一种欠驱动四旋翼无人机避障控制方法技术

本发明专利技术提供一种带有电机失效故障和干扰的欠驱动四旋翼无人机避障控制方法，该控制方法包括避障回路和跟踪回路，通过在人工势场函数中引入高度因子，在避障回路中设计了一种改进的避障策略，可以避免无人机遇到障碍物时陷入局部最优的陷阱；同时考虑到无人机突发的电机失效故障，采用自适应技术在线估计故障参数，以抑制跟踪回路中电机失效故障的影响。通过反步技术稳定每个子系统，保证了闭环无人机系统的稳定性；本发明专利技术的技术方案相比于传统的避障策略，不仅能解决陷入局部最优的问题，而且还可以补偿电机失效故障对无人机的影响。且还可以补偿电机失效故障对无人机的影响。且还可以补偿电机失效故障对无人机的影响。

【技术实现步骤摘要】
一种欠驱动四旋翼无人机避障控制方法


[0001]本专利技术涉及无人机避障和无人机容错
，具体而言，尤其涉及一种带有电机失效故障和外部扰动的欠驱动四旋翼无人机避障控制方法。

技术介绍

[0002]无人机在执行飞行任务时，由于飞行环境的复杂性及其路径中障碍物的多样性，需要具备自主避障能力。针对上述问题目前已经提出了各种避障方案，包括X.Wang等人提出的几何法、Z.Pan等人提出的力场法、D.Wang等人提出的基于优化的方法、Hyeon
‑
Cheol Lee等人提出的感知与避障法等。其中，力场法又称为人工势场法。该方法使无人机成为多个力场中的质点，从而操纵引力和斥力避开障碍物。Z.Pan等人通过引入旋转势场来解决人工势场法的局部极小值问题，从而使无人机摆脱常见的局部极小值和振荡。J.Feng等人同时考虑静态和动态障碍物，提出了一种新的基于障碍物位置预测和APF修正的动态路径规划算法。O.Montiel等人提出了一种在存在静态和动态障碍物的环境中寻找最优路径的方法。L.Zhu等人提出了一种3D避碰策略来解决动态环境下的避障问题。上述研究针对局部最小值问题提出了一些解决方法，如引入旋转势场、新的虚拟障碍物法等。然而，上述方法都有一定的局限性。例如，旋转势场只能使无人机通过狭窄的通道，而可能无法为密集的障碍物工作。虚拟障碍物法通过虚拟障碍物填充局部极小值点，可能会增大无人机的跟踪误差。因此，提出一种能够克服上述局限性的新型避障方法迫在眉睫。
[0003]另一方面，在任务过程中无人机自身的故障也是导致任务失败的重要因素。由于设备尺寸减小、开关能量减少和设备运行速率加快等特点，四旋翼无人机更容易遇到电机失效故障等问题。一旦电机发生故障，避障策略可能会在避障回路中失败。为了解决这些问题，容错控制应运而生。H.Ma等人提出了一种基于观测器的自适应控制器来估计和补偿故障，无需增加传感器或执行器来增加硬件冗余。S.Sun等人针对飞行速度大于8m/s的四旋翼无人机和两个旋翼故障，设计了一种基于传感器的容错控制器。针对具有执行器故障和输入饱和的多无人机容错协同控制问题，Z.Yu等人利用动态面控制构造了一种分布式容错控制方案。然而，当无人机遇到障碍时，上述容错方法可能会失效。因此，避障策略不仅具有避障能力，还需要具有容错能力，因此本专利技术将对异质车队控制进行研究。

