CN111650951A - 一种四旋翼无人机复杂轨迹的全回路复合动态逆跟踪控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种四旋翼无人机复杂轨迹的全回路复合动态逆跟踪控制方法，首先，建立包含位置回路和姿态回路的受扰四旋翼无人机全回路***模型；其次，基于扩张状态观测器技术，分别针对位置和姿态子***设计干扰观测器，对集总干扰进行估计；最后，基于非线性动态逆算法，结合干扰估计信息，构建复合动态逆轨迹跟踪控制器，实现复杂轨迹的高精度跟踪。本发明通过采用扩张状态观测器技术，实现了位置和姿态回路中集总干扰的渐近估计，并将干扰估计信息以前馈的形式对干扰进行补偿，显著提升了控制器的抗干扰性能；本发明相比于传统的动态逆控制方法，具备更好的抗干扰性能，有效地抑制了多源干扰对四旋翼无人机控制性能的影响。
Description
技术领域
本发明属于飞行控制技术领域，具体涉及一种四旋翼无人机复杂轨迹的全回路复合动态逆跟踪控制方法。
背景技术
四旋翼无人机是一种能够定高悬停和垂直起降的无人机，由于其结构简单、成本低廉、便于维护以及飞行环境通用性强等优点，已经被广泛应用于航空侦察、灾难救援、编队攻击等领域，具有重要的研究意义和应用前景。四旋翼无人机高精度轨迹跟踪是四旋翼无人机执行复杂任务或编队飞行的重要基础和前提。然而在轨迹跟踪尤其是复杂轨迹的跟踪过程中，四旋翼无人机会受到内部气动参数摄动、未建模摩擦动态、外界阵风干扰以及环境不确定性等多源干扰的影响，这些多源干扰严重影响了轨迹跟踪的精度。因此干扰抑制已成为四旋翼无人机轨迹跟踪控制***设计急需解决的关键问题。
针对受扰四旋翼无人机的轨迹跟踪控制问题，国内外学者给出了多种抗干扰控制策略，包括基于标称模型的非线性特性进行反馈的动态逆控制和依靠自身算法鲁棒性的滑模控制。但是这些方法的干扰抑制策略是基于误差信号被动地消除干扰带来的影响，并且***的抗干扰性能是以牺牲标称性能为代价获取的。因此亟需提出一种能够快速、主动抑制多源干扰影响的四旋翼无人机轨迹跟踪控制方法。
发明内容
发明目的：本发明为了克服上述现有技术的不足，提供了一种四旋翼无人机复杂轨迹的全回路复合动态逆跟踪控制方法，能够实现位置环和姿态环集总干扰的渐近估计，并将干扰估计信息以前馈的形式对干扰带来的不利影响进行补偿或抵消，以保证四旋翼无人机具备更快速、更强的抗干扰性能。
技术方案：本发明提供一种四旋翼无人机复杂轨迹的全回路复合动态逆跟踪控制方法，具体包括以下步骤：
(1)构建包含四旋翼无人机位置回路子***和姿态回路子***的受扰四旋翼无人机全回路***模型；
(2)将四旋翼无人机的轨迹跟踪问题转化为位置环跟踪误差和姿态环跟踪误差的镇定问题；
(3)设计四旋翼无人机位置和姿态子***的扩张状态干扰观测器；
(4)针对四旋翼无人机位置子***，通过引入虚拟控制量，设计复合动态逆控制器；
(5)通过代数转换，将位置环的虚拟控制量转化为所需升力指令和四旋翼无人机姿态环的姿态指令；
(6)针对四旋翼无人机姿态子***，设计复合动态逆控制器，获得三个轴向所需力矩的大小，实现复杂轨迹的高精度跟踪。
进一步地，所述步骤(1)包括以下步骤：
(11)构建受扰四旋翼无人机的位置子***模型：
其中，x,y,z表示四旋翼无人机的位置，X轴正向定义为沿当地经线的切向方向，指向正北方；Y轴正向定义为沿当地纬线切向方向，指向正东方；Z轴正向定义为垂直于当地水平面，根据右手定则指向地心方向，Dx,Dy,Dz表示三个轴向的集总干扰，x表示四旋翼无人机x轴向位移，
