无人机编队飞行表演给大家带来了不一样的精彩

无人机编队飞行表演给大家带来了不一样的精彩

?为庆祝宁夏回族自治区成立60周年，中央广播电视总台心连心艺术团《亲如一家塞上情》文艺演出在宁夏大剧院西广场举行，为宁夏的观众带来了一场宏大壮阔的文艺盛宴。这一次，我们的无人机编队飞行表演给大家带来了不一样的精彩。

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?不一样的精彩！多架固定翼编队

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?文艺汇演中，零度高巨无人机编队团队带来了全新的多架固定翼无人机编队表演，为这场演出添彩。多架固定翼无人机在广场上空列队高速盘旋，无人机同时挂载彩色烟雾，在歌曲进入到副歌阶段统一进行空中拉烟，五颜六色的彩烟随着整齐飞过的固定翼无人机在空中出现，划出一圈彩虹，给天空留下美丽的色彩。

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?创新！技术& 艺术

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?无人机编队已经多次出现在央视的舞台上，并且每一次都会给我们带来耳目一新的感觉。勇于创新的央视，这一次将固定翼无人机编队表演呈现在我们的面前，为我们带来了一场不同以往的视觉盛宴。

无人机编队队形变换

1.1 无人机编队队形变换 1.1.1 队形变换问题描述 图4.1给出了队形变化的示意图，图中红色飞机代表长机，其他飞机代表僚机，无人机编队由原三角形队形16P P 变换到目标矩阵队形''16P P 。队形变换选择的路线和目标队形的位置是影响队形变换效率的两个主要因素。当目标队形确定时，选择不同的对应路线，其效率是不一致的。本章队形变换问题主要研究如何选取最优的对应路线。定义队形变化的最优效率为由原队形变换到期望队形的时间最短。 1P 4P 5P 2 P 3P 6P '1P '2P ' 4P '3P '6P ' 5P 图4.1 队形变换示意图 假设编队中有n 架飞机，各飞机i 变化前的位置为i P ，期望队形的位置为' i P ，飞机i 从i P 到'i P 的变换效率为i ξ，经过的时间为i t ，走过的路程为i s 。则一次变换中的能量效率为： 0n tran i i W ξ==∑ (4.1) 队形变换的时间和总的路程为： 12max(,, ,)tran n T t t t = (4.2) n tran i i S s ==∑ (4.3) 则队形变换的最优解问题转换为求取当tran T 最小时的各飞机间的对应关系。由第三章编队保持阶段可以知道，本文的僚机跟踪过程需要根据纵向x 轴的距离不断调整自己的速度。只要保证距离期望点的位置距离最近，根据僚机纵向编队跟踪的串级PID 控制系统，僚机就能以最快的时间到达。则问题可以进一步转化为求取当tran S 最小时的各飞机间的对应关系。假设队形变换在无障碍物情况下进行变换，则i P 到'i P 时的直线路径最短，最后可以将队形变化最优解问题简化为指派问题。编队中有n 架飞机，则共有n n ?中对应关系。若最优的对应方法为' (,)i i J P P 。则其数学表达式为： '12(,)min(,,,)n n i i tran tran tran J P P S S S ?= (4.4) 1.1.2 匈牙利算法的应用 匈牙利算法又名为Munkres 分配算法，该算法最早由匈牙利数学家Dénes K?nig 和Jen?

