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针对四旋翼无人机(UAV)群在轨迹跟踪过程中易受外界干扰而引起跟踪误差的问题,设计了基于Leader-Follower的多无人机协同编队轨迹跟踪控制方法。在该系统中,首先通过积分反步法(IBS)对所建四旋翼飞行器模型设计Leader无人机的轨迹跟踪控制器。其次设计了滑模控制(SMC)器,以控制Leader与Follower无人机实现期望的编队队形并同时跟踪参考轨迹。然后通过数值仿真验证了算法的有效性,仿真结果表明,系统具有良好的控制精度。最后通过视觉定位系统进行实验,结果表明所设计的控制器能够实现多个无人机轨迹跟踪和编队控制,所设计的算法具有可行性。 相似文献
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以全翼式太阳能无人机(UAV)为研究对象,针对无副翼状态下横航向控制问题,提出了采用方向舵偏转和螺旋桨差动进行横航向控制的方法。首先,分析了两个螺旋桨条件下该类无人机横航向的稳定性与操纵性;然后,基于线性自抗扰控制(LADRC)理论,以方向舵偏和螺旋桨差动为控制输出,分别设计了滚转角控制器和偏航角控制器。最后,结合滚转角控制和偏航角控制的优缺点,在L1轨迹跟踪算法的基础上设计了方向舵和螺旋桨联用的直线轨迹跟踪器。仿真结果表明:所设计的控制器具有较好的控制性能、鲁棒性和抗风性。同时参数整定过程相对简单,并采用实际可测的物理量,为进一步工程应用提供参考。 相似文献
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队形重构是集群无人机(UAV)控制的重要问题,指无人机按照要求安全、无碰撞地从一个队形变换到另一个队形,其难点在于快速规划最优安全轨迹并控制无人机进行轨迹姿态的高精度跟踪。针对集群无人机队形重构的上述问题,首先,基于CAPT(Concurrent Assignment and Planning of Trajectories)算法,解决了多无人机的目标分配和轨迹生成的实时性问题,实现了集群无人机的最优安全路径规划;其次,提出一种有限时间多变量积分滑模连续控制算法,解决了无人机轨迹姿态的高精度跟踪问题,并通过MATLAB仿真验证了该控制算法的有效性;最后,为了更加真实直观地演示无人机三维仿真效果,建立了基于Gazebo-ROS的无人机仿真平台,实现了12架四旋翼无人机队形重构"建模-仿真-可视化"的一体化仿真演示,验证了上述路径规划算法和轨迹姿态控制算法的有效性。 相似文献
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对地面目标的自动跟踪是无人机在任务应用阶段需要解决的重要问题之一,多无人机协同跟踪能够提高对目标运动状态的估计精度并降低目标丢失的概率,因而具有重要研究意义。本文提出了一种基于Leader-Follower编队的无人机协同跟踪制导方法,解决了传统Standoff跟踪模式对地面目标的速度范围限制问题。首先,通过控制无人机的航向不断趋近于地面目标牵连跟踪圆切线方向的方法设计了Leader无人机自动跟踪地面目标的制导律并完成了稳定性证明;其次,通过控制Follower无人机的速度和航向角逐渐趋近于Leader无人机速度和航向的协同跟踪策略,分别设计了Follower无人机自动跟踪Leader无人机的制导律和编队相位协同制导律并完成了稳定性证明;最后,分别针对静止目标、匀速直线运动目标和变速运动目标的跟踪问题进行了仿真验证,结果表明所提出的制导方法能够实现对不同运动状态地面目标的自动协同跟踪,并且跟踪性能优于基于李雅普诺夫向量法的制导方法。 相似文献
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针对无人机以不同载荷自主着陆时,固定的纵向参考轨迹线不能满足着陆速度及其他着陆参数对轨迹的要求的问题,文章根据无人机不同的飞行性能和着陆性能要求,设计纵向着陆轨迹,结合着陆过程的控制逻辑,设计控制律。并通过Matlab/Simulink建立无人机的自主着陆阶段的仿真模型,验证了设计的着陆轨迹和着陆控制律满足着陆性能要求。 相似文献
