基于视觉引导着陆的微小型四旋翼设计及实现

为了增强四旋翼的自主性,借用视觉导航方法要求在GPS丢失信号或信号精度不高的情况下进行辅助定位,使得四旋翼能够在某些特殊需求场合自动着陆。针对Harris角点检测算法计算量大的问题,设计了一种快速、准确的标志图像识别算法,将一个区域内的所有角点转换成一个单值角点,替代了Harris算法中的局部非极大值抑制算法,减小了计算量,并进一步设计了视觉模式下的姿态与位置转换算法和视觉着陆控制算法。为了验证所设计算法的可行性和有效性,基于STM32单片机搭建了微型四旋翼实验平台系统,并实时在线进行了性能实验,结果表明,标志图像识别算法能正确检测和识别出标志图像,视觉着陆算法也成功实现了四旋翼实验平台的着陆功能。     

基于干扰观测器的四旋翼无人机离散时间容错控制

为了飞行控制方案便于在计算机上实现，针对具有外部干扰和执行器加性故障的四旋翼无人机（UAV）角度运动方程，给出一种基于干扰观测器的离散时间跟踪控制方案。通过设计离散时间干扰观测器抑制外部干扰和执行器故障的不利影响，并结合干扰观测器设计离散时间控制器。通过数值仿真验证了基于干扰观测器的离散时间容错控制方案的有效性。仿真结果表明，设计的离散控制器能够保证外部干扰和执行器故障综合作用下的四旋翼UAV系统跟踪控制性能。     

四旋翼飞行器建模、控制与仿真

四旋翼飞行器在平面结构上具有4个平均分布且呈十字对称的推进器。建立了机体坐标系和惯性坐标系,根据飞行器的动力学特性建立该飞行器的数学模型;利用滑模控制的方法对所建立的模型进行研究;在满足李雅普诺夫稳定条件下,利用反演控制方法推导出控制滑模面,并建立滑模控制律;最后,在给定参数值的情况下,通过所建立的控制律对该飞行器的滑模控制进行了仿真。     

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%。     

基于预设性能的四旋翼无人机编队安全控制

针对四旋翼无人机编队系统存在模型不确定性、未知外部干扰与内部碰撞等问题,提出一种基于预设性能的安全控制方法。首先使用预设性能函数结合误差转换方法,将防止内部碰撞的不等式约束问题转换为无约束问题。同时针对模型中的不确定项,使用神经网络进行逼近;针对神经网络逼近误差与未知外部干扰组成的复合干扰,使用非线性干扰观测器进行估计,并分别设计位置与姿态子系统控制器,避免了编队内四旋翼无人机的碰撞。然后借助Lyapunov方法证明了闭环系统所有信号的收敛性。最后通过数值仿真验证了所提控制方法的有效性。     

基于高增益观测器的四旋翼无人机轨迹跟踪控制

为了实现四旋翼无人机对给定姿态的快速跟踪,基于Terminal滑模控制方法设计了一种四旋翼无人机的姿态控制器,在设计滑模面时引入非线性函数来保证跟踪误差在有限时间内收敛。考虑在线速度未知的情况下,通过设计高增益观测器来对无人机速度进行观测,并利用所观测的信号设计位置控制器。最后利用Lyapunov理论证明了系统的稳定性。仿真结果表明,四旋翼无人机在线速度不可测的情况下,仍可进行轨迹跟踪控制。     

基于滑模控制的四旋翼无人机自适应跟踪控制

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。     

基于嵌套饱和的四旋翼无人机吊挂负载控制器设计

针对四旋翼无人机吊挂负载系统飞行中的摆角抑制问题,考虑过快位置机动容易引起吊挂大幅度摆动,提出了一种基于嵌套饱和的四旋翼无人机吊挂负载控制器。首先,利用扩张状态观测器估计干扰,设计具有强抗扰能力的垂直位置控制器;其次,基于简化模型通过构建李雅普诺夫函数,设计控制摆角收敛的抑摆控制器;最后,基于一种嵌套饱和控制方法,设计了限制机动速度的水平位置控制器。与已有控制方法的仿真对比表明,该控制器不但能保证四旋翼无人机吊挂负载系统稳定飞行,还能在大幅度位置机动指令下有效减小最大摆幅。     

基于模型拼接技术的四旋翼无人机全飞行包线建模

四旋翼无人机在军事和民用领域都有广泛的应用前景。然而，四旋翼无人机具有机载传感器准确性低与可靠性差、不同飞行条件下动力学模型差异大等特点。本文以四旋翼无人机为研究对象，系统地开展了飞行路径重构、频率域系统辨识、全飞行包线建模的相关研究工作。针对机载低成本传感器存在显著常值偏差与量测噪声统计学特性未知的缺点，采用基于EKF的飞行路径重构技术对在飞行试验中无人机的机体空速进行重构；针对不同飞行速度下四旋翼无人机动力学模型差异大的特点，采用频域法辨识得到不同飞行条件下的本体动力学模型；针对四旋翼无人机大跨域的高精度控制需求，利用模型拼接技术，系统性地提出了全飞行包线建模方案，经过验证，所提出模型拼接技术是准确可靠的。     

四旋翼无人机动态面控制

针对四旋翼无人机（UAV）飞行器系统欠驱动特点,引入动态面控制方法,对四旋翼UAV的位置和姿态进行控制。考虑到飞行器速度和角速度难以测量,设计高增益观测器得到UAV的速度和角速度的估计值。相对于反演法,动态面控制的设计更简洁,并且通过引入滤波器来求取控制信号中的系统状态的导数项。另外,常用的时标分离方法不能给出全局稳定性分析,本文引入动态面设计控制律保证系统所有信号半全局一致有界,同时给出系统全局稳定性证明。仿真结果表明,四旋翼UAV能快速精确完成目标跟踪。