多软件融合的协作自主系统
Quanser Studio
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Quanser多软件融合的协作自主系统(Quanser Studio)是一套包含无人驾驶实验平台(SDCS)和自主多智能体协同控制系统(AVRS)的新一代科研平台,是集合了Quanser最新的无人飞行器(QDrone2)、带机械臂的两轮机器人(Qbot Platform)、可用于无人驾驶研究的四轮机器人(Qcar)和虚拟数字孪生(QLABS)为一体的多目标教学与研发平台。我们为用户提供包含实验室环境搭建、设备调试与运行、软件配置和资源导入的交钥匙实验室解决方案,为用户提供了丰富的示例、可靠且强大的硬件以及灵活且通用的软件工具和框架,帮助用户在数月内快速构建实验室和验证算法,从而更快地将概念、算法转化为论文。
五年前,Quanser公司的第三代多软件融合的协作自主系统(UVS)创造性的提供了一个基于MATLAB/Simulink的实现多智能体协调控制的工具,帮助用户很方便的将自己的控制器和算法通过这个平台工具进行实现及验证。目前该模式在全球的无人系统研究中得到广泛应用。
如今,随着人工智能(AI)的兴起,为了帮助使用不同语言和工具的用户在同一平台上实施算法,Quanser公司的多软件融合的协作自主系统(Quanser Studio)(Quanser Studio)搭载的QUARC_Autonomous软件创造性的把MATLAB/Simulink、Python、ROS打通,实现在一套系统中的混合算法编程与实物验证,同时,系统还同步引入了数字孪生环境界面,实时模拟无人工具协同运行过程中的天气与日夜变换。该系统含无人驾驶实验系统(SDCS)和自主多智能体协同控制系统(AVRS),可根据科研方向独立建设和实时无缝扩展。
Quanser的协作自主系统历经二十多年发展,吸收了前几代产品的所有优点,是适合科研人员验证和测试算法的成熟系统。
比较适合的研究范围包括:
- 先进飞行控制
- 容错控制
- 动态对接
- 非垂直起飞降落
- 群控
- 机器视觉
- 防撞避障
- SLAM和自主控制
- 监控和绘图
- 机器学习和人工智能
- 有效负载平衡和转移
- 多信息融合
- 大数据收集
- 感知网络
- 传感器融合
- 搜寻和救援
- 群体异构
- 自动驾驶
- 数字孪生
为什么选择室内实验?
Quanser的多软件融合的协作自主系统(Quanser Studio)在室内空间进行控制研究与教学。室内操作具有方便介入实验,环境安全可控,实验条件要求相对简单等优点。此外,飞行器的框架使用特殊定制的碳纤维抗冲击性强,避免实验人员在误操作等情况下对飞行器造成损坏。
实验系统简介
多软件融合的协作自主系统由如下几部分组成:
- QuaRC_Autonomous实时控制软件和多智能体任务开发体系
- 地面控制站
- 无人飞行器
- 无人地面机器人Ⅰ(带机械臂的两轮机器人)
- 无人地面机器人Ⅱ(可用于无人驾驶研究的四轮机器人)
- 无人驾驶数字孪生Virtual QCar
系统各部分简介
1.QuaRC_Autonomous实时控制软件和多智能体任务开发体系
- 作为MathWorks公司的合作伙伴,Quanser公司的QuaRC实时控制软件完全与MATLAB/Simulink兼容,在Simulink界面有软件的功能下拉菜单。可以方便地调用MATLAB/Simulink中的函数;在Simulink界面下直接编译、运行、停止操作。
- 软件在MATLAB/Simulink平台编译生成基于Windows系统直接运行的实时可执行文件,不需要下位机处理器 。
- 控制系统的闭环采样频率为1kHz。
- Simulink库内具有此软件的特有模块库;采集硬件端口做成相应的Simulink模块并嵌入到Simulink库,通过Simulink直接对硬件端口进行通道选择指定。
- 有不同类型无人工具的Simulink通信协议模块,能够构建多智能体网络控制实验室,支持网络拓扑结构的组建。
- 在Simulink文件内实时改变控制器参数.无需停下程序。
- 各个变量可通过Simulink示波器实时观测,观测实测波形,得到的波形可以以Matlab的m或MAT文件形式存储下来。
- 在Win10系统下支持多处理器以提高采样频率
- 支持多线程和多模型
- 支持TCP/IP,UDP,共享内存等多种协议
- 多智能体任务开发体系:
- 多软件融合的协作自主系统中,QuaRC支持无人飞行器中的NVIDIA Jetson板卡和地面无人车辆的Raspberry Pi板载电脑。工作原理采用Host-Target模式,控制器开发在装有MATLAB/Simulink的Host主机实现,控制器搭建完成后直接在Simulink下进行编译并通过无线通讯协议下载到无人工具的嵌入式控制器(target机)就可以进行实时控制了。此外,一台Host主机可以同时控制多台不同的嵌入式Target机器,从而很方便地在MATLAB环境下进行多智能体系统控制研究。

2.地面控制站
多软件融合的协作自主系统的地面控制站是整个系统的核心“大脑”,通过它来实现包括定位,多智能体控制等系列功能,所有功能都是在MATLAB/Simulink环境下来进行设计和实时控制实现。地面控制站由以下附件组成:
- 高性能工作站
- 可扩展式红外摄像头
- 三维空间监控装置
- 防护地板及防护网
- 高性能充电装置
高性能工作站
3.无人飞行器QDrone2

