CN108196557A - 无人机的控制方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了无人机的控制方法及装置，其中的方法包括：获得第一控制指令，所述第一控制指令为用以控制无人机飞行达到目标状态的原始控制指令；根据预设的理想模型，将所述第一控制指令转化为与预期响应动态相符的第二控制指令；采集与所述第二控制指令相关的无人机的飞行状态参数，并据此生成综合反馈；根据所述第二控制指令和所述综合反馈进行误差控制，获得第三控制指令；根据所述第三控制指令对所述无人机进行控制。本发明实现了提高无人机控制方法稳定性和鲁棒性的技术效果。

Description

无人机的控制方法及装置

技术领域

本发明涉及电子技术领域，尤其涉及无人机的控制方法及装置。

背景技术

目前，无人机被广泛应用于地图测绘、森林勘测、灾情监测、物流快递、高空拍摄等领域。

飞机本质上是一个复杂的非线性系统，传统的控制方法是先将飞机数学模型线性化，得到不同模态下的小扰动线性化状态方程，然后针对不同飞行模态设计相应的控制律并进行调参，最后将所有的飞行状态连接起来构成整个包线内的控制律。传统的控制方法中，如果飞机姿态发生剧烈变化或受到较大外界干扰的时候，无法对飞机进行有效的控制，甚至会导致无人机直接失控，因而控制的稳定性和鲁棒性较差，飞行品质和安全难以保证。

