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加速无人机研究一个可以飞Hexacopter和飞行控制软件

由格雷格·罗斯,泰勒情夫,科比更多的,IntelinAir, Xiaofeng王,南卡罗来纳大学工程和计算


空中机器人开发突破性的研究人员正在使用无人机飞行控制算法和新颖的解决问题的方法在许多领域,包括应急响应、家庭医疗、和精准农业。万博 尤文图斯然而,项目通常是减速的时间研究人员必须实现传感器数据处理等基本功能,定位和高度计算,和空中导航。

我们开发了IntelinAir rd - 100 hexacopter来解决这个问题。rd - 100是一个可以飞无人机使用预先构建的自动驾驶仪飞行软件开发的仿真软件万博1manbetx®能够维持稳定的(图1)。在飞行以及自动化起飞,着陆和路标导航、飞行软件可以定制以满足特定的研究目标。

通过使用基于模型的设计与rd - 100开发环境,研究团队可以快速原型,模拟和部署控制软件和引进新的无人机的研究项目。他们有完全访问模型模型和可以添加功能,实现合作飞行算法和其万博1manbetx他先进的应用程序,并验证他们的设计和算法在半实物仿真(边境)。研究人员可以直接从模拟实际飞行测试,此功能,使rd - 100有别于其他无人机在其类。

IntelinAir rd - 100无人机。

图1所示。IntelinAir rd - 100无人机。

基于模型的设计开发rd - 100飞行软件

rd - 100的目的是简化飞行软件开发。基于模型的设计是一个适合我们的开发方法,因为它让研究人员使用我们提供的模型运行模拟、飞行运行仿真测试,并生成代码。我们可以手工编写代码,但我们相信,基于模型的设计不仅是最快的方式开发飞行软件、也喜欢学术研究社区的成员,那些已经使用MATLAB舒适®和仿真软万博1manbetx件。

IntelinAir工程与无人机通信使用的地面站,hexacopter硬件和飞行软件。一组开发了六个自由度(6自由度)仿真软件模型的无人驾驶飞机,机身、汽车和电子速度控制。万博1manbetx这个模型有块无人驾驶飞机的质量特性,推进(推力),空气动力学,运动方程,和传感器,包括加速度计、陀螺仪、磁强计、气压计,GPS接收器。

另一组飞行控制系统建模。这个模型,开发了仿真软件和控制系统工具箱™,包括导航块万博1manbetx,使用传感器输入计算无人机的速度、方向和位置。它还包括指导块自主飞行模式以及电机控制块生成命令基于导航块和操作员接口的输入。为了简化设计,促进重用,飞行软件集团组织模型分层次使用仿真软件模型引用和创建了一个自定义模型的组件库常用设计(图2)。万博1manbetx

高层仿真软件模型显示万博1manbetx车辆块模型、操作员界面,和飞行控制软件(创建IntelinAir SafeSmart工具箱)

图2。高层仿真软件模型显示万博1manbetx车辆块模型、操作员界面,和飞行控制软件(创建IntelinAir SafeSmart工具箱)。

无人机控制设计的主要挑战是处理系统动力学的变化引起的大风和载荷的变化。rd - 100地址与L1自适应控制这一挑战,开发的一种先进技术IntelinAir创始人博士奈拉Hovakimyan伊利诺伊大学香槟分校。通过解耦控制回路的适应循环,L1自适应控制使rd - 100快速弥补不良影响。这允许稳定、精确飞行即使在最困难的条件下,准确的数据收集是至关重要的。

从桌面模拟边境和飞行测试

使用rd - 100软件时,研究人员跟踪控制设计的一个迭代过程,软件仿真,仿真模拟,和飞行测试(图3)。

从仿真的工作流仿真测试和飞行测试。

图3。从仿真的工作流仿真测试和飞行测试。

这个过程始于闭环软件模拟仿真软件。万博1manbetx这些生产块在模拟飞机的性能(图4)。

图显示命令推力,偏航力矩,在模拟卷的时刻,俯仰力矩。

图4。图显示命令推力,偏航力矩,在模拟卷的时刻,俯仰力矩。

验证控制算法的基本功能后在桌面上,研究者可以测试算法在硬件上没有离开桌面仿真模拟。生成C代码使用嵌入式程序员从控制器模型®和部署到rd - 100自动驾驶仪的硬件。从6自由度车辆模型C代码,使用仿真软件编码器生成™,部署到目标硬件运行仿真软件实时™。万博1manbetx在边境模拟、飞行软件运行在无人机自动驾驶仪处理器接收传感器输入生成的车辆模型运行在实时仿真软件。万博1manbetx遥测数据捕获在MATLAB模拟记录和分析离线验证和确认。边境测试的许多好处之一是,我们抓住错误由于实际飞行之前与硬件不兼容。

边境测试后,自动驾驶仪硬件运行的飞行控制软件可以简单地从边境不插电测试设置在桌面上和插入的rd - 100空气对实际飞行测试框架。在飞行测试中,飞行软件接收输入直接从机载传感器和电机直接发送命令。

基于模型设计的优势

基于模型设计的主要优点之一是,它使小团队解决项目通常需要一个更大的小组来完成。适用于我们的开发团队在IntelinAir和众多学术团体已经在他们的研究中使用rd - 100(见边栏)。因为不需要编码技术,控制工程师和研究人员可以测试新的控制思想没有涉及嵌入式软件工程师。新算法可以在桌面上测试和调试和实时。因此,工程师可以确定小型无人机系统。

例研究项目:精准农业

IntelinAir和王博士合作推进这一进程,为精准农业遥感。王博士的研究的动力是无人机总有一天会无处不在的和普通的智能手机。

今天,多亏了互联网,我们能够获得大量的有用的数据。我们训练计算机程序决策基于这些数据,但是我们仍然依赖人类作用于这些决定的例子,在农业上我们经常依赖人类作物顾问侦察领域他们只能覆盖面积总量的一小部分。空中机器人自动化这最后一步,完成一个反馈回路,包括网络设备、决策软件,自主无人机。

无人机技术存在的最有前途的应用行业广阔的地域,冗余任务和复杂的数据分析阻碍效率。这样一个产业是农业,无人机技术提供了重要的机会来提高效率和生产力。

王博士的团队正在与IntelinAir探索农业的应用无人机配备微型土壤湿度传感器和高分辨率多光谱相机。今天虽然不是广泛应用于农业,这种技术有潜力提高生产力和降低成本与劳动有关,营养,和灌溉。新传感器技术提供高度精确测量湿度和养分。这些数据可以用于检测yield-robbing异常在田野中间的生长季节,当仍有时间进行干预。

一旦数据被捕获,它由一个训练有素的合成卷积神经网络使用IntelinAir的专有算法和传播给农民,然后有一个详细的概述作物健康指导决策。

本研究将包括农场在伊利诺斯州,加州和南卡罗来纳,开发装备传感器无人机系统的最终目标是负担得起的和方便的农民。

王博士的团队的三个博士生,一个硕士的学生,和三个本科生发展飞行软件使用基于模型的设计和rd - 100无人机。在过去,当其他团队使用无人机,学生必须手动编写C或c++。与rd - 100万博1manbetx提供的Simulink仿真控制模型,学生不要浪费时间编程或调试C代码。相反,他们可以实现他们的设计和想法通过简单地修改模型。他们可以在桌面上运行模拟和仿真测试验证设计,然后直接在rd - 100飞行测试。

2017 - 93082 v00出版