一、平臺(tái)概述

四旋翼飛行控制實(shí)驗(yàn)平臺(tái)是集教學(xué)與科研目的為一體的多功能實(shí)驗(yàn)臺(tái)，其在滿(mǎn)足日常學(xué)生教學(xué)實(shí)驗(yàn)的同時(shí)，兼顧無(wú)人機(jī)平臺(tái)姿態(tài)控制、制導(dǎo)導(dǎo)航、力學(xué)等學(xué)科專(zhuān)業(yè)的科學(xué)研究。本平臺(tái)采用*的基于模型的設(shè)計(jì)（MBD）開(kāi)發(fā)思路，可支撐控制系統(tǒng)數(shù)學(xué)仿真實(shí)驗(yàn)、模擬軟件飛行實(shí)驗(yàn)、臺(tái)架實(shí)驗(yàn)、實(shí)物飛行實(shí)驗(yàn)，具備模型編譯、下載、數(shù)據(jù)監(jiān)視記錄、后處理等完成的工具軟件，能夠幫助學(xué)生熟悉整套控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)流程。

二、特征優(yōu)勢(shì)

1、基于模型設(shè)計(jì)（MBD）

平臺(tái)采用*的基于模型設(shè)計(jì)（MBD）的開(kāi)發(fā)思路；

2、實(shí)驗(yàn)支撐

同時(shí)支持?jǐn)?shù)學(xué)仿真實(shí)驗(yàn)、模擬軟件飛行實(shí)驗(yàn)、臺(tái)架實(shí)驗(yàn)和實(shí)物飛行實(shí)驗(yàn)；

3、硬件配置

主控芯片采用功能強(qiáng)大和擴(kuò)展性強(qiáng)的芯片AM335x 1GHz ARM® Cortex-A8 processor，擁有豐富的外設(shè)資源和強(qiáng)大的運(yùn)算能力；

4、圖像處理

具備前置攝像頭，結(jié)合圖形處理芯片，完成圖像采集和實(shí)時(shí)處理；

5、控制器開(kāi)發(fā)

結(jié)合基于MATLAB Simulink和ARM的快速控制原型系統(tǒng)的使用，可以快速實(shí)現(xiàn)控制器的開(kāi)發(fā)，自動(dòng)代碼生成。

三、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容

1、建模實(shí)驗(yàn)

?仿真實(shí)物分析實(shí)驗(yàn)    ?油門(mén)響應(yīng)對(duì)比實(shí)驗(yàn)    ? 數(shù)據(jù)分析建模實(shí)驗(yàn)

2、濾波實(shí)驗(yàn)

?互補(bǔ)濾波實(shí)驗(yàn)           ?濾波參數(shù)對(duì)比實(shí)驗(yàn)    ?卡爾曼濾波實(shí)驗(yàn)

3、姿態(tài)控制實(shí)驗(yàn)

?系統(tǒng)穩(wěn)定分析實(shí)驗(yàn)     ?PID參數(shù)調(diào)節(jié)實(shí)驗(yàn)      ?矯正器設(shè)計(jì)驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)

4、圖像跟蹤實(shí)驗(yàn)

?RGB圖像分析實(shí)驗(yàn)      ?HSV圖像分析實(shí)驗(yàn)     ?視覺(jué)伺服跟蹤實(shí)驗(yàn)

四、實(shí)驗(yàn)示例

1、IMU數(shù)據(jù)獲取與姿態(tài)解算

1）實(shí)驗(yàn)?zāi)康?/p>

?熟悉IMU傳感器基本原理；                          ?學(xué)習(xí)基本kalman濾波的原理和應(yīng)用。

2）實(shí)驗(yàn)原理

飛行器姿態(tài)（滾轉(zhuǎn)、俯仰、偏航角）測(cè)值并非直接來(lái)源于機(jī)上傳感器，而是依據(jù)姿態(tài)測(cè)量原理，由集成傳感器的原始測(cè)值經(jīng)過(guò)‘vehicle_attitude’模塊內(nèi)置姿態(tài)計(jì)算方法計(jì)算后得到。該模塊內(nèi)置了兩種姿態(tài)計(jì)算方法，基于加速度計(jì)、陀螺儀和磁力計(jì)測(cè)值的默認(rèn)計(jì)算方法和擴(kuò)展卡爾曼濾波器（Extended Kalman Filter）。

