基于树莓派和Pixhawk的多旋翼无人机自主着陆系统的研究
一种医疗急救多旋翼无人机系统的设计
• 173•为解决发生自然灾害时传统救援时效慢，机动性差，成本大等问题，本文提出并设计了一种医疗急救多旋翼无人机。
该医疗急救多旋翼无人机基于Pixhawk v5飞控系统，由避障系统、急救箱系统、信号传输系统和地面站系统组成。
实验结果表明，该医疗急救多旋翼无人机能高效执行任务，快速投入救援，以及能适应外部恶劣环境，可在应急救援中发挥重要作用。
引言：由于我国地理构造的特殊性，特别是处于板块活动较为活跃的地区经常会发生自然灾害，从而导致各类险情，如地震及其引发的次生灾害等，急需急救设施设备和药品。
传统的医疗救援依靠人力和大型设备，容易受到外界因素影响，如灾害导致的道路中断，以及发生的次生灾害等因素限制不能及时进入灾区，从而错过了救援的黄金时间。
为解决这些问题，设计一款具有快速反应能力，不易受外界环境制约，以及低成本的多旋翼无人机（张峰，佟巍，周立冬，刘爱兵，国外救援无人机的发展现状：中国医疗设备，2016）有着重要的意义。
目前大多数无人机在救援中主要承担勘测，航拍等任务（刘宇，黄亮亮，赵丹妮，张琳，陈怡，基于无人机实时航拍数据的突发事件应急救援系统开发：科技视界，2015），能够搭载急救药品的旋翼无人机则很少。
本文设计开发了医疗急救多旋翼无人机系统，其可以克服道路阻断，自由快速部署，以及搭载需第一时间到达受灾地点的急救药品等。
该系统采用Pixhawk v5飞控平台，与其他闭源商业飞控大疆，零度对比，其更容易进行二次开发，冗余的传感器设计能更好的应对突发状况。
搭载的PX4 flow 光流模块可以在户外短时失去GPS 信号保持稳定的飞行状态，从而稳定地执行飞行任务。
多方位的超声波传感器能检测障碍物进行避障，增加无人机的可靠性，以及易操作性。
同时急救箱中有半导体芯片进行制冷，来满足某些对温度敏感急救药品。
本文设计的医疗急救多旋翼无人机系统有着较好的可靠性，在救援中能发挥重要的作用。
1.系统整体设计多旋翼无人机是一种通过内置算法程序控制，由外部无线电物理遥控器操作飞行的无人驾驶飞行器（杨阳，罗婷，唐伟革，张加雄，王鹤飞，多旋翼无人机在医学救援领域的应用研究：医疗卫生装备，2018），具有不受起飞场地限制，快速部署，操控灵活等特点，适合完成各类救援任务。
《极地移动平台无人机自主着陆关键技术研究》范文
《极地移动平台无人机自主着陆关键技术研究》篇一一、引言在极地环境中，无人机的应用日益广泛，特别是在科研考察、救援和物流运输等领域。
然而，由于极地环境的特殊性，如低温、冰雪覆盖、风力大等，使得无人机的着陆变得异常困难。
因此，研究极地移动平台无人机自主着陆关键技术，对于提高无人机在极地环境中的作业效率和安全性具有重要意义。
本文将就极地移动平台无人机自主着陆的关键技术进行深入研究和分析。
二、极地环境对无人机着陆的影响极地环境具有低温、冰雪覆盖、风力大等特点，这些因素都会对无人机的着陆造成影响。
首先，低温环境会导致无人机的机械部件和电子设备性能下降，甚至出现故障。
其次，冰雪覆盖会使无人机的起降平台变得不平整，增加了着陆的难度。
此外，风力大也会影响无人机的稳定性和着陆精度。
因此，为了实现极地环境中无人机的自主着陆，需要研究并解决这些技术难题。
三、极地移动平台无人机自主着陆关键技术1. 导航与定位技术导航与定位技术是无人机自主着陆的核心技术之一。
在极地环境中，由于地形复杂、信号干扰等因素，需要采用高精度的导航与定位技术。
目前，基于卫星的导航系统是无人机在极地环境中常用的导航方式，但需要结合地面基站、惯性测量单元（IMU）等多种传感器进行融合定位，以提高定位精度和稳定性。
2. 视觉识别与避障技术视觉识别与避障技术是实现无人机自主着陆的重要手段。
在极地环境中，由于冰雪覆盖和风力影响，无人机需要具备高精度的视觉识别和避障能力。
通过搭载视觉传感器和图像处理算法，无人机可以实时获取着陆平台的信息，并进行处理和分析，实现自主识别和避障。
3. 动力学建模与控制技术动力学建模与控制技术是保证无人机在极地环境中稳定着陆的关键技术。
由于极地环境的特殊性，无人机的动力学模型需要重新建立和完善。
通过建立精确的动力学模型，并结合先进的控制算法，可以实现无人机在复杂环境中的稳定飞行和精确着陆。
4. 智能决策与规划技术智能决策与规划技术是实现无人机自主着陆的重要环节。
基于Pixahwk的多旋翼无人机避障飞行系统研发
基于Pixahwk的多旋翼无人机避障飞行系统研发
赵航;王立峰
【期刊名称】《动力系统与控制》
【年(卷),期】2017(006)003
【摘要】飞行器的自主避障是顺利完成飞行任务的重要保证,同时在很大程度上体现了飞行器的智能性和安全性。
本文以Pixhawk开源飞控系统为基础,以“X”型四旋翼飞行器为平台,对多旋翼飞行器自主避障技术进行研究,开发出一款简单高效避障系统。
飞行试验表明该避障系统可实现飞行器避障飞行。
【总页数】12页(P98-108)
【作者】赵航;王立峰
【作者单位】[1]北方工业大学现场总线技术及自动化实验室,北京;;[1]北方工业大学现场总线技术及自动化实验室,北京
【正文语种】中文
【中图分类】V27
【相关文献】
1.基于超声波测距的多旋翼无人机避障算法 [J], 邵芳
2.基于激光雷达的多旋翼无人机室内定位与避障研究 [J], 路朝阳;王奉冲;周君;安树怀;肖文军;林柏桦
3.基于PX4飞控无人机的避障飞行系统设计 [J], 万宇楼;张琳琳;路淑贞;徐佳;陈娉婷
