收地面的卫星信号，可以获得飞行器的经纬度、海拔高度等信息。

GPS具有全球覆盖的特点，可以提供高精度的定位信息，但在某些条件下，如遮挡物遮挡或信号干扰时，可能会影响导航的准确性。

3. 其他导航方法除了惯性导航系统和GPS，还有其他一些导航方法可供选择，如：基站定位、无线信标定位等。

不同的导航方法可以根据具体需求进行选择和组合，以提高导航的准确性和可靠性。

二、自主控制系统关键技术1. 路径规划与轨迹跟踪路径规划是为飞行器规划一条到达目标的路径，轨迹跟踪是根据规划的路径生成飞行器的控制指令，使其按照路径进行飞行。

路径规划和轨迹跟踪是自主控制系统的核心技术，能够实现飞行器的高效、安全和稳定的飞行。

2. 控制算法控制算法是自主控制系统的关键组成部分，常用的控制算法包括PID控制、模糊控制和神经网络控制等。

这些算法可根据飞行器的动态特性进行选择和优化，以实现对飞行器的精确控制。

3. 环境感知与障碍物避障环境感知和障碍物避障是自主控制系统保证飞行安全和稳定的重要技术。

通过使用传感器，如摄像头、激光雷达等，系统能够感知周围环境，并基于感知结果做出相应的避障决策，避免碰撞和危险。

三、飞行器导航与自主控制系统的实现1. 系统硬件设计飞行器导航与自主控制系统的实现离不开硬件设计。

无人飞行器控制系统的设计与实现

无人飞行器控制系统的设计与实现无人飞行器是指不需要人类操控，自主飞行的飞行器，其应用范围包括航拍、农业、搜救、航空科学等领域。

实现无人飞行器的自主飞行需要一个完善的控制系统。

本文将详细介绍无人飞行器控制系统的设计与实现。

一、控制系统的组成及工作原理无人飞行器的控制系统主要分为飞控板、通信模块和传感器模块三个部分。

其中，飞控板是无人飞行器的大脑，控制着整个系统的运行；通信模块用于无人飞行器与地面控制中心之间的通信；传感器模块则用于收集飞行器周围的环境信息。

飞控板是控制系统的核心部分，它通过处理传感器模块的数据，计算飞行器的状态并生成控制命令，以实现飞行器的飞行。

其内部包括处理器、存储器和输入输出接口等多个模块，实现了数据的处理、计算和通信功能。

其中处理器是飞控板的硬件核心，它负责运行嵌入式飞行控制软件，实现对无人飞行器的控制。

存储器用于存储飞行控制软件、参数设置和飞行数据等信息。

输入输出接口用于与其他模块进行数据交互。

飞控板上面还会搭载传感器模块，用于感知外界环境信息，如加速度计、陀螺仪、磁力计等。

通信模块负责与地面控制中心进行通讯，以实现无人飞行器信息的传输和控制。

通信模块可以通过无线网络、射频通信等方式与控制中心进行通信。

在通信过程中，无人飞行器需要定期向控制中心发送实时数据，如飞行速度、高度、姿态等信息，并接收来自控制中心的控制指令，如起飞、降落、返航等。

传感器模块则负责感知飞行器周围的环境信息，如飞行器的姿态、高度、速度和位置等。

传感器模块的数据被飞控板进行处理，最终形成控制指令，实现对飞行器的控制。

常见的传感器模块包括加速度计、陀螺仪、磁力计、GPS等。

二、控制系统设计与实现设计无人飞行器控制系统需要在硬件和软件两个方面进行考虑。

在硬件上，目前市场上常见的飞控板有多种型号，如Naze32、Pixhawk等。

这些飞控板支持多种传感器，可以根据实际需求进行选择。

至于通讯模块，常见的有 2.4G无线模块、蓝牙模块等，也可根据情况选择。

基于GPS的无人机天线自动跟踪系统

第34卷第6期2017年6月计算机应用与软件Computer Applications and SoftwareVoL34 No.6Jun.2017基于GPS的无人机天线自动跟踪系统郭倩倩周晓慧(杭州电子科技大学信息与控制研究所浙江杭州310018)摘要针对解决无人机飞行探测中定向天线跟踪问题,设计一种新型的基于GPS和单片机的天线自动跟踪控制系统。

通过详细比较GPS跟踪的三种算法，确定圆球模型算法对于一定跟踪精度范围，可完全替代平面模型和椭球模型，减少了计算量。

根据圆球模型算法对系统软硬件进行开发与设计，系统通过无人机通信数据链获取无人机的位置信息，结合系统自身的GPS位置信息、罗盘的方位信息，运用圆球模型算法计算出天线需转动的方位角和俯仰角，通过单片机控制天线对准无人机。

