无人机可变机翼的可行性非常高，这种设计可以提高无人机的性能和效率。可变机翼可以动态优化飞机的翼型，从而改善民用无人机的隐身性能，抗空气阻力，提高飞机性能及操作效率。
可变前掠翼是可行的但是有必须要有更有效率的发动机做支撑。 1前掠翼用作亚音速或者超机动。 可变基本上是变三角翼。 三角翼的特点为高速性能好,基本用于超高音速巡航。 那么按性价比来说如果没有2-3马赫的速度的发动机,那这飞机根本就不划算。
可变机翼无人机在技术上具有很多独特的优势，可以在空中迅捷而又精确地改变方位，从而获得更好的稳定性。另外，它不需要传统机翼或叶片，也不会受到任何气动阻力和质量限制。此外，一些专用结构可以节省体积，提高有效载荷。可变机翼的发展将有助于扩大无人机的灵活性，减少飞行时间，并简化系统构造，使无人机更加轻巧、可靠和便携。然而，有一些技术问题尚未解决。首先，无人机的控制系统尚未充分发展。机翼变形和变形时发生的空力变化非常复杂，需要高级的遥控技术。另外，机翼电机控制也比较困难，甚至需要有向量控制算法。其次，有关传感器的稳定性仍然存在问题。传感器在检测机翼的形状时需要精确的charactristcs，以获得高精度的控制。最后，可变机翼无人机的可靠性仍须改进，因为改变机翼形状所涉及的机制、材料和
研究人员未来可能改善无人机的视野、提高它的着陆技术或者进一步对抓爪进行改善。研究人员提出，增加一个运动捕捉系统能够让机器人追踪它的猎物，并且使用机载摄像机收集到数据在飞行中做出调整。最终的改善可能想要使用一种沉积成型的制造工艺来改善它的抓爪。他们希望下一代无人机能够更强、更准确，并且能够找到着陆点并且实现真正的隐形。
1. 引言 避障方案设计中，我们期望无人机从起始点飞到目标点，就要不断通过各种传感器获取无人机当下的位置坐标，并根据无人机的位置调整无人机的姿态，最终到达目的地。四旋翼无人机飞行时会有六个自由度，性能灵活，移动迅速，路径中的障碍物也是来自于四面八方，不仅仅局限于正前方，所以增加了无人机避障过程中检测障碍物以及规划安全路径的难度，为方便实验验证算法，减少障碍物检测方向，本文计划采取四旋翼无人机定高控制下的避障飞行实验，即四旋翼无人机在期望高度下飞行，通过前置检测装置检测障碍物，利用算法实现躲避四旋翼无人机前方的障碍物，以此将三维空间中的避障转化为二维平面中的避障飞行，本章主要分析四旋翼无人机的高度解算以及姿态解算，然后利用PID控制方法简历四旋翼无人机的控制器。 定高飞行指无人机在不接受遥控器飞行指令的情况下，飞控板会自动控制无人机的友们，从而保持无人机飞行高度不变，无人机所受升力等于自身重力，定高模式下，遥控器油门输入不再控制无人机的高度，但是仍然可以控制无人机的俯仰、偏航、横滚运动，即无人机会在期望高度平面自由运动，无人机常用的几种高度信息整理如下： 绝对高度：当期位置于平均海平面的垂直距离，也叫做海拔高度。 相对高度：指两个测量地之间的绝对高度之差。 真实高度：无人机飞行过程中，飞控距离地面的实际高度即为真实高度，又称几何高度。 2. 基于互补滤波的信息融合 关于四旋翼无人机的高度以及姿态解算，需要用到数据融合，数据融合也成为信息融合，是将来自多个传感器信息进行处理，从而得出更为全面、可靠的结论，本节采用互补滤波器进行数据融合，将多传感器信息融合解算得到高度以及姿态信息，互补滤波法要求融合的信号的干扰噪声处在不同的频率，通过设置两个滤波器的截止频率，确保融合后的信号能够覆盖需求频率，通过预测---矫正融合两种信息来源，一般是预测其中一种信息，然后利用另外一种信息进行校正。 2.1 基于互补滤波的高度解算 定高控制需要获取无人机的高度信息，绝大多数情况下，飞控的高度信息是由飞控内部的气压计来提供的，气压计测量的是绝对高度，利用大气气压伴随高度的增加而降低的原理测量，测量公式：所以气压计高度测量可以表示为：即气压计所测高度等于实际高度加上测量误差高度。 实际飞控板内计算气压计数据时，会采集多次数据求均值然后进行计算，但是单一的传感器所提供的信息似乎不能够满足实际飞行的要求，而且气压计有其难以忽视的缺陷： （1）气压计测量时，噪声干扰很大，数据不够平滑； （2）气压计所测数据会存在漂移现象； （3）经实验证明，气压计测量受温度以及气流干扰严重，低温、强气流环境下，气压计均无法测得准确数值。 加速度计也可以获取飞控的位置信息，飞控通过加速度计获取到当前的加速度以后，通过积分得到垂直速度信息，再积分即可获取高度信息，如下：但是加速度计同样存在固有的缺陷问题，多次积分会使结果产生累积误差，且加速度计的瞬时测量值误差会比较大。 显然，无法单独依靠气压计或者加速度计提供准确的高度信息反馈到实际地控制中，考虑通过其他传感器与气压计的数据进行数据融合处理，以期望得到良好精确的高度信息。 互补滤波算法是通过将气压计于加速度计测量得到的高度信息按照权重进行融合，以此为基础结算高度信息，采用高通滤波器处理加速度细心，低通滤波器处理气压计信息，其中加速度计可以获取飞控的垂直方向上的加速度，经过积分可以化的垂直方向的速度信息，整个算法的核心思想是由地理坐标系下的加速度通过积分，来获得速度、位置信息；经过2次修正陈尚可利用的信息，第一次是李忠传感器计算修正系数产生加速度的偏差修正加速度，第二次是利用修正系数修正位置；最后可利用速度经过加速度修正，可利用的位置经过了加速度和位置修正，加速度的修正过程是由机体测量的加速度通过减去偏差，再转换到地理坐标系。 气压计主要的作用就是计算一个校正系数来对加速度偏移量进行校正。数据融合过程如图所示：加速度计测量的是无人机的加速度，测量值是机体坐标系下的，所以需将加速度值利用旋转矩阵转换为地面参考坐标系下的加速度。