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旋翼飞机发展的系统方法
杰弗里·坎贝尔RMC加拿大Kingston [e-mail]
杰里米·汉密尔顿RMC加拿大Kingston [e-mail]
穆罕默德Iskandarani RMC加拿大Kingston [e-mail]
悉尼Givigi小RMC加拿大Kingston sidney.givigi@ rmc.ca
摘要：本文讨论了一个旋翼飞机自动驾驶仪的设计和实施。无人驾驶飞行器（UAV）正变得越来越重要，在监视行动。随着越来越多的飞机在一个地点工作，他们利用大量的通信带宽。提供无人机具有一定的自主权，缓解这个问题。我们的自动驾驶仪设计允许无人机起飞，中转，同时接收从一个位置到另一个位置数据的饲料，和土地在所需的位置。从的OptiTrack光学阵列得到的位置数据，以模拟一个GPS饲料被输送到旋翼。此系统的最终应用能够操作多个自治飞机在演唱会中，为了研究他们的行为和交互。
关键词：旋翼直升机自动驾驶仪;线性二次调节;无人驾驶

1 引言
本文探讨了采用系统工程方法为旋翼无人机飞机的自动驾驶控制器的开发和实施。四旋翼飞行器通过使用两套反向旋转的螺旋桨在飞如图1。

图1 螺旋桨的运动
由推进器产生的向下的力提供到飞机框架的电梯。创建的标题转矩，由螺旋桨的第一组被取消标题由第二组的扭矩导致在运动中性框架。是通过倾斜的飞机产生的力运动），在期望的方向在图中的x或y方向的位置移动如图2。

图2 合力
倾斜是通过一个转子的速度降低，同时增加了转子的转速沿同一轴线上，以补偿失去的升降机。为四转子的状态方程，制定基于对身体的飞机本身所产生的力量。
1.1 旋翼动力学方程

其中g是重力加速度，m为质量旋翼，J是惯性矩阵的旋翼，并且：

其中，的是的角速度为螺旋桨i。
建模的力是由于转子的推力，由于重力作用的力，以及由此产生的倾斜引起的力。风和剪切力，在这个模型中被忽视了，因为目前的试验区是在室内环境干扰可以忽略不计。因为自动驾驶仪构想出这样一个固定的高度足够高，否定效果，这架飞机可能飞行的飞机的地面效应也被忽视。飞机相对于地面的位置，通过使用变换矩阵方程纳入。
使用先前推导数学模型的旋翼飞机[1]，我们采用线性模型飞机小角度approximationin秩序。的线性化允许去耦的控制器的不同方面，它们彼此独立地设计。这种设计的缺点是，取向角的变化方面的系统的响应是有限的，因为只有小的变化，在飞行过程中，可以利用。由于机器人的目的不是侵略阴谋活动，这个缺点并不只有框架方向的微小变化都必须实现运动的预期性能有很大的影响。
整体设置的使用OptiTrack相机阵列的通过一个MATLAB/ QuaRC的计算机接口发送到飞机，以模拟一个GPS饲料。自动驾驶仪是基于厂商控制系统Quanser的Qball的-X4飞机[2]。去耦的控制系统的模块包括的高度z，标题间距ψ，θ，和辊φ，x和y位置控制器。这些模块用于驱动飞机中内置了由生产商提供的电机控制器。模块设计直接取自均来自-X4 Quanser的Qball的使用推力，动量，质量由制造商提供的数据进行了优化的数学模型和状态空间方程。该模块的控制采用比例积分微分（PID）控制系统。收益控制器的确定，采用线性二次调节器（LQR）和布赖森的规则[3]。在MATLAB的Simulink™模块设计，并进行了测试使用的QuaRC旋翼模拟图形用户界面（GUI）由制造商提供。每个模块单独进行试验，以确定其各个响应中的其它模块一起测试之前，通过将其插入到框架中的制造商的控制系统。
创建的自体导频将能够确定根据外部进料和所需的飞机位置的用户输入的基础上在图上的飞机的当前位置如图3。

