传感器在无人机飞行控制系统中的应用

　　随着科学技术的不断发展，无人机技术不断成熟，无人机被应用到越来越多的领域中，比如国土资源监测、森林保护、土地勘察、空中摄影等。无人机的工作原理是地面控制中心，通过无人机控制系统命令无人机按照指定的轨迹飞行。随着无人机的应用范围越来越广，对于无人机的功能和复杂任务的需求越来越多，使得无人机的软件和硬件结构更加复杂，对于无人机的设计、组装、调试等带来了非常大的挑战。同时，无人机的导航系统实时控制无人机的速度和位置等相关参数，随着技术的发展，对于无人机的精度要求会越来越高，因此作为飞行控制系统核心部件的传感器，在整个无人机的控制系统中起到了非常重要的作用。目前飞行控制系统的建模和仿真是一个对无人机调试的重要方法，也是分析和研究军用和民用无人机控制系统的必要方法。一、无人机传感器
　　传感器是一种转换装置，通过将能感受一定规律的被测量件转换成可用的信号，无人机的导航系统不依赖于工作人员的直接测控，可以具有自主判断的一种方式。对于单一的无人机控制系统，很难达到这一目的，通过多传感器的信息融合技术，增加了无人机导航系统的精度、稳定性和可靠性。但是各個信息本身是独立的，将多传感器的信息进行融合是一个非常复杂的过程。采用多传感器协同，可以有效地利用各个传感器的性能，相对于单传感器和无传感器系统来说，多传感器协同监测可以最大程度上收集目标和环境的信息。传感器聚合主要信息有四种典型结构，即集中分布结构、融合结构、混合融合结构、多层次融合结构。无人机多传感器信息融合使得无人机控制系统必须要具备以下能力。首先需要具有一定的信息处理能力，在接收信息同时还可以进行下一步的信息处理。其次，通过信息融合，对无人机的导航提供更为精确的控制命令，对无人机的速度和姿态进行调整。最后，全系统信息余度控制和优化，子系统故障诊断与隔离，提供最优的多余度高精度导航信息，提供辅助决策能力。因此，在无人机自主精确导航系统中，传感器具有非常重要的作用，通过多传感器信息融合的特性提高无人机的综合性能，改善无人机的控制性能，使之更好地完成工作。1。机载传感器
　　传感器网络构成无人机平台应用的终端，直接获取所需的材料或数据，当无人机获取相关信息或数据时，它可以通过无线传输系统将信息或数据实时传输到地面上相应的监控中心。有时，为了确保所获取的信息或数据的安全性，可以先将其存储在UAV的存储设备中。2。传感器参数
　　无人机中传感器参数主要分为动态和静态两类。其中静态参数输入量不随时间的变化而变化，动态参数主要指阶跃和频率响应。同时，传感器的分辨率与传感器的稳定性之间存在负相关，这主要是指传感器感测测量的最小变化的能力。对于整个无人机系统，传感器非常重要且最有用，直接影响无人机操作的安全性以及是否能够按时完成任务。3。精确导航控制技术
　　对于无人机来说，它执行的任务数量和类型相对较大。为了保证无人机能够顺利完成任务，有必要根据任务特点和各种载荷确定无人机自主精密导航系统的结构。同时，需要将不同特征的传感器和平台结合起来，协助无人机完成任务，从而进行多传感器信息融合。对于整个无人机自主精密导航系统，根据无人机执行任务的特点，确定要组合的各种传感器的类型，然后确定各种传感器信息的融合方式和实现方案。无人机多传感器信息融合使得无人机控制系统具有一定的信息处理能力，需要该系统在接收信息同时还可以进行下一步的信息处理，对无人机的导航提供更为精确的控制命令，对无人机的速度和姿态进行调整，提高辅助决策能力。4。无人机飞行控制系统调试
　　对无人机飞行控制系统的调试主要分为三个方面，分别是飞行器管理计算机分系统调试、传感器分系统调试、伺服分系统调试。
　　（1）地面准备工作。飞行系统地面调试工作主要通过地面检测设备进行检测，因此在进行调试之前需要进行详细的准备。首先连接好接地线，然后通过电源转接将直流电源转接到无人机上，再将地面综合检测设备连接到无人机上，最后接通电源，观察电源示数。
　　（2）飞行器管理计算机分系统调试。首先进行电自检调试，随后对飞行器管理计算机上电检查故障进行处理，并对无人机的飞行前自检信息进行检查。5。无人机飞行控制理论
