四旋翼无人机自主飞行控制方法研究综述

目录

第一章选题背景和意义 (1)

1.1选题背景 (1)

1.2国内外研究现状及发展动态 (2)

1.3四旋翼飞行控制器设计方法 (6)

1.4论文选题的意义 (7)

第二章研究方案 (8)

2.1研究目标 (8)

2.2研究内容 (8)

2.2.1 四旋翼飞行器的基本结构和飞行原理 (8)

2.2.2 四旋翼无人机自主飞行的控制 (12)

2.2.4 四旋翼无人机稳定控制算法实用性分析 (14)

2.3拟解决的关键问题 (14)

2.3.1 无人机数学模型的建立与仿真 (14)

2.3.2 四旋翼自主飞行抗扰控制器的设计与仿真 (15)

2.4拟采取的研究方法及技术路线 (16)

2.4.1 四旋翼无人机数学模型的建立 (16)

2.4.2四旋翼自主飞行抗扰控制器的设计与仿真 (18)

2.5可行性分析 (20)

第三章预期研究成果与计划安排 (21)

3.1预期研究成果 (21)

3.2计划安排 (21)

参考文献 (22)

第一章选题背景和意义

1.1 选题背景

无人机（Unmanned Aerial Vehicles, UA V），通过在机体内装备的自主程序控制飞行或根据地面控制站无线遥控设备的操纵指令控制飞行。近年来，以其体积小、成本低、适应性强、机动性隐蔽好、可重复使用、可替代人执行危险性大的作战任务等特点成为国内外研究的热点，并逐渐在军事、民用等诸多领域展现出巨大的应用潜力[1]。通常无人机分为旋翼式无人飞行器和固定式无人飞行器[2]。固定式无人飞行器出现的较早，自20世纪60年代初，美国首次使用无人机进行军事探查，并在之后的战争中起到巨大的效果，如参与中东海湾战争的“先锋”舰载无人机、科索沃战争的“掠夺者”无人机、阿富汗战争和伊拉克战争中的“捕食者”和“死神”系列无人机、“全球鹰”战略无人侦察机[3]。随着微机电、通信、新材料和控制方法等科技的完善和研究，使得早期旋翼式无人飞行器相对复杂的工程应用找到了有效的解决方式，并且能够更好地满足如今越发复杂化的作战环境和要求。旋翼式无人机较固定式无人机具有突出优势，它能够在狭小的空间范围中实现悬停[4]，垂直升降（VTOL, Vertical Take Off and Landing），灵活度好，结构简单。本课题主要研究的对象是微小型旋翼式无人飞行器——四旋翼（Quadrotor）。该飞行器的四个旋翼和四个电机分别固定在具有中心对称结构的十字架结构机身的四个端点。改变四个电机的转速从而改变升力，实现四旋翼飞行器的轨迹和姿态控制[5]。与单旋翼式无人飞行器相比，四旋翼飞行器布局简单，易于控制，在飞行稳定性和可操纵性上更加突出。此外，噪声小，制造精度低，隐蔽性好以及在狭小空间中完成飞行任务等优点，使得四旋翼拥有更加大的应用潜力。但是，微小型四旋翼飞行器是一种非完整约束的二阶欠驱动强耦合系统，在飞行过程中，四旋翼无人飞行器可以通过调节四个螺旋桨的转速直接控制其姿态角度和飞行高度，而对于飞行器的水平位置，只能通过飞行器姿态角度与水平位置之间的耦合关系来间接控制，因此实现四旋翼无人飞行器三个方向的位置控制具有较大的难度。除此之外，由于四旋翼无人飞行器体积小并且重量轻，在飞行过程中空气阻力和阻力矩对其影响比较大，因此在设计飞行控制器时还需要考虑到时变的外部干扰问题。除外界扰动以外，在每次飞行中，不同的负载导致飞行器的重量以及转动惯量也都会有很大程度上的差别。由于四旋翼无人飞行器的动力学模型相对复杂，其动力学模型中的一些空气动力学参数很难准确测量，这些不确定性进一步增加了

飞行控制系统设计的难度。使得传统的控制算法无法理想地解决这些问题，也就更加难以在工程实践中达到良好控制效果。

无人机除了在飞行过程中除需要调节至指定位置及姿态以外，另外在一些特殊应用场景下，比如执行一定路径下的航拍任务或者在信号干扰较为强的区域进行巡航任务，对其路径进行预先的路径规划以及执行对此路径的跟踪具有很重要的现实意义。但是，由于无人机在对路径跟踪时，会受到来自环境中侧风，无人机结构气动参数建模不精准以及执行结构的时延的影响，导致无人机最后无法按照预先设定的路线进行。因此需要利用飞行器实时位姿信号反馈来控制飞行器跟踪预定轨迹来实现四旋翼无人飞行器轨迹跟踪控制。

因此，各种各样针对四旋翼的轨迹跟踪和飞行控制方法被研究提出，例如反步法[6][7]，反馈线性化[8][9]和PID[10]等。由此可见针对微型四旋翼飞行器在复杂环境下，满足特殊飞行要求时的轨迹实现稳定的跟踪控制的研究具有一定的理论意义和实用价值。

1.2 国内外研究现状及发展动态

四旋翼飞行器的概念最早是由Breguet兄弟实现的，在19 世纪初期，他们研制了第一架四旋翼飞行器，被称为Breguet-Richet“旋翼机1号”（如图1.1），焊接的四根钢管构成十字交叉分布是该旋翼机的主机体框架。1907年9月，“旋翼机1号”实现了旋翼机携带驾驶员的首次升空[11]。虽然第一架四旋翼飞行器没有实现稳定飞行，但极大的推进了四旋翼飞行器的发展。

图1.1 Breguet-Richet“旋翼机1号”

1956年，在纽约的Amitycille，Convertawings制造了一架具有两个发动机的四旋翼飞行器（如图1.2），通过改变每个螺旋桨的转速来产生推力，进而实现该飞行器的飞行。

图1.2 Convertawings的四旋翼飞行器

那段时期大多以载人四旋翼飞行器为主，原型机的性能和稳定性较差，操作性能和实用性能都很低，所以在后来的数十年中旋翼无人机几乎停止发展。直到近十几年来，随着先进控制理论、空气动力学理论、微电子技术以及材料技术等相关学科的发展，再次掀起了以四旋翼无人飞行器为代表的多旋翼无人飞行器的研究热潮，并取得了大量的成果。

美国宾夕法尼亚大学GRASP实验室设计的四旋翼无人机不仅能够在室内实现稳定飞行、壁障及目标识别等功能，还可以实现编队协同任务（如图1.3）。该小组摒弃了传统的传感器装置，加入红外传感器和摄像头以协助惯性测量单元进行飞行器姿态与位置信息的获取，取得了良好的控制效果[12]。

图1.3宾夕法尼亚大学研制的四旋翼无人机及编队试验

斯坦福大学的无人机研究小组开展了关于四旋翼无人机的多智能体控制自主旋翼飞行器平台计划（STARMAC），该小组先后设计了两套名为STARMAC I型和STARMAC II 型的四旋翼无人机系统（如图1.4），均具有上下层控制结构，载重量可达1kg，传感器采用了IMU、GPS、声纳等模块，能够与地面站之间进行无线通讯[13][14]。

图 1.4 斯坦福大学的STARMAC I 型和STARMAC II 型

此外，基于美国航空航天局的支持，斯坦福大学IIan Kroo 和Fritz 团队发展了Mesicopter 项目（如图1.5）。该项目研制了具有四个旋翼控制的微型无人机，其具有方形结构，机身尺寸仅为16×16mm，是Mesicopter 无人机是世界上最著名的微型飞行器之一，并且为微型无人机的研究提供了一种新的思路[7]。

图1.5 Mesicopter 微型四旋翼无人机

麻省理工学院（MIT）对四旋翼无人飞行器（如图 1.6）的研究较早，开展了无人机集群健康管理计划（UA V Swarm Health Management Project，UA V SHMP）[15]。主要是使用地面遥控设备实现多架无人机在动态环境中协同合作并执行任务。MIT 四旋翼无人机安装有IMU 惯性测量单元反馈姿态信息，以及可对周围环境感知、重建的激光扫描阵列，从而规划航迹。在2007年，MIT 已经实现利用一台地面设备控制多架四旋翼无人机协同监督和追踪地面车辆目标（如图 1.7）。另外，该项目还实现了多机协同和编队飞行（如图1.8）等实验。

图1.6 MIT 四旋翼无人机图1.7 多无人机协同跟踪实验

图 1.8 MIT 多无人机编队飞行实验

多旋翼无人机不仅在许多国家的高校与科研机构得到广泛的研究，越来越多的多旋翼无人机研制公司也逐渐壮大起来，在民用领域得到了广泛的应用。一款研制较早并非常具有代表性的遥控四旋翼无人机是加拿大Draganflyer Innovations 公司制造，命名为Draganflyer X-4（如图1.9）。该四旋翼无人机采用碳纤维作为机体材料，整机重量481.1g，可载重113.2g，持续飞行16至20分钟。利用机载的3个压电晶体陀螺仪提供自身姿态信息，而机载电子设备可利用这些信息调节4个电机的转速进行飞行器的姿态稳定控制。

