大型四旋翼飞行器的建模与控制外文翻译资料
四旋翼飞行器的建模及控制算法仿真_高燕

参数取值分别为 3 、5 、1 , 而 kd 的参数取值为 0.1 、2 、1 。 而 angle inversion 模 块 是 对 angle PD 模 块 的 三 个 输 出 进 行 反 解 算 , 三 个输出是姿态角的实际值 , 如图 2 所示 。
PID 参数将根据不同时刻三个参数的作用以 及 相 互 之 间 的
多旋翼飞行器因其能够在多种环境下 ( 如室内 、 城市和丛林 等 ) 中执行监视 、 侦察等重要任务 , 已被引入军事作战中 ; 同时它 还具有巨大的民用前景和商业价值
[1-2]
2
控制器设计 飞 行 控 制 是 四 旋 翼 飞 行 控 制 中 的 关 键 技 术 [6], 为 了 达 到 控
, 如我国国内的顺丰 快 递
2 ) 当 e 和 ec 为中等大小时 , 比例系数应较小些 , 积分系
四旋翼飞行器的控制系统设计与优化

四旋翼飞行器的控制系统设计与优化一、引言四旋翼飞行器(Quadcopter)作为一种多旋翼飞行器,由于其简单的结构和良好的操控性能,被广泛应用于无人机领域。
控制系统是四旋翼飞行器重要的组成部分,决定了飞行器的稳定性和操纵性。
本文将详细介绍四旋翼飞行器控制系统的设计与优化。
二、四旋翼飞行器的控制方式四电机和对应的螺旋桨通过电调控制转速,产生升力和推力。
四旋翼飞行器通常采用基于PID(Proportional Integral Derivative)的控制方式,通过控制电机的转速以及螺旋桨的角度来调整飞行器的姿态和位置。
三、控制系统的设计1. 传感器模块设计了解飞行器的姿态和位置信息对于控制系统至关重要。
传感器模块通常包括陀螺仪、加速度计和磁力计。
陀螺仪用于测量飞行器绕三个轴的角速度,加速度计用于测量飞行器在三个轴上的加速度,磁力计用于测量飞行器的方向信息。
这些传感器模块需要精确校准,以保证采集到的数据准确可靠。
2. 控制算法设计控制算法是决定飞行器姿态和位置稳定性的重要因素。
常用的控制算法包括PID控制、模型预测控制(MPC)和适应性控制等。
PID控制是基于误差的比例、积分和微分项,通过调整系数来实现对飞行器的控制。
MPC控制是一种基于飞行器数学模型的预测控制方法,通过优化控制信号来实现飞行器运动的最优化。
适应性控制是根据飞行器的实际状态进行动态调整,适应环境变化和干扰。
四、控制系统的优化1. 参数调优控制系统中的参数是影响飞行器响应和稳定性的关键因素。
通过调整参数,可以优化飞行器的控制性能。
一般来说,参数调优是一个迭代的过程,可以通过实验和仿真来进行。
常用的参数调优方法包括试错法和自适应算法。
2. 增强控制系统稳定性为了提高飞行器的稳定性,可以采取一些增强控制系统稳定性的措施。
例如,增加控制环路的带宽,提高控制系统对高频信号的响应;使用卡尔曼滤波器进行信号融合,改善传感器数据的精度和一致性;采用纠错码等方式提高系统的鲁棒性。
四旋翼无人机控制原理

四旋翼无人机控制原理四旋翼无人机(Quadcopter)是一种由四个电动马达驱动的多旋翼飞行器,它通过改变电动马达的转速来控制飞行姿态和飞行方向。
在本文中,我们将探讨四旋翼无人机的控制原理,包括姿态稳定控制、飞行控制和导航控制等方面的内容。
首先,四旋翼无人机的姿态稳定控制是其飞行控制的基础。
姿态稳定控制是通过调整四个电动马达的转速,使得无人机能够保持平衡并保持所需的飞行姿态。
这一过程涉及到飞行控制器(Flight Controller)的运算和反馈控制,通过加速度计、陀螺仪和磁力计等传感器获取飞行器的姿态信息,并根据预设的飞行控制算法来调整电动马达的转速,从而实现姿态的稳定控制。
其次,飞行控制是四旋翼无人机实现飞行动作的关键。
飞行控制包括起飞、降落、悬停、前进、后退、转向等动作,通过改变四个电动马达的转速和倾斜角度,飞行控制器能够实现对无人机的飞行状态进行精确控制。
在飞行控制过程中,飞行控制器需要根据无人机的当前状态和飞行任务的要求,实时调整电动马达的输出,以实现平稳、灵活的飞行动作。
最后,导航控制是四旋翼无人机实现自主飞行和定位的重要环节。
导航控制包括位置定位、航向控制、高度控制等功能,通过全球定位系统(GPS)、气压计、光流传感器等设备获取飞行环境的信息,并通过飞行控制器进行数据处理和控制指令下发,实现无人机在空中的定位和导航。
导航控制的精准性和稳定性对于实现无人机的自主飞行和执行特定任务至关重要。
综上所述,四旋翼无人机的控制原理涉及姿态稳定控制、飞行控制和导航控制等多个方面,通过飞行控制器和传感器等设备的协同作用,实现对无人机飞行状态的实时监测和精确控制。
这些控制原理的应用,使得四旋翼无人机能够在各种环境条件下实现稳定、灵活的飞行,并具备执行特定任务的能力,如航拍、搜救、巡航等。
四旋翼无人机的控制原理不仅对于飞行器设计和制造具有重要意义,也对于无人机的应用和发展具有深远影响。
四旋翼飞行器建模与PID控制器设计

Vo l I 21 No _ 2 3
电 子 设 计 工 程
El e c t r o n i c De s i g n En g i n e e r i n g
2 0 1 3年 1 2月
De e . 2 01 3
四旋 翼 飞行 器建模 与 P I D 控制 器设计
关 键 词 :四 旋 翼 飞 行 器 ; L P V;非 线 性 建 模 ; P I D控 制
中 图 分类 号 : T N 7 9
文献标识码 : A
文 章 编 号 :1 6 7 4 - 6 2 3 6 ( 2 0 1 3 ) 2 3 - 0 1 4 7 - 0 4
Mo d e l i ng a n d PI D c o nt r o l f 0 r a q ua d r o t o r
近年来 , 随着新 型材料 、 微 机电 ( ME MS ) 、 微惯 导 ( MI MU)
坐标系如 图 l 所示 。
以 及 飞 行 控 制 等 技 术 的迅 速 发 展 , 小 型 四旋 翼 飞 行 器 得 到 了 进 一 步 的发 展 , 逐 渐 成 为 各 国科 技 人 员 关 注 的焦 点 。小 型 四 旋 翼 飞 行 器 是 一 种 具 有 4个 螺 旋 桨 , 并 且 螺 旋 桨 呈 十 字 交 叉 结构的旋翼式 飞行器 。 它 通 过 调 整 4个 电 机 的 转 速 来 实 现 俯 仰、 横滚、 偏航 等飞行动作 , 并具有可 悬停 、 机 动性好 、 结 构 简 单等优点 。 飞 行 控 制 一 直 是 小技 大 学 的聂 博 文 设 计 了基 于 反 步 法 的控 制器 。 哈 尔 滨 工 业 大
江 杰 ,岂伟 楠
四旋翼飞行器飞行控制技术综述

四旋翼飞行器飞行控制技术综述
四旋翼飞行器(Quadcopter)是一种多旋翼无人机,具有垂直起降和飞行能力。
它由四个对称分布的旋翼组成,通过旋转调节旋翼的推力和扭矩来控制飞行器的运动。
四旋翼飞行器的飞行控制技术包括姿态稳定、定位导航和路径规划等方面。
本文对这些技术进行了综述。
姿态稳定是四旋翼飞行器飞行控制的基础。
姿态稳定包括俯仰、横滚和偏航三个方向的控制。
通常,通过控制四个旋翼的推力和扭矩来实现姿态调节。
目前常用的控制方法有PID控制和自适应控制等。
定位导航是四旋翼飞行器飞行控制的重要组成部分。
准确的定位导航能够使飞行器实现精确的飞行路径和任务。
目前常用的定位导航技术包括GPS、惯性导航系统和视觉导航系统等。
GPS能够提供全球范围的位置信息,但其精度受到多种因素的影响;惯性导航系统借助惯性传感器(如加速度计和陀螺仪)测量飞行器的运动状态,但累积误差较大;视觉导航系统通过摄像头获取环境信息,可以实现较精确的定位和导航。
路径规划是四旋翼飞行器飞行控制的高级技术。
路径规划可以将飞行器的任务转化为轨迹,在保证安全和效率的前提下,实现自主飞行和避障等功能。
常用的路径规划算法包括A*算法、Dijkstra算法和基于遗传算法的优化方法等。
四旋翼飞行器飞行控制技术包括姿态稳定、定位导航和路径规划等方面。
这些技术能够使飞行器实现稳定的飞行和精确的定位导航,为其应用提供了基础。
随着无人机技术的发展,四旋翼飞行器的飞行控制技术也在不断创新和完善,为无人机的应用场景提供更多可能性。
四旋翼神经元控制外文翻译汇总

Robust Neuro-Control for A Micro QuadrotorJack F. Shepherd III, Kagan TumerConference on Genetic & Evolutionary Computation, 2010:1131-1138应用于微型四轴飞行器的鲁棒性神经元控制Jack F. Shepherd III, Kagan Tumer遗传进化算法会议,2010年,1131-1138页应用于微型四轴飞行器的鲁棒性神经元控制摘要:四轴飞行器在提供出色操控性的微型飞行器中(相对于翼飞行)是独一无二的,同时它保持了一个简单的机械结构(相对于直升机)。
这种机械简单是以增加控制器的复杂度为代价的。
四轴飞行器是固有不稳定的,并且微四旋翼是特别难以控制的。
在本文中,我们建立一个分层神经元控制器来实现一个微(0.5千克)四旋翼控制。
该控制的第一阶段旨在基于所请求的姿态(俯仰,滚动,偏转和垂直速度)稳定飞行器和输出电机转速。
此控制器分四个部分围绕每个变量进行工作,然后合并并进一步优化来提高鲁棒性。
控制的第二阶段的目的是达到由第一阶段提供的适当姿态时所要求的(X,Y,Z)位置。
结果表明,稳定的旋翼控制可以通过该结构来实现。
此外,结果还表明,神经元进化控制从一个一定大小的扰动中恢复得比基本PID控制器更快。
最后,神经元进化控制器在相比于施加给PID控制器的5倍以上的传感器噪声和8倍以上的执行器噪声的情况下依然能提供稳定的飞行。
分类和主题描述I.2.9 [Arti_cial Intelligence]: Robotics关键词:学习::进化,适应;学习::学习1 简介安全,准确地收集有关环境信息的能力对于许多军用或民用需要迅速安全的部署人员的需求是非常重要的。
最近的微型飞行器(MA V)平台的增长证明了他们的战略重要性。
体积小,重量轻,用途广泛的飞行器将主导侦察领域,无论是军事情报,或搜索和救援。
四旋翼无人飞行器设计