表示x轴向速度；y表示四旋翼无人机y轴向位移，
表示y轴向速度；z表示四旋翼无人机z轴向位移，
表示z轴向速度；φ,θ,ψ表示四旋翼无人机的姿态，φ表示四旋翼无人机的滚转角，θ表示四旋翼无人机的俯仰角，ψ表示四旋翼无人机的偏航角； m表示四旋翼无人机的质量，g表示重力加速度，UP表示四旋翼无人机产生的总的升力，kd表示速度阻尼系数；
(12)构建受扰四旋翼无人机姿态子***模型：
其中，wx，wy和wz表示绕x，y和z轴的旋转角速度；Jx，Jy和Jz表示绕x，y和z轴的转动惯量；τx，τy和τz表示作用在x，y和z轴的力矩；
DAx,DAy,DAz表示三个轴向的集总干扰；为了简化书写，引出如下定义：
其中，sin x＝sx,cos x＝cx,tan x＝tx；则可将四旋翼无人机姿态子***的动态重写为如下形式：
根据姿态动态方程可以得到姿态角二阶动态：
其中，
表示W对时间的导数，
和
分别表示Θ的一阶和二阶导数。
进一步地，所述步骤(2)的实现过程如下：
定义位置跟踪误差为：ex＝x-xd,ey＝y-yd,ez＝z-zd，其中xd,yd,zd为轨迹参考信号，考虑外风等环境干扰，可得位置跟踪误差子***：
定义姿态跟踪误差方程：
其中，Θd＝[φd θd ψd]T为期望姿态角，则可得姿态***跟踪误差动态：
则可得到姿态角跟踪误差***动态：
其中，DLA∈R3为姿态跟踪误差***中的集总干扰，其表达式为：
进一步地，所述步骤(3)具体包括以下步骤：
(31)对于四旋翼无人机的位置子***设计扩张状态观测器，通过引入虚拟控制量axu，ayu和azu实现三个位置通道集总干扰的渐近估计：
则X、Y和Z轴向扩张状态观测器可分别设计为：
其中，lx1、lx2、ly1、ly2、lz1、lz2、为观测器参数，且均为正常数，
分别表示位置三轴集总干扰的估计值；
(32)针对姿态跟踪误差子***设计扩张状态观测器以实现姿态角跟踪误差变化率和集总干扰的渐近估计：
其中，LA1,LA2,LA3为观测器增益，且均为三维正对角矩阵，
和
分别为
和DLA的估计值。
进一步地，所述步骤(4)的实现过程如下：
通过引入虚拟控制量，针对位置子***，设计复合动态逆控制器如下：
其中，KXP、KXD、KYP、KYD、KZP、KZD为控制器参数，且均为正常数。
进一步地，所述步骤(5)的实现过程如下：
进一步地，所述步骤(6)的实现过程如下：
其中，
为控制器参数，且均为正对角矩阵。
有益效果：与现有技术相比，本发明的有益效果：1、充分利用***非线性特性，在反馈通道将标称非线性以反馈的形式抵消，减小了基于误差反馈的调节压力，显著降低了控制器参数调节难度；2、结合干扰估计信息和动态逆算法构造复合动态逆控制器，对多源干扰进行实时动态地前馈补偿，显著提高了***的抗干扰性能和鲁棒性；3、本发明显著提高了四旋翼无人机对复杂轨迹的跟踪精度，所提方法可推广应用于其他飞行器的高精度控制中，具有广阔的应用前景。
附图说明
图1为本发明采用的全回路复合动态逆轨迹跟踪控制方法框图；
图2为基准动态逆控制器(BNDIC)和所提复合动态逆控制器(CNDIC)作用下的四旋翼无人机跟踪空间三维圆柱轨迹的效果图；
图3为基准动态逆控制器(BNDIC)和所提复合动态逆控制器(CNDIC)作用下的四旋翼无人机三通道位置响应曲线图；
图4为基准动态逆控制器(BNDIC)和所提复合动态逆控制器(CNDIC)作用下的四旋翼无人机三通道位置跟踪误差曲线图；