4.基于毫米波雷达的多旋翼无人机避障技术研究 [J], 潘枭; 王伟; 华锡焱; 房德国
5.基于多旋翼无人机的输电线路树障清除装置研发与应用 [J], 纪硕磊; 黎立; 凌焕乔; 阙兴耀
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基于深度学习的航空器自主着陆技术研究
基于深度学习的航空器自主着陆技术研究随着人工智能的发展，深度学习技术不断被应用于各个领域。
在航空领域，基于深度学习的航空器自主着陆技术的研究也逐渐受到重视。
本文将深入探讨该技术的研究现状、存在的问题以及未来的发展前景。
一、基于深度学习的航空器自主着陆技术1、研究现状自主着陆是航空器自动化技术中的重要组成部分，其研究目标是实现无人干预的自主着陆。
目前常见的自主着陆技术主要包括雷达引导、光电引导和惯性引导等。
而基于深度学习的自主着陆技术，可以通过机器学习的方式，实现对特定场景下光照、飞机角度等因素的自适应控制，具有较高的智能化水平。
该技术需要基于大量的数据进行训练，以提高模型的精度和鲁棒性。
通常，研究者会利用模拟器生成大量的数据，或在真实情况下采集数据。
然后通过深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，进行数据处理和模型训练。
2、存在问题尽管基于深度学习的航空器自主着陆技术具有广阔的应用前景，但其研究仍存在一些问题。
首先，数据采集和处理成本较高。
例如，计算机模拟器或真实环境下的数据采集需要大量资金和设备。
其次，深度学习算法还存在过拟合、欠拟合等问题，需要进一步优化。
最后，飞机自主着陆需要考虑复杂的气象条件和机身特性等问题，这对自主着陆技术提出了更高的要求。
二、发展前景尽管存在一些问题，基于深度学习的航空器自主着陆技术仍具有广阔的发展前景。
未来，该技术将受到更多应用领域的关注，并在实际应用中逐渐得到验证。
具体而言，它将有助于提高航空器的安全性和效率，提高飞机的自动化水平，为未来智能交通系统的建设提供有力支撑。
同时，随着深度学习技术的不断发展，其在气象预测、跨领域数据融合等方面的应用也将不断拓展。
这将进一步促进航空器自主着陆技术的发展，并促进航空业的智能化转型。
三、结论综上所述，基于深度学习的航空器自主着陆技术的研究已初步展示其在航空领域的潜力。
虽然仍存在一些问题，但随着科技的不断进步和深度学习技术的不断发展，这一技术的应用前景将越来越广阔。
基于视觉辅助技术的无人机自主着陆系统研究
基于视觉辅助技术的无人机自主着陆系统研究作者：郭瞻肖祖铭来源：《科技风》2017年第05期摘要：在本次研究中，笔者主要设计了一套无人机自主着陆系统，在该系统中发挥主要作用的是视觉技术。
本系统主要包括两个部分，第一部分是硬件平台，第二部分则是软件算法。
为了检验本系统的有效性，笔者开展了实验验证工作，最终证明本文设计的系统可以实现预期功能，最终结果的精确度也是可以接受的。
关键词：视觉辅助技术；无人机；自主着陆系统早在20世纪美国就开始了关于无人机的研究，进入21世纪以来，在新的时代背景下，随着科学技术的不断发展和进步，无人机技术也变得越来越成熟。
在战斗中，对无人机而言最为关键的问题主要有两个：一个是顺利起飞，并按照预定轨迹进场；另一个问题则是任何准确的开展着陆操作。
因此，关于无人家着陆问题的研究是该领域的一个热点，好多学者都开展了相关研究，并取得了一定的成果。
现阶段，随着视觉技术的发展，好多人开始研究如何将视觉技术融入无人机的着落系统中。
基于视觉导航技术开始出现，并收到了人们的重视，在很多领域得到了使用。
在本次研究中，笔者首先介绍了基于视觉技术的无人机自主着陆系统的硬件平台设计，接下来介绍了该系统的软件算法，最后探讨了对系统进行实验仿真的结果。
1 硬件平台设计在本文设计的系统中，摄像机的位置是无人机的机头下部。
在无人机进入着陆状态之后，操作人员可以技术摄像机获得相关信息。
通过对这些信息进行一系列的处理，操作人员可以得到关于无人机的飞行参数，从而实现无人机的自主着陆。
硬件是组成系统的重要部分，笔者在设计本系统时选择的硬件平台是基于模拟摄像机和模拟输入接口的图象处理开发模式，这是一种比较常见的硬件平台模式。
该硬件平台可以发挥的作用主要有四个：第一，借助于CCD 相机获取机场中的环境信息，这是保证后续工作得到顺利开展的基础和前提；第二，可以对CCD数据执行一定的操作，如读操作和保存操作；第三，可以处理一些图像数据，从图像数据中获得需要的信息，从而为确定无人机的飞行参数提供有效依据；第四，确保系统可以和飞控计算机开展一定的数据交换操作。
基于Pixhawk的多旋翼无人机避障 飞行系统研发
