基于气动参数调节的无人机抗扰动控制算法

无人机飞行受到气动阻尼扰动,从而导致控制稳定性不好。当前采用翼型截面气动参数调节的方法进行无人机抗扰控制,以扭角以及振动方向等参数为约束指标,参数调节的模糊度较大,对气动姿态参数调节的稳定性不好。文中提出基于气动参数调节的无人机抗扰动控制算法。该算法根据无人机的飞行工况构建各阶模态对应的气弹耦合方程,在速度坐标系、体坐标系、弹道坐标系三维坐标系下构建无人机的飞行动力学和运动学模型;采用卡尔曼滤波方法实现对无人机飞行参数的融合调节和小扰动抑制处理,并采用末端位置参考模型进行无人机飞行轨迹的空间规划设计;在卡尔曼滤波预估模型中实现对动力学模型的线性化处理,采用气弹模态参数识别方法进行无人机的飞行扰动调节;将姿态控制作为内环,获得位置环状态反馈调节参数;以无人机的升力系数和扭力系数作为气动惯性参数进行飞行姿态的稳定性调节,从而实现无人机抗扰动控制律的优化设计。采集飞机的俯仰角、横滚角和航向角作为原始数据在Matlab中进行仿真分析,仿真结果表明,采用所提方法进行无人机抗扰动控制的稳定性较好,对气动参数进行在线估计的准确性较高,航向角误差降低12.4%,抗扰动能力提升8dB,收敛时间比传统方法缩短0.14 s,无人机飞行的抗扰动性和飞行稳定性得到提高。所提方法在无人机飞行控制中具有很好的应用价值。     

线性规划在低空突防飞行控制系统中的应用

首先通过对线性规划问题加以简化规划出了理想的飞行参考轨迹,然后采用输出预测控制,让飞机跟踪规划出的飞行参考轨迹,最后,以随机地形为例进行了数字仿真,其结果符合低空突防的战术要求.     

姿态融合滤波的无人机抗干扰控制算法

提出一种基于姿态融合滤波的无人机(UAV)抗干扰控制算法.分析无人机飞行的运动模型,构建无人机在飞行的姿态参量约束下的运动方程,设计扩展卡尔曼滤波器进行干扰滤波,实现飞行姿态参量信息融合,以捷联惯导传输到执行器的姿态融合误差为控制目标进行控制算法优化.仿真实验结果表明:采用该方法进行无人机的姿态信息融合和控制,输出的姿态信息参量具有较高的精度,误差收敛到最小,控制性能较好,抗干扰能力较强,保障了无人机的稳定飞行.     

四旋翼无人机参数预测和抗扰动自适应轨迹跟踪控制

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。     

无人机载荷航拍控制系统设计

针对无人机(UAV)遥感航拍过程中相机载荷参数自动化控制与飞行航迹实时跟踪的问题,提出一种能自动完成相机载荷控制与航拍控制的设计方案.首先,系统根据实验要求实时获取所在地理位置信息及环境预判信息,再根据相机控制参数表进行参数编码;然后,通过通信口发送自定义协议指令集给硬件控制电路,完成相机载荷参数设置并进行拍摄,同时航迹规划软件实时记录飞行轨迹地理坐标信息.系统设计使硬件控制平台和软件数据处理相结合,实现软硬协同控制.经无人机飞行验证,与单一参数航拍控制模式相比,该系统能根据不同的拍摄环境和拍摄场景进行相机参数的自动化控制与飞行轨迹实施跟踪.     

高空无人机自动加油对接过程轨迹控制研究

针对无人机在高空自动加油对接过程中容易出现偏差的问题,提出了无人机空中自动加油精准对接的优化控制方案,研究并分析了影响加油锥管与受油接口快速准确对接的主要因素,通过运动轨迹生成器对浮锚加油锥套的运动轨迹进行模拟,无人机的自动飞行控制系统根据轨迹跟踪曲线对无人机的飞行姿态进行调整,引导无人机的受油接口与加油锥管进行精确对接,整个飞行轨迹跟踪控制过程优化了复杂高空环境中无人机加油对接的精准性;通过仿真实验表明,该高空无人机加油对接引导方法提高了空中管口对接的速度与抗干扰能力,可以满足各种复杂高空环境的无人机加油任务。     

基于收缩理论的多无人机姿态自适应同步控制

针对无人机(UAV)模型参数不确定的情况,研究了集成姿态同步和轨迹跟踪问题于统一框架内的控制方法.在无人机拉格朗日动力学模型中,使用收缩理论进行精确的非线性稳定性证明,将多无人机姿态全局指数同步并收敛到共同的时变轨迹中.在外部干扰影响下,分别对模型参数已知与不确定情形下进行了仿真实验,表明了所提出方法的鲁棒性,并验证了姿态同步快于轨迹跟踪速度的收缩特性.     

