CN112363525A - 一种飞行器控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种飞行器控制方法，包括如下步骤：步骤S1：获取空间约束轨道的信息；步骤S2：根据空间约束轨道的信息确定空间约束范围；步骤S3：根据实时接收到的飞行控制命令，通过姿态跟踪控制器和飞行控制器实时确定飞行方向和飞行速度，按照空间约束轨道在空间约束范围内飞行。本发明结构新颖，构思巧妙，测量白噪声经过最优卡尔曼滤波器处理后，其波动幅度得到明显的削弱，使得位置与姿态状态变量估计值更加准确，从而实现飞行器的精确控制。
Description
技术领域
本发明涉及飞行器控制技术领域，具体为一种飞行器控制方法。
背景技术
与传统的无人飞行器相比，四旋翼无人飞行器具有许多突出优点，主要包括机动性强，有瞬时变化姿态的性能；体积小，有高度的灵活性；能在恶劣条件(有毒、有害、有危险等)下完成工作等。目前，基于其多种优越性，四旋翼无人飞行器主要应用于军事和民用领域：军事领域，地面战场侦查和监视、通信中断、核反应堆监测、获取敌方情报、发电厂检验、电子战、近距离低空支持和禁飞巡逻等；民用领域，农业生产服务，海上作业，生化污染现场探测，航拍和成图、大桥、高压线、水坝和地震后道路的检查等。随着计算机、高密度电源、集成微型驱动与微电子传感器的发展，研究开发的成本下降，四旋翼无人飞行器的微小型化与商业化发展趋势逐渐呈现，巨大商业潜能也日益凸显。四旋翼无人飞行器逐渐成为飞行爱好者或研究人员密切关注与研究的热点。
四旋翼无人飞行器属于旋翼机的一种，与其他种类的飞行器相比，四旋翼无人飞行器采用四个独立的电机作为驱动装置，螺旋桨数目多，产生的升力更大，机架呈十字交叉且整体固定，通过改变四个螺旋桨旋转的转速来改变飞行速度和姿态，进而结构得到简化，重量变轻。然而，作为一个多输入多输出非线性***，四旋翼无人飞行器具有欠驱动、强耦合、参数摄动、多控制目标要求、控制量受限、时变以及***本身不确定性等特点使得***的控制问题变得十分复杂。因此，设计一种飞行器控制方法是很有必要的。
发明内容
针对上述情况，为克服现有技术的缺陷，本发明提供一种飞行器控制方法，该装置结构新颖，构思巧妙，实现在地面上对FTU进行简单的巡视和运维，提升巡视和运维的效率，保证工作人员的安全。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种飞行器控制方法，包括如下步骤：
步骤S1：获取空间约束轨道的信息；
步骤S2：根据空间约束轨道的信息确定空间约束范围；
步骤S3：根据实时接收到的飞行控制命令，通过姿态跟踪控制器和飞行控制器实时确定飞行方向和飞行速度，按照空间约束轨道在空间约束范围内飞行。
优选的，所述步骤S1中空间约束轨道的坐标系包括：
地面坐标系，用于研究飞行器相对于地面的运动，确定飞行器在载体坐标系中的位置，以便研究飞行器的姿态、航向及其相对于起飞点的位置；
载体坐标系，载体坐标系设置在飞行器上，原点设在飞行器的重心位置，Ox轴平行于前后旋翼的连线，指向前方为正方向，Oy轴平行于左右侧旋翼的连线，指向右方为正方向，Oz轴垂直于Oxy平面向上为正方向，并与Oy轴、O轴组成右手坐标系。
优选的，所述地面坐标系和载体坐标系之间的角度可用如下定义的三个欧拉角确定，滚转角Φ，俯仰角θ与偏航角Ψ，且满足Φ∈(-π/2,π/2)，θ∈(-π/2,π/2)，Ψ∈(-π,π)。
优选的，所述姿态跟踪控制器的条件包括：
1)整个飞行器的坐标系原点应该与其质心保持同一个点；
2)整个飞行器的结构既要保证是轴对称，又要保证是刚体。