技术实现思路

[0004]根据上述提出避障策略不能处理密集的障碍物，增大无人机的跟踪误差，传统避障策略无法处理电机故障的技术问题，而提供一种带有电机失效故障和外部扰动的欠驱动四旋翼无人机避障控制方法。本专利技术的技术方案相比于传统的避障策略，不仅能解决陷入局部最优的问题，而且还可以补偿电机失效故障对无人机的影响。
[0005]本专利技术采用的技术手段如下：
[0006]一种带有电机失效故障和外部扰动的欠驱动四旋翼无人机避障控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
[0007]S1、对无人机运动进行受力分析，并结合电机故障模型，建立电机故障下的无人机动力学模型；
[0008]S2、障碍物信息，构造改进人工势场避障策略；
[0009]S3、基于步骤S2中构造的避障策略，建立引力场函数与斥力场函数；
[0010]S4、基于步骤S3建立的引力场函数与斥力场函数，选取合适势场参数，得到相应的引力、斥力和无人机参考位置。
[0011]S5、基于步骤S4得到期望路径，构造自适应反步容错控制策略。选取合适的李雅普诺夫函数，设计容错控制器和自适应更新率，并证明系统的稳定性。
[0012]所述步骤S1的具体过程如下：
[0013]S11、定义无人机的动态模型，如下所示：
[0014][0015][0016][0017][0018]其中，p、v、η、ω分别表示无人m机的位置、速度、角度和角加速度，，为无人机的质量；K为未知空气动力学参数；e3＝[0 0 1]T
；g为重力加速度；d＝[d
1 d
2 d3]T
为未知时变外部扰动；η为扩展姿态角；ω为扩展姿态角速度；h1(η)，h2(ω)为系统非线性项；B为常数矩阵；f为无人机四个电机提供的升力；Ω为虚拟控制量；h1(η)和h2(ω)为非线性项；
[0019]S12、结合执行器故障模型，建立执行器故障下的车辆纵向动力学模型；所述执行器故障模型具体为：
[0020]f
iF
＝ρ
i
f
i
[0021]其中，f
iF
是电机故障下的控制输入，ρ
i
代表电机的故障因子；
[0022]将所述执行器故障模型带入到所述无人机动力学模型，得到所述电机故障下的无人机动力学模型如下：
[0023][0024][0025][0026][0027]所述步骤S2的具体过程如下：
[0028]S21、定义避障目标，如下：
[0029]||p(t)
‑
p
oi
(t)||＞d
safe
[0030]其中，p
i
为无人机位置，是第i个障碍物的位置，d
safe
无人机与障碍物之间的安全距离；
[0031]所述步骤S3的具体过程如下：
[0032]S31、为了达到避障目标，构造斥力场函数与引力场函数如下：
[0033][0034][0035]其中，p
oi
＝[x
oi y
oi z
oi
]T
，p
ixy
＝[x y 0]T
‑
[x
oi y
oi 0]T
；p
iz
＝[00z
oi
]T
‑
[00z]T
；03＝[000]T
；x
oi
，y
oi
和z
oi
分别表示第i个障碍物的坐标和高度。r
p
是无人机飞行时距障碍物中心的水平安全距离。r
c
是无人机飞行时的障碍物碰撞距离，Z
xy
是无人机与地面移动目标之间的水平距离；
[0036]所述步骤S4的具体过程如下：
[0037]S41、引力与斥力的表达式如下：
[0038][0039][0040]其中，F
attract
是引力表达式；F
repel
是斥力表达式；k2是引力系数；z1为实际位置和目标位置的差值；z2为速度误差；v
d
为无人机期望速度；
[0041]S42、把引力与斥力作为无人机所受的合力，带入无人机动力学模型，可得到无人机参考位置p
d
。
[0042]所述步骤S5的具体过程如下：
[0043]S51、基于步骤S4中得到的无人机参考位置，定义无人机参考位置与实际位置的误差为：<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种带有电机失效故障和外部扰动的欠驱动四旋翼无人机避障控制方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：对无人机运动进行受力分析，并结合电机故障模型建立电机故障下的无人机动力学模型；S2：基于障碍物信息构造改进人工势场避障策略；S3：基于避障策略建立引力场函数和斥力场函数；S4：基于引力场函数和斥力场函数选取合适的势场参数获得相应的引力、斥力和无人机期望路径；S5：基于无人机期望路径构造自适应反步容错控制策略，选取合适的李雅普诺夫函数设计容错控制器和自适应更新率并证明系统的稳定性。2.根据权利要求1所述的带有电机失效故障和外部扰动的欠驱动四旋翼无人机避障控制方法，其特征在于：建立电机故障下的无人机动力学模型时：定义无人机的动态模型，结合执行器故障模型建立执行器故障下的无人机动力学模型，将执行器故障模型带入到无人机动力学模型中，得到电机故障下的无人机动力学模型。3.根据权利要求2所述的带有电机失效故障和外部扰动的欠驱动四旋翼无人机避障控制方法，其特征在于，所述步骤S2的具体过程如下：S21、定义避障目标，如下：||p(t)
‑
p
oi
(t)||＞d
safe
其中，p
i
为无人机位置，是第i个障碍物的位置，d
safe
无人机与障碍物之间的安全距离。4.根据权利要求1所述的带有电机失效故障和外部扰动的欠驱动四旋翼无人机避障控制方法，其特征在于，所述步骤S3的具体过程如下：S31、为了达到避障目标，构造斥力场函数和引力场函数如下：构造斥力场函数和引力场函数如下：其中，p
oi
＝[x
oi y
oi z
oi
]
T
，p
ixy
＝[x y 0]
T
‑
[x
oi y
oi 0]
T
；p
iz
＝[00z
oi
]
T
‑
[00z]
...

【专利技术属性】
技术研发人员：郝立颖，赵一博，吴志杰，刘会英，王润芝，
申请(专利权)人：大连海事大学，
类型：发明
国别省市：