[发明专利]一种无人机自动驶入驶出控制系统在审
| 申请号： | 201910881042.3 | 申请日： | 2019-09-18 |
| 公开（公告）号： | CN110531787A | 公开（公告）日： | 2019-12-03 |
| 发明（设计）人： | 糜攀攀;母剑峰;王唱舟 | 申请（专利权）人： | 朗星无人机系统有限公司 |
| 主分类号： | G05D1/10 | 分类号： | G05D1/10 |
| 代理公司： | 51214 成都九鼎天元知识产权代理有限公司 | 代理人： | 夏琴<国际申请>=<国际公布>=<进入国 |
| 地址： | 610299 四川省成都*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明涉及无人机控制技术领域，公开了一种无人机自动驶入驶出控制系统。传感器及导航定位装置实时采集无人机位置和姿态信息，为无人机提供导航和定位信息；飞控计算机用于接收传感器及导航定位装置的定位信息，解算控制律，并向舵机控制器A、舵机控制器B、舵机控制器C发送控制指令；舵机控制器A、舵机控制器B、舵机控制器C用于接收飞控计算机的控制指令，构成伺服舵回路，舵机控制器A、舵机控制器B、舵机控制器C分别用于完成对刹车舵机、前轮转向舵机、方向舵机的闭环控制；所述刹车压力传感器主起落架刹车压力，反馈至飞控计算机。上述方案使无人机按照预定路线驶出(由停机坪自动滑行至起飞点)和驶入(由着陆点自动滑行至停机坪)。 | ||
| 搜索关键词： | 舵机控制器 飞控计算机 舵机 导航定位装置 自动滑行 停机坪 刹车压力传感器 发送控制指令 导航和定位 接收传感器 无人机控制 伺服 闭环控制 定位信息 控制系统 控制指令 前轮转向 刹车压力 实时采集 预定路线 主起落架 姿态信息 舵回路 控制律 着陆点 传感器 解算 刹车 起飞 反馈 | ||
【主权项】：
1.一种无人机自动驶入驶出控制系统，其特征在于，包括：至少一套传感器及导航定位装置、飞控计算机、舵机控制器A、舵机控制器B、舵机控制器C、刹车舵机、前轮转向舵机、方向舵机、刹车压力传感器；所述传感器及导航定位装置实时采集无人机位置和姿态信息，为无人机提供导航和定位信息；所述飞控计算机用于接收传感器及导航定位装置的定位信息，解算控制律，并向舵机控制器A、舵机控制器B、舵机控制器C发送控制指令；所述舵机控制器A、舵机控制器B、舵机控制器C用于接收飞控计算机的控制指令，构成伺服舵回路，所述舵机控制器A、舵机控制器B、舵机控制器C分别用于完成对刹车舵机、前轮转向舵机、方向舵机的闭环控制；所述刹车压力传感器主起落架刹车压力，反馈至飞控计算机。/n
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- 蒲志强;丘腾海;谭湘敏;易建强 - 中国科学院自动化研究所
- 2017-02-14 - 2020-02-07 - G05D1/10
- 本发明涉及一种基于队形库的多无人机队形编队方法，包括以下步骤：步骤1，根据编队任务中的编队队形请求，在预设队形库中选取基本队形，利用所述基本队形构建所述编队队形；所述编队队形中包含一个长机队形节点、多个僚机队形节点以及一个队形入口位置，所述队形入口位置为所述长机节点实时跟随的空间位置；步骤2，建立所述编队队形中各队形节点与无人机间的对应指派关系；步骤3，根据所述编队任务中所携带的任务队形入口位置以及所述对应指派关系确定每一架无人机的绝对位置期望值，按照所述编队队形编队排列。本发明中，实现了队形任意组合，同时实现了队形的快速、可视化、动态设计和复杂队形的基本元素拆分与重组。
- 无人车的编队保持控制方法及系统-201711072217.3
- 韩双双;王迎春;要婷婷;王飞跃 - 中国科学院自动化研究所
- 2017-11-03 - 2020-02-07 - G05D1/10
- 本发明涉及无人车驾驶领域，具体涉及一种无人车的编队保持控制方法及系统，目的在于提供一种基于改进领航‑跟随法的无人车编队保持控制方法，并提高队形保持精度与乘坐舒适度。本发明提出的无人车的编队保持控制方法，包括：根据无人车编队队形、目标轨迹，规划出领航者下一时刻的行驶轨迹，并计算出跟随者下一时刻需要与领航者保持的目标距离和目标角度；设计改进的领航‑跟随算法，基于无人车运动学模型，根据领航者、跟随者当前的行驶状态参数，计算出跟随者下一时刻所需要的底层控制输入参数；根据所述底层控制输入参数，对跟随者进行底层控制，进而实现编队保持。在保证无人车编队的同时，也实现了安全舒适。
- 一种无人机基站选址与巡逻路径优化方法及装置-201710493615.6
- 刘忠;刘瑶;石建迈;陈超;罗志浩;张家铭;王玥;周天任 - 中国人民解放军国防科学技术大学
- 2017-06-26 - 2020-02-07 - G05D1/10
- 本发明提供一种无人机基站选址与巡逻路径优化方法及装置，所述方法包括：根据无人机侦察的目标点和基站的欧式距离对目标点进行聚类处理，而后对每个类按照CW节约搜索算法规划无人机路径，以无人机续航时间约束无人机巡逻路径，检测并调整无人机配置得到无人机基站选址与巡逻路径的初始方案；对初始方案进行邻域搜索，获得无人机基站选址与巡逻路径邻域调整后的新方案；计算无人机基站选址与巡逻路径的新方案的总费用；若判定新方案总费用比原初始方案总费用减少，则保存新方案，并在新方案的基础上进行领域搜索，否则舍弃，重新进行领域搜索，直到达到预定的领域搜索次数。上述技术方案可以使无人机基站选址与巡逻路径成本最小化。
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