【四旋翼无人机车载自动起降控制系统设计开题报告文献综述6600字】

四旋翼无人机车载自动起降控制系统设计开题报告文献综述目录TOC\o"1-3"\h\u1549四旋翼无人机车载自动起降控制系统设计开题报告文献综述 1321631.1课题背景和研究意义 191181.2国内外研究现状 3169321.3研究目的和主要工作 720768参考文献 91.1课题背景和研究意义无人驾驶飞机简称“无人机”（“UAV”），是一种可以通过无线信通远程遥控设备或自动程序控制装置操纵的非载人飞行器。无人机无是对非载人飞行器的统称，基于技术特征角度可以分为：无人飞艇、固定翼无人机、多旋翼无人机、垂直起降固定翼无人机、无人直升机、无人伞翼机、仿生飞行器等。特别是多旋翼无人机具有体积较小、结构简单、运动灵活等特点，能够在复杂场景和自热环境下可方便完成垂直起降、自由悬停，并且可远程自主飞行，可以在一些不适合人类进入的复杂和危险环境中进行作业或执行特殊任务。近年来利用多旋翼无人机搭载摄像设备，并配置视频图像高速无线传输系统，使之成为了“可飞行摄像机”，无人机摄像机在个人航拍领域广泛大量应用，同时也带动了无人机产业的发展，所以目前在科研机构、电力行业、警用安全防务和军事领域都有着越来越重要的应用。具体应用有如下：在科研机构领域，可进行偏僻山区地质考察、恶劣自然环境评估和草原地区野生动植物生活习性观察；在电力行业，使用不受地理条件、环境条件限制，特别适合在复杂环境执行任务，可定期对线路通道内树木、违章建筑等情况进行勘察或清理，确保输电线路安全。当输电设备遭遇自然灾害后，通过无人机进行大范围快速巡查，可及时有效掌握事故隐患地点[1]；在警用安全防务领域，多旋翼无人机可携带小型无线高清摄像机，实时向地面控制系统传输视频图像，能够有效协助执法人员锁定可疑目标；特别在军事方面的使用更加广泛，可以用于目标侦察和监视，尤其对人员无法进入的地区和卫星扫描不到的盲区进行侦察，传回更有效的视频信息，及时提供实时的战场环境态势情报，同时旋翼无人机还可以配备轻型武器系统，对目标进行火力打击，这对于创建信息化军队，充分掌握战场实时信息，减少战争人员伤亡，夺取战争主动性具有不可忽视的主导作用[2]。多旋翼无人操控优势突出显著，由于受动力能源和通信遥控的技术条件的限制，使其飞行距离较短和任务载荷极其有限的缺点也很明显。一般搭载几千克负载就已经到达极限，如果要提升负重指标的话，其机体的尺寸就要足够大才可以，而且电机、电控、甚至电池的重量都是问题，甚至多出来的任务载荷还不足携带提升自身动力的电池，同时巨大的生产成本和体积也会影响其的前期技术开发，即使解决任务载荷问题，也会因为飞行空时间短、抗风能力弱和便携性差限制其应用范围。因通信遥控距离有限，为增大无人机作业范围，操控设备与车辆结合，发挥车辆的远程机动性能，可大幅提高多旋翼无人机飞行距离。在执行急难险重任务时选择多旋翼无人机往往因为其有“方便快捷、低成本、零损伤”等特点，而无人机在整个使用过程里其“登陆”过程，是飞行操作控制里问题故障比例最大的一个作业环节，极大影响了无人机的使用航时，增大了维修保护成本费用，关键时段会造成无人机设备损坏进而使任务失败。特别是为克服无人在应用过程中存在的问题，在实现无人机与车辆结合时更增加了无人机着陆的操控难度。本课题研究的对象是多旋翼无人机中的一种四旋翼无人机，研究一种车载四旋翼无人机自动起降模块，用于无人机起降过程的自动引导控制，使无人机能够自动快速起降以及在目标位置精准着陆，并能提高无人机的运输、使用过程中的安全防护能力。四旋翼无人机车载自动定位检测与起降控制技术是一个新的专业方向，需综合应用多领域工程技术，从事该技术的研究有可在基于视频图像处理的四旋翼无人机自动着陆控制理论与技术应用上取得革新或突破，并可以为车载无人机工程实践方面的应用积累经验，因此本研究有很强的理论意义。目前，民用四旋翼无人机的应用范围迅速扩大，市场前景好。四旋翼无人机车载自动起降模块可使无人机应用到更广的市场范围，有着巨大的经济意义。车载四旋翼无人机自动定位起降模块的研究可使无人机与车辆紧密结合，扩大四旋翼无人机应用范围，从而实现无人机在车里装备上的快速部署，推动无人机军用技术的发展，因此本课题研究具有国防意义。