CN112527015A - 一种基于事件触发的消防无人机编队滑膜控制方法 - Google Patents

一种基于事件触发的消防无人机编队滑膜控制方法 Download PDF

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CN112527015A CN202011403190.3A CN202011403190A CN112527015A CN 112527015 A CN112527015 A CN 112527015A CN 202011403190 A CN202011403190 A CN 202011403190A CN 112527015 A CN112527015 A CN 112527015A
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Abstract

本发明提出一种基于事件触发的消防无人机编队滑膜控制方法，消防无人机编队控制的技术领域，解决了现有控制方法无法同时兼顾消防无人机的姿态控制和位置控制的问题，而且克服了现有控制方法导致无人机控制器更新次数多，性能衰减快的缺陷，首先需要建立四旋翼无人机的模型，以及无人机之间通信的拓扑关系。然后，设计基于误差的滑模动态面，进一步结合事件触发机制设计对应的控制器，以此实现无人机的快速编队。该方法针对实际应用的四旋翼的消防无人机模型，根据无人机的位置和姿态的信息分别设计了位置控制器和姿态控制器，在这两个控制器作用下，最终实现多无人机间的编队的形成及姿态的稳定，兼顾无人机的姿态控制和位置控制。

Description

一种基于事件触发的消防无人机编队滑膜控制方法
技术领域
本发明涉及消防无人机编队控制的技术领域，更具体地，涉及一种基于事件触发的消防无人机编队滑膜控制方法。
背景技术
近年来，随着消防无人机科技技术的发展，消防无人机的应用领域越来越广泛，且消防无人机的功能也越来越强大。另外，随着四旋翼消防无人机市场份额的大幅增加，多旋翼消防无人机的形成更是一个具有吸引力的研究热点。
消防无人机对高层建筑消防工作可以起到很大的作用，例如能进行火灾定位、火灾侦查和高层灭火等，这些工作对于正常消防车和消防人员都是比较难完成的任务。所以，目前出现了许多有关消防无人机研究的课题，但是研究也处于初步阶段，消防无人机还不能广泛应用于实际。而消防无人机编队控制是实现多消防无人机协同工作的基础。所以，设计好的编队控制算法，对消防无人机的发展具有重大的理论和实际意义。
2019年7月5日，中国专利(公开号:CN109976361A)中公开了一种面向事件触发的四旋翼消防无人机姿态控制方法，解决四旋翼消防无人机在模型参数不确定、未建模动态和外界干扰等综合影响下的高精度快速姿态跟踪控制，达到在保证四旋翼消防无人机控制性能的前提下，节约网络和计算资源、提高***续航能力的目的，但该专利中提出的控制方法控制器更新的次数较多，另外此专利提出的方法仅针对消防无人机的姿态控制，不能实现消防无人机位置控制，因此，无法完成多消防无人机间的编队协同控制，不能保证消防无人机的编队效果。
发明内容
为解决现有消防无人机控制的方法无法同时兼顾消防无人机的姿态控制和位置控制的问题，而且为克服现有控制方法导致无人机控制器更新次数多，性能衰减快的缺陷，本发明提出一种基于事件触发的消防无人机编队滑膜控制方法，兼顾无人机的姿态控制和位置控制，在保证多无人机间优良编队效果的同时，减少无人机控制器更新的次数，防止控制器性能衰减的现象发生，促进消防无人机的应用发展。
为了达到上述技术效果，本发明的技术方案如下：
一种基于事件触发的消防无人机编队滑膜控制方法，至少包括以下步骤：
S1.建立四旋翼消防无人机的模型，得到消防无人机连续的位置动态方程以及姿态动态方程；
S2.基于图论确认消防无人机间的通信拓扑关系图，设定消防无人机期望的编队队形；
S3.根据设定消防无人机期望的编队队形，求解消防无人机的位置误差，并利用位置误差信息设计位置滑模动态面，基于滑模动态面设计位置控制输入量；
S4.根据位置控制输入量，通过逆解求出期望姿态；