实验测试结果表明，对于10公里范围内的跟踪，系统的跟踪精度满足设计的要求,具有较强的实用价值和推广意义。

关键词无人机G P S天线跟踪中图分类号TP391 文献标识码 A DOI：10. 3969/j. issn. 1000-386x. 2017. 06.017UAV ANTENNA AUTOMATIC TRACKING SYSTEM BASED ON GPSGuo Qianqian Zhou Xiaohui(Institute of Information and Control, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou 310018, Zhejiang, China) Abstract A new automatic tracking and control system based on GPS and single chip is designed to solve the problem of directional antenna tracking in unmanned aerial vehicle (UAV) flight detection. By comparing the three algorithms of GPS tracking in detail, it is confirmed that the sphere model algorithm can completely replace plane model and ellipsoid model for certain range of tracking accuracy, and reduce the calculation amount. The software and hardware of the system are developed and designed according to the sphere model algorithm. The system obtains the position information of unmanned aerial vehicles (UAVs) through unmanned aerial vehicle (UAV) communication data link. Combining GPS position information and azimuth information of compass, the azimuth angle and pitch angle of the UAV are calculated by ball model algorithm. Through the single-chip control antenna aligned unmanned aerial vehicles. The experimental results show that the tracking accuracy of the system meets the design requirements for the tracking within 10 km, which has strong practical value and popularization significance.Keywords UAV GPS Antenna Tracking〇引言近年来无人机作为一种新型的探测工具得到了国家和社会各界的较大关注。

无人机飞控系统设计及其实现

无人机飞控系统设计及其实现随着科技的发展，无人机已被广泛应用于各个领域，如军事侦察、民用航拍、环境监测等。

无人机作为新型智能飞行器，其最核心的部分就是飞控系统。

无人机飞控系统是指控制无人机运动的计算机程序和硬件，在无人机中扮演着“人脑”的角色，负责接收传感器的数据、计算运动控制指令并实现航线控制。

因此，一个性能稳定、可靠性高、功能丰富的飞控系统对于无人机的安全和稳定飞行至关重要。

一、无人机飞控系统设计流程1. 确定飞控系统需求首先确定飞控系统的需求，明确其飞行任务、负载要求、控制方式等。

不同的需求将影响飞控系统硬件、软件的设计和实现。

2. 选择基础硬件和软件平台选择适合的基础硬件和软件平台是设计的一个重要环节。

硬件平台需要适应不同的需求，如可靠性、重量、功耗等。

软件平台则需要支持完整的开发调试环境，可编程性和算法优化等。

3. 设计集成电路根据需求，设计控制器、调节器等集成电路，支持无人机发射、驱动舵机、传感器信号采集、数据处理等功能。

4. 编写嵌入式软件编写嵌入式软件，实现无人机飞行控制、图像处理、数据处理等功能。

5. 构建通讯模块通讯模块是控制无人机和地面控制台之间信息传递的桥梁，需要确定通讯协议和通讯速率，以实现数据传输。

6. 集成实现将各模块集成实现，实现无人机飞行控制、通讯、数据处理等功能。

二、无人机飞控系统核心技术1. 传感器传感器主要负责采集无人机周围环境的信息，如气压、温度、加速度、陀螺仪等。

具体传感器种类因需求而异，不同传感器能够获取的信息也不同，需要进行选型设计。

2. 姿态算法姿态算法是控制无人机在空中盘旋、前进、后退、左右移动的核心算法。

基于传感器采集的数据，通过运动状态估计、卡尔曼滤波、状态预测等算法实现无人机的姿态控制。

3. 路径规划算法路径规划算法用于规划无人机的飞行路径，根据飞行器运行状态和允许的运动幅度等因素进行计算，实现自主飞行。

4. 控制指令生成算法控制指令生成算法是飞控系统的内核，负责实现无人机的运动控制。

基于GPS导航无人机巡线指挥系统设计分析

2018·6（下）军民两用技术与产品49文章编号：1009-8119（2018）06（2）-0049-01目前，我国在高压输电方面已经处于国际领先的地位，并且高压输电线路越来越多，大大的促进了我国输电的效率，加快了电网的建设。

在电网进行运行的过程中，由于线路通常会处于环境较为恶略的地方，长期会受到各种自然环境的影响，会给输电线路造成很大的损失，甚至会影响到人们的用电安全，因此应当要对输电线路进行定期的巡查，发现线路中存在的一些问题并及时去进行修复，保证供电的稳定。

