自主创新基金项目申请书.docx
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自主创新基金项目申请书
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研究生院
武汉理工大学自主创新研究基金项目
申请书
（研究生类，2016版）
项目类型：
研究生创新研究项目
项目子类：
研究生自由探索创新项目
项目名称：
基于STM32的自主导航式四旋翼飞行器设计
申请人：
联系电话：
电子邮箱：
所在单位：
机电工程学院
申请日期：
2016年1月18日
填写说明
1、填写申请书前，请认真阅读《武汉理工大学自主创新研究基金管理办法（校科字〔2015〕1号）》。
2、申请书各项内容要实事求是，逐条认真填写。
请严格按照要求填写申请书，形式审查不合格的项目申请将被视为无效申请。
3、本申请书包括五个部分：
一、基本信息表（申请人信息、项目信息），二、项目组主要成员表，三、经费申请表，四、报告正文，五、签字盖章页。
其中前三个部分的信息（简称申请信息）将进入学校数据库。
4、本申请书（Word文档）中内嵌了程序脚本（宏），用于辅助申请人填写项目类型（子类）、前三部分以及项目编号，检查申请信息完整性并保护文档。
填写申请书时，应先启用宏！
1）点击此处的
，选择项目类型和子类。
2）点击第一、二部分表格左侧的按钮：
申请人信息，项目信息，1至12以及次序，将弹出编辑窗口；请在编辑窗口中输入或选择。
编辑窗口中带红色星号（*）的项为必填项；编辑窗口下方信息栏会实时给出填写提示或错误提醒。
3）在第三部分（经费申请表）中，请填写预算经费及备注，经费将被自动汇总。
5、第四部分（报告正文）可直接在本申请书中填写；建议在其它Word文档中撰写完后，复制到本申请书。
6、点击尾页或此处的
，应用程序将自动检查申请信息的完整性和一致性，如有问题会提示更正。
通过检查后，将以只读方式保护申请书并将其设置成适合打印与提交的样式。
上交申请书前，应该先“检查与保护”。
7、如需再编辑文档，包括更改前三部分的申请信息和第四部分的报告正文，请点击尾页或此处的
。
再编辑后需再次“检查与保护”。
每次“检查与保护”后申请书会以新的文件名（版本号）保存。
请勿重命名。
旧版本可自行删除。
8、点击申请书首页或此处的
，可填写由学校指定的项目编号。
上交的的申请书（正式版）中，一定要有项目编号。
9、申请书为A4开本，于左侧装订成册，双面打印，一式三份。
需向学校报送一份申请书原件（有关各方签字、签署意见并签章后，由学院统一报送）。
其他两份申请书由所在单位及申请人个人留存备档。
10、填报申请书的详细说明，可参考《自主创新基金项目申请书使用说明》。
一、基本信息表
姓名
性别
男
民族
汉族
出生年月
身份证号
研究生类别
硕士研究生
研究生学号
1049721501201
入学年月
2015-09
现就读专业
机械工程
主要研究方向
先进制造工艺与设备
现就读学院（中心、所）
机电工程学院
电话
电子邮箱
研究生导师姓名
导师研究方向
先进制造工艺与设备
项目名称
中文
基于STM32的自主导航式四旋翼飞行器设计
英文
项目研究
所属学科
二级学科代码1
二级学科代码2
二级学科名称1
二级学科名称2
申请经费
（万元）
1.00
起止年月
2016-01至2016-08
研究属性
应用研究和开发研究
关键词（分号分隔，最多五个）
自主导航；PID控制；姿态解算；路径规划；避障
中文摘要（限400字）
