【摘要】：小型多旋翼無人機由于其便攜、靈活、功能性強的特點,近些年受到了很大的關(guān)注。無人機的姿態(tài)控制系統(tǒng)需要得到準(zhǔn)確的姿態(tài)信息作為反饋以便進(jìn)行控制,同時要實現(xiàn)航跡跟蹤、定點懸停等功能也需要準(zhǔn)確的位置及速度信息。但無人機上空間有限,所搭載的導(dǎo)航傳感器精度較低,測量噪聲大,單靠某一個傳感器的測量是無法得到準(zhǔn)確的導(dǎo)航信息的。本文的研究重點就是通過設(shè)計導(dǎo)航解算算法,將多個傳感器的測量信息進(jìn)行融合,抑制單個傳感器的噪聲,從而獲得較為準(zhǔn)確的姿態(tài)、位置、速度信息,因此本文針對小型多旋翼無人機的導(dǎo)航信息解算的研究具有重要的研究價值和應(yīng)用前景。本文首先對導(dǎo)航相關(guān)原理知識以及機上常用導(dǎo)航傳感器的特性進(jìn)行了介紹,包括常用導(dǎo)航坐標(biāo)系、姿態(tài)角的表示方法、陀螺儀及加速度計的測量原理和噪聲特性、磁強計及加速度計的姿態(tài)測量原理。然后,針對無人機在飛行過程中電機轉(zhuǎn)動產(chǎn)生的高頻振動會使陀螺儀、加速度計的測量值產(chǎn)生較大偏差的問題,研究并設(shè)計了數(shù)字低通濾波器,以便過濾掉傳感器輸出信號中機體振動所帶來的高頻噪聲。本文通過分析機體高頻振動對加速度計和陀螺儀的輸出信號產(chǎn)生的影響,得到噪聲的頻率特性,并據(jù)此分別使用hamming窗函數(shù)法以及yulewalk函數(shù)法設(shè)計了FIR、IIR數(shù)字低通濾波器,并通過濾波效果以及濾波實時性的考慮,選擇了可以有效抑制機體高頻噪聲幅值的數(shù)字低通濾波器。接著,針對如何準(zhǔn)確地獲取無人機的姿態(tài)信息的問題,設(shè)計了四元數(shù)形式的二階互補濾波姿態(tài)解算算法并且對算法的解算效果進(jìn)行了驗證。該算法根據(jù)陀螺儀、加速度計、磁強計頻率特性互補的原理,對三個傳感器的輸出進(jìn)行數(shù)據(jù)融合,將陀螺儀作為主要測量元件,利用加速度計和磁強計對其進(jìn)行修正,從而得到準(zhǔn)確的姿態(tài)解算結(jié)果。同時,在Matlab中對算法程序進(jìn)行了編譯,搭建了仿真系統(tǒng),分別使用仿真數(shù)據(jù)以及實驗飛行數(shù)據(jù)在Matlab中對算法進(jìn)行了驗證。最后,本文針對如何準(zhǔn)確獲取無人機的位置、速度信息的問題,設(shè)計了基于擴展卡爾曼濾波器的位置、速度信息解算算法并且對算法進(jìn)行了驗證。該算法利用加速度計、氣壓計、GPS對機體飛行過程中的位置、速度進(jìn)行測量,并且通過擴展卡爾曼濾波算法對三者的信息進(jìn)行融合。本算法基于連續(xù)-離散時間系統(tǒng),引入加速度計的偏移量作為狀態(tài)向量,通過利用四階龍格庫塔法避免了雅克比矩陣的計算,提高了解算速度,最后利用仿真和實驗數(shù)據(jù)對算法進(jìn)行了驗證。
[Abstract]:Small multi-rotor UAV has attracted much attention in recent years because of its portable, flexible and functional characteristics. The attitude control system of UAV needs accurate attitude information as feedback to control. At the same time, it also needs accurate position and velocity information to realize track tracking, fixed point hovering and other functions. However, the space of UAV is limited, the accuracy of navigation sensor is low and the measurement noise is large. It is impossible to get accurate navigation information by a single sensor alone. The focus of this paper is to design a navigation algorithm to fuse the measurement information of multiple sensors to suppress the noise of a single sensor, so as to obtain more accurate information of attitude, position and velocity. Therefore, the study of navigation information calculation for small multi-rotor UAV in this paper has important research value and application prospect. This paper first introduces the related principles of navigation and the characteristics of common navigation sensors on board, including the common navigation coordinate system, the expression method of attitude angle, the measurement principle and noise characteristics of gyroscopes and accelerometers. The principle of attitude measurement for magnetometers and accelerometers. Then, aiming at the problem that the high frequency vibration caused by the motor rotation of UAV during flight will make the measurement value of gyroscope and accelerometer deviate greatly, the digital low-pass filter is studied and designed. In order to filter out the high frequency noise caused by the vibration of the body in the output signal of the sensor. By analyzing the influence of high frequency vibration on the output signals of accelerometers and gyroscopes, the frequency characteristics of noise are obtained in this paper. Based on this, the Fir IIR digital low-pass filters are designed by using hamming window function method and yulewalk function method, respectively. Considering the effect of filtering and the real time of filtering, a digital low-pass filter which can effectively suppress the amplitude of high frequency noise is selected. Then, aiming at the problem of how to obtain the attitude information of UAV accurately, a quaternion second-order complementary filtering attitude algorithm is designed and the effect of the algorithm is verified. According to the principle of complementary frequency characteristics of gyroscopes, accelerometers and magnetometers, the algorithm fuses the output data of the three sensors, takes gyroscope as the main measuring element, and modifies it by using accelerometer and magnetometer. Thus the accurate attitude solution is obtained. At the same time, the algorithm program is compiled in Matlab, and the simulation system is built. The algorithm is verified in Matlab using the simulation data and the experimental flight data. Finally, aiming at the problem of how to accurately obtain the position and velocity information of UAV, the location and velocity information algorithm based on extended Kalman filter is designed and validated. The algorithm uses accelerometers, barometers and GPS to measure the position and velocity of the airframe during flight, and uses extended Kalman filter algorithm to fuse the three information. In this algorithm, based on the continuous discrete time system, the offset of accelerometer is introduced as the state vector. By using the fourth order Runge-Kutta method to avoid the calculation of the Jacobian matrix, the computational speed of the solution is improved. Finally, the algorithm is verified by simulation and experimental data.
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：V249.3;TP212

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