基于深度学习的四旋翼无人机控制系统设计

来源：计算机测量与控制杂志2020年第5期北京时间：

作者：徐一鸣,李笑,杨凯凯,杨宇

单位：武警工程大学信息工程学院

摘要：针对传统四旋翼无人机控制系统受到外界干扰，无法及时躲避障碍物而导致控制精准度低的问题，提出了基于深度学习的四旋翼无人机控制系统设计。根据四旋翼无人机控制系统总体结构，加入超声波测距模块。依据系统硬件框图，采用TMS320F28335型号主控芯片，实现关键态势智能分析。以串级 PID 控制器的控制对象为无人机姿态角度，控制电机转速。根据DSP发出不同占空比的PWM信号，改变无人机飞行姿态，依据执行机构驱动原理，保证无人机飞行时的平衡状态。使用红外遥控系统，应用编/解码操控集成电路芯片，采用TS0P1738型号红外线接收器，适合于红外线遥控数据传输。构建深度学习目标控制模型，利用处突阵法与三角形相似原理，计算像素尺寸，获取障碍物距无人机当前位置距离，避免受到外界障碍物干扰。自适应扩展Kalman滤波器技术对无人机自动控制系统有效减小测量误差，准确地对机动目标进行追踪。由系统调试结果可知，该系统控制的俯仰角、航向角、横滚角与实际值一致，对处理突发性群体事件具有重要意义。

关键词：深度学习;四旋翼无人机;处突阵法;PID 控制器;红外线接收器

基金资助：2018年度装备军内科研项目：无人机态势预测感知在处置群体性事件中的应用研究（WJ20182A020020-2）； ?2019年大学基础研究基金项目：基于智能视觉的群体性时间现场态势感知与预警方法研究（WJY201906）； ?武警部队军事理论研究计划课题立项：基于智能视频分析的大规模群体性事件现场态势感知与预警方法研究（WJJY19-134）