具有JTIDS接口的无人机仿真系统

建立了一个具有联合战术信息分发系统接口的无人机仿真系统.在该系统中建立了某型无人机的动力学仿真模型,其气动系数均通过风洞试验获得,并采用单纯形调优法求取无人机初始状态;设计了控制无人机姿态和控制飞行轨迹的内外环控制系统模型;根据联合战术信息分发系统特性,采用模块化方法建立了联合战术信息分发系统接口,使操作员能通过仿真数据链对无人机动力学模型进行任务控制和状态监视.最后进行了虚拟任务仿真试验,结果表明该系统可以满足一定的战术任务需求.     

基于扩张状态观测器的四旋翼无人机快速非奇异终端滑模轨迹跟踪控制

针对受多源干扰影响的四旋翼无人机系统的轨迹跟踪控制问题进行研究,充分考虑位置回路和姿态回路动态特性,提出一种全回路复合快速非奇异终端滑模轨迹跟踪控制方案.首先,通过变换将轨迹跟踪问题转化为位置回路和姿态回路的指令跟踪控制问题;然后,将各通道之间的耦合以及多源干扰影响视作集总干扰,并基于扩张状态观测器对其进行估计;接着,基于干扰估计信息和快速非奇异终端滑模控制算法,分别在位置回路和姿态回路构造复合快速非奇异终端滑模控制器;最后,基于位置回路和姿态回路虚拟控制量解得无人机真实控制量旋翼转速.仿真结果表明,所提出控制方案显著提升了四旋翼无人机轨迹跟踪的响应速度和抗干扰性能.     

四旋翼无人机抗干扰轨迹跟踪控制

针对四旋翼无人机轨迹跟踪过程中存在的参数不确定与外界干扰问题,设计一种双闭环自适应控制策略.为了降低控制器设计复杂度,根据四旋翼无人机系统的欠驱动特性将系统分成姿态内环和位置外环.在扰动观测器的基础上,利用积分型反步控制算法完成无人机位置信息在外界干扰下的稳定跟踪控制.在扰动观测器的基础上,利用自适应滑模控制算法完成无人机姿态信息在参数不确定和外界干扰作用下的稳定跟踪控制.与传统PID控制和滑模控制进行仿真对比,验证所提出控制策略的优越性.     

无人机滑降着陆控制系统设计

针对滑跑型无人机回收阶段对下滑角跟踪以及触地时姿态角的高要求,设计了一种无人机滑降着陆控制方式。首先,给出了滑降控制系统结构图,在此基础上分别进行了滑降横侧向控制器和滑降纵向控制器的设计,具体进行了直线航迹和圆航迹的控制方法以及下滑段的高度控制量算法的分析。然后,进行了滑降着陆控制模式设计,将滑降过程分解为降高、平飞、下滑以及拉平四个阶段分别进行设计,并在拉平阶段给出了俯偏航距仰角控制量与离地高度的关键技术公式。仿真结果表明,该无人机滑降着陆控制系统平飞段偏航距小于5m,接地时偏航距约为0m;平飞段高度跟踪误差为0m,下滑段高度跟踪误差2m;落地姿态角为0.4度。具有高度控制误差小、偏航距离短、落地姿态角安全性高的优点,能满足滑跑无人机对滑降阶段的控制要求。     

无人机航迹跟踪控制与仿真

对于无人机的精确航迹跟踪问题进行了研究。系统分为基本姿态控制器设计和制导系统设计两个部分进行研究。利用多重时间尺度奇异摄动理论，结合非线性动态逆方法设计了基本姿态控制器，包括快逆回路和慢逆回路两部分。由引导飞机沿期望航迹的指令加速度解算出跟踪指令航迹所需要的制导力，求出飞机改变姿态所需的控制指令，作为基本姿态控制器的输入。针对某无人机模型进行了机动航迹跟踪仿真验证，仿真结果显示系统能够较好的跟踪指令机动航迹。证明了该方法的有效性和实用性。     

