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獵鷹智控(自駕儀)

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獵鷹智控(自駕儀)--控制算法和導(dǎo)航控制系統(tǒng)總體架構(gòu)說明
UKF原理介紹
 1  什么是UKF算法 為什么要使用UKF
UKF(Unscented Kalman Filter),中文釋義是無損卡爾曼濾波、或者去芳香卡爾曼濾波。是無損變換(UT) 和標準Kalman濾波體系的結(jié)合,通過無損變換使非線性系統(tǒng)方程適用于線性假設(shè)下的標準Kalman濾波體系。
與EKF(擴展卡爾曼濾波)不同,UKF是通過無損變換使非線性系統(tǒng)方程適用于線性假設(shè)下的標準Kalman濾波而不是像EKF那樣,通過線性 化非線性函數(shù)實現(xiàn)遞推濾波。由于在現(xiàn)實生活中實際的目標跟蹤中,跟蹤系統(tǒng)的狀態(tài)模型和量測模型多是非線性的,因此采用非線性濾波的UKF要明顯優(yōu)于 EKF.
2  UKF公式的組成和計算方法
Unscented Kalman Filter (UKF) equations
UKF的原理是對非線性函數(shù)的概率密度分布進行近似,用一系列確定樣本來逼近狀態(tài)的后驗概率密度,而不是對非線性函數(shù)進行近似,不需要求導(dǎo)計算 Jacobian矩陣。UKF沒有線性化忽略高階項,因此非線性分布統(tǒng)計量的計算精度較高?;谏鲜鰞?yōu)點采用UKF作為慣性導(dǎo)航的核心算法。
神經(jīng)元自適應(yīng)PID 的原理
離散化的增量PID算式為:(1)式中 為輸出增量, 為比例系數(shù), 為微分系數(shù), 為積分系數(shù), 為偏差信號, 為采樣時刻。
由(1)式可以得出控制器的參數(shù)為常值,一經(jīng)確定變無法更改,這里引入神經(jīng)元模型實現(xiàn)對系統(tǒng)控制器狀態(tài)參數(shù)的實時整定。實現(xiàn)了根據(jù)姿態(tài)變化程度 動態(tài)生成的pGain,iGain,dGain。從結(jié)果上看神經(jīng)元PID可以自適應(yīng)調(diào)節(jié)控制量的變化,姿態(tài)變化越快,相應(yīng)控制速度就越快,同時降低控制 量。如果變化越緩慢,控制力度就自動變大。
MAVLINK1.0 地面站通信協(xié)議
什么是MAVLINK協(xié)議,為什么要使用MAVLINK
MAVLINK 的英文注解:Micro Air Vehicle Communication Protocol,該協(xié)議具有數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)簡潔,通信量小,功能覆蓋全,擴展性強等特點,目前已經(jīng)成為微型無人機控制領(lǐng)域內(nèi)的標準協(xié)議,包括 APM,AR.DRONE,PixHAWK等飛控平臺均使用MAVLINK協(xié)議作為通信協(xié)議。
當(dāng)前飛控板使用的是慣性導(dǎo)航算法和神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制輸出,姿態(tài)刷新率200Hz,支持MAVLINK1.0協(xié)議。
1.     
導(dǎo)航控制整體結(jié)構(gòu)框圖
整套系統(tǒng)軟件采用嵌入式多任務(wù)操作系統(tǒng)設(shè)計,針對各種類型的飛行器(如固定翼;傳統(tǒng)直升機以及雙旋翼;3旋翼等特種飛行器),可移植性強,同時也可應(yīng)用于船只,車輛導(dǎo)航控制等領(lǐng)域。
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