S5.求解消防无人机的姿态误差，并利用姿态误差信息设计姿态滑模动态面，基于滑模动态面设计姿态控制输入量；
S6.设计位置控制器和姿态控制器的事件触发机制；
S7.根据事件触发机制，判断是否符合位置控制器和/或姿态控制器的更新标准，若是，更新位置控制器和/或姿态控制器；否则，不更新。
在本技术方案中，首先建立四旋翼消防无人机的模型，得到无人机连续的位置动态方程以及姿态动态方程，在此建立的消防无人机的模型是具体模型，针对性强且准确性高；然后建立无人机间通信的拓扑关系图，给出编队的期望队形，接着求出消防无人机的位置误差，并利用误差信息设计位置滑模动态面，基于滑模动态面设计位置控制输入量，根据位置控制输入量，通过逆解求出期望姿态，再求出姿态误差信息，并利用用误差信息设计姿态滑模动态面，基于滑模动态面设计姿态控制输入量，设计位置控制器和姿态控制器的事件触发机制，根据事件触发机制，判断是否更新位置控制和/或姿态的控制器，从而减少控制器更新次数，保证控制器性能不会大大衰减，延长寿命的同时兼顾了消防无人机的姿态控制和位置控制的问题，实现了消防无人机的快速编队。
优选地，步骤S1所述建立四旋翼消防无人机的模型，得到消防无人机连续的位置动态方程以及姿态动态方程的综合表达式为：
Figure BDA0002817636020000021
其中，i表示第i台消防无人机，i＝1,…,N，N表示消防无人机台数；Pi＝[xi,yi,zi]T及Vi＝[vix,viy,viz]T分别表示消防无人机i在惯性坐标系下的坐标以及速度，
Figure BDA0002817636020000034
表示相量形式；g为重力加速度，e3＝[0,0,1]T，mi为第i台消防无人机的质量；Θi＝[φi,θi,ψi]T、Ωi＝[Ωφi,Ωθi,Ωψi]T分别为姿态角和角速率,φi,θi,ψi分别为滚转角、俯仰角、偏航角；R(Θi)表示消防无人机从机体坐标转化为惯性坐标的旋转矩阵；T(Θi)为姿态角速率与姿态角速度的转化矩阵；
消防无人机从机体坐标转化为惯性坐标的旋转矩阵R(Θi)表达式为：
Figure BDA0002817636020000031
姿态角速率与姿态角速度的转化矩阵T(Θi)的表达式为：
Figure BDA0002817636020000032
其中，Ji为惯性矩阵；Gi为回转力矩；ui、τi分别为位置控制器和姿态控制器的输入。
优选地，步骤S2所述的图论为无向图图论，基于无向图论确认消防无人机间的通信拓扑关系图的过程为：
设无向图表示为G＝{V,E,A}，其中，V＝{1,…,N}代表无向图G的节点集合，
Figure BDA0002817636020000033
表示无向图G中边的集合；A表示权重矩阵，根据无向图G中边的集合E的边关系得到权重矩阵，A＝[aij]∈RN×N，其中，aij表示权重矩阵中的元素，代表消防无人机i与消防无人机j的通信关系，aij＝0或1；
若aij＝0代表消防无人机i与消防无人机j是不连接的，不存在通信；若aij＝1代表消防无人机i与消防无人机j是连接的，存在通信交流。
优选地，基于无向图论确认的消防无人机间的通信拓扑关系图的节点间是双向且连通的，不存在自身与自身通信，即满足:aij＝aji，aii＝0。
优选地，权重矩阵A中的任意一行或任意一列的元素不全为零。
优选地，若aij＝1，所述消防无人机期望的编队队形表达式为：
Pi-Pj＝pij,Vi-Vj＝0
其中，Pi表示消防无人机i在惯性坐标系下的坐标；Pj表示消防无人机j在惯性坐标系下的坐标；Vi表示消防无人机i在惯性坐标系下的速度；Vj表示消防无人机j在惯性坐标系下的速度；pij能表示时变的函数，也能表示常数向量，且pij＝-pji；pij为消防无人机i与消防无人机j期望的位置向量。
优选地，步骤S3所述根据设定消防无人机期望的编队队形，求解位置误差的表达式为：
Figure BDA0002817636020000041
其中，Pj表示消防无人机j在惯性坐标系下的坐标；Pi表示消防无人机i在惯性坐标系下的坐标；
Figure BDA0002817636020000042
表示消防无人机i的位置误差；
利用位置误差信息设计位置滑模动态面的表达式为：
Figure BDA0002817636020000043
