四旋翼等小型無(wú)人飛行器的自主飛行能力是其執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)的先決條件,也是相關(guān)領(lǐng)域研究的主要發(fā)展方向。無(wú)人機(jī)在未知環(huán)境中的自主飛行依賴(lài)于高精度的飛行控制方法、穩(wěn)定的飛行狀態(tài)估計(jì)、穩(wěn)定可靠的地圖建立方法、準(zhǔn)確的運(yùn)動(dòng)決策和運(yùn)動(dòng)規(guī)劃等多種技術(shù)。這些問(wèn)題彼此關(guān)聯(lián),共同組成完整的自主飛行系統(tǒng)。本文從四旋翼無(wú)人機(jī)自主探索未知環(huán)境的任務(wù)出發(fā),調(diào)研分析相關(guān)領(lǐng)域研究現(xiàn)狀,并重點(diǎn)對(duì)四旋翼無(wú)人機(jī)相關(guān)的數(shù)學(xué)模型建立、視覺(jué)/慣性組合導(dǎo)航方法、自抗擾姿態(tài)控制方法、同時(shí)定位與地圖創(chuàng)建算法以及運(yùn)動(dòng)決策和運(yùn)動(dòng)規(guī)劃方法進(jìn)行研究。四旋翼無(wú)人機(jī)可以看作是一個(gè)由四組電機(jī)和螺旋槳組成的執(zhí)行機(jī)構(gòu)驅(qū)動(dòng)的一個(gè)剛體。本文首先建立包含執(zhí)行機(jī)構(gòu)模型和剛體動(dòng)力學(xué)方程在內(nèi)的數(shù)學(xué)模型。并根據(jù)螺旋槳的氣動(dòng)模型分析了風(fēng)對(duì)螺旋槳拉力和扭矩的影響。利用實(shí)測(cè)螺旋槳結(jié)構(gòu)尺寸以及拉力和扭矩曲線(xiàn)計(jì)算了氣動(dòng)模型中的相關(guān)參數(shù)。本文以緊耦合形式融合相機(jī)和慣性元件測(cè)量值,建立了視覺(jué)/慣性組合導(dǎo)航系統(tǒng)。系統(tǒng)將相機(jī)輸出的原始光度值用作測(cè)量值,通過(guò)計(jì)算當(dāng)前圖像與關(guān)鍵幀圖像的光度偏差作為殘差補(bǔ)償慣性導(dǎo)航估計(jì)誤差的漂移,基于擴(kuò)展信息濾波方法建立了視覺(jué)/慣性導(dǎo)航系統(tǒng)。在此基礎(chǔ)上針對(duì)系統(tǒng)模...

【文章頁(yè)數(shù)】：140 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題背景及研究的目的和意義
    1.2 四旋翼飛行器及自主導(dǎo)航機(jī)器人發(fā)展和應(yīng)用概況
        1.2.1 四旋翼飛行器發(fā)展概況
        1.2.2 自主導(dǎo)航移動(dòng)機(jī)器人發(fā)展概況
    1.3 相關(guān)領(lǐng)域研究現(xiàn)狀
        1.3.1 四旋翼無(wú)人機(jī)的姿態(tài)控制方法研究
        1.3.2 視覺(jué)導(dǎo)航相關(guān)技術(shù)研究
        1.3.3 無(wú)人機(jī)組合導(dǎo)航技術(shù)研究
        1.3.4 四旋翼無(wú)人機(jī)運(yùn)動(dòng)規(guī)劃方法研究
        1.3.5 SLAM問(wèn)題研究
        1.3.6 未知環(huán)境中機(jī)器人運(yùn)動(dòng)規(guī)劃問(wèn)題研究
    1.4 國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)綜述的簡(jiǎn)析
    1.5 本文的主要研究?jī)?nèi)容和組織結(jié)構(gòu)
第2章 四旋翼無(wú)人機(jī)和未知環(huán)境探索問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型
    2.1 引言
    2.2 執(zhí)行機(jī)構(gòu)模型
        2.2.1 電機(jī)模型
        2.2.2 螺旋槳?dú)鈩?dòng)模型
    2.3 機(jī)體運(yùn)動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)方程
    2.4 螺旋槳?dú)鈩?dòng)模型參數(shù)測(cè)量與計(jì)算
    2.5 未知環(huán)境探索問(wèn)題建模
