四旋翼无人机参数预测和抗扰动自适应轨迹跟踪控制_司勇.pdf

计算机与控制系统测控技术2023 年第 42 卷第 2 期收稿日期:2022 11 11基金项目:国家自然科学基金面上项目(62171274)引用格式:司勇，王兆魁，李东方，等 四旋翼无人机参数预测和抗扰动自适应轨迹跟踪控制 J 测控技术，2023，42(2):99 107SI Y，WANG Z K，LI D F，et al Parameter Prediction and Anti-Disturbance Adaptive Trajectory Tracking Control for UAVs J Measurement Control Technology，2023，42(2):99 107四旋翼无人机参数预测和抗扰动自适应轨迹跟踪控制司勇1*，王兆魁1，李东方2，吴奇3(1 清华大学 航天航空学院，北京100084;2 福州大学 电气工程与自动化学院，福建 福州350108;3 上海交通大学 电子信息与电气工程学院，上海200230)摘要:为了降低外界环境对四旋翼无人机飞行轨迹的扰动性，提高无人机的控制精度，提出 1 种基于滑模控制的四旋翼无人机参数预测和抗扰动的自适应轨迹跟踪控制器。这种控制器对四旋翼无人机系统的不确定状态参数、气流、风阻和执行器故障等外界扰动进行预测，实现了对系统输入的状态补偿和扰动补偿，提高了无人机的轨迹跟踪效率和抗扰动能力，消除了机体在飞行过程中的抖振现象，提高了无人机系统对环境的适应性和控制器的稳定性。通过仿真实验，分析了四旋翼无人机在不同控制器作用下的轨迹跟踪性能曲线，验证了所提出的控制器的优越性和有效性。关键词:四旋翼无人机;滑模控制;自适应控制;轨迹跟踪中图分类号:TP274文献标志码:A文章编号:1000 8829(2023)02 0099 09doi:10 19708/j ckjs 2023 02 017Parameter Prediction and Anti-Disturbance Adaptive TrajectoryTracking Control for UAVsSI Yong1*，WANG Zhao-kui1，LI Dong-fang2，WU Qi3(1 School of Aerospace Engineering，Tsinghua University，Beijing 100084，China;2 College of Electrical Engineering and Automation，Fuzhou University，Fuzhou 350108，China;3 School of Electronic Information and Electrical Engineering，Shanghai Jiao Tong University，Shanghai 200230，China)Abstract:In order to reduce the disturbance of the external environment on the flight path of a UAV and im-prove the control accuracy of a UAV，an adaptive trajectory tracking controller based on sliding mode controlfor a UAV is proposed This controller can predict the uncertain state parameters，airflow，windage，actuatorfaults，and other external disturbances of the four rotor UAV system，and realize the state and disturbance com-pensations of the system input，which can improve trajectory tracking efficiency and anti-interference ability ofa UAV，eliminate the body chattering phenomenon in the flight process，and improve the adaptability of UAVsystem to the environment and the stability of the controller Through simulation experiments，the trajectorytracking performance curves of four rotor UAV under different controllers are analyzed，and the advantages andeffectiveness of the proposed controller are verifiedKey words:four rotor UAV;sliding mode control;adaptive control;trajectory tracking四旋翼无人机是一种通过遥控或机载程序实现飞行任务的无人驾驶设备。这种无人机凭借机动灵活、99成本低和结构简单等优点在电力巡检、农业植保和环境监测等领域被广泛使用1。因此，四旋翼无人机的研究受到广大研究学者们的青睐2 3。当前，四旋翼无人机的研究高度发展，研究学者们取得了颇丰的成果4。比较有代表性的有 DraganflyerInnovation 公司研发的 Draganflyer 系列四旋翼无人机飞行器，这种无人机在军事侦察、地质灾害测绘等领域发挥着重要作用5 6，操作人员可远程遥控飞行器的运动方向和速度来完成指定任务。