分类号密级UDC学 位 论 文四旋翼飞行器建模与控制方法的研究作者姓名:何嘉继指导教师:杨光红 教授东北大学信息科学与工程学院申请学位级别:硕士 学科类别:工学学科专业名称:导航、制导与控制论文提交日期:2012年6月论文答辩日期:2012年6月 学位授予日期:2012年7月答辩委员会主席:井元伟 教授 评阅人:董久祥、常晓恒东北大学2012年6月A Thesis in Navigation Guidance and ControlModeling the Quad-rotor and ControlStrategy researchBy He JiajiSupervisor: Professor Yang GuanghongNortheastern UniversityJune 2012独创性声明本人声明,所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。
论文中取得的研究成果除加以标注和致谢的地方外,不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果,也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。
与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。
学位论文作者签名:日期:学位论文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、使用学位论文的规定:即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。
本人同意东北大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流。
作者和导师同意网上交流的时间为作者获得学位后:半年 □ 一年□ 一年半□ 两年□学位论文作者签名:导师签名:签字日期:签字日期:四旋翼飞行器建模与控制方法的研究摘要四旋翼飞行器是一种电动的、能够垂直起降的、多旋翼式遥控自主飞行器。
它在总体布局形式上属于非共轴式碟形飞行器,与常规旋翼式飞行器相比,其特殊的机械结构与飞行动力学特性,在科技研究应用中有着重要意义。
本文以四旋翼飞行器为研究对象,主要在四旋翼飞行器的六自由度动力学建模,以及在此基础上实现系统欠驱动控制的非线性控制方法的研究等两个方面展开了研究。
对于四旋翼垂直起降无人机控制策略英文文献翻译说课材料

对于四旋翼垂直起降无人机控制策略提出的没有控制面的无人机(UAV)利用四电动马达驱动的螺旋桨作为推进和姿态控制。
这款无人机能够垂直起飞和着陆(VTOL),但是从悬停到巡航飞行的过程,螺旋桨的控制是一个特别复杂的问题。
一个新颖的采用最佳估计数,类似多用途线性二次调节器(LQR)的控制算法适用于最新进展,其中一种技术能产生一随时间变化的系统模型可用的转化控制输入,飞机驾驶员将使用这个输入为无人机螺旋桨提供所必需的控制信号。
作为结果,受过传统训练的飞机驾驶员能够控制这种新颖的UAV而无需额外的培训。
此外,可以预料,通用控制算法以后可以用于自主控制无人机,允许自主发展新颖的控制策略去控制要求的无人机。
I 介绍虽然本文中所描述的是新颖UAV的方法控制,但将同样适用于许多现有的和已提出的飞行器,该方法是通过与特定的概念飞行器的发展,示出的用于1图相关的挑战为动机。
提供推力和控制新型双平面姿态的旋翼的位置。
在水平巡航飞行,每4个旋翼提供平等的推力,并产生相等的角动量。
因此,该机是一款零的无人机,通过规范,没有其他飞行控 ZAM)无人机。
ZAM角动量(.条件同制机制。
要调整姿态,需要对旋翼进行控制互补,以保持ZAM 可以等的角速度和4时产生所需变化。
例如,为了控制俯仰,旋翼3而旋翼之间推力的差异导致俯效地增大。
旋翼的净角动量保持为零,可以等效地被修改。
4仰力矩。
在控制偏航时,旋翼2的角速度和图1.四旋翼结构后视图的无人机的总角动量保持为 ZAM的轴的附近的净角动ZAM零,除了量旋翼是在同一个数量级所需故意不对称推力造成的俯仰和偏航力矩。
四旋翼结构俯视图图2.无人机在起飞或着陆的情况下,ZAM当推力大于一然而,将进入一个被称为传统意义上的缓慢飞行状态。
的无人机依然能够悬停,垂直起飞和垂直降落ZAM个单位重量比时,的。
要控制这样一架飞机,它是有利的,无论是为发展的目的,并为还是对传统的训练有素的飞行员能够操未来的自主控制策略的实施,从而有效地使作飞行器而没有额外的培训。
多四旋翼飞行器系统的建模方法

一、概述多四旋翼飞行器(Multirotor UAV)作为一种重要的无人飞行器系统,在军事侦察、地质勘探、紧急救援等领域具有广泛的应用前景。
对多四旋翼飞行器系统的建模方法进行研究,对提高其飞行性能和可靠性具有重要意义。
二、多四旋翼飞行器动力学建模方法1. 多物理场仿真方法多物理场仿真方法利用多种计算方法和理论,将动力学、控制和环境等多个物理场耦合在一起,进行多物理场仿真。
这种方法能够更加全面地考虑多四旋翼飞行器在不同环境下的飞行性能,并对其进行有效的建模分析。
2. 控制方程建模通过建立多四旋翼飞行器的动力学方程和控制方程,分析其在不同环境和工况下的飞行特性。
这种方法能够深入理解多四旋翼飞行器的控制机理,为其飞行性能提升和控制系统优化提供理论基础。
三、多四旋翼飞行器仿真建模方法1. 计算流体动力学仿真利用计算流体动力学仿真方法对多四旋翼飞行器进行空气动力学分析,模拟飞行器在不同飞行状态下的气动特性。
这种方法能够帮助设计人员优化飞行器的外形结构和气动布局,提高其飞行性能和稳定性。
2. 有限元分析通过有限元分析方法对多四旋翼飞行器的结构进行仿真建模,分析其在重力、风载等作用下的应力和变形情况。
这种方法可以有效评估飞行器的结构强度和刚度,为其设计和改进提供理论依据。
四、多四旋翼飞行器控制系统建模方法1. 状态空间建模采用状态空间建模方法对多四旋翼飞行器的控制系统进行建模,分析其在不同控制策略下的动态特性。
这种方法能够帮助设计人员理解飞行器的控制机理,优化控制系统结构和参数设置。
2. 控制系统仿真利用控制系统仿真软件对多四旋翼飞行器的控制系统进行仿真建模,模拟其在不同飞行状态和外部干扰下的动态响应和稳定性。
这种方法能够帮助设计人员验证控制系统的性能,并对其进行优化改进。
五、多四旋翼飞行器系统建模方法的发展趋势1. 多尺度仿真方法多尺度仿真方法能够将不同层次的建模和仿真结果进行耦合,全面分析多四旋翼飞行器系统在不同物理场和尺度下的性能。
四轴飞行器说明书.doc

4-AXIS AEROCRAFT INSTRUCTION MANUAL四轴飞行器说明书ATTENTION:(注意事项)1、This 4-axis aircraft is suitable for indoor/outdoor flying.but make sure the outdoor wind is not over grade 4.这款四轴飞行器适用于室内/室外飞行。
但要确保室外风力不超过4级。
2、2.4 technology adopted for anti-interference,even more than one quadcopter is flying in the same area they will not interferewith each other.采用2.4GHZ抗干扰技术, 即使一个以上的飞行器在同一地区飞行,它们也不会彼此干扰。
Beside ,players can let the the aircraft fly up/down/forward/backward,left/right sideward and tuen left/right.此外,玩家可以让飞机飞上/下/前进/后退,左转/右转和左翻/右翻。
3、Please read this man ual carefull before using,in the mean time ,please well keep the manul for future reference.请在使用前仔细阅读本手册,同时,请妥善保管说明书备查。
ALL PARETS INCLUDED( 组成结构简介)MAIN MENU:(菜单)Lcd screen液晶屏幕Power light 电源指示灯Servos舵机Flip key 翻转Left hand throttle shows左手调节显示Forward and back left and right前,后,左,右Signal display信号指示Direction joystick方向操纵杆Accelerator and steering 油门和转向Forward/back trimming 前进/后退微调Left-turn/riggt-turn trimming 左/右转微调Left/right sideways timming左/右侧微调Power switch 电源开关TRANSMITTER BATTERY INSTALLATION:( 安装发射器电池)Aircraft battery change:( 更换飞机电池)THE RELATED NOTES ABOUT LITHIUM BATTERY’S USAGE:关于锂电池使用的相关说明HOW TO CONTROL:(操作说明)1、Aircraft power switch to the “ON”position.the vehicle-mounted with the flatground.Motherboard light is blink,don’t turn the fuselage again.飞行器电源开关拔到“ON”位置。
四旋翼飞行器建模、仿真与PID控制

