一种考虑姿态约束的高机动微型无人机控制方法技术

本发明专利技术公开了一种考虑姿态约束的高机动微型无人机控制方法，首先搭建高机动微型无人机的运动学和动力学模型，其中，利用旋转矩阵对无人机的姿态进行表示；然后根据非线性模型对位置控制算法和姿态控制算法分别进行设计。通过本发明专利技术的技术方案，能够解决线性控制在高机动姿态约束场景下控制系统不稳定问题和欧拉角表示姿态时的不连续问题，具有姿态表示连续，控制系统鲁棒性强等优点。控制系统鲁棒性强等优点。控制系统鲁棒性强等优点。

【技术实现步骤摘要】
一种考虑姿态约束的高机动微型无人机控制方法


[0001]本专利技术属于飞行器控制
，尤其涉及一种考虑姿态约束的高机动微型无人机控制方法。

技术介绍

[0002]微型无人机具有体积小、重量轻、操作性强、可单人携带、隐蔽性好、操作方便等特点，具有巨大的军事价值和民用价值。
[0003]与传统飞行器不同，微型无人机在复杂环境下的自主飞行技术是一项极具挑战性的研究课题。随着无人机应对的场景越来越复杂，比如穿梭丛林或者窗口等姿态约束下的场景，要求的高机动性也相应的提高，所以使用传统线性方法进行算法的设计难以满足任务需求。
[0004]传统的控制系统的设计思路首先根据小扰动线性化的方法对微型无人机的数学模型进行线性化，然后将位置控制回路与姿态控制回路分离，分别对两部分依据线性模型单独设计。其中，在姿态控制回路中采用欧拉角对姿态表示。这是一种简单可行的方案，但实际上缺点同样明显，首先传统设计方案依据的是线性化的模型，而忽略了微型无人机模型中的非线性项，在姿态约束场景下非线性项会变得很大，往往会造成机体的不稳定；其次，姿态采用欧拉角表示，实质上是将姿态间的变换转为了绕三轴旋转的角的组合，存在姿态不连续问题，不适合姿态约束下的控制任务，针对以上两个问题，提出非线性控制方案，在线性控制的基础上，加入了非线性补偿，增加了控制系统的稳定性；用旋转矩阵作为微型无人机的姿态表示，弥补了欧拉角姿态表示的缺陷。通过以上两个改进确保了高机动微型无人机在姿态约束时的控制稳定性。

