基本信息

西南交通大学·电气工程学院，研究方向：无人机控制与路径规划

发表于International Journal of Control, Automation and Systems。影响因子：2.733

论文内容简介

针对四旋翼无人机受到的严重参数不确定性和完全未知外部扰动的问题，本文提出一种鲁棒自适应滑模控制技术。首先，基于牛顿-欧拉方程建立四旋翼无人机的动力学模型。然后，提出一种群参数自适应律估计四旋翼无人机动力学模型的所有物理参数。进一步，利用自适应算法估计外部扰动的上界。基于Lyapunov定理严格证明了所提控制器的渐进收敛性。最后，通过与自抗扰控制器、线性二次调节器的仿真与实验对比，说明了所提控制器的有效性和鲁棒性。

研究背景

设计一个优秀的控制器是四旋翼无人机在各个领域成功应用的保证。基于模型的控制策略对于非线性系统具有良好的控制性能，但这种策略需要已知系统动力学模型的所有物理参数。对于四旋翼无人机而言，其数学模型的物理参数多而且有些参数的测量需要专业的仪器，比如转动惯量。因此，获取四旋翼无人机模型的所有物理参数是比较困难的。本文提出一种群参数自适应律旨在解决这个问题。此外，四旋翼无人机在户外执行任务时不可避免地会遭遇外部扰动，比如风扰动。这些扰动往往是完全未知的。因此本文利用自适应算法估计外部扰动的上界，并在控制器中根据估计的上界补偿外部扰动。

论文创新点

本文的创新在于提出一种群参数自适应律估计四旋翼无人机的所有物理参数。所设计的控制器能够应用于任何种类的四旋翼无人机。此外，利用所设计的自适应算法估计外部扰动的上界，使得所设计的控制器对完全未知外部扰动具有鲁棒性。借助灵思创奇公司提供的实验台架，我们通过对比实验验证了所设计的控制器在追踪性能上优于自抗扰控制器和线性二次调节器。因此，我们的研究具有重要的工程应用价值。

灵思创奇设备价值

本文的实验验证基于灵思创奇公司提供的四旋翼无人机实验台架。首先，在MATLAB/Simulink中完成控制器的搭建与仿真验证。然后，借助灵思创奇公司提供的上位机软件，利用MATLAB中的代码生成技术将Simulink中的控制器模块转化为C语言，并利用WIFI将其下载到无人机的控制芯片中。最后，调试控制参数完成实验验证。

这套设备的价值在于它帮助研究人员避免了C语言的编写，把更多的时间投入到高效、可靠的控制器设计中。因此，它极大地缩短了研究人员在无人机上验证所设计的控制器的时间。