8小型四旋翼无人机双闭环轨迹跟踪与控制

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四旋翼无人飞行器双闭环PID控制器设计

四旋翼无人飞行器双闭环PID控制器设计

针对 四旋 翼无人飞行器的控制方法研究 ,加拿大
Q u a n s e r 公 司开 发 了Q b a l 1 . X 4 实验 平 台 ,该平 台 由定位摄 像 头 , 四旋翼 无人 飞行 器 以及 上位 机 组成 。其 中 定位摄
Байду номын сангаас
停 ,保持 转速 相 等 ,升力 之和 增 加或 者减 少 ,无人 机 可 上 升 或者 下 降 ;保持 升力 之和 等 于重 力 ,减 少 ( 增加 )
D o i :1 0 . 3 9 6 9 / J . i s s n . 1 0 0 9 - 0 1 3 4 . 2 0 1 5 . 0 9 ( 下) . 0 7
0 引 言
四旋 翼无 人飞 行器 因其 能 够垂 直起 降 、 自主悬 停 、 可 以侧 飞 、倒 飞等 高机 动 性能 的特 点 ,特 别适 用 于在 复
速 相 等且 升 力 之和 等 于 机 体 重 力 时 ,无 人 机 可 实 现 悬
典型的控制方法有P I D控制 ,线性二次型最优调节控 制 ( L Q R)嘲,滑模变结构控制 ,反步控制 和鲁棒控 制哺 等 ,由于控制器 自身的复杂性,大多数都 限于仿真
研 究 ,并未 能真 正用 于实 际系 统 中。
像头用来采集飞行器的位置坐标和姿态角。上位机则可
以通 过M AT L AB编 写 控 制 算 法 并 生成 可 执 行 程 序通 过
Wi — F i 下 载 到 飞 行器 上 ,并 且在 飞行 过程 中把 定 位 摄像 头 采集 到 的飞 行器位 置 坐标 和姿 态 角 实时传 输 到 飞行器 形 成 闭环 】 。 本 文 针对 Q b a l l — X 4 四旋 翼飞 行器 ,设计 了一种 基 于