图1.9 Draganflyer X-4 无人机图1.10 MD4-200 无人机图1.10的MD4-200四旋翼无人机是德国MICRODRONES公司采用碳纤维材质制作而成，使用盘式直流无刷电机进行驱动，以及锂电池供电。在室内和室外可实现稳定飞行与定点悬停，自推出后在欧洲市场取得巨大的成功，但主要是通过地面的操作人员进行遥控飞行。

从上述可以看出，许多国外许多研究机构成功开发了具备在简单约束环境中自主飞行能力的四旋翼无人机，但是发展在复杂环境中全自主飞行仍然是个挑战。

1.3四旋翼飞行控制器设计方法

无人机的精确航迹跟踪是实现无人机自主飞行的基本要求。由于四旋翼无人机存在姿态与平动的耦合关系，因此实现姿态的稳定控制是实现轨迹有效稳定跟踪的关键。对此近十年来，对于四旋翼无人机的姿态控制与轨迹跟踪控制的研究获得了众多的研究成果。Zheng等人[16]将四旋翼无人机分为全驱动与欠驱动两个子系统，分别采用一种鲁棒终端滑模控制算法与欠驱动滑模控制算法进行轨迹控制，通过仿真实验证明两个算法的复合控制在外界干扰情况下具有准确的轨迹跟踪效果。S. S. Cruz等人[17]首先利用Lagrange方程构建四旋翼飞行器的动力学模型，接下来设计了基于Lyapunov分析的嵌套式饱和轨迹跟踪控制算法，并证明了系统的稳定性，通过实验表明控制算法的有效性。Gomez Balderas 等人[18]提出了基于视觉控制的四旋翼飞行器，首先采用牛顿-欧拉公式建立动力学模型，使用相机估计飞行器的速度与位置，并引入非线性饱和控制，最终通过实验证明了控制策略的有效性。Gonzalez I 等人[19]提出了基于直流无刷电机速度反馈的姿态稳定控制器，内环控制电机速度，外环控制四旋翼无人机的姿态，并保证了闭环系统的稳定性，最终通过实验证明了该算法具有良好的姿态控制效果。此外，还有大量的控制算法被应用于四旋翼无人机系统控制中[20]。

受到加工工艺水平以及安装过程的影响，实际的四旋翼无人机系统参数与理论计算的模型之间存在一定的偏差，尤其加入负载后，会出现质量的变化以及飞行器重心位置的偏移，这些给建立精确的四旋翼无人机模型带来了困难。另外，在执行飞行任务中，往往处于一种复杂多变的飞行环境，如何克服未知的环境因素的影响，保证稳定、安全的飞行也是重要的控制研究问题。因此，需要设计更为鲁棒的姿态稳定控制器与航迹跟踪控制器才适合于实际工程应用。针对四旋翼无人机的鲁棒控制，学者们已取得了一定的研究成果。Besnard L 等人[21]考虑到了外界干扰以及四旋翼无人机的模型不确定性，提出了一种鲁棒滑模算法，该算法无高控制增益，并且计算量不大。Raffo等人[22]提出了一种积分预测非线性鲁棒控制策略，采用模型预测控制跟踪四旋翼无人机的期望轨迹，控制器稳定飞行器的姿态内环，并且考虑了空气动力学干扰与模型参数不确非线性H

定性进行了仿真实验的验证。Mu Huang 等[23]针对具有模型参数不确定性的欠驱动四

旋翼飞行器，设计了一种基于反步法的自适应控制算法，补偿了由质量不确定带来的影响，最终通过仿真实验证实该算法的有效性。Satici等人[24]针对四旋翼无人机存在系统参数不确定性以及测量噪声问题，提出了一种基于L1最优控制器，从而使得四旋翼无人机系统关于干扰具有L

增益最小，并利用仿真实验证实了该算法具有良好的轨迹跟

踪控制结果。

1.4 论文选题的意义

四旋翼无人机以其驱动力高，灵活性强以及适用场合广的特点而广泛应用于各个特殊领域，它可以代替人去执行一些相对难度较高，危险度较大的任务。准确地执行这些任务的前提便是对四旋翼无人机自主飞行的姿态和轨迹进行稳定的控制。

在军用领域可以应用于：军事盲区的信息获取、目标监视、敏感区域的自动监测以及特定目标的定点清除等。在山区等复杂环境下的局部战争和冲突中，四旋翼无人机可作为侦察和攻击性的飞行平台。此外，将四旋翼无人机装载在坦克和装甲车等传统武器上，可大大提高作战效能。

在民用领域可以应用于：公安和警用中进行搜寻和营救，在恶劣气候条件、火灾、地震自然灾害发生时、或有毒物质泄漏等环境中，四旋翼无人机能够迅速在大范围内进行搜索，提供实时有效信息，减少人员伤亡。此外，四旋翼无人机可以协助警方追捕、搜索和监视犯罪分子，零风险的了解犯罪分子的具体情况，必要时还可配带激光非杀伤性武器和化学失能剂武器完成对任务对象的“点杀”和“面除”。利用四旋翼无人机平台能够对交通状况进行低成本并且高效率的监视，对高压输电线路、石油管线等进行巡查，及时了解故障状况，赢取抢修时间。在农业方面，四旋翼无人机能够携带种子、肥料、农药等进行农田的播种、施肥、喷洒农药工作，带载光谱仪器的该无人机低空飞行可及时发现病虫害或预估农业产量，配合农民提前做好部署。在新闻现场，四旋翼无人机可以从高空进行任意角度的拍摄，获取全面直观的新闻照片与视频。另外，还可应用于航空测绘、空中考古、天气预报、野生动植物观察、房地产管理等众多民用场合。

目前无人机实现自主飞行控制的大多数使用的是基于视觉的方法对位姿进行估计

或是在室内进行标定的前提下进行实验，无法满足在复杂场景下自主飞行的需求，自然。因此对于四旋翼无人机的自主的姿态稳定控制和轨迹跟踪的研究具有广泛的实用意义。

第二章研究方案

2.1 研究目标

本学位论文的研究目标分为以下三个方面：

1、建立的四旋翼无人机的数学模型是控制飞行器的基础，因此，需要根据其物理结构，空气动力学建立具有一定实际物理意义的动力模型，为进一步的精确姿态与航迹跟踪控制研究奠定良好基础。现有的大多是对基于其结构的动力学模型进行分析，但是，由于传感单元和执行单元的特征导致了其存在着动态误差，所以，也需要建立较为符合实际情况的动态模型以实现更加精准的控制。

2、作为一种实际工程应用的飞行器，四旋翼无人机在执行任务中需要面对复杂的飞行环境以及自身结构存在的不稳定。因此，结合飞行器的自身特点，设计具有强鲁棒性的姿态稳定控制器以及航迹跟踪控制器是实现自主飞行控制的基础。针对复杂的飞行环境，设计准确有效的补偿器并对自抗干扰效果进行仿真研究和优化。

2.2 研究内容

2.2.1 四旋翼飞行器的基本结构和飞行原理

四旋翼无人机一般是由检测模块，控制模块，执行模块以及供电模块组成。检测模块实现对当前姿态进行量测；执行模块则是对当前姿态进行解算，优化控制，并对执行模块产生相对应的控制量；供电模块对整个系统进行供电，如图2.1所示。

如图2.2所示，四旋翼无人机机身是由对称的十字形刚体结构构成，材料多采用质量轻、强度高的碳素纤维；在十字形结构的四个端点分别安装一个由两片桨叶组成的旋翼为飞行器提供飞行动力，每个旋翼均安装在一个电机转子上，通过控制电机的转动状态控制每个旋翼的转速，来提供不同的升力以实现各种姿态；每个电机均又与电机驱动部件、中央控制单元相连接，通过中央控制单元提供的控制信号来调节转速大小；IMU 惯性测量单元为中央控制单元提供姿态解算的数据，机身上的检测模块为无人机提供了解自身位姿情况最直接的数据，为四旋翼无人机最终实现复杂环境下的自主飞行提供了保障。

图2.1 四旋翼无人机组成结构图

现将位于四旋翼机身同一对角线上的旋翼归为一组，前后端的旋翼沿顺时针方向旋转，从而可以产生顺时针方向的扭矩；而左右端旋翼沿逆时针方向旋转，从而产生逆时针方向的扭矩，如此四个旋翼旋转所产生的扭矩便可相互之间抵消掉。由此可知，四旋翼飞行器的所有姿态和位置的控制都是通过调节四个驱动电机的速度实现的。一般来说，四旋翼无人机的运动状态主要分为悬停、垂直运动、滚动运动、俯仰运动以及偏航运动五种状态。