无人机飞行控制方法概述

2017-10-08 GaryLiu 于四川绵阳 无人机的飞行控制是无人机研究领域主要问题之一。在飞行过程中会受到各种干扰，如传感器的噪音与漂移、强风与乱气流、载重量变化及倾角过大引起的模型变动等等。这些都会严重影响飞行器的飞行品质，因此无人机的控制技术便显得尤为重要。传统的控制方法主要集中于姿态和高度的控制，除此之外还有一些用来控制速度、位置、航向、3D轨迹跟踪控制。多旋翼无人机的控制方法可以总结为以下三个主要的方面。 1.线性飞行控制方法 常规的飞行器控制方法以及早期的对飞行器控制的尝试都是建立在线性飞行控制理论上的，这其中就有诸如PID、H∞、LQR以及增益调度法。 1)PID PID控制属于传统控制方法，是目前最成功、用的最广泛的控制方法之一。其控制方法简单，无需前期建模工作，参数物理意义明确，适用于飞行精度要求不高的控制。 2)H∞ H∞属于鲁棒控制的方法。经典的控制理论并不要求被控对象的精确数学模型来解决多输入多输出非线性系统问题。现代控制理论可以定量地解决多输入多输出非线性系统问题，但完全依赖于描述被控对象的动态特性的数学模型。鲁棒控制可以很好解决因干扰等因素引起的建模误差问题，但它的计算量非常大，依赖于高性能的处理器，同时，由于是频域设计方法，调参也相对困难。 3)LQR LQR是被运用来控制无人机的比较成功的方法之一，其对象是能用状态空间表达式表示的线性系统，目标函数是状态变量或控制变量的二次函数的积分。而且Matlab软件的使用为LQR的控制方法提供了良好的仿真条件，更为工程实现提供了便利。 4)增益调度法 增益调度（Gain scheduling）即在系统运行时，调度变量的变化导致控制器的参数随着改变，根据调度变量使系统以不同的控制规律在不同的区域内运行，以解决系统非线性的问题。该算法由两大部分组成，第一部分主要完成事件驱动，实现参数调整。如果系统的运行情况改变，则可通过该部分来识别并切换模态；第二部分为误差驱动，其控制功能由选定的模态来实现。该控制方法在旋翼无人机的垂直起降、定点悬停及路径跟踪等控制上有着优异的性能。 2.基于学习的飞行控制方法 基于学习的飞行控制方法的特点就是无需了解飞行器的动力学模型，只要一些飞行试验和飞行数据。其中研究最热门的有模糊控制方法、基于人体学习的方法以及神经网络法。 1)模糊控制方法（Fuzzy logic） 模糊控制是解决模型不确定性的方法之一，在模型未知的情况下来实现对无人机的控制。 2)基于人体学习的方法（Human-based learning） 美国MIT的科研人员为了寻找能更好地控制小型无人飞行器的控制方法，从参加军事演习进行特技飞行的飞机中采集数据，分析飞行员对不同情况下飞机的操作，从而更好地理解无人机的输入序列和反馈机制。这种方法已经被运用到小型无人机的自主飞行中。 3)神经网络法（Neural networks）

无人机编队分布式体系结构

1.1 无人机编队分布式体系结构 1.1.1 单无人机体系结构 单无人机体系结构包含定位感知、控制、规划三个层面。其主要研究如何将各个子模块集成在一体以达到个体的最优。感知层解决“我在哪”的问题，规划层解决“我要去哪”的问题，控制层解决“我要怎么去”的问题。图2.1为单无人机体系的结构图。本文中感知层采用EKF (Extended Kalman Filter)算法进行多传感器数据融合，输入量为IMU(Inertial Measurement Unit)和GPS(Global Position System)，经过融合后可以得到更高频更精确的导航数据，包括姿态、速度和位置。在单机体系结构中，地面站仅负责任务的上传和遥测数据的回传。控制层接收地面站的规划航线并将其作为期望轨迹，结合感知层得到的导航数据，经过控制算法处理可以得到四通道的PWM输出，最后发送给执行机构。 图2.1 单无人机体系结构 1.1.2 多无人机分布式体系结构 在分布式体系结构中，各无人机节点通过拓扑网络进行信息交互，将个体间简单的行为规则合理组合在一起形成智能有序的集体。在编队协同飞行阶段，群体内无中心节点，个体的行动是独立的，仅需要知道邻居信息即可以参与行动[39]。图2.2是本文设计的多无人机分布式体系结构图。图中结构可以分为空中端、通信层、地面站三部分。空中端包含各个无人机节点的导航传感器模块、飞行控制系统模块、接收机模块、机载端数传模块等。通信层为各无人机节点实现信息共享的媒介，信息的共享形式会在后面几节中详细介绍。地面端主要是地面控制系统，功能包括上传群体的整体任务和监视群体以及群体中的每个个体的遥测数据，在遇到意外突发情况时，地面站监测人员可以随时介入获得该无人机的操作权，尽最大可能保证无人机编队飞行的安全性。

