【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及无人机控制领域，具体涉及一种基于整定控制参数的高机动无人机控制方法。
技术介绍
1、无人机基于其上制导模块获得的期望滚转角来执行对其自身的控制，具体来说是通过控制电机，达到控制无人机滚转的效果，也就是控制无人机的滚转角速度，进而控制滚转角度。然而由于无人机在飞行过程中会受到多种作用力，实际飞行轨迹会受到干扰，所以需要对期望滚转角做出调节响应，以使得最终的无人机飞行状态接近预期。所述调节响应所需的时间即响应速度，能够直接影响无人机最终的飞行效果，传统的无人机控制方案中，很多方案都在研究如何提高其响应速度，但针对具体无人机的方案设计过于复杂，难以扩大应用。
2、pi控制是工程应用中较为广泛的控制策略之一，可以应用到无人机的所述调节响应方案中，因此pi控制策略中的参数优化也是引人关注的一个研究方向，
3、一般情况下针对通常的无人机模型可以设计pi控制器并计算出相应的参数，但是这种情况下需要建立较为准确的无人机运动学和动力学模型，因此计算所得的结果可靠性还有待提高；在具体针对四旋翼无人的机姿态控制模型领域，目前还没有人使用基于遗传算法进行pi控制参数整定进行无人机姿态控制的相关研究。
4、基于此，本专利技术人对四旋翼无人的机姿态控制模型，采用遗传算法进行pi控制参数整定，以期待获得能够解决上述问题的无人机控制方法。
技术实现思路
1、为了克服上述问题，本专利技术人进行了锐意研究，设计出一种基于整定控制参数的高机动无人机控制方法，该方法中，通
2、具体来说，本专利技术的目的在于提供一种基于整定控制参数的高机动无人机控制方法，该方法中，实时接收期望的滚转角，基于实际滚转角与期望滚转角的偏差，通过滚转通道的控制器获得电机控制指令，据此控制电机转速，从而对所述期望的滚转角做出响应，使得无人机的实际滚转角快速准确地跟踪所述期望滚转角。
3、其中，所述电机控制指令通过下式(一)获得：
4、
5、其中，thr表示电机控制指令；
6、φ表示实际滚转角；
7、φd表示期望的滚转角；
8、kp和ki各自独立地表示控制器增益系数；
9、p表示飞行器的滚转角速度；
10、s表示拉式变换算子。
11、其中，所述控制器增益系数kp和ki通过遗传算法获得，其中，遗传算法中的适应度函数为下式(二)；
12、ts＝p00+p10·kp+p01·ki+p20·kp2+p11·kp·ki+p02·ki2(二)
13、其中，ts表示调节响应所需时间；
14、p00、p10、p01、p20、p11、p02各自独立地表示设计参数。
15、其中，在遗传算法中，当迭代次数达到预设数量或者适应度达到设定阈值时，获得的能够使得调节响应所需时间最小的个体组合即为遗传算法输出的控制器增益系数kp和ki。
16、其中，所述设计参数的取值为：
17、p00＝0.6849；
18、p10＝0.06876；
19、p01＝-0.01671；
20、p20＝-0.02953；
21、p11＝0.01431；
22、p02＝-0.001737。
23、本专利技术所具有的有益效果包括：
24、(1)根据本专利技术提供的基于整定控制参数的高机动无人机控制方法，该方法中基于遗传算法，通过设置适宜的适应度函数能够快速准确地获得相应的增益系数，从而缩短无人机响应时间，提高飞行控制效果；
25、(2)根据本专利技术提供的基于整定控制参数的高机动无人机控制方法，由于针对性地设置了滚转通道的控制器增益系数，使得无人机可以基于期望滚转角快速准确地获得实际滚转角，进而控制无人机螺旋桨工作，更好地控制无人机飞行姿态。
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1.一种基于整定控制参数的高机动无人机控制方法，其特征在于，该方法中，
2.根据权利要求1所述的基于整定控制参数的高机动无人机控制方法，其特征在于，
3.根据权利要求1所述的基于整定控制参数的高机动无人机控制方法，其特征在于，
4.根据权利要求3所述的基于整定控制参数的高机动无人机控制方法，其特征在于，
5.根据权利要求3所述的基于整定控制参数的高机动无人机控制方法，其特征在于，
【技术特征摘要】
1.一种基于整定控制参数的高机动无人机控制方法，其特征在于，该方法中，
2.根据权利要求1所述的基于整定控制参数的高机动无人机控制方法，其特征在于，
3.根据权利要求1所述的基于整定控制参数的...
【专利技术属性】
技术研发人员：宋韬，郭涵宇，叶建川，吴则良，苗瀚，刘家详，陈柏健，刘浩，叶思宏，邓怡星，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：
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