2

3

图2.2 四旋翼无人机结构示意图 （1）悬停：悬停状态是四旋翼无人机具有的一个显著的特点。在悬停状态下，四个旋翼具有相等的转速，产生的上升合力正好与自身重力相等，即1234F F F F G +++=。

并且因为旋翼转速大小相等，前后端转速和左右端转速方向相反，从而使得飞行器总扭矩为零，使得飞行器静止在空中，实现悬停状态，如图3.2所示。

1F 2F 3

F 4

F G

图2.3 四旋翼无人机悬停状态示意图

（2）垂直运动

垂直运动是五种运动状态中较为简单的一种，在保证四旋翼无人机每个旋转速度大小相等的倩况下，同时对每个旋翼增加或减小大小相等的转速，便可实现飞行器的垂直运动。当同时増加四个旋翼转速时，使得旋翼产生的总升力大小超过四旋翼无人机的重力时，即1234F F F F G +++>，四旋翼无人机便会垂直上升；反之，当同时减小旋翼转速时，使得每个旋翼产生的总升力小于自身重力时，即1234F F F F G +++<，四旋翼无人机便会垂直下降，从而实现四旋翼无人机的垂直升降控制。

1F 2

F 3

F 4

F G F r o n t

图2.4 四旋翼无人机垂直运动示意图

（3）翻滚运动

翻滚运动是在保持四旋翼无人机前后端旋翼转速不变的情况下，通过改变左右端的

旋翼转速，使得左右旋翼之间形成一定的升力差，从而使得沿飞行器机体左右对称轴上产生一定力矩，导致在φ方向上产生角加速度实现控制的。如图2.3所示，增加旋翼1的转速，减小旋翼3的转速，则飞行器倾斜于右侧飞行；相反，减小旋翼４，增加旋翼２，则飞行器向左倾斜飞行。

1F 2F 3

F 4

F G

φ

图2.5 四旋翼无人机翻滚状态示意图

（4）俯仰运动

四旋翼飞行器的俯仰运动和滚动运动相似，是在保持机身左右端旋翼转速不变的前提下，通过改变前后端旋翼转速形成前后旋翼升力差，从而在机身前后端对称轴上形成一定力矩，引起角θ方向上的角加速度实现控制的。如图2.4所示，增加旋翼３的转速，减小旋翼１的转速，则飞行器向前倾斜飞行；反之，则飞行器向后倾斜。

1F 2F 3

F 4

F G

θ

图2.6 四旋翼无人机俯仰状态示意图

（5）偏航运动

四旋翼的偏转运动是通过同时两两控制四个旋翼转速实现控制的。保持前后端或左

右端旋翼转速相同时，其便不会发生俯仰或滚动运动；而当每组内的两个旋翼与另一组旋翼转速不同时，由于两组旋翼旋转方向不同，便会导致反扭矩力的不平衡，此时便会产生绕机身中心轴的反作用力，引起沿角ψ角加速度。如图2.3所示，当前后端旋翼的转速相等并大于左右端旋翼转速时，因为前者沿顺时针方向旋转，后者相反，总的反扭矩沿逆时针方向，反作用力作用在机身中心轴上沿逆时针方向，引起逆时针偏航运动；反之，则会引起飞行器的顺时针偏航运动。

图2.7 四旋翼无人机偏航运动示意图

综上所述，四旋翼无人机的各个飞行状态的控制是通过控制对称的四个旋翼的转速，形成相应不同的运动组合实现的。但是在飞行过程中却有六个自由度输出，因此它是一种典型的欠驱动，强耦合的非线性系统。例如，旋翼1的转速会导致无人机向左翻滚，同时逆时针转动的力矩会大于顺时针的力矩，从而进一步使得无人机向左偏航，此外翻滚又会导致无人机的向左平移，可以看出，四旋翼无人机的姿态和平动是耦合的。

2.2.2 四旋翼无人机自主飞行的控制

四旋翼无人机的精确航迹跟踪是实现无人机自主飞行的基本要求。由于四旋翼无人机自身存在姿态与平动的耦合关系以及模型参数不确定性与外界扰动，因此只有实现姿态的稳定控制才能完成航迹的有效跟踪。

在四旋翼无人机的自主控制系统中，姿态稳定控制是实现飞行器自主飞行的基础。其任务是控制四旋翼无人机的三个姿态角（俯仰角、滚转角、偏航角）稳定地跟踪期望姿态信号，并保证闭环姿态系统具有期望的动态特性。由于四旋翼无人机姿态与平动的耦合特点，分析可以得知，只有保证姿态达到稳定控制，才使得旋翼总升力在期望的方向上产生分量，进而控制飞行器沿期望的航迹方向飞行。而四旋翼无人机的姿态在实际

飞行环境中回受到外界干扰和不精确模型的参数误差、测量噪声等未建模动态对控制效果的影响。所以，需要引入适当的观测器和控制器对总的不确定性进行估计和补偿，并对其估计的误差进行补偿，来保证四旋翼无人机在外界存在干扰下对姿态的有效跟踪。

四旋翼无人机的姿态控制应根据其实际的工作特性以及动力学模型，进而针对姿态的三个通道（俯仰，翻滚和偏航）分别设计姿态控制器，每个通道中都对应引入相应的控制器，其流程如下所示。

图2.8 姿态控制器结构图

此方法可以基本保证每个通道的实际姿态值跟踪上期望值。但是，在只考虑对模型本身进行控制时，没有考虑到外部不确定性对闭环系统的影响。微小型无人机在飞行时，由于机体较小，电机的振动较强，很容易受到外界环境的干扰。因此，整个通道中必然存在不确定因素，比如模型误差、环境干扰、观测误差等，这些不确定性将降低系统的闭环性能。所以在设计无人机控制系统时，必须要考虑系统的抗干扰性能，即闭环系统的鲁棒性[67]。因此需要设计一定的干扰补偿器对干扰进行逼近和补偿，以实现姿态角的稳定跟踪，如文献[174-188]分别采用基于神经网络的方法对非线性系统开展控制研究或用于估计系统中的不确定项，取得了良好的效果。其结构如下所示：

图2.9 带有补偿器的姿态控制器结构图

只有在保证飞机姿态可以保持稳定才能进一步讨论如何控制路径保持稳定，在时间尺度上进行分析，飞机的姿态角变化的频率要大于飞机位置的频率。所以，针对轨迹跟

踪应当使用内外双环控制，内环控制姿态角，外环控制位置。

2.2.4 四旋翼无人机稳定控制算法实用性分析

以上从理论角度分析了对姿态稳定控制的可行性，但是由于非线性控制器计算量过大，比如反步法涉及到其系统之间众多虚拟控制量的求导。并且，观测器的参数需要在线进行计算和更新，更进一步大幅度增加了控制器的负担。而四旋翼无人机作为一种微型飞行器，其机上运算能力有限。因此上述的基于反步法的非线性控制器暂时难以实现，限制了该控制器的实用化。

为了最后实现无人机姿态的稳定控制，需要从实用性的角度，利用对干扰进行观测的思想，设计一个易于工程实现的姿态控制器。分析可知控制器应满足以下条件：（1）实时性：反应速度快是无人机的一大特点，其控制器必须对期望信号和外界干扰信息的响应时间短，迅速作出控制策略。其中算法的复杂性和计算过程的复杂性将直接影响到无人机的实时响应速度。

（2）自适应性：无人机的结构特性是时变的，如果控制算法过度依赖于无人机的数学模型，那么其控制的精度势必会受到这些参数改变的影响。因此，对无人机动力的关键模型的建立以及其余干扰项的分析。

因此，不仅要在理论的基础上对基于反步法的非线性控制器进行仿真分析，并针对补偿器设计出合理高效的自适应算法，同时也要针对其实用性进行修改，最后可以工程实现。

2.3 拟解决的关键问题

2.3.1 无人机数学模型的建立与仿真

四旋翼无人机虽然结构简单，但是其仅使用四个驱动单元实现六个自由度的运动则显示出了其机动上的欠驱动性和耦合性。因此对其数学模型的准确建立是研究其运动特性的先决条件。

1、电机的数学模型的建立

电机是无人机的直接驱动单元，其特性将直接影响着无人机的运动特性。而电机作为执行器，必然存在着迟滞和饱和等性能限制，如何准确的将其特性表达出来是十分重

要的。

2、无人机运动数学模型的建立

在设定的坐标系下建立四旋翼无人机的四个电机的转速和其姿态之间的关系式是研究控制方案的先决条件。不能为了实现的简单而将一部分关键的特性忽略，或是为了过度精准的描述而将所有因素全部考虑，这都不利于模型的建立以及之后对模型的使用。因此，建立一个精准且复杂度适中的模型是将其所有关键运动特性表达出的前提也是实现精准控制的前提。

3、仿真平台的建立

将推导出的数学模型在数学仿真软件上进行表述和仿真是对其正确性验证的重要手段，也是之后实现对其控制仿真的前提之一。

2.3.2 四旋翼自主飞行抗扰控制器的设计与仿真

受加工工艺水平以及安装使用过程中的影响，其无人机的系统参数和理论计算的模型之间必定存在着一定的偏差。同时，在执行轨迹跟踪任务中，无人机往往处于一种复杂多变的飞行环境。因此，如何克服未知的环境和系统参数影响，保证稳定安全的飞行也是重要的测控研究问题。