图5是基准动态逆控制器(BNDIC)和所提复合动态逆控制器(CNDIC)作用下的四旋翼无人机控制输入响应曲线图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步详细描述。
图1为本发明采用的复合动态逆全回路轨迹跟踪控制结构框图。本发明提供一种四旋翼无人机复杂轨迹的全回路复合动态逆跟踪控制方法，具体步骤如下：
步骤1：构建包含四旋翼无人机位置回路子***和姿态回路子***的受扰四旋翼无人机全回路***模型。
受扰四旋翼无人机的位置子***模型描述如公式(1)所示：
其中x,y,z表示四旋翼无人机的位置，X轴正向定义为沿当地经线的切向方向，指向正北方；Y轴正向定义为沿当地纬线切向方向，指向正东方；Z轴正向定义为垂直于当地水平面，根据右手定则指向地心方向。Dx,Dy,Dz表示三个轴向的集总干扰，x表示四旋翼无人机x轴向位移，
表示x轴向速度；y表示四旋翼无人机y轴向位移，
表示y轴向速度；z表示四旋翼无人机z轴向位移，
表示z轴向速度；φ,θ,ψ表示四旋翼无人机的姿态，φ表示四旋翼无人机的滚转角，θ表示四旋翼无人机的俯仰角，ψ表示四旋翼无人机的偏航角； m表示四旋翼无人机的质量，g表示重力加速度，UP表示四旋翼无人机产生的总的升力，kd表示速度阻尼系数。
受扰四旋翼无人机姿态子***模型描述如公式(2)(3)所示：
其中，wx，wy和wz表示绕x，y和z轴的旋转角速度；Jx，Jy和Jz表示绕x，y和z轴的转动惯量；τx，τy和τz表示作用在x，y和z轴的力矩；
DAx,DAy,DAz表示三个轴向的集总干扰。为了简化书写，引出如下定义：
其中，sin x＝sx,cos x＝cx,tan x＝tx。则可将四旋翼无人机姿态子***的动态重写为如下形式：
根据姿态动态方程可以得到姿态角二阶动态：
其中，
表示W对时间的导数，
和
分别表示Θ的一阶和二阶导数。
由于旋翼无人机位置回路的轨迹跟踪是通过改变姿态角来实现的,因此将姿态回路的控制目标设定为跟踪虚拟的姿态角指令。
步骤2：四旋翼无人机的轨迹跟踪问题转化为位置环跟踪误差和姿态环跟踪误差的镇定问题。
定义位置跟踪误差为：ex＝x-xd,ey＝y-yd,ez＝z-zd，其中xd,yd,zd为轨迹参考信号。考虑外风等环境干扰，可得位置跟踪误差子***：
定义姿态跟踪误差方程：
其中，Θd＝[φd θd ψd]T为期望姿态角，则可得姿态***跟踪误差动态：
则可得到姿态角跟踪误差***动态：
其中，DLA∈R3为姿态跟踪误差***中的集总干扰，其表达式为：
步骤3：设计四旋翼无人机位置和姿态子***的扩张状态干扰观测器。
对于四旋翼无人机的位置子***(1)设计扩张状态观测器，以实现三个位置通道集总干扰的渐近估计。其设计的具体步骤包括：
对四旋翼无人机的位置子***(1)分析，为了便于控制器设计，引入如下虚拟控制量：
则X、Y和Z轴向扩张状态观测器可分别设计为：
其中，lx1、lx2、ly1、ly2、lz1、lz2、为观测器参数，且均为正常数；
分别表示位置三轴集总干扰的估计值。
由于虚拟姿态角指令的变化率无法直接获得，因此姿态角跟踪误差的变化率不可直接获得，需要对其进行估计。以下针对姿态跟踪误差子***(7)设计扩张状态观测器以实现姿态角跟踪误差变化率和集总干扰的渐近估计：
其中，LA1,LA2,LA3为观测器增益，且均为三维正对角矩阵，
和
分别为
和DLA的估计值。
步骤4：针对四旋翼无人机位置子***，通过引入虚拟控制量，设计复合动态逆控制器。