　　无人机的飞行控制理论是无人机飞行控制系统中的关键部分，目前主要有基于PID的无人机飞行控制理论和基于神经网络的鲁棒控制系统设计。在大多数情况下，PID控制器具有很好的控制效果，但在高速高海拔飞行的特殊情况下，气流、压力、温度的影响会引起剧烈的扰动。实践证明，在这种情况下，PID控制器不能很好地完成控制任务，特别是对控制质量要求严格的场合。如果在控制过程中发生过冲、响应慢、调整时间长等问题，飞行编队将处于混乱状态，甚至发生碰撞事故。但是由于在控制对象或操作环境中存在一些不确定性，对不确定的鲁棒性是控制系统非常重要的特性，因此需要采用稳健的控制系统设计。以往已经构建了设计线性鲁棒控制器的各种方法，但是由于鲁棒控制器的保守性，仍然难以设计出具有足够性能的鲁棒控制器。此外，大多数受控对象具有非线性的动态特性，因此线性鲁棒控制器设计容易失效。设计和测试这种控制器非常耗时且昂贵，因此，需要设计出能够容易地应用于各种问题的非线性鲁棒控制器。二、无人机飞行控制系统仿真分析
　　随着技术的发展，无人机的控制精度要求会越来越高，因此作为飞行控制系统核心部件的传感器，在整个无人机的系统中起到了非常重要的作用。目前飞行控制系统的建模和仿真是一个对无人机调试的重要方法，也是分析和研究军用和民用无人机控制系统的必要方法。现在飞行建模和仿真技术已经集中在一个大型复杂系统上，其特点应该是全面，可靠和智能，通过控制模拟仿真可以全面地了解无人机的姿态和工况。1。无人机的3D模型设计
　　传统的无人机系统仿真是基于数据或图形，不易观察和理解无人机的整体姿态和运动状态，因此有必要在计算机屏幕上模拟无人机的三维模型和实时响应交互操作。因此，飞机模型在飞行仿真系统中起着非常重要的作用，直接影响到仿真的效果。FlightGear工作模型有两种，内部模型和外部模型。内部模型通过在FlightGear模拟器中完成的嵌入式动力学模型驱动视觉系统。在外部模型中，嵌入式动态模型停止工作，属性系统接收外部数据并更新可视图像。2。仿真结构
　　仿真系统由FlightGear仿真器、自动驾驶仪（包括控制器、传感器和IO设备）和地面站三部分组成。自动驾驶仪根据从地面站设置的飞行任务的要求将控制数据发送给FlgihtGear，并从FlightGear收集模拟的传感器数据。FlightGear从自动驾驶仪接收控制数据并输出飞行的反应，给出可见结果，并记录模拟数据。地面站通过自动驾驶指令的变化获取并显示实时飞行参数，更新实时飞行路线。FlightGear用于开发成本有效的环境，以实时测试飞行控制律。FlightGear和自动驾驶系统之间的通信是用户数据报协议（UDP）。
　　（1）FlightGear模拟器。FlightGear是一个开源飞行模拟器，逐渐引入自然特征（太阳，月亮和星星等）、天气（云，雾和风等）、电子导航系统、机场、跑道以及网络和其他许多功能。
　　（2）自动驾驶仪。在该系统中，自动驾驶仪使用俄罗斯的STA33型和构造器、壳体两个软件，分别实现了控制律设计和观测地面站。它是该模拟的重要部分，主要功能如下：
　　根据飞行任务接收地面站或遥控系统的指令。
　　結合不同传感器的信息控制执行部件，完成各种控制任务。
　　将飞机状态数据传输到地面站。下载飞行控制到STA33，设置端口信息、原始位置和速度。然后通过地面站壳观察和分析姿态位置和方向的正确性，对于STA33拥有自己的飞行动态模型，飞行模型选择null。
　　自动驾驶仪通过UDP将飞行数据传输到FlightGear，并且通过飞行参数的驱动，FlightGear可以模拟无人机起飞、巡航和着陆。模拟图像是连续的和可变的视角。
　　无人机仿真的整个过程可以非常短，数据记录可以为动态模型的分析提供帮助。因此，数据记录是3D视觉模拟的必要功能。它通过使用这个飞行模拟系统显示了在线飞行试验的结果。无人机的管理和控制规律可以在这个虚拟环境中进行测试。姿态指示器可以显示UAV的俯仰和滚动，白线代表飞机；从途中可以很容易地观察到数字中纬度、经度、速度和航向的信息。高度计和风速计分别表示无人机的压力空间和空速，粗曲线是给定的曲线路线，细曲线是通过模拟的实际飞行曲线，这些曲线证明了飞行控制规律的逻辑结构合理。三、小结
　　随着技术的不断发展，无人机技术不断成熟，无人机应用到越来越多的行业之中，无人驾驶飞行器（UAV）在民用和军用中应用越来越广泛，日益增长的复杂任务需求使无人机的软件和硬件结构更加复杂，因此对于无人机的设计、组装、调试等带来了非常大的挑战。无人机的核心部件是飞行控制系统，其中传感器起到了重要的作用，通过控制无人机的姿态和航迹来执行各种模态控制任务。目前飞行控制系统的建模和仿真是对无人机调试的重要方法，也是分析和研究军用和民用无人机控制系统的必要方法，本文从传感器在无人机中的应用出发，对无人机飞行控制理论和无人机飞行控制模拟技术进行了分析。