四旋翼飞行器是一种小型的轻旋翼飞行器，其布局形式新颖，结构紧凑，具有良好的悬停能力和灵活的运动特性，使其在航拍、侦察、救灾、快递等许多领域都发挥着重要的作用，但因为其属于典型的欠驱动强耦合系统，因此飞行控制难度较大。
本作品是基于STM32控制的，其各模块的程序设计均自主完成，在数据采集上主要采用了MPU6050模块、超声波传感器、气压计和电子罗盘；其中MPU6050集成了陀螺仪传感器和加速度传感器，用来采集飞行器的姿态角数据；在姿态解算上采用经典的欧拉法导出坐标转换矩阵，并运用四元数法进行姿态更新；通过PID控制器实现了自稳飞行、俯仰、翻滚和偏航等功能；采用气压计实现定高与自主悬停；通过安装上、下、左、右、前5个超声波传感器配合相关算法实现全方位避障功能；通过GIS、GPS、电子罗盘与相关软件实现飞行器定位导航功能，从而实现四旋翼飞行器的自主导航功能。
拟参加学术实践活动信息
名称
全国研究生智慧城市技术与创意设计大赛
主办方
教育部学位与研究生教育发展中心
届次
第三届
举办时间
2016年8月27至29日
二、项目主要成员表（注：
项目主要成员不包含项目申请人）
姓名
出生
年月
性别
身份证号
现就读单位
学习层次
所学专业
电话
项目分工
年参加月数
签名
参与人数统计：
总人数
博士生数
硕士生数
本科生数
说明：
a）点击表格左上角“次序”按钮，可对项目主要成员次序进行调整。
b）参与人数统计子表“总人数”需填写；其他项为零可不填。
三、经费申请表
预算科目
申请经费
（万元）
年度预算经费（万元）
备注（计算依据与说明）
2016.03
2016.06
2016.09
2016.12
1.设备费
0.00
2.材料费
0.00
3.测试化验加工费
0.00
4.差旅费
0.00
5.会议费
0.00
6.国际合作与交流费
0.00
7.出版/文献/信息传播/知识产权事务费
0.00
8.劳务费
0.00
总计
0.00
0.00
0.00
0.00
说明：
年度经费预算只需填写不为零的项；如总计行未及时更新，请任选一项，按TAB键。
四、报告正文
（一）立项依据
1.1项目的研究意义
四旋翼无人机因其体积小、重量轻、结构简单、成本低、对起降要求低、机动性好等一系列特点，成为当今国内外最为大众化的飞行器之一。
按照欧洲无人机系统协会的综合分类，无人机可根据其用途、最大起飞重量、最大飞行高度、巡航时间和飞行半径分为微型无人机、小型无人机、战术型无人机、战略型无人机和特殊任务型无人机。
四旋翼无人机属于微小无人机的一种，因其拥有体积小、结构紧凑简单易于控制、机动性能出色、噪音低、隐蔽性和安全性好的特点，其中绝大多数机型拥有垂直起降和空中悬停功能，可以和各类中、大型无人机形成互补。
军事上可用于战场侦察、敌情监视、情报获取、自杀式袭击和充当通信链节点。
同时可用于公共安全事务、航空测绘、灾难救援等各类常规任务。
我国近期的几次地震救灾过程中就使用了无人机对受灾区域进行航拍和监控，为决策机构进行救援工作的部署提供了支持；在澳大利亚的偏远地区，数以千计的矿主正在享受着航空勘测所带来的便利。
可见，无人机可以执行许多复杂危险的任务而不造成巨大经济损失和人员伤亡。
民用领域方面其可用于短距离运输、航空测绘、航拍等各类活动。
因为四轴飞行器的小型化和灵活稳定的飞行性能又具有一定的载重能力和续航能力。
美国知名在线购物网站亚马逊以及国内知名快递公司顺丰快递也于近期开始尝试使用小型无人机进行小范围内的货物投递，这将大大提高小件物品的投递效率。
同时，还可以搭载拍摄云台和摄像设备，实现一定范围内的航空拍摄任务。