Dynamical Systems and Control 动力系统与控制, 2017, 6(3), 98-108 Published Online July 2017 in Hans. /journal/dsc https:///10.12677/dsc.2017.63013文章引用: 赵航, 王立峰. 基于pixahwk 的多旋翼无人机避障飞行系统研发[J]. 动力系统与控制, 2017, 6(3): 98-108.Study on Obstacle Avoidance Flight System of Multi-Rotor UAV Based on PixhawkHang Zhao, Lifeng WangField Bus Technology & Automation Lab, North China University of Technology, BeijingReceived: May 2nd , 2017; accepted: Jun. 10th , 2017; published: Jun. 13th, 2017AbstractAutonomous obstacle avoidance is an important guarantee for the successful completion of the mission, and it reflects the intelligence and security of the aircraft. This article aims to study the obstacle avoidance technology of multi-rotor UAV based on the cross type quadrotor and Pixhawkwhich is the open source flight control system. A simple and efficient obstacle avoidance system is developed. The flight test shows that the obstacle avoidance system can realize the obstacle avoidance of UAV.KeywordsPixhawk, Quadrotor, Obstacle Avoidance基于Pixhawk 的多旋翼无人机避障 飞行系统研发赵 航，王立峰北方工业大学现场总线技术及自动化实验室，北京收稿日期：2017年5月2日；录用日期：2017年6月10日；发布日期：2017年6月13日摘 要飞行器的自主避障是顺利完成飞行任务的重要保证，同时在很大程度上体现了飞行器的智能性和安全性。
基于Pixhawk的无人机室内通道自主避障研究
0引言近年来，自主导航无人机以其低廉的成本、无人员伤亡风险、机动性能好、使用方便等优势，在高危作业、灾害航拍、抢险布控、环境监测等领域得到了广泛的应用[1]。
目前小型自主导航飞行无人机避障仍然是小型四旋翼无人机的发展和突破的关键技术。
结构简单，又能有效的避障通过系统是现在小型无人机亟待解决的主要问题。
本课题就是以Pixhawk 作为无人机飞控，由树莓派3B +运行MAVROS 以及避障程序，通过串口连接，使用MAVLINK 通讯协议，来给处于离线控制模式（offboard 模式）的无人机飞控发送飞行航点指令，完成室内通道的避障穿越。
1系统总体结构基于Pixhawk 飞控的无人机避障系统包括，搭载Pixhawk 的无人机和使用MAVROS 树莓派。
无人机避障控制系统结构图如图1所示。
四旋翼无人机包括飞行控制系统，和MAVLINK 指令接收系统，飞行控制系统需要运行在Pixhawk 飞控上的PX4飞控源码，其中PX4源码主要包括uorb 、姿态解算、姿态控制、位置解算、位置控制、navigator 、commander 等。
飞控根据接收到的外载计算机发出的期望位置和飞行模式来进行避障飞行。
树莓派3B+上主要运行MAVROS 、避障航点解算以及连接超声波传感器。
2010年，Willowgarage 公司发布了开源机器人操作系统ROS （Robot Operating System ）[2]。
MAVROS 是ROS 的一个软件包，允许通过mavlink 协议在计算机和飞控板以及地面站之间通讯。
通过左侧，前方，右侧三个方向超声波传感器来估计自身位置，由避障程序来计算安全飞行路径，通过MAVROS 把指令发送给无人机进行避障飞行。
无人机机体结构：人机整体结构包括外形支架结构，控制面板以及起降辅助系统等。
无人机外形支架结构的坠落预防机制和处理机制需要从材料商选择是考虑结构耐摔、耐压、耐磨损等因素[2]。
无人机的机架不光要承担Pixhawk 飞控，树莓派3B+，超声波传感器以外，还要配置合适的电机和桨叶，以及对电机进行调速的电调，最后还需要供给能源的电池。
基于视觉辅助技术的无人机自主着陆系统研究
科技风2017年3月上科技创新D01：10.19392/ki.l671-7341.201705008基于视觉辅助技术的无人机自主着陆系统研究郭瞻肖祖铭景德镇学院机电系江西景德镇333000摘要:在本次研究中，笔者主要设计了一套无人机自主着陆系统，在该系统中发挥主要作用的是视觉技术。
本系统主要包括两个部分，第一部 分是硬件平台，第二部分则是软件算法。
为了检验本系统的有效性，笔者开展了实验验证工作，最终证明本文设计的系统可以实现预期功能，最终结 果的精确度也是可以接受的。
关键词:视觉辅助技术;无人机；自主着陆系统早在20世纪美国就开始了关于无人机的研究，进入21世纪以来，在新的时代背景下，随着科学技术的不断发展和进步，无人机技术也变 得越来越成熟。
在战斗中，无人机而言最为关键的问题主要有两个: 一个是顺利起飞，并按照预定轨迹进场;另一个问题则是任何准确的开 展着陆操作。
因此，关于无人家着陆问题的研究是该领域的一个热点，好多学者都开展了相关研究，并取得了一定的成果。
现阶段，随着视觉 技术的发展，好多人开始研究如何将视觉技术融入无人机的着落系统 中。
基于视觉导航技术开始出现，并收到了人们的重视，在很多领域得 到了使用。