无人机主要部件

1、首先介绍的是无人机的大脑——飞控 无人机飞行控制系统是指能够稳定无人机飞行姿态，并能控制无人机自主或半自主飞行的控制系统，是无人机的大脑，也是区别于航模的最主要标志，简称飞控。飞控的作用就是通过飞控板上的陀螺仪，对四轴飞行状态进行快速调整(都是瞬间的事，不要妄想用人肉完成)。如发现右边力量大，向左倾斜，那么就减弱右边电流输出，电机变慢、升力变小，自然就不再向左倾斜。如果没有飞控系统，四轴飞行器就会因为安装、外界干扰、零件之间的不一致等原因形成飞行力量不平衡，后果就是左右、上下地胡乱翻滚，根本无法飞行。 工作过程大致如下：飞控系统实时采集各传感器测量的飞行状态数据、接收无线电测控终端传输的由地面测控站上行信道送来的控制命令及数据，经计算处理，输出控制指令给执行机构，实现对无人机中各种飞行模态的控制和对任务设备的管理与控制;同时将无人机的状态数据及发动机、机载电源系统、任务设备的工作状态参数实时传送给机载无线电数据终端，经无线电下行信道发送回地面测控站。飞控系统的硬件主要包括：主控制模块、信号调理及接口模块、数据采集模块以及舵机驱动模块等。 2、为传感器增稳的——云台 稳定平台，对于任务设备来说太重要了，是用来给相机增稳的部分，几千米的高度上误差个几分几秒就能差出去几十米。它主要通过传感器感知机身的动作，通过电机驱动让相机保持原来的位置，抵消机身晃动或者震动的影响。云台主要考察几个性能：增稳精度、兼容性（一款云台能适配几款相机和镜头）和转动范围（分为俯仰、横滚和旋转三个轴），如果遇到变焦相机，就更加考验云台

的增稳精度了，因为经过长距离的变焦，一点点轻微的震动都会让画面抖动得很厉害。 现时的航拍云台主要由无刷电机驱动，在水平、横滚、俯仰三个轴向对相机进行增稳，可搭载的摄影器材从小摄像头到GoPro，再到微单/无反相机，甚至全画幅单反以及专业级电影机都可以。摄影器材越大，云台就越大，相应的机架也就越大。 上面三个演示的是机身不动、相机动的效果，但实际上云台工作时，是相机不动，而机身动。所以在空中时，无人机的机身不断在动作，云台依然可以保相机镜头的位置，达到增稳的效果。 分类: 目前市面上常见的有三轴增稳云台和两轴增稳云台。

