[发明专利]一种无人直升机位置跟踪的方法与装置

权利要求书

1.一种无人直升机位置跟踪的方法，其特征在于，包括：

根据空气动力学和刚体力学原理，确定出无人直升机的运动学方程和动力学方程；

依据所述运动学方程、所述动力学方程以及预先设置的虚拟控制器方程，确定出所述无人直升机的线速度误差微分方程；

依据所述线速度误差微分方程，确定出基于鲁棒神经网络自适应控制器的运算方程；所述自适应控制器的运算方程中包括鲁棒自适应参数以及神经网络参数；

依据所述自适应控制器的运算方程以及自适应律方程，计算出所述无人直升机的位置；所述自适应律方程包括鲁棒自适应参数方程和神经网络参数方程；

其中，所述依据所述运动学方程、所述动力学方程以及预先设置的虚拟控制器方程，确定出所述无人直升机的线速度误差微分方程包括：

依据所述运动学方程和所述动力学方程，确定出所述无人直升机初始的位置误差微分方程；

将速度误差方程和预先设置的虚拟控制器方程带入到所述初始的位置误差微分方程，得到所述无人直升机对应的位置误差微分方程；

依据所述位置误差微分方程以及所述虚拟控制器方程，确定出虚拟控制器微分方程；

依据所述虚拟控制器微分方程，确定出所述无人直升机的线速度误差微分方程；

确定出的运动学方程为：

其中，R(Θ)∈SO(3)是机体坐标系与惯性坐标系之间的欧拉转换矩阵，SO(3):＝{R∈R^3×3|R^TR＝I₃，det(R)＝1}是一个3×3的正交矩阵；T(Θ)为无人直升机姿态角度与角速度之间的转换矩阵；v(t)是线速度方程，ω(t)是角速度方程；

动力学方程为：

其中，v为相对于机载坐标系的线速度，ω为相对于机载坐标系的角速度，可表示为v＝(v_x,v_y,v_z)^T和ω＝(ω_x,ω_y,ω_z)^T；M＝diag{mI₃,J}表示质量-惯性矩阵；m是无人直升机的质量；J是对称正定转动惯量；S(ω)是一个斜对称矩阵；N₁和N₂是带有阻尼系数d₁和d₂的非线性空气摩擦阻力；G＝G(Θ)＝mgR^T(Θ)E_Z是重力向量,E_z＝(0,0,1)^T是单位向量，g是重力加速度；τ_d1和τ_d2是有界外部扰动；τ是驱动力；S(Jω)是包含了径向基函数的一个已知向量，O_3×3是三阶零矩阵，O_3×1是三维零向量；

无人直升机初始的位置误差微分方程，其公式如下：

其中，是无人直升机目标位置跟踪轨迹的导数；

预先设置的虚拟控制器方程的公式如下：

其中，R^T(Θ)是R(Θ)的转置，K_p∈R^3×3是一个对称正定矩阵，e_p(t)是位置误差方程；

位置误差微分方程的公式如下：

虚拟控制器微分方程，其公式如下：

其中，R(Θ)是机体坐标系与惯性坐标系之间的欧拉转换矩阵，R^T(Θ)是R(Θ)的转置，是无人直升机目标位置跟踪轨迹二阶导数；

无人直升机的线速度误差微分方程，其公式如下：

其中，N₁是非线性空气摩擦阻力，g是重力加速度，E_z是单位向量，τ₁是平移方向上的推力；

空气动力学函数F₁(·)的具体公式如下：

其中，是权重矩阵，δ₁(v)是逼近误差，X₁是隐含层神经元的个数，S₁(v)是径向基函数；

所述自适应控制器的运算方程中包括鲁棒自适应参数以及神经网络参数，其公式如下：

其中，K_v是对称正定矩阵，a₁是一个常数，是径向基函数S₁(v)的转置，是理想化权重矩阵，是用来估计ε₁值的鲁棒自适应参数；是一个神经网络在线学习参数；用来估计W₁的值，W₁是理想化权重矩阵θ₁的最大奇异值的平方；

所述自适应律方程包括鲁棒自适应参数方程和神经网络参数方程，其公式如下：

其中，k_ε1，k₀₁是修正参数，r_ε1，r₁是设计参数。