其中，ci,1表示设计所需的大于零的参数；
Figure BDA0002817636020000044
表示位置滑模动态面；
基于滑模动态面设计位置控制输入量的过程为：
为方便设计位置控制输入量，令期望位置控制输入量Ui为：
Figure BDA0002817636020000045
其中，υi为设计的位置控制输入量，基于滑模动态面，设计对应的期望位置控制输入为：
Figure BDA0002817636020000046
其中，
Figure BDA0002817636020000047
均为设计的正参数；
Figure BDA0002817636020000048
表示为了加快误差达到滑模动态面而设计的参数。根据期望位置控制输入Ui求解位置控制输入量的值为：
υi＝mi[Uix(sinθicosφicosψi+sinψisinθi)+Uiy(sinψisinθicosφi-cosψisinθi)+(Uiz+g)cosθicosφi]。
在此，若控制性能足够好，
Figure BDA0002817636020000049
也可以设为0。
优选地，步骤S4所述根据位置控制输入量，通过逆解求出期望姿态Θdi＝[φdi,θdi,ψdi]T的表达式为：
Figure BDA00028176360200000410
Figure BDA00028176360200000411
其中，ψdi表示期望姿态Θdi中自定的期望偏航角。
优选地，步骤S5所述求解姿态误差，并利用姿态误差信息设计姿态滑模动态面，基于滑模动态面设计姿态控制输入量的过程为：
第i台消防无人机的姿态误差表达式为：
Figure BDA0002817636020000051
其中，
Figure BDA0002817636020000052
表示第i台消防无人机的姿态误差；Θdi表示期望姿态；Θi表示姿态角；
利用姿态误差信息设计姿态滑模动态面
Figure BDA0002817636020000053
的表达式为：
Figure BDA0002817636020000054
其中，ci,2为设计需要的大于零的参数；
基于滑模动态面设计姿态控制输入量的表达式为：
Figure BDA0002817636020000055
其中，vi表示基于滑模动态面设计姿态控制输入量；Ji为惯性矩阵；
Figure BDA0002817636020000056
为设计的正参数，
Figure BDA0002817636020000057
表示为加快误差达到滑模动态面而设立的。
在此，若控制性能够好，
Figure BDA0002817636020000058
也可以设为0。
优选地，步骤S6所述的位置控制器和姿态控制器的事件触发机制为：
Figure BDA0002817636020000059
Figure BDA00028176360200000510
Figure BDA00028176360200000511
Figure BDA00028176360200000512
其中，
Figure BDA00028176360200000513
均表示控制器触发的时刻；
Figure BDA00028176360200000514
均表示中间参数，
Figure BDA00028176360200000515
Figure BDA00028176360200000516
δi,1、δi,2、∈i,1、∈i,2均为需设计的正参数；
步骤S7所述的位置控制器和/或姿态控制器的更新标准为：
Figure BDA00028176360200000517
和/或
Figure BDA00028176360200000518
位置控制器更新后的表达式为：
Figure BDA00028176360200000519
姿态控制器更新后的表达式为：
Figure BDA00028176360200000520
其中，ui、τi分别为位置控制器和姿态控制器的输入。
在此，位置控制器和/或姿态控制器的更新包括仅更新位置控制器、仅更新姿态控制器、同时更新位置控制器及姿态控制器，而位置控制器更新和/或姿态控制器的更新后保证了消防无人机的优良编队效果。