优选的，所述飞行控制器包括：
全驱动子***，采用新型鲁棒最终滑模控制，根据该控制方法的特点，子***的状态变量在极短时间内到达期望值或参考值；
欠驱动子***，全驱动子***的状态变量在欠驱动子***中可以充当时间常量。
优选的，所述飞行器控制方法还包括运用最优卡尔曼滤波器来估计飞行器的状态变量。
优选的，所述最优卡尔曼滤波器的滤波原理为：基于过程噪声和测量噪声的统计特性，以随机信号作为处理对象，分别以测量值和***状态的估计值作为滤波器的输入和输出，且时间更新和观测更新将滤波器的输入和输出关联起来，最后，待处理的信号依据***方程和观测方程就可估计出，适用于线性离散***。
优选的，所述随机线性离散***模型为：
x(k+1)＝Ax(k)+Bu(k)+Gw(k)
y(k)＝Cx(k)+v(k)
其中，x(k)是***的n维状态向量，u(k)***的m维控制向量，y(k)是***的观测向量，w(k)是***的p维随机干扰向量，v(k)是***的r维观测噪声向量，A是***n*n维状态转移矩阵，B是***控制器分配矩阵，G是***的噪声驱动矩阵，C是***的观测矩阵。
本发明的有益效果为：
测量白噪声经过最优卡尔曼滤波器处理后，其波动幅度得到明显的削弱，使得位置与姿态状态变量估计值更加准确，从而实现飞行器的精确控制。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1是本发明飞行器控制方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图1对本发明的具体实施方式做进一步详细说明。
由图1给出，本发明提供如下技术方案：一种飞行器控制方法，包括如下步骤：
步骤S1：获取空间约束轨道的信息；
步骤S2：根据空间约束轨道的信息确定空间约束范围；
步骤S3：根据接收到的飞行控制命令，通过姿态跟踪控制器和飞行控制器确定飞行方向和飞行速度，按照空间约束轨道在空间约束范围内飞行。
优选的，步骤S1中空间约束轨道的坐标系包括：
地面坐标系，用于研究飞行器相对于地面的运动，确定飞行器在载体坐标系中的位置，以便研究飞行器的姿态、航向及其相对于起飞点的位置；
载体坐标系，载体坐标系设置在飞行器上，原点设在飞行器的重心位置，Ox轴平行于前后旋翼的连线，指向前方为正方向，Oy轴平行于左右侧旋翼的连线，指向右方为正方向，Oz轴垂直于Oxy平面向上为正方向，并与Oy轴、O轴组成右手坐标系。
优选的，地面坐标系和载体坐标系之间的角度可用如下定义的三个欧拉角确定，滚转角Φ，俯仰角θ与偏航角Ψ，且满足Φ∈(-π/2,π/2)，θ∈(-π/2,π/2)，Ψ∈(-π,π)。
优选的，姿态跟踪控制器的条件包括：
1)整个飞行器的坐标系原点应该与其质心保持同一个点；
2)整个飞行器的结构既要保证是轴对称，又要保证是刚体。
优选的，飞行控制器包括：
全驱动子***，采用新型鲁棒最终滑模控制，根据该控制方法的特点，子***的状态变量在极短时间内到达期望值或参考值；
欠驱动子***，全驱动子***的状态变量在欠驱动子***中可以充当时间常量。
优选的，飞行器控制方法还包括运用最优卡尔曼滤波器来估计飞行器的状态变量。
优选的，最优卡尔曼滤波器的滤波原理为：基于过程噪声和测量噪声的统计特性，以随机信号作为处理对象，分别以测量值和***状态的估计值作为滤波器的输入和输出，且时间更新和观测更新将滤波器的输入和输出关联起来，最后，待处理的信号依据***方程和观测方程就可估计出，适用于线性离散***。
优选的，随机线性离散***模型为：
x(k+1)＝Ax(k)+Bu(k)+Gw(k)
