基於動態運動基元的微小型四旋翼無人機路徑規劃

       微小型四旋翼無人機的路徑規劃問題,引入運動學習框架,提出了一種基於動態運動基元的路徑規劃方法.該方法通過對給定運動樣本的學習提取出運動基元,並將學習結果推廣到新的飛行目標,從而泛化出相應的運動軌跡.有障礙物的情況下,在已有學習基礎上通過設計耦合因子規劃出避障路徑,然後將規劃的軌跡點集提供給微小型四旋翼無人機完成路徑跟蹤飛行任務.該路徑規劃方法的可行性通過微小型四旋翼無人機不同目標點的飛行任務仿真得到了驗證.仿真實驗還驗證了該方法在三維空間進行有效避障的性能。

        無人機的自主高精度定點著陸,應用自適應內模控製(AIMC)原理設計了自主著陸縱向飛行控製律.以輪式無人機為平台,將縱向非線性模型解耦並線性化.然後,以地速和下沉率為控製目標,應用AIMC理論設計了縱向飛行控製律.通過對AIMC濾波參數進行自調整改善了係統的動態特性,基於對模型的辨識增強了係統的魯棒性.在順逆風6 m/s的條件下對AIMC係統進行了數字仿真,結果顯示其落點精度達到前後向30 m範圍內.與傳統內模控製(IMC)係統相比,提出的自適應內模控製(AIMC)係統在動態性能和落點精度等方麵均有明顯提高.最後,搭建了半物理測試平台,通過半物理仿真測試複現了係統數字仿真結果,驗證了係統功能的完整性和協調性。

       為保證無人機著陸精度和安全性,提出了一種無人機自主著陸視覺導航位姿解算方法。首先對機載相機進行標定,獲取相機參數;然後綜合考慮地標形狀和尺寸、地標角點幾何分布和角點數量對位姿估計精度的影響,設計了“T”型著陸地標形狀和尺寸參數,將地標輪廓提取和角點檢測算法相結合,得到幾何分布好、數量適中的8個角點用於位姿解算,保證了位姿解算精度;為減少LK (Lucas-Kanade)光流法穩定跟蹤地標的處理時間,直接將提取的這8個角點作為LK光流法檢測和跟蹤的輸入,保證了算法實時性;最後利用三維空間到二維像平麵投影關係對飛行位姿參數進行實時解算。實驗結果表明:算法具有較高估計精度,算法平均周期為76.756 ms(約13幀/s),在速度較低的著陸階段基本滿足自主著陸視覺導航的實時性要求。


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