基于反步滑模法的四旋翼飞行器轨迹跟踪控制

基于反步滑模法的四旋翼飞行器轨迹跟踪控制

基于反步滑模法的四旋翼飞行器轨迹跟踪控制基于反步滑模法的四旋翼飞行器轨迹跟踪控制摘要:随着无人机的快速发展,四旋翼飞行器的应用越来越广泛。

然而,四旋翼飞行器的精准控制一直是一个挑战。

本文介绍了一种基于反步滑模法的四旋翼飞行器轨迹跟踪控制方法。

通过设计合适的控制器,可以实现飞行器对事先规定的轨迹进行精确跟踪。

数值仿真结果表明,该控制方法具有较好的性能,可以有效实现四旋翼飞行器的轨迹跟踪控制。

引言四旋翼飞行器具有垂直起降、悬停、灵活机动等特点,因此在航拍、物流配送、搜救等领域具有广泛的应用前景。

为了实现四旋翼飞行器的精准控制,轨迹跟踪控制成为研究的重点之一。

传统的控制方法包括PID控制、模糊控制等,这些方法在一定程度上可以实现飞行器的稳定控制,但在轨迹跟踪方面性能有限。

因此,需要设计更为高效的控制方法。

方法本文采用了反步滑模控制方法,该方法可以有效处理非线性和外部干扰。

首先,建立了四旋翼飞行器的数学模型,包括动力学方程和控制输入。

然后,根据滑模控制理论,设计了滑模面和滑模控制律。

最后,通过反映器和投影器来抑制抖动和实现控制输入的物理约束。

对于滑模面的设计,本文选择了一对滑模变量,分别表示飞机的位置误差和姿态误差。

通过对滑模面进行合理的定义,可以保证轨迹跟踪的精度和稳定性。

滑模控制律的设计是本文的重点,通过对系统动力学方程进行分析和线性化,在每个采样时刻计算控制输入。

基于反步设计,该控制律可以使系统状态在一定时间内收敛到滑模面上。

由于四旋翼飞行器存在空气动力学和机电耦合等非线性特性,外部干扰和测量噪声会对系统性能造成影响。

为了抵抗这些干扰,本文引入了反映器和投影器。

反映器通过优化设计,可以抑制系统抖动,并提高系统的鲁棒性。

投影器通过对控制输入进行约束,可以保证系统的稳定性和安全性。

结果与讨论为了验证所设计的控制方法的有效性,本文进行了数值仿真实验。

实验中,四旋翼飞行器需要跟踪一个先验规定的椭圆轨迹。

实验结果表明,所设计的控制方法能够实现飞行器对轨迹的精确跟踪,并且具有较好的鲁棒性和稳定性。

四旋翼无人机轨迹跟踪的容错控制

四旋翼无人机轨迹跟踪的容错控制
陈国生,江磊,李涛 . 四旋翼无人机轨迹跟踪的容错控制 . 计算机工程与应用,2019,55(24):259-264. CHEN Guosheng, JIANG Lei, LI Tao. Fault-tolerant control of track tracking for quadrotor UAV. Computer Engineering and Applications, 2019, 55(24):259-264.
基金项目:江苏省杰出青年基金项目(No.BK20140045)。 作者简介:陈国生(1994—),男,硕士生,主要研究方向为无人机抗干扰控制;江磊(1993—),男,硕士生,主要研究方向为无人机
轨迹跟踪;李涛(1979—),通讯作者,男,教授,博士生导师,主要研究方向为故障诊断与检测,E-mail:litaojia@。 收稿日期:2018-10-19 修回日期:2019-02-28 文章编号:1002-8331(2019)24-0259-06 CNKI 网络出版:2019-03-28, /kcms/detail/11.2127.TP.20190326.1831.015.html
1 引言
四 旋 翼 无 人 机 是 一 种 小 型 无 人 机 ,它 具 有 灵 活 度 高,自主悬停,对起降场地几乎没有要求,维护简单,成 本低等优点,因此广泛应用于很多领域,如:军事侦察、 农业监测、民用航拍等[1]。然而,旋翼无人机飞行时的自 身参数不确定和易受外界干扰影响的特性使轨迹跟踪 非常具有挑战性[2]。
Fault-Tolerant Control of Track Tracking for Quadrotor UAV CHEN Guosheng, JIANG Lei, LI Tao
School of Automation, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044, China

【2021年整理】四旋翼无人机的导航与控制简介

【2021年整理】四旋翼无人机的导航与控制简介



姿态 控制 F1, F2 , F3, F4
力 学



,,
x, y, z +
vx,vy,vz
1/Ms
1/s
,t
航姿系统
x, y, z
,,
GPS
6/26/2021
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8
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4
飞机基本运动:
6/26/2021
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5
无人机姿态表示方法:
欧拉角法:俯仰角:θ (绕y轴旋转产生) 横滚角:Φ(绕x轴旋转产生) 偏航角:Ψ (绕z轴旋转产生)
在坐标系转换过程中按照 z-y-x 的旋转顺序,得到如下姿态旋转矩阵:
7
飞控:
四轴飞行器最基本同时也是重要的功能是实现飞行姿态的稳定控 制,飞控算法(飞行器姿态控制算法)即根据输入姿态角和遥控命令 解算四个电机 PWM 占空比值,从而使姿态角快速、准确地逼近期望 值。
*
x*, y*, z*
**
位置
速度
控制 器
v*x , v*y , v*z
控制 器

