四轴无人机群协同控制系统的开发

引言

随着新型材料、机械电子、惯性导航系统及控制技术的发展进步,加上四轴飞行器具有价格低廉、操作灵活、控制性能稳定、适应环境能力强及可避免人员伤亡的特点,近些年其在军事、民用领域得到了广泛应用。然而单架飞行器存在功能局限、负载有限及面对复杂环境时效率低下等问题,影响了多类任务的可执行性以及完成度。近年来,国内外许多专家学者研究发现,借鉴自然界中生物群体的协调机制可以较好地解决上述问题。群体智能以及由此发展而来的机器人学均诞生于对动物的研究,许多动物群体所使用的协调机制已被证明可以用来解决多种复杂问题,如:蚁群算法、粒子算法等智能工程的设计灵感均来源于生物。而自然界中的鱼群、鸟群、蜂群的集群行为对于无人机群的飞行控制极具启发性。

在这一背景下,本文着力于本地通信和分布式控制来开发无人机群的协同系统,通过将生物集群行为与机器人学相结合,设计一种动态调整无人机编队的系统,使多架无人机自主以一种特定的结构进行三维空间排列,使其飞行过程中保持稳定的队列,并能根据外界情况和任务需求进行动态调整,使得整个机群协同一致。

为进一步深入研究和开发四轴无人机群的协同控制系统,本文从结构设计、系统开发与飞行测试三个方面进行较为详细的阐述。

1结构设计

结构设计方面,在现有的优秀的四轴飞行器结构的基础上,本文作适当的改进以及传感器设置,以更好地测试与检验所开发的四轴无人机群的协同控制系统。如图1所示,设计为一种微型的四轴无人机,主要有五大部分:空心杯电机、旋翼、机架、飞行控制器以及光流传感器。该四轴无人机以"x"模型为四旋翼模式,以指南针朝北方向为飞行的正方向,如此统一正方向有利于更好地规划编队的三维空间排列以及快速进行动态调整。飞行控制器里嵌合了3.7V的锂电池、T0F（TimeofFlight）传感器等,从而有效缩小了飞行器的体积。为使得无人机群能遵循规律地作出动态调整,无人机的正下方设置了光流传感器,通过光流传感器可以有效抑制无人机的漂移,从而在飞行方向上趋于匀速移动。

2系统开发

飞行控制器采用sTM32F4主控芯片,搭载Nuttx嵌入式操作系统,保证了姿态解算、姿态控制、通信等复杂任务的实时有序执行:地面站电脑端搭载Linux系统,保证了实时检测各个无人机的位置、动态调整的策略能够紧密执行。使用2.4G无线数传模块、CRTP协议搭建无线通信链路,并解决多节点之间的通信以及通信冲撞问题,实现了无人机之间、无人机和地面站的稳定通信。无人机定位方面,本文采用了T0F传感器以及光流传感器确定无人机的三维空间位置,T0F传感器发出经调制的近红外光,遇到物体后反射,计算发射和反射的时间差,从而可以换算得出距离,以此确定无人机的高度。这种传感器相较于传统的气压计定高,更适用于小型无人机,精确度更高,稳定性也更好。光流传感器是一个小型的图像传感器,将光流传感器对着地面,通过检测图像中光点和暗点的移动,从而判断图像中像素点相对于飞行器的移动速度,以此可以确定无人机的水平位置。每台无人机上都搭载光流传感器,解决了多无人机定位难的问题。在此基础上使用编队算法实现多架无人机直线阵形的编队飞行,同时可以在Rviz仿真器上以不同颜色代表不同无人机的陀螺仪的状态、电量等情况,以此判断各台无人机飞行的稳定性,可以反映出编队飞行整体状态。

3飞行测试

如图2～图3所示,在室内环境下进行编队测试,其中图2表示两架无人机由竖向直线阵型编队自主变换为横向直线阵型编队,变换的方式为以初始状态下两架无人机的距离为直径、然后以圆弧线路进行变换:图3表示四架无人机由方阵编队自主变换为直线阵型编队,变换方式为如图4左侧所示,以方阵的边长为参考距离3,右边两台向左平移参考距离的一半即3/2,左下角的无人机的移动路线与左下角无人机和右下角无人机开始位置之间的连线形成609并向右下角移动√53/2的距离:同理,左上角的无人机的移动路线与左上角无人机和右上角无人机开始位置之间的连线形成609并向右上角移动√53/2的距离。图4的右侧表示另一种编队的动态变换方法,即右边两台无人机保持位置不变,左下角无人机以459方向向右下角移动√23的距离:同理,左上角无人机以459方向向右上角移动√23的距离。两种编队变换的方法对比,图3的编队变换方法即图4左侧的方法所花费的时间更少,因为前者只花费了移动√53/2距离的时间,在完成移动√53/2距离时,3/2的距离已提前完成移动:然而后者需要花费移动距离√23的时间,因此前者的编队变换方式更佳。

综上所述,本文所设计的四轴无人机群的协同控制系统能满足预期的效果。

4结语

本文所开发的四轴无人机群协同控制系统,通过算法同时协调无人机群的活动,实现目标任务。与传统的单一无人机系统相比,它具有鲁棒性、可扩展灵活性等优势,在协同侦察、作战防御及喷洒农药等军事与民用领域都有着广泛的应用前景。