本研究建立一具有專家操控經驗之遙控直升機自主控制器。以加速度計、數位陀螺儀做為遙控直升機姿態的角度以及角速度之感測器，使用無線下傳系統下傳專家的遙控命令及對應的感測器姿態訊號至地面端電腦中，並將感測器訊號進行正規化後為角度及角速度的誤差後，作為系統之輸入；而同一時刻對應之專家遙控命令作為系統之輸出。本研究之控制系統以模糊邏輯控制為主體架構，於其中之模糊規則的建立上，使用調適性網路模推論(ANFIS)建構之，利用下傳的大量輸入輸出資料進行演算，建立出具有專家操縱經驗的遙控直升機之模糊知識庫，並以FPGA晶片實現此控制器以及周邊控制介面，如ADC控制介面、數位濾波介面、PWM脈寬調變訊號轉換介面、手自動切換介面等。希望遙控直升機加入本控制系統後有良好的穩定性。

This research is to develop an autopilot of remote-control helicopter which has an expert’s remote-control experience. Using accelerometer and digit gyroscope as the sensors of the attitude and angular speed of the remote-control helicopter, we down load the expert’s remote-control commands and the associated signals of the sensors to the ground computer by using RF module. We regard the errors of the attitude angle and the angular rate as the inputs of system, and treat the corresponding expert’s remote-control commands as the output of the system. The control system of this research is based on fuzzy logic control, and we apply adaptive network fuzzy inference system(ANFIS) to set up the fuzzy rules. A large number of input and output data are collected to make mathematical calculations and then to set up the fuzzy knowledge base according to the expert's remote-control experience. Using field programmable gate array(FPGA) chip, we implement the controller and the I/O interfaces, which include ADC control interface, digit filter interface, PWM signal generation interface and manual/auto switching interface, etc. We hope that the remote-control helicopter demonstrates good stability after installing the designed fuzzy control system.

[1] Johnson, E. N. and Kannan, S. K., Adaptive Flight Control for an Autonomous Unmanned Helicopter, AIAA Guidance, Nav-igation and Control ConferenceNo.AIAA20024439, Monterey, CA, 2002.
[2] Johnson, E.N. and Kannan, S.K., Adaptive Trajectory Control for Autonomous Helicopters, AIAA Journal of Guidance, Control, and Dynamics Vol. 28, No. 3, pp.524538, 2005.
[3] http://sun-valley.stanford.edu/users/heli/﹐2007.
[4] Michio Sugeno, Howard Winston, Isao Hirano, Satoru Kotsu, Intelligent control of an unmanned helicopter basedon fuzzy logic, American Helicopter Society 51st Annual Forum, Vol.1(A95-34426 09-01), p. 791-803, 1995.
[5] Hung T. Nguyen, Nadipuram R. Prasad, Fuzzy Modeling And Control Selected Works of M. Sugeno, 1999.
[6] 廖向生﹐室內小型直昇機控制系統之建立, 國立交通大學電機與控制工程研究所碩士論文﹐2002.
[7] 林明峰﹐模型直昇機姿態控制﹐國立中央大學電機工程研究所碩士論文﹐2001.
[8] 陳永名﹐直昇機即時模擬及性能分析﹐私立淡江大學航空太空工程學系碩士論文﹐2002.
[9] 楊長圃﹐無人直昇機慣性導航系統﹐元智大學機械工程研究所碩士論文﹐2004.
[10] 蘇仲鵬﹐林英舜﹐林山合﹐遙控直昇機飛控系統技術研究與應用﹐2005遙控系統技術應用研討會.
[11] 蘇仲鵬﹐林英舜﹐林山合﹐李廷恩﹐自主飛行無人直升機機載控制器設計﹐2006遙控系統技術應用研討會.
[12] 蘇宗志﹐遙控直昇機飛行控制測試系統之建立﹐國立成功大學航空太空工程研究所碩士論文﹐1997.
[13] 洪啟超﹐遙控直昇機增穩系統設計與製作﹐國立成功大學航空太空工程研究所碩士論文﹐1997.
[14] 葉致青﹐以FPGA晶片實現遙控直昇機之模糊控制器﹐國立成功大學航空太空工程研究所碩士論文﹐2003.
[15] 張弘毅﹐以FPGA晶片結合加速度計訊號時現遙控直昇機之姿態模糊控制器﹐國立成功大學航空太空工程研究所碩士論文﹐2004.
[16] 王俊勝﹐以專家系統為基礎之遙控直昇機模糊控制FPGA晶片實現﹐國立成功大學航空太空工程研究所碩士論文﹐2005.
[17] 楊憲東﹐旋翼機飛控系統﹐國立成功大學航空太空工程研究所上課講義.
[18] L.A. Zadeh﹐The concept of a linguistic variable and its application to approximatereasoning﹐Memorandum ERL-M411 Berkely﹐October 1973.
[19] 李祖聖﹐高等模糊控制﹐國立成功大學電機工程研究所上課講義.
[20] 王文俊﹐認識Fuzzy﹐全華書局﹐1999.
[21] J. S. Jang﹐ANFIS: Adaptive-network-based fuzzy inference system﹐IEEE Trans. On Systems and Man Cyberent, Vol.23﹐No. 03﹐pp. 665-685﹐1993.
[22] 張斐章﹐張麗秋﹐類神經網路﹐東華﹐2005.
[23] 羅華強﹐類神經網路-MATLAB的應用﹐清蔚科技﹐2001
[24] 鄭遠鐘﹐適應性類神經模糊控制器於泵浦系統之應用﹐國立中央大學機械工程研究所碩士論文﹐2000.
[25] 陳慶逸﹐林柏辰﹐VHDL數位電路實習與專題設計﹐文魁資訊﹐2005.
[26] 盧毅﹐賴杰﹐VHDL與數位電路設計﹐文魁資訊﹐2000.
[27] 陳慶逸﹐林柏辰，VHDL數位電路實習與專題設計﹐文魁資訊﹐2005.
[28] 莊慧仁﹐FPGA/CPLD 數位電路設計入門與實務應用-使用Quartus II﹐全華書局﹐2004.
[29] 范逸之﹐江文賢﹐陳立元﹐C++ Builder與RS-232串列通訊控制﹐文魁資訊﹐2002.
[30] 蔡孟凱﹐雷穎傑﹐黃昭雄﹐陳錦輝﹐陳正凱﹐C++ Builder 6完全攻略﹐金禾資訊﹐ 2006.