可见，现有技术中无人机的控制方法存在稳定性和鲁棒性较差的技术问题。

发明内容

本发明实施例提供了无人机的控制方法及装置，用于解决现有技术中无人机的控制方法存在稳定性和鲁棒性较差的问题。

第一方面，本发明提供了无人机的控制方法，包括：

获得第一控制指令，所述第一控制指令为用以控制无人机飞行达到目标状态的原始控制指令；

根据预设的理想模型，将所述第一控制指令转化为与预期响应动态相符的第二控制指令；

采集与所述第二控制指令相关的无人机的飞行状态参数，并据此生成综合反馈；

根据所述第二控制指令和所述综合反馈进行误差控制，获得第三控制指令；

根据所述第三控制指令对所述无人机进行控制。

可选地，所述理想模型中设置有第一控制指令与预期响应动态的对应关系。

可选地，所述与所述第二控制指令相关的无人机的飞行状态参数包括：

飞行速度、动压、过载、高度、加速度，姿态角、角速率、角加速度、气流角、电机转速、舵面偏转角、大气密度、大气温度中的一种或多种。

可选地，所述据此生成综合反馈包括：

将所述飞行状态参数的值进行变量设计，转换为与所述第二控制指令对应的指令变化值，将所述指令变化值作为所述综合反馈。

可选地，根据所述第二控制指令和所述综合反馈进行误差控制，获得第三控制指令包括：

根据所述第二控制指令和所述综合反馈计算误差，并通过控制运算得到综合误差控制指令；

从所述综合误差控制指令解析并提取出与控制输出直接相关的物理量作为第三控制指令。

可选地，在对所述第二控制指令与所述综合反馈进行误差控制，获得第三控制指令之后，所述方法还包括：

对无人机飞行的不确定或干扰因素进行预测，获得预测值；

基于所述预测值对所述第三控制指令进行修正，获得第四控制指令。

基于同样的发明构思，本发明第二方面提供了无人机的控制装置，包括：

第一获得模块，用于获得第一控制指令，所述第一控制指令为用以控制无人机飞行达到目标状态的原始控制指令；

转化模块，用于根据预设的理想模型，将所述第一控制指令转化为与预期响应动态相符的第二控制指令；

反馈模块，用于采集与所述第二控制指令相关的无人机的飞行状态参数，并据此生成综合反馈；

第二获得模块，用于根据所述第二控制指令和所述综合反馈进行误差控制，获得第三控制指令；

控制模块，用于根据所述第三控制指令对所述无人机进行控制。

可选的，所述理想模型中设置有第一控制指令与预期响应动态的对应关系。

可选的，所述与所述第二控制指令相关的无人机的飞行状态参数包括：

飞行速度、动压、过载、高度、加速度，姿态角、角速率、角加速度、气流角、电机转速、舵面偏转角、大气密度、大气温度中的一种或多种。

可选的，所述反馈模块还用于：

将所述飞行状态参数的值进行变量设计，转换为与所述第二控制指令对应的指令变化值，将所述指令变化值作为所述综合反馈。

可选的，所述第二获得模块还用于：

根据所述第二控制指令和所述综合反馈计算误差，并通过控制运算得到综合误差控制指令；

从所述综合误差控制指令解析并提取出与控制输出直接相关的物理量作为第三控制指令。

可选的，所述装置还包括预测模块，用于：

对无人机飞行的不确定或干扰因素进行预测，获得预测值；

基于所述预测值对所述第三控制指令进行修正，获得第四控制指令。

基于同样的发明构思，本发明第三方面提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现以下步骤：

获得第一控制指令，所述第一控制指令为用以控制无人机飞行达到目标状态的原始控制指令；

根据预设的理想模型，将所述第一控制指令转化为与预期响应动态相符的第二控制指令；

采集与所述第二控制指令相关的无人机的飞行状态参数，并据此生成综合反馈；

根据所述第二控制指令和所述综合反馈进行误差控制，获得第三控制指令；

根据所述第三控制指令对所述无人机进行控制。

基于同样的发明构思，本发明第四方面提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现以下步骤：

获得第一控制指令，所述第一控制指令为用以控制无人机飞行达到目标状态的原始控制指令；

根据预设的理想模型，将所述第一控制指令转化为与预期响应动态相符的第二控制指令；

采集与所述第二控制指令相关的无人机的飞行状态参数，并据此生成综合反馈；

根据所述第二控制指令和所述综合反馈进行误差控制，获得第三控制指令；

根据所述第三控制指令对所述无人机进行控制。

本申请实施例中的上述一个或多个技术方案，至少具有如下一种或多种技术效果：

在本发明实施例的技术方案中，一方面，首先可以根据预设的理想模型，将所述第一控制指令转化为与预期响应动态相符的第二控制指令，这样可以避免由于第一控制指令变化较大，导致无人机的控制不稳定的问题，另一方面，可以根据与第二控制指令相关的无人机的当前状态参数生成综合反馈，再根据第二控制指令和综合反馈进行误差控制，获得第三控制指令综合反馈进而基于第三控制指令对无人机进行控制，由于最终控制无人机的第三控制指令是通过对综合反馈和第二控制指令进行误差控制后获得的，而综合反馈是根据第二控制指令相关的无人机的当前状态参数获得的，即第三控制指令综合考虑了无人机的当前运动状态，从而可以结合无人机的当前运动状态对无人机进行控制，故而可以提高对无人机的控制的稳定性和鲁棒性，解决了现有技术中无人机的控制方法存在稳定性较差的问题。

附图说明

图1为本发明实施例中无人机的控制方法的流程图；

图2为本发明实施例中无人机的控制方装置的结构图；

图3为本发明实施例中一种计算机可读存储介质的结构示意图；

图4为本发明实施例中一种计算机设备的结构示意图。

具体实施方式

本发明实施例提供了本发明实施例提供了无人机的控制方法及装置，用于解决现有技术中无人机的控制方法存在稳定性和鲁棒性较差的问题。

为了解决上述技术问题，本发明一实施例提供的技术方案总体思路如下：

上述方法中，首先可以根据预设的理想模型，将所述第一控制指令转化为与预期响应动态相符的第二控制指令，这样可以避免由于第一控制指令变化较大，导致无人机的控制不稳定的问题，另一方面，可以根据与第二控制指令相关的无人机的当前状态参数生成综合反馈，再根据第二控制指令和综合反馈进行误差控制，获得第三控制指令综合反馈进而基于第三控制指令对无人机进行控制，由于最终控制无人机的第三控制指令是通过对综合反馈和第二控制指令进行误差控制后获得的，而综合反馈是根据第二控制指令相关的无人机的当前状态参数获得的，即第三控制指令综合考虑了无人机的当前运动状态，从而可以结合无人机的当前运动状态对无人机进行控制，故而可以提高对无人机的控制的稳定性和鲁棒性，解决了现有技术中无人机的控制方法存在稳定性较差的问题。

