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多旋翼无人机组合导航技术系统工程研究

时间:2018-05-25 20:57来源:www.e-lunwen.com 作者:lgg 点击:
本文是一篇系统工程论文,系统工程不同于一般的传统工程学,它所研究的对象不限于特定的工程物质对象,而是任何一种系统。它是在现代科学技术基础之上发展起来的一门跨学科的
本文是一篇系统工程论文,系统工程不同于一般的传统工程学,它所研究的对象不限于特定的工程物质对象,而是任何一种系统。它是在现代科学技术基础之上发展起来的一门跨学科的边缘学科。(以上内容来自百度百科)今天为大家推荐一篇系统工程论文,供大家参考。
 
第一章 绪论
 
1.1 课题研究背景及意义
无人驾驶飞机简称“无人机”,英文缩写为“UAV”,是一种无机载人员使用空气动力的飞行器。按照无人机的结构与飞行原理可以分为:固定翼无人机、多旋翼无人机、无人直升机、扑翼机等。近年来多旋翼无人机在众多无人机中脱颖而出,成为众多企业和高校争相研究的热点。国内外著名的无人机厂商如大疆、零度、Parrot 和 3D Robotics 等均以多旋翼无人机作为其主打产品。多旋翼无人机按照旋翼的数目可分为四旋翼、六旋翼、八旋翼等类型。相比固定翼和直升机,多旋翼无人机具有以下优势:(1)操纵简单。多旋翼无人机可以垂直起降,起飞后可以在空中保持稳定的悬停。遥控器的四个通道直接控制无人机的前后左右、偏航和升降等运动,普通人就可以轻松学会驾驶。而固定翼和直升机存在通道耦合的问题,飞手需要经过专门的培训;(2)可靠性高。多旋翼无人机的机械结构简单,没有可活动的部件,可靠性只取决于无刷电机。而固定翼和直升机有可活动的部件,长期工作会由于磨损而导致可靠性下降;(3)容易维修。由于多旋翼无人机结构简单,飞行过程中受损的桨叶、电机和机架等都很容易更换。正因为有诸多优点,多旋翼无人机的市场正不断扩大,应用场景涉及影视航拍、农业植保、电力巡线、快递运输、教学玩具、集群表演等多个方面。图 1.1 是多旋翼无人机在航拍中的应用,图 1.2 是多旋翼无人机在农业植保中的应用。
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1.2 国内外研究现状
 
1.2.1 多旋翼无人机研究现状
多旋翼飞行器的首次出现是在 1907 年,法国科学家 C.Richet 指导 Breguet 兄弟设计了首架多旋翼式直升机,由于受当时技术的限制,他们无法实现飞行控制。随后又陆续出现了一些多旋翼飞行器。早期的多旋翼飞行器受发动机和惯导系统制造水平的限制,在载重能力、速度和续航时间上都无法和其他飞行器相比。因此在此后很长的一段时间,关于多旋翼飞行器的研究陷于停顿。随着微机电系统(MEMS, Micro-Electro-Mechanical System)的发展,上世纪 90 年代出现的MEMS 惯性传感器使多旋翼飞行器的自动控制成为可能。由于 MEMS 惯性传感器的噪声很大,因此在设计多旋翼无人机导航系统时必须设计复杂的算法对惯性传感器的噪声进行抑制。由于当时的微处理器计算能力有限,导航的实时性无法得到保证[5-6]。直到 2005 年才出现真正稳定的多旋翼飞行控制器。而后又经历了近十年的发展,多旋翼无人机技术才逐渐趋于成熟。目前国内外多旋翼无人机技术都在处于快速发展阶段。国内的主要无人机厂商有大疆、零度智控和极飞等。大疆在航拍市场占有绝对的优势,其中“Phantom”系列四旋翼无人机具有良好的抗风性,能够进行精准的定点飞行,并配备了小型相机,被誉为“会飞的相机”。零度智控的 XPLORER 2 四旋翼无人机采用了双卫星系统来进行定位,保证在全球大部分地区都能稳定飞行,同时还采用了光流定点和超声波定高的技术,确保在室内也能精准悬停。极飞主要将多旋翼无人机应用于农业植保,其中“P20V2”系列农业植保机使用了 RTK(Real - time kinematic)定位技术,使无人机航线飞行的精度达到厘米级,使用该农业植保机进行农药喷洒的效率是人工的 40 到 60 倍。法国无人机公司 Parrot 推出首款可使用智能手机操控的无人机 AR.Drone,该无人机配备了超声波和光流模块可以进行室内悬停。来自美国的 3D Robotics 公司推出了主要运用于航拍的“Solo”系列四旋翼无人机,该系列无人机实现了自拍、环绕式拍摄和跟随拍摄等功能,售价仅 1000 美元。除了企业以外,国内许多高校也展开了对多旋翼无人机的研究。国内的南京航空航天大学、北京航空航天大学、哈尔滨工业大学和西北工业大学等都自主研制了多款多旋翼无人机[7-8]。
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第二章 组合导航系统硬件平台搭建与传感器数据预处理
 
