四旋翼飞行器模糊PID姿态控制

在四旋翼飞行器控制姿态优化问题的研究中,为更好的实现对四旋翼飞行器的姿态控制,在Matlab环境下利用6-DOF运动方程模块搭建了四旋翼飞行器的非线性模型.选取四旋翼飞行器的姿态角作为控制对象,借助Matlab模糊工具箱设计了模糊PID控制器并依据专家经验编辑了相应的模糊规则;同时设计了常规PID控制器并选取了最佳的PID控制参数,对两种控制器控制下的四旋翼飞行器姿态进行了相同条件下的Matlab仿真.仿真结果表明,模糊PID控制器相比常规PID控制器具有更优良的动态性能及鲁棒性.对实际四旋翼飞行器的姿态控制具有一定的指导意义.     

基于Adams与Matlab的四旋翼飞行器控制仿真

为了避免推导四旋翼飞行器动力学方程的繁琐过程,提高其机械系统与控制系统的设计效率,在三维绘图软件Solidworks中建立四旋翼飞行器的实体模型,然后通过动力学仿真软件Adams的接口模块Adams/control与Matlab进行数据交换,利用Matlab/Simulink搭建了四旋翼飞行器控制系统的仿真平台,最终实现基于Matlab与Adams的四旋翼飞行器的联合动态仿真。同时验证了该系统具有良好的响应特性与跟踪特性,体现了Adams与Matlab联合仿真的可行性与优越性。     

四旋翼飞行器的设计与仿真分析

本文通过对电机和螺旋桨构成的执行机构的传递函数以及对受力情况的Matlab建模分析直观的观测控制量与运动的状态。结果表明,通过对多个物理量的PID控制可以很好的控制垂直飞行和水平匀速飞行。     

基于终端滑模的四旋翼飞行器非线性轨迹跟踪控制

考虑到四旋翼飞行器的传统内外环控制策略依赖时标分离假设,稳定性分析复杂,并且控制参数选取困难的缺点,提出了一种与传统内外环控制策略不同的轨迹跟踪控制器;首先将四旋翼飞行器数学模型进行相应的变换,以分解为高度、偏航角和纵横向三个级联的子系统,再使用终端滑模控制方法设计高度和偏航角子系统的控制器,使两个子系统的状态误差可以在有限时间内收敛到原点,之后基于变量非线性变换设计纵横向子系统的控制器,分析了闭环系统稳定性,证明了所设计的轨迹跟踪控制器可以保证闭环系统跟踪误差渐近稳定到原点,最后仿真实验的结果验证了所设计的控制器的有效性。     

基于PID算法的四旋翼飞行器定点跟踪控制

四旋翼飞行器是一种结构紧凑、飞行方式独特的垂直起降式飞行器,具有欠驱动、强耦合的特点;为实现对飞行器的控制,使之能从起始位置在一定时间内到达设定目标点并稳定悬停,根据其飞行特点建立动力学模型并在此基础上提出了一种双闭环PID控制方法;其中,外环实现飞行器的位置控制,使用目标点与反馈回的实际坐标的偏差作为控制器的输入,内环实现飞行器的姿态控制,其姿态的参考量由外环的输出经逆向求解获得的欧拉角与实际姿态角求得的偏差作为控制器的输入;通过PID算法后输出的姿态控制信号,经过四旋翼飞行器“十”字动力学模型解耦得到4个电机的转速控制值,从而完成定点跟踪任务;提出的双闭环PID控制方法在仿真中获得了验证,为飞行器的进一步研究提供了基础。     

四旋翼飞行器自适应动态面轨迹跟踪控制

针对具有未知外界扰动和系统不确定性集总未知非线性的四旋翼飞行器,提出了一种采用自适应不确定性补偿器的自适应动态面轨迹跟踪方法.通过将四旋翼飞行器系统分解为位置、欧拉角和角速率3个动态子系统,使各子系统虚拟控制器设计能充分考虑欠驱动约束;结合动态面控制技术,通过采用一阶低通滤波器,避免对虚拟控制信号求导;进而设计自适应不确定性补偿器,处理未知外界扰动和系统不确定性,最终确保闭环控制系统的稳定性、跟踪误差一致最终有界和系统所有状态信号有界.仿真研究和实验结果验证了本文提出控制方法的有效性和优越性.     

