临近空间高超声速飞行器轨迹跟踪控制研究

临近空间高超声速飞行器在大空域飞行过程中,呈现复杂的不稳定运动模态,对控制器设计提出了较高的要求。以一种通用临近空间高超声速飞行器纵向运动模型为研究对象,在分析运动模态随飞行空域变化的基础上,提出了一种基于轨迹线性化与反演控制相的轨迹跟踪控制方法。该方法以参考轨迹为基准,采用Jacobian线性化方法动态建立系统平衡状态,采用反演控制方法对跟踪误差进行修正,以实现对参考轨迹的精确跟踪,并通过 Lya-punov方法分析了系统的稳定性。仿真结果表明,论文所设计的控制器在高超声速飞行器大范围飞行过程中具有良好的跟踪性能。     

集总干扰下六旋翼飞行器的轨迹跟踪控制

针对复杂集总干扰下六旋翼飞行器轨迹跟踪控制问题,给出了混合积分反步法控制与线性自抗扰控制的控制算法.首先,通过牛顿-欧拉方程建立六旋翼飞行器的非线性动力学模型,并剖析系统输入输出的数学关系.其次,根据六旋翼飞行器动力学模型的特点,将其分为位置与姿态两个控制环.位置环采用积分反步法控制理论设计控制器,通过引入积分项来提高系统的抗干扰能力,消除轨迹跟踪的静态误差;姿态环采用线性自抗扰控制技术设计控制器,通过线性扩张观测器估计和补偿集总干扰影响,提高系统的鲁棒性.最后,通过2组仿真算例和1组飞行试验验证了本文所提飞行控制算法的有效性.研究结果表明:该控制算法对集总干扰有较好的抑制作用,能够使六旋翼飞行器既快又稳地跟踪上参考轨迹,具有一定的工程应用价值.     

基于积分反步法的四旋翼飞行器轨迹跟踪控制

四旋翼飞行器的姿态动力学模型是多输入多输出(MIMO)、强耦合和非线性的。首先,对四旋翼飞行器动力学进行了数学建模。接着,提出了一种基于积分型的反步控制方法应用于四旋翼飞行器的稳定飞行及轨迹跟踪控制。通过引入跟踪误差的积分项,从而降低飞行器进行轨迹跟踪时的稳态误差。整个控制系统采用双闭环回路结构,内回路用于稳定飞行器的姿态角,而外回路用于控制飞行器的高度和水平方向的位移。最后,通过与传统的反步(Backstepping)控制法做实验对比,结果表明,应用积分反步(Integral Backstepping,IB)控制算法的飞行器能够较为精确地完成飞行器轨迹跟踪的任务。     

基于惯性光流的多旋翼飞行器地形跟踪

为解决目前多旋翼飞行器光流技术存在的定位精度低与多相机数据处理过程繁琐等问题,本文应用金字塔层数自适应的Lucas-Kanade算法获取平移惯性光流以实现多旋翼飞行器稳定地形跟踪。下视球面相机获取多纹理的目标平面图像,同时将目标平面特征点动态映射至相机镜头表面;将比对两帧连续时刻图像后获取的平移光流作为非线性地形跟踪控制器的反馈,实现多旋翼飞行器地形跟踪与避免碰撞。10次室内实际飞行测试结果表明,不同地形变化区域的高度误差分别为±3 cm与±6 cm,验证了该控制器是稳定可行的。     

基于反步滑模法的四旋翼飞行器的轨迹跟踪

研究了四旋翼飞行器的轨迹跟踪控制问题.首先根据经典的动力学模型建立惯性坐标系下带有扰动的四旋翼方程.其次将系统划分为姿态子系统和位置子系统,对姿态子系统的轨迹跟踪控制,采用反步控制与滑模控制相结合的方法,根据飞行器的欠驱动和强耦合特性,利用反步控制方法实现位置子系统的轨迹跟踪控制.然后对系统进行稳定性分析.最后通过仿真...     

基于飞行品质的高超声速飞行器控制参数设计

针对飞行控制日趋严格的性能要求以及传统控制迭代工作量大的问题,研究一种基于保护映射理论的高超声速飞行器控制参数自适应整定算法.首先分析常见飞行品质参数与控制系统零极点分布间的关系;然后根据保护映射理论建立飞行品质参数与飞行器控制参数间的映射关系;最终给出基于保护映射理论的控制参数自适应整定算法,实现满足飞行品质要求的控制参数设计.该算法可根据任意给定的初始控制器参数,实现满足飞行品质要求的控制参数自动迭代,大大降低了控制系统设计反复迭代的工作量.以X-43A飞行器为研究对象进行仿真验证,仿真结果表明设计的控制参数能保障系统的动态性能和跟踪效果.     