四旋翼无人机编队问题方案

多旋翼无人机协同编队飞行控制研究方案 摘要：无人机协同编队飞行控制已经成为时代热题。本文主要是对MMR之间、MMR与GCS之间的通信模式进行穷尽，并对CFF组织架构，3架MMR编队的几何结构进行总结概括，重点分析了CFF队形与所执行任务之间的内在关系。在对CFF控制问题上主要总结了主-僚机控制方式及其常规问题和整体式飞行控制方案的研究。并最终对MMR故障、GCS故障、编队阵型故障、其它应急情况下的容错机制、队形重构机制的研究MMR编队内部避障、整体避障问题研究进行了总结概括。 关键字：通信模式多旋翼无人机协同编队控制方式故障诊断与应急措施 一、序言 无人机（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）是现代战争中重要的作战武器，能够代替有人机执行多种复杂危险的任务。尽管如此,单架的UAV 执行任务时仍存在相应的问题,如执行侦察任务时,单架UAV可能会受到传感器的角度限制,不能从多个不同方位对目标区域进行观测,当面临大范围搜索任务时，不能有效地覆盖整个侦察区域;而如果是执行攻击任务,同样,单架UAV在作战范围、杀伤半径、摧毁能力以及攻击精度等方面受到的限制,会影响整个作战任务的成功率。另外,一旦单架UAV中途出现故障，必须立即中断任务返回,在战争中有可能贻误战机而破坏整个战计划。 针对以上现状,多年来人们通过分析生物群体的社会性现象,如模仿群鸟迁徙过程中,其队形保持、节省能量以及协同对抗天敌等能力,来解决目所关注的问题,其目的是为了尽可能地发挥单架UAV的作用,实现多UAV协同编队飞行的控制、决策和管理,从而提高UAV完成任务的效率,拓宽UAV 使用范围,达到安全、高可靠性地执行多种任务的目的。 无人机技术经过几十年的发展已经相对成熟,在军事和民用中发挥了独特的作用。为了适应未来的挑战,除了提高单机的功能和效用外,还需要考虑如何以现在的技术为基础,发展更加有效的无人机管理和组织模式。无人机编队飞行是近年来提出的无人机合作化发展方向中的一个核心概念。 无人机编队飞行,即多架无人机为适应任务要求而进行的某种队形排列和任务分配的组织模式,它既包括编队飞行的队形产生、保持和变化,也包括飞行任务的规划和组织。无人机编队飞行是无人机发展的一个重要趋势,拥有广阔的发展前景。 UAV的编队飞行可以提高UAV完成任务的效率,拓宽UAV使用范围,达到安全、高可靠性地执行中加油、空中监视、侦察和作战等多种任务的目

小型无人机飞控系统介绍与工作原理

飞控系统是无人机的核心控制装置，相当于无人机的大脑，是否装有飞控系统也是无人机区别于普通航空模型的重要标志。在经历了早期的遥控飞行后，目前其导航控制方式已经发展为自主飞行和智能飞行。导航方式的改变对飞行控制计算机的精度提出了更高的要求；随着小型无人机执行任务复杂程度的增加，对飞控计算机运算速度的要求也更高；而小型化的要求对飞控计算机的功耗和体积也提出了很高的要求。高精度不仅要求计算机的控制精度高，而且要求能够运行复杂的控制算法，小型化则要求无人机的体积小，机动性好，进而要求控制计算机的体积越小越好。 在众多处理器芯片中，最适合小型飞控计算机CPU的芯片当属TI公司的TMS320LF2407，其运算速度以及众多的外围接口电路很适合用来完成对小型无人机的实时控制功能。它采用哈佛结构、多级流水线操作，对数据和指令同时进行读取，片内自带资源包括16路10位A ／D转换器且带自动排序功能，保证最多16路有转换在同一转换期间进行，而不会增加CPU 的开销；40路可单独编程或复用的通用输入／输出通道；5个外部中断；集成的串行通信接口（SCI），可使其具备与系统内其他控制器进行异步（RS 485）通信的能力；16位同步串行外围接口（SPI）能方便地用来与其他的外围设备通信；还提供看门狗定时器模块（WDT）和CAN通信模块。 飞控系统组成模块 飞控系统实时采集各传感器测量的飞行状态数据、接收无线电测控终端传输的由地面测控站上行信道送来的控制命令及数据，经计算处理，输出控制指令给执行机构，实现对无人机中各种飞行模态的控制和对任务设备的管理与控制；同时将无人机的状态数据及发动机、机载电源系统、任务设备的工作状态参数实时传送给机载无线电数据终端，经无线电下行信道发送回地面测控站。按照功能划分，该飞控系统的硬件包括：主控制模块、信号调理及接口模块、数据采集模块以及舵机驱动模块等。 模块功能 各个功能模块组合在一起，构成飞行控制系统的核心，而主控制模块是飞控系统核心，它与信号调理模块、接口模块和舵机驱动模块相组合，在只需要修改软件和简单改动外围电路的基础上可以满足一系列小型无人机的飞行控制和飞行管理功能要求，从而实现一次开发，多型号使用，降低系统开发成本的目的。系统主要完成如下功能： （1）完成多路模拟信号的高精度采集，包括陀螺信号、航向信号、舵偏角信号、发动机转速、缸温信号、动静压传感器信号、电源电压信号等。由于CPU自带A／D的精度和通道数有限，所以使用了另外的数据采集电路，其片选和控制信号是通过EPLD中译码电路产生的。

