超低空无人飞行器虚拟现实技术实现与仿真

为了远程控制超低空无人飞行器起降和监视其飞行状况,设计了基于虚拟现实技术的导航与控制方法.借助Multigen Creator软件,建立了飞行器的三维仿真模型,由DEM数据生成了地形场景,研究了三维模型的驱动方法.根据飞行器上装载的GPS接收机和其他传感检测设备实时传递的参数对虚拟环境下的飞行器模型及飞行场景进行驱动.同时给出反馈信号,控制飞行器按预定路线和姿态飞行,利用GIS技术,在数字地图上显示飞行轨迹.对飞行器的飞行轨迹和飞行姿态进行实时控制,仿真试验表明,对飞行器的远程导航控制是可行的.     

超低空无入飞行器虚拟现实技术实现与仿真

为了远程控制超低空无人飞行器起降和监视其飞行状况,设计了基于虚拟现实技术的导航与控制方法。借助Multigen Creator软件,建立了飞行器的三维仿真模型,由DEM数据生成了地形场景,研究了三维模型的驱动方法。根据飞行器上装载的GPS接收机和其他传感检测设备实时传递的参数对虚拟环境下的飞行器模型及飞行场景进行驱动。同时给出反馈信号,控制飞行器按预定路线和姿态飞行,利用GIS技术,在数字地图上显示飞行轨迹。对飞行器的飞行轨迹和飞行姿态进行实时控制,仿真试验表明,对飞行器的远程导航控制是可行的。     

基于LM-BP神经网络的喷药飞行器轨迹跟踪方法研究

首先介绍了LM-BP神经网络算法的特点和优势,依据喷药飞行器的机械结构和工作原理应用飞行控制理论,实现了喷药飞行器轨迹跟踪方法。最后,利用MatLab进行了仿真试验,结果表明:喷药飞行器期望飞行和实际飞行的两条轨迹基本重合,误差很小,达到了预期要求;且采用LM-BP神经网络算法进行迭代学习,能够较快地使误差趋于零,提高了喷药过程中的控制输入。     

农业植保无人机的飞行安全知识(续1)

正教学目标:了解四旋翼无人飞行器的组成;了解四旋翼无人飞行器的飞行原理;掌握植保无人机安全飞行的注意事项;了解飞行器的性能;掌握飞行器的语言;掌握无人机遥控操作注意事项。5.四旋翼无人飞行器的组成四旋翼无人飞行器(见图1)主要由以下部件组成:(1)动力组(包括螺旋桨、无刷马达等),它是无人飞行器在飞行时产生升力的装置。(2)控制组(包括无刷电机调速器、飞控系统等),它可使飞行器完成前进、后退、左右、转向、升降等一系列的     

垂直起降涡喷飞行器结构设计及气动性能分析

通过合理布局7台涡喷发动机,得到飞行平台的最大推重比,完成涡喷飞行器的结构设计。对飞行器三维结构简化,利用ICEM CFD进行非结构网格划分,通过Fluent对飞行器整机前飞和垂直飞2种飞行模式分别进行仿真分析,得到相应的速度矢量图和压力分布云图以及阻力系数。结合仿真结果对整机进行结构优化,对优化后的结构进行气动特性分析验证了优化的合理性。优化后的计算结果表明,飞行平台向前飞行时的气动阻力系数降低了43%,整机的气动干扰较小,符合设计要求。     

小型四轴飞行器控制系统的研究与设计

四轴飞行器作为一种飞行稳定,能任意角度灵活移动的飞行器,应用越来越广泛。本文设计的四轴飞行器是在KeilMdk5的基础上,以主控与遥控系列为核心,以ZIN-7V3.5主控源程序(keilMDK)作为器件,通过以主控与遥控的原理及其原理图作为平衡状态,使系统在NRF24L01无线模块与遥控设备之间建立联系。然后再对小型四轴飞行器的控制系统的程序代码进行编写。最后制作了小型飞行器的样机,由超声波检测飞行器飞行高度,结合无线接收发电路采集的数据,用实验结果来表明实验设计的飞行器控制系统能较好地执行飞行任务。     

基于机器学习的农用飞行器路径规划系统设计

基于作业空间模型及更新和飞行器机动性能约束,搭建了农用飞行器路径规划环境模型,并采用改进人工势能的机器学习算法,结合农用飞行器路径规划环境模型和障碍物检测模块,实现了农用飞行器路径规划的最优化。MatLab仿真结果表明:农用飞行器路径规划系统能够识别障碍物的位置和边界信息,并能快速制定出最优的飞行路径,指引农用飞行器顺利到达目标点。     

果园四旋翼自主飞行器的巡航检测系统设计

针对四旋翼飞行器结构简单且对称,灵活性强,成本低廉,性能卓越等优点,基于STM32F407的飞行模块和空气动力学与飞行运动学的理论计算分析,设计一台具有自主巡航检测功能的四旋翼飞行器,用于果园信息的采集和传递。本设计主要由飞行控制、电源、电机驱动、高度测量、摄像、数据采集与传输等6大模块组成。采用PID飞行控制策略作为本设计的控制方法,调整飞行姿态使之更稳定;同时搭载多种传感器采集果园田间信息,并基于ZigBee与GPRS无线传感网络完成最终的数据采集和传输,最终实现飞行器的自主飞行与信息的监测和传递。     

多约束条件下某智能飞行器质心平衡优化

飞行器各油箱内油量的分布和飞行器供油策略将导致飞行器质心的变化,进而影响飞行器姿态控制.以某智能飞行器为研究对象,通过建立各飞行姿态下油箱质心位置与飞行器整体质心位置间联系的数学模型,将飞行器供油策略问题转化为使用贪心算法搜索每一时刻的最佳供油油箱及其供油速度的最优解问题.在各个油箱初始油量未知的条件下,选用收敛性好、...     

NSGA-Ⅱ算法在智能飞行器航迹规划中的应用

智能飞行器航迹规划是大范围、多约束的三维规划问题。针对飞行定位误差的约束条件,在飞行区域的误差校正点对飞行航迹误差进行实时校正,考虑智能飞行器自身结构的限制,对当前规划航迹进行曲率半径调整,应用非支配排序算法NSGA-Ⅱ对航迹进行规划。MATLAB仿真结果表明,通过NSGA-Ⅱ算法能够快速有效地得出可供选择的Pareto最优解,达到航迹长度尽可能小和经过校正区域进行校正次数尽可能少的优化目标。