总拉力 *, *,**
无刷电机(4个) 电子调速器(简称电调,4个,常见有好盈、中特威、新西达等品牌) 螺旋桨(4个,需要2个正浆,2个反浆) 飞行控制板(常见有KK、FF、玉兔等品牌) 电池(11.1v航模动力电池) 遥控器(最低四通道遥控器)
机架(非必选)
6/26/2021
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四元数法:与欧拉角相比,采用四元数法姿态表示可大大减少处理器 计算量,提高姿态解算速度。

多旋翼无人机自主跟踪与着陆控制系统及控制方法

多旋翼无人机自主跟踪与着陆控制系统及控制方法

多旋翼无人机自主跟踪与着陆控制系统及控制方法多旋翼无人机自主跟踪与着陆控制系统及控制方法1. 引言无人机技术的迅速发展使得无人机在各个领域得到广泛应用,其中多旋翼无人机以其灵活性、稳定性和易操作性成为研究和商业领域的热点。

多旋翼无人机的自主跟踪与着陆控制系统是提高其性能和安全性的关键技术。

本文将以多旋翼无人机自主跟踪与着陆控制系统及控制方法为主题,对其深度和广度进行全面评估,并提供有价值的见解和理解。

2. 多旋翼无人机自主跟踪控制系统2.1 系统架构在多旋翼无人机自主跟踪控制系统中,由于需要同时进行位置和姿态的跟踪控制,通常采用分层控制结构。

其中高层控制负责路径规划和目标跟踪,中层控制负责位置和姿态的控制,低层控制负责执行具体的控制指令。

2.2 高层控制高层控制主要负责路径规划和目标跟踪。

路径规划算法根据预设的目标位置和航迹,生成可行的规划路径。

目标跟踪算法通过传感器获取目标的位置信息,并根据路径规划算法生成的路径进行跟踪。

2.3 中层控制中层控制主要负责位置和姿态的控制。

位置控制通常采用PID控制器,根据当前位置与目标位置的差异,生成适当的控制指令。

姿态控制通常采用云台控制方法,通过调整多旋翼无人机的姿态,使其保持稳定的飞行状态。

2.4 低层控制低层控制主要负责执行具体的控制指令。

通过调整电机和螺旋桨的转速,多旋翼无人机可以执行复杂的飞行动作,如上升、下降、转动等。

低层控制还需要考虑外部环境的影响和应对措施,如风速、湍流等。

3. 多旋翼无人机自主着陆控制系统及方法3.1 系统架构多旋翼无人机自主着陆控制系统的核心是实时感知和导航系统。

利用多种传感器,如GPS、惯性测量单元(IMU)、视觉传感器等,实时获取无人机的状态信息,通过算法处理,并生成相应的控制指令,使无人机能够精确地着陆。

3.2 算法设计在着陆控制算法中,首先需要通过传感器获取无人机与地面的距离信息,然后根据机身姿态和飞行速度,计算着陆点和着陆速度,进而根据输入的飞行动作,调整无人机的姿态和控制指令,保证着陆的安全和稳定。

四旋翼无人机轨迹跟踪控制研究

四旋翼无人机轨迹跟踪控制研究

四旋翼无人机轨迹跟踪控制研究秦澍祺;王国胜;梁冰【摘要】本文通过使用黎卡提( Riccati ) 矩阵方程来求解微型四旋翼无人机的线性二次型跟踪( Linear Quadratic Tracking LQT )控制器.首先,根据四旋翼的悬停条件,线性化四旋翼的非线性模型,用以解决最优控制问题.然后,通过定义成本函数来更好的权衡跟踪性能和能量消耗.最后,通过使用黎卡提方程来求解时变的最优控制增益.通过仿真表明,与传统的 PID 或者是固定增益的 LQR 控制相比, LQT 控制器具有良好的跟踪控制性能.【期刊名称】《科技视界》【年(卷),期】2018(000)029【总页数】2页(P101-102)【关键词】四旋翼无人机;最优控制;线性二次型跟踪控制器【作者】秦澍祺;王国胜;梁冰【作者单位】陆军装甲兵学院兵器与控制系,中国北京 100072 ;陆军装甲兵学院兵器与控制系,中国北京 100072 ;江西理工大学信息工程学院,江西赣州 341000【正文语种】中文【中图分类】V2490 引言四旋翼是一个具有高机动的、非线性的、耦合的和欠驱动的系统。