通过引入虚拟控制量，针对位置子***，设计如下复合动态逆控制器：
其中，KXP、KXD、KYP、KYD、KZP、KZD为控制器参数，且它们均为正常数。
步骤5：通过代数转换，将位置环的虚拟控制量转化为所需升力指令和四旋翼无人机姿态环的姿态指令。
步骤6：针对四旋翼无人机姿态子***，设计复合动态逆控制器，获得三个轴向所需力矩的大小。
利用姿态环集总干扰估计信息和姿态角跟踪误差变化率估计信息，构建复合动态逆控制器：
其中，
为控制器参数，且均为正对角矩阵。
为了验证本发明优越的抗干扰能性能，在充分考虑外部干扰存在的情况下基于MATLAB仿真环境对本发明算法和传统非线性动态逆算法进行四旋翼无人机仿真对比验证。仿真过程初始值设置为：
x(0)＝0,y(0)＝0,z(0)＝0
φ(0)＝0,θ(0)＝0,ψ(0)＝0
wx(0)＝0,wy(0)＝0,wz(0)＝0
位置期望指令和航向角期望值零设置为：
xc(t)＝0.5sin(0.5t)，yc(t)＝0.5cos(0.5t)，
zc(t)＝-2-0.1t，ψc(t)＝cos(0.5t)
仿真过程中外界干扰设置为：
Dx＝-2,Dy＝2.3,Dz＝1.6,
DAx＝-0.2(1+0.3sin0.2πt),
DAy＝0.13(1+0.4sin0.2πt),
DAz＝-0.12(1+0.2sin0.2πt)
所提复合非线性动态逆控制器(Composite Nonlinear Dynamic InverseController,CNDIC)的形式及控制器参数已经在设计样例中给出。用作比较的基准非线性动态逆控制器(Baseline Nonlinear Dynamic Inverse Controller,BNDIC)的形式及控制参数设计如下：
本发明提供的一种四旋翼无人机复杂轨迹的全回路复合动态逆跟踪控制方法，实现了四旋翼无人机的圆柱形复杂轨迹的高精度跟踪控制，为进行对比分别采用基于全回路复合动态逆控制和经典的动态逆控制。图2至图4分别是基准动态逆控制器(BNDIC)和所提复合动态逆控制器(CNDIC)作用下受扰四旋翼无人机跟踪空间三维圆柱轨迹的效果图、三通道位置响应曲线图及三通道位置跟踪误差曲线图，可以看出所提出的全回路复合动态逆控制方法抗干扰性能明显优于传统动态逆控制方法。图5给出了基准动态逆控制器(BNDIC)和所提复合动态逆控制器(CNDIC)作用下四旋翼无人机控制输入响应曲线图，可以看出控制输入在特定限幅范围内。
综上所述，本发明可以保证四旋翼无人机具有更高的轨迹跟踪精度和更强的抗干扰性能。
Claims (7)
1.一种四旋翼无人机复杂轨迹的全回路复合动态逆跟踪控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)构建包含四旋翼无人机位置回路子***和姿态回路子***的受扰四旋翼无人机全回路***模型；
(2)将四旋翼无人机的轨迹跟踪问题转化为位置环跟踪误差和姿态环跟踪误差的镇定问题；
(3)设计四旋翼无人机位置和姿态子***的扩张状态干扰观测器；
(4)针对四旋翼无人机位置子***，通过引入虚拟控制量，设计复合动态逆控制器；
(5)通过代数转换，将位置环的虚拟控制量转化为所需升力指令和四旋翼无人机姿态环的姿态指令；
(6)针对四旋翼无人机姿态子***，设计复合动态逆控制器，获得三个轴向所需力矩的大小，实现复杂轨迹的高精度跟踪。