多无人机协同编队仿生飞行控制关键技术研究

随着单架无人机技术的发展日趋成熟，军事和民事领域对无人机的任务需求变得苛刻，人们开始关注生物界编队鸟群（如大雁、天鹅等）长途迁徙的现象，分析生物系统的进化特征与行为规律，利用多无人机协同编队飞行（Coordinated Formation Flight，简称CFF）与生物系统（个体或群体）的某些原理和行为相似性，将仿生学引入到CFF研究中，以期获得类似鸟群长途迁徙的功效，如降低飞行阻力、节省燃油、延长巡航距离等。由于多无人机CFF控制技术具有广阔的工程应用前景，因此这一项目已在世界范围内激发了科研人员越来越高的研究热情，但又因该项目需要涉及多学科和多技术领域，因此研究难度高。目前国外虽已取得了显著的研究成果，但离工程应用还有很大的差距，而国内研究才刚刚起步，还属于理论跟踪性研究，所以系统深入的研究多无人机CFF控制技术，逐步实现其工程应用已成燃眉之际。本文正是基于多无人机CFF控制技术的国内外发展背景，根据实验室的实际情况，从多无人机编队飞行的基本原理到功能的硬件实现，采取环环相扣的研究方法，完成了多无人机CFF控制技术的前期研究工作。全文研究的多无人机CFF控制关键技术主要包括四个方面：多无人机CFF的气动耦合模型、CFF中单架UAV的运动学和动力学模型、CFF控制器以及硬件在环的CFF测试平台构建技术。论文首先总结了前人在这一领域内已有的研究成果，并在此基础上对紧密编队飞行中非常重要的气动耦合问题进行了系统的研究，然后分析对比了几种常见的涡流模型，利用简化的飞机结构和一种近似平均有效风和风梯度的计算方式，针对“长机-僚机”的V型编队方式和非线性6 DOF的刚性飞机，确立了适合多无人机CFF动态特性研究的气动耦合模型，继而分析这种气动耦合对飞机各种参量所产生的影响作用，并相应完成了对已有的标准飞机气动力和力矩系数方程组的调整工作。其次，利用第一阶段的工作成果，论文给出了“长机-僚机”编队方式下多无人机CFF模型，通过惯性坐标轴系、速度坐标轴系与机体坐标轴系之间的转换关系，深入的分析了受翼尖涡流影响的CFF中单架无人机的运动特性，同时给出了其特有的运动学和动力学模型。论文的核心研究内容之一是如何设计出一种能够确保僚机实时跟随长机飞行航迹的飞行控制器。在本文前期工作的基础上，利用多无人机CFF中的单架无人机的非线性动力学模型，针对飞机特有的运动规律，即飞机的状态变量可按时间尺度的不同分成慢变量( )和快变量( )，对应的给出了双环控制器的设计方法：外环利用带积分消除跟随航迹稳态误差的变结构滑模控制器，内环则采用基于神经网络消除逆误差的动态逆控制器。整个设计过程紧紧围绕多无人机CFF系统建立的要求，由长机航迹信息已知的理想假设，到完全不用知晓情况下实施目标跟随，并保持特定的编队队形，层层深入地系统研究了飞行跟随控制律，最后利用Matlab7.1对其进行仿真验证。仿真结果表明该飞行控制器能够确保僚机在长机产生的涡流场中保持编队飞行的队形结构。本文另一个核心研究内容是硬件在环的多无人机CFF测试平台的研制。文中详细的阐述了多无人机CFF系统的设计要求和软硬件实现过程。整个系统主要由三个子系统组成：无人机飞行控制系统（Flight Control System，简称FCS）、基于Statemate构建的无人机虚拟样机（Virtual Prototype，简称VP）以及地面测试系统。硬件测试平台的设计中加入了FCS-VP思想，主要是基于低成本考虑，而FCS-VP虽然是一种数字化的软件模型，但其设计理念与系统设计自动化（System Design Automation，SDA）完全一致，可以对应的完成物理原型应该具备的所有功能，且具有研究过程用时短，飞行航迹监控实时性强等优势，并能随机的对飞机实施各种干扰，动态的显示编队飞行控制器的性能好坏。经过多次双机编队飞行的检测实验，结果表明基于多无人机CFF测试平台系统的双机编队飞行正常，达到设计要求，同时也进一步证明了本文所研究的编队飞行控制系统相关理论算法是正确和有效的。