四旋翼无人飞行器的轨迹跟踪与滑模事件驱动控制

四旋翼飞行器作为一个典型的欠驱动的系统,具有强耦合、非线性等特性.针对飞行器外部干扰、和通信资源受限条件下的轨迹跟踪控制问题,进行滑模事件驱动控制方法的研究.首先,分析动力学特性,通过时间尺度分解方法将系统解耦成位置子系统和姿态子系统.其次,将位置子系统转化为严格反馈形式,设计反步滑模控制器,实现位置轨迹稳定跟踪;针对姿态子系统存在时变有界扰动及通信受限,设计滑模事件驱动控制律,在抑制干扰的同时实现对虚拟姿态跟踪指令的跟踪.根据Lyapunov分析方法证明了所设计控制器的稳定性,并通过理论分析证明闭环控制系统不会出现Zeno现象.最后,仿真结果验证了滑模事件驱动控制律在存在外部扰动和通信受限时四旋翼无人飞行器轨迹跟踪的鲁棒性.     

四旋翼飞行器的轨迹跟踪抗干扰控制

针对四旋翼飞行器轨迹跟踪问题中系统存在模型不确定和易受到外界扰动的情况,提出了基于切换函数的扩张状态观测器设计方法来对系统中的扰动进行估计,并将估计值与滑模控制器的设计相结合,实现了对系统中非匹配不确定性和匹配不确定性的抑制且实现了系统跟踪误差的一致最终有界.首先,根据变量间的耦合关系将飞行器系统模型分解为两个子系统模型,设计扩张状态观测器对子系统中的非匹配不确定性进行估计,并将估计值作为变量加入到切换函数的设计中;进而基于切换函数设计扩张状态观测器以估计经切换函数重构系统中的扰动,并在控制器中对扰动进行补偿.最后通过李雅普诺夫理论证明了控制系统的稳定性.通过仿真验证了本文提出的方法能够有效实现飞行器轨迹跟踪控制且能够抑止传统滑模控制的抖振现象.     

四旋翼无人机轨迹跟踪的容错控制

针对四旋翼无人机轨迹跟踪的容错控制问题,提出了一个鲁棒[H∞]控制和干扰观测器与故障估计器相结合的容错复合控制器的方法。在外部有界扰动和加性故障的条件下,实现对四旋翼无人机的轨迹跟踪。将四旋翼无人机非线性动态模型解耦成独立的外环位置控制系统和内环角度控制系统,引入区间矩阵对系统参数进行描述,使用干扰观测器和故障估计器进行干扰和故障的估计和补偿。然后设计一个复合控制器既能更好地抑制干扰又能保证无人机在自身存在故障的情况下平稳飞行。通过仿真证明该方法的有效性。     

Visual Object Tracking and Servoing Control of a Nano-Scale Quadrotor: System,Algorithms, and Experiments

There are two main trends in the development of unmanned aerial vehicle(UAV)technologies:miniaturization and intellectualization,in which realizing object tracking capabilities for a nano-scale UAV is one of the most challenging problems.In this paper,we present a visual object tracking and servoing control system utilizing a tailor-made 38 g nano-scale quadrotor.A lightweight visual module is integrated to enable object tracking capabilities,and a micro positioning deck is mounted to provide accurate pose estimation.In order to be robust against object appearance variations,a novel object tracking algorithm,denoted by RMCTer,is proposed,which integrates a powerful short-term tracking module and an efficient long-term processing module.In particular,the long-term processing module can provide additional object information and modify the short-term tracking model in a timely manner.Furthermore,a positionbased visual servoing control method is proposed for the quadrotor,where an adaptive tracking controller is designed by leveraging backstepping and adaptive techniques.Stable and accurate object tracking is achieved even under disturbances.Experimental results are presented to demonstrate the high accuracy and stability of the whole tracking system.     

基于ADAMS机器人双目视差位置跟踪方法研究

没有立体视觉导向的机器人只能按照固定轨迹运动以及跟踪、抓取固定位置的对象,重复完成固定的工作,因而导致机器人的工作灵活性较差;因此,研究视觉伺服的机械臂系统是具有极其重要意义的;双目立体视觉系统可以使机器人具有类似于人的感知能力;当机器人工作的环境或者操作对象发生改变时,机器人都能够随之做相应的变化;仿真实验结果表明,双目立体视觉系统可实现机器人的眼指导手跟踪三维空间中自由运动小球的过程,并同时可以在ADAMS环境中直观地、动态地观察机械臂的运动姿态.     