技术实现思路

[0005]为了解决上述已有技术存在的不足，本专利技术提出一种考虑姿态约束的高机动微型无人机控制方法，是一种基于旋转矩阵的控制方法，以解决线性控制在高机动姿态约束场景下控制系统不稳定问题和欧拉角表示姿态时的不连续问题，具有姿态表示连续，控制系统鲁棒性强等优点。本专利技术的具体技术方案如下：
[0006]一种考虑姿态约束的高机动微型无人机控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
[0007]S1：搭建高机动微型无人机的非线性运动学和动力学模型，采用旋转矩阵表示高机动微型无人机的姿态；
[0008]S2：设计位置控制算法；根据步骤S1中的非线性运动学和动力学模型，将控制算法设计问题转为位置控制设计和姿态控制设计两个子问题，设计位置控制算法得出所需的加速度控制指令以及期望拉力控制输入；
[0009]S3：解算期望旋转矩阵；由步骤S2的位置控制算法输出的期望加速度解算出所需的旋转矩阵以实现姿态控制；
[0010]S4：设计姿态控制算法；根据步骤S3解算的期望旋转矩阵设计姿态误差矩阵，依据
非线性动力学对姿态控制算法进行补偿，计算出所需期望力矩，完成姿态控制算法设计；
[0011]S5：调节控制算法参数；所述算法是针对姿态约束的场景，固定的控制增益不能控制所有高机动微型无人机飞行状态，需在飞行时利用增益调度的方法调节控制算法参数，保证多种飞行状态乃至姿态约束时高机动微型无人机的可控性。
[0012]进一步地，所述步骤S1中高机动微型无人机的运动学模型为：
[0013][0014]其中，X1＝[P R]T
，X2＝[v ψ]T
分别为运动学模型和动力学模型的状态向量；为运动学模型的状态向量的导数，其中，P＝[x,y,z]为高机动微型无人机在地面坐标系下的位置坐标，R＝[r1,r2,r3]为滚转角、俯仰角和偏航角组成的旋转矩阵；v＝[v
x
,v
y
,v
z
]为地面坐标系下的速度矢量，ω＝[p,q,r]为机体坐标系下角速度矢量，p为高机动微型无人机滚转角速度，q为高机动微型无人机俯仰角速度，r为高机动微型无人机偏航角速度；P(X1)是非线性函数；
[0015]高机动微型无人机的动力学方模型为：
[0016][0017]其中，为动力学模型的状态向量的导数，U＝[T,τ
x
,τ
y
,τ
z
]T
为控制输入向量，T为高机动微型无人机拉力输入，τ
x
,τ
y
,τ
z
分别为高机动微型无人机在各机体轴上的滚转力矩输入、俯仰力矩输入和偏航力矩输入，F(X1,X2)是非线性函数，g是非线性控制分配函数。
[0018]进一步地，所述步骤S2中设计位置控制算法的过程为：
[0019]依据平移运动设计位置控制算法，平移运动模型为：
[0020][0021][0022]其中，g为加速度向量，R为旋转矩阵，z
w
为惯性坐标系中z轴坐标轴向量，m为高机动微型无人机质量；
[0023]由平移运动模型知，平移运动包含位置P信息、速度v信息、产生期望加速度指令a
d
和期望拉力T
d
，则状态变量和期望输入指令为：
[0024]x1＝[P v]T
[0025]u1＝[a
d T
d
]T
[0026]其中，x1为涉及平移运动的状态变量，u1为平移运动的控制输入；
[0027]控制目的是设计期望加速度a
d
，使以及成立；将位置误差e
p
(t)简化为e
p
，将速度误差e
v
(t)简化为e
v
，则位置误差e
P
＝P
d
‑
P，速度误差e
v
＝v
d
‑
v，P
d
,v
d
分别为期望位置和期望速度；
[0028]整个位置控制算法采用串级PID进行设计，位置内回路为速度环，采用P控制，保证速度控制快速响应，由平移动力学特性加入非线性补偿项，记K
v,P
为内回路比例控制算法参数，具体算法为：
[0029]a
d
＝K
v,P
e
v
‑
g
[0030]外回路同样采用P控制，记v
′
为虚拟控制输入，记K
P,P
为外回路比例控制算法参数，具体算法为：
[0031]v
′
＝K
P,P
e
p
[0032]最后，记机体坐标系中的z坐标轴向量在惯性坐标系的投影向量为由此计算出期望拉力：
[0033]进一步地，所述步骤S3中解算期望旋转矩阵的步骤为：
[0034]S3
‑
1：设期望的旋转矩阵为R
d
＝[r
1,d r
2,d r
3,d
]，r
1,d
，r
2,d
，r
3,d
