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无人机飞控系统的原理、组成及各传感器的作用
来源:尖兵之翼 | 作者:高博特 | 发布时间: 2022-05-25 | 11705 次浏览 | 分享到:
多轴飞行器的飞行、悬停、姿态变化等等,都是由多种传感器将飞行器本身的姿态数据传回飞控,再由飞控通过运算和判断下达指令……

数传电台就是飞机与地面站通信的一个主要工具,一般的数传电台采用的接口协议有TTL接口、RS485接口和RS232接口,的不过也有一些CAN-BUS总线接口,频率有2.4GHZ、433MHZ、900MHZ、915MHZ,一般433MHZ的较多,因为433MHZ是个开放的频段,再加上433MHZ波长较长,穿透力强等优势所以大部分民用用户一般都是用的433MHZ,距离在5千米到15千米不等,甚至更远。最终达到的就是飞机与电脑间的通讯,电脑给飞机的任务,飞机时时飞行高度,速度等很多数据都会通过它来传输。以方便我们时时监控飞机情况,根据需要随时修改飞机航向。

整套无人机飞控工作原理就是地面站开机,规划航线,给飞控开机,上传航线至飞控,再设置自动起飞及降落参数,如起飞时离地速度,抬头角度(起飞攻角,也称迎角),爬升高度,结束高度,盘旋半径或直径,清空空速计等,然后检查飞控中的错误、报警,一切正常,开始起飞,盘旋几周后在开始飞向任务点,执行任务,最后在降落,一般郊外建议伞降或手动滑降,根据场地选择。飞机在飞行过程中如果偏离航线,飞控就会一直纠正这个错误,一直修正,直到复位为止。

无人机飞控系统的主要功能

飞行状态

飞控系统主要用于飞行姿态控制和导航,对于飞控而言,首先要知道飞行器当前的状态,比如:三维位置、三维速度、三维加速度、三轴角度和三轴角速度等,总共15个状态。

由于多旋翼飞行器本身是一种不稳定系统,要对各个电机的动力进行超高频率地不断调整和动力分配,才能实现稳定悬停和飞行,所以,对于航拍无人机来说,即使最简单的放开摇杆飞行器自主悬停的动作,也需要飞控持续监控这15个量,并进行一系列“串级控制”,才能做到稳定悬停,这一点肉眼看起来很简单,但飞控系统里面的运算其实是非常复杂的。

 

飞控系统最基础也最难控制的技术难点,其实是要准确地感知这一系列状态,如果这些感知数据问题或者有误差都会导致无人机做一些非正常的动作。目前,无人机一般使用GPS、IMU(惯性测量单元)、气压计和地磁指南针来测量这些状态。

GPS获取定位、在一些情况下也能获取高度、速度;IMU主要用来测量无人机三轴加速度和三轴角速度,通过计算也能获得速度和位置;气压计用于测量海拔高度;地磁指南针则用于测量航向。

由于目前传感器设计水平的限制,这些传感器测量的数据都会产生一定的误差,并可能受到环境的干扰,从而影响状态估计的精度。

为了保障飞行性能,就需要充分利用各传感器数据共同融合出具有高可信度的15个状态,即组合导航技术。组合导航技术结合GPS、IMU、气压计和地磁指南针各自的优缺点,通过电子信号处理领域的技术,融合多种传感器的测量值,获得更精准的状态测量。

组合导航

为了提升航拍无人机的感知能力和飞行性能,除了以上基础传感器方案以外,现在主流的无人机产品都加入了先进的视觉传感器、超声波传感器和IMU与指南针冗余导航系统。

双目立体视觉系统可根据连续图像计算出物体的三维位置,除了避障功能以外还能提供定位与测速。

机身下方的超声波模块起到辅助定高的作用,而冗余的IMU和指南针在一个元件受到干扰时,冗余导航系统会自动切换至另一个传感器,极大提高了组合导航的可靠性。

正是因为这些传感器技术的完美融合,无人机有了智能导航系统,拓展了活动环境,并提升了可靠性。

使用传统导航系统的无人机在室内等无GPS的环境中无法稳定飞行,而智能导航系统在GPS信号良好时,可通过视觉提升速度和位置测量值的精度;在GPS信号不足的时候,视觉系统可以接替GPS提供定位与测速,让无人机在室内与室外环境中均能稳定飞行。

 

智能导航系统引入了多个传感器,数据量和复杂程度大幅提升,获悉大疆其实针对视觉和传感器对导航和飞行控制算法进行多次系统重构,增加新的软件模块与架构,全面提升了飞行的性能与可靠性。

控制性能

飞控系统先进的控制算法为航拍无人机的飞行和操控带来了很高的控制品质,比如在普通状态下的表现是控制精度高,飞行稳定,速度快。高速飞行不仅对动力系统有较高的要求,更重要的是飞控要达到很高的控制品质和响应速度,除高速飞行以外,飞行器在悬停和慢速控制上也能达到很高的精度。

 

另外,在设计飞控时,不仅需要考虑到正常飞行状态的控制精度,如悬停位置控制精度,姿态控制精度等,还需要加强了异常飞况的控制品质。如在飞行器断桨、突然受到撞击、突加负重或被其他外力干扰后,控制恢复能力更强,鲁棒性较强,能够应对很多极端状况,这对于飞行安全性来说尤其重要。

故障诊断

在起飞前或飞行过程中,任何微小故障都有可能引发飞行事故。

如果飞控系统能实时不断地进行故障监控与故障诊断,就能大幅降低事故发生的概率。飞控系统可以监控诸如振动、电压、电流、温度、转速等各项飞行状态参数,并通过这些监控特征信号进行故障诊断。但是这些信号往往是复杂且没有明显规律的,只有通过对大量故障数据进行数据挖掘,用深度学习技术建立了飞控故障诊断系统,采用模式识别判定故障发生的概率,这套系统才能判定从空中射桨到IMU故障诊断等,对故障进行早期预报,或进行应急处理,使飞行变得更加安全。