基于視覺的四旋翼無人機室內(nèi)定位與控制系統(tǒng)
發(fā)布時間:2022-07-22 16:48
四旋翼無人機是一種典型的多旋翼無人機,其三維姿態(tài)和三維位置均可快速機動,受地形影響小,適應(yīng)性高,已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于軍事或民用的諸多領(lǐng)域。同時,四旋翼無人機屬于一種六自由度、非線性、欠驅(qū)動的強耦合控制系統(tǒng),這對控制系統(tǒng)的設(shè)計帶來許多困難。出于這種原因,四旋翼無人機定位、導(dǎo)航、控制的相關(guān)研究一直是學(xué)術(shù)界的熱點之一。本文首先研究了基于視覺處理的室內(nèi)定位系統(tǒng),通過外部相機對四旋翼無人機機體的圖像特征進行感知和捕捉,借由上位機進行位置解算來獲得四旋翼無人機的位置信息,通過無線藍(lán)牙通訊技術(shù)實時傳遞給四旋翼無人機來實現(xiàn)自主飛行。同時,本文設(shè)計并安裝了適用于室內(nèi)環(huán)境下的四旋翼無人機飛行控制實驗平臺和姿態(tài)控制實驗平臺,并分別進行了包括姿態(tài)控制、定點懸停、軌跡跟蹤在內(nèi)的系列實驗,驗證了基于視覺處理的室內(nèi)定位系統(tǒng)的有效性。最后,為了進一步改善四旋翼無人機在室內(nèi)等特殊環(huán)境下的控制性能,本文考慮了飛行速度受限的情況,研究了一種速度受限下四旋翼無人機有限時間位置跟蹤控制算法。給出了控制器的具體設(shè)計步驟,構(gòu)造李雅普諾夫函數(shù)并基于齊次性控制理論證明了該時變閉環(huán)系統(tǒng)的有限時間穩(wěn)定性,最后通過仿真驗證了該控制器的有效性。本...
【文章頁數(shù)】:79 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
致謝
摘要
abstract
第一章 緒論
1.1 課題研究的背景意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 四旋翼無人機定位方案的研究現(xiàn)狀
1.2.2 視覺系統(tǒng)參數(shù)優(yōu)化算法的研究現(xiàn)狀
1.2.3 四旋翼無人機控制算法的研究現(xiàn)狀
1.3 本文主要研究內(nèi)容
第二章 四旋翼無人機控制模型的建立與分析
2.1 四旋翼無人機系統(tǒng)狀態(tài)與坐標(biāo)系的描述
2.2 四旋翼無人機的模型假設(shè)及相關(guān)分析
2.3 四旋翼無人機姿態(tài)控制模型
2.4 四旋翼無人機位置控制模型
2.5 四旋翼無人機控制效率模型
2.6 本章小結(jié)
第三章 基于視覺處理的四旋翼無人機室內(nèi)定位系統(tǒng)
3.1 引言
3.2 室內(nèi)定位系統(tǒng)模型及原理說明
3.2.1 視覺系統(tǒng)成像與檢測模型
3.2.2 四旋翼無人機水平位置解算模型
3.2.3 基于自適應(yīng)變異的變須長天牛群視覺系統(tǒng)優(yōu)化算法
3.3 室內(nèi)定位系統(tǒng)離線準(zhǔn)備階段
3.3.1 設(shè)置定位環(huán)境與建立離線數(shù)據(jù)庫
3.3.2 室內(nèi)定位系統(tǒng)模型的參數(shù)整合與優(yōu)化
3.4 室內(nèi)視覺定位系統(tǒng)的在線定位階段
3.5 本章小結(jié)
第四章 基于視覺的四旋翼無人機定位與控制系統(tǒng)實驗驗證
4.1 四旋翼無人機室內(nèi)實驗平臺設(shè)計
4.1.1 四旋翼無人機飛行實驗平臺
4.1.2 四旋翼無人機姿態(tài)控制實驗平臺
4.2 四旋翼無人機系統(tǒng)狀態(tài)解算
4.3 四旋翼無人機系統(tǒng)基本控制原理
4.4 基于室內(nèi)姿態(tài)實驗平臺的姿態(tài)控制實驗
4.4.1 一鍵自穩(wěn)定啟動機制
4.4.2 姿態(tài)控制實驗
4.5 基于室內(nèi)視覺定位平臺的位置控制實驗
4.5.1 基于視覺定位的室內(nèi)定點懸停實驗
4.5.2 基于視覺定位的室內(nèi)軌跡跟蹤實驗
4.6 本章小結(jié)
第五章 速度受限下四旋翼無人機有限時間控制算法研究
5.1 引言
5.2 相關(guān)的定義和引理
5.3 控制目標(biāo)與相關(guān)假設(shè)