多无人机编队通信方案设计

1.1 多无人机编队通信方案设计 1.1.1 基于图论的无人机通信问题描述 如果将单个无人机看成节点，那么多无人机的行为可以利用图论进行描述，无人机之间的信息交流可以表示为拓扑图形式[40]。假设编队中共有n 架无人机，则图中的边可以表示为无人机之间的通信联系，定义无人机编队的通信连结图为(),,G V E A ，式中， 12{,,,}n V v v v =代表具有n 架无人机节点的集合，{(,),}i j E v v V V i j =∈?≠代表边的 集合，[]ij n n A a ?=代表邻接矩阵，ij a 代表节点i 到j 的权值系数。容易推出0ii a =，并且 0ij ji a a =≥。定义(,),ij i j e v v V V i j =∈?≠，若存在ij ji e e ?，则该图为无向图。定义某 节点i v 的邻居集{,(,)}i j i j N a V a a E =∈∈。图(),,G V E A 的Laplacian 矩阵为[]ij n n L l ?=。 ij l 的值如式(2.1)。 n ij j ij ij a i j l a i j ?=?=? -≠??∑ (2.1) 对于无向图，显然有T L L =。 1223(,)(,)(,),[1,]i j a a a a a a i j n ∈，，代表图中的路， 路是由边构成的序列。 1.1.2 基于Mesh 网络通信结构的设计 在Mesh 网络拓扑中，无线数传可以无需通过主节点直接互相通信，或者在需要时借由另一Mesh 节点中继进行通信，这不同于传统的点对多点(PMP, Point to Multipoint)和点对点(PTP, Point to Point)通信结构。Mesh 网络具有如下特点：从源节点到目标节点的数据传输具有多条冗余路径；可以自动发现未知路径。如果路径由于某个Mesh 突然下线或者移动(如无人机Mesh 节点)而发生更改，Mesh 网络可以生成新的路径来自我修复，从而大大的消除了单点故障的风险。图2.3为一Mesh 网络的拓扑示意图。如图所示，数据可以通过多条路径到达Mesh 网络中的每个目的地。 图2.3 Mesh 网络拓扑示意图 包括Mesh 网络在内的任何跳频网络都需要至少一个节点承担主协调员(P.C, Primary Coordinator)，以确保网络中的所有节点都在同一频率上同时跳频。这是通过给所有设备发送同步信号方式来实现的。如果网络需要覆盖更大的范围，还可以给其他节点分发同步任务，此时该节点称为辅助协调员(S.C, Secondary Coordinator)。 在Mesh 网络中，有四种可用的节点类型或者节点任务模式：主协调员、辅助协调员、