在本次研究中，笔者首先介绍了基于视觉技术的无人机自主 着陆系统的硬件平台设计，接下来介绍了该系统的软件算法，最后探讨 了对系统进行实验仿真的结果。
1硬件平台设计在本文设计的系统中，摄像机的位置是无人机的机头下部。
在无人 机进入着陆状态之后，操作人员可以技术摄像机获得相关信息。
通过对 这些信息进行一系列的处理，操作人员可以得到关于无人机的飞行参 数，从而实现无人机的自主着陆。
硬件是组成系统的重要部分，笔者在 设计本系统时选择的硬件平台是基于模拟摄像机和模拟输入接口的图 象处理开发模式，这是一种比较常见的硬件平台模式。
该硬件平台可以 发挥的作用主要有四个：第一，借助于CCD相机获取机场中的环境信息，这是保证后续工作 得到顺利幵展的基础和前提；第二，可以对CCD数据执行一定的操作，如读操作和保存操作；第三，可以处理一些图像数据，从图像数据中获得需要的信息，从 而为确定无人机的飞行参数提供有效依据；第四，确保系统可以和飞控i十算机开展一定的数据交换操作。
基于pixhawk的多旋翼无人机避障飞行系统研发
基于pixhawk的多旋翼无人机避障飞行系统研发无人机作为一种新兴的航空器，正逐渐应用于各个领域，如农业、测绘、物流等。
然而，无人机在飞行过程中常常面临着各种各样的障碍物，如建筑物、电线、树木等，这些障碍物可能会对无人机的飞行安全造成威胁。
因此，基于pixhawk的多旋翼无人机避障飞行系统研发显得尤为重要。
Pixhawk是一种开源的飞控系统，具有高性能、稳定可靠的特点，并且可以与多种传感器进行集成。
因此，选择pixhawk作为无人机的飞行控制器是十分合适的。
在研发过程中，我们首先对pixhawk进行了深入的研究和了解，掌握了其工作原理和使用方法。
接着，我们结合无人机的实际需求，设计了一套完整的避障飞行系统。
该系统主要由以下几个部分组成：传感器模块、避障算法、控制器和执行器。
传感器模块主要包括超声波传感器、激光雷达和摄像头等，用于感知周围环境中的障碍物。
避障算法是整个系统的核心部分，通过对传感器获取的数据进行分析和处理，实现对障碍物的识别和避障决策。
控制器负责根据避障算法的输出，调整无人机的姿态和飞行轨迹，确保无人机能够安全地避开障碍物。
执行器则负责根据控制器的指令，控制无人机的电机进行相应的转速调整。
在系统的实现过程中，我们充分考虑了稳定性和实用性的需求。
通过对传感器数据的优化和滤波处理，降低了数据的噪声和误差，提高了系统的稳定性。
同时，我们还对避障算法进行了优化和改进，使其能够更加准确地识别和判断障碍物，并做出相应的飞行决策。
经过多次实验和测试，我们的基于pixhawk的多旋翼无人机避障飞行系统取得了良好的效果。
无人机能够在遇到障碍物时及时做出反应，并成功避开障碍物，保证了飞行的安全性。
未来，我们还将继续对系统进行优化和改进，提高其性能和稳定性。
同时，我们还将探索更多的传感器和算法，以适应不同场景下的避障需求。
总之，基于pixhawk的多旋翼无人机避障飞行系统的研发，为无人机的飞行安全提供了有力的支持。
Pixhawk飞控在无人机中的应用研究
___________________________________________信息记录材料2021年5月第22卷第5期（信息：技术与应用］Pixhawk飞控在无人机中的应用研究卢孟常（贵州航天职业技术学院贵州遵义563000）【摘要】飞行控制器（飞控）作为无人机的控制大脑，是无人机能保持稳定飞行姿态的核心部件，Pixhawk飞控是一款性能优良的开源飞控，因其性能稳定、通用性强以及价格低廉等优势得到了广泛的应用。
本文以Pixhawk飞控为研究对象，对在无人机调试中的故障成因、功能应用等问题进行研究，给使用者提供一定的参考价值。
【关键词】无人机；Pixhawk飞控；调试；故障分析【中图分类号】TP39【文献标识码】A【文章编号】1009-5624（2021）05-0151-031引言Pixhawk系列飞控一经推出就广受好评，这主要得益于其硬件和软件完全开源且功能强大，无人机设计公司和无人机爱好者可以来做应用研究和二次开发。
因该飞控系列产品还在不断推陈出新，性能在不断完善，在利用软件进行调参时，相对其他飞控产品较复杂，易出现无法解锁、调试失败的情况，这就需要使用者对飞控的应用功能和调试故障进行深度分析、总结发生问题的成因，针对以上问题，本文做了一定程度的归纳和总结。
2Pixhawk飞控简介目前市场上的无人机飞控品牌繁多，比如：大疆、零度智控、极翼、APM和PIX（Pixhawk）等，其硬件结构基本都集成了陀螺仪、加速度计、磁力计、GPS、气压计等，这些传感器与飞控的MCU以及伺服机构控制单元共同配合控制，保证了无人机飞行姿态的稳定「Pixhawk飞控是著名飞控厂商3DR推出的新一代开源、高效的飞行控制器［1］。
功能上支持多旋翼、固定翼和直升机等多种无人机型，配合Mission Planner地面站软件使用，可以完成对飞控的在线烧写固件、调参，使用无线数据传输系统建立地面站与自驾仪之间的通信，构建了一套无人机自动控制系统［2］oPixhawk飞控的前身是APM飞控，后面通过传感器和主控芯片的升级推出了PX4，在PX4的基础上又推出了PixhawkoPixhawk的飞行控制器采用的是双处理器结构，即由一个主处理器和一个备用处理器构成，这样设计的好处是当主处理器出现异常死机，备用处理器可以接管过来继续正常工作，极大地保障了系统的可靠性和稳定性。
树莓派控制pixhawk四轴无人机的飞行控制的基本原理和算法。
