基于强化学习的火星探测旋翼飞行器控制系统设计

发布时间：2020-07-26 15:51

【摘要】：随着世界各国日益活跃的火星活动,火星低空探测飞行器受到人们越来越多的关注。虽然星球表面存在的大气十分稀少,但这也为飞行器的火星探测飞行提供了可靠保证。目前对火星大气层的研究不足,飞行环境特殊,具有很强的不确定性和干扰。为了完成火星探测任务,本文提出了一种基于强化学习的自适应控制算法,并利用基于跟踪微分器和干扰观测器的PID控制器对环境干扰进行补偿。结合本文设计的飞行控制器,设计实物与仿真实验,验证了旋翼飞行器精确跟踪轨迹指令的能力,并对外部干扰具有优秀的抵抗性能。本文按照从经典理论到算法创新,再到实际工程应用的顺序深入研究了火星探测旋翼飞行器控制系统。主要开展了以下研究:首先,对强化学习的基本概念和原理进行深入研究,并且结合强化学习的发展趋势对几种经典的强化学习算法进行比较分析,最终选择Q学习方法来设计火星探测旋翼飞行器飞行控制系统。其次,结合旋翼飞行器特性,对飞行器的执行机构和机体本身进行建模,并推导出模型线性化后的四通道传递函数;利用九轴IMU传感器,设计基于互补滤波融合算法的姿态解算算法,在飞行器的飞行过程中对姿态进行实时的精确估计;针对火星表面复杂环境下探测任务,设计了具有一定抗干扰性能的PID控制器来减小不确定因素的干扰,并提出一种针对旋翼飞行器的基于非线性制导理论的轨迹跟踪方法。然后,在经典飞行控制系统的基础上提出了一种基于强化学习的火星探测旋翼飞行器控制系统框架。针对不同的飞行条件,选用Q学习算法对飞行器进行自适应控制,优化飞行性能并且提高低空探测效率及飞行稳定性。最后,在SIMULINK下对训练成功的旋翼飞行器进行仿真,并结合光学运动捕获系统进行火星探测任务的旋翼飞行器实物仿真实验。对实验结果进行处理分析,然后总结强化学习的飞控系统与经典控制器之间的性能优缺点。
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：V448.2
【图文】：

浮空气球固定翼飞行器，如图1-2所示[1]

图 1-2 固定翼飞行器优势在于可以在火星大气层中悬停实现定点与降落方便，并且可以低速移动。常见的火器、多旋翼飞行器以及共轴双旋翼飞行器三的大气稀薄，密度很低，所以目前应用较多的

共轴双旋翼飞行器

【参考文献】

相关期刊论文 前7条

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相关博士学位论文 前1条

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相关硕士学位论文 前3条

1 许U

本文编号：2770967