关于无人机飞行控制系统的全面解析

关于无人机飞行控制系统的全面解析 飞控的大脑：微控制器在四轴飞行器的飞控主板上，需要用到的芯片并不多。目前的玩具级飞行器还只是简单地在空中飞行或停留，只要能够接收到遥控器发送过来的指令，控制四个马达带动桨翼，基本上就可以实现飞行或悬停的功能。意法半导体高级市场工程师介绍，无人机/多轴飞行器主要部件包括飞行控制以及遥控器两部分。其中飞行控制包括电调/马达控制、飞机姿态控制以及云台控制等。目前主流的电调控制方式主要分成BLDC方波控制以及FOC正弦波控制。 高通和英特尔推的飞控主芯片CES上我们看到了高通和英特尔展示了功能更为丰富的多轴飞行器，他们采用了比微控制器（MCU）更为强大的CPU或是ARM Cortex-A系列处理器作为飞控主芯片。例如，高通CES上展示的Snapdragon Cargo无人机是基于高通Snapdragon芯片开发出来的飞行控制器，它有无线通信、传感器集成和空间定位等功能。Intel CEO Brian Krzanich也亲自在CES上演示了他们的无人机。这款无人机采用了RealSense技术，能够建起3D地图和感知周围环境，它可以像一只蝙蝠一样飞行，能主动避免障碍物。英特尔的无人机是与一家德国工业无人机厂商Ascending Technologies合作开发，内置了高达6个英特的RealSense3D摄像头，以及采用了四核的英特尔凌动（Atom）处理器的PCI-express定制卡，来处理距离远近与传感器的实时信息，以及如何避免近距离的障碍物。这两家公司在CES展示如此强大功能的无人机，一是看好无人机的市场，二是美国即将推出相关法规，对无人机的飞行将有严格的管控。 多轴无人机的EMS/传感器某无人机方案商总经理认为，目前业内的玩具级飞行器，虽然大部分从三轴升级到了六轴MEMS，但通常采用的都是消费类产品如平板或手机上较常用的价格敏感型型号。在专业航拍以及专为航模发烧友开发的中高端无人机上，则会用到质量更为价格更高的传感器，以保障无人机更为稳定、安全的飞行。这些MEMS传感器主要用来实现飞行器的平稳控制和辅助导航。飞行器之所以能悬停，可以做航拍，是因为MEMS传感器可以检测飞行器在飞行过程中的俯仰角和滚转角变化，在检测到角度变化

无人机室内编队飞行计算机视觉定位

无人机室内编队飞行计算机视觉定位 方案设计

目录 1：项目需求 (3) 2：系统整体设计 (3) 3：标识设计 (6) 4：目标定位跟踪 (7) 5：研究基础和团队 (7)

1：项目需求 本项目是针对室内多机编队飞行而生。 飞行环境 1、飞行空间：长8米，宽4米，高2.8米 2、飞机尺寸：长10cm，宽10cm； 3、飞机数量：16架； 4、飞行高度1.5米 5、飞行间距40cm 视觉定位要求 1、平面定位精度5cm； 2、飞机头尾方位角1°； 3、输出速率大于30hz； 4、延迟小于100ms； 2：系统整体设计 室内导航与定位是无人机编队飞行的核心技术，一旦无人机像人一样室内活动自如，将开启一个比现有规模还大的室内市场，对于室外环境，全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System, GNSS)诸如美国的全球定位系统(Global Positioning System, GPS)、我国的北斗卫星导航系统(BeiDou Navigation Satellite System,

BDS)能够为用户提供较高精度的定位服务，基本满足了用户在室外场景中对基于位置服务的需求。然而，个人用户、服务机器人、扫地机器人等有大量的定位需求发生在室内场景。而室内场景受到建筑物的遮挡，GNSS信号快速衰减，甚至完全拒止，无法满足室内场景中导航定位的需要。因此，室内定位技术成为工业界与学术界研究的热点。在各行业应用需求的推动下，室内定位技术得到了快速的发展。目前，国内外研究已提出了射频识别技术(Radio Frequency Identification, RFID)、蓝牙、WLAN(Wireless Local Area Networks)、超宽带(Ultra-Wideband, UWB)，光流技术和运动捕捉等室内定位技术及系统，其中部分定位技术已经商用。但是，由于室内场景的复杂性和多样性，不同的室内定位技术也具有不同的缺点和局限性，尚未形成与GPS类似的普适解决方案。 射频，WLAN和UWB技术由于射频的不确定性，适应于范围大，精度要求较低的场合，光流法定位精度高，适合于无人机在室内的空中精确悬浮和定位。运动捕捉技术是目前最成功的无人机室内编队飞行动态定位技术，代表有英国Oxford Metrics Limited公司，英国Oxford Metrics Limited公司是世界上一家非常著名的光学动作捕捉（Motion Capture）系统供应商，它的这项技术在70 年代服务于英国海军，从事遥感、测控技术设备的研究与生产。进入80年代他们将自己在军事领域里的高新技术，逐渐用于民用方面，在医疗、运动、工程、生物等诸多领域生产制造用于动作捕捉的Motion Capture系统。80年代末，OML又将动作捕捉系统技术应用