树莓派控制pixhawk四轴无人机的飞行控制的基本
原理和算法。
树莓派控制Pixhawk四轴无人机的飞行控制的基本原理和算法如下：1. 基本原理：树莓派是一个小型的单板计算机，可以通过连接到Pixhawk飞控系统来控制四轴无人机的飞行。
Pixhawk是一款开源的飞控系统，通过接收和处理传感器数据、执行控制指令来实现飞行控制。
2. 算法：a) 姿态控制算法：四轴无人机的姿态控制通常采用PID（比例-积分-微分）控制器或者更高级的控制器，如LQR（线性二次调节器）或者MPC（模型预测控制）。
这些控制器根据当前的姿态误差和角速度误差，计算出合适的控制指令来控制四轴飞行器的姿态。
b) 位置控制算法：四轴无人机的位置控制可以通过PID控制器实现。
PID控制器根据当前位置误差、速度误差和加速度误差，计算出合适的控制指令来控制四轴飞行器的位置。
c) 轨迹规划算法：为了实现自动飞行，需要对四轴无人机的飞行轨迹进行规划。
常见的轨迹规划算法有分段直线规划、B样条曲线规划等。
这些算法可以根据飞行任务要求和环境限制，生成四轴飞行器的轨迹。
d) 避障算法：在无人机飞行过程中，可能会遇到各种障碍物。
为了保证飞行安全，需要进行障碍物的检测和避障。
常见的避障算法有视觉避障、激光避障、超声波避障等。
这些算法可以根据传感器数据和环境信息，动态调整飞行策略，避免与障碍物碰撞。
总结起来，树莓派通过与Pixhawk飞控系统的连接，实现了对四轴无人机飞行
控制的算法实现，包括姿态控制、位置控制、轨迹规划和避障等方面的算法。
这些算法综合运用，可以实现无人机的自主飞行和任务执行。
基于图像处理的四旋翼自动着陆控制系统研究的开题报告
基于图像处理的四旋翼自动着陆控制系统研究的开题报告一、课题研究背景及意义随着无人机技术的不断发展，四旋翼无人机逐渐普及，但在无人机飞行过程中的着陆问题一直是一个难点。
当前四旋翼无人机的着陆通常依赖于手动控制，这不仅需要具备一定的操作技巧和经验，而且存在人为误差，使得无人机着陆的稳定性和安全性有一定风险。
因此，研发一种基于图像处理的四旋翼自动着陆控制系统，不仅能够提高四旋翼无人机着陆的精度和稳定性，还能使无人机无需依赖人为操作，从而减少了操作错误和工作量，提高了飞行效率和安全性。
二、主要研究内容本课题的主要研究内容是基于图像处理的四旋翼自动着陆控制系统设计与实现。
具体涉及以下几个方面：1. 设计基于图像处理的四旋翼自动着陆算法，包括图像采集、边缘检测、特征提取、目标跟踪等模块。
2. 建立四旋翼自动着陆控制系统模型，实现图像处理算法与控制系统之间的信息传递和协调控制。
3. 设计实验平台，搭建相应硬件系统，对自动着陆控制系统进行实验验证。
在实验中，对系统的实时性、稳定性、精度、安全性等指标进行检测和评价。
4. 在实验的基础上进行系统性能分析，对自动着陆控制系统进行优化和改进，提高系统的性能和稳定性。
三、可行性分析1. 现有的图像处理算法和控制技术已经相当成熟，可以为本课题提供支撑。
2. 实验平台的建设相对简单，可以利用市场上已有的无人机硬件设备，按照设计要求进行组装和调试即可。
3. 目前，基于图像处理的四旋翼自动着陆控制系统尚未被广泛研究和应用，具有较大的市场前景和创新点。
四、预期研究成果本课题最终将实现一个基于图像处理的四旋翼自动着陆控制系统，具备以下特点：1. 采用图像处理技术实现自动着陆，无需人工操作，提高操作效率和安全性。
2. 实现精度高、系统稳定，可以在复杂环境下应用。
3. 监测效果好，可以让飞行员及时得知飞行信息，增加操纵体验。
五、研究计划本课题的研究计划如下：1. 第一阶段：调研分析现有图像处理技术和无人机自动着陆控制系统的发展现状2. 第二阶段：设计基于图像处理的四旋翼自动着陆算法，进行仿真验证和优化改进3. 第三阶段：建立自动着陆控制系统模型，进行系统设计和实现4. 第四阶段：搭建实验平台，进行控制系统实验和性能测试5. 第五阶段：对实验数据进行分析和评价，对控制系统进行改进和优化。
基于视觉导航的旋翼无人机自主降落系统
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅ ｐｒｏｂｌｅｍ ｏｆ ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ ｌａｎｄｉｎｇ ｏｆ ｕｎｍａｎｎｅｄ ａｅｒｉａｌ ｖｅｈｉｃｌｅ（ＵＡＶ）ｕｎｄｅｒ ｔｈｅ ａｉｄ ｏｆ ｖｉｓｕａｌ
ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ ｉｓ ｓｔｕｄｉｅｄ．Ｕｓｅ ｉｍａｇｅ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｓｕｃｈ ａｓ Ｈａｒｒｉｓ ｃｏｍ ｅｒ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｃｏｎｔｏｕｒ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ｐｏｓｅ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｐｉｎｈｏｌｅ ｃａｍｅｒａ ｍｏｄｅｌ ｉｓ ｄｅｓｉｇｎｅｄ．Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ ｌａｎｄｉｎｇ ｃｏｎｔｒｏｌ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｆｏｒ ＵＡＶ ｉｓ
