多旋翼飞行器建模与控制器设计

随着各项技术的日趋成熟,多旋翼飞行器的控制器设计也愈发受到重视.为了使四旋翼飞行器在复杂环境下可以进行稳定的飞行,设计了四旋翼无人机飞行器的控制器,根据实际情况对数学模型进行简化,建立了一个四旋翼飞行器运动的数学模型;在Simulink中搭建比例积分微分(proportion integration differentiation,PID)控制模型,实现串级PID控制,通过调整PID参数,初步实现了使其稳定飞行的目标.通过在Simulink上搭建系统模型并最终得出仿真结果,证明飞行器的姿态和位置都得到了稳定的控制.     

基于改进精英蚁群系统算法的四旋翼无人机姿态控制研究

四旋翼无人机在飞行过程中姿态易受到外界气流等因素的干扰,导致飞行姿态失稳,影响完成预设飞行任务的质量。针对传统PID控制不能自适应调整其控制参数的特点,本文首先研究精英蚁群系统算法与PID控制结合的方法,然后提出一种改进精英蚁群系统算法与PID控制结合的方法,分别实现无人机在受到干扰情况下飞行过程的姿态控制,并进行了仿真实验对比。仿真实验结果表明:用改进精英蚁群系统算法优化PID控制参数,不仅可以在短时间内获得PID控制参数的最优解,提高了收敛速度,同时具有更好的抗扰性和鲁棒性。     

基于附加惯性项BP神经网络的四旋翼无人机姿态控制研究

针对传统PID控制不能实时更新整定的K_p、K_i、K_d参数,以及控制精度不高等缺点,在结合四旋翼无人机自身特性的基础上,本文提出一种附加惯性项的BP神经网络与PID控制结合的姿态控制方法,并对惯性系数进行修改,来实现无人机在受干扰情况下飞行过程的姿态控制。仿真实验分析表明:与BP神经网络参数自整定PID控制和传统PID控制相比,该控制方法提高了系统的抗扰性、鲁棒性和动态性能,从而对于提高无人机的姿态控制具有较好的实际参考价值。     

基于ARM处理器的四旋翼无人机自主控制系统研究

为实现四旋翼无人机的自主飞行控制,设计并搭建了四旋翼无人机的硬件飞行控制平台.该平台采用自行组装的四旋翼飞行器作为本体,航向姿态参考系统(AHRS)MTi-G单元作为主要机载传感器,ARM嵌入式系统芯片作为主控制器,AVR单片机作为超控单元.基于四旋翼无人机的非线性动态模型,采用内外环结构的PD控制算法,构造了无人机的位置与姿态跟踪控制器.实现了四旋翼无人机滚转角、俯仰角和水平纵向、横向位置共四个自由度的自动控制.实验结果表明,本文提出的机载控制系统设计取得了较好的飞行控制效果.     

基于趋近律滑模的四旋翼飞行器姿态控制

针对存在扰动因素影响下的四旋翼飞行器姿态控制问题,设计一种基于趋近律滑模的四旋翼飞行器姿态控制器.首先,通过对螺旋桨的受力分析建立四旋翼飞行器的动力学系统模型.然后,为了实现系统姿态的稳定跟踪控制,采用趋近律滑模控制方法设计控制器,同时应用Lyapunov稳定性分析方法对闭环系统的稳定性进行了证明.最后,通过数值仿真验证了所设计控制方法的有效性.     

基于滑模控制的四旋翼无人机的轨迹跟踪控制

针对四旋翼无人机,研究了基于滑模控制的轨迹跟踪问题.根据无人机复杂的数学模型,首先利用单位四元数法描述系统姿态,再将其分解为位置和姿态两个子系统;通过引入中间控制输入,跟踪三个自由度的位置信息;考虑到位置和姿态子系统分别受到干扰力和干扰力矩的影响,设计了鲁棒反演滑模控制器,保证了对目标轨迹的稳定跟踪.仿真结果验证了该控制方法的有效性.     

基于Arduino 的四旋翼飞行器控制系统设计

为改善滤波效果, 针对四旋翼飞行器滤波算法计算量大的问题, 采用基于Kalman 与DMP(Digital Motion Processing)滤波相结合的姿态数据处理算法及PID( Proportion-Integration-Differentiation)姿态控制算法, 设计了四旋翼飞行器控制系统。系统硬件由Arduino 控制板及四旋翼飞行器平台组成,在此平台基础上建立了飞行器动力学模型并对Kalman 滤波器及PID 控制器参数进行调试。实际飞行结果表明, 该系统能对飞行姿态的偏移进行快速调整, 调整灵敏度和稳态时间得到明显改善, 有效地完成对四旋翼飞行器的稳定控制。     