所以许多研究人员设计了各种的线性、非线性或者混合控制技术来控制四旋翼飞行器。

比如传统的PID 控制器[1]、反步法控制器[2]、滑膜控制器[3]、模型预测控制器[4]和的线性二次型[5]控制器等。

这些控制器一般使用恒定的控制增益作为状态反馈控制,专注于对四旋翼无人机的稳态控制而不是轨迹或者目标跟踪的精度。

本文则提出使用线性二次型跟踪器(LQT),通过轨迹来调节控制增益从而更好追踪期望轨迹。

同时与线性PID 和LQR 控制器作为对比,三者都在状态估计上加入了相同的白噪声干扰模拟实际环境。

1 模型建立与线性化四旋翼飞行器模型考虑为线性定常系统,状态矩阵A、B、C 和D 都为静态的不随时间改变。

定义如下:x 为状态向量,y 为输出向量,u 为输入向量,根据文献[6]建立的四旋翼模型,线性化后状态空间矩阵A、B 为:其中,12 维状态量[x y z u v w φ θ ψ p q r]T 包括位置、速度、角度、角速度。

微型四旋翼无人机控制系统设计与实现

微型四旋翼无人机控制系统设计与实现

微型四旋翼无人机控制系统设计与实现微型四旋翼无人机控制系统设计与实现一、引言随着无人机技术的快速发展,微型四旋翼无人机因其体积小、机动性强、操作简单等特点而备受关注。