基于模糊自整定PID 四旋翼无人机悬停控制

四旋翼无人直升机是一种多输入、强耦合、多变量、欠驱动的系统,其可以应用到航拍、考古、边境巡逻、反恐侦查等多个领域,具有广阔的前景。根据欧拉定理以及牛顿定律建立四旋翼无人直升机的动力学模型,并且考虑了空气阻力、转动力矩对于桨叶的影响,而后基于经典PID 算法设计了双环控制系统,之后在此基础上结合模糊控制技术设计了模糊自整定PID 控制器。通过Matlab /Simulink 对两种控制算法设计的控制器进行仿真比较,从仿真结果可以看出两种控制算法均可使四旋翼无人直升机到达指定位置并且保持悬停状态,但模糊自整定PID 算法设计的控制系统在响应时间以及稳定性方面优于经典PID 下的控制系统的控制效果。     

基于神经模糊PID控制的四旋翼飞行器算法

四旋翼飞行器在执行任务时经常会出现稳定姿态精度低,抵抗干扰能力差等问题,提出一种神经模糊PID控制算法来调整原有模糊PID控制的模糊规则和隶属度函数,将设计的神经模糊PID控制算法与建立的四旋翼飞行器动力学模型相结合.为了验证神经模糊PID控制器的有效性,将传统PID、模糊PID控制算法作为对比算法,同时给定人为干扰因...     

基于重复补偿控制的交流伺服系统的PID控制

针对精密机床采用的交流伺服系统中,输出快速无超调地跟踪输入指令,控制精度高的要求,利用重复补偿控制的优点,将其与PID控制相结合形成一种基于重复补偿的PID控制结构,用于精密机床中交流伺服系统的位置控制,并在此基础上着重讨论了滤波器对控制效果的影响.从仿真结果可以看出,该控制方法提高了交流伺服系统对周期信号的跟踪精度....     

四轴飞行器姿态控制系统设计

由于四轴飞行器系统具有不稳定、非线性、强耦合等特性,所以姿态控制在飞行器完成飞行任务的过程中尤为 重要。本文着重对飞行器姿态控制算法进行研究。首先对飞行器建立合理的坐标系,根据角度传感器所测得的角度,得到以 四元数表示的姿态转换矩阵。根据空气动力学原理,牛顿第二定律,对飞行器建立动力学模型,得到四个独立通道的控制输入 量,该控制输入量可以通过控制四轴飞行器各个方向的加速度来对飞行器进行姿态控制。     

A Control Architecture for Time‐Optimal Landing of a Quadrotor Onto a Moving Platform

We address the problem of autonomous landing of a quadrotor onto a heaving (moving vertically) platform in this paper. A control architecture that consists of a motion estimation module, a trajectory generation module and a tracking control module is proposed. The motion estimation module estimates the absolute motion of the platform and the quadrotor with the measurements from an on‐board accelerometer and vision measurements. Based on these estimates, the trajectory generation module generates a time‐optimal reference trajectory. With the reference trajectory and motion estimation, the tracking control module synthesizes a control command that enables robust tracking of the reference trajectory. Experimental results and comparison with a state‐of‐the‐art landing controller demonstrate the effectiveness of the proposed control architecture.     

具有输入约束和扰动补偿的四旋翼无人机姿态稳定模型预测控制

为了解决四旋翼无人机飞行过程中的姿态控制问题,考虑受到执行器输入约束和外界未知扰动影响,设计了一种具有输入约束和扰动补偿的四旋翼无人机姿态稳定模型预测控制方法;设计简化的四旋翼无人机姿态动力学模型,降低控制器设计的复杂程度,设计带有输入约束的控制器,模拟饱和输入现象,实现饱和输入下的四旋翼姿态稳定控制;设计风扰观测器,实现对外部未知扰动的估计,有效跟踪外部持续扰动,并由此设计扰动补偿律;围绕代价函数设计带有扰动补偿律的最优控制律,作用于四旋翼姿态系统,实现四旋翼无人机姿态的稳定控制;最后进行数值仿真,设置风扰观测器参数λi为0.25,预测时域Np为10,控制时域Nc为9,仿真测试本文方法与不带观测器的非线性预测控制方法（NMPC）,验证本文控制方法的有效性和优越性。     

On Trajectory Tracking Model Predictive Control of an Unmanned Quadrotor Helicopter Subject to Aerodynamic Disturbances

In this article a model predictive control (MPC) strategy for the trajectory tracking of an unmanned quadrotor is presented. The quadrotor's dynamics are modeled using a hybrid systems approach and, specifically, a set of piecewise affine (PWA) systems around different operating points of the translational and rotational motions. The proposed control scheme is dual and consists of an integral MPC for the translational motions, followed by an MPC scheme for the tracking of the quadrotor's attitude motions. By the utilization of PWA representations, the controller is computed for a larger part of the quadrotor's flight envelope, which provides more control authority for aggressive maneuvering. The proposed dual control scheme is able to calculate optimal control actions with robustness against atmospheric disturbances (e.g. wind gusts) and with respect to the physical constraints of the quadrotor (e.g. maximum lifting forces or fixed thrust limitations in order to extend flight endurance). Extended simulation studies indicate the efficiency of the MPC scheme, both in trajectory tracking and aerodynamic disturbance attenuation.