比起传统的出动有人操控直升机或者固定翼飞机成本更为低廉而且安全便捷。
目前几乎各种比赛赛事都有多轴飞行器执行航拍任务，是四轴飞行器应用最为广泛的民用领域应用之一。
可见，无人机可以执行许多复杂危险的任务而不造成巨大经济损失和人员伤亡，在军事和民用领域都占有不可替代的位置，具有非常好的市场前景和开发价值。
四旋翼飞行器具有四个控制输入量和六个状态输出量，因此是一个欠驱动系统。
使用经典的建模方法难以准确描述系统模型，这给经典控制理论提出了巨大的挑战，也为控制科学领域带来新的研究课题。
由于四旋翼飞行器带载能力有限，难以使用传统惯性传感器组成的导航系统，因此这也给基于微机电系统（MEMS）构成的微型导航系统的研究领域带来了发展机遇，同时，这对于如何使用低精度惯性测量装置实现导航功能也有很高的研究价值。
近年来，随着机载硬件计算能力的提高和新型传感器的发展，越来越多的无人飞行器利用陀螺仪、加速度计和磁力计等获得姿态数据，使用四元数和欧拉角结合智能算法处理数据实现位姿估计；利用超声波、声纳、激光、红外、电磁和视觉传感器等采集四旋翼周围的信息，实现无人机的避障功能。
计算机技术的快速发展，解决了大量数据处理计算的难题。
随着遥感通信等相关科学技术的发展，四旋翼无人机向着避障、自主导航的方向发展。
本项目通过对四旋翼飞行器动力学原理分析，建立系统的动力学模型，进行整体系统的设计，旨在进一步提高四旋翼飞行器的飞行稳定性和良好的跟踪性能，实现悬停、避障和自主导航的功能，对未来无人飞行器的发展具有一定的现实意义。
1.2项目的科学依据
1.2.1四旋翼飞行原理
四旋翼飞行器，顾名思义有四个旋翼，成十字交叉两对角布局，常见的控制飞行方式有“十”字型和“X”型两种；它通过改变四个螺旋桨的升力来获取不同的运动，主要方法是改变螺旋桨的转速。
四旋翼有且仅有四个输入力，却需要产生六个自由度方向的运动，属于典型的欠驱动系统。
而且四旋翼飞行器具有高度的耦合动特性，一个螺旋桨速度发生变化，将会引起整个系统的不稳定。
图2.1四旋翼受力简图
四个旋翼提供升力，整个系统力学简图如图所示。
特别是为保证系统水平力矩平衡，对角电机转向需相同，桨叶方向也需要相同；不同对角的两组电机需要完全相反。
1.2.2四旋翼飞行控制
四旋翼飞行控制主要包括飞行姿态解算与PID控制两部分，其中飞行姿态解算是对四旋翼的当前飞行状态进行计算和更新，PID控制的作用是精确控制飞行器姿态且具有较强抗干扰和环境自适应能力。
四旋翼在飞行状态下的姿态时刻变化，对四旋翼进行控制时需要对四旋翼的姿态进行实时更新。
四旋翼的当前状态一般由陀螺仪和加速度传感器分别测得的角速度和加速度融合计算而得，由当前状态更新到下一状态一般采用四元数更新算法。
四元数更新算法有计算量小，计算速度快和实时性强等优点。
四元数更新算法流程图如图4.6所示：
四旋翼飞行器有效完成输送指令的指定动作需采用闭环控制。
PID控制器是目前工程中应用最为广泛的控制器，它具有结构简单，稳定性好，工作可靠，调整方便等优点。
PID控制器由偏差的比例（P）、积分（I）和微分（D）来对被控对象进行控制，是应用最为广泛的一种自动控制器。
PID算法可定义为：
该公式中包含比例（P）、积分（I）和微分（D）三个控制部分，其中
、
、
分别为比例常数、积分常数、微分常数。
乘以误差
，用以消除当前误差；积分项系数
乘以误差
的积分，用于消除历史误差积累，可以达到无差调节；微分项系数
乘以误差
的微分，用于消除误差变化，也就是保证误差恒定不变。
四旋翼控制系统的PID控制算法属于角度PID控制，以姿态欧拉角的期望值与计算值之差作为PID控制器的输入，每个电机的对应的PWM控制量都是三个PID控制器输出的叠加，叠加量的正负与电机位置相关。