1.2国内外研究现状1.2.1国外研究现状1907年法国Breguet兄弟基于好奇制造了世界上第一架四旋翼飞机(图1.1)，由于没有设计飞行控制装置，其飞行过程稳定性很差，但其开辟了四旋翼气动模式格局。其作为四旋翼飞机的雏形和垂直起降飞机的先例，为以后四旋翼无人机的发展奠定了一定的基础理论模型[3]。二十世纪九十年代开始，外国分析研究组织机构相继针对无人操控机的自主独立登陆展开体系性的分析研究。从原理体系到项目工程研发分析研究都获得了很多的技术成果，本文对少数典型研究课题进行了分析：（1）来自美国加州大学伯克利分校的研究者率先开展基于视频图像的飞行控制图1.1Breguet兄弟设计的四旋翼飞行器器设备自动智能登陆操作控制的分析研究，主要分析研究了以分布空间点为基本标准到像点的投影相互关系与相关计算求解飞行控制器设备具体位置与姿态的模式。其数学实验模型是原在地物分布空间点的标定固定的具体位置之后，参考依据飞行控制器设备上的摄像机的位姿实际状况来对像点准确定位，经过对交通地面的数个特征分布点展开选用与标定，成立像点和像机位姿相互关系的数学线性运算方程式，最终经过数学计算求解来获得飞机位姿的资料信息，其投影的相互关系比较简明。与此同时，研究人员对图像投影相互关系展开了匹配对应，还会对最终结果展开了非线性关联改良完善优化提高全面处理[4]。（2）宾夕法尼亚大学的ALTUGE学者研究的HMX4型四旋翼无人机(图1.2)[4]应用了基于视觉的自主降落技术。研究者搭建了实验平台，并安装了控制系统，其根据原理是根据安装在实验平台上摄像头的检测跟踪无人机，通过图像处理来获取无人机位姿角、位置等控制数据信息，运用Backstepping的操作控制运算方法，完成了无人操控机自主独立悬停。后来研究者对实验平台进行了技术升级改进，引入了双目视觉定位与定姿控制算法，进一步提高了测量和控制精度。这种基于视觉的自主降落控制方法可实现在某种特殊固定平台上自动起飞和着陆[5]。（3）Microdrone公司研发基于商用的MD4-1000型可折叠四旋翼无人机(图1.3)，可在狭小空域中执行监视、侦察、搜索、协调指挥等多种空中任务。机体和云台完全采用特殊的专业碳纤维材料制造，具有重量轻、强度高，可快速折叠方便运输等特点。自身集成了加速度计、陀螺仪、磁力计、气压计、湿度计、温度计等多种高精度传感器同时可以借助GPSWaypoint系统进行飞行控制，可以使用遥控器直接控制，图1.2HMX4四旋翼无人机也能借助GPS导航系统按照规定航迹进行自动飞行[6]，遇到特殊情况，操作者可以随时发出控制指令控制无人机按原路规划路线自动返航。该遥控器除正常的遥控功能外，还能利用windows操作系统平台的mdCockpit软件能实时接收并显示多种重要的飞行数从而监控无人飞行过程（图1.3）[7]。总之该型无人机是目前市场上为数不多的能够提供自控驾驶功能的高级无人机控制系统。(b)图1.3MD4-1000型可折叠四旋翼无人机与飞行监控软件（4）日本东京都市大学进行过基于GPS定位的自动巡航与自动着陆控制的有关研究[8]。以色列天空智慧公司（SkySapience）成功研制了HoverMast型留无人机平台(图1.4)该平台将与机器人战车或多用途装备运输车辆配合使用。该无人机可从车辆上起飞并在空中长时间持续悬停，并且该车载四旋翼无人机整套系统可折叠置于车辆顶部直径为80cm的集装箱内。以色列航空工业公司和美国洛克希德·马丁公司也在进行车载四旋翼无人机有关研究。目前国外有多家公司都认可将特种车辆特别是无人平台作为无人机系统的基础平台，通过平台与无人机适应性改进来拓展无人机作业能力和适应性。图1.4HoverMast型车载无人机平台1.2.2国内研究现状与国外相比，国内无人机自主着陆控制技术起步较晚，特别是在车载四旋翼无人机自动起降控制方面的研究较少。近年来西北工业大学开展了无人机高精度自动进场着陆导引控制的研究，综合分析了无人机的主要发射与回收方式，建立了轮式起降无人机起飞着陆数字仿真系统模型，并在在MATLAB／SIMULINK环境下，应用经典控制系统设计方法，完成了基于分米波导引的无人机自动起降控制系统的设计，解决了控制算法切换时的瞬变抑制问题。