基于MPC-PSO的无人机在线航迹规划

研究了无人机在战场环境部分已知突然出现动态威胁情况下的三维在线航迹规划问题.采用"预规划-在线轨迹跟踪"的模式,根据已知的环境信息,离线规划出UAV的参考航迹.然后UAV在飞行过程中,需要在跟踪参考航迹的基础上,对UAV未来一段航迹进行预测,然后利用粒子群算法优化出UAV的最优(或次优)的飞行航迹.与传统的在线规划方法粒子群和稀疏A*搜索算法相比,该方法有效地提高了规划航迹的可行性和实时性,降低了算法的复杂度.仿真表明该算法是一种有效的无人机路径规划算法.     

四旋翼动力学建模及非线性PID轨迹跟踪控制

四旋翼无人机因其简单易用性被应用于航空摄影、天气监测、交通监控、军事监视和地球科学等领域,可以配备摄像头和各种传感器按照既定轨迹飞行,来准确执行许多复杂的任务。通过四旋翼飞行器系统刚体运动学建模及模型线性化处理,针对速度和姿态角较小时的轨迹跟踪问题,设计了级联双闭环比例-积分-微分(proportional-integral-derivative,PID)控制器。利用Simulink对所设计模型进行仿真分析,验证了定点悬停和平面正弦轨迹跟踪性能。仿真结果表明:基于小角度假设条件下,所设计PID控制系统可以有效地完成四旋翼飞行器的既定轨迹跟踪。最后通过实物飞行测试,验证了控制算法的有效性。     

无人直升机自抗扰自适应轨迹跟踪混合控制

为满足无人直升机高精度轨迹跟踪的控制需求,并降低直升机动力学模型误差对飞行控制器飞行控制效果产生的影响,提出自抗扰自适应直升机混合控制.该控制器的内环控制采用模型跟随自适应控制,通过使用动量反向传播算法(MOBP)对该内环控制参数进行实时优化.通过使用自抗扰控制(ADRC)对直升机的水平速度进行控制.仿真结果表明,该混合控制器能够实现直升机对预定轨迹的跟踪.相对PID和级联ADRC控制,该控制器具有更好的抗扰性和鲁棒性.通过在200 kg级的专业植保无人直升机XV-2上搭载所提出的控制器,使其自主飞行轨迹跟踪控制的均方根误差在0.6 m以内.     

基于移动预测的高动态飞行器路由算法

临近空间自组网中一类特殊的飞行器--高动态飞行器,由于具有很高的移动速度,造成网络拓扑变化频繁,传统自组网路由算法难以满足要求.在研究临近空间自组网节点运行特点的基础上,提出了一种基于移动预测的高动态飞行器路由算法,采用按需路由策略,在高动态飞行器的飞行轨迹上设置"路标",通过"路标"指示的路由进行数据传输.利用网络仿真软件NS2进行仿真实验,结果表明,该路由算法具有良好的网络性能,适合应用于高动态飞行器.     

基于迭代学习控制算法的下肢外骨骼机器人跟随特性研究

目前下肢外骨骼机器人存在的运动控制算法追踪人体髋关节和膝关节期望轨迹时存在误差,从而导致人机系统随动性能差。因此,本文提出迭代学习控制算法追踪人体髋关节和膝关节期望轨迹。首先,结合人体下肢结构分析,建立下肢外骨骼机器人动力学模型;其次,基于迭代学习控制算法建立下肢外骨骼机器人随动控制模型;最后,利用Matlab软件设计指数变增益闭环D型运动控制系统,分析收敛速度与谱半径的关系,追踪得到人体下肢髋关节和膝关节期望轨迹。仿真结果表明该算法能够有效提高下肢外骨骼机器人步态轨迹跟踪精度,提升人机系统随动性能。     

考虑参数摄动的智能汽车动态侧向避障鲁棒控制策略

汽车加速度和速度因交通环境障碍物实时动态变化,智能汽车避障实时参考轨迹不光滑变化;参数摄动,车速实时变化和采集信号干扰,将造成智能汽车动态侧向避障精准控制困难。为此,提出考虑参数摄动的智能汽车动态侧向避障鲁棒控制策略。该控制策略分为动态轨迹规划层和动态轨迹跟踪层;动态轨迹规划层依据障碍物汽车加速度和速度动态变化,采用基于避障极限位置的动态轨迹规划算法,以规划能够保证智能汽车侧向安全避障的实时参考轨迹;动态轨迹跟踪层设计了考虑了质量、转动惯量和前后侧偏刚度参数摄动的鲁棒控制器,以实现实时动态参考轨迹精准跟踪。最后,利用Matlab/Simulink和Trucksim软件联合仿真,进行所提控制策略仿真验证。仿真结果表明：动态轨迹规划层能够依据障碍物汽车加速度和速度实时变化,实时规划了安全侧向避障动态参考轨迹;轨迹跟踪层克服了质量、转动惯量、前后侧偏刚度参数摄动,以及实时参考轨迹不光滑动态变化,平滑良好地跟踪了侧向避障实时参考轨迹。因此,所提控制策略实现了智能汽车安全动态侧向避障,同时确保了避障过程汽车横摆稳定性。     

递阶式虚拟结构非完整机器人的编队控制

提出一种递阶虚拟结构编队控制方法,将机器人编队按空间分布划分为簇,并定义某段时间内该簇(虚拟结构)的参考轨迹,将虚拟结构的运动转化为各机器人的期望轨迹,然后基于反步思想,并通过设计移动机器人误差跟踪系统的Lyapunov函数来设计动态反馈控制器,实现了对参考轨迹的全局渐近跟踪.最后通过对给定直线和圆轨迹的编队跟踪试验,验证了该控制策略的有效性.     