控制框图如图4.7所示。
1.3国内外研究现状及趋势分析
四旋翼是一种具有遥控、自动、半自主、全自主飞行能力的飞行器。
四旋翼构造简单、成本低、机动性能好、环境适应能力强，并且可以携带各式各样的设备完成相应的任务。
从上个世纪90年代开始，随着智能技术、微电子技术、数字通信技术、传感技术和虚拟现实技术等的蓬勃发展，一些原本存在于技术发展前进道路上的难题逐渐被攻克，四旋翼飞行器事业的发展已趋向白热化。
为了让四旋翼飞行器满足越来越复杂和高要求的各项任务，其自主能力方面的发展是至关重要的。
特别是四旋翼飞行器的悬停能力、避障、自主导航，更是被众多科学家认为是实现真正优异的四旋翼飞行器技术的基础和关键。
21世纪初，北京航空航天大学便在路径规划方面展开了相关研究，分别基于Dijkstra算法和A*算法提出了无人机路径预规划和在线重规划算法，并充分考虑了无人机的自身性能约束，生成真正的“可飞”路径[1]。
同期，国外A.Tayebi,S.McGilvray提出了一种基于四元数的四旋翼垂直起降指数姿态稳定的反馈控制方案[2]。
随着航拍飞行器的兴起，掀起了四旋翼飞行器研究的热潮。
李光春等人基于原始数学模型研究了四旋翼非线性轨迹跟踪控制问题,以刚体旋转的四元数为系统状态对姿态子系统进行描述,并根据级联系统的全局稳定性判据，通过研究耦合部分的性质证明了系统的全局指数稳定性[3]；吴友谦、关震宇等人分别利用Dubins曲线原理对定点飞行任务的两点或者多点目标进行分析计算，寻找出了一条最短的飞行路径，并根据无人直升机系统多变量、非线性和强耦合的特点，采用串级PID方法设计了飞行控制器，该控制器能够修正无人直升机的姿态和位置，提高了轨迹规划的稳定性和准确性[4][5]。
南航的刘贤敏基于四元数法的捷联惯导数据解算方法，实现无人机的姿态控制，并利用遗传算法、概率地图算法和分层策略，实现航迹规划。
其仿真验证结果表明，分层策略的实时航迹规划的具有更好的性能[6]。
复旦大学罗诚将路径规划问题分解为两个层次,全局路径规划和局部路径规划。
在全局大尺度路径规划中，利用遗传算法求解此优化问题,达到了利用地形因素如山脉规避威胁的目的。
在局部路径规划中,进行了更加严格的避障判断,采用线性规划建模，进一步提高计算效率达到规划路径实时输出的目的[7]。
董培建基于平行双目视觉原理，实现障碍物的检测图像预处理,特征点检测,特征点匹配,三维重建及障碍物检测。
并采用了高斯滤波器对图像进行预处理,基于区域相关的松弛法进行特征点匹配,从而完成三维重建,再采用了基于立体分层的点模型进行障碍物检测和路径规划[8]。
在无人机智能避障研究领域，王一凡等人为了实现小型无人机快速自主测距避障,在双目视差测距的基础上,提出了一种机载三目视差测距算法,利用各传感器成像间的相关性,提出了一种加快图像识别方法,通过缩小对图像中障碍物像元的搜索范围,有效地减小了目标搜索运算量,为小型无人机快速自主避障系统的研制创造了条件[9]。
海军航空工程学院周源提出一种改进的人工势场法，通过建立一个包含无人机到目标点的距离、无人机到障碍物的距离及障碍物方差的势场函数，制定避障策略[10]。
针对四旋翼避障方面，国外JonghoPark，YoudanKim提出了一种基于四旋翼飞行器的实时避障导航算法，采用立体摄像机与超声波传感器获取信息，并具有垂直机动能力[11]。
除了在大学及研究所里对四旋翼进行不断的研究外，广东电网有限责任公司佛山供电局提出了一种柱立方空间和多传感器信息融合的无人机多重避障控制方法，并通过对GPS导航技术和超声波避障技术的研究，初步实现了无人机的避障飞行[12]。