(完整版)无人机飞行控制系统仿真研究本科生毕业论文

1 绪论 本章先主要介绍了无人机进无人机的特点，国内外研究现状和发展趋势及这篇文章的主要内容安排。 1.1无人机概述 无人机即无人驾驶飞机，也称为遥控驾驶飞行器，是机上没有驾驶员，靠自身程序控制装置操纵，自动飞行或者由人在地面或母机上进行遥控的无人驾驶飞行器，在它上面装有自动驾驶仪、程序控制系统、遥控与遥测系统、自动导航系统、自动着陆系统等，通过这些系统实现远距离控制飞行。无人机大体上由无人机载体、地面站设备(无线电控制、任务控制、发射回收等起降装置)以及有效负荷三部分组成。 无人机在航空业已有一百年的历史了。第一驾遥控航模飞机于1909年在美国试飞成功。1915年10月德国西门子公司研制成功采用伺服控制装置和指令制导的滑翔炸弹，它被公认为有控的无人机的先驱。世界上第一架无人机是英国人于1917年研制的。这是一架无线电操纵的小型单翼机，由于当时的许多技术问题，所以试验失败。一直到1921年英国才研制成可付诸实用的第一驾靶机。1918年德国也研制成第一驾无人驾驶的遥控飞机。1920年简氏《世界各地飞机》首次提到无人机。20世纪30年代初无线电操纵的无人靶机研制成功。在20世纪40至50年代，无人机逐渐得到了广泛使用，但这时主要是作为靶机使用。世界各国空军于20世纪50年代大量装备了无人驾驶飞机作为空靶。进入20世纪60年代后，美国出于冷战需要，将无人机研究重点放在侦察用途方面，这标志着无人机技术开始进入了以应用需求为牵引的快速发展时代。 由于无人机具有低成本、零伤亡、可重复使用和高机动等优点,因此

深受世界各国军队的广泛欢迎，近年来得到了快速发展。对于无人机而言，其自动飞行控制系统的设计是至关重要的，它的优劣程度直接影响到无人机各项性能(包括起飞着陆性能、作业飞行性能、飞行安全可靠性能、系统的自动化性和可维护性等)。因此，研究无人机的自动飞行控制技术具有十分重要的现实意义，尤其是在军事上的重要性己经得到国内外的高度重视，而无人机飞行控制系统是无人机能够安全、有效地完成复杂战术、战略使命的基本前提，因此迫切需要加强该领域的研究工作。 无人机的研制早在 20 世纪初就开始了，几乎与有人机同步，自30年代国外首次采用无线电操纵的模型飞机作为靶机以后，无人机的发展十分迅速。40年代，低空低速的小型活塞式靶机投入使用。50年代出现了高亚音速和超音速高性能的靶机，世界各国空军开始大量装备无人机作为空靶。60年代以后，随着微电子技术、导航与控制技术的发展，一些国家研制了无人驾驶侦察机，美国率先研制成功无人驾驶侦察机，并开始用于越战。无人机受到越来越多国家的青睐，发展迅猛。在1982年的中东战争中,以色列在贝卡谷地交战中，用“侦察兵”和“猛犬”无人机诱骗叙军的地空导弹的制导雷达开机，侦查获取了雷达的工作参数并测定了其所在位置。无人机的飞速发展是在海湾战争后，以美国为首的多国部队的无人机在海湾战争中成功地完成了战场侦察、火炮校射、通信中继和电子对抗任务。无人机的研制成功和战场运用，揭开了以远距离攻击型智能化武器、信息化武器为主导的“非接触性战争”的新篇章，由此引发了无人机及其飞行控制研究的热潮。 美国、英国、法国、德国、以色列、澳大利亚等国都针对这个领域投入了相当的研究力量。究其原因，用无人机替代有人驾驶飞机可以降低生产成本，便于运输、维修和保养，而且不用考虑人的生理和心理承受极限。未来无人机在军事和民事上都有广泛的应用前景。在军事领域，采用无人