下面通过附图以及具体实施例对本发明技术方案做详细的说明，应当理解本申请实施例以及实施例中的具体特征是对本申请技术方案的详细的说明，而不是对本申请技术方案的限定，在不冲突的情况下，本申请实施例以及实施例中的技术特征可以相互组合。

本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

实施例一

本发明第一方面提供了无人机的控制方法，请参考图1，为本发明实施例中无人机的控制方法的流程图。该方法包括：

S101：获得第一控制指令，所述第一控制指令为用以控制无人机飞行达到目标状态的原始控制指令。

具体来说，第一控制指令是用于控制无人机状态的单一或综合控制指令，综合控制指令可以为速度和姿态的综合量，或者过载、角速率和动压的综合量等，第一控制指令可以对无人机的动作进行控制。

S102：根据预设的理想模型，将所述第一控制指令转化为与预期响应动态相符的第二控制指令。

在具体的实施过程中，由于控制指令是随时变化的，如果直接根据控制指令对无人机进行控制，则可能会导致无人机的变化幅度过大，甚至无法执行该控制指令的问题。举例来说，如果第一控制指令是用于控制无人机的角加速度，如果无人机的飞行角加速度为1度每秒，第一控制指令为10度每秒，则需要将无人机的角加速度由1直接变为10，这就会导致无人机飞行不稳定，机身出现较大偏转等；而本发明实施例的方法，则会对第一控制指令进行处理，例如将10度每秒处理成7度每秒。

具体来说，理想模型中设置有第一控制指令与预期响应动态的对应关系，可以是根据已有的数据、知识和经验得到的对应关系，更为具体地，可以根据已知闭环系统在输入驱动下的响应和飞行品质的要求确定，如果输入的第一控制指令为加速度指令，则会有与之相对应的预期响应动态，同样，如果输入的第一控制指令为速度指令，也会有相对应的预期响应动态。以速度指令为例，当输入某个控制指令时，其预期响应动态为前0.3s缓慢(低于预设响应速度)变化，等达到稳定1s后按照预设的响应速度进行变化。

第一控制指令与第二控制指令之间可以是对应比例的关系也可以是其他关系，例如当第一控制指令为10时，第二控制指令可以为8、第二控制指令也可以为7。具体情况可以根据实际情况设置，在此不做具体限定。

更为具体地，将第一控制指令做处理得到第二控制指令是循环执行的，当得到第二控制指令后，可以再次对第二控制指令进行处理得到下一次的控制指令，直到飞行状态趋于第一控制指令为止。

S103：采集与所述第二控制指令相关的无人机飞行状态参数，并据此生成综合反馈；

具体来说，飞行状态参数包括飞行速度、动压、过载、高度、加速度，姿态角、角速率、角加速度、气流角、电机转速、舵面偏转角、大气密度、大气温度等，其中上述状态参数包括包含可以直接测量的运动参数值和不可直接测量的运动参数值，例如速度、角度为可以直接测量的运动参数值，角加速度为不可直接测量的运动参数值。

举例来说，根据飞行状态参数生成综合反馈可以通过下述方法实现：

获取无人机的飞行状态参数中可测量的第一运动参数值；

基于预设被控对象模型估计出所述飞行状态参数中不可测量的第二运动参数值；

根据所述第一运动参数值和所述第二运动参数值，获得综合反馈。

具体来说，对于可测量的第一运动参数值，可以通过传感器设备对无人机进行测量，从而获得相应的测量值，上述测量值可以包括姿态、速度、角速率、舵面偏度等。对于不可测量的第二运动参数值，则可以通过构建预设被控对象模型来进行估计，例如六自由度模型或卡尔曼滤波等，上述预设被控对象模型可以为线形数学模型，也可以为非线形数学模型。可选地，采用非线性模型估计出所述无人机的不可测量的运动状态，从而可以适应更多的飞行状态。在分别获得第一运动参数值和第二运动参数值后，则可以通过控制变量设计的方式得到综合反馈。

