基于ADRC迭代学习控制的四旋翼无人机姿态控制

针对农用无人机超低空表型遥感和喷药精准悬停易受地效扰动问题，提出了一种自适应ADRC姿态控制器。首先设计了基于ADRC的姿态控制器，结合四旋翼无人机平台在0.9~1.1、1.1~1.3、1.4~1.6、2.0~2.4、2.5~2.9、3.3~3.6 m/s侧向水平风、0.9~1.1 m/s （11°）、1.1~1.3 m/s （13°）、1.4~1.6 m/s （18°）、1.8~2.0 m/s （18°）、2.1~2.5 m/s （18°）前俯向风和侧俯向风下进行干扰的预测和控制量的补偿实验。实验结果显示使用ADRC姿态控制器后无人机抗风性能有较大提升。然而在存在初始误差时，ADRC固定带宽无法满足要求，进一步设计了自适应ADRC姿态控制器（ILC-ADRC）。通过迭代学习控制在线优化自抗扰控制器带宽，实现了不同增益观测器的自适应整定。实验结合四旋翼无人机平台分别进行了机头实际方向与期望方向偏离55°、90°、180°，水平风速1.1~1.3、1.4~1.6、2.0~2.4、2.5~2.9 m/s下使用ADRC和ILC-ADRC的对比。实验结果显示采用ILC-ADRC姿态控制器，在150次控制周期内，偏航角误差均在-15°~15°之间，满足四旋翼无人机偏航角控制精度要求，同时调节时间分别缩短了40%，16.67%，12.5%，53.33%，10.34%，13.95%，27.27%，58.66%，11.86%。     

多太阳能无人机覆盖路径优化方法

为解决传统电动无人机在覆盖作业时存在的续航时间短的问题,提出应用多架太阳能无人机进行覆盖作业。首先,在建立了应用于覆盖作业的太阳能无人机的能量模型的基础上,提出了能量流动效率这一指标来评价太阳能无人机在作业过程中对能量的利用率。其次,针对边界存在障碍物的凹多边形区域和内部含障碍物的多边形区域,以总作业完成时间最短为优化目标,提出基于无向图搜索方法的覆盖路径优化模型,定义约束方程限制无人机按照一定规则访问无向图中的节点,通过混合整数线性规划的方法求解每架无人机的最优飞行路径。再次,考虑无人机转弯时的姿态变化对能量流动效率的影响,将总作业完成时间最短和总能量流动效率最高同时作为优化目标,建立双目标优化方程,在首先以作业时间最短为优化目标进行求解的基础上,通过有限遍历的方式选择使能流效率和作业时间相对最优的覆盖飞行方向及飞行路径。大量仿真实验表明,所提的优化模型选取不同的优化目标,应用于不同形状的待覆盖区域,适用性广,在工程上应用范围广、可行性强。