具体融合信息的实现过程如下：（2）将加速度计测量的加速度通过旋转矩阵转换到地面参考坐标系下，转换之前注意需要先去除加速度计的偏移量，因为地理坐标系下 z 轴加速度包含重力加速度，所以需要将重力加速度补偿上去； （3）计算气压计的校正系数，这个系数也就是需要用来校正加速度计的系数，具体公式为（4）利用所求的气压计校正系数计算加速度计的偏移向量。 （5）将加速度偏移向量转换回机体坐标系，将转换后的加速度积分，得到融合后的速度信息，再对速度信息积分，即可得到最终的高度估计值，最后将气压计矫正系数二次校正。 采集飞行数据并通过 Matlab 软件仿真以后的结果如图所示，可见融合以后的高 度较加速度计以及气压计单独测的高度准确。2.2 基于互补滤波的姿态解算 从飞行原理可以看出，无人机飞行过程中，最终的控制要回到姿态控制上面，通过具体的欧拉角度调整，从而控制无人机的飞行姿态。要完成无人机的e姿态控制，就需要采集到无人机当前的姿态，然后经过控制算法，将无人机当前姿态调整到期望的姿态，姿态采集主要依靠飞控的惯性测量单元IMU，姿态解算精确与否直接关联到无人机飞行位置精确与否。 飞行过程中，陀螺仪测量无人机的角速度，具有高动态性能，将角速度对时间积分可以得到三个欧拉角角度，陀螺仪数据在积分过程中，会形成累计误差，累计误差随着时间增加不断变大，所以短时间内陀螺仪测量值比较可靠。磁力计主要测量当前的磁场分布，即无人机与磁场之间的角度，这个角度即为偏航角，但是磁力计受周围磁场干扰严重，实际测量中误差较大。加速度计之前已经介绍过，不再赘述。 三种传感器再频域上特性互补，所以本文考虑采用互补滤波融合这三种传感器的数据，实际是利用加速度计与磁力计融合后补偿陀螺仪所测的姿态信息，提高测量精度和系统的动态性能。 三种传感器的数据融合过程如图所示，陀螺仪经过高通滤波器，消除低频噪声，加速度计与磁力计经过低通滤波器，消除高频噪声。利用旋转矩阵将三个传感器所测量的欧拉角转换为四元数形式，然后计算磁场的参考方向计算重力分v与磁场分量w：利用加速度，磁力计的值与重力分量，磁场分量求取误差：利用比例-积分处理上步所求误差，然后利用所求的值补偿陀螺仪产生的零漂现象， 最终结算得到当前姿态信息。 采集飞行数据并通过滤波以后的结果如图 5.4 俯仰角，图 5.5 滚转角，图 5.6 偏航角。3. PID控制器设计 无人机定高飞行主要分两种情况，一种是手动控制定高模式，此种模式下，无人机飞控仍然接收并执行遥控器指令信号，另一种是无人机自主飞行时，如航点飞行或者 offboard 模式等，设定无人机在一定高度下执行预设飞行任务，而不依靠遥控器信号指 令控制自身运动，而本文研究的是第二种定高模式。 在位置控制的背景下，本文中串级双环 PID 控制系统专为实现避障系统而设计，保证四旋翼无人机可以准确的到达目标位置，并且在悬停时保持四旋翼的稳定性。整个双回路控制系统分为内环控制（姿态控制）和外环控制（位置控制）两部分，其中外环控制中主要研究定高控制部分。 3.1 PID控制原理 PID 控制器是控制理论中最经典的控制算法，PID 算法简单，可靠性高，被广泛应用于过程控制与运动控制，PID 控制主要由比例，积分以及微分三个环节组成，通过这三个环节对输入值与输出值形成的差值分别做比例运算，积分运算和微分运算，将控制结果发送到被控对象以实现对系统的控制作用，闭环 PID 控制系统原理图如图所示。PID 的三种环节中比例环节 P 的作用是直接将误差的比例作为输出，加快系统的响应速度，提高系统调节精度，但是较大的比例作用会使对象的输出产生较大波动，太小的比例作用会使对象的输出变换缓慢。积分用于将之前的误差值与时间的比例累加起来作为输出，积分环节 I 主要用于消除对象输出稳定时的稳态误差，但是会存在积分饱和情况。微分环节 D 将误差随时间的变化的斜率以比例的形式输出，改善系统的动态性能， 主要用于缩短对象的上升时间，加快响应速度，达到超前调节的作用。使用 PID 控制器的过程中，既可以使用 PID 控制，也可以单独使用 P、PI、PD 等控制，使用的过程即3.2 串级PID控制器设计 本文把避障研究简化到二维平面以后，整体的位置控制就被分为了两部分：定高控制与平面位置控制。其中平面的位置控制即由机载设备发送平面位置，然后由飞控执行。（1）高度控制器 因为高度信息是三维位置的垂直方向信息，所以在实际的飞控控制的无人机飞行的过程中，高度控制属于位置控制的一部分，其中关于高度控制器的流程图可以总结为下图所示。（2）姿态控制器4. 本文小结 本文主要介绍避障过程中相关姿态以及位置高度的控制设计过程，要想控制效果好，首先解算要准确，再飞控资深所带传感器具有固有缺陷的前提下，通过互补滤波算法融合传感器数据，通过融合加速度计与气压结算无人机实际高度，融合加速度计、磁力计与陀螺仪数据解算无人机当前姿态信息；最后利用PID控制算法，设计了串级PID高度控制器与串级PID姿态控制器。
无人机研究所主任告诉我们，无人机的开发研制，是当今国际航空领域一个重要发展方向，它具有体积小、重量轻、机动性好、飞行时间长、成本低、便于隐蔽、无需机场跑道、可多次回收重复使用等优点，它现已成为世界各军事大国武器装备的重点。中国的无人机研究所有很多，而阅兵方队的无人机全部由西北工业大学无人机研究所研制，说明我们的技术更先进、质量更过硬。作为一名附中的学生，我感到无比的骄傲与自豪。研究所主任还告诉我们，参加阅兵的无人机共三种型号，它们都有不同的性能。那个机顶上带个大球球的，就是装有雷达的无人机。绕着方阵参观的时候，我看到无人机雪白的机身，十分耀眼，在阳光的照耀下，我仿佛看到了研究人员的汗水，仿佛看到了他们在研制时的情景，仿佛看到了祖国的腾飞!想当年，我们头上扣着“东亚病夫”的帽子;而现在，祖国屹立在世界的东方!六十年，在人类的历史长河中或许微不足道，但在祖国的成长历程中却足以刻骨铭心