1、四旋翼无人机的姿态解算

任何控制方法只有在对自身状态参数的准确测量的基础上，才能产生有效的控制策略。无人机通过加速度计，陀螺仪以及磁强计对自身当前的姿态角和速度进行测量以及解算。但是，其测量值势必受到传感器性能和机体工作时振动的影响，因此，设计相应的滤波器将其干扰信号尽可能的滤除则是稳定控制无人机的基础。

2、四旋翼无人机的姿态稳定控制

由于无人机的姿态和平动是耦合的，其姿态的变化势必带动着机体的平动，因此，只有在稳定控制姿态的基础上，才能对其位置进行控制。而在飞行过程中势必会受到环境因素影响其姿态跟踪，因此设计抗扰控制器来对干扰进行补偿是完成轨迹跟踪的重中之重。

3、四旋翼无人机的航迹稳定控制

无人机的位置的变化频率相对于其姿态变化频率来说相对较低，在保证姿态控制的准确稳定的基础上，需要控制其位置保持稳定。这将形成一个双环甚至多环的控制回路。

2.4 拟采取的研究方法及技术路线

2.4.1 四旋翼无人机数学模型的建立

对四旋翼无人机的模型建立分为两个部分，电机驱动部分以及机体部分：

1、无刷电机模型的建立

无刷电机是四旋翼无人机的最常见的驱动单元，也是无人机的所有姿态实现的动力来源。因此，其动态特性将直接影响到控制效果。一般来说，无刷电机的工作特性包括：

（1）时滞性。旋翼由直流无刷电机驱动旋转产生升力，转速变化与电机输入电压成正比且通过PWM 信号的占空比进行控制。在姿态控制中，电机延时导致转速和输入控制量变化的滞后，直接影响姿态控制品质，必须在模型中加以考虑。一般来说，可以将其认为是一个一阶延时环节。假设以俯仰通道的控制器为例，在忽略机体陀螺效应和旋翼陀螺效应，俯仰通道动力学公式可简化为式（2.1）：

11U I θθ=

（2.1） 其中θ为俯仰角，I θ为俯仰轴转动惯量，1U 为控制量。引入电机一阶延时环节，由Laplace

变换可得俯仰轴传递函数如（2.2）所示：

()()()211s U s s s I θθ

τΘ=+ （2.2） 其中，τ为电机延时的时间常数。

（2）饱和性。

四旋翼无人机是依靠电机带动旋翼进行驱动，在实际工程中，电机在物理上只能达

到有限转速，因此四旋翼无人机的偏航容易出现执行器饱和问题，特别面对复杂的飞行环境，偏航运动常常无法保证精确跟踪。

执行器饱和控制方法主要分为两大类：直接设计法与抗饱和控制法。直接设计法是在设计控制器时便直接将饱和问题考虑进去，保证闭环系统稳定。抗饱和控制法也称补偿器设计法。该方法首先不考虑饱和现象设计未受约束的控制器，然后根据执行机构的输入与输出的差值，设计补偿器以削弱饱和的恶劣影响，因此补偿器只在饱和出现时作用，极大简化了控制器的复杂性。由于抗饱和控制法可以引入在各种成熟的控制理论中，已经得到了广泛的应用。但是在无人机中讨论此特性对于其偏航能力的影响文献很少，也是需要解决的问题之一。

2、无人机数学模型的建立

虽然飞行机器人的种类有很多，但是建模方法相似。在建模过程中将飞行机器人本体视为空间中自由运动的刚体，主要的区别在于力与力矩的产生机制和飞行机器人姿态的描述方法。由于飞行机器人的转动是一个刚体变换，这种线性变换维持飞行机器人上任意两个质点之间的距离不变。因而飞行机器人的姿态可以用一个行列式为1的3X3阶正交矩阵R表示，它将一个在体坐标系下表示的矢量转换到惯性系下表示。这个矩阵的三个列向量为体坐标系三个正交基矢量在惯性系中的分量，三个行向量为惯性系的三个正交基在体坐标系下的分量，则称这个矩阵为飞行机器人的旋转矩阵。我们所建立的所有数学模型都需要在一定的坐标系下讨论才有意义。

同时，对于无人机本身，其结构虽然是一个由对称支架组成的刚体结构。但是，为了准确的建立其数学模型需要考虑哪些因素将影响到控制品质，哪些因素对最后的控制影响不大，或是可以等效成其他效应。考虑到无人机的结构特性和实际工作状况可以做如下假设，对其模型进行简化：

（1）考虑到无人机是刚体结构，在其飞行过程中不考虑其弹性形变以及电机转动对机体振动带来的影响。

（2）认为无人机外形结构和质量分布均匀，质心与其几何中心重合，且不考虑飞行器负载变化对质心的影响。

（3）将空气摩擦力与摩擦力矩、陀螺效应、角速度耦合项、外部环境扰动等统一视为

系统总的不确定性。

此模型简化的条件是否符合实际情况还需在接下来的研究中予以证实和修改。

3、无人机数学模型的仿真

拟采用MATLAB/Simulink平台对上述模型进行建立和分析，讨论相关模型的推导和简化是否合理准确。

2.4.2四旋翼自主飞行抗扰控制器的设计与仿真

四旋翼无人机开环响应特性的分析可知，无人飞行器本身是不定的，需要通过设计飞行控制器实现姿态、轨迹的稳定控制，使无人飞行器输出能够快速跟踪期望角度和指令。控制器由控制姿态的内回路控制器和控制轨迹的外回路控制器组成，其中，姿态控制器的主要功能是控制无人飞行器的滚转角、俯仰角、滚转角速度、俯仰角速度等姿态，使无人飞行器能够快速准确地跟踪操纵指令输入，轨迹控制器的主要作用是控制无人飞行器纵向、横向速度以及垂向位移等状态。系统框图如2.6所示。

在该框图中，期望的控制指令信号为控制系统提供纵向线速度、横向线速度和垂向位置等控制指令信息；飞行指令输入到轨迹控制器，轨迹控制器开始根据期望的输入量计算得出期望的操纵量以及滚转角、俯仰角、偏航角等姿态状态量并输出；轨迹控制器的输出量又作为输入量输入到姿态控制器中，经过运算得出各旋翼的控制量，结合轨迹控制器输出的操纵量，即得到了完成期望飞行所需要施加的操纵控制量；最后，这些操纵控制量输入到无人倾转旋翼飞行器模型中，飞行器模型经过计算得出实际的状态响应并反馈到控制系统中。

图2.10 理想条件下轨迹跟踪控制回路构成关系

1、姿态控制系统

无人飞行器要进行机动飞行，首先要改变的是飞行姿态角，然后改变机体气动合力和合力矩矢量方向以及大小，最后得到无人飞行器期望的飞行速度等状态量以实现既定的飞行任务。由此可见，姿态控制器稳定性的好坏在很大程度上决定了无人飞行器的飞行品质。而在实际飞行过程中，无人机势必会受到复杂飞行环境的影响，为了对这些误差进行补偿以达到更好的响应跟踪效果。

图2.11 带有补偿器的姿态跟踪控制回路构成关系

2、轨迹控制系统

无人飞行器通常执行侦察、搜索、救援等任务，需要控制器对无人飞行器的速度和位置进行精确控制。根据运动学特性，无人飞行器平移运动的阻尼比同轴转动运动的阻尼大得多，也就是说，姿态运动比速度运动快，给定某一方向的操纵量，这一方向的姿态首先变化并达到稳定值，随后，这一方向的速度/位置才逐渐达到要求值。根据这一时间尺度分离，可以把飞行控制器分为快回路和慢回路，或称为内回路和外回路。

图2.12 带有补偿器的轨迹跟踪控制回路构成关系

通过上述分析，为了实现良好的跟踪效果，应当对其中的由于不精确建模以及复杂飞行环境所带来的干扰进行估计和补偿。如何建立补偿器以及如何快速准确的确定补偿器系数都是本课题一大难点。