基于模糊自适应PID的单轴转台控制系统

为了补偿四旋翼无人机中微机械系统(Micro Electro Mechanical System,MEMS)陀螺仪的漂移误差,提高无人机控制的精度,设计了一种无人机MEMS陀螺仪校准单轴转台系统。由于单轴转台控制系统中存在不同程度的非线性和时变性,所以导致无法得出转台精确的数学模型,以致传统PID控制无法达到理想的控制效果。针对这一问题,提出了模糊控制和PID控制相结合的方法,即模糊自适应PID控制。该控制系统通过模糊规则对PID控制的参数进行在线整定,能够根据实际情况实时在线完成PID控制的参数调整,以保证实现单轴转台的控制精度及快速时间响应能力。实验采用传统PID控制策略与文中所提模糊自适应PID控制策略进行仿真对比,结果表明:模糊自适应PID控制的转台系统超调量小、响应速度快、鲁棒性好,具有控制灵活和适应性强的优势。     

四旋翼飞行器的姿态解算及控制

四旋翼飞行器是一种新型的无人机,有着结构简单,灵活的优点,广泛应用于灾后搜救,目标跟踪及安全巡检,近年来,民用及军用市场的广泛需求更促进了四旋翼飞行器的发展,由于四旋翼飞行器的飞行姿态具有强耦合及不稳定的特性,而姿态控制又是飞行器控制系统的核心,该文简单介绍了四旋翼飞行器的姿态解算及控制方法,给出了互补滤波器融合系数的方法,在PID控制算法中使用串级PID控制,经过实验证明,所设计控制系统性能可靠,满足飞行器姿态控制的要求。     

四旋翼无人机自抗扰飞行控制器研究

为了提高飞行过程的抗扰动能力,针对四旋翼无人机自抗扰飞行控制器设计,分析自抗扰控制基本原理及其参数调节规律,在此基础上,改写四旋翼无人机动力学模型,引入虚拟控制量对位置和姿态进行控制解耦,应用扩张状态观测器实现状态解耦和扰动估计。最终得到四旋翼无人机双闭环自抗扰飞行控制器,实现对其位置和姿态的闭环控制。仿真实验结果表明,所设计控制器具有良好的解耦效果、抗干扰能力和鲁棒性能,可以实现对四旋翼无人机的飞行控制。     

四旋翼无人机悬停飞行自适应PD控制器设计

提出一种基于模型参考的自适应PD控制器设计方法,用于质量可变的四旋翼无人机的悬停飞行控制。由无人机的动力学方程对悬停飞行时姿态角近似处理得出参考模型,根据参考模型选取一个与实际系统相似并且有期望动态特性的二阶系统。基于Lyapunov稳定性理论的方法,通过被控对象的输出与参考模型输出之间的误差确定控制器的参数,当被控对象参数发生变化时,自适应机构通过参数估计调整PD控制器的输出,使被控对象参数的估计值总能跟踪其实际值,并分别与常规的PD控制器和加入了限速补偿环节的PD控制器进行仿真实验对比。结果表明,该控制器的控制信号比常规的PD控制器超调量小;比加入了限速补偿环节的PD控制器调节速度快,稳定性更好。对于四旋翼无人机的悬停有更好的控制效果。     

四旋翼姿态的反步滑模自抗扰控制及稳定性

为了解决四旋翼无人机姿态控制中存在的问题,设计了一种基于反步滑模自抗扰姿态控制器.首先,介绍了四旋翼无人机的动力学模型,建立了基于反步滑模自抗扰控制算法的姿态控制方案.控制方案构成主要包括扩张状态观测器及基于Lyapunov稳定性分析的反步滑模控制器.稳定性分析表明,通过合理调整参数可以保证控制系统是渐近稳定的.仿真结果表明,所设计的控制器同经典自抗扰控制器相比,对扰动有较强的抑制能力,提高了自适应性和鲁棒性,表明该控制系统具有更好的稳定性和动态性能,对四旋翼姿态控制更加有效.     

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。     

基于ADRC的四旋翼无人机姿态控制研究

四旋翼无人机由于受到自身的非线性、模型的不确定性和外部突发气流等的影响,较难完成预设的飞行任务.为此,使用自抗扰控制,通过安排合理的过渡过程减少超调和设计扩张状态观测器来估计总扰动并实时补偿,并实现四旋翼无人机姿态控制.仿真结果表明:相比传统PID控制,该控制方法使得四旋翼无人机能够更好地适应自身参数的变化和应付外部气流带来的影响,具有更好的鲁棒性和抗扰性.同时验证了自抗扰控制器下的系统具有超调小、精度高、收敛速度快、抗扰能力强和鲁棒性能好等特点.     

