【摘 要】
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小型四旋翼无人机拥有众多优点,例如,重量轻、体积较小、易于操控和良好的稳定性等优点。近年来,随着硬件设备性能的提升,基于无人机平台实现的功能也越来越丰富。尤其是将无人机与机器视觉模块相结合,使得无人机能够自主完成对预定目标的识别以及追踪处理,这就需要无人机飞行时拥有良好的稳定性,以便进行拍照和识别。通过机器视觉模块与无人机平台相结合,大大拓展了无人机的应用场景,具有一定的工程应用价值和实际意义。本
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小型四旋翼无人机拥有众多优点,例如,重量轻、体积较小、易于操控和良好的稳定性等优点。近年来,随着硬件设备性能的提升,基于无人机平台实现的功能也越来越丰富。尤其是将无人机与机器视觉模块相结合,使得无人机能够自主完成对预定目标的识别以及追踪处理,这就需要无人机飞行时拥有良好的稳定性,以便进行拍照和识别。通过机器视觉模块与无人机平台相结合,大大拓展了无人机的应用场景,具有一定的工程应用价值和实际意义。本文主要便是围绕着无人机的飞行稳定性和搭载机器视觉对预定目标进行识别追踪的相关工作进行研究,内容如下:1.四旋翼无人机建模:通过对无人机各个模块硬件的选取介绍,对动力模块建立数学模型,计算分析得到了所搭建无人机的飞行性能,该模型可以滞空飞行约14min。对无人机飞行原理进行说明并建立了相应的坐标系。并针对无人机的具体结构运用牛顿-欧拉方程推导得出无人机的动力学、力学模型。通过分析系统整体模型并进行线性化处理得到了四旋翼无人机的整体数学模型,建立了对应的仿真模型用于控制器的仿真验证。2.自抗扰控制算法:通过对无人机的控制器进行研究,针对传统PID控制在无人机控制器当中应用的缺点,提出了自抗扰控制（ADRC-Active Disturbances Rejection Controller）算法。由于无人机飞行当中易受环境因素等干扰,ADRC有着良好的抗干扰能力,十分适合应用于无人机平台。并通过MATLAB/Simulink对ADRC和PID算法进行仿真模拟性能分析,在相同环境下得出ADRC相较于PID控制的响应曲线波动幅度更小,调节速度更快,稳定效果更好。3.基于机器视觉的飞行控制:利用改进过的无人机平台进行与机器视觉模块相结合,构建了基于机器视觉的飞行控制器完成了对预定目标的准确识别以及对移动目标的追踪。同时改进后的飞行平台有着更好的飞行稳定性,能够长时间稳定的识别跟踪目标,验证了实验的可靠性以及稳定性。
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