Диссертация (1025035), страница 16
Текст из файла (страница 16)
4.11. Результаты КНСРезультаты макетирования показывают правильность и работоспособностьпредлагаемой КНС.4.4. Моделирование автономного полета квадрокоптера в сложной средеВпредыдущихглавахбылирассмотренытеоретическиевопросыпланирования и управления полѐтом квадрокоптера. В результате была получена122модель системы управления полѐтом квадрокоптера с учѐтом атмосферноговлияния.
Планирование траектории рассматривалось подробно, в итоге былполучены алгоритм генерирования глобального маршрута на базе улучшенногомуравьиного алгоритма и облачно-точечной карты поиска, алгоритм отслеживанияспланированного маршрута на основе метода "L1" с адаптивным выборомопорной точки отслеживания, алгоритм облѐта препятствий на основе поворотавектора скорости движения.Данный раздел посвящен возможности реализации алгоритма планированияи системы управления полѐтом в режиме реального времени в сложной среде сучѐтоматмосферноговлиянияиразличныхпрепятствийспомощьюпрограммного пакета Matlab Simulink. В качестве объекта управления был выбранквадрокоптер, который относится к классу миниатюрных летательных аппаратов.Диаметр конструкции составляет около 0.5 м.
Квадрокоптер состоит изплатформы, на базе которой жестко закреплены четыре ротора, как показано наРис. 4.12.(а) физическая модель(б) модель в SolidworksРис. 4.12. Модель квадрокоптера123Основные характеристики квадрокоптера представлены в Таблице 9:Таблица 9.Характеристики квадрокоптераМасса (kg)1.0172Моменты инерции (kg*m )diag (0.0217,0.022,0.0397)Расстояние от центра масс до оси винта (m)0.292Площадь поверхности (m )0.459Радиус винта (m)0.184.4.1.
Пакет программ системы управленияСмоделируем автономную систему управления с планированием маршрута впрограммномпакетеMATLAB.Модельсистемыбудетсостоятьизпоследовательности отдельных блоков, как показано на Рис. 4.13. В цветныхблоках будут реализовываться отдельные алгоритмы.Рис. 4.13. Общая система управления с планированием маршрута1241. Блок «PID» реализует систему траекторного управления на основеПИД-регуляторов (см.
Рис. 4.14).Рис. 4.14. Система траекторного управления2. Блок «converter» реализует преобразование координат, в соответствии суравнением (см. Рис. 4.15).Рис. 4.15. Преобразователь координат3. Блок «multimode controller» реализует систему углового управления наоснове многорежимной системы, состоящего из четырѐх бэкстеппинг- регуляторов,из которых подходящие автоматически выбираются в соответствии с условиямиполѐта (высота, угловое положение, ветровые воздействия, режимы взлѐта-посадки)(см. Рис. 4.16).125Рис. 4.16.
Система углового управления на основе многорежимной системыВнутренняя реализация блока «БЭК1»представлена ниже (см. Рис. 4.17)Рис 4.17. Внутренняя реализация блока «БЭК1»4. Блок «Allocation forces»реализует распределитель сигналов (см. Рис. 4.18).Рис. 4.18. Распределитель сигналовКвадрокоптер имеет четыре основных движения: вертикальное перемещение,крен, тангаж и рыскание.126(1) вертикальное перемещение: эквивалентно увеличивается (уменьшается)тяга четырех пропеллеров, и квадрокоптер движет вверх (вверх);(2) крен: тяги пропеллеров 1 и 3 разные, и квадрокоптер движется вокруг осиx (см. Рис.
1.1 (б));(3) тангаж: тяги пропеллеров 2 и 4 разные, и квадрокоптер движется вокругоси y (см. Рис. 1.1 (б));(4) рыскание: реактивные моменты четырех пропеллеров T1 T3 T2 T4 , иквадрокоптер движется вокруг оси z (см. Рис. 1.1 (б)).Отношениятягипропеллеровирежимовдвиженияквадрокоптерапредставлены в Таблице 10.Таблица 10.Отношения тяги пропеллеров и режимов движения квадрокоптераВертикальное перемещениеP1P2P3P4++++Крен–+Тангаж–Рыскание++–+–«+»– увеличивает, «–»– уменьшает5.
Блок «MOTOR»реализует модель винтомоторной группы (см. Рис. 4.19).В своей работе используем двигатель модели X2212 KV980. KV980 – значит,напряжение один вольт, двигатель увеличивается 980 оборотов каждую минуту,(980 / 60) 2 102.6 , в рабочем диапазоне связь напряжения и скорости вращениялинейная, то есть: w 102.6 u(rad ) .127Рис. 4.19. Модель винтомоторной группы6. Блок «Model quadcopter»реализует модель квадрокоптера (см. Рис. 4.20).Рис. 4.20. Модель квадрокоптера7. Блок «Wind model» реализует модель ветра вблизи поверхности земли,включающую постоянный ветер, турбулентность и порывистый ветер (см.Рис. 4.21).Рис.
4.21. Модель ветра вблизи поверхности земли8. Блок «State flow» реализует преобразователь режимов полѐта с помощьюпотока состояния (см. Рис. 4.22).128Рис. 4.22. Преобразователь режимов полѐта9. Блок «Globalpath» реализует алгоритм планирования глобальногомаршрута на основе улучшенного муравьиного алгоритма и облачно-точечнойкарты поиска с помощью блока Matlab Simulink "MATLAB function" (см. П.