y(k)＝Cx(k)+v(k)
其中，x(k)是***的n维状态向量，u(k)***的m维控制向量，y(k)是***的观测向量，w(k)是***的p维随机干扰向量，v(k)是***的r维观测噪声向量，A是***n*n维状态转移矩阵，B是***控制器分配矩阵，G是***的噪声驱动矩阵，C是***的观测矩阵。
本发明的有益效果为：
测量白噪声经过最优卡尔曼滤波器处理后，其波动幅度得到明显的削弱，使得位置与姿态状态变量估计值更加准确，从而实现飞行器的精确控制。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种飞行器控制方法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤S1：获取空间约束轨道的信息；
步骤S2：根据空间约束轨道的信息确定空间约束范围；
步骤S3：根据实时接收到的飞行控制命令，通过姿态跟踪控制器和飞行控制器实时确定飞行方向和飞行速度，按照空间约束轨道在空间约束范围内飞行。
2.根据权利要求1所述的一种飞行器控制方法，其特征在于：所述步骤S1中空间约束轨道的坐标系包括：
地面坐标系，用于研究飞行器相对于地面的运动，确定飞行器在载体坐标系中的位置，以便研究飞行器的姿态、航向及其相对于起飞点的位置；
载体坐标系，载体坐标系设置在飞行器上，原点设在飞行器的重心位置，Ox轴平行于前后旋翼的连线，指向前方为正方向，Oy轴平行于左右侧旋翼的连线，指向右方为正方向，Oz轴垂直于Oxy平面向上为正方向，并与Oy轴、O轴组成右手坐标系。
3.根据权利要求2所述的一种飞行器控制方法，其特征在于：所述地面坐标系和载体坐标系之间的角度可用如下定义的三个欧拉角确定，滚转角Φ，俯仰角θ与偏航角Ψ，且满足Φ∈(-π/2,π/2)，θ∈(-π/2,π/2)，Ψ∈(-π,π)。
4.根据权利要求1所述的一种飞行器控制方法，其特征在于：所述姿态跟踪控制器的条件包括：
1)整个飞行器的坐标系原点应该与其质心保持同一个点；
2)整个飞行器的结构既要保证是轴对称，又要保证是刚体。
5.根据权利要求1所述的一种飞行器控制方法，其特征在于：所述飞行控制器包括：
全驱动子***，采用新型鲁棒最终滑模控制，根据该控制方法的特点，子***的状态变量在极短时间内到达期望值或参考值；
欠驱动子***，全驱动子***的状态变量在欠驱动子***中可以充当时间常量。
6.根据权利要求1所述的一种飞行器控制方法，其特征在于：所述飞行器控制方法还包括运用最优卡尔曼滤波器来估计飞行器的状态变量。
7.根据权利要求6所述的一种飞行器控制方法，其特征在于：所述最优卡尔曼滤波器的滤波原理为：基于过程噪声和测量噪声的统计特性，以随机信号作为处理对象，分别以测量值和***状态的估计值作为滤波器的输入和输出，且时间更新和观测更新将滤波器的输入和输出关联起来，最后，待处理的信号依据***方程和观测方程就可估计出，适用于线性离散***。
8.根据权利要求7所述的一种飞行器控制方法，其特征在于：所述随机线性离散***模型为：
x(k+1)＝Ax(k)+Bu(k)+Gw(k)
y(k)＝Cx(k)+v(k)
其中，x(k)是***的n维状态向量，u(k)***的m维控制向量，y(k)是***的观测向量，w(k)是***的p维随机干扰向量，v(k)是***的r维观测噪声向量，A是***n*n维状态转移矩阵，B是***控制器分配矩阵，G是***的噪声驱动矩阵，C是***的观测矩阵。
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