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基于BSP-ANN的四旋翼无人机轨迹跟踪方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了降低无人机轨迹跟踪误差,提高系统抗干扰能力,对反步(Backstepping)法进行改进提出一种基于反步神经网络(BSP-ANN)的无人机轨迹跟踪方法。首先,建立了四旋翼无人机运动学模型;然后,结合Backstepping方法在无人机的姿态控制、轨迹跟踪控制系统中引入Sigma-Pi神经网络,同时设计Sigma-Pi神经网络控制率,并证明该控制率满足Lyapunov意义下的系统稳定;最后,分别给出了相应的仿真实验。仿真结果表明:该算法可以有效降低跟踪误差,缩短无人机跟踪时间,同时可以提高系统的抗干扰能力。 相似文献
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固定翼无人机(UAV)具有典型的欠驱动、非线性等特点,导致航点自主跟踪设计难度大,同时紧密编队飞行过程中无人机之间运动耦合与气动干扰明显,进一步增加了高性能控制设计难度。为此,本文针对固定翼无人机紧密编队飞行的航点自主跟踪问题,综合考虑轨迹平滑性、运动协同性和跟踪鲁棒性等需求,依托全驱系统建模方法提出了一种多层次鲁棒协同跟踪控制架构。该架构包括上层运动规划、中层协同滤波及底层鲁棒协同跟踪控制3个核心部分。上层运动规划根据离散航点指令,融合虚拟结构法和迭代线性二次型优化,实时生成可行、平滑的运动轨迹。在此基础上,为改善跟踪控制的瞬态性能,引入分布式协同滤波思想,对规划轨迹进行滤波处理,生成每架无人机个体的参考信号。最后,考虑到紧密编队中气动耦合与系统不确定性等挑战,设计了一种基于不确定性及干扰观测器的鲁棒协同跟踪控制方法,实现了编队轨迹的精确跟踪以及队形的可靠保持。所提出的鲁棒协同跟踪控制架构考虑了紧密编队飞行中的多种约束与挑战,实现了编队运动规划与跟踪控制的综合设计,可以有效提升系统自主性、协同性和鲁棒性。最后,通过5架固定翼无人机的紧密编队飞行仿真对所提方法进行综合测试,验证了方法的... 相似文献
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切换拓扑下无人机集群系统时变编队控制 总被引:2,自引:2,他引:2
针对多无人机(UAV)间通信拓扑可能发生变化的情况,研究了具有二阶积分特性的无人机集群系统的轨迹跟踪与时变编队控制问题。基于一致性方法设计了编队控制器,将编队控制问题转换成闭环系统的稳定性问题,引入了切换拓扑平均驻留时间的概念,并在此基础上利用线性矩阵不等式(LMI)方法,给出了控制器设计步骤。通过构造分段连续Lyapunov函数,证明了切换拓扑下无人机集群系统能够实现对指定轨迹的跟踪并且实现时变编队飞行。以三维空间运动的无人机集群系统为例进行了仿真验证,结果表明本文所提方法能够解决切换拓扑下无人机集群系统的轨迹跟踪与时变编队问题。 相似文献
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仿生全翼式太阳能无人机气动数值模拟 总被引:1,自引:0,他引:1
《航空学报》2015,(10)
以高空太阳能无人机(UAV)为背景,针对某仿生全翼式太阳能无人机开展了气动数值模拟研究。首先,应用基于改进层流动能模型的雷诺平均Navier-Stokes方程数值模拟方法,对典型低雷诺数机翼进行了数值验证;其次,回顾了某仿生全翼式太阳能无人机的基本设计特征;接着,采用数值模拟方法对该无人机进行了基本气动性能的计算分析;最后,对无人机的横航向性能和方向舵舵效进行了检验性的数值模拟。研究表明:该无人机各部件相互之间流动干扰较小,具有层流分离、转捩和湍流再附等低雷诺数流动特征;其基本气动性能较高(巡航升阻比大于34,纵向静稳定度约为8%),具有静稳定的横航向性能和较好的方向舵舵效;其仿生全翼式构型是一种较有前景的太阳能无人机布局形式。 相似文献
