- 选题背景和意义：
1.背景：
路面检测对于维护道路安全和交通安全有着非常重要的意义，由于国道高速路段和省道的车流量较大且在交通运输网中占有重要地位，所以一旦存在路面因自然灾害、超载、人为破坏等损坏的情况，便会严重威胁交通运输的安全。传统的人力路面检测费时费力，检测员的生命安全不能完全保证，且在面对一些长路段时（尤其是高速公路）工作量将会非常庞大，浪费人力和财力。
为了自动化高效的收集路面信息，无人机在路面检测方面已经有了广泛应用。然而传统的无人机路面检测方法往往困难重重：无人机的任务执行实际环境复杂，无人机飞行过程中如遇风力，传感器噪声等实时外界干扰，可能引发路径偏移，使得路面信息获取出现偏差，甚至引发坠毁。为了进一步稳定无人机的飞行姿态，需要设计一种更加安全完善的控制机制或算法，使得路面检测任务完成过程中不会发生坠机或伤人事故。本课题选择使用DJI M600 Pro作为任务执行UAV，进一步强化和拓展其飞行控制逻辑，使其具备路面检测功能。
2.意义：
系统的无人机飞行控制机制可以使无人机摆脱单一环境飞行的局限性，使其能够适应任何条件下的任务。通过改进无人机控制算法，使得无人机在飞行期间具备更强的稳定性，能够路面检测任务具备更高的安全性。
综上所述，飞行控制技术将成为无人机发展的重要组成部分。本课题重点针对无人机软件开发接口的二次开发，通过实践与设计，将六旋翼UAV应用到路面检测任务中，尽可能的降低人工成本，使得路面检测更趋自动化与智能化。
二、课题关键问题及难点：
- 需要熟悉无人机的飞行姿态控制逻辑和接口使用方法，了解无人机各个模块如何配合，如何向地面高效的传输信息等。
- 需要建立轨迹监测算法或策略，使得无人机能够自主应对路面检测任务过程中可能遇到的实时外界干扰。
这个过程中，由于DJI提供了标准接口，通过软件实现飞行姿态控制和数据传输可规范化的进行，其重点在于准确且灵活的使用Mobile SDK与Onboard SDK两类接口。相对来说，轨迹监测算法的建立是更为困难的内容，目前六旋翼飞行器领域里涉及的基本控制算法多，如何结合这些算法开发符合路面检测任务本身的算法需要大量的实践与模拟。
- 文献综述（或调研报告）：
目前，无人机飞行控制领域主要有三类方法：
- 线性控制类：将非线性系统规范为线性，进一步处理。
- 非线性控制类：将系统整体看作一个复杂的非线性系统控制。
- 智能控制类：利用人工智能建立控制算法，往往灵活性很强。
对于大部分研究来说，无人机飞行控制算法设计的整体流程大体如下：
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