2.根据权利要求1所述的一种四旋翼无人机复杂轨迹的全回路复合动态逆跟踪控制方法，其特征在于，所述步骤(1)包括以下步骤：
(11)构建受扰四旋翼无人机的位置子***模型：
其中，x,y,z表示四旋翼无人机的位置，X轴正向定义为沿当地经线的切向方向，指向正北方；Y轴正向定义为沿当地纬线切向方向，指向正东方；Z轴正向定义为垂直于当地水平面，根据右手定则指向地心方向，Dx,Dy,Dz表示三个轴向的集总干扰，x表示四旋翼无人机x轴向位移，
表示x轴向速度；y表示四旋翼无人机y轴向位移，
表示y轴向速度；z表示四旋翼无人机z轴向位移，
表示z轴向速度；φ,θ,ψ表示四旋翼无人机的姿态，φ表示四旋翼无人机的滚转角，θ表示四旋翼无人机的俯仰角，ψ表示四旋翼无人机的偏航角；m表示四旋翼无人机的质量，g表示重力加速度，UP表示四旋翼无人机产生的总的升力，kd表示速度阻尼系数；
(12)构建受扰四旋翼无人机姿态子***模型：
其中，wx，wy和wz表示绕x，y和z轴的旋转角速度；Jx，Jy和Jz表示绕x，y和z轴的转动惯量；τx，τy和τz表示作用在x，y和z轴的力矩；DAx,DAy,DAz表示三个轴向的集总干扰；为了简化书写，引出如下定义：
其中，sin x＝sx,cos x＝cx,tan x＝tx；则可将四旋翼无人机姿态子***的动态重写为如下形式：
根据姿态动态方程可以得到姿态角二阶动态：
其中，
表示W对时间的导数，
和
分别表示Θ的一阶和二阶导数。
3.根据权利要求1所述的一种四旋翼无人机复杂轨迹的全回路复合动态逆跟踪控制方法，其特征在于，所述步骤(2)的实现过程如下：
定义位置跟踪误差为：ex＝x-xd,ey＝y-yd,ez＝z-zd，其中xd,yd,zd为轨迹参考信号，考虑外风等环境干扰，可得位置跟踪误差子***：
定义姿态跟踪误差方程：
其中，Θd＝[φd θd ψd]T为期望姿态角，则可得姿态***跟踪误差动态：
则可得到姿态角跟踪误差***动态：
其中，DLA∈R3为姿态跟踪误差***中的集总干扰，其表达式为：
4.权利要求1所述的一种四旋翼无人机复杂轨迹的全回路复合动态逆跟踪控制方法，其特征在于，所述步骤(3)具体包括以下步骤：
(31)对于四旋翼无人机的位置子***设计扩张状态观测器，通过引入虚拟控制量axu，ayu和azu实现三个位置通道集总干扰的渐近估计：
则X、Y和Z轴向扩张状态观测器可分别设计为：
其中，lx1、lx2、ly1、ly2、lz1、lz2、为观测器参数，且均为正常数，
分别表示位置三轴集总干扰的估计值；
(32)针对姿态跟踪误差子***设计扩张状态观测器以实现姿态角跟踪误差变化率和集总干扰的渐近估计：
其中，LA1,LA2,LA3为观测器增益，且均为三维正对角矩阵，
和
分别为
和DLA的估计值。
5.权利要求1所述的一种四旋翼无人机复杂轨迹的全回路复合动态逆跟踪控制方法，其特征在于，所述步骤(4)的实现过程如下：
通过引入虚拟控制量，针对位置子***，设计复合动态逆控制器如下：
其中，KXP、KXD、KYP、KYD、KZP、KZD为控制器参数，且均为正常数。
6.如权利要求5所述的一种四旋翼无人机复杂轨迹的全回路复合动态逆跟踪控制方法，其特征在于，所述步骤(5)的实现过程如下：
7.根据权利要求1所述的一种四旋翼无人机复杂轨迹的全回路复合动态逆跟踪控制方法，其特征在于，所述步骤(6)的实现过程如下：
其中，
为控制器参数，且均为正对角矩阵。
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