3、控制系统仿真

四旋翼飞行器飞行控制技术综述

四旋翼飞行器飞行控制技术综述 四旋翼飞行器是一种由四个旋翼组成的无人机，可以垂直起降和定点悬停，具有灵活性和机动性。它的飞行控制技术可以分为姿态控制和位置控制两种基本类型。姿态控制是指控制飞行器姿态（包括横滚、俯仰和偏航），而位置控制则是控制飞行器的定点飞行或航线飞行。下面将对这两种控制技术进行详细介绍。 一、姿态控制技术 1. 传统PID控制 PID控制是一种经典的控制方法，它通过比例、积分和微分三个分量的组合来调节系统的输出。在四旋翼飞行器中，PID控制可以用来控制姿态，使飞行器保持平稳的飞行状态。通过对角速度和角度的反馈控制，可以实现对飞行器姿态的精确控制。但是PID控制也存在一些问题，比如对于非线性系统和参数变化的系统，PID控制的性能会受到影响。 2. 模糊控制 模糊控制是一种可以应对非线性系统和模糊环境的控制方法。在四旋翼飞行器中，可以利用模糊控制来实现对姿态的精确控制。通过建立模糊规则库，可以将模糊的输入与输出进行映射，实现对飞行器姿态的控制。模糊控制可以有效地应对系统的非线性特性，但是对规则库的设计和参数的选择需要较大的经验和技巧。 3. 神经网络控制 4. 遗传算法控制 遗传算法是一种模拟生物进化的优化算法，可以用来优化系统的控制参数。在四旋翼飞行器中，可以利用遗传算法来寻找最优的姿态控制参数，从而实现对飞行器姿态的精确控制。遗传算法能够全局寻优，但是需要大量的计算资源和较长的优化时间。 1. GPS定位控制 GPS定位是一种全球定位系统，可以实现对飞行器位置的精确控制。在四旋翼飞行器中，可以利用GPS定位进行位置控制，实现定点飞行或航线飞行。通过GPS模块获取飞行器的位置信息，可以实现对飞行器位置的精确控制。但是GPS在室内或密集城市地区信号可能不太可靠。 3. 惯性导航控制 惯性导航是一种通过加速度计和陀螺仪获取飞行器运动信息，并通过积分计算得到飞行器位置信息的导航方法。在四旋翼飞行器中，可以利用惯性导航进行位置控制，实现对

四旋翼无人机自主飞行控制方法研究综述

目录 第一章选题背景和意义 (1) 1.1选题背景 (1) 1.2国内外研究现状及发展动态 (2) 1.3四旋翼飞行控制器设计方法 (6) 1.4论文选题的意义 (7) 第二章研究方案 (8) 2.1研究目标 (8) 2.2研究内容 (8) 2.2.1 四旋翼飞行器的基本结构和飞行原理 (8) 2.2.2 四旋翼无人机自主飞行的控制 (12) 2.2.4 四旋翼无人机稳定控制算法实用性分析 (14) 2.3拟解决的关键问题 (14) 2.3.1 无人机数学模型的建立与仿真 (14) 2.3.2 四旋翼自主飞行抗扰控制器的设计与仿真 (15) 2.4拟采取的研究方法及技术路线 (16) 2.4.1 四旋翼无人机数学模型的建立 (16) 2.4.2四旋翼自主飞行抗扰控制器的设计与仿真 (18) 2.5可行性分析 (20) 第三章预期研究成果与计划安排 (21) 3.1预期研究成果 (21) 3.2计划安排 (21) 参考文献 (22)

第一章选题背景和意义 1.1 选题背景 无人机（Unmanned Aerial Vehicles, UA V），通过在机体内装备的自主程序控制飞行或根据地面控制站无线遥控设备的操纵指令控制飞行。近年来，以其体积小、成本低、适应性强、机动性隐蔽好、可重复使用、可替代人执行危险性大的作战任务等特点成为国内外研究的热点，并逐渐在军事、民用等诸多领域展现出巨大的应用潜力[1]。通常无人机分为旋翼式无人飞行器和固定式无人飞行器[2]。固定式无人飞行器出现的较早，自20世纪60年代初，美国首次使用无人机进行军事探查，并在之后的战争中起到巨大的效果，如参与中东海湾战争的“先锋”舰载无人机、科索沃战争的“掠夺者”无人机、阿富汗战争和伊拉克战争中的“捕食者”和“死神”系列无人机、“全球鹰”战略无人侦察机[3]。随着微机电、通信、新材料和控制方法等科技的完善和研究，使得早期旋翼式无人飞行器相对复杂的工程应用找到了有效的解决方式，并且能够更好地满足如今越发复杂化的作战环境和要求。旋翼式无人机较固定式无人机具有突出优势，它能够在狭小的空间范围中实现悬停[4]，垂直升降（VTOL, Vertical Take Off and Landing），灵活度好，结构简单。本课题主要研究的对象是微小型旋翼式无人飞行器——四旋翼（Quadrotor）。该飞行器的四个旋翼和四个电机分别固定在具有中心对称结构的十字架结构机身的四个端点。改变四个电机的转速从而改变升力，实现四旋翼飞行器的轨迹和姿态控制[5]。与单旋翼式无人飞行器相比，四旋翼飞行器布局简单，易于控制，在飞行稳定性和可操纵性上更加突出。此外，噪声小，制造精度低，隐蔽性好以及在狭小空间中完成飞行任务等优点，使得四旋翼拥有更加大的应用潜力。但是，微小型四旋翼飞行器是一种非完整约束的二阶欠驱动强耦合系统，在飞行过程中，四旋翼无人飞行器可以通过调节四个螺旋桨的转速直接控制其姿态角度和飞行高度，而对于飞行器的水平位置，只能通过飞行器姿态角度与水平位置之间的耦合关系来间接控制，因此实现四旋翼无人飞行器三个方向的位置控制具有较大的难度。除此之外，由于四旋翼无人飞行器体积小并且重量轻，在飞行过程中空气阻力和阻力矩对其影响比较大，因此在设计飞行控制器时还需要考虑到时变的外部干扰问题。除外界扰动以外，在每次飞行中，不同的负载导致飞行器的重量以及转动惯量也都会有很大程度上的差别。由于四旋翼无人飞行器的动力学模型相对复杂，其动力学模型中的一些空气动力学参数很难准确测量，这些不确定性进一步增加了

四旋翼飞行器飞行控制

四旋翼飞行器飞行控制 摘要：四旋翼飞行器是一种结构简单、飞行方式独特的垂直起降无人机。本文主要讨论了关于四旋翼飞行器的飞行控制方法，由于该飞行器的系统是属于MIMO系统和现代飞行控制技术的发展，人们对飞机性能的要求也越来越高，但是需要提出更好的控制器使其系统的稳定性、鲁棒性、自适应性等能提高。 关键词：四旋翼飞行器，飞行控制，MIMO，鲁棒性，稳定性，自适应性 1 引言 四旋翼无人机是具有4个输人力和6个自由度的欠驱动动力学旋翼式直升机[1]，该系统是能够准静态飞行的自主飞行器，如图1.1所示。与传统的直升机相比，四旋翼直升机具有4个固定倾斜角的螺旋桨，从而使其结构和动力学特性得到了简化。 图1.1四旋翼飞行器的结构形式 从该飞行器结构模型可以看出，推进器(1、3)、(2、4)为互相对称的两部分。通过改变推进器转子的旋转速度，会使飞行器产生升力，引起运动[2]，如图1.2所示。因此，通过改变4个推进器的转动速度，我们可以控制飞行器的垂直起降运动。如果相反地控制(2、4)推进器的旋转速度，会引起滚转运动；如果相反地控制(1、3)推进器的旋转速度，会引起俯仰运动；要使飞行器产生偏航运动，则需要通过共同控制(1、2)和(3、4)推进器的旋转速度。 近几十年来，随着飞机性能的不断提高，飞行控制技术发生了很大的变化，出现了主动控制技术、综合控制技术、自主飞行控制技术等先进的飞行控制技术，。现代高性能飞机对飞行控制系统提出了更高的要求，使用古典控制理论设计先进飞机的飞行控制系统已越来越困难。在国际上已经有很多学者研究了关于四旋翼飞行器的控制问题，而这些控制方法可以概括为三类[3]： （1）频域法，如线性二次型调节器/线性二次高斯函数/回路传递恢复方法（LQR/LQG/LTR）、定量反馈理论（QFT）方法、动态逆方法； （2）数值最优方法，如H∞方法、μ综合方法等； （3）时域法，如特征结构配置（EA）方法。 但是这些方法对四旋翼飞行器的各种姿态控制、位置控制、速度控制、定点悬停控制、协调转弯控制、自主飞行控制等控制方法设计，不能很好的提高飞行器的稳定性、自适应性和鲁棒特性等。所以在此基础上，对各种飞行控制方法进行研究并提出更好的控制方法。

四旋翼飞行器控制系统设计共3篇

四旋翼飞行器控制系统设计共3篇 四旋翼飞行器控制系统设计1 四旋翼飞行器控制系统设计 目前，四旋翼飞行器正逐渐成为人们探索天空的利器，已被广泛应用于农林、测绘、消防、救援等领域。四旋翼飞行器是一种类似于昆虫翅膀的结构，由四个电动机和相应的位置悬挂的旋翼组成的，可以在空中实现自主飞行和悬停。为了使四旋翼飞行器具备更高的稳定性和控制能力，科研人员设计并实现了控制系统，使其能够在空中实现更高效的飞行。 四旋翼飞行器控制系统可分为硬件和软件两部分。硬件包括传感器、执行机构和控制器等，用于捕获关键飞行信息并实时调节四个电动机的速度。软件包括程序控制、控制策略和运算等，用于调节控制器各参数以确保四旋翼飞行器飞行安全并正常运转。 传感器是四旋翼飞行器控制系统中的重要组成部分。传感器能够实时捕获机身姿态、制动和速度等信息，使四旋翼得以实现更高效的控制。通常使用的传感器包括陀螺仪、加速度计、磁力计和GPS等。陀螺仪和加速度计用于实时检测飞行器的姿态和制动变化，磁力计用于检测地球磁场方向，以确定飞行器的方向，GPS用于定位飞行器在三维空间中的位置信息。 控制系统执行机构是电动机和旋翼组。电动机作为控制系统的