本文将介绍微型四旋翼无人机的控制系统设计与实现,包括硬件结构设计、飞行控制算法、遥控器与无人机的通信以及飞行状态监测等方面的内容。

二、硬件设计微型四旋翼无人机的硬件结构由四个电机和相应的螺旋桨组成,同时还包括飞控、电池、传感器和通信模块等。

电机通过螺旋桨产生推力,控制无人机的飞行方向和姿态。

飞控是无人机的大脑,通过接受传感器数据并进行计算,控制电机输出相应的信号以实现飞行任务。

虽然整个系统设计较为复杂,但由于无人机体积小,所以硬件结构相对较简单。

三、飞行控制算法微型四旋翼无人机的飞行控制算法通常包括姿态控制和高度控制两部分。

姿态控制通过测量无人机的姿态角度,并计算出所需的姿态角度偏差,然后通过PID控制器调整电机的转速,从而实现姿态的稳定控制。

在姿态控制的基础上,高度控制通过测量无人机的高度,并计算出所需的高度偏差,然后通过PID控制器控制推力大小来调整飞行高度。

四、遥控器与无人机的通信遥控器是无人机和操作员之间的重要媒介,通过遥控器操作,操作员可以实现对无人机的遥控飞行。

遥控器通过无线通信方式与无人机进行数据的传输,包括指令的发送和无人机状态的接收。

在通信方面,常用的方式有无线电通信和蓝牙通信,通过指令的传输和接收,操作员可以实时了解无人机的状态,从而对无人机进行精确的操作和控制。

五、飞行状态监测飞行状态监测是无人机飞行过程中的重要环节,通过监测无人机的各项指标来实时反馈无人机的飞行状态。

常见的监测指标包括无人机的姿态角度、高度、速度、电池电量等,这些指标可以通过传感器的测量得到。

操作员通过监测无人机的飞行状态,可以及时调整飞行控制算法参数,以确保无人机的顺利飞行。

六、结论通过本文的介绍,我们对微型四旋翼无人机的控制系统设计与实现有了初步的了解。

四旋翼无人机视觉导航与轨迹跟踪

四旋翼无人机视觉导航与轨迹跟踪

四旋翼无人机视觉导航与轨迹跟踪AbstractWith the continuous development of computer hardware technology and software algorithms, the role of quadrotor UA Vs in civil and military applications is increasingly important. Traditional navigation methods and conventional control algorithms have been unable to meet the increasingly complex requirements of quadrotor’s mission. Therefore, this paper will study the quadrotor UA V vision navigation algorithm and trajectory tracking control algorithm.The flight mechanism of quadrotor UA V is analyzed in this paper and the coordinate system is defined. The coordinate transformation equations based on Euler angles and quaternions are derived and the quadrotor’s kinematics and dynamics model are established. Aiming at the problem that the calculation of desired attitude computed from the position loop based on the Euler angle model is expected to be complex and prone to saturation, a new method is proposed, which can obtain the desired quaternion from the acceleration obtained by the position loop through geometric transformation and simplify the quadrotor system model. The system model equation establishes the model foundation for the design of the trajectory tracking control system of the quadrotor UA V. The UA V vision navigation system is designed and the function of each part of the system is introduced at the same time.Aiming at the problem that the GPS navigation methods can not be accurately located when the satellite signal is weak, a target detection algorithm based on L-K optical flow method is designed to realize the detection of dynamic targets. At the sametime, this paper studies the target tracking algorithm. The principle of Meanshift algorithm is introduced, and the Camshift target tracking algorithm is implemented based on this. For the problem that the target tracking is easily lost based on the traditional Camshift algorithm in the compliex environment background, the Camshift algorithm fusing the Kalman filter is proposed, which voids the problem of tracking failure when the target