随着当今科学技术的不断发展，利用无人机进行线路巡查已经成为现实，能够更好的代替人工去进行作业，更好的保证电力系统的安全稳定。

1 无人机巡线作业系统规划1.1 无人机巡线技术简介无人机巡线系统主要包括四方面的内容：无人飞行器、飞行控制系统、地面监控平台和信息传输系统。

在进行作业时，需要应用到的技术主要有对于无人机飞行姿态控制技术、无线通讯技术和GPS 导航系统。

无人机飞行姿态控制技术能够控制巡线过程中拍摄到更好的图像，在进行巡线之前，人们应当要去计算合适的拍摄位置，然后将无人机控制在最好的位置，通常由于外部环境的影响，无人机不能够平稳的停留在最佳位置处，这时就要控制无人机的飞行姿态，最大程度的减少外部因素的影响，使无人机能够处于一个最为合适的拍摄姿态。

在进行线路巡航时，由于高压等因素的影响，作业区域会存在一个磁场，对无线电通讯有着很大的影响。

在进行巡线工作时，工作人员需要对无人机进行控制，无人机也需要和地面系统进行数据传输，这就要求要有着很好的通讯支持，需要克服外部磁场和远距离传输的困难。

GPS 导航系统在进行巡航过程中一直在应用，在巡线之前，工作人员应当要利用GPS 系统将一些重要的线路标志出，方便无人机去进行巡线，在无人机进行巡线时，也需要利用GPS 系统确定无人机是否达到指定的位置，确保巡线工作的准确性。

1.2 巡线作业分类当前人们利用无人机巡线系统主要进行输电线路检测和输电部件检测两方面的作业。

基于GPS的无人车导航控制系统的设计

基于GPS的无人车导航控制系统的设计王丽侠【摘要】基于GPS的无人车导航控制系统由无人车导航终端和监控站两部分组成.采用GPS技术实现无人车的实时定位和跟踪;利用串口通信编程与百度地图的二次开发实现监控站软件设计,通过无线传输实现无人车与监控站的信息交互,最终控制无人车按规定路线行驶.【期刊名称】《唐山学院学报》【年(卷),期】2019(032)003【总页数】4页(P10-13)【关键词】无人车;导航控制系统;监控站【作者】王丽侠【作者单位】唐山学院智能与信息工程学院,河北唐山063000【正文语种】中文【中图分类】TP391.40 引言无人驾驶智能车也叫无人车，是指在车内没有驾驶员的情况下，通过无线遥控或者自身程序来控制汽车的行驶状态和路径线路等状态参数，从而实现无人驾驶[1]。

无人车具有广泛的应用前景，它在智能交通系统上的应用是最典型的，不仅能适应天气的变化，还能减少交通事故的发生。

无人车在军事上也具有重要作用，例如它可以在危险的核武器和生物化学污染过的地区进行巡逻和侦查，提高搜索的精确度，提高办事的效率。

在农业上，无人车可以用来进行精细作业。

因此，无人车的研发显得十分的必要和迫切。

目前，在无人车的路径导航方面取得了巨大的研究进展。

如麻省理工学院的无人车研发团队在运动规划系统中引入RRT算法，以提高其避障能力[2]；西安交通大学的马亮博士针对无人驾驶车辆的运动规划问题，提出了一种变形RRT算法[3]；文献[4]提出了一种基于地图匹配的宏观定位和基于环境感知的微观定位相结合的综合定位方法，该方法实现了车辆在局部地图中的全局精确定位。

本设计将基于全球定位系统GPS和百度地图API进行无人车控制系统的设计，通过无线串口模块使监控站与无人车进行信息交互，从而实现对无人车的导航控制。

1 系统的整体设计无人车导航控制系统分为无人车导航终端和监控站两部分。

无人车导航终端以STM32F407为控制核心，并通过双串口分别与无线传输模块和GPS模块连接，由此搭建无人车底层硬件平台，无人车通过433 MHz的无线收发模块与上位机监控平台进行数据的无线传输。

基于GPS技术的飞行器安全控制系统设计

3。

图3软件主流程
自检模块
自检模块完成安控计算机的自检,包括Flash检查、RAM
输出指令初始状态检查。

射前检查模块
射前检查首先读串口信息,检测射前检查命令,如果命令到来则依次进行GPS性能检查、遥测接口检查、串口检查。

飞行控制模块
飞行控制模块是安控计算机软件的核心部件,飞行器收到飞行零秒后进入飞控循环并周期性的进行解算,是飞试过程中必须执行的安全控制任务。

进入飞控循环后,依次执行时序指令、GPS状态测判
置测判、偏航测判,发送遥测数据。

1)定时模块
进入飞行零点后,在相应起控时间点发出对应的控制指令
时间累加至某一时间,安控解锁并将偏航积分标志置为有效
其设计思想和系统架构对于飞行器的可靠性以及飞行试。

提高思想道德水平。

于实现我国电池发电技术行业新能源电池设计的规范化。