可得由机体坐标系变换至地面坐标系的转换矩阵Rg / b。
角速度之间的关系。 (11)
根据前文假设,本文研究的情况为四旋翼无人机小角度、低速 度飞行,因此可以做如下近似。
(12) 即:
(13) 通过对进行变换,令:
(14)
可得四旋翼飞行器最终模型。
(4)
(15)
最终得到Rg / b。
(5) 2.2 四旋翼动力学建模
图3 地面坐标系与机体坐标系
四旋翼动力学分析中常用的坐标系是机体坐标系
与地面坐标系
(张海星.四旋翼飞行器建模与控制器设计
[D].南昌:华东交通大学,2018)。
其中,地面坐标系定义如下:选取地面上的一点,即四旋翼至地球
中心连线与地面的交点,定义X轴指向水平正东方向,Y轴指向水平正
北方向,Z轴垂直于XOY平面,指向天空,即与重力方向相反。
过三次欧拉旋转获得(许喆.四旋翼无人机控制系统的设计与实现 [D].南京:南京理工大学,2017):
首先,绕Zb转动ψ角,变换至中间坐标系A,此变换矩阵记作RA / b。
(1) 之后,绕转动θ角,变换至中间坐标系B,此变换矩阵记作RB /A。
(2) 最后,绕转动φ 角,变换至地面坐标系,此变换矩阵记作Rg / B。
为X、Y、 (8)
同理,可以写出机体坐标系下三个力矩平衡方程(冯培晏.四旋翼 无人机建模与PID控制器设计[J].工业设计,2018(6):135-137)。
(9)
其中p、q、r为绕机体坐标系三轴的角速度,
为绕
机体坐标系三轴所受力矩,
为绕机体坐标系三轴的转动惯
量。进一步对转动力矩进行分析:
(10)
其中,l为四旋翼机臂长,d为电机反扭矩系数。 可以写出机体坐标系下各轴角速度与四旋翼滚转、俯仰、偏航
四旋翼飞行器的建模与控制外文翻译

译文四旋翼飞行器的建模与控制摘要迄今为止,大多数四旋翼空中机器人有是基于飞行玩具。
虽然这样的系统可以作为原型,它们是不够健全,作为实验机器人平台。
我们已经开发出了X-4传单,采用四旋翼机器人定制底盘和航空电子设备与现成的,现成的电机和电池,是一个高度可靠的实验平台。
车用调谐厂带有板载嵌入式姿态动力学控制器以稳定飞行。
线性单输入单输出系统控制器旨在规范传单态度。
1介绍直升机的主要限制是需要广泛的,和昂贵,维护可靠的飞行。
无人驾驶航空飞行器(无人机)和微型飞行器(MAV)旋翼机也不例外。
简化了机械飞行机的结构产生明显的福利操作这些设备的物流。
四转子是强大和简单的直升机,因为他们没有复杂的旋转倾转盘和联系在传统的旋翼机发现。
多数四转子的飞行器从遥控玩具构建组件。
其结果是,缺少必要的这些工艺可靠性和性能是切实可行的实验平台。
1.1现有的四旋翼平台几个四转子工艺最近已开发用作玩具或进行研究。
许多研究旋翼飞行器开始了生活作为市售的玩具,如作为HMX -4和Rctoys的Draganflyer 。
未经修改的,这些工艺通常由光机身塑料转子。
它们是由镍镉电池或锂聚合物电池供电,使用速度反馈的微机电系统陀螺仪。
这些四转子一般没有稳定的稳态。
研究四旋翼添加自动稳定及使用各种硬件和控制方案。
澳大利亚联邦科学与工业研究组织的如图1 :X-4传单型号2的。
四旋翼飞行器,例如,是一个Draganflyer衍生使用视觉伺服和惯性测量单元(IMU ),以稳定的工艺在一个被做成动画的目标。
其他四转子包括Eidgenossische TECHNISCHE Hochschule的苏黎世' OS4 '[ Bouabdallah等,2004 ] ,皮带驱动飞与低纵横比的叶片; CEA的“X4- flyer'1 ,小四转子电机每四个刀片[ Guenard等,2005 ]。
和康奈尔大学的自治飞行器,采用的爱好飞机螺旋桨的大型工艺。
四旋翼飞行器的设计及调试

四旋翼飞行器的设计及调试作者:曲行达来源:《科技视界》2017年第09期【摘要】四旋翼飞行器结构简易、姿态灵活、搭载外设方便,能实现航拍、监测等功能,是当前的研究热点技术之一。
在搭建的硬件平台上,编写了相应的控制程序,经过测试,实现了四旋翼飞行器的稳定控制。
【关键词】四旋翼飞行器;姿态数据【Abstract】The structure of four rotor aircraft is simple,flexible and easy to carry peripherals.Then taking aerial photo,monitoring and other functions can be realized easily.The corresponding control procedures were designed on the hardware platform.The testing shows that stability control of the four rotor aircraft is realized.【Key words】Four rotor aircraft;Posture data0 引言本设计以实现四旋翼飞行器的稳定悬停与按照预定轨道自主飞行为目标,旨在探索四旋翼飞行器的硬件结构与飞行原理,并通过实际调试,理解四旋翼飞行器的相关控制理论。
1 设计原理方案四旋翼飞行器的核心是利用MPU6050对其飞行过程中的三轴加速度与三轴角速度值进行采集,主控制器采用四元数方法及PID算法对姿态数据进行解算,并将计算后的PWM控制信号施加到电机上,进而实现对四旋翼飞行器的控制。
总体结构框图如图1所示。
2 硬件设计a.电机驱动电路设计设计中采用SI2302 N沟道CMOS管进行电流的驱动放大。
稳压二极管D1起到续流及保护SI2302的作用,电机停转过程中,电机内部线圈产生的反电动势经D1形成放电通路,避免因无放电通路而击穿驱动电路中的SI2302的问题。
大型四旋翼飞行器的建模与控制外文翻译资料

大型四旋翼飞行器的建模与控制外文翻译资料控制工程实践 18 (2010)691-699大型四旋翼的建模与控制摘要:在研究中使用的典型的四旋翼飞行器重量小于3千克,并且携带数百克测量有效载荷。
在设计和控制中几个障碍必须克服,以应付这推动现有的四旋翼性能的界限预期行业需求。
X-4飞行器,拥有1千克有效载荷的4千克重的四旋翼,旨在成为典型的商用四转子。
调整设备的动态与板载嵌入式姿态控制器的定制工艺采用以稳定飞行。
独立的线性SISO控制器设计来调节飞行器的姿态。
该系统的性能在室内和室外的飞行中被证明。
1.介绍直升机的主要限制是需要广泛,成本高,维护运行可靠。
无人机(UAV)旋翼机也不例外。
明显简化这种工艺的机械结构产生了效益的物流。
四旋翼是旋翼航空器不具有复杂的旋转斜盘和联系在常规设计中,而是使用不同的转子速度以机动飞行的另一种形式。
由于大大降低了机械复杂性和磨损,因此预计精心设计四旋翼将证明本身更健壮和可靠的。
然而,对于四旋翼要想在实际应用方面与直升机具有竞争力,它理想的是最大限度地发挥其动态性能和空气动力学性能。
自从在21世纪初取得的机器人技术研究人员的关注,四旋翼已经成为重大课题的主题,并且许多关于用来调节他们飞行的动力学和描述方法的论文已经被写。
最早期的四旋翼研究是基于小型飞行爱好工艺,如HMX-4和Draganfly创新公司(2009年)。
他们是由镍镉或锂聚合物电池供电,使用速度反馈MEMS陀螺仪的阻尼,但没有侧倾或俯仰角稳定性。
研究四旋翼添加自动稳定性并且使用各种硬件和控制方案。
四旋翼的一个例子,一个具有低宽高比叶片的轮带驱动飞行器。
CEA的X4飞行器,一个每个马达上有四个叶片的小型四旋翼,康奈尔大学的自主飞行器,使用了飞机螺旋桨的大型工艺。
由于其固有的耐用性和紧凑的布局,在工业使用中很有吸引力,但是使四旋翼无人机规模化的工业使用毫无进展。
以前曾试图构建大的,重的四旋翼无人飞行器(例如43千克或41米),如Hoverbot(鲍仁斯坦,1992年)和美国康奈尔自主飞行车辆'AFV',是由所需的操作(尼斯,2004年)的外部附件和系绳所限制。
四旋翼飞行器控制系统设计

