关于多旋翼式飞行器系统的研究

2016-07-12周小莹刘向东周湘淇

科技视界 2016年6期

关键词：PID控制数据处理

周小莹　刘向东　周湘淇

【摘要】本文设计的多旋翼式飞行器是基于单片机控制下，具有一定功能的自主飞行器。重点讨论多旋翼飞行器的定高实现过程。通过的对机身高度的数据采集处理分析，及多旋翼式飞行器的定高算法的设计，结合实际，进行研究。

【关键词】定高；PID控制；数据处理；多旋翼飞行器

0 引言

多旋翼飞行器是一种有多个螺旋桨的飞行器。四旋翼飞行器是其中最常见的一种。主要用于航拍、桥梁和电力线路检测、定点巡航、娱乐等。在大学生电子设计竞赛中出现了三次关于自主飞行器的命题，本文就简要围绕自主飞行中的定高飞行展开研究。

由于前人[1]的研究我们也将飞行器分析为一个非线性高耦合欠控制的系统，在建模时常常忽略外界不稳定因素。飞行器的多个直流无刷电机提供机身的整体升力，由于忽略了多个旋翼之间的耦合，认为整体的升力可以表示为每个旋翼提供升力之和。并提出了下列模型（图1）：

1 滤波算法

在研究定高技术时，对高度的采集尤为重要。理论上讲单片机从A/D芯片上采集的信号就是需要的量化信号，但是由于存在电路的干扰、电源噪声干扰和电磁干扰，在A/D芯片的模拟输入信号上会叠加干扰信号，为了避免干扰，我们采用软件滤波的方法，对超声波采集的数据进行处理。

每50毫秒超声波模块采集到的数据为inputHig，设定一个长度为10的数组highall。把每次测得的数据存入数组，最后输出的数值是前十次的测量值的平均值。主要的滤波算法简单易懂，且实用，满足我们控制需求。

ms = millis（）；

if （ms > t1） {

t1 = ms + 50； //service period 50ms

if （pt.cnt[HIGH]） {

inputHigh = pt.dt_us[HIGH] * 17e-3；

hsum=0；

for（i=0；i<9；i++）

{ hsum+=highall[i+1]；

highall[i]=highall[i+1]；

}

highall[9]= inputHigh；

hsum+=inputHigh；

inputHigh=hsum/10；

}

2 定高PI算法

采用增量式pid算法，具有①算式中不需要累加。控制增量Δu（k）的确定仅与最近3次的采样值有关，容易通过加权处理获得比较好的控制效果；②计算机每次只输出控制增量，即对应执行机构位置的变化量，故机器发生故障时影响范围小、不会严重影响生产过程的优点。p项是的公式是前一次的误差减去这一次的误差，由于测量高度是具有相同的时间间隔，根据速度公式v=s/t，可以得出机体在竖直位置的移动速度，我们I项是误差项，重点矫正机体竖直位置。建立的这样的数学模型，有较好的控制性能。

herror =SetHigh - inputHigh；

hvelocity = herror - last1herror；

last1herror = herror；

hpidoutput += hp * hvelocity + hi * herror；

3 定高PID算法

该算法与上述算法相似，对微分环节做了极大的改进，具有很强的稳定性。算法中BaroAlt是测得实际的高度，建立一个长度为40的数组，对比计算前20组的高度和后20组的高度的差，反应了系统的变化率，能预见偏差的变化趋势，因此能超前控制在偏差未形成前进行消除。而且算法中设定了死区，使机体更趋于平稳。

#define UPDATE_INTERVAL 25000 // 40hz update rate （20hz LPF on acc）

#define INIT_DELAY 4000000 // 4 sec initialization delay

#define BARO_TAB_SIZE 40

if （currentTime < deadLine） return；

deadLine = currentTime + UPDATE_INTERVAL；

last = BaroHistTab[BaroHistIdx]；