与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：
本发明提出一种基于事件触发的消防无人机编队滑膜控制方法，首先需要建立四旋翼无人机的模型，以及无人机之间通信的拓扑关系。然后，设计基于误差的滑模动态面，进一步结合事件触发机制设计对应的控制器，以此实现无人机的快速编队。该方法针对实际应用的四旋翼的消防无人机模型，根据无人机的位置和姿态的信息分别设计了位置控制器和姿态控制器，在这两个控制器作用下，最终实现多无人机间的编队的形成及姿态的稳定，兼顾无人机的姿态控制和位置控制，在保证多无人机间优良编队效果的同时，减少无人机控制器更新的次数，防止控制器性能衰减的现象发生，促进消防无人机的应用发展。
附图说明
图1表示本发明实施例中提出的基于事件触发的消防无人机编队滑膜控制方法的流程示意图；
图2表示本发明实施例中提出的基于事件触发的消防无人机编队滑膜控制的控制框图；
图3表示本发明实施例中提出的四旋翼消防无人机队形形成过程中的运动曲线图；
图4表示本发明实施例中提出的四旋翼消防无人机队形形成过程中位置误差变化的仿真图；
图5表示发明实施例中提出的四旋翼消防无人机队形形成过程中速度误差变化的仿真图。
具体实施方式
附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
为了更好地说明本实施例，附图某些部位会有省略、放大或缩小，并不代表实际尺寸；
对于本领域技术人员来说，附图中某些公知内容说明可能省略是可以理解的。
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。
实施例1
附图中描述位置关系的用于仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
如图1所示的基于事件触发的消防无人机编队滑膜控制方法的流程示意图，参见图1，所述方法的步骤包括：
S1.建立四旋翼消防无人机的模型，得到消防无人机连续的位置动态方程以及姿态动态方程，表达式为：
Figure BDA0002817636020000071
其中，i表示第i台消防无人机，i＝1,…,N，N表示消防无人机台数；Pi＝[xi,yi,zi]T及Vi＝[vix,viy,viz]T分别表示消防无人机i在惯性坐标系下的坐标以及速度，
Figure BDA0002817636020000075
表示相量形式；g为重力加速度，e3＝[0,0,1]T，mi为第i台消防无人机的质量；Θi＝[φi,θi,ψi]T、Ωi＝[Ωφi,Ωθi,Ωψi]T分别为姿态角和角速率,φi,θi,ψi分别为滚转角、俯仰角、偏航角；R(Θi)表示消防无人机从机体坐标转化为惯性坐标的旋转矩阵；T(Θi)为姿态角速率与姿态角速度的转化矩阵；
消防无人机从机体坐标转化为惯性坐标的旋转矩阵R(Θi)表达式为：
Figure BDA0002817636020000072
姿态角速率与姿态角速度的转化矩阵T(Θi)的表达式为：
Figure BDA0002817636020000073
其中，Ji为惯性矩阵；Gi为回转力矩；ui、τi分别为位置控制器和姿态控制器的输入。
S2.基于图论确认消防无人机间的通信拓扑关系图，设定消防无人机期望的编队队形；
所述的图论为无向图图论，基于无向图论确认消防无人机间的通信拓扑关系图的过程为：
设无向图表示为G＝{V,E,A}，其中，V＝{1,…,N}代表无向图G的节点集合，
Figure BDA0002817636020000074
表示无向图G中边的集合；A表示权重矩阵，根据无向图G中边的集合E的边关系得到权重矩阵，A＝[aij]∈RN×N，其中，aij表示权重矩阵中的元素，代表消防无人机i与消防无人机j的通信关系，aij＝0或1；
若aij＝0代表消防无人机i与消防无人机j是不连接的，不存在通信；若aij＝1代表消防无人机i与消防无人机j是连接的，存在通信交流。
基于无向图论确认的消防无人机间的通信拓扑关系图的节点间是双向且连通的，不存在自身与自身通信，即满足:aij＝aji，aii＝0。
权重矩阵A中的任意一行或任意一列的元素不全为零。