ｉｎｎｏｖａｔｉｖｅｌｙ ｐｒｏｐｏｓｅｄ，ａｎｄ ｔｈｅ ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ ｌａｎｄｉｎｇ ｔｅｓｔ ｉｓ ｃａｒｒｉｅｄ ｏｕｔ ｉｎ ｅａｃｈ ｍｏｄｅ．Ｔｈｅ ｔｅｓｔ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ ＵＡＶ ｃａｎ ｂｅ ｓｕｃｃｅｓｓｆｕｌ ｌａｎｄｉｎｇ ｉｎ ｔｈｒｅｅ ｍｏｄｅｓ．Ｄｕｅ ｔｏ ｌｏｗ ｖｉｓｕａｌ ｆｅｅｄｂａｃｋ ￣ｅｑｕｅｎｃｙ，ＵＡＶ ｉｎ ｔｈｅ ｆ ｉｒｓｔ ｔｗｏ ｍｏｄｅｓ ｈａｓ ａ ｌａｒｇｅｒ ｌａｎｄｉｎｇ ｅｒｒｏｒ．ＵＡＶ ｉｎ ｔｈｅ ｔｈｉｒｄ ｍｏｄｅ ａｃｈｉｅｖｅｓ ａ ｈｉｇｈ—ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ ｌａｎｄｉｎｇ ｂｅｃａｕｓｅ ｏｆ ｕｓｉｎｇ ＰＴＺ ｓｅｒｖｏ ｔｒａｃｋｉｎｇ ｃｏｎｔｒｏｌ ａｎｄ ｓｐｅｅｄ ｃｏｎｔｒｏ１．
基于Pixhawk的停车场无人机导航系统研究
基于Pixhawk的停车场无人机导航系统研究潘冬阳吴官朴屈小琳丁同强（吉林大学交通学院吉林·长春130022）摘要大型停车场特别是立体停车场空车位难以寻找。
论文针对这一问题,以Pixhawk开源飞控为技术基础，应用MAVlink通信协议、px4flow光流算法和openmv视觉识别技术，实现无人机的飞行、定点、悬停和视觉导航等，并开发智能语音app实现人机交互,最终通过现场实验验证了上述技术的可行性,具有一定的理论意义和实用价值。
关键词停车场四旋翼openmv自动导航中图分类号：TP391.41文献标识码：A0引言随着私人汽车保有量的逐年增加，城市停车问题日益凸显：车多而车位少；大型停车场中空余车位寻找困难。
为解决这两个问题，国内外提出了许多的办法。
无人机是近年兴起的一种飞行器，其具有造价低廉、环境适应能力强、飞行稳定性高等特点。
对比传统方法和已有的停车机器人，无人机在解决“找车难”这个问题上有显著优势。
基于此，本文考虑以多旋翼无人机为依托，对停车场无人机导航展开研究，希望能对解决“找车难”问题带来一些启发。
1多旋翼无人机及飞控分析多旋翼无人机由中心板、机臂和脚架组成，其中中心板是无人机的核心。
中心板用于安装不同设备和器件，包括飞控模块、GPS模块、光流模块、超声波模块、云台和摄像头模块等，无人机功能的实现主要是依靠中心板。
机臂则是无人机飞行的动力来源，主要承载动力系统。
脚架即飞行器的起落架，用于将飞行器垫起一定高度，以便为云台等挂载设备腾出空间，还可以提供降落缓冲，保障机体安全。
飞控作为无人机的核心，对整个系统的稳定起到决定性作用。
本研究的无人机采用Pixhawk飞控为主控板。
Pixhawk 拥有32位STM32F427ARM Cortec M4核心外加FPU(浮点运算单元)168Mhz/156KB RAM/2MB闪存及32位STM32F 103故障保护协处理器，内置两套陀螺和加速度计MEMS传感器，互为补充矫正，内置三轴磁场传感器并可以外接一个三轴磁场传感器，同时还可外接一主一备两个GPS传感器，在故障时自动切换。
一种小型无人旋翼机自主着陆控制方法及系统[发明专利]
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专利名称：一种小型无人旋翼机自主着陆控制方法及系统专利类型：发明专利
发明人：王兆艳,刘军
申请号：CN201910857934.X
申请日：20190911
公开号：CN110543182A
公开日：
20191206
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开一种小型无人旋翼机自主着陆控制方法及系统。
本发明利用训练集训练卷积神经网络，获得自主着陆控制模型后，将测试样本输入量输入自主着陆控制模型，获得测试样本输出量。
根据测试样本输出量控制无人旋翼机进行自主着陆，并记录着陆姿态角。
若着陆姿态角过大则修正测试样本输出量，获得修正样本输出量。
最后将增融样本对添加到训练集中，利用新的训练集重新训练卷积神经网络至自主着陆控制模型能够控制无人旋翼机进行自主安全着陆。
其中，增融样本对包括一组输入和一组输出，增融样本对的输入为测试样本输入量，增融样本对的输出为修正样本输出量。
可见，本发明利用数据增融的方法训练获得的自主着陆控制模型，自适应强，稳定性高。
申请人：济宁学院
地址：273155 山东省济宁市曲阜市新区杏坛路1号
国籍：CN
代理机构：北京高沃律师事务所
代理人：刘凤玲
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计算机视觉辅助无人机自主着陆系统
计算机视觉辅助无人机自主着陆系统
白亮;陈楸;滕科嘉
【期刊名称】《弹箭与制导学报》
【年(卷),期】2006(026)002
【摘要】文中提出了一种利用卡尔曼滤波器对捷联惯导和图像信息进行组合的方法,并给出误差方程,对无人机的进场过程进行了仿真.结果说明, 通过对图像和捷联惯导进行组合可以提高无人机入场过程中的定位精度,特别对高度方向的定位精度有很大提高.
