微型攻击型无人机设计

摘要

微型多旋翼无人机结构简单，可在机身不旋转情况下进行任意方向的三维空间运动，结合机器视觉的微型攻击型多旋翼无人机，在军事和安防领域有着重大的应用前景。本文重点研究了微型攻击型无人机的四大关键技术：整机设计、组合导航、目标识别和控制系统。本文的主要工作以及创新点如下：　　首先，针对微型多旋翼无人机负载小，抗干扰能力有限等问题，设计了基于摩擦轮的发射结构，其重量轻、发射速度可控、后坐力小。此外，以 MSP432 为核心设计了高性能、超低功耗的飞控板，以树莓派作为嵌入式机器视觉平台。　　接着，由于无人机工作环境复杂多变，精确打击对导航的精度和鲁棒性要求高，设计了基于IMU /磁力计/光流/GNSS的组合导航系统。系统根据IMU和磁力计的误差模型设计了校准方法，并采用无损卡尔曼滤波对姿态进行融合，融合精度和鲁棒性，优于互补滤波和扩展卡尔曼滤波两种姿态融合算法。此外，根据气压计、加速度计、光流和GNSS的不同特性，分别设计了基于卡尔曼滤波的高度、速度、位置融合算法，降低了四种传感器的噪声，提高了组合导航的鲁棒性。　　之后，根据识别对象工作环境多变，系统实时性要求高，本文设计了基于目标特征匹配的识别算法。将采集图像进行矫正，局部增强、目标分割、细化，这一系列处理后得到待识别目标的特征参数，通过匹配 H1矩完成目标的准确识别。此外，通过图像解耦，消除飞行器姿态角变化对目标定位的影响。　　最后，设计了串级 PID 飞行控制器以及云台控制器。建立目标的跟踪打击模型，并采用以卡尔曼滤波预测为核心的目标跟踪算法，提高了目标的打击成功率。　　实验结果表明，IMU /磁力计/光流/GNSS的组合导航系统适应性强、具有很强的鲁棒性；此外，目标特征匹配的识别算法对光照强弱变化，旋转，尺度变换等都有良好的适应性；最后，串级 PID 的飞控和云台控制器能很好的实现目标的跟踪，不会出现目标的丢失，系统静态打击的成功率为 81.9%，动态打击成功率为71.4%。

目录

1 绪 论

1.1课题的研究背景和意义

1.2课题的关键技术研究现状

1.2.1无人机导航技术研究现状

1.2.2无人机跟踪技术发展现状

1.3本文研究内容

1.4论文结构

2系统总体设计

2.1 系统总体框架

2.2 飞控硬件设计

2.2.1 飞控核心处理器

2.2.2 组合导航传感器

2.3 机器视觉处理平台

2.4 攻击系统设计

2.5本章小结

3 基于IMU/磁力计/光流/GNSS的组合导航

3.1姿态传感器校准

3.1.1加速度计数据校准

3.1.2陀螺仪数据校准

3.1.3 磁力计数据校准

3.2四轴飞行器坐标系建立

3.3.1 卡尔曼滤波原理

3.3.2 UT变换原理

3.3.3无损卡尔曼滤波算法实现

3.4姿态解算

3.4.1四元素的姿态解算

3.4.2基于UKF 的姿态融合

3.5高度解算

3.6水平位置速度解算

3.6.1光流速度位置解算

3.6.2水平速度位置融合

3.7组合导航

3.8本章小结

4基于嵌入式机器视觉的目标识别

4.1基于特征匹配的目标识别

4.1.1畸变矫正

4.1.2 图像预处理

4.1.3基于局部自适应快速二值法的目标分割

4.1.4目标提取

4.1.5目标识别

4.2图像坐标系与机体坐标系转换

4.3识别结果图像解耦

4.4本章小结

5整机控制系统设计

5.1.1四轴飞行器动力学建模

5.1.2基于串级PID的控制器设计

5.2云台跟踪控制系统

5.2.1跟踪打击模型建立

5.2.2基于卡尔曼滤波的目标位置预测

5.2.3基于串级PID的云台控制器设计

5.3飞控软件系统设计

5.3.1 FreeRTOS

5.3.2基于FreeRTOS的软件设计

5.4本章小结

6实验结果与分析

6.1组合导航实验结果分析

6.1.1姿态融合

6.1.2高度融合

6.1.3水平速度

6.2飞行控制系统实验结果分析

6.3目标识别实验结果

6.4跟踪打击实验结果

6.5本章小结

7 总结与展望

7.1 总结

7.2展望

参考文献

附录

A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录

B. 学位论文数据集

致谢