四旋翼飞行器控制系统设计曹凯;马贝;王翔武【摘要】The quadrotorcraft attitude control is the core of the four rotorcraft control system. In this study, the attitude control system of four rotorcraft is designed by analyzing the flight principle and model of the four rotorcraft. In this system, the STM32 series processor is used as the main chip, MPU6050 triaxial acceleration set, the triaxial gyroscope inertia measurement unit, magnetometer, and other sensors to detect posture information. The system is based on the idea of modular design and the sensor uses a simple structure of the digital interface to exchange data. The closed-loop control of attitude angle is carried out by double closed-loop PID control algorithm. Finally, the experimental results show that the flight effect of the four rotorcraft is stable on the experimental platform, and the system meets the requirements of flight attitude control of four rotorcraft.%四旋翼飞行器姿态控制是四旋翼飞行器控制系统的核心.通过分析四旋翼飞行器的飞行原理,模型建立,设计了四旋翼飞行器的姿态控制系统;在该系统中采用STM32系列处理器作为主控芯片,MPU6050三轴加速度集和三轴陀螺仪惯性测量单元、磁力计等传感器用于姿态信息检测.本文中传感器使用结构简单的数字接口对数据进行交换,运用模块化的思想对系统进行设计.使用PID控制算法进行姿态角的闭环控制,最终实验结果表明,在实验平台上四旋翼飞行器飞行效果稳定,系统满足四旋翼飞行器飞行姿态控制的要求.【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2018(027)001【总页数】5页(P61-65)【关键词】PID控制;STM32控制器;四旋翼飞行器;姿态控制【作者】曹凯;马贝;王翔武【作者单位】西安工业大学电子信息工程学院, 西安 710032;西安工业大学电子信息工程学院, 西安 710032;西安工业大学电子信息工程学院, 西安 710032【正文语种】中文四旋翼飞行器是指可以实现自主或遥控飞行,且不需要操作人员、具有四个旋翼的飞行动力装置[1];与常规旋翼式飞行器相比,其分布对称、结构简单紧凑、易于维护、机动性能强,不需要类似于直升机上面的尾桨来抵消反扭矩.因此特别适合在空间比较狭小,人员难以到达的地方展开任务.随着微电子和传感器技术等相关科学的不断发展,特别是在民用和军事领域有很多应用,促进了四旋翼飞行器的快速发展[2].可执行的任务越来越复杂和多样化,功能越来越完备,成为世界范围内研究较为热门的一个领域.四旋翼飞行器技术的不断成熟和门槛的逐步降低不断吸引着越来越多的四旋翼飞行器爱好者投入到了四旋翼飞行器的研制中.文献[3]通过对四旋翼飞行器动力学和运动学分析,建立其数学和物理模型,在此基础上提出了一些控制算法,并进行验证.文献[4]采用 Atmega128作为主控芯片,使用了气压传感器,红外传感器,三轴加速度计,两轴陀螺,三轴磁力计等传感器,完成对四旋翼飞行器硬件系统的设计与实现,最终能完成定高,悬停等任务.本文在四旋翼飞行器飞行原理基础之上进行四旋翼飞行器控制系统的硬件和软件的设计,将设计的四旋翼飞行器进行试验试飞,得出相关结论.1 飞行器基本工作原理四旋翼飞行器的控制由四旋翼飞行器上四个电机旋转速度变化来实现的,无需复杂的传动装置,机械结构相对简单.四旋翼飞行器在飞行时的动作可分为6种,即沿轴向的线性运动和围绕轴向的旋转运动.线性运动为沿着 x,y,z方向的运动,线性运动即为前后左右位置上的变化,旋转运动则可分为滚转运动(roll)、俯仰运动(pitch)、偏航运动(yaw).如图1所示,按照布置方式可分为X和十模式.两种模式对于姿态测量和控制而言没有差别.本设计中考虑到四旋翼飞行器前方可能会安装摄像头等一些传感器,为了不遮挡视线,所以本论文中使用X模式布置方式[4].图1 两种四旋翼飞行器模式示意图四旋翼飞行器的运动可以分解为平动与转动两种运动,平动主要研究飞行器的位置,转动则主要分析飞行器的姿态.大地坐标系(惯性坐标系或者导航坐标系,用e、N或者G表示)用于研究飞行器相对大地的运动状态以及空间位置坐标.机体坐标系(用b或B)坐标原点取机体的重心,用于研究飞行器相对于重心的旋转运动,在图2四旋翼飞行器动力模型图中xB方向指向飞行器的前(横滚轴)、yB方向指向飞行器的右(俯仰轴)和zB方向指向飞行器的下(偏航轴)方向.选取导航坐标系N为参考坐标系[5],以坐标轴xN指向北、yN指向东和zN指向重力方向.M和F分别代表飞行器受到转矩和升力.四旋翼飞行器产生基本动作的原理为:由于旋翼飞行器陀螺效应和空气动力扭矩效应的存在,为使其效应消失,四旋翼飞行器上两两相邻的电机转速方向是相反的,保证4个电机转速一致时机身不发生转动.当四个电机转速相同并且同时增大时,四旋翼飞行器升力将克服四旋翼飞行器的自身重力产生Z轴方向垂直向上的力,使得四旋翼飞行器垂直上升.当升力小于重力时,垂直下降,当升力等于重力时,便保持悬停状态.X轴方向的两个电机不同时处于同一水平面时产生的运动叫俯仰运动,即电机1、4的转速不发生变化,电机2、3的转速增大,则会导致电机2和电机3上产生升力不同,从而导致四旋翼飞行器发生X轴方向的俯仰运动.滚转运动和俯仰运动类似,区别在于滚转运动机身是沿着Y轴方向发生倾斜[6].偏航运动中巧妙的使用了于反扭矩的存在,使得四旋翼飞行器跟随旋翼自转.当四旋翼飞行器对应的转速方向相同的两个电机转速和另外两个电机转速速度不一样时,四旋翼飞行器将会顺着电机转速快的那两个电机旋转方向旋转,实现绕Z轴顺时针或是逆时针的变化,即为偏航运动. 图2 四旋翼飞行器动力模型2 系统结构和姿态解算飞行器系统结构图如图3所示.在此系统中磁力计、加速度计、陀螺仪组成姿态测量系统,主控制器将姿态测量系统的数据进行姿态解算得到当前四旋翼飞行器的飞行姿态,再结合遥控器给定的信号作为PID控制器的输入,随后通过PID控制器输出PWM信号到电子调速器,控制电机转速发生不同的变化,实现对四旋翼飞行器姿态的控制.图3 飞行器系统结构图通过姿态测量系统首先的到传感器的原始数据,获取初始姿态,使用四元数对姿态进行更新,为了便于程序实现四旋翼飞行器控制.由于四元数线性方程组计算量小,易于操作,比较贴近工程实际,欧拉角转换成四元数算法进行姿态更新,通过互补滤波器进行姿态修正,然后对四元数进行规范化处理,进行下一次的姿态更新[7].2.1 初始姿态获取在研究物体转动和位置变化中,常用来唯一的确定定点转动位置的三个一组参量,由俯仰角θ、偏航角ψ和滚转角组成,各轴之间的角度变化用欧拉角来表示,需要分别绕三个坐标轴转动三次方能实现.从导航坐标系n到载体坐标系b的姿态转换矩阵如公式(1)所示.欧拉角的更新方程公式(2):2.2 四元数姿态更新定义一个四元数,如公式(3):通过旋转轴和绕该轴旋转的角度可以构造一个四元数,如公式 (4):其中,α 是绕旋转轴旋转角度,cos(βx)、cos(βy)、cos(βz)为旋转轴在 x、y、z方向的分量,由此确定旋转轴.四元数单位化,如公式(5):欧拉角表达形式简单、便于理解,四元数计算过程简单,传感器中以欧拉角形式输出各姿态量,使用欧拉角转四元数的方式作为姿态更新方法.公式(4)和公式(5)是它们之间的相互转化的公式.由四元数表示方向余弦矩阵如下:3 四旋翼飞行器软件系统设计软件系统中的包含的主要模块有主逻辑模块、传感器数据采集模块、数据处理模块、初始化模块、电机驱动模块、无线遥控模块、飞行控制模块、报警模块等.软件设计采用模块化的思想对四旋翼飞行控制系统进行设计,模块主要包括数据采集与处理模块、控制算法模块、指令收发模块等等.系统上电后首先对系统的硬件进行初始化,此过程中完成四旋翼飞行器上各传感器校准以及电子调速器的自检等,此时如果四旋翼飞行器控制板上出现问题,板上的LED等会发出故障信号主要包括各姿态传感器以及电调电机的自检和传感器校准.完成初始化后,系统等待遥控控制指令,判断是否解锁,解锁后STM32对姿态传感器MPU6050采集到的数据姿态解算,然后给每个电机给定一个输出量,实现对四旋翼飞行器的控制,同时四旋翼飞行器上的信息和各个传感器数据传输给上位机,飞行控制主程序流程图如图4所示.图4 飞行控制器主程序流程图图5是捷联式惯性导航原理图,捷联式惯性导航系统在工作时不依赖外界信息,也不向外界辐射能量,不易受到干扰破坏,是一种自主式导航系统.它省去了惯性平台,陀螺仪和加速度计直接安装在飞行器上,使系统体积小、重量轻、成本低、维护方便.此四旋翼飞行器位姿解算中使用的就是捷联式惯性导航.图5 捷联式惯性导航原理图四旋翼飞行器的控制目标是按照操作者的控制在有操作时按照完成指定的操作任务,无操作时保持悬停状态.本文使用PID控制器对四旋翼飞行器进行的姿态控制,原理图如图6所示.PID控制无需对系统进行精确地建模,以姿态欧拉角的期望值与当前姿态角度的计算值之差作为PID控制器的输入,输出PWM控制量到每个电机,三个PID输出量叠加到不同的位置的电子调速器上,驱动电机速度发生变化,使飞行器能够完成三维空间的各种运动[9].图6 姿态 PID 控制整体流程图四旋翼飞行器系统是一个非线性系统,当四旋翼飞行器处于悬停和稳定平稳飞行时,可已经四旋翼飞行器系统近似为线性系统[10].实际对四旋翼飞行器的控制对象是电机和螺旋桨,螺旋桨的转动是通过电机转动而转动,从而产生力矩和扭矩,然后作用于四旋翼飞行器.陀螺仪得到各姿态的角速率,经过积分得到各姿态角.由于对四旋翼飞行器控制时,实时性要求很高,同时微处理器处理信息、发送指令、无刷电机相应都会产生微秒级的延迟.假如不进行校正,会直观地发现滞后比较严重,所以要进行校正,使响应提前达到稳定的范围之内.系统中采用PID控制器,使用比例参数决定系统的相应速度,积分参数消除四旋翼飞行器系统的稳态误差,微分参数可以使整个系统的相位提前,又可以消除飞行器抖动,从而保证整个系统的稳定.根据每个四旋翼飞行器系统的实际情况,选择合适的控制参数才能得到理想的飞行结果.4 结论论文中该系统主控芯片采用STM32F103微控制器,利用四元数算法得到姿态解算,设计了改进的变参数PID控制算法的姿态控制系统.本论文的优点全面分析和设计了四旋翼飞行器的硬件和软件,最终实现四旋翼飞行器指定的功能,并试验.使用STM32芯片,便于以后对功能进行扩展,如添加GPS模块、图传模块等.在于经过大量的飞行测试,表明该飞行控制系统能够实现四旋翼飞行器稳定的姿态控制,实现了定点悬停、定高悬停、前后侧向飞行等功能.图7 四旋翼飞行器室外悬停PID参数的调节需要耐心细致的工作态度才能得到比较好的结果.通过不断地试验,所设计的原型样机已经能够实现平稳的飞行(如图7,飞行器室外悬停),基本达到了预期的目的.参考文献【相关文献】1 米培良.四旋翼飞行器控制与实现[硕士学位论文].大连:大连理工大学,2015.2 郭宝录,李朝荣,乐洪宇.国外无人机技术的发展动向与分析.舰船电子工程,2008,28(9):12–21.3 赵敏.浅谈四旋翼飞行器的技术发展方向.科技创新与应用,2016,(16):100.4 吕强,郭善亮,王冬来,等.基于 DSP 四旋翼飞行器姿态控制系统硬件设计.计算机与数字工程,2011,39(7):144–146.5 刘峰,吕强,王国胜,等.四轴飞行器姿态控制系统设计.计算机测量与控制,2011,19(3):583–585,616.6 张广玉,张洪涛,李隆球,等.四旋翼微型飞行器设计.哈尔滨理工大学学报,2012,17(3):110–114.7 张镭,李浩.四旋翼飞行器模糊PID姿态控制.计算机仿真,2014,31(8):73–77.8 陈永冰,钟斌.惯性导航原理.北京:国防工业出版社,2007.9 张金楼.经济型运动载体航向姿态测量系统的研究与开发[硕士学位论文].西安:西安电子科技大学,2007.10 刘焕晔.小型四旋翼飞行器飞行控制系统研究与设计[硕士学位论文].上海:上海交通大学,2011.。
文献翻译-四旋翼无人机位置和姿态跟踪控制

