Система управления квадрокоптера
Направления развития бортовой электроники портативных беспилотных летательных аппаратов. Технические характеристики разрабатываемого контроллера. Схема, устройство и принципы реализации основных функциональных блоков системы управления квадрокоптера.
| Рубрика | Коммуникации, связь, цифровые приборы и радиоэлектроника |
| Вид | дипломная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 25.06.2019 |
| Размер файла | 1,6 M |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
% Flow to Tank 2 is not controlled and hence set to zero
global Q2;
Q2=0;
% Discretize state space
global h1;
global h2;
h1=linspace(0,10,15);
h2=h1;
global delta;
delta= (h1(2)-h1(1))/2;
% Discretize action space
global action;
Q1=linspace(0,20,10);
N1 = length(h1);
N2 = length(h2);
% Initialize policy and value.
pibest = zeros(N1,N2);
gamma =0.99;
% Set the initial guess for V(s) to be zero for each state s.
V = zeros(N1,N2);
policy = zeros(N1,N2);
% Compute the optimal value function using the Value Iteration algorithm.
for runs=1:1000
for m=1:N1
for n=1:N2
for p =1:length(Q1)
% Take all possible actions.
action = Q1(p);
snext = [h1(m); h2(n)]+ 0.1*tank(0,[h1(m); h2(n)]);
% Compute the closest discretized state.
[r,s] = closest(snext);
nextV(p)=V(r,s);
end
[Vbest,bestind] = max(nextV);
% Improve value function estimate using Bellman's equation.
V(m,n)= Reward([h1(m); h2(n)]) + gamma*Vbest;
end
end
end
% Compute the optimal policy from the optimal value function.
for m=1:N1
for n=1:N2
% Take all possible actions.
for p =1:length(Q1)
action = Q1(p);
snext = [h1(m); h2(n)]+ 0.1*tank(0,[h1(m); h2(n)]);
% Compute the closest discretized state.
[r,s] = closest(snext);
nextV(p)=V(r,s);
end
[Vbest,bestind] = max(nextV);
pibest(m,n) = Q1(bestind);
end
end
%train a feedforward neural net to approximate pbest
p=1;
targetQ = zeros(1,length(h1)*length(h2));
input_states = zeros(2,length(h1)*length(h2));
for m=1:length(h1)
for n=1:length(h2)
input_states(:,p)= [h1(m); h2(n)];
targetQ(p) = pibest(m,n);
p=p+1;
end
end
net = feedforwardnet(1);
net=init(net);
[net,tr] = train(net,input_states,targetQ);
N = 100;
state=[1 0]; %Initial state
states = zeros(N,2);
states(1,:)= state;
Ts = 0.1; % Define time between control actions.
% Simulate the system with the optimal control policy.
for n=2:N
% Use the optimal action learnt by the ANN
action = net(state');
%Simulate the system for one time step.
[t,y]=ode45(@tank,[0 Ts],state);
state = real(y(end,:));
states(n,:) = state;
end
% Plot time history of states with optimal policy.
time = (1:length(states))*Ts;
plot(time,states);
xlabel('time (s)');
ylabel('state: liquid levels h_1 and h_2');
tank.m
function hdot = tank(t,h)
global Q2;
global action;
Q1=action;
a1=1;
a2=1;
a3=1;
A1=1;
A2=1;
if h(1) >= h(2)
hdot= [(Q1 -a3*sqrt(h(1)-h(2)))/A1; (Q2 - a2*sqrt(h(2)) + a3*sqrt(h(1)-h(2)))/A2];
else
hdot= [(Q1 +a3*sqrt(h(2)-h(1)))/A1; (Q2 - a2*sqrt(h(2)) - a3*sqrt(h(2)-h(1)))/A2];
end
end
tank_RL.m
clear all;
clc;
% Define final desired goal state
global state_desired;
state_desired= 7;
% Flow to Tank 2 is not controlled and hence set to zero
global Q2;
Q2=0;
% Discretize state space
global h1;
global h2;
h1=linspace(0,10,15);
h2=h1;
global delta;
delta= (h1(2)-h1(1))/2;
% Discretize action space
global action;
Q1=linspace(0,20,10);
N1 = length(h1);
N2 = length(h2);
% Initialize policy and value.
pibest = zeros(N1,N2);
gamma =0.99;
% Set the initial guess for V(s) to be zero for each state s.