    2.6 本章小結(jié)
第3章 混合階容積H_∞信息濾波視覺(jué)/慣性導(dǎo)航
    3.1 引言
    3.2 系統(tǒng)建模
        3.2.1 坐標(biāo)系定義
        3.2.2 運(yùn)動(dòng)學(xué)方程
        3.2.3 關(guān)鍵幀管理和點(diǎn)集篩選
        3.2.4 測(cè)量模型
    3.3 基于擴(kuò)展信息濾波的視覺(jué)/慣性導(dǎo)航方法
        3.3.1 誤差狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣
        3.3.2 測(cè)量矩陣
        3.3.3 時(shí)間復(fù)雜度分析
        3.3.4 混合架構(gòu)處理器上算法效率測(cè)試
    3.4 混合階容積H_∞信息濾波組合導(dǎo)航方法
        3.4.1 基于貝葉斯濾波的視覺(jué)/慣性導(dǎo)航方程
        3.4.2 混合階容積信息濾波
        3.4.3 魯棒容積H_∞濾波
        3.4.4 時(shí)間復(fù)雜度分析
    3.5 驗(yàn)證分析
    3.6 本章小結(jié)
第4章 四旋翼無(wú)人機(jī)高階滑模自抗擾姿態(tài)控制
    4.1 引言
    4.2 姿態(tài)動(dòng)力學(xué)模型的反饋線(xiàn)性化
    4.3 基于反饋線(xiàn)性化模型的自抗擾姿態(tài)控制方法
        4.3.1 修正羅德里格參數(shù)跟蹤微分器
        4.3.2 擴(kuò)張狀態(tài)觀(guān)測(cè)器
        4.3.3 非線(xiàn)性誤差反饋控制律
        4.3.4 非線(xiàn)性控制量分配方法
    4.4 固定時(shí)間收斂自抗擾姿態(tài)控制方法
        4.4.1 固定時(shí)間收斂擴(kuò)張狀態(tài)觀(guān)測(cè)器
        4.4.2 多變量高階滑模反饋控制律
    4.5 數(shù)學(xué)仿真
        4.5.1 考慮風(fēng)干擾的仿真模型
        4.5.2 四旋翼姿態(tài)控制數(shù)學(xué)仿真
    4.6 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
    4.7 本章小結(jié)
第5章 無(wú)人機(jī)在未知環(huán)境中的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃和自主導(dǎo)航
    5.1 引言
    5.2 八叉樹(shù)地圖描述的FastSLAM算法
        5.2.1 三維環(huán)境柵格描述方法
        5.2.2 八叉樹(shù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
        5.2.3 基于RGBD相機(jī)的FastSLAM算法
    5.3 基于改進(jìn)A*算法的最優(yōu)探索路徑規(guī)劃方法
        5.3.1 未知環(huán)境探索中的運(yùn)動(dòng)決策問(wèn)題
        5.3.2 基于虛擬布朗運(yùn)動(dòng)微粒的邊界提取方法
        5.3.3 基于并行A*算法的最優(yōu)路徑?jīng)Q策方法
        5.3.4 全路徑信息增益改進(jìn)A*算法
    5.4 四旋翼無(wú)人機(jī)的路徑跟蹤方法
        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態(tài)指令生成
    5.5 仿真驗(yàn)證
        5.5.1 軟硬件環(huán)境
        5.5.2 仿真系統(tǒng)組成
        5.5.3 基于八叉樹(shù)地圖的FastSLAM算法仿真驗(yàn)證
        5.5.4 未知環(huán)境中的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃和路徑跟蹤方法仿真
    5.6 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果
致謝
個(gè)人簡(jiǎn)歷



本文編號(hào)：3823714