优选地，若aij＝1，所述消防无人机期望的编队队形表达式为：
Pi-Pj＝pij,Vi-Vj＝0
其中，Pi表示消防无人机i在惯性坐标系下的坐标；Pj表示消防无人机j在惯性坐标系下的坐标；Vi表示消防无人机i在惯性坐标系下的速度；Vj表示消防无人机j在惯性坐标系下的速度；pij能表示时变的函数，也能表示常数向量，且pij＝-pji；pij为消防无人机i与消防无人机j期望的位置向量。
S3.根据设定消防无人机期望的编队队形，求解消防无人机的位置误差，并利用位置误差信息设计位置滑模动态面，基于滑模动态面设计位置控制输入量；
根据设定消防无人机期望的编队队形，求解位置误差的表达式为：
Figure BDA0002817636020000081
其中，Pj表示消防无人机j在惯性坐标系下的坐标；Pi表示消防无人机i在惯性坐标系下的坐标；
Figure BDA0002817636020000082
表示消防无人机i的位置误差；
利用位置误差信息设计位置滑模动态面的表达式为：
Figure BDA0002817636020000083
其中，ci,1表示设计所需的大于零的参数；
Figure BDA0002817636020000084
表示位置滑模动态面；
基于滑模动态面设计位置控制输入量的过程为：
为方便设计位置控制输入量，令期望位置控制输入量Ui为：
Figure BDA0002817636020000085
其中，υi为设计的位置控制输入量，基于滑模动态面，设计对应的期望位置控制输入为：
Figure BDA0002817636020000086
其中，
Figure BDA0002817636020000087
均为设计的正参数；
Figure BDA0002817636020000088
表示为了加快误差达到滑模动态面而设计的参数。根据期望位置控制输入Ui求解位置控制输入量的值为：
υi＝mi[Uix(sinθicosφicosψi+sinψisinθi)+Uiy(sinψisinθicosφi-cosψisinθi)+(Uiz+g)cosθicosφi]。在实际实施时，若控制性能足够好，
Figure BDA0002817636020000091
也可以设为0。
S4.根据位置控制输入量，通过逆解求出期望姿态。期望姿态Θdi＝[φdi,θdi,ψdi]T的表达式为：
Figure BDA0002817636020000092
Figure BDA0002817636020000093
其中，ψdi表示期望姿态Θdi中自定的期望偏航角。
S5.求解消防无人机的姿态误差，并利用姿态误差信息设计姿态滑模动态面，基于滑模动态面设计姿态控制输入量；基于滑模动态面设计姿态控制输入量的过程为：
第i台消防无人机的姿态误差表达式为：
Figure BDA0002817636020000094
其中，
Figure BDA0002817636020000095
表示第i台消防无人机的姿态误差；Θdi表示期望姿态；Θi表示姿态角；
利用姿态误差信息设计姿态滑模动态面
Figure BDA0002817636020000096
的表达式为：
Figure BDA0002817636020000097
其中，ci,2为设计需要的大于零的参数；
基于滑模动态面设计姿态控制输入量的表达式为：
Figure BDA0002817636020000098
其中，vi表示基于滑模动态面设计姿态控制输入量；Ji为惯性矩阵；
Figure BDA0002817636020000099
为设计的正参数，
Figure BDA00028176360200000910
表示为加快误差达到滑模动态面而设立的。在实际实施时，若控制性能够好，
Figure BDA00028176360200000911
也可以设为0。
S6.设计位置控制器和姿态控制器的事件触发机制；
Figure BDA00028176360200000912
Figure BDA00028176360200000913
Figure BDA00028176360200000914
Figure BDA00028176360200000915
其中，
Figure BDA0002817636020000101
