【摘 要】
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随着我国软翼无人机技术的快速发展,无人动力伞车因其出色的气动性和可控性被广泛应用在军事以及民用领域,本文为了实现无人动力伞车高精度自主着陆,对无人动力伞车自主着陆视觉定位系统进行了研究;设计了滑模控制器并训练了可降落跑道识别模型,使无人动力伞车能够完成自主着陆。首先,建立无人动力伞车6-DOF数学模型并设计滑模控制器。计算了无人动力伞车系统的附加质量、质量特性、气动力以及力矩,建立了动力学方程以及
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随着我国软翼无人机技术的快速发展,无人动力伞车因其出色的气动性和可控性被广泛应用在军事以及民用领域,本文为了实现无人动力伞车高精度自主着陆,对无人动力伞车自主着陆视觉定位系统进行了研究;设计了滑模控制器并训练了可降落跑道识别模型,使无人动力伞车能够完成自主着陆。首先,建立无人动力伞车6-DOF数学模型并设计滑模控制器。计算了无人动力伞车系统的附加质量、质量特性、气动力以及力矩,建立了动力学方程以及运动学方程;设计了滑模控制器,并通过MATLAB软件将滑模控制器与PID控制器进行仿真对比分析,结果表明:设计的滑模控制器在控制响应速度以及平滑度上具有明显优势,能够更好的控制无人动力伞车的飞行姿态。然后,训练轻量化可降落跑道识别模型并设计偏移量校正算法。采用Mobilenet-V3（Large）神经网络和YOLOv3深度学习算法训练出综合准确度高达97.47%的轻量化可降落跑道识别模型,与其它网络下训练出的模型相比,在检测速度和精度上有明显的优势;设计了跑道偏移量校正算法,并在多种场景中进行了识别测试,证明了算法的可行性。最后,搭建无人动力伞车自主着陆视觉定位系统试验平台,包括硬件的设计与选型、模型的移植以及飞行控制器与机载图像处理器之间的通讯设计。将搭建的试验平台在安全区域进行了多次自主降落飞行试验并对试验数据进行分析,结果表明本研究设计的无人动力伞车自主着陆视觉定位系统具有强可行性与高可靠性。
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