The Integrated Navigation and Control of Hexacopter Basing on vision.pdf

1、近些年，隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，無(wú)人機(jī)飛行技術(shù)逐漸從軍用領(lǐng)域向大眾消費(fèi)者領(lǐng)域普及。其中，多旋翼飛行器由于其飛行穩(wěn)定、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、易于操作、方便維護(hù)等優(yōu)點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用到航拍攝影、軍事偵察、災(zāi)情監(jiān)視等領(lǐng)域。而在學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域，它發(fā)揮著重要的作用，如復(fù)雜環(huán)境導(dǎo)航[1]、飛行器數(shù)學(xué)模型的構(gòu)建[2]、姿態(tài)控制算法的研究[3-6]、室內(nèi)外飛行避障[7]、定位導(dǎo)航[8]和地圖構(gòu)建（SLAM）[9]和編隊(duì)飛行[10]?；谝曈X(jué)信息與傳統(tǒng)的慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的組合導(dǎo)航

2、，能夠解決目前亟待解決的室內(nèi)導(dǎo)航難題，不僅提高飛行器導(dǎo)航的精度，而且增強(qiáng)了導(dǎo)航的可靠性。因此，本文對(duì)基于視覺(jué)的組合導(dǎo)航和控制進(jìn)行了研究。本文主要完成的工作有以下幾點(diǎn)：
　　1.提出了視覺(jué)位置、姿態(tài)測(cè)量的方案，設(shè)計(jì)了特定的標(biāo)識(shí)物，并給出了通過(guò)特定標(biāo)識(shí)物來(lái)判斷飛行器位置和姿態(tài)的方法，并驗(yàn)證了算法的可行性以及精度。視覺(jué)位姿測(cè)量的核心包括快速頂點(diǎn)識(shí)別算法和視覺(jué)相對(duì)位姿的測(cè)量；
　　2.針對(duì)傳統(tǒng)的慣導(dǎo)測(cè)量中陀螺儀的時(shí)間漂移問(wèn)題，通過(guò)加

3、速度計(jì)和羅盤對(duì)慣導(dǎo)進(jìn)行修正，一定程度緩解了陀螺儀的漂移問(wèn)題；采用卡爾曼濾波的最優(yōu)估計(jì)算法融合視覺(jué)和慣導(dǎo)的測(cè)量結(jié)果；針對(duì)視覺(jué)和慣導(dǎo)頻率不一致和視覺(jué)測(cè)量可能出現(xiàn)的粗大誤差問(wèn)題，對(duì)卡爾曼濾波的算法進(jìn)行了相應(yīng)的改進(jìn)。最后通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了融合的效果；
　　3.提出了飛行器位姿的自抗擾(ADRC)控制器。針對(duì)飛行器的三個(gè)位置參數(shù)X、Y、Z和三個(gè)姿態(tài)參數(shù)?、?、?設(shè)計(jì)了共六個(gè)ADRC自抗擾控制器。自抗擾控制不依賴系統(tǒng)模型，可以消除通道耦合，并且克