同时提出了风干扰的情况下起降控制系统的设计方法，分别针对有风和无风两种情况下的自动起降进行了非线性仿真，并对仿真结果进行了分析[9]。天津大学的无人机研究团队提出了基于视觉的无人机飞行过程中的定位算法步骤。从无人机起飞开始，利用机载高清摄像头对地面目标进行实时采集图像，同时利用SIFT算法对提取目标图像进行特征点，之后使用KD-tree特征点搜索算法对特征点进行匹配，得到其像素坐标。考虑到定位的实时性和准确性，对定位算法进行迭代。最后设计了一种实验平台，将优化后的定位算法在实验平台的硬件装置上进行实现，并对实验结果进行了分析[10]。南京市航空航天大学为了提升小微型无人操控机无源目标定位的准确度，综合系统设计了一类全新的目标精确定位运算方法。第一对目标精确定位数学实验模型里的视轴角度运算和状态方程与测量方程进行了深入研究，提出了基于UKF的目标定位算法，第二对算法进行了仿真实验和现场试验。实验结果表明，该研究团队提出的新的目标定位算法使用方便、定位准确，可在工程设计中推广应用。清华大学指出一类使用视觉图像处理测试操作应用软件与车载摄像应用平台相融合的视觉图像处理体系来完成无人操控机自动智能登陆的模式，使无人操控机可以参考依据目标对象辨别来实现自主独立精确对准返停标记并且会转到停机坪。他们设计了一种基于图像配准视觉算法，可以快捷识别预先的着陆标识符，与此同时，使用霍夫直线测试与Helen运算方程式测试并且确定登陆分布方向，他们同时改革创新运用的自适合极限值选用法来完善改进运算方法。2018年6月在“第九届中国无人机大会暨展览会”上中科院某研究所展示一款油电混合无人机和配套车载系统如图1.5所示，实现了四旋翼无人机的车载人工操纵起降控制，但智能化的自动起降控制还未实现。国内公开中报道未见我国车载四旋翼无人机在部队中应用。图1.5油电混合无人机和配套车载系统通常而言，四旋翼无人机所应用的着陆自动导航模式，直接决定着无人直升机的着陆控制设计方案和相应的控制算法设计，而基于视频图像数据信息的自动着陆控制器设计主要根据无人机在执行任务时的具体性能要求和视频图像数据信息的复杂性，来确定具体的控制器设计方法[12]。由于基于视频图像数据信息视觉导航系统对无人机实现自主着陆控制的先天优势，以及基于视频图像数据信息的视觉导航自主着陆还未实现广泛的应用，因此面向车载四旋翼无人机应用视频图像处理技术研究车载自动起降控制模块是非常有意义的。1.3研究目的和主要工作无人机进行自动起降指的是无人机借助其自身机载相关的导航设备或地面飞行操控，通过对机体和着陆点相对偏移距离及角度进行实时检测与控制纠正，最终实现自动起飞和安全、精准着陆。其所使用的自动导航方式大体划分为四种：卫星自动导航、惯性自动导航体系(INS)、INS／卫星组合式自动导航体系以及视觉自动导航体系等[13]。卫星自动导航主要借用北斗或者GPS自动导航卫星，具备准确度高和使用简单化等优势，它的问题不足主要是过分依靠于卫星工具设备，在战争时尤其简单受到影响干扰。惯性自动导航体系(INS)所运用的是惯性元构件举例使用陀螺仪和加速度控制器等，主要用途主要是测试无人操控机在飞行时候的加速率有效数值，借用于积分的运算之后，获取相关无人操控机详细的方位及其速率等系数，其问题不足主要是有效误差会由于时间的逐步递增而相对应地逐步递增。INS／卫星组合式组合自动导航就是将INS和自动导航卫星两者进一步链接，目的是表现出每一类体系所具备的功能优势，但不能完全克服二者固有的缺陷。基于视觉自动导航技术则是通过使用图像传感器相关目标视频图像数据信息，再利用图像处理技术对目标信息特征进行识别分析，进而确定无人机的位姿控制参数，无人机控制系统通过控制参数值得匹配调整从而达到无人飞行状态的精确控制。在无人机起降阶段，精确稳定的姿态控制对无人机进行安全起飞和降落(着陆)有着重要作用。借助于图像传感器视觉信息等途径来完成有关无人机的自动起飞降落是无人机自动导航技术方式发展的新方向[14]。本课题研究的主要目的是对车载四旋翼无人机自动起降控制模块进行研究，结合卫星导航和基于单目摄像机视频图像数据处理技术的导航方式，首先使用卫星导航使无人机到达车载平台附近，进入车载平台的摄像机视场范围内，然后使用车载平台的摄像机对无人机进行观察和定位，并由车载平台的控制系统对无人机进行控制，其中，研究的重点在于基于视频图像的四旋翼无人机目标识别与目标定位方法和起降控制模块的系统工程设计。