5.3.1 控制目標(biāo)
5.3.2 相關(guān)假設(shè)
5.4 速度受限下有限時間控制器設(shè)計
5.4.1 速度受限下有限時間位置控制算法設(shè)計
5.4.2 快速有限時間姿態(tài)控制算法設(shè)計
5.5 數(shù)值仿真驗證與結(jié)論
5.6 本章小結(jié)
第六章 本文工作總結(jié)與展望
6.1 總結(jié)
6.2 展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間的學(xué)術(shù)活動及成果情況
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于SCBSO算法的低照度紋理圖像增強方法[J]. 陶志勇,張蕾,林森. 激光與光電子學(xué)進展. 2019(24)
[2]BSO算法在移動機器人三維路徑規(guī)劃中的應(yīng)用[J]. 沈顯慶,孫啟智. 黑龍江科技大學(xué)學(xué)報. 2019(06)
[3]2019年無人系統(tǒng)領(lǐng)域發(fā)展綜述[J]. 王雅琳,楊依然,王彤,葛悅濤. 無人系統(tǒng)技術(shù). 2019(06)
[4]智能無人系統(tǒng)最新研究和應(yīng)用綜述[J]. 崔娟娟,趙鵬,馬文靜,杜輝. 電子世界. 2019(18)
[5]無人機撒播技術(shù)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用綜述[J]. 高志政,彭孝東,林耿純,張泉勇,呂石磊,歐陽帆. 江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué). 2019(06)
[6]基于天牛須搜索的粒子群優(yōu)化算法求解投資組合問題[J]. 陳婷婷,殷賀,江紅莉,王露. 計算機系統(tǒng)應(yīng)用. 2019(02)
[7]多智能體技術(shù)發(fā)展及其應(yīng)用綜述[J]. 李楊,徐峰,謝光強,黃向龍. 計算機工程與應(yīng)用. 2018(09)
[8]旋翼飛行機器人多機視覺跟蹤定位系統(tǒng)及方法[J]. 王耀南,羅瓊?cè)A,陳彥杰,譚建豪,劉芯. 儀器儀表學(xué)報. 2018(02)
[9]Reentry trajectory rapid optimization for hypersonic vehicle satisfying waypoint and no-fly zone constraints[J]. Lu Wang,Qinghua Xing,Yifan Mao. Journal of Systems Engineering and Electronics. 2015(06)
[10]基于多種群粒子群算法和布谷鳥搜索的聯(lián)合尋優(yōu)算法[J]. 高云龍,閆鵬. 控制與決策. 2016(04)
本文編號:3664978
【文章頁數(shù)】:79 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
致謝
摘要
abstract
第一章 緒論
1.1 課題研究的背景意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 四旋翼無人機定位方案的研究現(xiàn)狀
1.2.2 視覺系統(tǒng)參數(shù)優(yōu)化算法的研究現(xiàn)狀
1.2.3 四旋翼無人機控制算法的研究現(xiàn)狀
1.3 本文主要研究內(nèi)容
第二章 四旋翼無人機控制模型的建立與分析
2.1 四旋翼無人機系統(tǒng)狀態(tài)與坐標(biāo)系的描述
2.2 四旋翼無人機的模型假設(shè)及相關(guān)分析
2.3 四旋翼無人機姿態(tài)控制模型
2.4 四旋翼無人機位置控制模型
2.5 四旋翼無人機控制效率模型
2.6 本章小結(jié)
第三章 基于視覺處理的四旋翼無人機室內(nèi)定位系統(tǒng)
3.1 引言
3.2 室內(nèi)定位系統(tǒng)模型及原理說明
3.2.1 視覺系統(tǒng)成像與檢測模型
3.2.2 四旋翼無人機水平位置解算模型
3.2.3 基于自適應(yīng)變異的變須長天牛群視覺系統(tǒng)優(yōu)化算法
3.3 室內(nèi)定位系統(tǒng)離線準(zhǔn)備階段