学号：20021210879 姓名：曹卓为 【嵌牛导读】本文简单介绍了港科大沈劭劼教授团队在无人机自主避障快速导航等领域做出的贡献。 【嵌牛鼻子】无人机避障导航技术 【嵌牛正文】 原文链接： 如果面前有一片树林，无人机能自己穿过去吗？现在的技术已经能够做到这一点，但速度一般。 最近两年，港科大沈劭劼教授带领的研究小组向这一问题发起了挑战。他们提出的新方法不仅能让无人机穿过树林，还实现了快速自主导航。 从 demo 中我们可以看到，这架无人机可以在障碍重重的室内外快速飞行，即使在拐弯处也不会撞到障碍物。这还要得益于他们提出的一个稳健的 perception-aware 重规划框架——RAPTOR（字面含义：猛禽）。 正如名字中所寄予的期望，RAPTOR 经历了各种复杂环境的考验，结果都能保证无人机的平稳、快速自主飞行。相关研究已经提交给机器人学顶会 T-RO 接受评审。 论文链接： 项目链接： 在此之前，该研究团队还有两篇相关论文，其中一篇被 ICRA 2020 接收。 近年来，由于轨迹重规划不断取得进展，让四旋翼无人机在未知环境中自主导航已经不是什么难事。然而，大多数方法只适用于中速飞行。是什么阻碍了四旋翼无人机的提速之路？作者总结出了以下几个原因： 1. 在未知的环境中高速运行时，四旋翼无人机需要在极短的时间内重新规划轨迹，以避免撞到障碍物，否则它会坠毁。然而，在非常有限的时间内，大多数方法不能保证快速找到可行轨迹。 2. 目前的方法通常是在一个拓扑等价类中寻找局部最优轨迹，但该类别可能并没有包含平稳、快速飞行所需的最佳解决方案。 3. 现有的方法对环境的感知不足，当飞行速度和障碍物密度变高时，这可能是一个致命的缺陷。如果不注意感知，按照原计划执行的运动可能会遭遇环境能见度受限等问题，进而导致安全航行所需的周围空间信息不足。 图 1 可以更好地说明在重新规划中不考虑感知的后果。为了最小化能量消耗，系统在靠近墙壁的地方生成了一条轨迹。如果沿着这条轨迹飞行，无人机对角落后面未知空间的可见性非常有限，转过去的瞬间才发现障碍物已经近在眼前。然而，此时情况已经难以逆转，无人机可能会直接撞上去。因此，对于无人机的安全、高速飞行来说，积极地观察和避免可能的危险比被动地躲避危险更加关键。二、RAPTOR 做了什么？ 为了解决上述问题，港科大的研究者提出了一个稳健的 perception-aware 轨迹重规划框架——RAPTOR。 为了确保在有限的时间内获得可行轨迹，港科大的研究者提出了一种基于路径引导梯度（path-guided gradient）的优化方法，利用几何引导路径消除不可行的局部极小值，保证路径重新规划的成功。同时，为了进一步提高重新规划的最优性，该研究还引入了一种在线拓扑路径规划，以提取一组能够捕捉环境结构的全面的路径。在多条不同路径的引导下，多条轨迹并行优化，使解空间得到更彻底的探索。 这一解决方案是在之前的论文《Robust real-time UAV replanning using guided gradient-based optimization and topological paths》中首次提出的。然而，该方法采用了 optimistic 的假设，缺乏对环境的感知意识，因此限制了无人机在更高速度、更复杂的环境中的能力。 为了弥补这一差距，研究人员采用 perception-aware 规划策略将上述方法扩展到更快、更安全的飞行。 首先，该研究提出了一种风险感知的轨迹精化方法，并将其与 optimistic 规划器相结合。利用该方法，沿着 optimistic 轨迹，识别对无人机存在潜在危险的未知区域。这些区域的可见度以及安全反应距离都被明确规定，以确保无人机能够更早地发现未标记区域中存在的障碍并及时躲避。 其次，研究者将无人机的偏航角纳入了两步运动规划框架。在离散状态空间中寻找一个使信息增益和平滑度最大化的最优偏航角序列，并通过优化使其更加平滑。由偏航角规划的运动使视场（FOV）受限的四旋翼无人机主动探索未知空间，为下一步的飞行获取更多相关知识。 本文所提出的重规划系统如图 3 所示。该算法利用全局规划、密集映射和状态估计模块的输出，对全局参考轨迹进行局部修改，以避免先前未知的障碍物。 重规划分两步进行：首先，稳健的 optimistic 重规划通过路径引导优化并行生成多个局部最优轨迹。优化是通过从拓扑路径搜索中提取并精心选择的拓扑独特路径来引导的。在这一步中采用 optimistic 假设。第二步是利用 perception-aware 规划策略。在这一步骤中，局部最优轨迹中的最佳轨迹通过风险感知轨迹精化进一步细化，提高了其在未知和危险空间中的安全性和可见性。在优化轨迹的基础上，偏航角得到规划，以主动探索未知环境的内容。 研究者通过基准比较和具有挑战性的现实世界实验，对所提出的 perception-aware 规划策略和整个规划系统进行了系统的评估。结果表明，perception-aware 规划策略能够在传统方法无法保证安全的、具有挑战性的场景中，支持快速和安全的飞行。此外，整个规划系统在快速飞行任务的几个方面都优于 SOTA 方法。在复杂环境中进行的大量室内外飞行试验也验证了该规划系统的有效性。
无人机是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵的不载人飞机。下面是我为大家精心推荐的无人机应用技术论文，希望能够对您有所帮助。
无人机航测技术的应用分析
【摘 要】以生产项目为例，以无人机航测的技术流程为主线，介绍了无人机航测技术方面的应用分析。
【关键词】无人机、航测技术
【Abstract】Production project as an example, the unmanned aerial technology process, introduced the UAV aerial application analysis.