均表示控制器触发的时刻；
Figure BDA0002817636020000102
均表示中间参数，
Figure BDA0002817636020000103
Figure BDA0002817636020000104
δi,1、δi,2、∈i,1、∈i,2均为需设计的正参数；
S7.根据事件触发机制，判断是否符合位置控制器和/或姿态控制器的更新标准，若是，更新位置控制器和/或姿态控制器；否则，不更新。步骤S7所述的位置控制器和/或姿态控制器的更新标准为：
Figure BDA0002817636020000105
和/或
Figure BDA0002817636020000106
位置控制器更新后的表达式为：
Figure BDA0002817636020000107
姿态控制器更新后的表达式为：
Figure BDA0002817636020000108
其中，ui、τi分别为位置控制器和姿态控制器的输入。
总体上本发明实施例中提出的整个方法基于的控制框图如图2所示，参见图2，以消防无人机j在惯性坐标系下的坐标Pj以及速度Vj作为位置控制器的输入，得到对应的期望位置控制输入Ui，实际中可能经过姿态解算和滤波，然后基于事件触发机制，触发位置控制(执行)器和姿态(执行)器，直接作用于四旋翼无人机模型，然后反馈给位置控制器和姿态更新器，进行更新，实现兼顾姿态更新和位置更新的滑膜控制，保证消防无人及的优良编队效果。
为了更好说明本发明所提方法对消防无人机的编队控制的有效性，接下来对本发明所提的方法进行了应用仿真，现进行说明：
首先说明的是，仿真中，设置主要的参数如下：
g为重力加速度9.8m/s2，第i台消防无人机的质量：mi＝1.1Kg，Ji＝diag[15.6×10-3kg·m2,15.5×10-3kg·m2,28.3×10-3kg·m2]，i＝1,2,3。
消防无人机位置坐标初始状态为：
P1＝[1,-1,0]T,P2＝[2,1,1]T,P3＝[-2,-1,-1]T，Ω1＝Ω2＝Ω3＝[0,0,0]T。
控制器参数为：c1,1＝c2,1＝c3,1＝3,c1,2＝c2,2＝c3,2＝2.5，
Figure BDA0002817636020000109
Figure BDA00028176360200001010
设定消防无人机期望的队形为：P1-P2＝[1,0,0]T,P1-P3＝[-1,0,0]T。
图3展示了3台消防无人机编队队形的形成过程中的运动曲线图，其中,UAV1表示第一台消防无人机，UAV2表示第二台消防无人机，UAV3表示第三台消防无人机，由图2可以看出，3台消防无人机刚开始的运动曲线是杂乱的，但在本发明提出的控制方法的作用下，后续逐渐恢复一致。
图4为3台消防无人机队形形成过程位置误差变化的曲线，共六条，以第一台消防无人机UAV1的位置为对照基准，在x，y，z三维空间的每一维空间上分别对比与第二台消防无人机UAV2、第三台消防无人机UAV3的位置误差，从图3中可以看出，三个维度上的3台消防无人机位置误差均在逐渐趋于稳定。
图5表示3台消防无人机队形形成过程位置误差变化的曲线，共六条，也是以第一台消防无人机UAV1的速度为对照基准，在x，y，z三维空间的每一维空间上分别对比与第二台消防无人机UAV2、第三台消防无人机UAV3的速度误差，从图5中可以看出，三个维度上的3台消防无人机速度误差均在逐渐趋于0。图2～图4可以表明，本发明提出的方法能保证消防无人机编队快速的形成，达到期望的队形，且具有良好的控制性能。
附图中描述位置关系的用于仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
显然，本发明的上述实施例仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于事件触发的消防无人机编队滑膜控制方法，其特征在于，至少包括以下步骤：
S1.建立四旋翼消防无人机的模型，得到消防无人机连续的位置动态方程以及姿态动态方程；
S2.基于图论确认消防无人机间的通信拓扑关系图，设定消防无人机期望的编队队形；