is occluded temporarily, and improves the robustness of target tracking system.Aiming at the problem that the conventional control algorithm can not meet the robustness of the nonlinear model control of the quadrotor UA V, this paper makes a deep study on the active disturbance rejection control(ADRC) algorithm. Firstly, the composition and function of each part of the ADRC are analyzed, and the stability of the ESO is proved. Then, the attitude decoupling controller based on ADRC is proposed to realize the robust control of the attitude loop of the quadrotor UA V; Aiming at the characteristics of the underactuated and multi-channel coupling of the actual quadrotor UA V model, the double closed-loop PID controller of position loop and linaer active disturbance rejection controller of attitude loop based on the quaternion nonlinear model equation are designed, the trajectory tracking control system realizes interferencerejection and track the reference signals accurately, which improves the robustness of the system and the simulation shows the effective compared with the PID .Finally, this paper establishes the hardware platform and software platform of quadrotor UA V vision navigation and trajectory tracking system, and some tests are carried out based the actual system. The quadrotor UA V trajectory tracking test iscompleted base on the open-source Pixhawk flight control system; hovering indoors and target tracking of quadrotor UA V are tested base on the designed vision navigation algorithms.Keywords: Quadrotor UA V, vision navigation,L-K Optical flow, Camshift, Kalman, ADRC , Trajectory Tracking目录摘要 .......................................................................................................................... .. (I)Abstract............................................................................................................... .............. I I 第1章绪论 .. (1)1.1 课题研究的背景和意义 (1)1.2 国内外研究现状及分析 (3)1.2.1 视觉检测与跟踪技术 (3)1.2.2 四旋翼无人机控制方法 (5)1.3 主要研究内容与结构安排 (6)1.3.1 本文的研究内容 (6)1.3.2 本文的组织结构 (7)第2章四旋翼无人机数学建模 (9)2.1 引言 (9)2.2 四旋翼无人机工作原理分析 (9)2.3 四旋翼无人机的动力学模型建立及分析 (10)2.3.1 坐标系定义及姿态描述 (10)2.3.2 四旋翼无人机动力学模型 (11)2.4 视觉导航系统设计 (16)2.5 本章小结 (18)第3章视觉导航算法设计 (19)3.1 引言 (19)3.2 基于L-K光流法的运动检测 (19)3.3 Camshift目标跟踪算法 (22)3.3.1 Meanshift算法原理 (22)3.3.2 Camshift算法原理 (26)3.3.3 融合Kalman滤波的Camshift算法实现 (29) 3.3.4 实验结果 (32)3.4 本章小结 (34)第4章四旋翼无人机轨迹跟踪控制系统设计 (35) 4.1 引言 (35)4.2 自抗扰控制器原理 (35)4.3 基于自抗扰的四旋翼姿态解耦控制器设计 (42) 4.3.1 姿态自抗扰控制器设计 (42)4.3.2 数值仿真分析 (43)4.4 基于非线性模型的控制器设计 (47)4.4.1 位置环PD控制器设计 (47)4.4.2 姿态环线性自抗扰控制器设计 (48)4.4.3 数值仿真分析 (50)4.5 本章小结 (53)第5章系统平台搭建与飞行实验 (54)5.1 引言 (54)5.2 系统平台设计 (54)5.2.1 硬件平台 (54)5.2.2 软件架构 (56)5.3 四旋翼无人机实际飞行测试 (57)5.3.1 轨迹跟踪实验 (57)5.3.2 光流悬停实验 (59)5.3.3 目标跟踪实验 (62)5.4 本章小结 (65)结论 (66)参考文献 (68)攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 (73)哈尔滨工业大学学位论文原创性声明和使用权限 (74)致谢 (75)。