【Key woerds】UAV、aerial surveying technology
中图分类号：V279+.2文献标识码：A 文章编号：
0 引言
无人机航测遥感技术是继卫星遥感、飞机遥感之后发展起来的一项新型航空遥感技术，在应急测绘保障、国土资源监测、重大工程建设等方面得到广泛应用。它是一种机动灵活、可以实现快速响应的一种航测技术。但也存在影像重叠度不规则、像幅小、影像倾角大、旋偏角大，影像有明显畸变等问题，这些情况都对现有无人机航测技术提出了挑战。
本文从生产案例出发，以无人机航测技术为主线，对生产过程中无人机航测出现的一些问题进行了分析探讨。
1 生产实践
1.1主要技术依据
《无人机航摄系统技术要求》(CH/Z3002-2010);
《低空数字航空摄影规范》(CH/Z3005-2010);
《低空数字航空摄影测量内业规范》(CH/Z 3003-2010);
《低空数字航空摄影外业规范》(CH/Z 3004-2010) ... ...
1.2 数据源及预处理
1.2.1 数据源
本测区选用无人机航空摄影获取的真彩色影像，航摄面积为10平方公里。航摄仪采用Canon EOS 5DMarkⅡ，焦距为：35mm，相幅大小为：5616×3744，像元分辨率为6.41um。影像地面分辨率为0.2米。
1.2.2遥感影像预处理
无人机航空摄影采用的相机为非量测型相机，因此，在进行空中三角测量恢复影像空中姿态时，需要对相机进行像片畸变差改正。(相机畸变改正在四维公司检校完成)
1.3 无人机航测总体作业流程
1.4无人机航空摄影
本次无人机航摄分两个架次进行，由GPS领航数据计算相对飞行高度。飞行质量和影像良好，影像清晰度高、色彩均匀、饱和度良好，能够表达真实的地物信息，可以满足1:2000成图要求。
像片航向重叠度为75%，旁向重叠一般为35%-45%，旋偏角一般控制在12度以下。
1.5 像片控制测量
1.5.1 像控点精度要求
像控点对最近基础控制点的平面位置中误差不大于0.2米，高程中误差不大于0.2米。
1.5.2 像控点布点方案
项目布点方案确定为双模型布点，全部布设为平高点。
1.5.3 像控点测量
在像控测量之前，首先对测区内收集到的已知控制点进行联测，检核控制点情况;为满足后续像控测量，联测已知点的同时加密了2个控制点。联测采用GPS静态相对定位方式施测，采用边连式的布网形式。全网共联测已有已知点4个，新设控制点2个，观测时具体技术参数依据规范，像控点采用GPS实时动态定位(RTK)的方法进行测量，满足要求。
1.6 空中三角测量
本项目采用Virtuozo工作站进行空三加密，根据航飞及影像分布情况，将空三区域分为两个加密区域网采用自动与手动相结合的方式进行空三加密，即采用自动匹配进行像点量测，剔除粗差。人工调整直至连接点符合规范要求，检查点平面中误差为0.3米，高程中误差为0.17米，最终加密成果符合1:2000数据采集要求。
1.7 数据采集
在空三完成后，利用空三成果进行单模型定向时我们发现有模型无法定向的情况，第一架次无法建立的模型有29个，占总模型数的4%。第二架次有67个无法建立的模型占总模型数的9%。主要原因为无人机航摄姿态不稳定导致的飞行倾角、旋偏角过大，航线弯曲、像片比例不一致等现象都是导致单模型定向精度差的原因。考虑到1:2000地形图精度要求，我们提出了如下解决方案：在测图定向超限点的周围进行野外实测用来检核分析数据并进行必要的修正。
1.8 项目精度报告
根据1:2000精度要求对测绘产品检进行了精度的统计，统计了3幅地形图，其中高程精度中误差最大为0.36米，最小为0.27米，从统计的结果看，粗差率比较高，有的达到了5%，平面精度中误差为0.75米。
2 结 论
(1)无人机航空摄影测量技术应用于地形图的生产存在不确定性，比如，区域网整体加密精度评定良好，但单模型定向精度存在超限情况，在测图过程中表现为测图定向点和立体模型套合差大、接边误差大等，可以通过外业实测进行补充测量、验证。
(2)利用无人机航测进行航空摄影测量时，应采用试验区的作业方法，即在确定布点方案前选取一定面积的试验区进行布点方案试验，分析精度指标后确定作业方案。
(3)目前，无人机航测技术主要应用于载人飞机航测技术的补充方面，如多块小面积、危险场所、远离机场或没有可供其起降场地的区域，在载人机不便或无法完成的情况下，由无人机来完成。
参考文献：
[1] 范承啸，韩俊，熊志军，赵毅。 无人机遥感技术现状与应用[J] 测绘科学 2009，34(5)：214-215;
[2] 崔红霞，李杰，林宗坚，储美华。非量测数码相机的畸变差检测研究[J] 测绘科学2005，30(1)：105-107;
[3] 连镇华。无人机航摄相片倾角对立体高程扭曲的影响分析[J] 地理空间信息2010，8(1)：20-22;