主要执行机构，它的输出转速与飞行器的自身稳定性和空气动力学相关联。旋翼组的作用是提供飞行器升力，同时也是控制方向的主要执行机构。为了确保飞行器飞行的稳定性和响应速度，需要在操作时控制电动机的转速和旋翼的转角。 控制器是四旋翼飞行器控制系统的核心。控制器是指一组能将传感器信息转化为速度控制信号的电路，以控制电动机输出速度，从而控制飞行器飞行方向、高度等参数。控制器分为硬件控制器和软件控制器。硬件控制器主要包括传感器、电动机和电路，用于接收和传递信号。软件控制器是一组算法，用于控制飞行器的方向、高度和速度等关键参数，使飞行器能够保持稳定的飞行。 控制策略是四旋翼飞行器控制系统的核心。控制策略包含PID 控制、模型预测控制等多种模式。PID控制模式是最常用的控 制模式，可通过这种模式控制飞行器在离目标位置越来越近时减小输出控制。模型预测控制是一种动态建模控制策略，其主要是通过构建四旋翼飞行器的动态模型，计算输出控制并调整控制器参数以优化控制响应性能。 四旋翼飞行器的控制系统设计要考虑的因素很多，例如稳定性、精度、动态响应和抗干扰性等。随着科技的发展，控制系统的发展也在不断更新，云控制、多传感器控制、算法学习等新技术的不断出现使得四旋翼飞行器的飞行更加智能化、精准和安全，同时也为飞行器的应用和开发提供了更大的空间。 总之，四旋翼飞行器控制系统设计是实现飞行器自主飞行和悬

四旋翼飞行器飞行控制技术综述

四旋翼飞行器飞行控制技术综述 随着科技的不断发展，无人机已经成为了现代社会中不可或缺的一部分。其中四旋翼 飞行器是无人机中的一种常见类型，它具有简单的结构、灵活的机动性和广泛的应用领域。在四旋翼飞行器的飞行过程中，飞行控制技术起着至关重要的作用，它直接影响着飞行器 的稳定性、精准度和安全性。本文将就四旋翼飞行器飞行控制技术进行综述，包括其基本 原理、控制方法和发展趋势。 一、四旋翼飞行器的基本原理 四旋翼飞行器由四个对称分布的螺旋桨组成，其工作原理类似于直升机。螺旋桨通过 变化其转速来产生升力和推力，从而使飞行器在空中进行飞行。四旋翼飞行器的飞行控制 主要通过调节螺旋桨的转速来实现。当需要向上升时，四个螺旋桨的转速均增加；当需要 下降时，四个螺旋桨的转速均减小；当需要向前飞行时，前两个螺旋桨的转速增加，后两 个螺旋桨的转速减小；当需要向后飞行时，前两个螺旋桨的转速减小，后两个螺旋桨的转 速增加。通过这种方式，四旋翼飞行器可以在空中实现上升、下降、前进、后退、转向等 各种飞行动作。 二、四旋翼飞行器的飞行控制方法 1. 自稳定控制 自稳定控制是四旋翼飞行器最基本的飞行控制方法。它通过激活飞行器中的陀螺仪、 加速度计、磁力计等传感器，实时监测飞行器的姿态和运动状态，然后通过控制飞行器的 电机来调整其姿态，使其保持水平飞行、平稳悬停等动作。这种控制方法简单直观，适用 于日常飞行和初学者操作。 2. 遥控手柄控制 遥控手柄控制是四旋翼飞行器常见的操控方式。通过遥控器上的摇杆、按钮等控制装置，飞行员可以实时操控飞行器的姿态、速度和高度。这种控制方法需要飞行员有一定的 飞行经验和操作技巧，适用于比较复杂的飞行任务和专业的飞行员。 3. 自动驾驶控制 随着人工智能和自动控制技术的不断发展，自动驾驶控制已经成为了四旋翼飞行器的 新趋势。通过预先设置飞行路径、目标点和航线，飞行器可以自主实现起飞、飞行、巡航、降落等任务，大大提高了飞行的精准度和安全性。这种控制方法适用于无人机自主飞行、 航拍、物流运输等领域。 1. 精密导航技术

微型四旋翼无人机控制系统设计与实现

微型四旋翼无人机控制系统设计与实现 微型四旋翼无人机控制系统设计与实现 一、引言 随着无人机技术的快速发展，微型四旋翼无人机因其体积小、机动性强、操作简单等特点而备受关注。本文将介绍微型四旋翼无人机的控制系统设计与实现，包括硬件结构设计、飞行控制算法、遥控器与无人机的通信以及飞行状态监测等方面的内容。 二、硬件设计 微型四旋翼无人机的硬件结构由四个电机和相应的螺旋桨组成，同时还包括飞控、电池、传感器和通信模块等。电机通过螺旋桨产生推力，控制无人机的飞行方向和姿态。飞控是无人机的大脑，通过接受传感器数据并进行计算，控制电机输出相应的信号以实现飞行任务。虽然整个系统设计较为复杂，但由于无人机体积小，所以硬件结构相对较简单。 三、飞行控制算法 微型四旋翼无人机的飞行控制算法通常包括姿态控制和高度控制两部分。姿态控制通过测量无人机的姿态角度，并计算出所需的姿态角度偏差，然后通过PID控制器调整电机的转速，从而实现姿态的稳定控制。在姿态控制的基础上，高度控制通过测量无人机的高度，并计算出所需的高度偏差，然后通过PID 控制器控制推力大小来调整飞行高度。 四、遥控器与无人机的通信 遥控器是无人机和操作员之间的重要媒介，通过遥控器操作，操作员可以实现对无人机的遥控飞行。遥控器通过无线通信方式与无人机进行数据的传输，包括指令的发送和无人机状态的

接收。在通信方面，常用的方式有无线电通信和蓝牙通信，通过指令的传输和接收，操作员可以实时了解无人机的状态，从而对无人机进行精确的操作和控制。 五、飞行状态监测 飞行状态监测是无人机飞行过程中的重要环节，通过监测无人机的各项指标来实时反馈无人机的飞行状态。常见的监测指标包括无人机的姿态角度、高度、速度、电池电量等，这些指标可以通过传感器的测量得到。操作员通过监测无人机的飞行状态，可以及时调整飞行控制算法参数，以确保无人机的顺利飞行。 六、结论 通过本文的介绍，我们对微型四旋翼无人机的控制系统设计与实现有了初步的了解。微型四旋翼无人机的控制系统由硬件设计、飞行控制算法、遥控器与无人机的通信以及飞行状态监测等部分组成。在设计的过程中，需要综合考虑多个因素，保证无人机的稳定性和性能，以实现飞行任务的顺利完成。未来的发展中，微型四旋翼无人机的控制系统将不断完善和创新，以满足更多领域的应用需求 综上所述，微型四旋翼无人机的控制系统是实现无人机飞行的关键部分。通过硬件设计、飞行控制算法、遥控器与无人机的通信以及飞行状态监测等部分的协同工作，操作员可以实现对无人机的遥控飞行，并实时了解无人机的状态。控制系统设计需要考虑无人机的稳定性和性能，以保证飞行任务的顺利完成。随着技术的不断发展，微型四旋翼无人机的控制系统将不断完善和创新，以满足更多领域的应用需求

四旋翼无人机研究现状及研究意义

四旋翼无人机研究现状及研究意义 四旋翼无人机是一种可以进行垂直起降和悬停的飞行器。它由四个垂 直起降的电动螺旋桨和一个设备负载平台组成，可以携带各种传感器和设备，用于完成各种任务，如航拍、输送物资、监视和侦查等。近年来，四 旋翼无人机的研究不断发展，它在农业、气象、电力、物流等领域得到了 广泛应用。 目前，四旋翼无人机研究的主要方向包括控制系统、感知与导航、通 信与协同和物理设计等。控制系统研究主要包括飞控算法、姿态控制和轨 迹规划等，旨在提高无人机的飞行稳定性和精确性。感知与导航研究主要 关注无人机的环境感知和自主导航能力，包括视觉识别、避障和地图构建等。通信与协同研究主要关注无人机之间的信息交流和协同任务能力，实 现多机协同和群体行为。物理设计研究主要关注无人机的结构设计和材料 选择，以提高无人机的轻巧性和飞行效率。 四旋翼无人机的研究具有重要的意义。首先，四旋翼无人机可以完成 人力难以达到的任务，如航拍高空照片、观察植物生长和监测天气等，为 科学研究和实际应用提供了有力的工具。其次，四旋翼无人机可以实现航 空领域的自主化和智能化，通过自主导航和协同任务能力提高飞行器的效 能和安全性。再次，四旋翼无人机在物流和运输领域的应用前景广阔，可 以实现货物的快速和安全运输，减少人力和时间成本。最后，四旋翼无人 机在农业领域的应用也具有重要意义，可以实现农作物的精细管理和立体 耕作，提高农业生产效益。 总之，四旋翼无人机的研究正在不断发展，它的应用领域广泛，具有 重要的研究意义和实际应用价值。在未来的研究中，需要加强控制系统的 研究，提高飞行器的稳定性和控制精度。同时，还需要加强对感知与导航、

