浅谈四旋翼无人机的工作原理与意义

浅谈四旋翼无人机的工作原理与意义

Summary：本文所采用的四旋翼巡航机器人采用德州仪器C2000系列微处理器为主控模块，外加超声波模块实现高度控制，MPU6500六轴运动处理器用于感知运动姿态配合三轴陀螺仪实现姿态控制。本文利用该小型四旋翼无人机实现部分功能，以此判别大型无人机实现功能的可行性。整个过程采用双摄像头，侧边摄像头（openMV）扫描无人机周边信息并提供数据；底部摄像头（树莓派）采集地面信息。整个系统基于PID算法处理各传感器测得的数据实现自动控制功能，以此达到一键启动后，该无人机可绕不同颜色杆塔按照不同方向绕塔的目的。Keys：四旋翼无人机、PID算法一、系统的工作原理流程图系统工作流程图（1）主控板：处理摄像头在内的各传感器传来的数据，并发送指令控制飞行。（2）外围电路：包括其他控制、响应以及传输的电路，综合完成题目要求。二、四旋翼飞行器原理分析四轴飞行器的4个角各装一个旋翼，由电机分别带动，叶片可以正传，也可以反转。互为对角的一组（两个）电机旋转方向相同，而相邻两个电机旋转方向相反。4个电机的转速做相应的变化即可实现四轴横向、纵向、竖直方向和偏航方向上的运动。三、串行PID控制器的分析飞行姿态的串级PID控制：串级PID控制是我们飞行控制用到的主要算法。PID算法在自动控制领域有广泛应用，主要要求有：稳、准、快。通过FIR滤波和姿态融合解读出飞行器的飞行姿态角，并经过串级PID算法程序来对数据进行处理，得到相应的PWM波的数值，并将处理后的结果传给电调，控制电机的转速，从而达到控制飞行的目的。PID算法框图四、飞行高度控制飞行高度控制的获取采取超声波模块来实现，根据超声波采集的接发时间差，单片机利用声音在空中传播速度和时间的关系计算出飞行器距离地面的高度，并经过PID算法程序不断控制改变油门量，从而使飞行器的高度达到预期高度。超声波测距原理图五、核心部件电路设计飞控模块TIC2000外接MPU-6500六轴传感器完成飞行控制算法。MPU-6500传感器采集三轴加速度计和三轴陀仪数据。MPU-6500功耗低，可以以1.8伏特运行，可准确追踪快速与慢速动作，其内含温度感测器，在不同环境中仅有1的偏差。原始数据经C2000飞控算法分析处理，完成姿态控制。视觉模块底部采用索尼摄像头采集视觉信息，经Opencv处理后，返回值给飞控系统。侧方位摄像头采用Openmv搭配OV7725摄像头，识别并采集色块，采集画面后经Openmv色块算法处理，通过串口返回数组数据供飞控系统调整飞行姿态。六、主要模块程序设计卡尔曼滤波器的分析：在传感器模块中，超声波等传感器所捕获和传回的原始数据易受环境影响而产生误差。针对上述现象本文提出一种在多路径条件下的Kalman滤波算法，Kalman滤波器是一种线性方差滤波器，它不但考虑了信号与测量值的基本统计特性（一、二阶统计特性），而且，由于采用了状态空间的概念，用状态方程描述系统，信号作为状态，所以，它既能估计平稳的标量信号随机过程，又能估计非平稳的矢量随机过程。它能够从一系列的不完全包含噪声的测量中，估计动态系统的状态。我们对原始数据经过卡尔曼滤波，可以得到期望值的最优解。通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。卡尔曼滤波可以去除噪声并根据反馈控制和过程状态进行合理估计，并能够对现场采集的数据进行实时的更新和处理。七、部分功能实现思路起点垂直起飞至150cm高度，利用blob+质心算法，将底面摄像头拍摄到的画面二值化，框选出所有黑色色块并标记出其质心，从而保证无人机在起飞过程中始终保持在规定区域内，达到预定高度后，侧方摄像头根据像素大小寻找就近的杆塔，检测相应色块，同时相应颜色的led灯闪烁数次以表示所检测到的杆塔颜色，然后飞控系统调节俯仰角，侧方摄像头传输杆塔位置数据给飞控系统，飞控通过调整翻滚角保证无人机始终正对着杆塔前进。当底面摄像头识别到杆塔底部颜色色块后，同时侧方摄像头检测到最大色块，蜂鸣器开始报警，无人机开始悬停，侧方摄像头正对着杆塔，随后飞控系统调节翻滚角，利用底面摄像头定点使其保持距离杆一定距离绕杆飞行。绕圈一周后，无人机再次悬停，同时旋转机身，让侧方摄像头离开第一个杆塔位置并与绕行圆周半径相切，然后无人机继续绕杆飞行以寻找下一个杆塔颜色色块，当侧方摄像头识别到下一个颜色的杆塔后，无人机悬停，然后重复上述过程。全部杆塔环绕完成后开始寻找终点的位置，最后定点降落。此功能可实现对杆塔四周墙壁的完整度的检验等功能。八、参