作者简介：徐锦前(1982-)，男，辽宁铁岭人，工程师，主要从事摄影测量和地理信息系统建库等测绘工作。
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自然现象对航空构成的威胁及其危险程度令人惊讶；以下是其中几种天气现象以及它们对全球每年数百万次航班构成的威胁：▼一、闪电只有极少数飞机曾被雷电击中而爆炸，如今雷达系统和天气预报方面的进步使飞机比较容易避开雷暴和闪电。雷电通常会击中飞机的翼尖、头部或尾翼，然后经过飞机的外壳散开。飞机的外 壳大都为铝质，而铝是电的良导体。许多“雷电”是飞机自己产生的，大多发生在飞机在云层中上升或下降的过程中。雷击可能导致飞机的灯光闪烁，但只要飞机的外壳上没有裂缝，大多数能量会释放回空中。现代飞机的外壳通常采用先进合成材料制造，与铝相比，其导电性能较差；鸟类被吸入引擎是飞机可能遭遇的另一种空中威胁。▼二、湍流湍流是常见的问题，几乎所有乘客都经历过飞机在空中的颠簸。湍流是一种气流运动，肉眼无法看见，而且经常不期而至。引发湍流的原因可能是气压变化、急流、冷锋、暖锋和雷暴，甚至在晴朗的天空中也可能出现湍流。湍流并非总能被预测出来，雷达也发现不了它。虽然湍流可能导致严重的头部撞击，但通常不大可能致命。据美国联邦航空局统计，从1980年到2004年6月，美国的飞机总共发生过198起湍流事故，导致266人重伤，3人死亡。▼三、雷暴雷暴通常在夏季雷雨季节会对飞机构成威胁。一般来说，雷暴构成的威胁主要来自空气的对流运动。强大的上升气流和下降气流可能导致飞机翻转，造成损坏甚至更严重的后果。每隔一分钟都会有专门的预报员向飞机发送天气信息，以帮助它们避开危险的天气现象。空中交通管理员也时刻关注着辖区内的天气变化，尽职尽责地引导飞机起飞和降落。雷达能够发现旋转气流，后者可能是飓风的前兆。▼四、结冰在冬季，机翼上的冰可能构成巨大威胁（也是航班延误的一个原因）。机翼结冰现象是指过冷的水滴附着在机翼上并凝结成冰；当机翼上出现结冰现象时，可能导致速度和高度同时下降，引发灾难性的坠机事件。机翼结冰可能发生在空中，也可能发生在地面上等待起飞的飞机上，它是许多飞机坠毁的原因，包括一些大型客机，但这种现象更多地发生在短途班机和小型飞机上；现在有各种材料可以在起飞前涂抹在机翼上以防止结冰。
遇强气流，造成机体不稳定，无法通过物理原理稳定飞行。影响无人机飞行的气象环境主要包括：风速，雨雪，大雾，空气密度，大气温度等。风速：建议飞行风速在4级（5.5-7.9米/秒）以下，遇到楼层或者峡谷等注意突风现象。通常起飞重量越大，抗风性越好。雨雪：市面上多数无人机设备无防水功能，故雨雪行程的水滴会影响飞行器电子电路部分短路或漏电的情况，其次机械结构部分零件为铁或钢等金属材料，进水后会腐蚀或生锈，影响机械运动正常运行。
飞行器抗风能力不同，以下列举不同机型抗风能力：可抗四级风：精灵 3 系列、晓 Spark 系列、M600 系列、御 Mini；可抗五级风：DJI Mavic 3（12m/s）、DJI Mini SE、DJI Air 2S、御 Air 2、DJI Mini 2、精灵 4 系列、御 Pro、御 Air、御 2、悟系列、M200 系列、M100 系列；可抗六级风：DJI FPV；可抗七级风：M300 RTK* 四级风的风速 5.5-7.9 米/秒，可吹起尘土、纸张、灰尘、沙粒；五级风的风速 8.0-10.7 米/秒，可使小树摇摆，湖面泛小波，阻力极大* 飞行器抗风等级是根据地表高 10 米所测，一般来说飞行高度越高，所受风力影响越大。飞行过程中请实时关注飞行器姿态球变化和 app 提示，如出现飞行器倾斜角度过大或 app 大风警告（部分机型有大风警告），请尽快降落飞行器
1. 引言 避障方案设计中，我们期望无人机从起始点飞到目标点，就要不断通过各种传感器获取无人机当下的位置坐标，并根据无人机的位置调整无人机的姿态，最终到达目的地。四旋翼无人机飞行时会有六个自由度，性能灵活，移动迅速，路径中的障碍物也是来自于四面八方，不仅仅局限于正前方，所以增加了无人机避障过程中检测障碍物以及规划安全路径的难度，为方便实验验证算法，减少障碍物检测方向，本文计划采取四旋翼无人机定高控制下的避障飞行实验，即四旋翼无人机在期望高度下飞行，通过前置检测装置检测障碍物，利用算法实现躲避四旋翼无人机前方的障碍物，以此将三维空间中的避障转化为二维平面中的避障飞行，本章主要分析四旋翼无人机的高度解算以及姿态解算，然后利用PID控制方法简历四旋翼无人机的控制器。 定高飞行指无人机在不接受遥控器飞行指令的情况下，飞控板会自动控制无人机的友们，从而保持无人机飞行高度不变，无人机所受升力等于自身重力，定高模式下，遥控器油门输入不再控制无人机的高度，但是仍然可以控制无人机的俯仰、偏航、横滚运动，即无人机会在期望高度平面自由运动，无人机常用的几种高度信息整理如下： 绝对高度：当期位置于平均海平面的垂直距离，也叫做海拔高度。 