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四旋翼无人机在未知环境中自主导航和飞行控制方法研究

发布时间:2023-05-27 02:26
  四旋翼等小型无人飞行器的自主飞行能力是其执行复杂任务的先决条件,也是相关领域研究的主要发展方向。无人机在未知环境中的自主飞行依赖于高精度的飞行控制方法、稳定的飞行状态估计、稳定可靠的地图建立方法、准确的运动决策和运动规划等多种技术。这些问题彼此关联,共同组成完整的自主飞行系统。本文从四旋翼无人机自主探索未知环境的任务出发,调研分析相关领域研究现状,并重点对四旋翼无人机相关的数学模型建立、视觉/惯性组合导航方法、自抗扰姿态控制方法、同时定位与地图创建算法以及运动决策和运动规划方法进行研究。四旋翼无人机可以看作是一个由四组电机和螺旋桨组成的执行机构驱动的一个刚体。本文首先建立包含执行机构模型和刚体动力学方程在内的数学模型。并根据螺旋桨的气动模型分析了风对螺旋桨拉力和扭矩的影响。利用实测螺旋桨结构尺寸以及拉力和扭矩曲线计算了气动模型中的相关参数。本文以紧耦合形式融合相机和惯性元件测量值,建立了视觉/惯性组合导航系统。系统将相机输出的原始光度值用作测量值,通过计算当前图像与关键帧图像的光度偏差作为残差补偿惯性导航估计误差的漂移,基于扩展信息滤波方法建立了视觉/惯性导航系统。在此基础上针对系统模...

【文章页数】:140 页

【学位级别】:博士

【文章目录】:
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 课题背景及研究的目的和意义
    1.2 四旋翼飞行器及自主导航机器人发展和应用概况
        1.2.1 四旋翼飞行器发展概况
        1.2.2 自主导航移动机器人发展概况
    1.3 相关领域研究现状
        1.3.1 四旋翼无人机的姿态控制方法研究
        1.3.2 视觉导航相关技术研究
        1.3.3 无人机组合导航技术研究
        1.3.4 四旋翼无人机运动规划方法研究
        1.3.5 SLAM问题研究
        1.3.6 未知环境中机器人运动规划问题研究
    1.4 国内外文献综述的简析
    1.5 本文的主要研究内容和组织结构
第2章 四旋翼无人机和未知环境探索问题的数学模型
    2.1 引言
    2.2 执行机构模型
        2.2.1 电机模型
        2.2.2 螺旋桨气动模型
    2.3 机体运动学和动力学方程
    2.4 螺旋桨气动模型参数测量与计算
    2.5 未知环境探索问题建模
    2.6 本章小结
第3章 混合阶容积H信息滤波视觉/惯性导航
    3.1 引言
    3.2 系统建模
        3.2.1 坐标系定义
        3.2.2 运动学方程
        3.2.3 关键帧管理和点集筛选
        3.2.4 测量模型
    3.3 基于扩展信息滤波的视觉/惯性导航方法
        3.3.1 误差状态转移矩阵
        3.3.2 测量矩阵
        3.3.3 时间复杂度分析
        3.3.4 混合架构处理器上算法效率测试
    3.4 混合阶容积H信息滤波组合导航方法
        3.4.1 基于贝叶斯滤波的视觉/惯性导航方程
        3.4.2 混合阶容积信息滤波
        3.4.3 鲁棒容积H滤波
        3.4.4 时间复杂度分析
    3.5 验证分析
    3.6 本章小结
第4章 四旋翼无人机高阶滑模自抗扰姿态控制
    4.1 引言
    4.2 姿态动力学模型的反馈线性化
    4.3 基于反馈线性化模型的自抗扰姿态控制方法
        4.3.1 修正罗德里格参数跟踪微分器
        4.3.2 扩张状态观测器
        4.3.3 非线性误差反馈控制律
        4.3.4 非线性控制量分配方法
    4.4 固定时间收敛自抗扰姿态控制方法
        4.4.1 固定时间收敛扩张状态观测器
        4.4.2 多变量高阶滑模反馈控制律
    4.5 数学仿真
        4.5.1 考虑风干扰的仿真模型
        4.5.2 四旋翼姿态控制数学仿真
    4.6 实验验证
    4.7 本章小结
第5章 无人机在未知环境中的运动规划和自主导航
    5.1 引言
    5.2 八叉树地图描述的FastSLAM算法
        5.2.1 三维环境栅格描述方法
        5.2.2 八叉树数据结构
        5.2.3 基于RGBD相机的FastSLAM算法
    5.3 基于改进A*算法的最优探索路径规划方法
        5.3.1 未知环境探索中的运动决策问题
        5.3.2 基于虚拟布朗运动微粒的边界提取方法
        5.3.3 基于并行A*算法的最优路径决策方法
        5.3.4 全路径信息增益改进A*算法
    5.4 四旋翼无人机的路径跟踪方法
        5.4.1 基于反步法的位置控制
        5.4.2 基于微分平滑特性的姿态指令生成
    5.5 仿真验证
        5.5.1 软硬件环境
        5.5.2 仿真系统组成
        5.5.3 基于八叉树地图的FastSLAM算法仿真验证
        5.5.4 未知环境中的运动规划和路径跟踪方法仿真
    5.6 本章小结
结论
参考文献
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果
致谢
个人简历



本文编号:3823714

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