四旋翼飞行器控制算法研究

四旋翼飞行器控制算法研究 四旋翼飞行器作为一种无人机，越来越得到了人们的关注，应用领域也越来越 广泛，如农业植保、电力巡检、环境监测、物流配送等等。但是，四旋翼飞行器的成功与否，与其控制算法密不可分。 四旋翼飞行器采用的常见控制算法有两种，分别是PID控制算法和模型预测 控制算法。 首先, PID控制算法，是一种经典的优化控制算法。它在工业控制领域使用最 为广泛。PID算法的基本思想是将误差信号分解为比例项、积分项和微分项三部分，由此产生的三个控制量分别作为执行器驱动的输入量，实现对目标物体的运动状态进行控制。其中比例项实现的是目标状态与物体当前状态之差的比例控制；积分项则实现了目标与感知输出之间误差累积的积分控制,以解决静态误差问题；微分项 则实现的是对误差整体变化趋势的控制，以避免动态波动。 但是，PID控制算法存在的局限性也是非常明显的, 受系统非线性、惯性和时 滞等因素影响，PID控制器的设计往往会产生复杂的控制结构和动态，同时也提高 了开发和应用的难度，因此需要有其他的控制方法作为辅助。 其次，模型预测控制算法是一种新兴的优化控制算法。与PID算法不同的是，模型预测控制器在考虑目标状态差异的同时，还会在预测的过程中，结合控制输入与系统响应的仿真结果，根据物体生理学动态方程计算出实时控制权重，并动态地采取一些辅助控制手段，以提高控制的精度和鲁棒性,从而实现动态控制和优化。 模型预测控制算法具有很高的鲁棒性、动态性、自适应性，能够解决在系统变化、噪声扰动以及非线性特性等方面造成的挑战，因此在控制器设计和控制算法优化 方面，越来越多的研究者采用模型预测控制算法。 总之，四旋翼飞行器的控制算法研究将对飞行器的性能和应用都有着很大的影响。随着飞行器的发展，更高精度、更高效的控制算法将不断涌现，这也将加速飞

四旋翼无人机几何滑模姿态控制技术和抗扰应用研究

四旋翼无人机几何滑模姿态控制技术和抗扰应用研究 随着计算机、传感器和驱动器技术的发展,具有垂直起降和悬停能力的四旋翼无人机逐渐成为微小型无人机研究的热点方向。为了适应微小型无人机的任务目标,四旋翼无人机的控制需要满足大范围和快速机动的性能要求,同时由于设计的四旋翼无人机惯量较小,更易受到自身非线性特性和各种外部干扰的影响,因此四旋翼无人机的控制算法还需要具有较高的抗干扰能力。 本文针对四旋翼姿态的全局抗干扰控制算法进行了研究,主要包括以下几个方面:四旋翼无人机姿态的运动学和动力学建模。为了设计全局稳定的姿态控制器,本文使用单位四元数,而非传统的欧拉角,表示四旋翼无人机的姿态运动学。 给出了单位四元数的李群结构,为从微分几何的视角对四旋翼无人机的姿态运动学进行分析与控制设计提供了数学基础。根据牛顿第二定律和叶素理论,给出了四旋翼无人机的动力学模型,指出四旋翼无人机姿态控制对四旋翼无人机系统的性能具有重要影响。 对四旋翼无人机姿态动力学中可能受到的干扰进行了讨论,最终确定了用于仿真和控制器设计的数学模型。四旋翼无人机的几何滑模姿态控制器。 基于单位四元数的姿态表示,使用对匹配干扰具有天然鲁棒性的滑模控制技术,设计了的几何滑模姿态控制器。利用反步法和逆最优定理,构造性的证明了几何滑模姿态控制器的稳定性和控制器在李雅普诺夫函数意义下的最速特性。 由于采用了恒值切换,设计的几何滑模姿态控制器也满足驱动器饱和特性。仿真实验中,设计的几何滑模姿态控制器与基于单位四元数的类PD控制律相比较,在满足驱动器饱和特性的条件下,用较小的控制量获得了更快的收敛速度。 在实验平台上进行的四旋翼无人机姿态阶跃响应实验表明几何滑模姿态控

四旋翼飞行器控制系统构建及控制方法的研究共3篇

四旋翼飞行器控制系统构建及控制方 法的研究共3篇 四旋翼飞行器控制系统构建及控制方法的研究1 四旋翼飞行器控制系统构建及控制方法的研究 随着人们对于无人机的需求不断增加，四旋翼飞行器作为一种轻型、灵活、能够在空中飞行的设备，已经广泛应用于各个领域。要保证四旋翼飞行器的飞行质量和稳定性，就必须建立一个高效的控制系统并采用相应的控制方法。 四旋翼飞行器的控制系统包括传感器、处理器、电机及电调等模块。其中，传感器模块主要用于采集飞行所需的数据，包括飞行姿态、速度、位置信息等。采用的传感器有光电传感器、GPS模块等，这些模块可以实时获取飞行器的状态信息，为控 制器提供反馈信号。接下来是处理器模块，主要由单片机、DSP等芯片组成，是传感器采集的数据进行处理和分析的核心 模块。它将传感器采集的信息进行计算、修正，最终输出相应的控制信号，控制电机的启停及转速。电机和电调模块则根据控制器的指令转动四个旋翼，使飞行器产生上升、下降、向前、向后等动作。 在控制方法上，我们可以采用PID控制算法进行控制。PID是 一种经典的控制方法，包括比例、积分和微分三个部分，可用于控制器的姿态、高度、速度等。这种方法具有结构简单、易于调节、响应速度快等优点，是四旋翼飞行器的常见控制方法

之一。 在具体实现时，我们可以使用C语言进行编程，并采用相关的控制器和开发板，例如STM32和Arduino等。在开发阶段，我们可以先完成各模块的接口设置，对飞行器进行基本的程序调试。接下来，结合实际场景进行模拟，逐步优化调节程序，保证飞行器的飞行控制质量。 总之，四旋翼飞行器控制系统的构建及控制方法研究是保证飞行器飞行性能的关键。未来还需要进一步探索，开发更加高效、稳定的控制系统及方法，满足不同领域的需求，为无人机的广泛应用提供支持 通过对四旋翼飞行器控制系统的构建和控制方法的研究，我们可以实现对无人机的飞行控制。PID控制算法具有结构简单、 易于调节、响应速度快等优点，是四旋翼飞行器的常见控制方法之一。在具体实现时，我们可以使用相关的控制器和开发板，例如STM32和Arduino等，并结合实际场景进行模拟和优化调节程序，以保证飞行器的飞行控制质量。未来，需要进一步探索开发更加高效、稳定的控制系统及方法，满足不同领域的需求，为无人机的广泛应用提供支持 四旋翼飞行器控制系统构建及控制方法的研究2 近年来，随着无人机技术的飞速发展，四旋翼飞行器作为无人机的一种，已经成为大众关注的热点技术。四旋翼飞行器广泛应用于军事、民用、科研等领域，其控制系统构建及控制方法的研究势在必行。

基于深度学习的四旋翼无人机控制算法优化研究

基于深度学习的四旋翼无人机控制算法优化 研究 随着人工智能的发展和深度学习的应用，四旋翼无人机的控制算法也得到了重大的提升。基于深度学习的无人机控制算法在提高飞行精度和性能方面表现出了显著的优势。本文将介绍基于深度学习的四旋翼无人机控制算法的优化研究。 一、深度学习在无人机控制中的应用 深度学习是一种人工智能的方法，它模仿人脑的神经网络结构，可以让机器自己学习和识别数据特征，从而实现对数据的自动分析和处理。在无人机控制中，深度学习可以帮助无人机识别环境、避开障碍物、自动控制飞行方向和速度等。二、深度学习在四旋翼无人机控制中的优势 四旋翼无人机控制是一项高难度的工程技术，需要大量的运动控制、电路控制和传感器控制等方面的知识。传统的无人机控制算法效果受到传感器精度和算法模型的限制，难以精确控制无人机。而基于深度学习的无人机控制算法可以自学习和自适应，使得控制算法变得更加灵活。 三、基于深度学习的四旋翼无人机控制算法 基于深度学习的四旋翼无人机控制算法包括视觉感知、环境感知和运动控制三个主要部分。其中视觉感知主要通过相机和图像处理技术获取无人机周围的图像信息，环境感知主要通过传感器获取无人机周围的环境信息，运动控制主要通过无线通信技术传递控制信号，实现对无人机的精确控制。 四、算法优化研究 基于深度学习的四旋翼无人机控制算法虽然精度和性能较好，但也存在一些问题。例如，算法自学习的过程需要大量数据的支持，对数据质量和纯度要求较高，