本文各章节研究内容如下：第1章：本文绪论部分介绍了四旋翼无人机及自动起降导航控制的研究背景、目的及意义，总结分析了基于视频图像的四旋翼无人机自主起降飞行控制系统研究的国内外研究现状，明确了本文的主要研究方向和设计内容内容。第2章：介绍了视频图像获取和图像传感器物理特性，分析了数字视频图像滤波原理与方法，对图像形态学处理与连通分量分析进行了研究。第3章：对帧间差分法、背景减除法、光流法等运动目标检测算法进行了分析研究，设计了无人机运动目标检测算法流程，并对运动目标的中心位置计算进行了研究。第4章：研究了四旋翼无人机的运动控制模型，对四旋翼无人机飞行控制原理进行了分析说明，通过控制方案分析和控制器设计了无人机目标定位与自动导航控制算法。第5章：开展了四旋翼无人机车载自动起降控制的系统总体方案设计和系统主要硬件设计、系统总线通信接口设计与系统软件设计，并对主要部件进行了详细设计，特别是对摄像机重要参数进行了详细分析计算；完成了车载自动起降控制模块的机械结构设计和仿真分析。第6章：本章对全文的主要研究内容进行了回顾，总结了本文的主要技术研究点，并且针本文的不足与尚未解决的问题提出了进一步优化硬件平台与系统软件算法的研究工作。参考文献[1]任凯.无人机在广播发射台的应用前景展望[J].国家新闻出版广电总局722台,2016/07/01.[2]杨文征.微型旋翼无人机通信系统的设计与实现[D].北京邮电大学,2015.[3]杨世保.无人机着陆位姿参数视觉估计研究[D].南京航空航天大学,2012.[4]SharpCS，Shakernia0，SastrySS．Avisionsystemforlandinganunmannedaerialvehicle[C]//RoboticsandAutomation．Proceedings2001ICRA．IEEEInternationalConferenceon．IEEE，2001，2：1720—1727．[5]ALTUGE.Visionbasedcontrolofunmannedaerialvehicleswithapplicationstoautonomousfourrotorhelicopterquadrotor[D].UniversityofPennsylvania,2003.[6]刘巧.基于CortexM7的无人机控制与通信系统研究[D].电子科技大学,2018.[7]microdronesmd4系列四旋翼无人机系统用户手册.https:///p-7807817868081.html?r=1.[8]藤山雷太,諏訪敬祐.AR.Droneを用いた自律型観測システムの最適制御.东京都市大学横滨キャンパス情報メディアジャ—ナル2014.4第15号.[9]杨国强.基于分米波导引的无人机自动起降技术研究[D].西北工业大学,2007.[10]马园.基于视觉的无人旋翼直升机导航定位算法研究与实现[D].天津大学硕士,2014.[11]张晓龙.基于视觉的四旋翼飞行器自主着陆和位姿估计[D].南京航空航天大学,2014.[12]唐斌．无人机自动起飞／着陆控制技术研究[D].南京航空航天大学,2007．[13]周树春．基于GPS的无人机自动着陆控制系统设计与实现[D].西北工业大学,2007．[14]SvenLange，NikoSünderhauf，PeterProtzel.AutonomousLandingforaMultirotorUAVUsingVision.SimparIntlConfonSimulation,Modeling&ProgrammingforAutonomousRobots2008.[15]冯少奇.CCD摄像机的设计及若干关键技术的研究[D].郑州大学硕士论文,2012.[16]莫晓齐,何爱.基于自适应开关中值滤波算法的工程图像处理[J].软件导刊,2014/03/25.[17]李晗.基于机器视觉的高速车道标志线检测算法的研究[D].东北大学,2006.[18]柯海燕.基于视频图像的运动目标检测与跟