洛桑联邦理工学院研发了两代小型四旋翼无人机 OS4 和 OS4，设计了完全自主的无人机控制系统，赋予了无人机在室内的悬停功能，提高了无人机的自主避障能力7 10。Ku-mar 等研究了四旋翼无人机的编队协同控制，这使得无人机群编队在特定场景中能够完成搜索和救援任务11 13。由于四旋翼无人机在飞行过程中会受到紊流风场的影响，这给无人机的轨迹跟踪运动带来了极大的挑战14。Chen 等15 使用 PID 神经网络控制算法设计了四旋翼无人机的轨迹跟踪控制器，这种控制器没有考虑风场扰动对无人机路径跟踪的影响。一旦风力扰动过大，无人机就会偏离约定轨迹。为了提高四旋翼无人机在紊流风场扰动下的轨迹跟踪稳定性，Moreno-Valenzuela 等16 提出了一种基于分布式 PID 神经网络的无人机路径跟踪控制方法，该方法采用双闭环控制方案，在一定程度上提高了无人机的轨迹跟踪稳定性等。为了提高无人机路径跟踪的收敛速度，Mian等17 将反步法应用在四旋翼无人机上并取得良好的效果17。此外，Chen 等18 将反步控制与滑模控制相结合，设计了一种具有鲁棒性的四旋翼无人机位置和偏航角控制的反步滑模控制器。该控制器使用了虚拟控制输入，设计了系统故障的估计值，保证了飞行器的轨迹跟踪性能。为了提高四旋翼无人机的轨迹跟踪精度，Allahverdy 等19 将迭代学习控制应用于无人机的路径跟踪控制中，提出了基于迭代学习控制的反步积分滑模控制方法，该方法有效提高了系统的控制精度和误差的鲁棒性。针对四旋翼无人机模型的非线性特点，affo等20 21 设计了无人机跟踪位置误差的积分预测控制器，这种控制器能够使无人机在受到持续外界干扰时仍然可以跟踪参考路径。但是，由于积分作用缓慢，无人机在高速风场扰动情况下的跟踪效果并不理想。为了解决这个问题，Yao 等22 提出了基于扩展状态观测器的四旋翼无人机积分滑模控制器，该控制器利用扩展状态观测器对风场的扰动变量进行估计，并用估计值来补偿自适应积分滑模面，有效提高了无人机的跟踪效率。类似地，Shao 等23 设计了基于扩展状态观测器的四旋翼无人机积分反步滑模的控制器，提高了无人机的抗扰动能力，保证了无人机系统在参数不确定情况下的轨迹跟踪精度。为了提高四旋翼无人机在轨迹跟踪过程中的自适应能力，Modid 等24 将自适应方法应用到滑模控制中，研究了无人机系统在参数不确定情况下的整定问题，证明了无人机系统的未知参数在任何时刻都可以实现收敛与稳定。尽管研究学者们在四旋翼无人机的轨迹跟踪控制研究中取得了许多重要成果，但是还存在一些亟需解决的问题。例如，四旋翼无人机的姿态和位置的高耦合性会导致无人机自主化水平低的问题;无人机在飞行控制中受气流、风阻和执行器故障等外界环境的扰动会导致轨迹偏离的现象;控制系统的自适应能力研究不完善会导致无人机飞行效率低、抖振严重和稳定性不足的问题25 26。为了提高四旋翼无人机的轨迹跟踪精度，抵消飞行过程中的干扰波动，增加控制系统的自适应性和稳定性，笔者提出一种基于滑模控制的四旋翼无人机参数预测和抗扰动的自适应轨迹跟踪控制器。所提出的控制器通过对四旋翼无人机系统的不确定状态参数进行预测，提前对无人机给予自适应补偿，有效提高了无人机的轨迹跟踪效率和跟踪精度，确保了自适应轨迹跟踪控制器的稳定性;通过预测四旋翼无人机所受的外界扰动，提前对系统的控制输入进行干扰补偿，降低了气流、风阻和执行器故障等外界环境对无人机轨迹跟踪控制的消极影响，提高了无人机的抗扰动能力，消除了无人机在飞行过程中的抖振现象，从而提高了系统对环境的自适应适应力。通过实验，比较了四旋翼无人机在不同控制器作用下的轨迹跟踪性能曲线，验证了所提出的控制器能够消除四旋翼无人机的姿态角误差的超调现象，减小位置误差的波动峰值和频率，有效提高了无人机飞行速度的稳定时间和跟踪误差的收敛稳定性。1模型四旋翼无人机是一种典型的欠驱动六自由度系统。这种无人机由 4 个独立的电机和 4 个螺旋桨组成。通过调节四旋翼无人机的4 个电机的转速，螺旋桨产生的升力会随之改变，以此实现无人机的飞行姿态转换。由于四旋翼无人机使用反对称结构的设计理念，因此无人机相邻的2 个螺旋桨始终保持反方向旋转 27。四旋翼无人机的建模使用 2 套独立的空间坐标系，分别为惯性坐标系 OXYZ和无人机坐标系 Bxyz。无人机在 OXYZ坐标系下的位置为 x，y，zT，翻滚角为，俯仰角为，偏航角为，如图 1 所示。四旋翼无人机系统的 4 个控制输入为 ui(i=1，4)。其中，u1控制无人机的垂直起降运动，u2控制无人机的翻滚运001测控技术 2023 年第 42 卷第 2 期动，u3控制无人机的俯仰运动，u4控制无人机的偏航运动。系统包括6 个输出，分别是沿 3 个坐标轴的平移运动(垂直运动、前后运动、侧向运动)以及围绕 3 个坐标轴的旋转运动(翻滚运动、俯仰运动、偏航运动)。i为第 i(i=1，4)个电机的转速。参考文献 18，得到四旋翼无人机的非线性力学模型，如式1 所示。图 1四旋翼无人机模型=Iy IzIxIrIx kIx+lIxu2=Iz IxIyIrIy kIy+lIyu3=Ix IyIzkIz+lIzu4x=kxmx+(cossincos+sinsin)u1my=kymy+(cossinsin sincos)u1mz=kzmz+coscosu1mg(1)式中:k、k和 k分别为四旋翼无人机在 3 个转动方向上的气动阻力系数;kx、ky和 kz分别为无人机在3 个坐标方向上的空气阻力系数;Ir=1 2+3 4为螺旋桨角速度的综合残差;Ix、Iy和 Iz分别为四旋翼无人机围绕机体坐标系的转动惯量;l 为无人机旋翼中心至机体坐标系原点的距离。为简化四旋翼无人机的模型参数，设a1=IyIzIx，a2=IrIx，a3=kIx，a4=IzIxIy，a5=IrIy，a6=kIy，a7=IxIyIz，a8=kIz，a9=kxm，a10=kym，a11=kzm，b1=lIx，b2=lIy，b3=lIz设计无人机在 x、y、z 方向上的虚拟控制输入为ux=(cossi