基于事件触发的旋翼无人机群领导跟随一致性

本文针对多六旋翼无人机集群系统通信频律过高的问题,基于六旋翼无人机滑模控制的双环结构控制模型提出了一种基于事件触发的滑模控制方法。该模型由位置子系统和姿态子系统构成,其中位置子系统作为外环控制对象,姿态子系统则作为内环辅助控制对象。在位置子系统中,采用增加事件触发器的滑模控制器,通过引入滑模面和滑模变量的方式,实现对六旋翼无人机群的位置控制。本文通过Lyapunov稳定性定理对该控制策略下系统的稳定性进行了证明,并证明了不存在Zeno现象的情况。仿真实验结果表明,本文所提出的控制方案减少了多智能体通信对高频采样的依赖,可见该研究为六旋翼无人机在协同路径跟随方面的应用提供了有益的参考。     

基于改进反步法的四旋翼无人机轨迹跟踪控制

四旋翼无人机是一个欠驱动、强耦合、高度不稳定的非线性系统.无人机系统的鲁棒性和抗干扰能力是飞行控制的关键问题.在经典反步控制(classical backstepping control,CBC)方法的基础上,增加了误差积分和饱和函数,设计了积分饱和反步控制(integral saturation backstepping control,ISBC)策略,用于抵抗无人机飞行过程中受到的常值干扰和变值干扰.系统的稳定性由Lyapunov稳定性定理证明.在MATLAB/SIMULINK环境下做了轨迹跟踪仿真实验.仿真结果表明,相比CBC控制策略,ISBC控制策略对四旋翼无人机系统有更好的抗干扰能力和优越的鲁棒性.     

四旋翼无人机滑模-CPCMAC联合控制半物理仿真系统

针对四旋翼无人机强耦合、欠驱动、非线性等特点,以及在实际飞行过程中极易受到干扰的问题,对四旋翼无人机动力学模型进行分析,提出了一种基于联合的四旋翼无人机姿态控制算法,并在此基础上设计了四旋翼无人机半物理仿真系统。首先,针对非线性系统设计滑模控制器,选择跟踪航迹和翻滚角设计位置控制率和姿态控制率。其次,滑模控制器在实际应用中易产生震荡,利用基于信用积分的小脑模型神经网络(CPCMAC)来学习滑模控制的方式。最后,搭建基于LabVIEW的控制站,同Matlab/Simulink进行数据收发控制。仿真结果表明,在跟踪目标相同时,提出的四旋翼无人机滑模-CPCMAC联合控制相比于传统的比例积分微分(PID)控制和积分反步法控制优势明显,能够抑制超调和余差,在快速性和鲁棒性方面都更加优越。同时,构建的四旋翼无人机半物理仿真平台能清晰反馈出无人机参数的变化,应用预留的参数接口和地面控制站,降低了无人机飞控算法的开发难度,提高了开发效率,具有明显的实用价值。     

基于集中式控制的多个无人飞行器编队

设计了多个四旋翼无人机在静态环境中编队的控制系统,控制架构采用集中式节点控制.该系统在开源机器人操作系统上实现,每个飞行器会接收到自身的准确坐标,并设置虚拟点控制每个无人机和虚拟点保持稳定的相对位置,从而使无人机集群编队移动.同时,系统结合无人机的激光传感器开发避障功能.最后,计算机仿真结果证明了集中式的节点控制可以稳定、快速实现多个四旋翼无人机的编队控制.     

基于状态观测器的多无人机编队跟踪控制

针对一组欠驱动四旋翼无人机在编队飞行中仅有部分无人机可以直接获取领机状态信息的问题,提出了一种基于状态观测器的分布式有限时间编队跟踪控制策略.根据四旋翼无人机系统严格反馈的结构特点,将四旋翼无人机的动力学模型划分为位置子系统和姿态子系统,然后分别进行位置控制器和姿态控制器的设计.首先,考虑到在分布式的编队控制策略下,并非所有的无人机都能直接与领机进行通信并获取领机的状态信息.对每架四旋翼无人机分别设计分布式有限时间状态观测器估计自身与领机的相对状态信息,稳定性分析表明所设计的状态观测器的观测误差能够在有限时间内趋近于零;其次,在四旋翼无人机状态观测器观测结果的基础上设计了有限时间位置控制器,稳定性分析表明位置控制器能够在有限时间内实现对领机位置的稳定跟踪;然后根据位置环控制量解算出期望的姿态角,基于滑模控制方法设计了姿态控制器,稳定性分析表明各架无人机的姿态角能在有限时间内跟踪上期望的姿态角;最后,从仿真结果中能够看出所设计的状态观测器的观测误差能够在有限时间内趋近于零,即每架无人机的状态观测器能够在有限时间内观测到自身与领机的相对状态信息.从无人机飞行轨迹中能够看出各架无人机能够在有限时间内形成并保持期望的队形.     

FPSO算法在四旋翼飞行器姿态PID控制中的应用研究

以四旋翼飞行器姿态PID控制为研究目标,PID参数整定中常用的PSO算法为主要研究对象,通过不同PSO改进算法的比较和整合,提出基于FPSO思想的整定算法,基于Matlab仿真平台进行实验结果显示,FPSO算法具有明显的优势,更有利于四旋翼机器人的姿态控制。