分别为期望旋转矩阵中的三个元素向量，其实质为期望机体坐标三个期望的坐标轴在惯性坐标系中的投影向量，由于采用北东地坐标系，期望旋转矩阵三个本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种考虑姿态约束的高机动微型无人机控制方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：搭建高机动微型无人机的非线性运动学和动力学模型，采用旋转矩阵表示高机动微型无人机的姿态；S2：设计位置控制算法；根据步骤S1中的非线性运动学和动力学模型，将控制算法设计问题转为位置控制设计和姿态控制设计两个子问题，设计位置控制算法得出所需的加速度控制指令以及期望拉力控制输入；S3：解算期望旋转矩阵；由步骤S2的位置控制算法输出的期望加速度解算出所需的旋转矩阵以实现姿态控制；S4：设计姿态控制算法；根据步骤S3解算的期望旋转矩阵设计姿态误差矩阵，依据非线性动力学对姿态控制算法进行补偿，计算出所需期望力矩，完成姿态控制算法设计；S5：调节控制算法参数；所述算法是针对姿态约束的场景，固定的控制增益不能控制所有高机动微型无人机飞行状态，需在飞行时利用增益调度的方法调节控制算法参数，保证多种飞行状态乃至姿态约束时高机动微型无人机的可控性。2.根据权利要求1所述的一种考虑姿态约束的高机动微型无人机控制方法，其特征在于，所述步骤S1中高机动微型无人机的运动学模型为：其中，X1＝[P R]
T
，X2＝[v ω]
T
分别为运动学模型和动力学模型的状态向量；分别为运动学模型和动力学模型的状态向量；为运动学模型的状态向量的导数，其中，P＝[x，y，z]为高机动微型无人机在地面坐标系下的位置坐标，R＝[r1，r2，r3]为滚转角、俯仰角和偏航角组成的旋转矩阵；v＝[v
x
，v
y
，v
z
]为地面坐标系下的速度矢量，ω＝[p，q，r]为机体坐标系下角速度矢量，p为高机动微型无人机滚转角速度，q为高机动微型无人机俯仰角速度，r为高机动微型无人机偏航角速度；P(X1)是非线性函数；高机动微型无人机的动力学方模型为：其中，为动力学模型的状态向量的导数，U＝[T，τ
x
，τ
y
，τ
z
]
T
为控制输入向量，T为高机动微型无人机拉力输入，τ
x
，τ
y
，τ
z
分别为高机动微型无人机在各机体轴上的滚转力矩输入、俯仰力矩输入和偏航力矩输入，F(X1，X2)是非线性函数，g是非线性控制分配函数。3.根据权利要求2所述的一种考虑姿态约束的高机动微型无人机控制方法，其特征在于，所述步骤S2中设计位置控制算法的过程为：依据平移运动设计位置控制算法，平移运动模型为：依据平移运动设计位置控制算法，平移运动模型为：其中，g为加速度向量，R为旋转矩阵，z
w
为惯性坐标系中z轴坐标轴向量，m为高机动微型无人机质量；由平移运动模型知，平移运动包含位置P信息、速度v信息、产生期望加速度指令a
d
和期望拉力T
d
，则状态变量和期望输入指令为：
x1＝[P v]
T
u1＝[a
d T
d
]
T
其中，x1为涉及平移运动的状态变量，u1为平移运动的控制输入；控制目的是设计期望加速度a
d
，使以及成立；将位置误差e
p
(t)简化为e
p
，将速度误差e
v
(t)简化为e
v
，则位置误差e
P
＝P
d
‑
P，速度误差e
v
＝v
d
‑
v，P
d
，v
d
分别为期望位置和期望速度；整个位置控制算法采用串级PID进行设计，位置内回路为速度环，采用P控制，保证速度控制快速响应，由平移动力学特性加入非线性补偿项，记K
v，P
为内回路比例控制算法参数，具体算法为：a
d
＝K
v，P
e
v
‑
g外回路同样采用P控制，记v
′
为虚拟控制输入，记K
P，P
为外回路比例控制算法参数，具体算法为：v
′
＝K
P，P
e
p
最后，记机体坐标系中的z坐标轴向量在惯性坐标系的投影向量为由此计算出期望拉力：4.根据权利要求3所述的一种考虑姿态约束的高机动微型无人机控制方法，其特征在于，所述步骤S3中解算期望旋转矩阵的步骤为：S3
‑
1：设期望的旋转矩阵为R
d
＝[r
1，d r
2，d r
3，d
]，r...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡志浩，孙帮乐，赵江，王英勋，孙家岭，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：