无人机系统分析

无人机系统介绍

无人机
: 无人驾驶飞机简称无人机，英文名Unmanned Aircraft，从技术角度可以分为无人固定翼飞机，无人垂直起降飞机，无人飞艇，无人直升机，无人多旋翼飞行器等。

在目前国内外，无人机行业发展迅速，尤其以多旋翼飞行器为代表。飞行器的用途也十分广泛，可以用于侦查、战斗机、农业、气象、测绘、巡查等方面。

常见的无人机系统组成主要有以下部分：
飞行器部分（飞行平台、动力装置、导航飞控、电气系统、任务设备）、控制站（显示系统、操纵系统）以及通讯链路（机载、地面）。
就目前的多旋翼multirotor而言，其飞行平台是具有三个及三个以上旋翼轴的特殊直升机，通过改变不同旋翼间的相对转速来改变单轴推进力的大小，从而控制飞行器的运行轨迹。目前而言，多数微型无人机采用电动系统，A电动系统由动力电机、动力电源以及调速系统组成。活塞式发动机是一种内燃机，其动力输出较大，常用于农业、工业用途。

电动系统示意图

其它常见的动力系统还有活塞式发动机、涡喷发动机、涡扇发动机、涡桨发动机、冲压发动机、火箭发动机等，民用无人机一般是电动机与活塞式发动机。

发动机性能

导航与飞控系统是无人机的核心部件，导航子系统向无人机提供相对于选定的坐标系的位置、速度、姿态角以及姿态角速度等姿态信息。导航系统对信息进行解算交付给飞控系统，飞控系统负责飞机的起飞、空中飞行、执行任务、降落等整个飞行过程。而飞控系统的核心部件就是飞控计算机，其具备如下功能：
姿态稳定与控制、导航与制导控制、自主飞行能力

而飞控计算机一般需要包含微处理器、数字信号处理器(DSP)、可编程门阵列(FPGA)、二次电源、通信接口(RS232、CAN、I2C等)、模拟量输入/输出等。而飞控计算机上面搭载的软件是一种运行于计算机上的嵌入式的实时任务软件，要求其功能正确、性能好、效率高、而且具备较好的鲁棒性、可维护性。
软件需要具备如下模块：硬件接口及驱动模块、传感器数据处理模块、飞行控制律模块，导航与制导模块，飞行任务管理模块，余度管理模块、数据传输记录模块、自检测模块、其它模块。

飞控软件构成
无人机的电气系统分为机载电气系统与地面供电系统，一般来讲机载电气系统由主电源、应急电源、用电设备组成。目前市面上常见的无人机都是选用锂聚合物电池为主要动力，续航能力只有20-30分钟，充电时间较长，一般需要一个小时以上。
无人机的任务设备主要是按照无人机的用途来装配的，常用的有航拍相机、测绘设备、SRA雷达等。
控制站主要由地面站软件以及遥控设备组成。

无人机研究现状

多旋翼无人机研究现状

多旋翼飞机的发展历史可以追溯到1907法国科学家Charles指导下生产的第一架多旋翼飞机“旋翼机一号”，其是一架有人机，总重量达578kg。
自此一直到二十世纪90年代,MEMS(Micro-Electro-Mechanical System)技术、无刷电机技术以及微处理器的发展，多旋翼飞机才重新成为科研工作的热点。
多旋翼飞机可以按照旋翼数目分为四旋翼、六旋翼、八旋翼等类型，其旋翼成对出现，并且每队旋翼的方向相反，用来抵消彼此的反扭力矩。多旋翼飞机相对于其它种类的无人机具有很多优点：可以垂直起降，可以定点盘旋，机械结构简单，安全性较高，成本较低。
世界上对于多旋翼无人机的研究集中于三个方面，基于惯性导航的自主飞行控制、基于视觉的自主飞行控制接自主飞行系统方案，主要典型代表是瑞士洛桑联邦理工学院(EPEL)的OS4，宾夕法尼亚大学的HMX4和佐治亚理工大学的GTMRAS。
EPEL自动化系实验室开发出一种电动小型四旋翼无人机，其研究的重点在飞行控制算法，其使用一个Xense的MT9.B的MEMS惯性单元，在一个飞行测试平台上对PID、LQR、Backstepping自适应控制、Sliding-mode control算法进行了实验，实现了姿态的控制。
HMX4飞行器底部拥有5个彩色标记，地面摄像头跟踪并测量标记的位置以及面积，利用Backstepping自适应控制实现了自主的悬停，这种基于视觉的控制方法可以很好的应用于某些特殊的场景，如固定平台起降、与地面机器人配合等。
GTARS是佐治亚理工面向火星探测任务设计的无人机系统。
除了对飞控的研究以外，二十世纪末斯坦福大学设计制造出的Mesicopter是世界上最著名的微型飞行器，其旋翼直径1.5cm，电机重量325mg。

Mesicopter

商业无人机

目前国内外无人机公司非常多，比较出名的有大疆(DJI)、昊翔、亿航、飞豹、零度智控等公司。
深圳DJI成立于2006年，主要经营多旋翼一体机Phantom、Inspire系列，经纬M200系列飞行平台，Naza系列、A系列飞控。其飞控价格在400-1000左右，能够实现自稳、定高、姿态控制等功能，调试也比较简单，但是其二次开发难度比较大。
零度智控主要做无人机整体解决方案供应商，产品主要覆盖飞控、云台、图传、视觉等领域。

多旋翼无人机技术热点难点

飞行控制算法的研究

飞行控制是多旋翼飞行器的核心，它主要负责实时收集传感器的测量数据，通过控制算法控制电机运转。一般多旋翼系统会有加速度传感器、陀螺仪以及电子罗盘等传感器，微处理器一般采用STM32系列的微处理器。一般处理方法是采用四元数坐标转换，将各传感器的数据通过一定的算法解算出正确的飞行器姿态，姿态解算算法要求快速性较好，准确性高。
在姿态解算算法中，有很多的研究方向：加速度计与陀螺仪的互补滤波算法及优化、基于梯度下降的数据融合算法、卡尔曼滤波算法。
并且在对姿态解算算法研究之后，也可以应用于遥操作机器人的姿态解算，护理机器人的姿态结算等方向。
另一方面，当姿态解算完毕，接下来需要研究的就是姿态控制算法，其算法可以使自适应滑模控制、模糊PID控制，也可以使用其余算法进行测试，对于飞行器的算法也可以应用于卫星等被控对象。

图像制导的研究

多旋翼的飞行环境是不确定的，因此对于其在复杂条件下的导航与制导就成了一个难点，特别是在复杂条件下的图像制导同时也是计算机视觉领域的研究热点，一定程度上也可以应用于武器的精准打击。

无人机自主飞行

多旋翼无人机想要实现图像精准制导，就需要实现无人的自主飞行，使得无人机在飞行过程中自主检测障碍物并采取一定的规避策略，使得其不需要预设飞行轨迹，主要算法有基于单目视觉的特征匹配避障、基于激光雷达的的势场法避障、基于超声测距与图像的融合算法、基于双目视觉的多阈值分割的避障算法等。
对于无人机自主飞行的研究同样可以应用于机器人的自主行走、无人机编队的研究。

无人机的其余通途

无人机可以开发用于遥感测绘、农业植保等方向，比如基于无人机采集图像的植被识别方法研究、农用无人机多传感器遥感辅助小麦育种信息获取、无人机在电力线路巡视中的应用、基于仿鹰眼视觉的无人机自主空中加油、基于辅助信息的无人机图像批处理三维重建方法。

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