V = zeros(N1,N2);
policy = zeros(N1,N2);
% Compute the optimal value function using the Value Iteration algorithm.
for runs=1:1000
for m=1:N1
for n=1:N2
for p =1:length(Q1)
% Take all possible actions.
action = Q1(p);
snext = [h1(m); h2(n)]+ 0.1*tank(0,[h1(m); h2(n)]);
% Compute the closest discretized state.
[r,s] = closest(snext);
nextV(p)=V(r,s);
end
[Vbest,bestind] = max(nextV);
% Improve value function estimate using Bellman's equation.
V(m,n)= Reward([h1(m); h2(n)]) + gamma*Vbest;
end
end
end
% Compute the optimal policy from the optimal value function.
for m=1:N1
for n=1:N2
% Take all possible actions.
for p =1:length(Q1)
action = Q1(p);
snext = [h1(m); h2(n)]+ 0.1*tank(0,[h1(m); h2(n)]);
% Compute the closest discretized state.
[r,s] = closest(snext);
nextV(p)=V(r,s);
end
[Vbest,bestind] = max(nextV);
pibest(m,n) = Q1(bestind);
end
end
N = 100;
state=[1 0]; %Initial state
states = zeros(N,2);
states(1,:)= state;
Ts = 0.1; % Define time between control actions.
% Simulate the system with the optimal control policy.
for n=2:N
[r,s] = closest(state);
% Use linear regression to interpolate between control actions for
% discretized states
if r > 1 && s > 1 && r < N1 && s < N2
X = [h1(r) h2(s);h1(r-1) h2(s);h1(r+1) h2(s);h1(r) h2(s-1);h1(r) h2(s+1)];
Y = [pibest(r,s) pibest(r-1,s) pibest(r+1,s) pibest(r,s-1) pibest(r,s+1)]';
lin_model = fitlm(X,Y);
action = predict(lin_model,state);
else
action = pibest(r,s);
end
%Simulate the system for one time step.
[t,y]=ode45(@tank,[0 Ts],state);
state = real(y(end,:));
states(n,:) = state;
end
% Plot time history of states with optimal policy.
time = (1:length(states))*Ts;
plot(time,states);
xlabel('time (s)');
ylabel('state: liquid levels h_1 and h_2');
closest.m
% computes the closest discretized state to snext
function [r,s] = closest(snext)
global h1;
global h2;
global delta;
if snext(1) > h1(end)+delta
r = length(h1);
end
if snext(2) > h2(end)+delta
s = length(h2);
end
if snext(1) <= h1(end)+delta
r = find(abs(h1-snext(1)) <= delta,1);
end
if snext(2) <= h2(end)+delta
s = find(abs(h2-snext(2)) <= delta,1);
end
end
Reward.m
function r = Reward(state)
global state_desired;
r = -abs(state(1)-state_desired);
end
ПРИЛОЖЕНИЕ В - Патентный поиск
Таблица A.1 - Регламент поиска
|
Предмет поиска |
МПК |
Страны поиска |
Источники информации |
Наименование информационной базы |
|
|
Управление беспилотным летательным аппаратом на основе алгоритмов глубокого обучения |
Проведен поиск по ключевым словам |
Россия США Франция Китай |
Роспатент Google Patents |
База данных «Патенты России» www.fips.ru Google Patents 2013-2018 |
Таблица A.2 - Научно-техническая документация
|
Наименование источника Информации |
Автор (организация) с указанием страны |
Год, место, орган издания |
|
|
Система автоматического управления квадрокоптером |
Булгаков Алексей Григорьевич (RU), Сайфеддин Дахер (LB)Россия |
20.03.2016 Бюл 8,заявка на изобретение г.Новочеркасск |
|
|
Способ обучения нейронных сетей на основе распределения попарных мер схожести |
Устинова Евгения Сергеевна (RU), Лемпицкий Виктор Сергеевич (RU)Россия |
2018г.,Москва, научная статья |
Таблица A.3 - Патентная документация (с указанием географии патентования при наличии патентов-аналогов)
|
Страна патентования, номер патента, дата приоритета, МПК |
Страна-заявитель, фирма-заявитель, (или Ф.И.О. заявителя) |
Название изобретения |
Техническая сущность изобретения |
Возможность использования изобретения с указанием технического эффекта от использования или причина отказа от использования |
|
|
Патент РФ № 2504006, Заявка № 2012140595/28 05.06.2012 |
Цуриков Александр Николаевич (RU) |
Способ обучения искусственной нейронной сети |
Изобретение относится к искусственным нейронным сетям (ИНС) и может быть использовано для обучения ИНС. Техническим результатом является осуществление обучения ИНС при отсутствии статистически достаточного ряда наблюдений исследуемых объектов. |