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1 Introduction
Recent advances in the investigation of unmanned vehicles have led to enormous exciting developments, particularly, with the platform of quad-rotor miniature unmanned aerial vehicles (MAVs). As opposed to fixed wing vehicles, the quad-rotor MAV is a smalscale vehicle which might be more suitable for specific applications including search and rescue, surveillance and remote inspection. The ability to maneuver an actual MAV accurately along a given geometric path is a primary objective for most appli† Ced 15 May 2015; accepted 11 July 2015. author. E-mail: ccx5281@. Supported by the Fundamental Research Funds for the Central Universities (30920140112005, 30915011105, 30915011104).
Dual-loop path tracking and control for quad-rotor miniature unmanned aerial vehicles
XU Jing, CAI Chen-xiao† , LI Yong-qi, ZOU Yun
(School of Automation, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing Jiangsu 210094, China)
cations. Previous work on path tracking of MAVs has concentrated on techniques such as feedback linearization, sliding mode control, proportional integral derivative control (PID) control, linear quadratic regular (LQR) control and backstepping control methods [1–9] . In [1], a global trajectory tracking control of UAVs without linear velocity measurements was designed based on inverse dynamic approaches. The authors in [2] proposed a backstepping design for the trajectory tracking problem of a class of underactuated systems where the states are guaranteed to con-
(南京理工大学 自动化学院, 江苏 南京 210094)
摘要: 近年来, 无人飞行器控制繁荣发展对控制精度与品质要求日益增高. 为了应对这一挑战, 本文基于奇异摄 动的思想设计了四旋翼无人机非线性轨迹跟踪控制器. 首先, 基于牛顿欧拉定律建立了四旋翼无人飞行器非线性 奇异摄动形式的数学模型. 然后, 引入奇异摄动理论, 通过时间尺度分解的方法将系统解耦成内环快子系统和外环 慢子系统. 再者, 根据非线性动态逆的思想分别建立快、 慢伪线性子系统, 并基于此分别设计外环轨迹跟踪、 内环稳 定子控制器, 综合子控制器生成应用于原系统的全阶控制器以兼顾跟踪精度和鲁棒特性. 针对内环快系统, 采用线 性二次调节控制器以实现稳定快速地控制飞行器旋转动态; 针对外环慢系统, 运用经典的比例–微分–积分控制器 以跟踪所给定的轨迹. 最后给出了仿真实例说明本文结论的有效性. 关键词: 无人飞行器; 仿真器; 非线性控制; 奇异摄动思想; 比例–微分–积分控制器; 线性二次调节控制器 中图分类号: TP273 文献标识码: A
Abstract: The recent development of unmanned aerial vehicle flight control creates a strong demand for higher control accuracy and control quality. To meet such demands, we propose a nonlinear control strategy for path tracking control of quad-rotor miniature unmanned aerial vehicles (MAVs). Firstly, based on Newton-Euler’s laws, the nonlinear mathematical model of a quad-rotor MAV is built in singular perturbation form. By singular perturbation theory and time-scaling techniques, we decouple the system into the fast inner-loop sub-system and the slow outer-loop subsystem. Then, we build the fast pseudo-linear sub-system and the slow pseudo-linear sub-system based on the nonlinear dynamic inversion idea. On the basis of these subsystems, we respectively design the outer sub-controller for path tracking and the inner sub-controller for stabilization. These two sub-controllers are combined into a full-order controller for the original system to achieve the required tracking accuracy and robustness. In the fast inner sub-system, we use the LQG controller to realize the rapid control for the rotary dynamics of the aerial vehicle; in the slow outer sub-system, we employ the classical PID controller to track the given path. Simulation results show the effectiveness of the conclusions made in this paper. Key words: unmanned aerial vehicles; simulators; nonlinear control; singular perturbation; proportional integral derivative control; linear quadratic regular control
第 32 卷第 10 期 2015 年 10 月 DOI: 10.7641/CTA.2015.50406
控 制 理 论 与 应 用
Control Theory & Applications
Vol. 32 No. 10 Oct. 2015
小型四旋翼无人机双闭环轨迹跟踪与控制
许 璟, 蔡晨晓† , 李勇奇, 邹 云
1336
Control Theory & Applications
Vol. 32
verge to a ball near the origin. A continuous sliding mode control method based on feedback linearization was presented in [3], and an output tracking control was designed for a quad-rotor UAV. As demonstrated in [4], a classical PID controller made a quad-rotor able to track a given reference trajectory in presence of minor perturbations. On the other hand, singular perturbations and time-scale techniques (SPaTSs) have been proven to be effective tools for model reduction, analysis and design of flight control systems. Modeling both kinematics and dynamics of quad-rotor MAVs results in a model with high order, which may decrease feasibility of controller design. The main concept of SPaTSs is to lower the model order by neglecting the fast part, and to improve the the approximation by reintroducing their effects as boundary layer corrections in separate time-scales [10] . In [11], the design and stability analysis of a hierarchical controller via using SPaTSs was presented. Flight test trajectory control systems based on time-scale techniques were designed to enable the pilot to follow complex trajectories for evaluating an aircraft within its known flight envelop and to explore the boundaries of its capabilities [12] . A cascade decomposition method was discussed in [13] for the longitudinal dynamics of a low-speed experimental UAV. In this paper, we present a strategy of path tracking for a quad-rotor MAV to reduce position errors, and to follow a reference geometric path. Based on SPaTSs, models for inner- and outer-loops have been constructed in different time-scales. The inner-loop controller is made by integration of dynamic inversion approaches and LQR control method to enhance stability, and the two time-scale characteristics can be preserved to facilitate controller design. The outerloop controller combines a dynamic inversion controller with a PID controller to ensure a desired tracking performance. The dual-loop control structure is adopted to coordinate inner-loop and outer-loop controls, which can simplify the design procedure, and improve control quality and quantity of the flight system. The main contribution of this paper is outlined as follows: 1) Different from current works, the mathematical model of a quad-rotor MAV in this paper is represented in the singular perturbed, affine nonlinear form to facilitate controller design. 2) The dual loop control structure is then utilized to facilitate decomposition, and to attenuate the controller design difficulty of under-actuated MAVs. In this sense, inner-loop and outer-loop controller design
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