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研究生: 賴信宏
Lai, Shing-Hung
論文名稱: 無人載具慣性運動量測
On the Motion Estimation of Unmanned Vehicle Systems
指導教授: 謝成
Hsieh, Chen
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 工學院 - 航空太空工程學系
Department of Aeronautics & Astronautics
論文出版年: 2013
畢業學年度: 101
語文別: 中文
論文頁數: 74
中文關鍵詞: 慣性運動量測姿態儀卡爾曼濾波器
外文關鍵詞: motion estimation, AHRS, Kalman filter
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  • 由於無人飛行載具有重量輕、機動性高和可彈性運用等優點,其應用範圍和領域逐漸擴大。目前在無人飛行載具的控制技術上,為了使載具更加穩定,甚至達到半自動、全自動飛行的控制,載具都會搭配姿態儀和GPS回饋姿態和位置、速度等資訊。而市售的姿態儀除了價格昂貴並且沒有整合GPS,若結合所有感測器和控制核心,整體系統就會變得複雜且體積龐大。此外,市售的姿態儀並不一定能滿足控制需要的規格和抵抗載具震動的干擾,因此本研究的目的在於自行研發運動感測系統,以提供控制無人飛行載具需要的資訊。
    在此研究中,使用Microchip 32位元的微處理器,結合加速規、陀螺儀、磁力計、氣壓式高度計和GPS各式感測器,並應用本研究建立的數學模型,實現運動感測系統的研發。

    Because of the advantage of light weight, high mobility and flexibility, the range of applications for unmanned aerial vehicle are expanded gradually. In order to increase stability of unmanned aerial vehicle or to achieve semi-automatic and automatic control, it is usually use AHRS(Attitude Heading Reference System) and GPS(Global Positioning System) to feedback information of attitude, position and velocity. However, AHRS is very expensive and probably not fit the specification of control. Moreover, the whole control system becomes complicate and needs more space when it has to integrate all sensors and control unit. Therefore, it has to develop a motion sensor which can overcome the disadvantage of the above and provide the information of UAV to the control system.
    In this research, it uses 32 bits microprocessor of Microchip and integrates gyroscope, accelerometer, magnetometer, barometric altimeter and GPS to apply the mathematic model built in this research.

    摘要 I Abstract II 誌謝 III 第一章 緒論 1 1-1 前言 1 1-2 研究動機 1 1-3 研究目標與方法 2 1-4 文獻回顧 3 第二章 系統架構 4 2-1 運動感測系統架構 4 2-2 微處理器和感測元件 5 2-2.1 微處理器 5 2-2.2 加速規 5 2-2.3 陀螺儀 6 2-2.4 磁力計 7 2-2.5 高度計 8 2-2.6 GPS 9 2-3 感測器校正系統架構 10 2-4 即時監測系統 12 第三章 基礎理論 13 3-1 參考座標系定義 13 3-1.1 慣性座標系(Inertial frame, Earth-centered Inertial, ECI) 13 3-1.2 地球座標系(Geographic Frame) 13 3-1.3 地理當地水平座標系(Geographic NED Frame) 14 3-1.4 地磁座標系(Magnetic Frame) 14 3-1.5 地磁當地水平座標系(Magnetic NED Frame) 14 3-1.6 體座標系(Body-fixed Frame) 15 3-2 座標系轉換 16 3-3 Kalman Filter 18 第四章 演算法數學模型推導 20 4-1 感測器校正方程式推導 20 4-2 姿態演算法推導 28 4-3 位置、速度演算法推導 35 4-4 磁偏角演算法推導 40 4-5 簡化姿態演算法推導 43 4-6 整合姿態和速度、位置數學模型推導 46 第五章 演算法模擬分析與實驗比較 53 5-1 姿態演算法角速度輸入模擬與分析 53 5-2 持續性加速度干擾模擬與分析 55 5-3 感測器校正實驗數據 64 5-4 姿態演算法與市售姿態儀之比較 66 5-5 位置、速度實驗數據 68 第六章 結論與未來展望 72 6-1 結論 72 6-2 未來展望 73 參考文獻 74

    [1]鍾瑞傑,2010,無人載具運動感測器的研發,國立成功大學航太所碩士論文
    [2]William Premerlani, Paul Bizard. 2009. Direction Cosine Matrix IMU: Theory.
    [3]Katsuhiko Ogata. 1987. Discrete-Time Control Systems. Englewood Cliffs, N.J. : Prentice-Hall.
    [4]Jerry M. Mendel. 1987. Lessons in Digital Estimation Theory. Englewood Cliffs, N.J. : Prentice-Hall.
    [5]Thomas R. Kane, Peter W. Likins, David A. Levinson. 1981. SPACECRAFT DYNAMICS. McGraw Hill.
    [6]Michael J. Caruso. Application of Magnetoresistive Sensors in Navigation Systems. Solid State Electronics Center, Honeywell Inc.
    [7]David Krakauer, John Geen. 2003. New iMEMS Angular-Rate-Sensing Gyroscope. ADI Micromachined Products Division.

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