【总页数】3页(P320-321,324)
【作者】白亮;陈楸;滕科嘉
【作者单位】西北工业大学自动化学院,西安,710072;西北工业大学自动化学院,西安,710072;西北工业大学自动化学院,西安,710072
【正文语种】中文
【中图分类】V279
【相关文献】
1.基于视觉辅助技术的无人机自主着陆系统研究 [J], 郭瞻;肖祖铭
2.基于树莓派和Pixhawk的多旋翼无人机自主着陆系统的研究 [J], 鲁青青;宋志强;陈豪
3.四旋翼无人机单目视觉自主着陆系统研究 [J], 邱鹏瑞;刘筠;刘聪
4.基于视觉的无人机板载自主实时精确着陆系统 [J], 饶颖露;邢金昊;张恒;马晓静;
马思乐
5.基于多传感器融合的植保无人机自主着陆系统 [J], 于坤林;于明清
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基于树莓派和Pixhawk的多旋翼无人机自主着陆系统的研究作者：鲁青青宋志强陈豪来源：《电脑知识与技术》2019年第13期摘要：多旋翼无人机的自主着陆系统研究对于其智能应用具有重要作用。
着重研究如何通过树莓派3B 和开源Pixhawk 飞行控制器构建性价比高的多旋翼无人机自主着陆系统，从硬件构成、开发环境搭建、软件仿真等方面做了较为详细的介绍，可给经费紧张的研究人员搭建系统提供有益参考。
仿真实验和实物验证证明了方案的可行性。
关键词：树莓派;PX4飞控;多旋翼无人机;自主着陆系统中图分类号： TP391 ; ; ; 文献标识码： A文章编号：1009-3044（2019）13-0263-03Abstract： The study of autonomous landing systems for multi-rotor UAVs plays an important role in their intelligent applications. Focusing on how to build a cost-effective multi-rotor UAV autonomous landing system by using Raspberry Pi 3B and open source Pixhawk flight controller，the hardware composition， development environment construction， software simulation and other aspects have been introduced in detail， which can provide useful reference for researchers with limited funds to build the system. Simulation experiments and physical verification prove the feasibility of the scheme.Key words： Raspberry Pi; PX4 flight control; multi-rotor drone; autonomous landing system無人机最初应用于军事领域，近年来在民用领域，特别是搜救、灾害监管、测绘、安防、农业、电力、交通、环保等领域均有无人机的身影。
随着现代技术的进步，特别是人工智能技术的快速发展，未来无人机+行业应用的模式具有广阔的应用前景。
目前无人机还不能做到完成自主地执行任务，其背后都有操作人员在控制，而无人机的主要优势之一就是在无须大量人力劳动参与的前提下进行工作，因此提高无人机的自动化和智能化水平是目前迫切需要解决的问题。
自主着陆操作对于其能否智能地完成作业任务有重要影响，是学术界和工业界均希望迫切解决的关键技术。
Ruchanurucks等[1]提出一种自主着陆辅助系统综合方法，该方法利用跑道上的标记作为算法的对象点，采用透视n点（PnP））算法控制固定翼无人机自动着陆。
Wang 等[2]采用红外T形标记概念，使得固定翼无人机能够在任何天气条件下着陆。
对于多点特征情况，使用单应性算法[3]来针对平面标记进行定位，但由于单应性的线性特性，当场景中出现一定程度的图像噪声时，输出姿势会出错，这会导致着落中坠机。
对于自主着陆的研究，学术界主要集中于算法，对如何搭建无人机自主着陆硬件系统则鲜有研究。
本文着重研究如何通过树莓派3B和开源Pixhawk飞行控制器构建性价比高的多旋翼无人机自主着陆系统，可给经费紧张的研究人员搭建系统提供有益参考。
1 Pixhawk飞行控制器简介Pixhawk是由PX4开源项目小组联合3DR公司于2014年推出的飞行控制器[4]，Pixhawk 开源飞控项目已在国内引起广泛关注[5]。
Pixhawk的开放性非常好，参数全部开放给开发者调整，其集成多种电子地图，开发者可以根据当地情况进行选择。
Pixhawk被定位为下一代无人机飞控，系统具备的所有特征均符合未来无人机飞行控制系统未来发展的需求。
Pixhawk飞行控制器的主要组成部分如下：主控制器：32位STM32F427 ARM Cortex M4 核心外加浮点运算单元，主频168MHz;故障保护协处理器：32位STM32F103;存储器：2M RAM和256K运行内存;三轴加速度计/陀螺仪：InvenSense MPU6000，测量将三轴加速度和角速度，用于后续姿态控制;16位陀螺仪：ST Micro L3GD20，用于测量旋转速度;14位加速度计/磁力计：ST Micro LSM303D，用于确认外部影响和罗盘指向;气压计：MS5611 MEAS，，用来测量高度。
2 基于Pixhawk的无人机组装采用Pixhawk飞行控制器结合自行采购的其他部件组装无人机，组成无人机的主要部件如表1所示。
组装后的无人机实物图如图1所示，飞行控制器固件采用开源固件PX4，地面站采用QGroundControl，运行于操作系统Ubuntu 16.04 LTS之上。