图3 运动的错误信号
然后，飞机将起飞，飞至所需位置，和土地。飞机的所需位置，并输入位置数据的位置之间的差异将被转换为在x和y方向相对于机身的由自动导频算法的误差信号。这些误差信号被用来由x和y位置控制器生产飞机框架的角度的变化，导致所需的位置朝向。车辆将保持飞行，直到误差信号减少到零。控制系统将进行优化，以尽量减少过冲的风险和补偿，如果发生过冲。

二 背景
在世界各地的国家正变得越来越有兴趣，因为他们使用无人飞行器（UAV）在最大限度地减少人员和设备的风险以及运营成本。作业飞行的民用或军用设置固有的风险总是与飞行员和飞机的伤害或损失的条款。无人机减少损失，因为飞行员的机身登不上。无人机与传统飞机相比，也代表了显着的成本节约，因为他们可以更小，更轻。目前的预算由五角大楼正在采取措施，包括增加其无人机机队由20架飞机，以减少使用传统平台用于监视用途[4]。
无人机的操作的一个问题是需要的，以便操作一个车辆大量的通信带宽。例如，一个全球鹰无人机在飞行过程中需要一个完整的卫星转发器通信[5]。对于军事，战斗空间的带宽已经极为有限。随着无人机越来越普及，带宽内的通信资源的竞争将日趋激烈。同时民间公司通常依赖于第三方承包商通信框架和无人机的操作成本增加带宽的无人机将抵消潜在的成本节约。
这个问题的答案是无人机提供一定程度的自治权。当无人机能够自主控制飞行，将大大减少他们的带宽要求的一个方面。在监控方面，如偏远地区的火灾探测，无人机带宽要求将显着减少的时间内到达搜索区域飞行时在预定的搜索模式。当无人机获得解释自己的传感器数据的能力，将进一步减少对带宽的要求。

三 实验装置
在实验室环境的目的是使用一个16个相机的OptiTrack阵列Quanser的飞机提供离散位置数据。飞机自动驾驶仪是无法操作的试验区，由于缺乏位置数据以外。通过了MATLAB/ QuaRC的界面和无线网络的位置数据传送到飞机。 MATLAB环境下也被用来创建和上传到飞机的程序数据。
3.1 反馈系统
反馈系统是由十六OptiTrack V100 R2送入四个OptiTrack OptiHubs的相机。的轮毂，然后送入一台主计算机通过USB上行链路，它提供了输入的飞机。这四个枢纽可以容纳多达24台摄像机。
相机充当伪飞行实验室内的GPS信号。他们设置在广场周围飞行区如图4。广场上的每一方拥有4个摄像头。该相机监视旋翼的六自由度的x，y和z坐标（高度）和的标题，节距，和轧制[6]。
OptiTrack摄像机是根据反射球被放置在红外光谱中在不同点的图案，能够识别一个特定的旋翼。的一个例子示于图5。

图4 实验装置

图5 OptiTrack反射球
3.2 控制器
于一个典型的四旋翼UAV[1]使用先前导出的数学模型，在MATLAB的Simulink控制系统本身实施。为了减少复杂性的实现中，控制器被细分成子控制器：高度，的x，y，航向，俯仰和滚转。在这些子控制器被认为是因为在小角度近似解耦。唯一的例外是，在x控制器驱动辊控制器而Y控制器驱动变桨控制器。如图9所示的控制系统图。
每个子系统的实施，与异常的标题中的控制器，它被实现为一个PD控制器为PID控制器，因为它是唯一的标题速度必须保持为零。这些调节器使用LQR方法与布赖森的规则，提供一个起点，围绕着测试
3.3 QuaRC软件
QuaRC软件会将输出从MATLAB的Simulink控制器旋翼。该软件是由Quanser的是专有的。