在实际应用中，南京航空航天大学将四旋翼飞行器应用于巡线方面，利用多传感器信息融合技术，通过对障碍简化，建立柱状避障空间，结合输电线路附近的电场模型，采用改进的A*算法和支持向量机进行避障规划，并基于模糊神经网络，实现巡线过程中的实时避障功能[13]。
在导航方面，许多控制算法在国内的大学中广泛研究。
南京航空航天大学的吕品等人利用四旋翼飞行器气动模型，提出了惯性、磁传感器、声纳传感器气动模型组合导航方案与气动模型辅助导航算法，显著提高了室内飞行时的测速与定位精度[14]。
张欣提出了一种对机载多传感器组合导航系统的信息融合的优化方法，满足了无人机自主飞行的需要[15]。
王伟,陈华庆等人针对无人机在未知环境下自主飞行研究，提出了基于FastSLAM的自定位和地图构建方法。
通过粒子滤波对无人机的飞行路径的位姿和环境特征位置进行估计更新，完成无人机的自定位，通过粒子集的重采样，来提高定位的准确性[16]。
针对现有消失点估计算法中存在的不适合实际工程应用的现象，赵海，邵士亮等提出了一种新的消失点估计算法VQME算法和一种级联的多变量RBF神经网络PID自适应控制方法，运用该控制方法和以消失点为目标点的导航策略，最终实现了四旋翼飞行器在走廊中的自主导航[17]。
控制算法的研究为四旋翼导航提供了坚实的理论基础，而在实际应用中，国内外学者大多采用视觉导航或GPS导航技术。
中科大的郑伟利用微小型四旋翼无人飞行机器人的飞行特性，结合机载视觉和机载IMU，提出了一种基于自然环境特征的匹配的快速运动估计算法,并在有限负载、动力及计算资源的条件下，提出了基于机载单目视觉和声纳的多传感器融合的单目视觉定位导航方案[18]。
西北工业大学的宋琳利用视频分析技术，提取相关障碍特征，提出基于形状上下文的加权Hausdorff景象匹配算法和基于多重约束的KLT特征点跟踪方法，实现了路径规划和跟踪技术[19]。
江斌、孙志峰设计了一套自主航行系统。
导航地面站软件利用GoogleEarthAPI接口快速导入电子地图,使系统具有很高的精确度和实时性；通过XBee模块无线传输预设航线和反馈飞行器的位置信息，实现了飞行器的自主航线飞行及对飞行器位置的实时跟踪[20]。
南京理工大学的孙罡设计了一款基于DSP和IMU的低成本微小型无人机组合导航平台,改善了低成本航姿测量系统的姿态解算精度,并设计了外部信息辅助的GPS/INS松组合导航算法，实现了微小型无人机平台卫星定位系统和低成本惯性器件之间的有效融合[21]。
哈尔滨工程大学的马远超采用了以MEMS惯性测量装置构成的捷联惯导系统和GPS相组合而构成的组合导航系统，实现了以低精度微型传感器构成导航系统为飞行器提供导航的功能[22]。
综上对国内外研究现状的总结我们可以发现，目前对于四旋翼飞行器的避障与自主导航都主要是针对室外进行的，而且所涉及的传感器仍比较单一，效果均不佳，而其在室内、峡谷、山区等无GPS信号的地方的定位导航的研究还处于起步阶段；根据四旋翼飞行器的发展现状，预计其有以下的发展趋势[23]：
（1）多智能传感器组合避障、定位导航技术
随着微型智能传感器技术进一步发展，四旋翼飞行器将会采用一些微型智能传感器组合对其进行室内外组合避障、定位导航，这样将能很大程度地提高四旋翼飞行器的灵活程度与适用空间，以及定位导航的精度和自主飞行控制的稳定性。
（2）多机编队协同定位导航技术
当四旋翼飞行器在峡谷、山区、森林及室内环境中执行任务时，难免会存在盲区或者发生意外坠毁的情况。
