微型飞行器(Micro air vehicles,MAV)的自主飞行控制是目前国内外微型飞行器研究领域正在积极开展的一项研究。由于MAV自身尺寸微小,飞行环境复杂多变,其飞行力学具有明显的非线性、非定常特性,传统的飞行控制技术已非常不适用。本文将...微型飞行器(Micro air vehicles,MAV)的自主飞行控制是目前国内外微型飞行器研究领域正在积极开展的一项研究。由于MAV自身尺寸微小,飞行环境复杂多变,其飞行力学具有明显的非线性、非定常特性,传统的飞行控制技术已非常不适用。本文将模糊控制技术引入到MAV飞行控制之中,实现了各个方向的姿态控制、高度控制,在此基础上,根据MAV飞行力学特性与实际飞行经验,建立了一个完整的专家控制体系,实现了MAV自主飞行控制。最后,运用Lyapunov理论,验证了系统的全局稳定性。展开更多
针对微型飞行器(Micro air vehicle,MAV)在室内飞行过程中无法获得GPS信号,而微型惯性单元(Inertial measurement unit,IMU)的陀螺仪和加速度计随机漂移误差较大,提出一种利用单目视觉估计微型飞行器位姿并构建室内环境的方法。在机载...针对微型飞行器(Micro air vehicle,MAV)在室内飞行过程中无法获得GPS信号,而微型惯性单元(Inertial measurement unit,IMU)的陀螺仪和加速度计随机漂移误差较大,提出一种利用单目视觉估计微型飞行器位姿并构建室内环境的方法。在机载单目摄像机拍摄的序列图像中引入一种基于生物视觉的方法获得匹配特征点,并由五点算法获得帧间摄像机运动参数和特征点位置参数的初始解;利用平面关系将特征点的位置信息由三维降低到二维,给出一种局部优化方法求解摄像机运动参数和特征点位置参数的最大似然估计,提高位姿估计和环境构建的精度。最后通过扩展卡尔曼滤波方法融合IMU传感器和单目视觉测量信息解算出微型飞行器的位姿。实验结果表明,该方法能够实时可靠地估计微型飞行器的位置和姿态,构建的环境信息满足导航需求,适用于微型飞行器室内环境中的导航控制。展开更多
文摘微型飞行器(Micro air vehicles,MAV)的自主飞行控制是目前国内外微型飞行器研究领域正在积极开展的一项研究。由于MAV自身尺寸微小,飞行环境复杂多变,其飞行力学具有明显的非线性、非定常特性,传统的飞行控制技术已非常不适用。本文将模糊控制技术引入到MAV飞行控制之中,实现了各个方向的姿态控制、高度控制,在此基础上,根据MAV飞行力学特性与实际飞行经验,建立了一个完整的专家控制体系,实现了MAV自主飞行控制。最后,运用Lyapunov理论,验证了系统的全局稳定性。
文摘针对微型飞行器(Micro air vehicle,MAV)在室内飞行过程中无法获得GPS信号,而微型惯性单元(Inertial measurement unit,IMU)的陀螺仪和加速度计随机漂移误差较大,提出一种利用单目视觉估计微型飞行器位姿并构建室内环境的方法。在机载单目摄像机拍摄的序列图像中引入一种基于生物视觉的方法获得匹配特征点,并由五点算法获得帧间摄像机运动参数和特征点位置参数的初始解;利用平面关系将特征点的位置信息由三维降低到二维,给出一种局部优化方法求解摄像机运动参数和特征点位置参数的最大似然估计,提高位姿估计和环境构建的精度。最后通过扩展卡尔曼滤波方法融合IMU传感器和单目视觉测量信息解算出微型飞行器的位姿。实验结果表明,该方法能够实时可靠地估计微型飞行器的位置和姿态,构建的环境信息满足导航需求,适用于微型飞行器室内环境中的导航控制。
