[发明专利]基于PD-SMC和RISE的无模型四旋翼无人机轨迹跟踪控制器及方法

说明书

本发明公开了基于PD‑SMC和RISE的无模型四旋翼无人机轨迹跟踪控制器及方法，设计了基于PD‑SMC算法的位置控制器，该控制器结合了PD控制器易于设计以及SMC控制器强鲁棒性的特点，并且无需精确的外环模型。第二，设计了基于RISE算法的姿态控制器，利用RISE算法的连续控制信号大大减小了系统的抖振。本发明有益效果：李雅普诺夫稳定性定理分别证明了内环和外环子系统的稳定性。仿真实验结果证明了本文所提控制器的有效性。

技术领域

本发明涉及四旋翼无人机轨迹跟踪控制技术领域，尤其涉及一种基于PD-SMC和RISE的无模型四旋翼无人机轨迹跟踪控制器及方法。

背景技术

四旋翼无人机是旋翼无人机的一种，可以在有限的空间内实现垂直起降，悬停等。与传统的旋翼直升机相比，四旋翼无人机具有造价低，机械机构简单，机动性强等优点。近年来，四旋翼无人机以其在军用和民用的巨大应用潜力得到了越来越多科研机构和企业的关注。

然而，四旋翼无人机的控制并不是一项简单的工作。首先，四旋翼无人机的运动是通过改变四个螺旋桨的转速来实现，因此要求控制器有较高的响应速度。第二，四旋翼无人机具有非线性、欠驱动性、状态量强耦合性等特点。第三，对于常见的小型四旋翼无人机来说，其转动惯量、气动力学参数等无法精确测量。更重要的是，由于常见的四旋翼无人机质量和尺寸都较小，因此极容易受扰动以及模型不确定性的干扰。

针对上述问题，科研人员已经研发了多种控制方法。因为四旋翼模型可以进行线性化，所以一些线性控制方法可以用来对四旋翼无人机进行控制。其中，比例微分(PD)控制器以其易于设计、对模型信息没有要求等优点得到了广泛的应用。

现有技术中，Eduardo在串级PD控制器基础上加入了前馈控制，解决了机器人的轨迹跟踪控制问题，并且证明了前馈控制的加入可以保证误差系统一致全局渐近稳定。

现有技术中，He zefang将四旋翼姿态控制器分解为非线性部分以及线性部分。对于非线性部分利用反馈线性化将非线性系统转化为线性系统，而后设计PD控制器对转化后的系统进行控制并通过Ziegler-Nichols规则对PD控制器参数进行调整。

现有技术中，考虑到PD控制器的最优控制问题，Bencharef利用蝙蝠算法对PD控制器进行改进，解决了四旋翼无人机姿态和高度的稳定控制问题。考虑到四旋翼无人机存在模型不确定的问题，Wang采用了两个具有PD分量的非线性前馈补偿器来消除已知部分并得到两个Hurwitz线性子系统。此后应用L₁自适应控制器来补偿模型不确定性和扰动。此外，PID控制器在四旋翼无人机控制方面也有广泛的应用。现有技术研究了在PID控制器下，瞬时负载变化对无人机的影响。并且，采用模糊逻辑对PID控制器参数K_P、K_I和K_D进行在线调整来提高PID控制器的鲁棒性。

由于四旋翼无人机存在模型不确定性、强非线性、易受扰动等特点，研究人员提出了一系列非线性鲁棒控制器。滑模控制(SMC)或变结构控制器是非线性鲁棒控制器的一种，适合于某些非线性不确定性系统。滑模控制在四旋翼轨迹跟踪控制方面有着广泛的应用。但是，滑模控制在应用方面存在两个问题，一是抖振问题，二是计算SMC控制器等价部分时需要知道精确模型。对于第一个问题，现有技术给出了两个减小抖振的方法：一种是将控制分解为连续控制和切换控制，减小切换部分幅度；第二种是用一个饱和函数代替符号函数或采用积分滑模控制器来减小抖振。对于第二个问题，现有技术的解决方案是：一是引入了自适应控制律来对未知的模型参数进行在线估计；二是将四旋翼无人机视为输入和状态有界(BIBS)，通过对系统输入输出的计算来估计未知动态。

通过上述分析，可以得到，解决鲁棒滑模控制器等效部分的方法主要是利用不同的估计方法对未知动态进行估计，但是这样会使控制器变得复杂。因此，设计一个控制器既有像PD控制器一样简单的结构又有类似SMC控制器的强鲁棒性是本发明研究的主要动机。