若只有一架四旋翼飞行器来执行该任务，很可能不能完成。
而多机编队协同定位导航，不仅可以提高定位导航的精度而且也提高了任务完成的概率。
多机协同定位导航的四旋翼飞行器能够共享单机在定位导航时获得的信息，对这些信息进行融合，能够获得更加精确的定位导航信息。
在某一架四旋翼飞行器出现故障或发生意外的情况下，其它四旋翼无人飞行器还能够继续工作。
（3）多用途高智能化[24]
目前的四旋翼飞行器缺少应对突发情况的能力，只能执行预定的任务和接收地面站的控制，功能单一，智能化程度较低。
因此，随着电子技术、信息技术的飞速发展，四旋翼飞行器需要能根据飞行控制算法自主判断当前状态，快速进行危机决断，选择飞行动作。
在未来信息化社会的大背景下，高智能化的四旋翼飞行器将逐步走入人们的生活。
主要参考文献：
[1]李鹏.夏洁.一种无人机的路径规划方法[会议论文]2002
[2]A.Tayebi,S.McGilvray.Attitudestabilizationofafour-rotoraerialrobot[J].43rdIEEEConferenceonDecisionandControl,2004:
1216-1221.
[3]李光春，王璐，王兆龙.基于四元数的四旋翼无人飞行器轨迹跟踪控制[J].应用科学学报.2012,30（4）:
415-422.
[4]吴友谦，裴海龙.基于Dubins曲线的无人直升机轨迹规划[J].计算机工程与设计.2011,1426-1429.
[5]关震宇，杨东哓，李杰等.基于Dubins路径的无人机避障规划算法[J].北京理工大学学报,2014.
[6]刘贤敏.无人机飞控系统与实时航迹规矩研究[D].南昌航空大学.2011.
[7]罗诚.无人机路径规划算法研究[D].上海:
复旦大学.2010.
[8]董培建.无人直升机障碍物检测与路径规划研究[D].上海:
上海交通大学.2009.
[9]王一凡,谌德荣,张立燕.一种用于小型无人机避障的快速视差测距方法[J].中国测试技术.2008，34（3）:
114-116.
[10]周源，王希彬.无人机SLAM避障技术研究[J].山东：
海军航空工程学院，2015.
[11]JonghoPark，YoudanKim.Real-TimeGuidanceofQuadrotorforObstacleMappingUsingVisionSystem.[J]AmericanInstituteofAeronauticsandAstronautics.2015,0845：
1-16.
[12]黄丰，黎顺泰，翁南华.轻微型无人机的避障飞行技术研究[J].广东：
广东电网有限责任公司佛山供电局，2015.
[13]徐华东.无人机电力巡线智能避障方法研究[D].南京：
南京航空航天大学.2014.
[14]吕品,赖际舟,杨天雨.基于气动模型辅助的四旋翼飞行器室内自主导航方法[J].航空学报.2015,36（4）:
1275-1284.
[15]张欣.多旋翼无人机的姿态与导航信息融合算法研究[D].北京：
中国科学院大学，2015.
[16]王伟,陈华庆,韩卫.无人机自主导航控制的FastSLAM算法研究[J].南京：
南京信息工程大学.2012，31（11）：
58-61.
[17]赵海，邵士亮等.基于消失点的四旋翼飞行器走廊自主导航[J].沈阳：
东北大学信息科学与工程学院，2013.
[18]郑伟.基于视觉的微小型四旋翼飞行机器人位姿估计与导航研究[D].安徽：
中国科学技术大学
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