生成式与判别式视觉目标跟踪算法综述

视觉目标跟踪是对目标位置、速度、运动轨迹等信息检测与预测技术。该技术融合了计算机视觉、图像处理、深度学习等众多领域技术。本文将对目标跟踪算法发展情况以及研究现状进行梳理。首先介绍目前常用的基准数据集;其次指出生成式算法与判别式算法差异;再对传统的生成式算法进行简单的分析总结;随后围绕算法框架分别介绍相关滤波框架、深度学习框架、孪生网络框架、Transformer框架的判别式算法并分析不同算法的优缺点;最后分析目前动态目标跟踪存在的问题并展望。     

挖掘机器人模糊鲁棒控制的研究

为了实现挖掘机器人的轨迹跟踪控制,建立了挖掘机器人工作装置的四自由度拉格朗日动力学模型,设计了一个鲁棒控制器.控制律包括等效控制和辅助控制.等效控制保证闭环系统的控制输入基于期望的动力学模型,辅助控制保证动力学建模误差和不确定性存在时控制系统的鲁棒性以及跟踪误差趋于零.为了削弱控制输入的高频振荡,模糊控制被应用.将所设计的模糊鲁棒控制器用于仿真试验,给出了其轨迹跟踪效果及控制输入.     

架空输电线巡检机器人的跨障运动轨迹控制

针对高压输电线检修维护问题,自主研发了新型三臂式架空输电线巡检机器人,并提出跨障的识别方案和动作方案.简化了此巡检机器人的跨障运动过程,采用D-H(Danevit-Hartenberg)建模方法建立了机器人跨障过程的运动学模型.在此基础上,应用拉格朗日力学方法完成了动力学建模.针对跨障运动轨迹跟踪问题,将外界干扰、误差等不确定因素考虑进去,采用鲁棒自适应PD(proportional-derivative)控制方法进行控制.为了验证此方法,加入传统PD控制方法进行对比.以理想的运动轨迹为目标轨迹,通过Simulink分别仿真得到2种算法的跟踪轨迹,将搭载2种算法的巡检机器人先后放在实际线路上运行,通过多传感器采集得到运动轨迹.实验结果显示它们的控制轨迹都非常接近目标值.从跟踪轨迹上对比2种算法,证明了所采用方法的有效性、稳定性和优越性.     

液压挖掘机工作装置模型及控制的试验研究

对某型液压挖掘机的工作装置进行3自由度的动力学分析，利用拉格朗日方法建立其动力学方程；并在该动力学方程的基础上给出挖掘机铲斗轨迹控制方法；介绍控制系统的软件、硬件、反馈检测装置、轨迹控制器以及为了对挖掘机进行计算机控制所进行的相关改造；给出PID控制的框图、铲斗轨迹跟踪控制表达式；对其铲斗轨迹跟踪控制进行三自由度的测试试验；由于试验挖掘机所采用的控制阀为电液比例阀，有较大的死区，为了保证控制精度，给出了死区补偿的试验方法以及PID参数设置方法和数值。研究结果表明：在所给定的PID参数下，铲斗跟踪的设定水平直线长度为2．500m，对铲斗水平跟踪速度为136mm／s，其精度可以控制在110mm之内，非直线度最大为4．2％。     

大射电望远镜馈源柔索支撑系统的建模与控制

根据柔索精确的悬链线解析表达式，推导出了两端固定时柔索初始长度与拉力之间的关系，从而能够精确而高效地获得柔索对两端节点的拉力，在此基础上应用牛顿-欧拉法建立了大射电望远镜馈源柔索支撑系统的动力学简化模型．针对该系统的非线性、慢时变、多变量耦合等特点，提出了一种带有自调整因子和比例积分校正环节的双模糊控制器来实现馈源轨迹跟踪．采用双模糊控制器对所建立的动力学模型进行了系统控制仿真实验．结果表明，该控制系统不仅能较好地跟踪期望信号，而且能满足馈源柔索支撑系统轨迹跟踪精度要求．     

轮廓误差补偿算法研究

针对轨迹跟踪的轮廓误差补偿算法的缺陷,研究了交叉耦合控制算法、局部任务坐标系、全局任务坐标系等控制算法,进行了详细的理论计算与推导.以两轴联动装置作为研究载体,对这两种补偿算法在交叉耦合控制领域的应用进行了深入对比分析与探讨.基于Matlab/Simulink进行了计算机仿真,结果显示,在低速圆形轮廓跟踪下局部任务坐标系算法效果良好,而在高速和大曲率的椭圆轮廓轨迹跟踪下,全局任务坐标系算法比局部任务坐标系算法具有明显优势.