四旋翼无人机的航路规划和飞行控制研究

• 作 者: 韩可盛
• 出 处: 厦门大学
• 发表日期: 2004年期
• 关键词: 四旋翼无人机 线性自抗扰控制 扰动流体法 鲸鱼优化算法

近些年来,材料技术、电子技术、能源技术等相关技术的快速发展,推动了多旋翼无人机的发展,越来越多人能够直接使用或者体验到多旋翼无人机的功能和好处。多旋翼无人机的结构简单,具有垂直起降、低空飞行、空中悬停等特点,能够适用于各种环境复杂的飞行空间。四旋翼无人机作为应用最广泛的多旋翼无人机,具有操作容易、可靠性高、维护方便等优点。本文主要研究四旋翼无人机的航路规划方法、飞行控制技术和参数优化算法。飞行控制是四旋翼无人机实现所有飞行任务的基础。自抗扰控制技术作为一种非线性控制方法,不依赖精确的受控对象模型,控制精度高、抗干扰能力强、输出响应快,还有对强耦合系统的解耦功能。将扩张状态观测器和非线性状态误差反馈进一步线性化得到线性自抗扰控制方法,不仅继承原有的优点,而且具有更少的参数,方法更简单。本文在坐标系和姿态表示、运动学和动力学关系的分析基础上,建立了四旋翼无人机完整的控制数学模型。考虑到四旋翼无人机的控制模型是一个多通道、强耦合、欠驱动的非线性系统,需要设计高效的控制器来克服这些问题。因此本文在一般的线性自抗扰的基础上,保留跟踪微分器处理指令信号,分别设计六个通道的姿态控制器和位置控制器,从而精准、稳定地控制四旋翼无人机的飞行过程。航路规划是四旋翼无人机实现自主飞行、完成相关任务的关键。四旋翼无人机的飞行环境复杂,飞行任务的难度较高,因此规划相关性能指标下最优的飞行航路非常重要。本文对飞行环境中的建筑物、威胁体等障碍物用几何模型表示,设计合适的航路代价指标评价不同飞行航路的性能,采用基于流体计算的扰动流体法,规划出平滑可飞、满足相关性能指标的航路。自抗扰控制技术和扰动流体法的参数优化问题是具有非线性、不可求导、多峰值等特点的复杂计算优化问题,可以用元启发式优化算法解决这类优化问题。本文采用的鲸鱼优化算法具有原理简单易实现、参数设置少、寻优能力强以及可避免陷入局部最优等特点,依据相关的适应度函数作为优化指标,可以优化飞行控制和航路规划中的参数,提升算法性能。