3 вприложении).10.Блок «Tracking and avoidance» реализует алгоритмы отслеживанияспланированного маршрута улучшенного метода "L1" с адаптивным выборомопорной точки отслеживания и облѐта препятствий на основе поворота вектораполѐта (см. Рис. 4.23).Рис. 4.23.
Блок алгоритмов отслеживания спланированного маршрутаи облѐта препятствийАлгоритмы реализуются с помощью блока Matlab Simulink "MATLABfunction" (см. П. 1 и П. 3 в приложении).1294.4.2. Результаты моделирования с учѐтом ошибок навигациии воздействия ветраАнализ применения предлагаемой автономной системы управления полетомквадрокоптера проведен в трехмерной сложной среде, в которой существуютизвестныенеподвижныепрепятствия(желтыецилиндры),неизвестныенеподвижные препятствия (синие цилиндры), и подвижное препятствие (краснаясфера).
Результаты моделирования показывают, что в процессе полета поспланированному маршруту квадрокоптер успешно избегает столкновения совсеми препятствиями, как показано на Рис. 4.24.(а) Полѐта квадрокоптера в трѐхмерной сложной динамической среде130(б) Проекция на двумерную плоскостьРис. 4.24. Моделирование системы управления полѐтом квадрокоптерас планированием маршрутаИсходной информацией является начальная точка, целевая точка и известныепрепятствия. Траектория полета квадрокоптера состоит из трех участков: A-B иC-D - полет квадрокоптера по запланированному маршруту; B-C - полетквадрокоптера с облетом препятствий, как показано на Рис. 4.25.заданный маршруттраектория движения без ветратраектория движения с ветром2520Dz,m15C1050150B150100y,m50100A050x,m0(а) Траектория полѐта квадрокоптера в трѐхмерной среде131120заданный маршруттраектория движения без ветратраектория движения с ветром100Dy,m8060C40B20A0020406080100120140x,m(б) Проекция траектории полѐта на горизонтальной плоскостиРис.
4.25. Траектория полѐта квадрокоптераНа Рис. 4.26 показано влияние ветра на движение квадрокоптера.скорость ветраVwy3Vwz2Vw0102050607000010203040время,с5060V5070Изменение углов с ветромγθψ-0.5-16070скорость,m/cvz040время,с60010203040время,с506070Изменение скоростей с ветромvy3050070vx203040время,с6510200.5Изменение скоростей без ветра0101γθψ1-50углы,radуглы,rad3040время,с50Изменение углов без ветра10скорость,m/c10012-1x без ветромy без ветромz без ветромx с ветромy с ветромz с ветромVwx40Изменения координат150координаты,mскорость,m/c5vx4vy2vz0-2V010203040время,с50Рис. 4.26. Влияние ветра на движение квадрокоптера60701324.5.
Выводы по главе 4В главе 4 были проведены макетирование ВНС и КНС, и моделированиеполѐта квадрокоптера в трѐхмерной сложной среде.1. Разработано макетирование ВНС на основе компьютерного зрения иAR-EKF-SLAM с локальной ассоциацией данных, позволяющее обеспечитьнавигационную информацию в случае отсутствия сигнала СНС для квадрокоптера.2. Проведено макетирование КНС в наружной неизвестной среде, в результатечего подтверждена работоспособность КНС, а также получены оценки точностилокализации.3. Результаты моделирования показывают, что предлагаемая автономннаясистема управления полѐтом квадрокоптера имеет возможность планированияглобального маршрута, отслеживания спланированного маршрута и облѐтаразличных препятствий в сложной трѐхмерной среде в режиме реального времени.133Общие выводы и заключениеВдиссертационнойработенаоснованиитеоретическихиэкспериментальных исследований решена актуальная научно-техническая задачаразработкиавтономнойвозможностьюсистемыинтеллектуальногоуправленияполѐтомпланированияквадрокоптерамаршрута,сотслеживанияспланированного маршрута и облета препятствий в сложной среде с учѐтоматмосферного влияния и комплексной навигацией с возможностью обнаружения иизоляции неисправностей.
В ходе выполнения работы получены следующиерезультаты, имеющие как научное, так и практическое значение:1. Разработано программно-алгоритмическое обеспечение (ПАО) визуальнойнавигационной системы для квадрокоптера на основе улучшенного алгоритмаEKF-SLAM c адаптивным диапазоном наблюдения и локальной ассоциациейданных, позволящее повысить скорость вычислений и точность навигации.2. Разработана комплексная навигационная система, позволяющая определятькоординаты препятствий и корректировать показание БИНС по информации СНС,ВНС, барометрического и радиовысотомеров. Результаты моделирования имакетирования навигационной системы показывают, что предложенная системасочетает высокую точность навигации с возможностью обнаружения и изоляциинеисправностей.3. РазработаноПАОсистемытраекторногоуправлениянаосновеПИД-регуляторов и многорежимной системы углового управления полетомквадрокоптера на основе бэкстеппинг-регуляторов, позволяющее управлятьполетом квадрокоптера по заданному маршруту и повысить стабильность полета всреде с ветром и вблизи поверхности земли.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