基于深度学习的无人机飞行轨迹及地质勘测研究

为了对无人机的飞行轨迹及地质灾害勘测进行研究,首先基于深度学习、无人机等相关理论,对无人机飞行高度、图像分辨率以及地质勘测所消耗时间三者之间的关系进行分析;其次将卷积神经网络模型应用于地质勘测图像精度研究中;最后引入Sigmoid算法对无人机的飞行轨迹进行分析。结果表明：无人机的飞行高度与图像分辨率成反比、与地质勘测所用时间成正比。在同一高度、不同控制点的情况下,卷积神经网络模型能够缩小数据的点位误差以及高程误差,并且随着控制点的增多,精确度也会越来越高。将Sigmoid算法引入无人机的姿态控制以及速度控制中,能够将姿态控制的误差限制在-0.5~1之间,速度控制误差限制在-0.3~0.3之间,可见不管是卷积神经网络模型还是Sigmoid算法都对无人机的发展具有优化作用。因此,深度学习下飞行轨迹规划以及地质灾害勘测,对无人机的快速发展具有很大的参考意义。     

自抗扰实现飞翼布局无人机全包线飞行控制

本文以大展弦比飞翼布局无人机为研究对象,基于线性自抗扰控制(linear active disturbance rejection control,LADRC)理论设计了包含内环姿态控制和外环轨迹控制的全包线飞行控制器.在姿态控制中,提出一种抗时滞LADRC控制方法,可以有效解决控制延迟和执行机构动态特性引起的LADRC响应振荡;在轨迹控制中,考虑飞翼布局无人机的气动特性,分别设计了高度、航向、侧向偏离等常用飞行模态的跟踪控制器.仿真结果表明,在气动参数存在不确定性及强风干扰的全包线环境中连续飞行时,所设计的控制器具有较好的控制性能和较强的鲁棒特性.与常规全包线控制方案相比,本文设计的全包线飞行控制器待整定参数较少,参数整定过程相对简单,为进一步的工程应用提供了参考.     

基于金字塔光流法的无人机室内定点悬停设计

针对GPS定位系统建筑物内信号弱,小型无人机很难在室内实现定点悬停。本文提出了一种利用计算机视觉融合惯性导航的组合控制方案。在光流估计上,采用金字塔LK光流算法,提高特征点跟踪精度。在速度融合上,采用卡尔曼+互补混合融合方案,提高飞行速度的准确性。在飞行控制上,采用高度、姿态串级闭环控制方案,光流作为姿态估计的补偿值,提高飞行控制的稳定性。最后,通过实际飞行测试,验证了该方案的可行性与先进性,较好地实现了无人机室内导航、定点悬停的目的。     

基于粒子滤波的无人机自主轨迹视觉导航控制方法研究

针对现有无人机导航控制方法存在的控制效果不佳的问题,本文提出一种基于粒子滤波的无人机自主轨迹视觉导航控制方法研究。利用粒子滤波算法,实现对无人机自主轨迹视觉导航控制方法的优化设计。采用栅格法构建无人机飞行环境地图,根据无人机的机械组成结构和工作原理,构建运动状态模型。利用内置的摄像机设备采集视觉图像,执行图像灰度转换、几何校正、滤波等预处理步骤。通过对视觉图像的特征提取,判断当前环境是否存在障碍物。利用粒子滤波算法确定无人机位姿,结合障碍物识别结果规划无人机的自主飞行轨迹。将位置、速度和姿态角的控制量计算结果,输入到安装的导航控制器中,完成无人机的自主轨迹视觉导航控制任务。通过实测分析得出结论：应用设计的导航控制方法,其位置误差、速度误差以及姿态角误差均维持在预设值以下,即设计的导航控制方法具有良好的控制效果。     

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。     

四旋翼自主飞行与轨迹跟踪控制

研究四旋翼自主飞行控制和轨迹跟踪控制。建立四旋翼动力学模型,通过实验测量与曲线拟合测得旋翼升力和力矩系数。在姿态控制中引入加速度反馈控制,增加闭环零点提升系统稳定和快速跟踪能力,抵消不确定干扰影响。提出一种基于切向速度和法向位置误差反馈控制的轨迹跟踪控制策略,对设定轨迹进行分段逼近跟踪,通过室外轨迹跟踪飞行试验,验证控制策略设计的有效性。