单片机毕设选题 – 无线充电的4轴飞行器(物联网 嵌入式 stm32)

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文章目录

  • 0 前言
  • 1 简介
  • 2 主要器件
  • 3 实现效果
  • 4 设计原理
    • 4.1 硬件说明
  • 5 部分核心代码

0 前言

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🚩 基于单片机无线充电的4轴飞行器

🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)

  • 难度系数:4分
  • 工作量:4分
  • 创新点:3分

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https://blog.csdn.net/molodi/article/details/125933857

1 简介

目前无人机的发展前景一片大好,大部分的应用例如航拍、电力巡线、森林防火训检、军事侦察。在人无法进入的区域难以更换电池是长期困扰无人机应用的一个问题。
本项目对无线充电技术的发展和推广可降低无人机对备用电池或充电线缆的依赖,平台多样化可适应多种场合下给无人机充电,延长无人机的续航时间,为无人机顺利完成任务提供保障。外部充电口也不再是必要的结构设计,可推动未来的小型无人机设计完全密封系统,这更有助于其在恶劣环境中作业。

2 主要器件

  • IDT15W无线充电开发套件

  • L298电机驱动芯片

  • HC-05蓝牙模块

  • RGB指示灯

3 实现效果

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4 设计原理

4.1 硬件说明

平台部分硬件电路说明

在测量地面与飞机的高度是起作用,配合飞控的气压计和GPS定高,增加稳定性

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HC-05蓝牙模块主要是与移动平台进行数据传输,控制平台动作

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运用L298电机驱动芯片,在大载重的情况下有能力输出。

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平台的电子开关。控制平台动力电源,控制无线充电供电开关。

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RGB指示灯。可指示不同颜色代表不同信号。第二个功能指示给无人机做围栏信号灯

单片机毕设选题 - 无线充电的4轴飞行器(物联网 嵌入式 stm32)

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平台的框架

单片机毕设选题 - 无线充电的4轴飞行器(物联网 嵌入式 stm32)

5 部分核心代码

#define sampleFreq    512.0f        // sample frequency in Hz
#define betaDef        0.1f        // 2 * proportional gain
volatile float beta = betaDef;
volatile float q0 = 1.0f, q1 = 0.0f, q2 = 0.0f, q3 = 0.0f;
float invSqrt(float x);
void MadgwickAHRSupdateIMU(float gx, float gy, float gz, float ax, float ay, float az) {
float recipNorm;
float s0, s1, s2, s3;
float qDot1, qDot2, qDot3, qDot4;
float _2q0, _2q1, _2q2, _2q3, _4q0, _4q1, _4q2 ,_8q1, _8q2, q0q0, q1q1, q2q2, q3q3;
// Rate of change of quaternion from gyroscope
qDot1 = 0.5f * (-q1 * gx - q2 * gy - q3 * gz);
qDot2 = 0.5f * (q0 * gx + q2 * gz - q3 * gy);
qDot3 = 0.5f * (q0 * gy - q1 * gz + q3 * gx);
qDot4 = 0.5f * (q0 * gz + q1 * gy - q2 * gx);
// Compute feedback only if accelerometer measurement valid (avoids NaN in accelerometer normalisation)
if(!((ax == 0.0f) && (ay == 0.0f) && (az == 0.0f))) {
// Normalise accelerometer measurement
recipNorm = invSqrt(ax * ax + ay * ay + az * az);
ax *= recipNorm;
ay *= recipNorm;
az *= recipNorm;
// Auxiliary variables to avoid repeated arithmetic
_2q0 = 2.0f * q0;
_2q1 = 2.0f * q1;
_2q2 = 2.0f * q2;
_2q3 = 2.0f * q3;
_4q0 = 4.0f * q0;
_4q1 = 4.0f * q1;
_4q2 = 4.0f * q2;
_8q1 = 8.0f * q1;
_8q2 = 8.0f * q2;
q0q0 = q0 * q0;
q1q1 = q1 * q1;
q2q2 = q2 * q2;
q3q3 = q3 * q3;
// Gradient decent algorithm corrective step
s0 = _4q0 * q2q2 + _2q2 * ax + _4q0 * q1q1 - _2q1 * ay;
s1 = _4q1 * q3q3 - _2q3 * ax + 4.0f * q0q0 * q1 - _2q0 * ay - _4q1 + _8q1 * q1q1 + _8q1 * q2q2 + _4q1 * az;
s2 = 4.0f * q0q0 * q2 + _2q0 * ax + _4q2 * q3q3 - _2q3 * ay - _4q2 + _8q2 * q1q1 + _8q2 * q2q2 + _4q2 * az;
s3 = 4.0f * q1q1 * q3 - _2q1 * ax + 4.0f * q2q2 * q3 - _2q2 * ay;
recipNorm = invSqrt(s0 * s0 + s1 * s1 + s2 * s2 + s3 * s3); // normalise step magnitude
s0 *= recipNorm;
s1 *= recipNorm;
s2 *= recipNorm;
s3 *= recipNorm;
// Apply feedback step
qDot1 -= beta * s0;
qDot2 -= beta * s1;
qDot3 -= beta * s2;
qDot4 -= beta * s3;
}
// Integrate rate of change of quaternion to yield quaternion
q0 += qDot1 * (1.0f / sampleFreq);
q1 += qDot2 * (1.0f / sampleFreq);
q2 += qDot3 * (1.0f / sampleFreq);
q3 += qDot4 * (1.0f / sampleFreq);
// Normalise quaternion
recipNorm = invSqrt(q0 * q0 + q1 * q1 + q2 * q2 + q3 * q3);
q0 *= recipNorm;
q1 *= recipNorm;
q2 *= recipNorm;
q3 *= recipNorm;
}
float invSqrt(float x) {
float halfx = 0.5f * x;
float y = x;
long i = *(long*)&y;
i = 0x5f3759df - (i>>1);
y = *(float*)&i;
y = y * (1.5f - (halfx * y * y));
return y;
}

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