相对高度：指两个测量地之间的绝对高度之差。 真实高度：无人机飞行过程中，飞控距离地面的实际高度即为真实高度，又称几何高度。 2. 基于互补滤波的信息融合 关于四旋翼无人机的高度以及姿态解算，需要用到数据融合，数据融合也成为信息融合，是将来自多个传感器信息进行处理，从而得出更为全面、可靠的结论，本节采用互补滤波器进行数据融合，将多传感器信息融合解算得到高度以及姿态信息，互补滤波法要求融合的信号的干扰噪声处在不同的频率，通过设置两个滤波器的截止频率，确保融合后的信号能够覆盖需求频率，通过预测---矫正融合两种信息来源，一般是预测其中一种信息，然后利用另外一种信息进行校正。 2.1 基于互补滤波的高度解算 定高控制需要获取无人机的高度信息，绝大多数情况下，飞控的高度信息是由飞控内部的气压计来提供的，气压计测量的是绝对高度，利用大气气压伴随高度的增加而降低的原理测量，测量公式：所以气压计高度测量可以表示为：即气压计所测高度等于实际高度加上测量误差高度。 实际飞控板内计算气压计数据时，会采集多次数据求均值然后进行计算，但是单一的传感器所提供的信息似乎不能够满足实际飞行的要求，而且气压计有其难以忽视的缺陷： （1）气压计测量时，噪声干扰很大，数据不够平滑； （2）气压计所测数据会存在漂移现象； （3）经实验证明，气压计测量受温度以及气流干扰严重，低温、强气流环境下，气压计均无法测得准确数值。 加速度计也可以获取飞控的位置信息，飞控通过加速度计获取到当前的加速度以后，通过积分得到垂直速度信息，再积分即可获取高度信息，如下：但是加速度计同样存在固有的缺陷问题，多次积分会使结果产生累积误差，且加速度计的瞬时测量值误差会比较大。 显然，无法单独依靠气压计或者加速度计提供准确的高度信息反馈到实际地控制中，考虑通过其他传感器与气压计的数据进行数据融合处理，以期望得到良好精确的高度信息。 互补滤波算法是通过将气压计于加速度计测量得到的高度信息按照权重进行融合，以此为基础结算高度信息，采用高通滤波器处理加速度细心，低通滤波器处理气压计信息，其中加速度计可以获取飞控的垂直方向上的加速度，经过积分可以化的垂直方向的速度信息，整个算法的核心思想是由地理坐标系下的加速度通过积分，来获得速度、位置信息；经过2次修正陈尚可利用的信息，第一次是李忠传感器计算修正系数产生加速度的偏差修正加速度，第二次是利用修正系数修正位置；最后可利用速度经过加速度修正，可利用的位置经过了加速度和位置修正，加速度的修正过程是由机体测量的加速度通过减去偏差，再转换到地理坐标系。 气压计主要的作用就是计算一个校正系数来对加速度偏移量进行校正。数据融合过程如图所示：加速度计测量的是无人机的加速度，测量值是机体坐标系下的，所以需将加速度值利用旋转矩阵转换为地面参考坐标系下的加速度。具体融合信息的实现过程如下：（2）将加速度计测量的加速度通过旋转矩阵转换到地面参考坐标系下，转换之前注意需要先去除加速度计的偏移量，因为地理坐标系下 z 轴加速度包含重力加速度，所以需要将重力加速度补偿上去； （3）计算气压计的校正系数，这个系数也就是需要用来校正加速度计的系数，具体公式为（4）利用所求的气压计校正系数计算加速度计的偏移向量。 （5）将加速度偏移向量转换回机体坐标系，将转换后的加速度积分，得到融合后的速度信息，再对速度信息积分，即可得到最终的高度估计值，最后将气压计矫正系数二次校正。 采集飞行数据并通过 Matlab 软件仿真以后的结果如图所示，可见融合以后的高 度较加速度计以及气压计单独测的高度准确。2.2 基于互补滤波的姿态解算 从飞行原理可以看出，无人机飞行过程中，最终的控制要回到姿态控制上面，通过具体的欧拉角度调整，从而控制无人机的飞行姿态。要完成无人机的e姿态控制，就需要采集到无人机当前的姿态，然后经过控制算法，将无人机当前姿态调整到期望的姿态，姿态采集主要依靠飞控的惯性测量单元IMU，姿态解算精确与否直接关联到无人机飞行位置精确与否。 飞行过程中，陀螺仪测量无人机的角速度，具有高动态性能，将角速度对时间积分可以得到三个欧拉角角度，陀螺仪数据在积分过程中，会形成累计误差，累计误差随着时间增加不断变大，所以短时间内陀螺仪测量值比较可靠。磁力计主要测量当前的磁场分布，即无人机与磁场之间的角度，这个角度即为偏航角，但是磁力计受周围磁场干扰严重，实际测量中误差较大。加速度计之前已经介绍过，不再赘述。 三种传感器再频域上特性互补，所以本文考虑采用互补滤波融合这三种传感器的数据，实际是利用加速度计与磁力计融合后补偿陀螺仪所测的姿态信息，提高测量精度和系统的动态性能。 三种传感器的数据融合过程如图所示，陀螺仪经过高通滤波器，消除低频噪声，加速度计与磁力计经过低通滤波器，消除高频噪声。