西北工业大学明德学院本科毕业设计论文毕业设计(论文)外文文献翻译题目:四旋翼无人机位置和姿态跟踪控制系别专业班级学生姓名学号指导教师四旋翼无人机位置和姿态跟踪控制摘要: 一个综合控制方法是提出要执行的位置和姿态跟踪小型四旋翼的动力学模型无人机(UAV),那里的动力学模型是欠驱动控制,高度耦合非线性的。
首先,动力学模型分为全面启动子系统和欠驱动子系统;其次,全面启动子系统的控制器通过一种新的强大的终端滑模控制(台积电)的算法,这是用来保证所有状态变量在短时间内收敛到自己想要的值,收敛时间是如此之小,状态变量担任时间不变量的欠驱动子系统,另外,在欠驱动子系统的控制器通过滑模控制(SMC)设计。
此外,该子系统的稳定性都证明了Lyapunov理论;最后,为了证明所提出的控制方法的鲁棒性,空气动力学的力和力矩,并作为外部扰动空气阻力考虑在内,得到的仿真结果表明,合成控制方法的立场和态度方面都有不错的表现当遇到外部干扰跟踪。
关键词:四旋翼无人机,欠驱动,新颖的鲁棒台积电,SMC,综合控制1.介绍四旋翼无人飞行器(UAV)正被用于一些典型的任务,如搜索和救援任务,监督,检查,测绘,航空摄影和法律的强制执行。
考虑到旋翼的动力学模型是一个欠驱动,高度耦合的和非线性的系统,很多控制策略,已经开发了一类相似的系统。
其中,滑模控制,这已引起研究人员的瞩目,一直是一个有用的和有效的控制算法,处理系统具有较大不确定性,随时间变化的特性,非线性和有界外部干扰。
该方法是基于定义指数稳定的滑动面作为机能缺失跟踪误差sandusing李亚普诺夫理论的,保证所有的状态轨迹在有限时间到达这些表面,另外,这些表面是渐近稳定,状态轨迹滑动沿着这些表面,直到他们到达原点。
但是,为了获得快速跟踪误差收敛,期望的极点必须远离原点选择上的左半部分s平面,同时,这将反过来增加了控制器的增益,这是不可取的考虑,在实际系统中的致动器饱和。
与非取代了传统的线性滑动面线性终端滑动面,更快的跟踪误差收敛是获得通过终端滑模控制,终端的滑动模式已被证明是有效的,用于提供更快收敛比围绕平衡点的线性超平面型滑模。
VijayKumar_2012关于四轴飞行器的演讲稿(中英文对照)

