本文關(guān)鍵詞：基于多傳感器融合的超小型無人直升機(jī)導(dǎo)航系統(tǒng)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：超小型無人直升機(jī)在軍事和民用方面都具有廣泛的應(yīng)用價值,一直以來都是國內(nèi)外很多機(jī)構(gòu)和組織的研究對象。其中,導(dǎo)航系統(tǒng)是無人直升機(jī)的重要組成部分之一,是其安全和穩(wěn)定飛行的基礎(chǔ)。 本文圍繞超小型無人直升機(jī)的導(dǎo)航系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)展開論述。在綜述了當(dāng)前無人直升機(jī)的研究現(xiàn)狀和常用的導(dǎo)航方法后,本文提出并實現(xiàn)了一種基于多傳感器融合的無人直升機(jī)導(dǎo)航方法,采用分級融合的結(jié)構(gòu),應(yīng)用Unscented卡爾曼濾波和最小方差融合算法實現(xiàn)對多源傳感器信息的融合實現(xiàn)對直升機(jī)姿態(tài)、速度和位置的測量。該算法在以DSP芯片TMS320LF2407A和CPLD芯片EPM7128S為核心的原理樣機(jī)上實現(xiàn),測試結(jié)果說明了系統(tǒng)的有效。 本文的章節(jié)安排如下: 第一章介紹了目前旋翼式超小型無人直升機(jī)的應(yīng)用領(lǐng)域和研究現(xiàn)狀,介紹了導(dǎo)航系統(tǒng)在無人直升機(jī)系統(tǒng)中的作用及其相關(guān)的一些基本概念。在第二章里對現(xiàn)有無人直升機(jī)的導(dǎo)航方法的特點(diǎn)和算法做了簡單的綜述,包括慣性導(dǎo)航、羅盤導(dǎo)航、GPS導(dǎo)航等,并從中選擇了適用于本系統(tǒng)的方法。在第三章中,本文確定了基于多傳感器融合的導(dǎo)航方法,綜述了常用的多傳感器融合方法,并提出了基于Unscented卡爾曼濾波和最小方差準(zhǔn)則的分級融合算法。第四章描述了此導(dǎo)航系統(tǒng)的實現(xiàn)方法,包括使用的傳感器及其接口方式、以DSP芯片TMS320LF2407A和CPLD芯片EPM7128S為核心的硬件處理電路和系統(tǒng)的軟件結(jié)構(gòu)。在第五章中,本文對此導(dǎo)航系統(tǒng)進(jìn)行了測試并給出了測試結(jié)果。最后的第六章對全文做了總結(jié),并對未來的工作進(jìn)行了展望。
【關(guān)鍵詞】：超小型無人直升機(jī) 導(dǎo)航 傳感器融合 Unscented卡爾曼濾波 DSP
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2006
【分類號】：V249.32
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-8
• 目錄8-10
• 第1章 緒論10-18
• 1.1 超小型無人直升機(jī)概述10-12
• 1.2 旋翼式無人直升機(jī)的導(dǎo)航系統(tǒng)12-15
• 1.2.1 導(dǎo)航系統(tǒng)在無人直升機(jī)系統(tǒng)中的作用12-14
• 1.2.2 超小型無人直升機(jī)導(dǎo)航系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀14-15
• 1.3 論文主要內(nèi)容簡介15-18
• 第2章 超小型無人直升機(jī)常用導(dǎo)航方法18-36
• 2.1 慣性導(dǎo)航18-28
• 2.1.1 慣性導(dǎo)航的原理與特點(diǎn)18-19
• 2.1.2 慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的分類19
• 2.1.3 慣導(dǎo)系統(tǒng)的姿態(tài)計算19-26
• 2.1.4 慣性導(dǎo)航速度位置信息計算26-28
• 2.2 羅盤導(dǎo)航28-30
• 2.2.1 羅盤導(dǎo)航的原理與特點(diǎn)28-29
• 2.2.2 羅盤導(dǎo)航的主要誤差及其修正29-30
• 2.3 GPS導(dǎo)航30-33
• 2.3.1 GPS導(dǎo)航的基本原理與特點(diǎn)30-31
• 2.3.2 GPS定位誤差分析31-32
• 2.3.3 差分 GPS32-33
• 2.4 其它導(dǎo)航方式33-36
• 第3章 基于傳感器融合的無人直升機(jī)導(dǎo)航36-52
• 3.1 多傳感器融合概述36-38
• 3.2 多傳感器融合的結(jié)構(gòu)38-39
• 3.3 常用的多傳感器融合方法39-46
• 3.3.1 基于卡爾曼濾波的數(shù)據(jù)融合39-43
• 3.3.2 基于 Bayes方法和 D-S理論的數(shù)據(jù)融合43-45
• 3.3.3 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)融合45-46
• 3.3.4 其他數(shù)據(jù)融合方法46
• 3.4 基于多傳感器融合的無人直升機(jī)導(dǎo)航46-52
• 3.4.1 融合結(jié)構(gòu)46
• 3.4.2 姿態(tài)信息融合46-50
• 3.4.3 速度位置信息融合50-52
• 第4章 導(dǎo)航系統(tǒng)的實現(xiàn)52-62
• 4.1 導(dǎo)航傳感器52-55
• 4.1.1 陀螺儀與加速度計52-53
• 4.1.2 電子羅盤53
• 4.1.3 DGPS53-54
• 4.1.4 聲納高度計54-55
• 4.2 硬件處理電路設(shè)計55-59
• 4.2.1 慣性傳感元件輸出信號采集55-56
• 4.2.2 中央處理器和時序邏輯電路56-57
• 4.2.3 串口擴(kuò)展電路57-58
• 4.2.4 系統(tǒng)電源電路58-59
• 4.2.5 其他模塊59
• 4.3 系統(tǒng)軟件設(shè)計59-62
• 第5章 系統(tǒng)測試與結(jié)果62-68
• 5.1 姿態(tài)角誤差測試62-65
• 5.1.1 測試測試設(shè)備62-63
• 5.1.2 測試結(jié)果63-65
• 5.2 測速定位誤差測試65-68
• 第6章 結(jié)語與展望68-70
• 參考文獻(xiàn)70-76
• 致謝76-78
• 作者簡介78
• 作者攻讀碩士學(xué)位期間的科研成果78

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本文編號：314086