3.3.1 設(shè)置定位環(huán)境與建立離線數(shù)據(jù)庫
3.3.2 室內(nèi)定位系統(tǒng)模型的參數(shù)整合與優(yōu)化
3.4 室內(nèi)視覺定位系統(tǒng)的在線定位階段
3.5 本章小結(jié)
第四章 基于視覺的四旋翼無人機定位與控制系統(tǒng)實驗驗證
4.1 四旋翼無人機室內(nèi)實驗平臺設(shè)計
4.1.1 四旋翼無人機飛行實驗平臺
4.1.2 四旋翼無人機姿態(tài)控制實驗平臺
4.2 四旋翼無人機系統(tǒng)狀態(tài)解算
4.3 四旋翼無人機系統(tǒng)基本控制原理
4.4 基于室內(nèi)姿態(tài)實驗平臺的姿態(tài)控制實驗
4.4.1 一鍵自穩(wěn)定啟動機制
4.4.2 姿態(tài)控制實驗
4.5 基于室內(nèi)視覺定位平臺的位置控制實驗
4.5.1 基于視覺定位的室內(nèi)定點懸停實驗
4.5.2 基于視覺定位的室內(nèi)軌跡跟蹤實驗
4.6 本章小結(jié)
第五章 速度受限下四旋翼無人機有限時間控制算法研究
5.1 引言
5.2 相關(guān)的定義和引理
5.3 控制目標(biāo)與相關(guān)假設(shè)
5.3.1 控制目標(biāo)
5.3.2 相關(guān)假設(shè)
5.4 速度受限下有限時間控制器設(shè)計
5.4.1 速度受限下有限時間位置控制算法設(shè)計
5.4.2 快速有限時間姿態(tài)控制算法設(shè)計
5.5 數(shù)值仿真驗證與結(jié)論
5.6 本章小結(jié)
第六章 本文工作總結(jié)與展望
6.1 總結(jié)
6.2 展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間的學(xué)術(shù)活動及成果情況
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于SCBSO算法的低照度紋理圖像增強方法[J]. 陶志勇,張蕾,林森. 激光與光電子學(xué)進展. 2019(24)
[2]BSO算法在移動機器人三維路徑規(guī)劃中的應(yīng)用[J]. 沈顯慶,孫啟智. 黑龍江科技大學(xué)學(xué)報. 2019(06)
[3]2019年無人系統(tǒng)領(lǐng)域發(fā)展綜述[J]. 王雅琳,楊依然,王彤,葛悅濤. 無人系統(tǒng)技術(shù). 2019(06)
[4]智能無人系統(tǒng)最新研究和應(yīng)用綜述[J]. 崔娟娟,趙鵬,馬文靜,杜輝. 電子世界. 2019(18)
[5]無人機撒播技術(shù)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用綜述[J]. 高志政,彭孝東,林耿純,張泉勇,呂石磊,歐陽帆. 江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué). 2019(06)
[6]基于天牛須搜索的粒子群優(yōu)化算法求解投資組合問題[J]. 陳婷婷,殷賀,江紅莉,王露. 計算機系統(tǒng)應(yīng)用. 2019(02)
[7]多智能體技術(shù)發(fā)展及其應(yīng)用綜述[J]. 李楊,徐峰,謝光強,黃向龍. 計算機工程與應(yīng)用. 2018(09)
[8]旋翼飛行機器人多機視覺跟蹤定位系統(tǒng)及方法[J]. 王耀南,羅瓊?cè)A,陳彥杰,譚建豪,劉芯. 儀器儀表學(xué)報. 2018(02)
[9]Reentry trajectory rapid optimization for hypersonic vehicle satisfying waypoint and no-fly zone constraints[J]. Lu Wang,Qinghua Xing,Yifan Mao. Journal of Systems Engineering and Electronics. 2015(06)
[10]基于多種群粒子群算法和布谷鳥搜索的聯(lián)合尋優(yōu)算法[J]. 高云龍,閆鵬. 控制與決策. 2016(04)
本文編號:3664978
本文鏈接:http://sikaile.net/kejilunwen/sousuoyinqinglunwen/3664978.html
最近更新
教材專著