VijayKumar_2012关于四轴飞行器的演讲稿(中英文对照)早上好我今天想谈谈自主飞行沙滩球其实,是小型飞行器,像这一个我想和大家谈谈设计这些飞行器时的挑战和使用这些飞行器能给我们带来的很多用处这些飞行器源于无人驾驶的飞行器但是那些都体积很大通常上万磅重毫无灵活型可言它们也不是真的自主飞行的事实上,很多这些飞行器都是受飞行团队控制的包括好几个飞行员感应雷达操作员和团队协调员我们想设计的飞行器是这样的——这里有两张照片——是你能够在超市里买到的那种小飞行器小型直升机,四个螺旋桨不超过一米长只不过几磅重我们把它们稍微改造一下,加上感应器和处理器,它们就可以在室内飞用不着导航系统我现在拿着的这个飞行器是其中之一是两个学生做出来的艾利克斯和丹尼尔这个仅仅比零点一磅稍微重一点只需要大约十五瓦的电源你能看到它的直径大约只有八个英寸让我给你们快速解释一下这些飞行器是怎么工作的它有四个螺旋桨当四个螺旋桨转速相同这个飞行器就浮在空中当所有螺旋桨的速度提升时这个飞行器就加速升高当然了,如果飞行器已经是倾斜的向着地平线侧过来就会向这个方向加速怎么能让它侧过来呢,有两个途径从这张照片你能看到四号螺旋桨旋转加速同时二号螺旋桨转速变慢这时飞行器就能向一边倒反之亦然当三号螺旋桨加速一号减速时飞行器就向前倒最后如果任意两端的螺旋桨的转速大于另两端的螺旋桨的转速飞行器就能原地旋转所以装在飞行器上的处理器基本上能判断需要执行哪些动作然后把它们组合起来决定给螺旋桨下什么指令一秒钟六百次简单地说这些飞行器就是这么工作的这个设计的一个好处就是小巧这些飞行器很灵活这里的R 是飞行器的长度其实是半径当半径变小时很多物理参数都会变最重要的一个参数是惯性,也就是对于运动的阻力结果是惯性决定角速度它是半径的五次方函数当半径变得越来越小时惯性越来越快地减小另一个结果是角速度的加速度也就是这里的希腊字母alpha 等于一除以半径也就是半径的倒数当半径越小时飞行器能转弯越快这个视频清楚地显示大家看右下角的飞行器正在做一个三百六十度翻转只需要不到半秒连续翻转,稍微时间长一点这里飞行器上用的处理器能够从飞行器上的加速度计和陀螺仪得到反馈信息然后算出,就像我刚才讲的一秒钟六百个指令来稳定控制这个飞行器在左边你能看到丹尼尔把飞行器抛到空中你能看到飞行器的控制有多快不管你怎么扔飞行器都能恢复平衡飞回来为什么我们要设计这种飞行器呢?因为这样的飞行器有很多用处你能把它们放进像这样的大楼里作为报警器去寻找入侵者寻找生化泄漏或者煤气泄漏你还能用它们建摩天大楼呢这里是飞行器在搬梁运柱架构一个立方体的建筑这里我想和大家介绍一下这些机器人能被用来运货当然一个问题是这些小飞行器担不了多少重量你可能需要很多飞行器来搬运重物我们新做了个实验——其实不那么新了——在日本仙台,地震后不久我们能把这些飞行器送进倒塌的楼房或者核反应堆大楼来探测放射性强度一个根本的问题是当这些飞行器需要自控飞行,它们自己得弄明白怎么从一个地点到另一个地点这就变得有点难度了因为这些飞行器的动力学是很复杂的事实上它们总在对付十二维的空间这里我们用了一点小技巧我们拿这个十二位的空间把它们转换成平的四维空间这个四维空间包括了横轴,纵轴和竖轴,还有旋转轴这些飞行器只需要计划一件事,我们管它叫最小化加加加速度轨道提醒大家一点点物理学这里我们有位置向量,导数,速度和加速度还有加加速度还有加加加速度这个飞行器把加加加速度最小化基本上它的工作是创造一个光滑优雅的运动曲线这样来绕开障碍物所以这个四维平面中,这个飞行器使用最小化加加加速度轨道,然后转换回到复杂的十二维空间飞行器必须这样做来获得控制和执行动作让我给大家看几个例子这些最小化加加加速度轨道是什么样的这是第一个视频这个飞行器从一个地点飞到另一个地点中间经停一下显然这个飞行器能飞出一个曲线轨道还有这样的打圈的轨道这里飞行器对抗两倍的重力它们上方还有一个动感监控摄像机,每秒一百幅画面来告诉这些飞行器它们的位置也能告诉这些飞行器障碍物在哪里障碍物移动都不要紧当丹尼尔把套圈扔到空中飞行器就开始计算套圈的位置试图预测怎么才能最有效地钻过去作为一个科研人员我们总在试图钻出重重圈套,拿到更多经费甚至训练了我们的飞行器也来做这个(掌声)另一个飞行器能做的事情是当我们预先编入一些轨迹或者它自己学着走过的,它能够记住这里大家能看到飞行器能够(在预设轨迹上)加上一个动作积聚动量改变它的定向,再回到预设轨迹上来它必须这样做因为这个窗上的缝隙只比它的宽度大一点点所以就像是一个跳水运动员从跳板上起跳,聚集动量,做个旋转,两圈半然后优雅地回到平衡这个飞行器是自主这样做的它知道怎么把小段的轨迹组合起来来做这些高难度的技巧现在我想换个话题谈谈这些小型飞行器的不足之处,就是体积小我已经提过我们需要使用很多飞行器来克服体积小的不便一个难点是怎么使得这些飞行器集体飞行?我们在大自然中寻找答案我想给大家看一个视频是关于Aphaenogaster沙漠蚁的在史狄文·普热特教授的实验室里,这些蚂蚁一起搬运重物这是一个无花果事实上无论什么东西,只要蘸上无花果汁这些蚂蚁都会把它们带回巢去这些蚂蚁没有任何中央调控它们是靠感应邻近的蚂蚁它们也没有明确的交流但是因为它们能够感应邻近的蚂蚁也能感应抬着的重物整群的蚂蚁有默契这样的协调正是飞行器需要的当一个飞行器被其他飞行器环绕时——让我们注意I 和J 这两个——当它们成群飞行时我们希望这两个飞行器能够监控它们之间的距离我们需要确定这个距离是在可接受的范围里的飞行器要检测这个变化在控制指令中计算进去也是每秒一百次这个控制指令每秒会被送到马达六百次所以这个程序是分散化执行的再有,如果你有很多很多飞行器要完成集体飞行任务,能足够快地集中协调所有这些信息是几乎不可能的加上这些飞行器只能依靠局部的信息来决定做什么动作也就是要靠感应邻近的飞行器最后我们希望这些机器人不知道它们的邻居是谁也就是匿名飞行下一个我想给大家展示的是这段视频这二十个小型飞行器成群飞行它们在监测邻居的位置维持群队群队的形状还能变它们可以在一个平面上飞也可以上中下地飞大家可以看到它们能从上中下的群队变成平面的在飞越障碍物的时候它们能边飞边变换队形我想强调,这些飞行器距离都很近比如这个群队,八架飞行器相互距离不过几英寸尽管在空气动力学上这些螺旋桨相互干扰它们还是能够维持平稳飞行(掌声)现在它们会成群飞了它们就可以合作抬重物这里展示的是我们能够把飞行器的能力翻倍,翻三倍,四倍仅仅通过让它们和邻居合作,大家可以看到这样做的一个不便之处就是当加大数量时——比如使用很多飞行器来抬一个物体你其实是加大了惯性这样它们就不够灵活了,这是一个代价但是你可以增加载荷承载量另一个我想给大家展示的用处是——这是在我们实验室这是研究生昆汀·林夕的工作他的算法程序告诉这些飞行器怎么使用桁架结构自动建造一个立方体他的算法程序告诉这些机器人该用哪一块什么时候用,用在哪里从这个视频我们可以看到——这个视频是十倍或者十四倍速度播放的——大家可以看到飞行器在搭建很不一样的构架并且,所有的运动都是自主的昆汀仅仅是给它们一个蓝图也就是他想建的设计所有这里展示的实验所有这些演习都是靠着它们自己的动感检测摄像机完成的那么,当它们离开实验室来到真实世界的时候,又怎么样呢?没有卫星导航会怎么样?这个飞行器其实装有一个摄像机和一个激光测距仪,一个激光扫描仪它可以使用这些探测装置来描绘周围的环境的地图这个地图包括很多细节——玄关,窗户人,家具——还能弄清楚相对于这些东西它自己在哪里所以这里没有整体的协调系统这个协调系统是靠飞行器自己来完成的它自己在哪里,前面有什么还能利用周围环境为自己找到出路这里我想给大家再看一段视频这个算法程序是法兰克·沈和南希·麦克教授编的当这个飞行器第一次飞入一个建筑它是怎么边飞边画地图的这个飞行器弄明白了这些细节开始画地图弄明白了相对这些细节,自己在哪里,然后自我定位全以每秒一百次的速度发生这就给我们一个机会来控制这些算法像我之前讲过的所以这个机器人其实是被法兰克遥控的但是它自己也可以弄明白怎么飞假设我想放一个这样的飞行器进一幢楼我并不知道里面是什么样的我可以让它飞进去创造一个地图然后飞回来告诉我里面是什么样的所以,这个飞行器不仅仅解决了怎么从一点到另一点的问题还能够随时知道最好的目标在哪里基本上,它知道该去搜索哪里因为那里的信息是最“未知”的这就是它怎么填充这个地图这里我想展示给大家最后一个用途当然这个技术有很多很多用途我是个教授,我们很关心教育这样的飞行器其实可以改变我们的小学和中学教育我们在南加州离洛杉矶很近所以我不得不放点娱乐元素进去我想给大家看一个音乐视频我想向你们介绍艾利克斯和丹尼尔,他们是导演兼制作(掌声)在我播放这个视频前我想告诉大家这是他们在过去三天做出来的因为主持人克瑞斯给我打了个电话在这个视频中表演的飞行器全是靠自控表演的你能看到九个机器人,演奏六种不同乐器当然了,这是为了今年的TED2012特别制作的请欣赏(音乐)(掌声)Good morning. I'm here today to talk about autonomous, flying beach balls. No, agile aerial robots like this one. I'd like to tell you a little bit about the challenges in building these and some of the terrific opportunities for applying this technology. So these robots are related to unmanned aerial vehicles. However, the vehicles you see here are big. They weigh thousands of pounds, are not by any means agile. They're not even autonomous. In fact, many of these vehicles are operated byflight crews that can include multiplepilots,operators of sensors and mission coordinators.What we're interested in is developing robots like this -- and here are two other pictures -- of robots that you can buy off the shelf. So these are helicopters with four rotors and they're roughly a meter or so in scale and weigh several pounds. And so we retrofit these with sensors and processors, and these robots can fly indoors without GPS.The robot I'm holding in my hand is this one, and it's been created by two students, Alex and Daniel. So this weighs a little more than a tenth of a pound. It consumes about 15 watts of power. And as you can see, it's about eight inches in diameter. So let me give you just a very quick tutorial on how these robots work.So it has four rotors. If you spin these rotors at the same speed, the robot hovers. If you increase the speed of each of theserotors, then the robot flies up, it accelerates up. Of course, if the robot were tilted, inclined to the horizontal, then it would accelerate in this direction. So to get it to tilt, there's one of two ways of doing it. So in this picture you see that rotor four is spinning faster and rotor two is spinning slower. And when that happensthere's moment that causes this robot to roll. And the other way around, if you increase the speed of rotor three and decrease the speed of rotor one, then the robot pitches forward.And then finally, if you spin opposite pairs of rotors faster than the other pair, then the robot yaws about the vertical axis. So anon-board processor essentially looks at what motions need to be executed and combines these motions and figures out whatcommands to send to the motors 600 times a second. That's basically how this thing operates.So one of the advantages of this design is, when you scale things down, the robot naturally becomes agile. So here R is the characteristic length of the robot. It's actually half the diameter. And there are lots of physical parameters that change as you reduce R. The one that's the most important is the inertia or the resistance to motion. So it turns out, the inertia, which governs angular motion, scales as a fifth power of R. So the smaller you make R, the more dramatically the inertia reduces. So as a result, the angular acceleration,denoted by Greek letter alpha here, goes as one over R. It's inversely proportional to R. The smaller you make it the more quickly you can turn.So this should be clear in these videos. At the bottom right you see a robot performing a 360 degree flip in less than half a second. Multiple flips, a little more time. So here the processes on board are getting feedback from accelerometers and gyros on board and calculating, like I said before, commands at 600 times a second to stabilize this robot. So on the left, you see Daniel throwing this robot up into the air. And it shows you how robust the control is. No matter how you throw it, the robot recovers and comes back to him.So why build robots like this? Well robots like this have many applications. You can send them inside buildings like this as first responders to look for intruders, maybe look for biochemical leaks, gaseous leaks. You can also use them for applications like construction. So here are robots carrying beams, columns and assembling cube-like structures. I'll tell you a little bit more about this. The robots can be used for transporting cargo. So one of the problems with these small robots is their payload carryingcapacity. So you might want to have multiple robots carry payloads. This is a picture of a recent experiment we did -- actually not so recent anymore -- in Sendai shortly after the earthquake. So robots like this could be sent into collapsed buildings to assess the damage after natural disasters, or sent into reactor buildings to map radiation levels.So one fundamental problem that the robots have to solve if they're to be autonomous is essentially figuring out how to get from point A to point B. So this gets a little challengingbecause the dynamics of this robot are quite complicated. In fact, they live in a12-dimensional space. So we use a little trick. We take this curved 12-dimensional space and transform it into a flat four-dimensional space. And that four-dimensional space consists of X, Y, Z and then the yaw angle.And so what the robot does is it plans what we call a minimum snap trajectory. So to remind you of physics, you have position, derivative, velocity, then acceleration, and then comes jerk and then comes snap. So this robot minimizes snap. So what that effectively does is produces a smooth and graceful motion. And it does that avoiding obstacles. So these minimum snap trajectories inthis flat space are then transformed back into this complicated 12-dimensional space, which the robot must do for control and then execution.So let me show you some examples of what these minimum snap trajectories look like.And in the first video, you'll see the robot going from point A to point B through an intermediate point. So the robot is obviously capable of executing any curve trajectory. So these are circular trajectories where the robot pullsabout two G's. Here you have overhead motion capture cameras on the top that tell the robot where it is 100 times a second. It also tells the robot where these obstacles are. And the obstacles can be moving. And here you'll see Daniel throw this hoop into the air, while the robot is calculating the position of the hoopand trying to figure out how to best go through the hoop. So as an academic, we're always trained to be able to jump through hoops to raise funding for our labs, and we get our robots to do that.(Applause)So another thing the robot can do is it remembers pieces of trajectory that it learns or is pre-programmed. So here you see therobot combining a motion that builds up momentumand then changes its orientation and then recovers. So it has to do this because this gap in the window is only slightly larger than the width of the robot. So just like a diver stands on a springboard and then jumps off it to gain momentum, and then does this pirouette, this two and a half somersault through and then gracefully recovers, this robot is basically doing that. So it knows how to combine little bits and pieces of trajectories to do these fairly difficult tasks.So I want change gears. So one of the disadvantages of these small robots is its size. And I told you earlier that we may want to employ lots and lots of robots to overcome the limitations of size. So one difficulty is how do you coordinate lots of these robots? And so here we looked to nature. So I want to show you a clip of Aphaenogaster desert ants in Professor Stephen Pratt's lab carrying an object. So this is actually a piece of fig. Actually you take any object coated with fig juice and the ants will carry them back to the nest. So these ants don't have any central coordinator.They sense their neighbors. There's no explicit communication. But because they sense the neighbors and because they sense the object, they have implicit coordination across the group.So this is the kind of coordination we want our robots to have. So when we have a robotwhich is surrounded by neighbors -- and let's look at robot I and robot J -- what we want the robots to do is to monitor the separation between them as they fly in formation. And then you want to make sure that this separation is within acceptable levels. So again the robots monitor this error and calculate the control commands 100 times a second, which then translates to the motor commands 600 times a second. So this also has to be done in a decentralized way. Again, if you have lots and lots of robots, it's impossible to coordinate all this information centrally fast enough in order for the robots to accomplish the task. Plus the robots have to base their actions only on local information, what they sense from their neighbors. And then finally, we insist that the robots be agnostic to who their neighbors are.So this is what we call anonymity.So what I want to show you next is a video of 20 of these little robots flying in formation.They're monitoring their neighbors'position. They're maintaining formation. The formations can change. They can be planar formations, they can be three-dimensional formations. As you can see here, they collapse from a three-dimensional formation into planar formation.And to fly throughobstacles they can adapt the formations on the fly. So again, these robots come really close together. As you can see in this figure-eight flight, they come within inches of each other. And despite the aerodynamic interactions of these propellerblades, they're able to maintain stable flight.(Applause)So once you know how to fly in formation, you can actually pick up objects cooperatively.So this just shows that we can double, triple, quadruple the robot strength by just getting them to team with neighbors, as you can see here. One of the disadvantages of doing thatis, as you scale things up -- so if you have lots of robots carrying the same thing, you're essentially effectively increasing the inertia, and therefore you pay a price; they're not as agile. But you do gain in terms of payload carrying capacity.Another application I want to show you -- again, this is in our lab. This is work done by Quentin Lindsey who's a graduate student. So his algorithm essentially tells these robotshow to autonomously build cubic structures from truss-like elements. So his algorithm tells the robot what part to pick up, when and where to place it. So in this video you see -- and it's sped up 10, 14 times -- you see three different structures being built by these robots.And again, everything is autonomous, and all Quentin has to do is to get them a blueprint of the design that he wants to build.So all these experiments you've seen thus far, all these demonstrations, have been done with the help of motion capture systems. So what happens when you leave your lab and you go outside into the real world? And what if there's no GPS? So this robot is actually equipped with a camera and a laser rangefinder, laser scanner. And it uses these sensorsto build a map of the environment. What that map consists of are features -- like doorways, windows, people, furniture -- and it then figures out where its position is with respect to the features. So there is noglobal coordinate system. The coordinate system is defined based on the robot, where it is and what it's looking at. And it navigates with respect to those features.So I want to show you a clip of algorithms developed by Frank Shen and Professor Nathan Michael that shows this robot entering a building for the very first time and creating this map on the fly. So the robot then figures out what the features are. It builds the map. It figures out where it is with respect to the features and then estimates its position 100 times a second allowing us to use the control algorithms that I described to you earlier. So this robot is actually being commanded remotely by Frank. But the robot can also figure outwhere to go on its own. So suppose I were to send this into a building and I had no idea what this building looked like, I can ask this robot to go in, create a map and then come back and tell me what the building looks like. So here, the robot is not only solving the problem, how to go from point A to point B in this map, but it's figuring out what the best point B is at every time. So essentially it knows where to go to look for places that have the least information. And that's how it populates this map.So I want to leave you with one last application. And there are many applications of this technology. I'm a professor, and we're passionate about education. Robots like this can really change the way we do K through 12 education. But we're in Southern California, close to Los Angeles, so I have to conclude with something focused on entertainment. I want to conclude with a music video. I want to introduce the creators, Alex and Daniel, who created this video.(Applause)So before I play this video, I want to tell you that they createdit in the last three days after getting a call from Chris. And the robots that play the video are completely autonomous.You will see nine robots play six different instruments. And of course, it's made exclusively for TED 2012. Let's watch.(Music)(Applause)。
四旋翼飞行器中英文对照外文翻译文献