利用旋转矩阵将三个传感器所测量的欧拉角转换为四元数形式，然后计算磁场的参考方向计算重力分v与磁场分量w：利用加速度，磁力计的值与重力分量，磁场分量求取误差：利用比例-积分处理上步所求误差，然后利用所求的值补偿陀螺仪产生的零漂现象， 最终结算得到当前姿态信息。 采集飞行数据并通过滤波以后的结果如图 5.4 俯仰角，图 5.5 滚转角，图 5.6 偏航角。3. PID控制器设计 无人机定高飞行主要分两种情况，一种是手动控制定高模式，此种模式下，无人机飞控仍然接收并执行遥控器指令信号，另一种是无人机自主飞行时，如航点飞行或者 offboard 模式等，设定无人机在一定高度下执行预设飞行任务，而不依靠遥控器信号指 令控制自身运动，而本文研究的是第二种定高模式。 在位置控制的背景下，本文中串级双环 PID 控制系统专为实现避障系统而设计，保证四旋翼无人机可以准确的到达目标位置，并且在悬停时保持四旋翼的稳定性。整个双回路控制系统分为内环控制（姿态控制）和外环控制（位置控制）两部分，其中外环控制中主要研究定高控制部分。 3.1 PID控制原理 PID 控制器是控制理论中最经典的控制算法，PID 算法简单，可靠性高，被广泛应用于过程控制与运动控制，PID 控制主要由比例，积分以及微分三个环节组成，通过这三个环节对输入值与输出值形成的差值分别做比例运算，积分运算和微分运算，将控制结果发送到被控对象以实现对系统的控制作用，闭环 PID 控制系统原理图如图所示。PID 的三种环节中比例环节 P 的作用是直接将误差的比例作为输出，加快系统的响应速度，提高系统调节精度，但是较大的比例作用会使对象的输出产生较大波动，太小的比例作用会使对象的输出变换缓慢。积分用于将之前的误差值与时间的比例累加起来作为输出，积分环节 I 主要用于消除对象输出稳定时的稳态误差，但是会存在积分饱和情况。微分环节 D 将误差随时间的变化的斜率以比例的形式输出，改善系统的动态性能， 主要用于缩短对象的上升时间，加快响应速度，达到超前调节的作用。使用 PID 控制器的过程中，既可以使用 PID 控制，也可以单独使用 P、PI、PD 等控制，使用的过程即3.2 串级PID控制器设计 本文把避障研究简化到二维平面以后，整体的位置控制就被分为了两部分：定高控制与平面位置控制。其中平面的位置控制即由机载设备发送平面位置，然后由飞控执行。（1）高度控制器 因为高度信息是三维位置的垂直方向信息，所以在实际的飞控控制的无人机飞行的过程中，高度控制属于位置控制的一部分，其中关于高度控制器的流程图可以总结为下图所示。（2）姿态控制器4. 本文小结 本文主要介绍避障过程中相关姿态以及位置高度的控制设计过程，要想控制效果好，首先解算要准确，再飞控资深所带传感器具有固有缺陷的前提下，通过互补滤波算法融合传感器数据，通过融合加速度计与气压结算无人机实际高度，融合加速度计、磁力计与陀螺仪数据解算无人机当前姿态信息；最后利用PID控制算法，设计了串级PID高度控制器与串级PID姿态控制器。
浅谈多旋翼无人机任务系统的优秀论文
前言： 随着无人机产品的不断增加，市场之间的竞争力，也逐渐的提升，对此本项目研究出了更适合于工业控制、自动化装备等领域产品的多旋翼无人机，产品不仅定位合理，同时与其他产品存在一定的差异，该任务系统，是指先进智能装备数据链的无人多旋翼任务，存在较高的能量利用效率、载荷运输性能，是其它无人机产品，在技术方面不能相比的;制定合理的市场规划，会给企业带来一定的经济效益。
1 多旋翼无人机定义概述
我们常称无人飞行载具，为无人飞机系统，主要是利用无线电智能遥控设备，以及自带的控制程序装置，对于不载人的飞机进行操控。其中广义的无人机，包括狭义无人机以及航模。
多旋翼飞行器，主要由动力系统、主体、控制系统组成，动力系统包括电机、动力、电子调速器、桨;主体部分包括机架、脚架、云台;控制系统包括由遥控接收器、遥控组成的手动控制;地面站，以及由主控、GPS、IMU、电子陀螺、LED显示屏组成的飞行控制器。其中四旋翼，是一种4输入6输出的欠驱动系统;通过PID、，鲁棒、模糊、非线性、自适应神经网络控制。近年来，对于系统的控制功能的研究趋势，为大荷载、自主飞行、智能传感器技术、自主控制技术、多机编队协同控制技术、微小型化等方向。其中一些关键技术为，数学模型的建立、能源供给系统、飞行控制算法、自主导航智能飞行。
2 控制系统改进发展阶段
多旋翼无人飞行器的控制系统，最初是由惯性导航系统，借助了微机电系统技术，形成了EMES惯性导航系统;经过对于EMES去噪声的研究，有效的降低了其传感器数据噪音的问题，最后经过等速度单片机、非线性系统结构的研究、应用，最终在2005年，制作出了性能相对稳定的多旋翼无人机自动控制飞行器。对其飞行器的评价，可从安全性、负载、灵活性、维护、扩展性、稳定性几方面要素进行分析。具有体积小、重量轻、噪音小、隐蔽性强、多空间平台使用、垂直起降，以及飞行高度不高、机动强、执行任务能力强的特点;在结构方面，不仅安全性高、易于拆卸维护、螺旋桨小、成本低、灵活控制的特点。