2.1 引言
组合导航系统的硬件平台是后续进行半实物仿真分析以及飞行实验的基础。传感器的选型是设计硬件平台时首要考虑的问题。选型时应根据实际需求权衡精度、成本和重量等各个因素,给出最佳的选择方案。硬件平台搭建完毕后,应对各个传感器的输出特性进行分析,并在此基础上对各传感器的原始数据进行预处理。传感器数据预处理主要包括对各传感器进行标定和对各传感器进行时间同步处理。传感器输出的原始数据中包含有误差。这些误差是由多种因素导致,按照误差类型可以分为系统误差和随机误差。其中随机误差没有明确的变化规律无法彻底消除。系统误差有确定的模型,可以通过传感器标定的方式减小或消除。由于惯性传感器通过积分获得导航信息,系统误差会在积分过程中迅速累积,如果不加以抑制会严重影响导航精度。因此在进行数据融合之前必须对传感器进行标定[26]。传感器的时滞对组合导航系统精度的影响同样不容忽视。由于时滞的存在,组合导航系统在进行数据融合时,各传感器的数据在时间上不同步,由此会导致数据融合的效果不佳。因此必须设计同步算法,保证数据融合时各传感器数据保持时间同步[27]。
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2.2 组合导航系统硬件平台搭建
传感器系统为组合导航系统提供载体角速度、比力、速度和位置等导航信息的测量值,这些测量信息是组合导航系统后续进行导航参数解算以及数据融合的基础。传感器系统是组合导航系统最重要的组成部分,其性能直接决定了组合导航系统的性能。本次组合导航系统中主要使用的传感器有:陀螺仪、加速度计、磁航向计、气压计和 GPS 接收机。下面对这些传感器进行简单的介绍。陀螺仪是惯性导航系统的核心器件,陀螺仪输出载体相对惯性空间的角速度在载体坐标系下的投影值,角速度经过积分得到载体的姿态。使用陀螺仪解算得到的姿态具有短期精度高、动态性能好等优势。但是由于陀螺仪采用积分的方式进行姿态解算,不可避免的会引入累积误差,长期工作会导致解算得到的姿态逐渐偏离真实值。因此一般情况下陀螺仪会与其他传感器(加速度计、磁航向计)组合进行姿态解算。加速度计输出载体承受的比力在载体坐标系下的投影值。在姿态解算的过程中,通过加速度计提供的比力信息,可以直接解算出载体的姿态。由于使用比力解算姿态不需要经过积分,因此加速度计解算的姿态信息具有长期稳定性好、静态性能好等优势。但是在动态情况下,加速度计会受到外力干扰,而导致解算的姿态出现较大的误差。因此加速度计经常与陀螺仪组合进行姿态解算。在速度和位置的解算中,加速度计输出的比力先转换为导航坐标系下的比力,再经过积分得到载体的速度信息,再将载体的速度进行积分获得载体的位置信息。由此得到的位置速度信息短期精度较高,但是误差会随着时间迅速累积,因此需要其他传感器的信息进行辅助。
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第三章 组合导航系统中信息融合算法的研究.........24
3.1 引言 ........24
3.2 基于卡尔曼滤波的数据融合算法.......24
3.3 自适应卡尔曼滤波器.........30
3.4 卡尔曼滤波发散的抑制.....34
3.5 本章小结 .........38
第四章 组合导航系统的设计..........40
4.1 引言 ........40
4.2 捷联惯导状态更新............40
4.3 组合导航系统模型建立....43
4.4 导航系统误差修正....56
4.5 本章小结 ..........58
第五章 组合导航系统性能分析与验证............59
5.1 引言 ........59
5.2 实验平台介绍 ...........59
5.3 组合导航系统仿真分析.....61
5.4 组合导航系统飞行实验与分析...........68
5.5 本章小结 ..........72
 