四旋翼飞行器中英文对照外文翻译文献(文档含英文原文和中文翻译)译文:四旋翼飞行器的建模与控制摘要迄今为止,大多数四旋翼空中机器人取材于飞行玩具。
虽然这样的系统可以作为原型,但是它们是还没有健全到能够服务于所有实验机器人平台。
我们已经开发出了X‐4,采用定制底盘和带有现成的电机和电池航空电子设备,是一个高度可靠的实验平台。
这个飞行器使用嵌入式姿态动力学控制器以稳定飞行。
被用来调节飞行器的姿态的控制器是一个线性的单输入单输出系统。
1 介绍直升机的一个主要难点是为了可靠的飞行,飞行器需要广泛的,和昂贵的维修费用。
无人驾驶航空飞行器(无人机)和微型飞行(MAV)也不例外。
简化飞行器的机械结构能够方便操控这些飞行器。
四旋翼是一种强大且简单的直升机,因为他们没有传统旋翼飞行器的复杂旋转倾转盘和联系。
多数四转子飞行器是根据遥控玩具的组件构建而成的。
因此,这些缺少必要的可靠性和性能的飞行器是不可能成为是切实可行的实验平台的。
1.1 目前的四旋翼平台最近几个四转子工艺已被开发用于制作玩具或进行研究。
因为市场的需求,许多关于四旋翼的研究开始了,如HMX2‐4 和Rctoys 的Draganflyer。
一成不变的,这些由塑料电机组成的飞行器的机身都带灯光。
它们是由镍镉电池或锂聚合物电池供电,并且使用基于速度反馈的mems陀螺仪。
这些四旋翼一般没有稳定的稳态。
自动稳定及使用各种硬件和控制方案被用于研究四旋翼。
例如,CSIRO的四旋翼飞行器,是一个Draganflyer的衍生物,它使用视觉伺服和惯性测量单元(IMU)来使飞行器稳定在一个固定的点上。
其他的四旋翼,包括Eidgenossische Technische Hochschule Zurich的‘OS4’,一个带有低纵横比的叶片的带传动的飞行器; CEA 的“X4‐flyer'1,一个带有四个电机和叶片的四旋翼]。
还有康奈尔大学的自治飞行器,一个采用的飞机螺旋桨的大型飞行器。
基于风场作用下的四旋翼飞行器建模与控制研究

《工业控制计算机》2019 年第 32 卷第 3 期
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基于风场作用下的四旋翼飞行器建模与控制研究
Research on Modeling and Control of Quadrotor Under Wind Disturbance
郑 航 陈 滨 方景龙 (杭州电子科技大学计算机学院,浙江 杭州 310018)
飞行器受到的力矩作用主要有: 旋翼拉力产生的转矩和陀螺效
应产生的力矩。 合外力矩可表示为:
M=MT +MG
(3)
其中 M 为合外力矩,MT 为旋翼拉力产生的转矩,MG 为陀螺
效应产生的力矩。
在机体坐标系中,机体的运动方程可表示为:
M=I*w觶 +w*(I*w)
(4)
四旋翼飞行器设计及稳定控制的分析研究

