【摘 要】
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多旋翼飞行器由于具有体积小、机动性好和悬停能力强的特点,是执行室内外多场景作业的理想平台。随着近年来飞行器技术的快速发展,多旋翼飞行器已经广泛应用于各种场景当中。对于多旋翼飞行器,其关键技术是飞控系统中的状态估计以及运动控制。本文针对恶劣环境下多旋翼飞行器状态估计的安全性要求,提出了以下两个关键技术问题:1)如何校准低成本传感器的误差参数从而获得精确可靠的测量值;2)如何融合多源信息以提高飞行器状
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多旋翼飞行器由于具有体积小、机动性好和悬停能力强的特点,是执行室内外多场景作业的理想平台。随着近年来飞行器技术的快速发展,多旋翼飞行器已经广泛应用于各种场景当中。对于多旋翼飞行器,其关键技术是飞控系统中的状态估计以及运动控制。本文针对恶劣环境下多旋翼飞行器状态估计的安全性要求,提出了以下两个关键技术问题:1)如何校准低成本传感器的误差参数从而获得精确可靠的测量值;2)如何融合多源信息以提高飞行器状态估计的准确性和鲁棒性。因此,本文针对具有重要工程价值的上述关键技术问题设计了包括传感器校准算法、状态估计算法以及控制算法在内的解决方案。本研究的具体内容及成果如下:（1）针对如何校准低成本传感器误差参数的问题,首先针对IMU的误差,给出了传感器误差模型,分析了各种校准算法的优劣性,并通过实验分析指出,基于残差和分割阈值的校准方法在样本数较少的情况下会影响校准结果的准确性。为此提出了新的最优阈值计算的算法,可以保证校准结果的最优性,提高了IMU校准的精度。（2）针对多旋翼飞行器的状态估计问题,单一传感器的方法只能在特定的环境中发挥作用,而目前的融合框架不支持以模块化和可扩展的方式融合多个传感器信息。为此提出了预测-修正-延时融合框架,可以处理多频率和多延时的传感器系统,并且能在不改动算法的情况下随意增加或减少传感器。（3）针对多旋翼飞行器在作业过程中受运动加速度以及磁场干扰的问题,提出了偏航角解耦策略以及运动加速度插值延时补偿算法,能对运动加速度以及磁场干扰具有较好的抑制效果,提高了状态估计的鲁棒性。（4）针对多旋翼飞行器设计了控制算法,结合上述提到的状态估计算法形成一个完整的飞行控制系统,通过飞行实验证明了多旋翼飞行器在恶劣环境下状态估计方法的有效性。
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