3 技术原理
3.1系统组成
无人多旋翼任务系统，总体技术方案框图如图1所示;如图所示，无人多旋翼任务系统，由无人机、地面工作站构成。无人机，由多旋翼无人机、任务载荷组成;地面工作站，由数据链通信单元、工业控制电脑、飞行控制摇杆等组成。
3.2系统技术原理
3.2.1多旋翼无人机，通过对于螺旋桨微调的推力，实现稳定的飞行姿态控制、维持。经过上述，对于多旋翼无人机、常规直升机、固定翼飞机的对比，可以明显的看出，多旋翼无人机，在任务飞行方面，具有多能量的优势，从而更好的执行完成飞行任务，改善了飞行姿态维持，消耗大量能量的缺陷，从而更好的保证了其能量利用率，直接产生续航时间、载荷运输性能的提升;在结构方面，做了大量的简化，省去了传动机构，使其运行噪音、故障概率、维护成本大大的降低。
3.2.2无人机，与地面工作站之间的通信，通过设备数据链实现连接，起到通信中介的作用，同好也是无人机、地面工作站之间，实现地空信息交换的重要桥梁环节。以往无人机，对于地空信息的转换连接，只是普通的点对点通信，收到信号传输距离的影响，性能发挥受到严重的影响，只能实现一些简单遥控数据信号的传输。
但是本项目，对于无人多旋翼任务系统的研究，是通过数据链协议MAVLink的研究后，将其合理的嵌入到控制核心、地面数据链的ARM平台中，有效的改善了以往低空信息传输环节存在的问题，将其遥测、遥信、遥控、遥调、遥视这五遥很好的进行了统一，保证了通信之间的无障碍，从根本上解决了无人机和地面工作站的数据通信问题。其中涉及到的.五遥;其中遥测，是指对于远方的电压、电流、功率、压力、温度等模拟量进行测量;其中遥信，是指对于远方的电气开关、设备，以及机械设备的工作、运行等状态进行监视;遥控，是指对于远方电气设备、电气机械化装置工作状态的控制、保护;遥调，是指对于远方所控设备的工作参数、标准流程等进行设定、调整;遥视，是指对于远方设备的安全运行状态的监视、记录。
3.2.3传统的无人机，在飞行时需要通过人工对于遥控器的操作，对其飞行姿态进行的控制，体现出其自动程序的不完善，功能单调等缺陷。但是本项目对于无人机的研究，在地面工作站，通过飞行任务规划软件的配套，有效的改善了以往功能单一的缺点，直接增加了其功能性。其中飞行任务规划软件，具备GoogleMap高速API接口，实现对于无人机飞行航线，在三维地图上的简易规划，同时也能对其航线进行启动，使其实现自动巡航、执行飞行任务、返航等操作。
4 技术关键点及创新点
4.1技术关键点：
4.1.1地空信息的的数据通信。
先进智能装备数据链协议MAVLink的应用，能够对其所有数据进行有效的整合，并全部归纳在数据链路中，整合五遥操作，有效的降低了多种通信制式、通信模块存在等方面的问题，提高了通信效率，保证了通讯功能得以有效发挥。
4.1.2解决飞行姿态操控问题
嵌入式操作系统，在ARM处理器平台上的应用，加上陀螺仪等传感器、卡尔曼滤波等先进算法，从而更好的保证了控制系统的功能增加，除此之外，不仅实现了无人操作飞行，在飞行操纵方面，也有效的降低了能耗，增加了能量利用率。
4.1.3在工业控制领域应用的扩展
本项目以同一载具+多种载荷的建设、研究思路，针对于型号相同的多旋翼飞行器，设计一样的数据、电气、机械接口的任务载荷，实现快速更换载荷，使其飞行任务之间，能够良好、稳定的切换、衔接，保证该系统的实用性，同时也减少了任务执行的成本。
4.1.4增强地面工作站功能
通过C/S架构、C#语言、.net平台、三维GoogleMap、SQL数据库，以及地面任务规划软件、分析数据分析软件，从而更好的增强地面工作站的功能，以及自动化、智能化的程度,更好的为用户操作，带来更多的便利。
4.2项目的技术创新性
4.2.1在无人机、地面站，在植入数据链MAVLink的同时，加强整体系统功能的改进，有效的实现了五遥的综合统一。
4.2.2卡尔曼滤波、四元数算法，加上嵌入式ARM平台，对其飞行姿态实现有效控制。
4.2.3同一载具+多种载荷思路的研究，实现了无人机，对任务执行模式的有效转换。
4.2.4同时地面任务规划软件、分析数据分析软件的应用，提高了系统的控制功能，以及系统智能化程度。
5 总结
综上所述，通过对于无人多旋翼任务系统的分析，发现我国针对于此方面的研究，仍存在很多不完善的地方，该项目通过C/S架构、C#语言、先进智能装备数据链、分析数据分析软件等，照比以往的无人机飞行器，在系统功能改进方面，实现了遥测、遥信、遥控、遥调、遥视的统一;在任务执行模式方面，实现了灵活转换;在飞行姿态方面，实现了智能操控;是在已有多旋翼飞控技术的基础上，有效的规避了其以往的缺陷，同时自主飞行控制软件编程，这种飞控任务的提供，有效的实现了飞行中，自主导航智能飞行。