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基于自抗扰控制的四旋翼无人机飞行控制研究

发布时间:2020-11-15 07:17
   近年来,四旋翼无人机由于其灵活性,紧凑的尺寸,低成本被广泛应用于军事,民用和科研等领域,越来越多的人开始利用四旋翼无人机研究无人机飞行控制系统。目前市面上常见的四旋翼无人机姿态控制器大都是基于串级PID控制器设计,这种控制方法原理简单、实现容易,然而四旋翼无人机是一个强耦合、非线性系统,飞行中有来自内部不确定性和外部环境的干扰,串级PID控制器很难抵抗这些干扰,在实际悬停飞行时姿态角会出现波动,而且当四旋翼受到外界干扰时波动更大,悬停效果更差。所以应该设计能有效抵抗内外部干扰姿态控制方法。为了提高四旋翼无人机的抗干扰性能,常用的控制算法如经典的滑模控制算法具有很强的抗干扰能力,但是实际运用中容易出现高频抖动的问题;反步控制算法对于外界扰动不敏感,但控制算法控制效果依赖于被控对象数学模型的精度,而实际飞行中无人机参数是有可能变化的,精确的控制模型很难建立;模糊控制算法抗干扰能力强,对非线性系统具有很好的控制效果,但实际应用中需要针对控制对象选择合适的模糊规则。自抗扰控制几乎不依赖数学模型,具有超强的抗干扰能力,能够实时估计无人机内部的不确定性变化和外界环境干扰,在控制量中进行补偿;同时自抗扰控制具有天然的解耦性能,非常适合四旋翼无人机的控制;另外控制算法实现简单,易于在微处理器上实现。但是在现有的大多数基于自抗扰控制器设计的四旋翼无人机姿态控制器都没有考虑动力系统对控制效果影响。本文完整分析了四旋翼无人机姿态控制过程后,引入动力系统模型基于自抗扰控制理论设计了姿态控制器,并利用Pixhawk飞控板验证了飞行效果。另外在Pixhawk飞控板的使用中发现:飞控板软件代码PX4固件多航点轨迹生成采用直线连接航点的方式,然而基于此种方式生成的轨迹跟踪时在航点处输入位置控制器的期望位置信号会发生跃变,对无人机速度和加速度的连续性有很大的影响。本文在考虑四旋翼无人机动力学特性基础上,利用Mini Snap约束对水平面路径轨迹生成做了优化。本文主要工作有:首先对四旋翼无人机的飞行原理进行了分析,推导了六自由度数学模型。针对四旋翼无人机的每一部分硬件组成选配合适配件,组装了飞行平台并进行了调试。在考虑了动力系统的动态特性,分析四旋翼无人机姿态控制流程的基础上设计了姿态控制器,控制器分为两部分:角度部分采用比例控制,角速度部分采用自抗扰控制以抵消内外部干扰。建立了MATLAB/Simulink仿真模型,利用人群搜索算法对部分控制参数进行了整定;进行了与串级PID控制器的对比飞行控制实验和抗干扰飞行实验,验证了设计的控制方案抗干扰性能。最后针对多航点轨迹生成,利用Mini Snap约束对水平面路径轨迹生成做了优化,并进行了实验验证。针对轨迹跟踪实验中需要频繁的加减速问题设计了轨迹跟踪器,仿真验证了设计方案的轨迹追踪效果。
【学位单位】:哈尔滨工程大学
【学位级别】:硕士
【学位年份】:2019
【中图分类】:V279;V249.1
【部分图文】:

无人机,旋翼,宾夕法尼亚大学,旋翼飞行器


哈尔滨工程大学硕士学位论文升机一直做得大而笨重,飞行效果达不到预期指标20 世纪 90 年代以微电子技术(MEMS)为代表的相关无人机成为可能,多旋翼飞行器终于在本世纪初迎ot 公司推出四旋翼无人机 AR.Drone,同时 AR.Dro者可依据此编写代码实现一定的功能,从而将其应四旋翼无人机的时代。

旋翼,无人机,德教,飞行平台


图 1.1 AR.Drone 四旋翼无人机尼亚大学伟杰·库玛(VijayKumar)教授对四旋 Hummingbird 系列四旋翼无人机搭建了室内多行、集群编队控制等方面做了很多惊艳的成就队队形变换、协同奏乐以及合作搭积木等任务众展示了四旋翼无人机巨大发展前景[4-7]。大学拉斐洛·D·安德教授(Raffaello D.Andre无人机实验平台,并先后两次在 TED 大会上超强的创造力,包括全方向驱动的八旋翼、当及四旋翼无人机集群协同,并在轨迹生成和跟

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图 1.3 两代 OS4 实验平台另外还有如麻省理工学院、斯坦福大学、加州大学伯克利分校等世界知名学府对旋翼无人机先进的控制技术与应用做了很多研究[13-14]。同时以亚马逊、3DRobotics 为表的国外很多公司也在进行着四旋翼无人机的研究、生产及应用推广,典型产品Dragonflyer X4、Microdrones md4-1000 等。在国内,也有一些学者在对四旋翼无人机飞行控制进行着研究:如甄红涛等为了高四旋翼无人机抵抗外界干扰和内部参数摄动的能力,在反步控制中引入了鲁棒自适函数,设计了自适应反步姿态控制器[15]。万德旺基于四旋翼无人机数学模型设计了H回路成形控制器,搭建半实物仿真平台验证了控制器控制效果[16]。王昱将四旋翼无人控制系统分为内环姿态控制、中环速度控制和外环位置控制三个控制环,并通过滑模制理论分别设计了控制器,通过自己搭建的实验平台验证了控制器控制效果[17]。宿敬等在线性 PID 控制中引入惯性力矩补偿部分以提高线性 PID 控制的抗干扰能力,并过搭建姿态控制实验平台验证了所设计非线性 PID 姿态控制器的鲁棒性[18]。王璐等出了一个四旋翼无人机系统简化方法,在简化模型基础上将控制过程分为全驱动和欠动部分,针对欠驱动部分设计了滑模控制器完成四旋翼姿态控制[19]。宋隽炜基于模
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