数据规模也需要大。此外，算法的可控性也存在一定的问题，例如难以实现实时控制，需要大量的计算资源等。 针对上述问题，需要进行算法优化研究。优化研究可以从以下方面进行： 1. 数据静态引入：提高数据质量和准确性，减少数据量，提高数据利用率。 2. 算法实时控制：提高算法的实时性和控制性能，使得无人机控制更加精确和稳定。 3. 降低计算资源：优化算法模型，降低算法计算复杂度和计算量，提高算法效率。 五、结论 深度学习技术的应用使得四旋翼无人机控制算法得到了大幅度的提升，算法的精度和性能也得到了显著提高。但同时也存在一些问题需要解决，需要进行优化研究，提高算法控制精度、实时性和效率，使得无人机控制变得更加精确、稳定和快速。

四旋翼飞行器动力学建模与控制技术研究

四旋翼飞行器动力学建模与控制技术研究 随着无人机技术的不断发展，四旋翼飞行器已经成为了无人机市场中的一种重 要机型。四旋翼飞行器由于其体积小、操作灵活、便携性强等特点，被广泛应用于农业、地质勘探、安防、航拍等领域。然而，四旋翼飞行器的稳定性及控制问题一直是制约其广泛应用的关键性技术之一。因此，本文将探究四旋翼飞行器动力学建模及控制技术的研究现状和趋势。 一、四旋翼飞行器动力学建模 四旋翼飞行器的动力学模型一般包括四个方程，分别是运动学方程、动力学方程、气动平衡方程以及电机方程。 首先，运动学方程是描述四旋翼飞行器在空间的运动轨迹和姿态的方程。这个 方程组包括七个微分方程，包括三个表示位置的方程和四个表示姿态的方程。位置方程描述飞行器在三个自由度上的运动，姿态方程描述飞行器在三个方向上的旋转。 接下来，动力学方程主要描述四旋翼飞行器的运动和状态方程。四旋翼飞行器 的动力学方程主要包括牛顿定律、欧拉定理、动量定理和角动量定理。 气动平衡方程则描述了四旋翼飞行器在空气中的运动状态。这个方程组包括六 个方程，其中四个方程描述四个电机的输出，两个方程描述飞行器的速度和角速度。 电机方程则描述了四个电机的动力输出。这个方程通常采用电机的转矩和输出 功率来进行建模，用来计算四旋翼飞行器的运动状态。 二、四旋翼飞行器控制技术 四旋翼飞行器的控制技术是保障其稳定飞行的关键之一。控制技术的核心是设 计合理的控制算法和系统结构，通过对飞行器的状态进行控制，以达到预定的控制目标。

其中，传统的PID控制算法无法适应四旋翼飞行器的高自由度、快速响应的特点。针对这个问题，目前研究较多的是基于模型预测控制（MPC）和切换控制的 方法。MPC将控制问题视为一个优化问题，通过对未来状态进行预测，优化当前 状态，从而实现系统控制。而切换控制则通过将控制问题分成多个子空间，通过切换不同的控制子空间，实现系统控制。 同时，四旋翼飞行器的控制技术也离不开传感技术的支撑。四旋翼飞行器需要 准确地获取各种姿态、位置、速度等信息才能进行控制。因此，惯性测量单元（IMU）、GPS、视觉传感器以及激光雷达技术等都被广泛地应用于四旋翼飞行器 控制系统。 三、四旋翼飞行器未来发展趋势 未来的四旋翼飞行器将会越来越小、轻量化和智能化。越来越小的飞行器可以 进一步提高其动态性能和灵活性。同时，轻量化的设计可以延长飞行器的续航能力。而智能化则可以通过机器学习、自适应控制等技术，提高其控制精度和稳定性。 此外，未来的四旋翼飞行器还将配备更为智能化的自主导航系统和智能化的任 务管理系统。这些智能化的系统可以让飞行器更智能地进行自主导航和任务执行。此外，它们还可以通过云端数据处理、大数据分析等技术，实现更强大的任务调度和数据处理能力。 总之，四旋翼飞行器动力学建模和控制技术的不断发展，为四旋翼飞行器的普 及和应用提供了重要基础。在未来的发展中，四旋翼飞行器将会越来越小、轻量化和智能化，应用范围也会越来越广泛。相信在不久的将来，我们会看到四旋翼飞行器在更多领域发挥出更大的作用。

四旋翼无人机研究现状及研究意义

四旋翼无人机研究现状及研究意义 虽然目前四旋翼飞行器因为自身诸多优点吸引了很多研究者的注意，并且己经被应用到各种领域，但是在技术方面依然存在很多难题需要克服。其中，最为关键的问题便是飞行控制问题，在设计控制策略方面主要存在两个方面的困难： 第一，难以对其建立精确的数学模型。和一般飞行器一样，四旋翼飞行器在飞行过程中，不仅要受到重力、空气动力、本体升力等作用，还要受到未知并且变化的气流等外部干扰的影响，这导致很难获得准确的气动性能参数，从而难以建立精确有效的数学模型，大大阻碍了设计控制效果优良的控制策略的设计。 第二，四旋翼飞行器是一个典型的多输入多输出(MIMO)、非线性、强耦合的欠驱动系统，同时对干扰比较敏感，这大大增加了控制的难度，使得飞行控制系统的设计变得非常困难。 针对四旋翼飞行器，目前主要有三种控制策略：局部线性化、非线性控制和智能控制。 (1)局部线性化方法 局部线性化方法是基于线性化的思想，首先将四旋翼飞行器的非线性模型通过小扰动模型思想或者局部线性化的思想转化为线性模型，然后基于线性控制方法设计控制器，其主要包括传统PID控制和最优LQR控制。 PID控制基本思想是将四旋翼飞行器的模型分为化个独立的线性化通道，并分别对每个通道设计PID控制律，步骤简单，易于实现。例如，Salih设计了一种PID控制器对四旋異飞行器进行飞行控制，他将四旋翼系统分为全驱动和欠驱动通道，分别对两个通道设计ＰＩＤ控制器，并通过仿真证明了控制器的有效性[8]。 LQR(Linear Quadratic Regulator)即线性二次型调节器是一种最优控制策略，基本思想是在满足性能函数取得最优值的约束下，根据相应原理设计控制器。例如，高青等人为四旋翼飞行器的姿态稳定控制提出了新的LQR控制器，该控制器能够实现姿态的快速稳定控制并跟踪参考输入[9]；李一波等人采用一种指令跟踪増广LQR方法设计了飞翼式无人机纵向姿态控制律，并取得不错的控制效果[10]。 线性化方法是一种较为简单的控制策略，面向的对象只能是弱非线性模型，所以在设计

基于积分反步法的四旋翼飞行器控制设计

基于积分反步法的四旋翼飞行器控制设计 一、研究背景 四旋翼飞行器作为一种新型的无人机，具有飞行灵活、垂直起降等特点，被广泛应用于各个领域。然而，四旋翼飞行器的控制设计一直是研究的热门话题，如何精准控制四旋翼飞行器实现预定目标是目前学术界和工业界关注的问题。 二、控制策略 积分反步法是一种常见的控制策略，它通过整合反馈误差和误差积分来实现对系统的控制。对于四旋翼飞行器控制，积分反步法可以通过对四旋翼各轴的角速度进行控制来精准控制四旋翼的飞行状态。具体控制方案如下： 1. 设计控制器 采用积分反步法设计四旋翼控制器，通过对四旋翼各轴的角速度进行控制，实现控制任务。 2. 控制误差计算 通过计算四旋翼的实际角速度与期望角速度之间的差异，确定控制误差。

3. 误差积分 对控制误差进行积分处理，可以逐步减小误差，并提高四旋翼控制精度。 4. 控制输出 基于积分反步法的控制误差计算和误差积分，确定四旋翼控制输出， 实现对四旋翼飞行状态的精准控制。 三、控制效果 通过在MATLAB/Simulink上建立四旋翼飞行器模型，并基于积分反步 法设计控制器，并在不同工况条件下进行仿真验证，结果表明： 1. 基于积分反步法设计的四旋翼控制器具有高度精准的控制效果。 2. 可以实现快速、稳定的四旋翼飞行，大大提高了控制精度和稳定性。 3. 在高风速和不同荷载条件下，四旋翼飞行器的控制器都有很好的适 应性。 四、结论

本研究提出了一种基于积分反步法的四旋翼飞行器控制策略，在MATLAB/Simulink仿真验证了其精度和稳定性，可以满足实际控制任务要求，为四旋翼飞行器控制设计提供一种新的思路。