姿態(tài)測(cè)量模型

3）實(shí)驗(yàn)過(guò)程

A.數(shù)值仿真實(shí)驗(yàn)

Step1: 直接運(yùn)行

Step2: 打開(kāi)示波器，結(jié)果如下圖所示，從結(jié)果可以看出，估計(jì)值能夠很好的符合實(shí)際值。

卡爾曼數(shù)值仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果

B.臺(tái)架實(shí)物實(shí)驗(yàn)

Step1: 打開(kāi)Simulink模型

Step2: 無(wú)人機(jī)實(shí)物上電

Step3: 編譯下載模型，上傳固件信息

Step4: 手動(dòng)擺動(dòng)四旋翼，在Simulink監(jiān)控界面觀察上傳的四旋翼姿態(tài)數(shù)據(jù)

Step5: 停止模型

Step6:關(guān)閉無(wú)人機(jī)。

2、基于顏色的綠球跟蹤實(shí)驗(yàn)

1）實(shí)驗(yàn)?zāi)康?/p>

?了解跟蹤控制基本原理         ?了解圖像處理基本過(guò)程         ?了解分層控制器的設(shè)計(jì)思想

2）實(shí)驗(yàn)原理

以前置相機(jī)中的綠球?yàn)楦檶?duì)象，其目的是保持綠球在圖像的中心位置（坐標(biāo)原點(diǎn)）。當(dāng)綠球在圖像中左右移動(dòng)時(shí)會(huì)產(chǎn)生一個(gè)x方向的位移，將此作為偏差輸入PID控制器產(chǎn)生一個(gè)偏航角的控制量，作為姿態(tài)控制器的期望值。當(dāng)綠球在圖像中上下移動(dòng)時(shí)會(huì)產(chǎn)生一個(gè)y軸方向的位移，將此作為偏差輸入PID控制器產(chǎn)生一個(gè)俯仰角的控制量，作為姿態(tài)控制器的期望值。經(jīng)過(guò)兩個(gè)PID控制器，將使得綠球能夠保持在圖像的中心，移動(dòng)綠球，無(wú)人機(jī)的機(jī)頭就會(huì)跟隨移動(dòng)，這就是綠球跟蹤的基本原理。

如下圖所示，綠球跟蹤控制系統(tǒng)采用分層控制思想，上層為綠球跟蹤控制器（BBB板載ARM處理器），下層為無(wú)人機(jī)姿態(tài)控制器（BBB板載GPU處理器），上層的控制器輸出作為下一層控制器的給定輸入。

綠球跟蹤控制系統(tǒng)原理圖

3）實(shí)驗(yàn)過(guò)程

Step1:打開(kāi)模型

Step2:無(wú)人機(jī)實(shí)物上電

Step3:編譯下載模型，上傳固件

Step4:運(yùn)行模型

Step5:運(yùn)動(dòng)綠球，觀察無(wú)人機(jī)跟蹤情況

Step6:調(diào)整PID控制器參數(shù)，優(yōu)化跟蹤效果

Step7:停止模型

Step8:關(guān)閉無(wú)人機(jī)

4）實(shí)驗(yàn)討論：

?分層控制的設(shè)計(jì)思路和特點(diǎn)         ?將顏色跟蹤改為形狀跟蹤甚至人臉跟蹤等。

五、選型配置

       六、部分用戶(hù)

?北京航空航天大學(xué)     ?西北工業(yè)大學(xué)    ?華東交通大學(xué)    ?桂林航天工業(yè)學(xué)院    ?中南大學(xué)    ?重慶大學(xué)    ?南昌航空大學(xué)    

?北京理工大學(xué)            ?中北大學(xué)           ?北京聯(lián)合大學(xué)            ?臺(tái)州學(xué)院    ?濱州學(xué)院     ?滇西科技師范學(xué)院

?北京信息科技大學(xué)     ?廣西大學(xué)           ?西南交通大學(xué)      ?*南海海洋研究所 ?哈爾濱工業(yè)大學(xué)  ?中山大學(xué)珠海學(xué)院