S104：根据所述第二控制指令和所述综合反馈进行误差控制，获得第三控制指令。

具体来说，综合反馈是与第二控制指令包含相同信息的指令，如果第二控制指令是控制角加速度的指令，则综合反馈也是控制角加速度的指令，然后对第二控制指令与综合反馈进行比较，得到两者之间的偏差。在获得所述第二控制指令与综合反馈之间的偏差后，可以通过偏差控制器，设置第三控制指令。

S105：基于所述第三控制指令对无人机进行控制。

本发明实施例提供的方法，首先可以根据预设的理想模型，将所述第一控制指令转化为与预期响应动态相符的第二控制指令，理想模型包含了飞机在给定输入下的理想输出动态，理想动态满足飞行品质和性能等要求，这确保了控制系统具备足够的稳定裕度；另一方面，根据与第二控制指令相关的无人机的飞行状态参数生成综合反馈，综合反馈是多变量控制问题，它能确保飞机在满足控制指令的前提下，保证其它飞行参数也处于安全可控范围之内，从而提高了控制的鲁棒性；第三方面，将第二控制指令和综合反馈进行误差控制获得第三控制指令，通过选择合适的误差控制算法，使得综合反馈指令及时跟随第二控制指令，确保了闭环系统和理想模型具有一致的品质和性能。故而所述技术方案解决了现有技术中无人机的控制方法存在稳定性和鲁棒性较差的问题。

由于第三控制指令是误差，通过选择合适的误差控制算法，使得误差按照预定的理想动态收敛，确保了闭环系统和理想模型具有一致的品质和性能。

一般来说，综合反馈可以通过下述方式获得，将飞行状态参数进行变量设计，并将其转换为与所述第二控制指令对应的指令变化值，然后将所述指令变化值作为所述综合反馈。

具体来说，如果第二控制指令为俯仰角速率指令，为50deg/s，而与第二控制指令相关的参数包括俯仰角速率、迎角、法向过载等，则根据上述参数进行变量设计，将上述参数转化为指令变化值，即根据上述参数对第二控制指令的影响程度转换为指令变化值，例如俯仰速率为40deg/s，迎角15deg，法向过载5g，则可将其转化为指令变化值60deg/s，并将其作为综合反馈。

具体来说，某种俯仰方向综合反馈方法为

其中，p和q是滚转和俯仰角速率；u和v是机体x和y轴速度；和θ是滚转和俯仰角；α是迎角；g是重力加速度；V_∞是空速；K为比例因子，与动压、飞行速度、空气动力系数和参考面积等相关。

在本发明实施例提供的方法中，根据所述第二控制指令和所述综合反馈进行误差控制，获得第三控制指令包括：

根据所述第二控制指令和所述综合反馈计算误差，并通过控制运算得到综合误差控制指令；

从所述综合误差控制指令解析并提取出与控制输出直接相关的物理量作为第三控制指令。

具体来说，当得到综合反馈后，可以通过设计控制器对第二控制指令和综合反馈进行误差控制，再通过控制运算得到综合误差控制指令，然后对综合误差控制指令进行解析，并提取出与控制输出直接相关的物理量，例如综合误差控制指令，可以包含俯仰角速率、法向过载、迎角，根据控制变量设计各部分所占的比例根据实际情况有所不同，例如80％的俯仰速率、10％的法向过载、10％的迎角，对上述综合控制指令进行解析，并提取出与控制输出直接相关的物理量，对无人机的控制一般为角加速度。

具体来说，如果俯仰方向综合反馈如式1所示，那先对式1进行微分并近似可得：

此时，写出俯仰角加速度指令的表达式

其中，是误差控制得到的综合误差控制指令；u和v是机体x和y轴速度；是滚转角加速度指令；是俯仰角加速度指令。

在本发明实施例提供的方法中，在获得所述第二控制指令与所述综合反馈之间的偏差之后，所述方法还包括：

对无人机飞行的干扰因素进行预测，获得预测值；

基于所述预测值对所述偏差进行修正。

具体来说，上述干扰因素包括噪声、风力、建模不准确性等可能会影响无人机飞行的因素，然后对这些因素进行估计得到预测值，并对第三控制指令进行修正得到第四控制指令，从而使得控制指令进行自适应修正，从而提高控制的准确性。