3基于树莓派3B的无人机系统硬件构成树莓派3B和Pixhawk飞行控制器的接线如图2所示。
Telem 2的5V连接树莓派的5V （Pin 2）;Telem 2的GND连接树莓派的GND （Pin 6）;Telem 2的RX连接树莓派的TX （Pin 8）;Telem 2的TX连接树莓派的RX （Pin 10）。
Pixhawk上，Telem 2的5V接口支持大电流输出，可以给树莓派供电，这样树莓派可作为机载电脑充当决策者的角色，决定无人机的飞行路线。
树莓派3B安装raspbian-stretch版操作系统，TF卡中写入2018-11-13-raspbian-stretch.img 系统镜像，其内核为Linux。
树莓派3B充当高性能的机载指挥和决策平台，可读取飞行控制器的状态信息，运行机器学习、图像识别等程序，给飞行控制器发送指令，控制无人机的飞行。
4基于DroneKit的Python程序开发树莓派端采用Python进行程序设计，为达到快速开发的效果，采用DroneKit-Python库，其提供了控制无人机的库函数，代码独立于飞行控制器，可运行于机载电脑（本文将树莓派3B作为机载电脑）上，可采用串口或无线方式通过MAVLink协议和飞行控制器通信。
树莓派操作系统raspbian-stretch或Ubuntu 16.04 LTS安装DroneKit方法比较简单，在终端输入如下命令：sudo pip install dronekit4.1树莓派3B下通用串口的设置树莓派3B通过串口和Pixhawk飞行控制器相连接（如图2），但是树莓派3B增加了蓝牙功能，这一功能正好占用了开发想要使用的串口，故需要关闭蓝牙功能并更改串口配置，使之变为通用串口，步骤如下：1.关闭板载蓝牙功能。
打开终端，输入语句：sudo systemctl disable hciuart2.恢复串口使用并设置为通用串口。
（1）编辑文档 /boot/config.txt，命令如下：sudo nano /boot/config.txt在文档末尾添加语句：dtoverlay=pi3-miniuart-bt（2）编辑文档/boot/cmdline.txt，命令如下：sudo nano /boot/cmdline.txt将文档中原来的console=serial0，115200 console=tty1修改为console=tty1，即删除“console=serial0，115200 ”。
3. 依次执行以下命令完成更新并重启：sudo apt-get updatesudo reboot经过上述步骤后，树莓派3B的串口变为通用串口，可以通过串口和飞行控制器通信。
4.2仿真环境搭建在做树莓派与飞行控制器联调测试之前，应先对树莓派端的Python程序进行仿真，以测试程序是否正确，这样可最大程序地减少坠机的危险。
在Ubuntu 16.04 LTS下进行仿真，环境的搭建步骤如下：1.建立Pixhawk原生固件PX4编译环境，具体可参考官方教程[6];2.采用jMAVSim作为仿真软件，在PX4源码中自带jMAVSim仿真源码，路径为：/Firmware/Tools/jMAVSim，因此不需要另外下载源码。
执行如下步骤：（1）打开终端，切换至Firmware文件夹：cd Firmware（2）输入以下指令：make posix_sitl_default jmavsim上述指令意思为将Firmware目标代码编译为posix系统软件仿真代码，并用JMAVSim仿真器打开编译好的目标文件。
若编译成功，则打开三维仿真界面。
在仿真过程中JMAVSim终端会显示来自仿真四旋翼无人机的MAVLink指令。
三维仿真界面效果圖如图3所示。
若安装过程中出现如下错误："com.jogamp.opengl.GLException： J3D-Renderer-1： createImpl ARB n/a but required，profile > GL2 requested （OpenGL >= 3.1）. Requested： GLProfile[GL3bc/GL3bc.hw]，current： 3.0 （Compat profile， compat[ES2]， FBO， hardware） - 3.0 Mesa 17.2.8"则为OpenGL的版本问题，需要更新OpenGL版本，在终端按序输入以下三条命令：sudo apt-add-repository ppa：oibaf/graphics-driverssudo apt-get updatesudo ;apt-get dist-upgrade在Ubuntu 16.04 LTS测试通过的Python程序在树莓派3B上也能运行。
进行仿真的Python 程序部分源代码如下：#！/usr/bin/env python# -*- coding： utf-8 -*-from __future__ import print_functionimport timefrom dronekit import connect， VehicleMode， LocationGlobalRelative# 通过本地14540端口，使用UDP连接到JMAVSimconnection_string = '127.0.0.1：14540'print（'Connecting to vehicle on： %s' % connection_string）# connect函数将会返回一个Vehicle类型的对象# 即无人机的主体，通过vehicle对象，可直接控制无人机vehicle = connect（connection_string， wait_ready=True）# 定义ArmandTakeoff函数，无人机解锁并起飞到目标高度# 参数aTargetAltitude即为目标高度，单位为米def ArmandTakeoff（aTargetAltitude）：#进行起飞前检查print（"Basic pre-arm checks"）# vehicle.is_armable会检查飞行控制器是否启动完成、有无GPS等# 是否初始化完毕。