Может быть взято за основу |
|
|
Патент РФ, 2672622, Заявка № 2008140595/28, 13.10.2008 |
Красов Анатолий Иванович (RU), Макеев Михаил Игоревич (RU), Пятко Сергей Григорьевич (RU), Смольникова Мария Анатольевна (RU), Токарев Юрий Петрович (RU), Юмаев Константин Рустамович (RU) |
СПОСОБ УПРАВЛЕНИЯ БЕСПИЛОТНЫМ ЛЕТАТЕЛЬНЫМ АППАРАТОМ И УСТРОЙСТВО ДЛЯ ЕГО РЕАЛИЗАЦИИ |
Метод позволяет пилоту-оператору контролировать полет БПЛА с помощью трехмерного синтезируемого изображения. Во время полета бортовая система БПЛА периодически транслирует свой идентификатор, местоположение, высоту и азимут. По полученным от БПЛА данным в системе визуализации генерируется и отображается на экране монитора обстановка вокруг текущего местоположения БПЛА. Пилот-оператор, анализируя данное изображение, воздействует на органы системы управления полетом, чьи сигналы транслируются обратно на БПЛА. В течение тех фаз полета БПЛА, когда система визуализации не используется для управления, он выполняет полет под управлением бортовой автономной системы. Дополнительно обеспечивается канал связи с системой УВД и пилотами других летательных аппаратов (ЛА), имеющих прямую связь с указанным пилотом-оператором. |
Недостаток: для передачи управляющих сигналов на борт БПЛА от органов управления, на которые воздействует пилот-оператор, требуется широкополосная радиолиния, которая по сравнению с узкополосной линией передачи данных (ЛПД) имеет при той же мощности передатчика меньшую дальность действия, а также низкую помехозащищенность. |
|
|
Патент РФ 2254268 от 20.04.2004 |
Актов В.В., Бурак Б.К., Ватолин В.В., Кегелес А.Л., Михайлова С.Я., Соколовский Г.А., Хейфец Л.Н. Государственное машиностроительное конструкторское бюро "Вымпел" им. И.И. Торопова" |
Способ и устройство управления беспилотным летательным аппаратом класса "воздух - поверхность" |
Согласно предлагаемому способу, выбирают точку слежения (ТС) внутри контура цели и измеряют параметры движения БПЛА относительно этой точки. В автономном полете обеспечивают избирательное наведение, задавая вокруг первоначально выбранной ТС ограниченную зону слежения с определенным множеством пороговых значений и соответствующих им интервалов времени. |
К недостаткам данного способа можно отнести необходимость формирования и хранения большого количества координат, а также вычислительную сложность операции. |
|
|
Патент Великобритания 0002642363, 24.01.2018 |
Великобритания |
ИНТЕРФЕЙС ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ БПЛА |
Изобретение относится к пользовательским интерфейсам. Технический результат заключается в повышении точности и надежности тактильной отдачи пользователю. Устройство включает: интерактивную поверхность, образованную матрицей перемещаемых поверхностных элементов, при этом поверхностные элементы имеют положение покоя; генератор колебательных сигналов, выполненный с возможностью генерирования колебательного сигнала, при этом генератор колебательного сигнала соединен с поверхностными элементами кабельной матрицей |
Может быть ис-пользовано, при дальнейшей мо-дернизации |
|
|
Патент Франция 203776 08.11.2018 |
Франция |
УСТРОЙСТВО КОНТРОЛЯ СИСТЕМЫ ДВИЖЕНИЙ |
Изобретение относится к устройствам ввода. Заявленное устройство содержит кнопки, корпус, жестко соединенный с управляющим элементом, выполненным в виде Н-образной рамы с криволинейными опорными поверхностями, на передних частях которого по периферии с боковых сторон расположены кнопки и ролики, внутри установлен шарнир, на котором жестко закреплен хвостовик, на управляющем элементе в виде Н-образной рамы, между криволинейными опорными поверхностями установлены зажимы, а внутри корпуса расположен регулятор, контролирующий жесткость хода шарнира, педали и датчики движения, соединенные с управляющим элементом проводами или беспроводной связью, хвостовик жестко соединен с кронштейном крепления, имеющим регулировочные зажимы, криволинейные опорные поверхности оснащены регулятором, контролирующим их положение на управляющем элементе, два дополнительных управляющих элемента, соединенных с управляющим элементом проводами или беспроводной связью |
