自动驾驶仪
共 14 篇文章
自动驾驶仪 相关的电子技术资料，包括技术文档、应用笔记、电路设计、代码示例等，共 14 篇文章，持续更新中。
直升机自动驾驶仪试验器简要说明
可直接用于生产环境的直升机自动驾驶仪测试工具，基于实际项目经验开发，支持系统部件自动化检测与性能验证，适用于飞行控制系统调试与可靠性评估。
MiniPilot2812自动驾驶仪的设计研究
从硬件选型到系统集成，循序渐进讲解MiniPilot2812自动驾驶仪的设计原理与实现方法。涵盖嵌入式开发、传感器融合和控制算法，适合对自动驾驶技术感兴趣的开发者深入学习。
双单片机的MAV自动驾驶仪硬件设计
使用美国MICROCHIP TECHNOLOGY公司的8位PIC16F877单片机,对数字罗盘,高度传感器等信号进行采集和处理,处理后的数据作为16位87C196单片机的控制输入量,经过解算,输出驱动微型舵机的PWM信号,从而实现对微型飞行器的飞行控制.本文的设计注重实用性,在体积和重量,以及硬件电路的实现上,进行了深入的探讨,为微型飞行器的自动驾驶仪硬件平台的研究提供一种可行的、有效的方案.
基于dsPIC30F的数字自动驾驶仪设计
提出了一种通用低成本数字化自动驾驶仪设计方案，详细描述了系统硬件和软件设计思想。<BR>该方案采用微芯公司dsPIC30F5011 数字信号控制器为核心设计系统硬件平台，采用汇编语言设计系统软件。将结
导弹自动驾驶仪测试系统的开发研究
基于虚拟仪器技术研制了导弹自动驾驶仪自动测试与故障诊断系统，系统以嵌人式工控机为核心，采用模块化仪器总线标准，集PXI卡、程控仪器和各种先进的测试诊断技术于一体，利用自动化测试设备的硬件设施，并开发了
基于ARM处理器的小型无人机自动驾驶仪的设计
自动驾驶仪是无人机飞行控制系统的核心，采用ARM处理器和MEMS传感器件设计小型无人机自动驾驶仪符合飞控系统的高精度、小型化、数字化发展趋势，具有很好的应用<BR>前景。
高精度转矩伺服系统驱动器.pdf
负载模拟技术是飞行器舵系统半实物仿 真中不可缺少的重要手段，其目的是获取用于分析和研究飞行控制性能和舵系统的动力性能的地面试验数据。例如，在飞行器自动驾驶仪的研制和性能测试中，负载模拟器作为一种被动式转矩伺服系统，为自动驾驶仪内的执行机构，即舵系统，按测试要求施加载荷力矩
APM_V2.8.0自驾仪入门手册（必看）_中文
<p>ArduPilotMega 自动驾驶仪（简称 APM 自驾仪）是一款非常优秀而且完全开源的自动驾驶控制器，可应用于固定翼、直升机、多旋翼、地面车辆等，同时还可以搭配多款功能强大的地面控制站使用。地面站中可以在线升级固件、调参，使用一套全双工的无线数据传输系统在地面站与自驾仪之间建立起一条数据链，即可组成一套无人机自动控制系统，非常适合个人组建自己的无人机驾驶系统。</p><p>硬件构成</p
非常完整的无人机自动驾驶仪资料包
<p> 非常完整的无人机自动驾驶仪资料包，不仅仅只要程序，还有许多有用的文档。从国外网站上淘回来的。</p>
智能信息处理和智能控制---清华大学
<p>本书从应用的角度介绍了智能信息处理和智能控制在国民经济和发展高新技术中的重要作用斤书中论述的智能技术中的人</p><p>工神经网络和智能信号处理，反映了近年来在该领域中主要研究工作的进展情况，其中有些是作者创新的理论成果，而</p><p>关于控制系统的智能设计、智能调度与决策部分，则是从工程和技术的角度探讨了智能控制的一些方法和实际问题，在实</p><p>际应用方面，书中论述的智能技术在地震
以波音747为背景
以波音747为背景，建立了飞机运动的空间六自由度仿真模型。其中包含以下部分：
1. 飞机运动的空间六自由度仿真模型
2. 自动驾驶仪仿真模型；
3.执行器仿真模型；
4.大气重力环境模型；
5.气动数据模型；
6.发动机推力模型；
另外，仿真过程中：
1.考虑了风场的影响
2.考虑了传感器的随机噪声；
3.考虑了执行器时间延迟；
4.采用变增益控制器
自动驾驶仪是无人机飞行控制系统的核心
自动驾驶仪是无人机飞行控制系统的核心，采用ARM
处理器和MEMS传感器件设计小型无人机自动驾驶仪符合飞
控系统的高精度、小型化、数字化发展趋势，具有很好的应用
前景。
在某初教机的线性模型基础上
在某初教机的线性模型基础上，建立了飞机的纵向和横向传递函数，分析了模型参数的不确定性，通过使用MATLAB中的NCD模块对飞行控制系统及PID控制器等参数进行优化，设计出了飞机的自动驾驶仪高度保持和航向保持模式。这种方法既避免了复杂的计算和编程，又使系统具有较好的稳定，陛、动态性能和鲁棒性，克服了飞机模型参数随着高度和速度的变化（即模型参数存在不确定性）而需要按照多个不同高度和速度的飞行区域设计一
基于强化学习的飞行自动驾驶仪设计
针对强化学习在连续状态连续动作空间中的维度灾难问题，利用BP神经网络算法作为值函数逼近策略，设计了自动驾驶仪。并引入动作池机制，有效避免飞行仿真中危险动作的发生。首先，建立了TD强化学习算法框架；然后根据经验将舵机动作合理分割为若干组，在不同的飞行状态时，调取不同组中的动作；其次，构建了BP神经网络，通过飞行过程中的立即奖赏，更新网络的值函数映射；最后，通过数字仿真验证了强