图6 高度控制响应

图7 Y控制器的响应

图8 X控制器的响应

四 验证和结果
自动驾驶的功能和苍蝇使用OptiTrack摄像机提供飞机X，Y，z坐标的。的偏航，俯仰和滚动角约在xy平面中所提供由板载陀螺仪。此配置只需要一个反射球的的OptiTrack系统生成位置数据和GPS位置饲料，这提供了一个更好的模拟。
4.1 高度控制响应
高度控制器有56厘米的位置偏移。这个偏移是由于保护圆顶的顶部的反射球的位置，是从反射到地面的距离等于。图图6反映的实际和给飞机调整高度命令。的性能数据还没有被调整。
第二滞后之间的高度命令的应用程序的初始响应是由于电机来打开和产生升力推力所花费的时间。为0.4米的上升时间，一旦已经达到，升降机的推力是5.83秒，小于1％的过冲。当应用减低高度19厘米，响应时间是1.67秒，与9.5％的过冲。 9.5％冲值误导，在这种情况下，因为实际的误差只有1.75厘米，同时变化的y坐标。经历了33.3秒和48.1秒的干扰，在y位置变化的结果。因为跟踪球保护圆顶的顶点，固定的的OptiTrack高度读数经历瞬态干扰飞机的身体变化相对于XY平面的方向。
4.2 X和Y的控制响应
x和y位置响应包括的x和y的控制器和控制器的俯仰和侧滚。俯仰和滚转控制器是相同的，x和y的控制器是相同的，除了它们的输出在符号相反。
图图7示出的y控制器的位置指令的变化的响应。不同的高度控制器，输入命令进行平滑处理，通过应用一阶延迟。所施加的延迟，用于翻译的小角度假设的物理飞机。大扰动在9.5秒内看到的结果，飞机校正其位置对齐的起源在起飞加上受力起飞滋扰。一米的位置的变化在34秒内施加在一个9.68厘米的超调量（9.68％）。 130厘米的变化导致了14.5厘米（11.2％）的过冲。 30厘米的高度变化，申请在48.1秒冲在4.8厘米（16.1％）。这存在很大的误差，因为飞机是不是由于高度的变化，一直在44.7秒内输入所需的y位置。
图8包含飞行X控制器响应。在9秒内看到的主要干扰所造成的初始高度变化在7.2厘米的位置偏离而导致的。第二个主要的干扰为48.1秒加上恢复高和结果在6.67厘米的偏差的变化在y方向上的位置变化的结果。
五 今后的工作
有研究表明，群体的无人机，一起工作时，往往表现出类似的行为蜂房。在加拿大皇家军事学院（RMC）计划使用的旋翼自动驾驶仪程序进行研究，在多个无人机经营人士的行为。这项研究将包括几个项目，将根据对一致行动来完成特定的任务自主小型无人机的部署组。自动驾驶程序将RMC进行未来的研究有直接的影响。
对于这个项目，今后的工作将重点放在调整收益的控制系统，以便在一个模块中的位置，以尽量减少损失，由于其他模块的驱动，并尽量减少在每个方向上的飞机所经历的过冲。在未来的迭代控制器，原点的飞机将在起飞调整，以反映当前的位置，而不是一个预定义的位置，以尽量减少在xy平面上的运动。

六 结论
本文提出了应用系统工程方法为Qball X4四旋翼无人机自动驾驶仪的设计。 PID控制器，调整，通过LQR并布赖森的规则，无人机控制系统的基础。MATLAB的Simulink是用在连同QuaRC软件，以允许快速的自动驾驶仪的实施和测试使用反馈，OptiTrack摄像机阵列。

图9 系统图

致谢
这项研究是支持的，一部分由DRDC Valcartier主任适航工程技术和支持6。

参考文献
[1] Mian, Ashfaq Ahmad,王道波。 “动态建模和非线性控制策略的欠驱动四转旋翼机。”浙江大学，2008：539～545。
[2] 李路明，王立鼎，MEMS 研究的新发展——微型系统及其发展应用的研究，光学精密工程，1997，5(1)：67～73
[3] 黄志洵，王晓金，微波传输线理论与使用技术，科学出版社，2003：79～258
[4]刘易斯，布里特，国防部新闻，2009年8月，文章，二零一二年二月九日。
[5] LE蒙特利尔杂志。乐杂志蒙特利尔。 2012年1月30日。在线报纸。 2012年2月9日
[6]自然点，（2011）， V100：R2，检索2012年2月10日，从OptiTrack

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