Может быть использовано, при дальнейшей модернизации |
Таблица A.4 - Статистический анализ патентов (по странам-заявителям), использование которых возможно
|
Страна |
Количество национальных патентов |
Количество патентов выданных иностранным заявителям (с указанием этих стран) |
Количество патентов полученных в других странах (с указанием этих стран патентования) |
Количество публикаций в научно-технической информации по странам патентования |
|
|
Россия |
3 |
0 |
0 |
3 |
|
|
США |
- |
- |
- |
- |
|
|
Франция |
1 |
0 |
0 |
1 |
|
|
Великобритания |
1 |
0 |
0 |
1 |
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Рассмотрение и характеристика особенностей беспилотных мультироторных летательных аппаратов. Исследование технологии компьютерного зрения. Анализ процесса передачи данных на бортовой контроллер. Ознакомление с базовыми принципами полета квадрокоптера.
дипломная работа [1,2 M], добавлен 25.06.2017Методы контроля состояния воздушной среды. Общее проектирование блоков для мониторинга загрязнения воздушной среды и аппаратно-программных средств их поддержки. Лазерное зондирование атмосферы. Анализ существующих систем беспилотных летательных аппаратов.
курсовая работа [814,3 K], добавлен 03.04.2013Преобразование релейно-контактной схемы управления механизмом подъема крана с использованием силового магнитного контроллера. Группировка и обозначение сигналов. Механические характеристики магнитного контроллера. Функциональные схемы узлов механизма.
курсовая работа [471,5 K], добавлен 09.04.2012Предназначение ультразвуковых аппаратов в терапии. Основные технические данные и структурная схема аппаратов. Виды аппаратов УЗ-терапии. Технические характеристики отечественных терапевтических УЗ–аппаратов. Особенности применение ультразвука в хирургии.
реферат [282,1 K], добавлен 12.01.2009Понятие, области, основные разделы и направления развития электроники. Общая характеристика квантовой, твердотельной и вакуумной электроники, направления их развития и применения в современном обществе. Достоинства и недостатки плазменной электроники.
реферат [344,7 K], добавлен 08.02.2013Разработка устройства логического управления (контроллер) промышленного назначения с "гибкой" (программируемой) логикой. Технические характеристики устройства. Структурная схема и конструкция контроллера. Нормирование сигналов, алгоритм управления.
курсовая работа [2,0 M], добавлен 21.10.2012Классификация (типы) бортовых систем автотранспортного средства. Система автоматического управления трансмиссией автомобиля. БИУС – вид автоматизированной системы управления, предназначенной для автоматизации рабочих процессов управления и диагностики.
дипломная работа [1,5 M], добавлен 26.07.2017Расчет и проектирование системы управления антенной радиолокационной станции. Построение структурной схемы по функциональной cхеме, техническим характеристикам функциональных элементов и требованиям к системе управления. Синтез вычислительного алгоритма.
курсовая работа [721,1 K], добавлен 11.02.2016Расчет основных функциональных узлов непрерывного и импульсивного действия, применяемых в управляющей и информационной электрике. Схема включения микросхемы K572ПВ1. Выбор принципиальных схем основных блоков. Схема генератора прямоугольных импульсов.
контрольная работа [321,5 K], добавлен 24.05.2014Процессы передачи сигнала от датчика к устройству управления. Назначение и технические характеристики охранной системы с цифровой индикацией. Разработка электрических структурной и принципиальной схем, выбор элементной базы. Расчет узлов и блоков.
курсовая работа [325,9 K], добавлен 09.06.2013