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针对四旋翼无人机在系统内部模型参数不确定性情况下的轨迹跟踪问题,提出了一种基于滑模控制的四旋翼无人机自适应跟踪控制方法。首先,采用单位四元数来描述系统姿态,将系统分解为位置子系统和姿态子系统;考虑到位置子系统的欠驱动特性,引入了虚拟控制力,跟踪位置信息并解算出实际升力和理想姿态;其次,通过自适应滑模控制器补偿了质量和转动惯量的不确定性,实现了轨迹的跟踪;最后,利用Lyapunov理论证明了闭环系统的稳定性。仿真结果表明了算法的有效性。 相似文献
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针对无人机自动着陆过程中外部不确定性强,影响控制精度和飞行安全的问题,提出一种基于鲁棒伺服线性二次型(Linear Quadratic Regulator,LQR)的横航向自动着陆控制律设计方法。基于鲁棒伺服LQR设计滚转姿态保持内回路,设计航向保持/预选模态和航向信标(Localizer,LOC)截获与跟踪模态,实现横航向轨迹的稳定与精确跟踪。数字仿真结果表明,该方法具有较好的控制效果。 相似文献
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针对固定翼无人机协同作战时的编队集结问题,提出了一种新的路径规划和位置分配方法,并设计了包括航迹跟踪、高度保持和速度控制在内的自动驾驶仪。该路径规划算法通过矩阵迭代得到一组较优的目标点分配方案,满足总航程较小和同时到达约束。根据得到的各无人机飞向目标点的航迹,算出无人机编队集结的代价矩阵。在每架无人机确定了应飞航路后,开始沿航路飞向目标点,在此过程中,纵向采用高度保持自动驾驶仪,横向采用航迹跟踪自动驾驶仪,控制无人机按规定航迹飞行。速度调节自动驾驶仪可根据速度指令调节油门大小加减速,跟踪上目标速度,进而实现编队集结。仿真结果验证了所提出的编队集结控制方法的有效性和可行性。 相似文献
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飞翼无人机因其特殊气动布局而具有机动能力强、隐身性能好等优势,但特殊布局和复杂飞行环境也给控制系统设计带来通道耦合及多源干扰影响问题,飞翼无人机抗扰控制已成为制约其发展的关键问题。本文研究了多源干扰影响下的飞翼无人机纵向指令跟踪控制问题。首先,将高度和速度跟踪控制问题转化为跟踪误差的镇定问题;其次,将高度和速度通道之间的耦合及多源干扰影响视作集总干扰,然后引入高阶滑模观测器(HSMO)技术估计跟踪误差的动态和集总干扰;最后,基于高阶滑模观测器的估计信息构造了复合非线性动态逆输出反馈控制器。仿真结果表明,本文所提方案显著提升了飞翼无人机指令跟踪精度和抗干扰性能。本文研究将促进飞翼无人机抗干扰能力的提升,从而促进飞翼无人机技术的进步。 相似文献
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针对复杂通信环境下无人机编队跟踪控制问题,提出了基于距离的无人机编队路径跟踪容错控制方法。基于刚性图编队控制框架,引入距离误差,实现编队控制,并针对无人机编队生成的收敛速度问题,引入预设性能技术,以指定跟踪性能生成无人机编队。针对无人机执行器可能出现的故障,利用自适应滑模容错控制技术,实现具有容错性能的编队控制。考虑无人机在飞行环境中遇到的不确定扰动和模型自身存在的未建模动态,引入神经网络控制器,提高控制算法的抗干扰能力。最后,基于Lyapunov理论证明了所设计编队控制系统的稳定性,仿真验证了控制方法的有效性。 相似文献