第五章 组合导航系统性能分析与验证
 
5.1 引言
上一章介绍了组合导航系统的整体设计。本章将采用仿真分析与实际飞行相结合的方式对组合导航系统的性能进行全面的分析。首先搭建飞行实验平台,飞行实验平台负责收集组合导航系统的传感器信息以及导航参考系统的参考信息。然后搭建 MATLAB 仿真平台对收集到的数据进行仿真,仿真的结果将与参考信息进行对照,进行初步验证。组合导航系统的性能经过初步验证后,将硬件平台输出的导航信息直接用于控制无人机的飞行。通过无人机在实际飞行中的表现,进一步验证组合导航系统的有效性。
 
5.2 实验平台介绍为测试组合
导航系统的性能,本次实验平台由 3 部分组成:组合导航系统硬件平台,导航信息参考平台和多旋翼无人机飞行平台。组合导航硬件平台是本次实验主要测试的对象,其中包括:主模块和 GPS 模块。其中主模块集成了三轴加速度计、三轴陀螺仪、气压计和导航计算机。GPS 模块集成了 GPS 接收机和磁航向计。硬件平台的详细介绍见第二章。为准确的评价组合导航系统的整体性能,本次实验使用导航信息参考平台输出的导航信息作为参照。参考平台包括:姿态参考平台、速度位置参考平台。姿态参考平台选用荷兰 Xsens 公司的 MTi100,如图 5.1(a)。MTi100 集成了三轴加速度计、三轴陀螺仪和三轴磁航向计,能够提供高实时性、高精度的姿态信息,主要性能指标见表 5.1。速度位置参考平台选用中海达公司的 irtk2 系列差分 GPS,如图 5.1(b)。irtk2 在 RTK 模式下位置、高度的精度可达厘米级,irk2 的主要指标见表 5.2。
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结论
 
多旋翼无人机正向自主化、智能化发展,这对其自身导航系统的精度、稳定性和实时性的提出了更高的要求。但是受多旋翼无人机自身成本的限制,导航系统中使用的传感器精度较低。为解决这一问题,本文提出了使用无人机自身的惯性导航系统和 GPS 构成组合导航系统的方案。围绕组合导航系统中算法与硬件的设计,本文主要做了以下几个方面的工作:
(1)根据实际需求搭建了一款基于 STM32F407 的组合导航系统硬件平台,该硬件平台集成了微型惯性传感器、GPS 接收机、气压计和磁航向计等传感器。硬件平台搭建完毕后,对各传感器的测量特性进行分析,并建立传感器输出模型。随后根据传感器输出模型,分别为陀螺仪、加速度计和磁航向计设计了标定方法。对传感器中时滞现象进行研究,分析了时滞产生的原因及其对导航精度的影响,并设计了时间同步算法以减小传感器时滞对组合导航系统带来的不良影响;
(2)对组合导航系统中的信息融合算法进行深入研究,重点研究了目前应用最广泛的卡尔曼滤波算法。研究了卡尔曼滤波算法的基本原理和计算流程,分析了卡尔曼滤波算法在运用于组合导航系统时还存在计算量大、噪声统计信息难以获取和可能出现滤波发散等问题,并针对上述问题提出了一种改进的强跟踪滤波算法。该算法在保证滤波精度的前提下,可以有效的抑制滤波发散,同时能够剔除量测信息中的野值,增加了滤波器的稳定性;
(3)研究了捷联式惯性导航系统的工作原理,并在此基础上给出了姿态、速度、位置的更新方程。研究了卡尔曼滤波在组合导航系统中的应用方式,分析了直接滤波法和间接滤波法的特点,在此基础上选择间接滤波法中的反馈校正法作为滤波器的应用方式。随后建立了惯性导航系统、GPS 和其他传感器的误差模型,并以此为基础设计了卡尔曼滤波器的状态方程与量测方程。最后使用卡尔曼滤波器得到的导航误差的最优估计对组合导航系统进行修正;
(4)为验证组合导航系统的性能,搭建了六旋翼无人机实验平台。实验平台平台包括:组合导航系统硬件平台、导航信息参考平台和无人机飞行平台。导航信息参考平台配备了高精度传感器负责提供参考信息。六旋翼无人机搭载组合导航系统硬件平台和导航信息参考平台进行实地飞行,同时记录下飞行过程中的数据。然后使用飞行过程中记录的数据进行 MATLAB 仿真分析,仿真结果表明:经过卡尔曼滤波的修正,组合导航系统能够提供长期稳定的、高精度的和高实时性的导航信息。同时由于使用了改进的强跟踪卡尔曼滤波算法,组合导航系统对外界的干扰以及系统内部状态的突变都具有一定的鲁棒性.
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参考文献(略)
(责任编辑:gufeng)
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