S3.根据设定消防无人机期望的编队队形，求解消防无人机的位置误差，并利用位置误差信息设计位置滑模动态面，基于滑模动态面设计位置控制输入量；
S4.根据位置控制输入量，通过逆解求出期望姿态；
S5.求解消防无人机的姿态误差，并利用姿态误差信息设计姿态滑模动态面，基于滑模动态面设计姿态控制输入量；
S6.设计位置控制器和姿态控制器的事件触发机制；
S7.根据事件触发机制，判断是否符合位置控制器和/或姿态控制器的更新标准，若是，更新位置控制器和/或姿态控制器；否则，不更新。
2.根据权利要求1所述的基于事件触发的消防无人机编队滑膜控制方法，其特征在于，步骤S1所述建立四旋翼消防无人机的模型，得到消防无人机连续的位置动态方程以及姿态动态方程的综合表达式为：
Figure FDA0002817636010000011
其中，i表示第i台消防无人机，i＝1，…，N，N表示消防无人机台数；Pi＝[xi，yi，zi]T及Vi＝[vix，viy，viz]T分别表示消防无人机i在惯性坐标系下的坐标以及速度，
Figure FDA0002817636010000012
表示相量形式；g为重力加速度，e3＝[0，0，1]T，mi为第i台消防无人机的质量；Θi＝[φi，θi，ψi]T、Ωi＝[Ωφi，Ωθi，Ωψi]T分别为姿态角和角速率，φi，θi，ψi分别为滚转角、俯仰角、偏航角；R(Θi)表示消防无人机从机体坐标转化为惯性坐标的旋转矩阵；T(Θi)为姿态角速率与姿态角速度的转化矩阵；
消防无人机从机体坐标转化为惯性坐标的旋转矩阵R(Θi)表达式为：
Figure FDA0002817636010000021
姿态角速率与姿态角速度的转化矩阵T(Θi)的表达式为：
Figure FDA0002817636010000022
其中，Ji为惯性矩阵；Gi为回转力矩；ui、τi分别为位置控制器和姿态控制器的输入。
3.根据权利要求2所述的基于事件触发的消防无人机编队滑膜控制方法，其特征在于，步骤S2所述的图论为无向图图论，基于无向图论确认消防无人机间的通信拓扑关系图的过程为：
设无向图表示为G＝{V，E，A}，其中，V＝{1，…，N}代表无向图G的节点集合，
Figure FDA0002817636010000023
表示无向图G中边的集合；A表示权重矩阵，根据无向图G中边的集合E的边关系得到权重矩阵，A＝[aij]∈RN×N，其中，aij表示权重矩阵中的元素，代表消防无人机i与消防无人机j的通信关系，aij＝0或1；
若aij＝0，代表消防无人机i与消防无人机j是不连接的，不存在通信；若aij＝1，代表消防无人机i与消防无人机j是连接的，存在通信交流。
4.根据权利要求3所述的基于事件触发的消防无人机编队滑膜控制方法，其特征在于，基于无向图论确认的消防无人机间的通信拓扑关系图的节点间是双向且连通的，不存在自身与自身通信，即满足：aij＝aji，aii＝0。
5.根据权利要求4所述的基于事件触发的消防无人机编队滑膜控制方法，其特征在于，权重矩阵A中的任意一行或任意一列的元素不全为零。
6.根据权利要求5所述的基于事件触发的消防无人机编队滑膜控制方法，其特征在于，若aij＝1，所述消防无人机期望的编队队形表达式为：
Pi-Pj＝pij，Vi-Vj＝0
其中，Pi表示消防无人机i在惯性坐标系下的坐标；Pj表示消防无人机j在惯性坐标系下的坐标；Vi表示消防无人机i在惯性坐标系下的速度；Vj表示消防无人机j在惯性坐标系下的速度；pij能表示时变的函数，也能表示常数向量，且pij＝-pji，pij为消防无人机i与消防无人机j期望的位置向量。
7.根据权利要求6所述的基于事件触发的消防无人机编队滑膜控制方法，其特征在于，步骤S3所述根据设定消防无人机期望的编队队形，求解位置误差的表达式为：
Figure FDA0002817636010000031
其中，Pj表示消防无人机j在惯性坐标系下的坐标；Pi表示消防无人机i在惯性坐标系下的坐标；
Figure FDA0002817636010000032
表示消防无人机i的位置误差；
利用位置误差信息设计位置滑模动态面的表达式为：
Figure FDA0002817636010000033
其中，ci，1表示设计所需的大于零的参数；