4.无人地面机器人Ⅰ(带机械臂的两轮机器人QBot Platform+)

5.无人地面机器人Ⅱ(可用于无人驾驶研究的四轮机器人QCar)

6.无人驾驶数字孪生Virtual QCar
无人驾驶算法的开发需要考虑到各种场景的变化,在实车上去测试是一件费时费力,投入产出比较低的工作。Quanser无人驾驶数字孪生功能就是为了解决这个问题而开发的。整体环境由虚拟软件建模而成,但车辆运行的传感器数据和实时状态均来自于实车,这样既能在实验室快速取得测试结果,又能保证数据的真实与准确。
Virtual QCar是无人驾驶系统QCar的动态精确的数字孪生模型。它的行为方式与物理硬件相同,可以使用 Python、ROS 和 MATLAB/Simulink 开发环境进行测量和控制。

系统配置及空间需求:

用户可以根据自己的研究及教学任务自行增加设备和红外摄像头数量,具体配置方案参见上表。
近期部分TOP文章
(多软件融合的协作自主系统
)
2023年
期刊名称 | 论文名称 | 作者 |
IEEE Transactions on Industrial Electronics | Path Following of a Quadrotor With a Cable-Suspended Payload | Adeel Akhtar; Sajid Saleem; Jinjun Shan |
International Journal of Robust and Nonlinear Control | An adaptive sliding mode fault-tolerant control of a quadrotor unmanned aerial vehicle with actuator faults and model uncertainties | B.Wang, Y. Shen, N. Li, Y.Zhang, Z. Gao |
Fractal and Fractional | Attitude Control of the Quadrotor UAV with mismatched Dissturbances Based on the Fractional-order Sliding Mode and Backstepping Control Subiect to Actuator | H.Sun, J.Li, R.Wang, K.Yang |
2022年
期刊名称 | 论文名称 | 作者 |
Automatica | A convex optimization approach to synthesizing state feedback data-driven controllers for switched linear systems - ScienceDirect | Tianyu Dai |
IEEE Transactions on Cybernetics | A Bio-Inspired Safety Control System for UAVs in Confined Environment With Disturbance | Youmin Zhang, X. Yu |
IEEE Transactions on Industrial Electronics | Path Following of a Quadrotor with a Cable-Suspended Payload | A. Akhtar, S. Saleem, J. Shan |
Adaptive Trajectory Tracking for Car-like Vehicles with Input Constraints | Juqi Hu,
Youmin Zhang | |
Safety Control for Quadrotor UAV Against Ground Effect and Blade Damage | Kexin Guo,WenyuZhang,Yukai Zhu,Jindou Jia,Xiang Yu | |
IEEE/ASME Transactions on Mechatronics | A Robust Fault Diagnosis for Quad-Rotors: A Sliding-Mode Observer Approach | R. Falcon, H. Rios, A. Dzul |
Aerospace Science and Technology | Adaptive fuzzy control of a quadrotor using disturbance observer | C. Li, Y.Wang, X. Yang |
Integrated path planning and trajectory tracking control for quadrotor UAVs with obstacle avoidance in the presence of environmental and systematic uncertainties: Theory and experiment | B. Wang, Y.M.Zhang, W. Zhang | |
Tracking flight control of UAV based on multiple regions pole assignment method | S. Xiong, M. Chen, Z. Wei |
2021年
期刊名称 | 论文名称 | 作者 |
IEEE Transactions on Cybernetics | Safety Flight Control Design of a Quadrotor UAV With Capability Analysis | X. Zhou, X. Yu, K. Guo, S. Zhou, L. Guo, Y. Zhang, X. Peng |
Safety Flight Control Design of a Quadrotor UAV With Capability Analysis | Youmin Zhang,
X. Yu | |
IEEE Transactions on Industrial Electronics | Multi-Regularized Correlation Filter for UAV Tracking and Self-Localization | J.Ye,
C. Fu,
F. Lin,
F. Ding,
S. An,
G. Lu |
IEEE/ASME Transactions on Mechatronics | Discrete-Time Adaptive Neural Tracking Control and Its Experiments for Quadrotor Unmanned Aerial Vehicle Systems | X.Zhang,
Y. Wang, G. Zhu, X. Chen, C. Y. Su |
IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems | Fixed-time Observer Based Safety Control for a Quadrotor UAV | S Zhou, K Guo, X Yu, L Guo, L Xie |
2020年
期刊名称 | 论文名称 | 作者 |
Aerospace Science and Technology | A dual adaptive fault-tolerant control for a quadrotor helicopter against actuator faults and model uncertainties without overestimation | Wang, B., Yu, X., Mu,L., Zhang, Y. |
Active fault-tolerant control for a quadrotor helicopter against actuator faults and model uncertainties | Wang, B., Shen, Y., Zhang, Y. | |
IEEE Transactions on Industrial Electronics | Attractive Ellipsoid-Based Robust Control for Quadrotor Tracking | IEEE Journals & Magazine | IEEE Xplore | Romeo Falcón |
IEEE/ASME Transactions on Mechatronics | Analytical Design and Experimental Verification of Geofencing Control for Aerial Applications | Ghaffari, A. |
IEEE Transactions on Cybernetics | Compound Adaptive Fuzzy Quantized Control for Quadrotor and Its Experimental Verification | Zhang, Y. |