摘要近年来,军用和民用市场的广阔应用需求和独特的优势促进了四旋翼飞行器(Quadrotor Helicopter)的发展。
根据自主设计制作的样机,建立了四旋翼飞行器的动力学和动力系统动力学模型,并把卡尔曼滤波器应用于姿态解算,姿态控制部分采用PID(Proportional Integral Derivative)控制器。
四旋翼飞行器的飞行控制系统决定了四旋翼飞行器飞行性能的优劣。
首先,本课题设计了四旋翼飞行器飞行控制系统的总体方案,建立了其动力学数学模型;在此基础上,完成了飞行控制系统的软硬件设计,包括器件选型、硬件电路设计、系统软件设计,并进行了大量调试,解决了程序和硬件设计中存在的问题。
其次,建立完善的四旋翼飞行器飞行控制系统平台,将有助于进一步拓展对四旋翼飞行器飞行导航、控制算法和控制系统开发等方面的研究,为未来进一步研究开发满足不同条件的新型的多用途无人机打下坚实的基础。
最后,实验结果表明,建立的四旋翼飞行器模型与实际是相吻合的,尤其决定飞行器是否优良的关键技术指标如稳定的垂直起降(VTOL)和姿态转换飞行等,都验证了该飞行控制系统具有更好的性能。
通过四旋翼飞行器飞行试验验证了卡尔曼滤波和PID控制器算法可行性。
关键词:四旋翼飞行器 建模 卡尔曼滤波器 PID VTOLABSTRACTThe broad application requirements in both military and civilian markets stimulate the development of Quadrotor Helicopter related projects due to their advantages over regular air vehicles. In this work, Dynamic mathematicalmodel of Quadrotor Helicopter was established. A Quadrotor Helicopter was designed and fabricated, with Kalman Filtering is used for attitudecalculation and PID control is utilized for attitude control. The flight controlsystem determines the various flight performance of Quadrotor Helicopter.Firstly,I have completed the flight control system hardware and software design,such as the hardware circuit design, device selection, software designand so on. Great deal of debugging was carried out, which means removingbugs from programs. The defects exist in the electronic hardware weresolved in the process of debugging.Secondly,The establishment of a perfect Quadrotor Helicopter fightcontrol system platform will be helpful to further expand on QuadrotorHelicopter flight navigation research, control algorithm design,and controlsystem development. The subject lays a solid foundation for further research ona new type of multi-purpose unmanned aerial vehicle(UA V)which would meet different conditions.Finally,Experimental results show that the established dynamics model is effective to the designed Quadrotor Helicopter. Our designed QuadrotorHelicopter presents excellent performance on some key technical indices, as the accuracy control of the Quadrotor Helicopter (attitude and position) and thevertical take-off and landing (VTOL).Experiments on a prototype of Quadrotor Helicopter are given to demonstrate the effectiveness and feasibility of the proposed scheme.Key Words: Quadrotor Helicopter; modelling; Kalman Filtering; PID; VTOL中国科学技术大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文,是本人在导师指导下进行研究工作所取得的成果。
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大型四旋翼的建模与控制摘要:在研究中使用的典型的四旋翼飞行器重量小于3千克,并且携带数百克测量有效载荷。
在设计和控制中几个障碍必须克服,以应付这推动现有的四旋翼性能的界限预期行业需求。
X-4飞行器,拥有1千克有效载荷的4千克重的四旋翼,旨在成为典型的商用四转子。
调整设备的动态与板载嵌入式姿态控制器的定制工艺采用以稳定飞行。
独立的线性SISO控制器设计来调节飞行器的姿态。
该系统的性能在室内和室外的飞行中被证明。
1■介绍直升机的主要限制是需要广泛,成本高,维护运行可靠。
无人机(UAV)旋翼机也不例外。
明显简化这种工艺的机械结构产生了效益的物流。
四旋翼是旋翼航空器不具有复杂的旋转斜盘和联系在常规设计中,而是使用不同的转子速度以机动飞行的另一种形式。
由于大大降低了机械复杂性和磨损,因此预计精心设计四旋翼将证明本身更健壮和可靠的。
然而,对于四旋翼要想在实际应用方面与直升机具有竞争力,它理想的是最大限度地发挥其动态性能和空气动力学性能。
自从在21世纪初取得的机器人技术研究人员的关注,四旋翼已经成为重大课题的主题,并且许多关于用来调节他们飞行的动力学和描述方法的论文已经被写。
最早期的四旋翼研究是基于小型飞行爱好工艺,如HMX-4和Draganfly创新公司(2009年)。
他们是由镍镉或锂聚合物电池供电,使用速度反馈MEMS陀螺仪的阻尼,但没有侧倾或俯仰角稳定性。
研究四旋翼添加自动稳定性并且使用各种硬件和控制方案。
四旋翼的一个例子,一个具有低宽高比叶片的轮带驱动飞行器。
CEA的X4飞行器,一个每个马达上有四个叶片的小型四旋翼,康奈尔大学的自主飞行器,使用了飞机螺旋桨的大型工艺。
由于其固有的耐用性和紧凑的布局,在工业使用中很有吸引力,但是使四旋翼无人机规模化的工业使用毫无进展。
以前曾试图构建大的,重的四旋翼无人飞行器(例如43千克或41米),如Hoverbot (鲍仁斯坦,1992年)和美国康奈尔自主飞行车辆'AFV',是由所需的操作(尼斯,2004年)的外部附件和系绳所限制。
这个6千克的哈弗机器人由在尾部加入4个爱好直升机建造。
它可以把自己升到空中,但是从不能飞离其传感器的测试框架。
该6.2公斤AFV是定制与爱好螺旋桨,电机,电子调速控制器和锂电池。
它用于轴编码器闭环转子速度控制,和卡尔曼滤波器来执行惯性传感器偏差估计。
它飞行具有束缚力,但飞行的伤害阻碍了进一步的测试。
在商业领域,几个小组宣布,计划向4-6kg 设备市场进军,但这些并没有体现在产品上,而次级2公斤工艺的许多例子,现在一应俱全。
大于3公斤的四旋翼无人机比较稀有可以归因于所遇到作为车辆的重量增加了无数的设计挑战,并且随之而来的,必须严谨保障比例更脆弱的硬件。
作者确定了实际飞行机的下一个挑战之一是旋翼气动力和控制性能,满足运营商的需求增长的最大化。
虽然许多任务可以用小的有效载荷和飞行时间短,更大的负荷和更长的飞行时间是一个商用车更实用。
这种挑战可以通过增加车辆的尺寸和功率。
由转子产生的推力是它的半径的第四的功率和角速度的平方成正比。
所需的输入功率,在悬停的半径成反比,使得使用更大的车辆和提高性能的更高功率的转子。
直升机大小的主要限制是结构,转子大得垂向地面。
转子的重量和动态的控制性能,可以实现的后果。
1.1. X-4 飞行器澳大利亚国立大学的X-4飞行器马克III是一个载荷1kg的4kg重的四旋翼飞行器。
它的设计以解决面对小规模的无人机的问题,只有百分之20的面积大于RCtoys Draganflyer IV (见图 1 )。
这被视为对高能工业四旋翼无人机的一步。
它采用定制能力提升飞行器一个额外的30 %的控制范围(总推力>5.2千克)高性能转子(磅,马奥尼,与考克,2009年)。
所用的马达和电池是现成的部件。
马图1 X-4飞行器达直接驱动转子,省去了一个变速箱。
该机器人只有8移动部件四旋翼旋转支架和四个电机枢纽。
其结果是,在锭翼是机械上可靠很少范围在飞行灾难性故障。
本文重四旋翼的关键控制环节报道:旋翼转速控制和姿态动态控制。
四旋翼直升机刀片扑动态的详细研究。
基于该六自由度气动模型,在纵向(俯仰/翻滚)解耦动力学和方位角模式导出。
我们使用这个模型以优化X-4飞行器的机械设计对这些动态的控制,并实现在解耦动力学线性SISO控制。
该控制器在一个万向钻机测试,实现了室内和室外的飞行测试的性能报告。
调查结果总结了简短的结论。
2. 驱动系统高效,紧凑,高扬程转子是四旋翼无人机应用飞行时间和有效载荷的需求至关重要。
以前的努力来设计驱动系统往往包括了一个经验做法,结合现成的架子部分(Bouabdallah , Murrieri,与Siegwart , 2004年,尼斯,2004年),但以获得最佳性能转子和电机必须调整的具体需求该机。
设计适用于大型四旋翼一个完整的驱动系统的方法先前已描述(2009磅等人)。
本节中的系统设计的基本方面适用于四旋翼控制进行了综述。
2.1. 转子响应时间传统直升机的旋转斜盘允许瞬时推力变化,而大多数四旋翼使用固定摊位的转子,因此必须加速和减速的转子,以机动飞行。
作为转子尺寸增加,质量和转动惯量也随之增加。
转子驱动系统必须能够制定足够的扭矩来影响迅速响应。
理想的是使转子和桅杆尽可能轻,以最大限度地提高致动器的带宽。
在X-4飞行器的情况下,人们发现,在转子的自然上升时间装入,刮板和电动机组件是0.2秒,这使车辆无法控制的。
被要求的反馈控制,以减少响应时间到0.05秒(磅。
等,2009年)。
尤其是大型四旋翼可以使用集体变桨距每个转子和避免电机动力学问题完全。
这是采取哈佛机器人(鲍仁斯坦,1992 )的方法。
笔者不知道这种已经飞到任何无人机,但预计这是一个可行的选择。
然而,集体刀控制来在提高机械复杂性而废除的简单四旋翼的稳健性优势的成本。
2.2. 电子调速硬件马达的动力性能和鲁棒性是至关重要的四旋翼性能和可靠性。
小型四旋翼,如Draganflyer V 时,通常采用单一的功率FET调制驱动电压到每个永磁直流电动机。
较大的工艺聘请无刷电机电子调速器(ESC )。
适当设计的电子调速器是必需的,以获得最大的性能。
常见的做法是使用过的,现成的爱好飞机的电子调速器,因为它们都是现成的,重量轻。
然而,这些有几个缺点。
最重要的是为四旋翼,爱好控制器通常具有一个内置的摆极限,旨在减少在步骤速度的变化的浪涌电流。
电流尖峰高达100A在X-4的驱动器已经被测量(磅等人,2009 )。
无压摆限制,浪涌电流会导致电源总线电压从电池的内部电阻凹陷,导致电子设备复位,而严重尖峰甚至可引起损坏ESC开关电路。
为了避免这些问题,电子调速器的斜坡速度变化缓慢,提高响应时间,并限制所述致动器的带宽。
在 X-4飞行器的情况下,摆限制爱好速度控制器无法足够快地响应,以稳定工艺。
一般来说,爱好电子调速器微控制器代码和内部都无法访问;没有直接的电子调速器转子速度的测量是可用的外部,这可能需要另外的传感器被添加。
结果发现,高增益,各地爱好 RC 设备50Hz 的刷新率闭环速度控制是不是为X-4飞行器可行的。
现已可编程电子调速器可以挂接到PC 进行微调,这可能是为适应大型四旋翼速度控制。
然而,商业的高性能四旋翼几乎肯定会使用自定义的驱动电子产品, 与升序技术蜂鸟(升序技术有限公司,2009年)的情况。
23动态补偿四旋翼必须具有快的推力动态-马达必须能够迅速加速转子以允许权威性姿态稳定。
目前大多数四旋翼剃光转子,允许无需额外的控制速度快的变化。
大型四旋翼有较重,大惯量转子, 因此需要本地控制,人为地提高了电机的带宽。
反射转子惯性通过任何传动装置也应匹配于 马达,以允许最大加速度的惯性, 尽管这必须与一个传动系的附加质量, 衡。
在实践中,闭环性能最严重的制约限制对电池中的可用瞬时电流消耗, 控制设计。
置来实现对控制增益进行约束的最大摆率即干扰噪声和正弦的引用可以要求而不在控制器 诱导失败。
一种用于计算一个优化的控制设计摆饱和驱动方法以前已经描述 (2009磅等人)。
如果有足够的带宽,马达控制器不需要保持精确的转子速度的一个完整的 UAV 姿态控制系统将包含积分项,将补偿电机设定点,以确保车辆的飞行稳定性。
3. 四旋翼动力学飞行行为的数学动态模型是很好的控制设计和分析是必不可少的。
用来表示四旋翼行为的一 个常见的模式是,哈梅尔,马奥尼,洛萨诺,与奥斯特洛夫斯基( 2002年)。
所使用的最基本的四旋翼模型只包含刚体动力学与抽象的力和力矩执行器和空气动力学没有。
所述四旋翼通常表示为一个刚性体与惯性和自转旋翼机 ,作用于其上的重力和控制扭矩。
简单四旋翼动态模型并不代表实际所展出四旋翼复杂的直升机行为。
特别是,它们忽略了叶片震荡效应,这是为了理解振荡直升机模式, 转子扑由于偏航和可变转子流入速度作为工艺俯仰和侧滚的结果是至关重要的。
拍打力度开始被视为四旋翼动力学重要方面 ;即使是非常小型四旋翼表现出扑 (黄,霍夫曼,Waslander ,与汤姆林,2009 )。
四旋翼动力学,振荡或纯发散的不稳定的性质,被证明 是依赖于上述质量的中心与转子的高度 ;设置转子要上,或者只是以上,重心的平面最小化的系统(磅,马奥尼,&考克,2006 )的灵敏度函数。
在大型四旋翼,其中致动器的带宽是由慢转子动力学的限制的情况下,这可能是一个关键的设计点。
_]3.1.刚体动力学惯性基准帧被表示为 :={E x ,E y , E z },其中的Ez 是在重力的方向上,并且.=(x, y,z ) 是固定框架主体 A ={E 1a ,E 25,E 35}的根,其中x 是与前部对齐的原点(参照图 2)。
A 是I的旋转矩阵R: A > I 。
向量v 和w 是在A 的线速度和角速度。
方程为:二 Rv(1) mv =-m ■ v mgR T Q -二 t i (2)N ,S, E,WR = R sk复杂性和摩擦来平 这占主导地位的无刷电机速度动力学是一个单极动态系统, 和比例的反馈控制是合适的。
可以由扭矩限制装I = - I 八亠 i [q im i ]N ,S,E,W— si n a 1 i's 1cosa 1si sin b 1si l —cosb 1si cosa 1siq i =C Q PA 「鮎血囘 m j 寸 d i其中m 和I 是质量和飞行器的转动惯量,g 为重力加速度,p 是空气的密度,r 为转子半径,A 是转子圆盘面积。
在式(6),⑷乘以其大小以保持旋转的反向旋转的转子的符号。
这里SK ( x )是斜对称矩阵,使得对于 sk (a )b =a b 在R3的向量。
转子被它们相对应的指南针指示方向指弓I :北,南,东,西( NSEW ),其中N 表示前转子。