Figure FDA0002817636010000034
表示位置滑模动态面；
基于滑模动态面设计位置控制输入量的过程为：
令期望位置控制输入量Ui为：
Figure FDA0002817636010000035
其中，υi为设计的位置控制输入量，基于滑模动态面，设计对应的期望位置控制输入为：
Figure FDA0002817636010000036
其中，
Figure FDA0002817636010000037
均为设计的正参数；
Figure FDA0002817636010000038
表示为了加快误差达到滑模动态面而设计的参数。若控制性能足够好，
Figure FDA0002817636010000039
能设为0；根据期望位置控制输入Ui求解位置控制输入量的值为：
υi＝mi[Uix(sinθicosφicosψi+sinψisinθi)+Uiy(sinψisinθicosφi-cosψisinθi)+(Uiz+g)cosθicosφi]。
8.根据权利要求7所述的基于事件触发的消防无人机编队滑膜控制方法，其特征在于，步骤S4所述根据位置控制输入量，通过逆解求出期望姿态Θdi＝[φdi，θdi，ψdi]T的表达式为：
Figure FDA00028176360100000310
Figure FDA00028176360100000311
其中，ψdi表示期望姿态Θdi中自定的期望偏航角。
9.根据权利要求8所述的基于事件触发的消防无人机编队滑膜控制方法，其特征在于，步骤S5所述求解姿态误差，并利用姿态误差信息设计姿态滑模动态面，基于滑模动态面设计姿态控制输入量的过程为：
第i台消防无人机的姿态误差表达式为：
Figure FDA0002817636010000041
其中，
Figure FDA0002817636010000042
表示第i台消防无人机的姿态误差；Θdi表示期望姿态；Θi表示姿态角；
利用姿态误差信息设计姿态滑模动态面
Figure FDA0002817636010000043
的表达式为：
Figure FDA0002817636010000044
其中，ci，2为设计需要的大于零的参数；
基于滑模动态面设计姿态控制输入量的表达式为：
Figure FDA0002817636010000045
其中，vi表示基于滑模动态面设计姿态控制输入量；Ji为惯性矩阵；
Figure FDA0002817636010000046
为设计的正参数，
Figure FDA0002817636010000047
表示为加快误差达到滑模动态面而设立的。若控制性能够好，
Figure FDA0002817636010000048
可以设为0。
10.根据权利要求9所述的基于事件触发的消防无人机编队滑膜控制方法，其特征在于，步骤S6所述的位置控制器和姿态控制器的事件触发机制为：
Figure FDA0002817636010000049
Figure FDA00028176360100000410
Figure FDA00028176360100000411
Figure FDA00028176360100000412
其中，
Figure FDA00028176360100000413
均表示控制器触发的时刻；
Figure FDA00028176360100000414
均表示中间参数，
Figure FDA00028176360100000415
Figure FDA00028176360100000416
δi，1、δi，2、∈i，1、∈i，2均为需设计的正参数；
步骤S7所述的位置控制器和/或姿态控制器的更新标准为：
Figure FDA00028176360100000417
和/或
Figure FDA00028176360100000418
位置控制器更新后的表达式为：
Figure FDA00028176360100000419
姿态控制器更新后的表达式为：
Figure FDA00028176360100000420
其中，ui、τi分别为位置控制器和姿态控制器的输入。
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