实施例二

基于与前述第一方面中无人机的控制方法同样的发明构思，本发明实施例二还提供了无人机的控制装置，如图2所示，包括：

第一获得模块201，用于获得第一控制指令，所述第一控制指令为用以控制无人机飞行达到目标状态的原始控制指令；

转化模块202，用于根据预设的理想模型，将所述第一控制指令转化为与预期响应动态相符的第二控制指令；

反馈模块203，用于采集与所述第二控制指令相关的无人机的飞行状态参数，并据此生成综合反馈；

第二获得模块204，用于根据所述第二控制指令和所述综合反馈进行误差控制，获得第三控制指令；

控制模块205，用于根据所述第三控制指令对所述无人机进行控制。

在本实施例提供的控制装置中，理想模型中设置有第一控制指令与预期响应动态的对应关系。

在本实施例提供的控制装置中，与第二控制指令相关的无人机的飞行状态参数包括：

飞行速度、动压、过载、高度、加速度，姿态角、角速率、角加速度、气流角、电机转速、舵面偏转角、大气密度、大气温度等。

在本实施例提供的控制装置中，所述反馈模块还用于：

将所述飞行状态参数的值进行变量设计，转换为与所述第二控制指令对应的指令变化值，将所述指令变化值作为所述综合反馈。

在本实施例提供的控制装置中，所述第二获得模块还用于：

根据所述第二控制指令和所述综合反馈计算误差，并通过控制运算得到综合误差控制指令；

从所述综合误差控制指令解析并提取出与控制输出直接相关的物理量作为第三控制指令。

本实施例提供的控制装置，还包括预测模块，用于：

对无人机飞行的不确定或干扰因素进行预测，获得预测值；

基于所述预测值对所述第三控制指令进行修正，获得第四控制指令。

前述图1实施例中的无人机的控制方法的各种变化方式和具体实例同样适用于本实施例的无人机的控制装置，通过前述对无人机的控制方法的详细描述，本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中无人机的控制装置的实施方法，所以为了说明书的简洁，在此不再详述。

实施例三

基于与前述实施例一中无人机的控制方法同样的发明构思，本发明实施例三还提供了一种计算机可读存储介质，如图3所示，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现以下步骤：

获得第一控制指令，所述第一控制指令为用以控制无人机飞行达到目标状态的原始控制指令；

根据预设的理想模型，将所述第一控制指令转化为与预期响应动态相符的第二控制指令；

采集与所述第二控制指令相关的无人机的飞行状态参数，并据此生成综合反馈；

根据所述第二控制指令和所述综合反馈进行误差控制，获得第三控制指令；

根据所述第三控制指令对所述无人机进行控制。

前述图1实施例中的无人机的控制方法的各种变化方式和具体实例同样适用于本实施例的无人机的计算机可读存储介质，通过前述对无人机的控制方法的详细描述，本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中计算机可读存储介质的实施方法，所以为了说明书的简洁，在此不再详述。

实施例四

基于与前述实施例一中无人机的控制方法同样的发明构思，本发明实施例四还提供了一种计算机设备，包括存储器401、处理器402及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序403，所述处理器执行所述程序时实现以下步骤：

获得第一控制指令，所述第一控制指令为用以控制无人机飞行达到目标状态的原始控制指令；

根据预设的理想模型，将所述第一控制指令转化为与预期响应动态相符的第二控制指令；

采集与所述第二控制指令相关的无人机的飞行状态参数，并据此生成综合反馈；

根据所述第二控制指令和所述综合反馈进行误差控制，获得第三控制指令；

根据所述第三控制指令对所述无人机进行控制。为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，具体技术细节未揭示的，请参照本发明实施例方法部分。存储器401可用于存储计算机程序403，上述计算机程序包括软件程序、模块和数据，处理器402通过运行执行存储在存储器401的计算机程序403，从而执行电子设备的各种功能应用以及数据处理。

在具体的实施过程中，存储器401可用于存储软件程序以及模块，处理器402通过运行存储在存储器401的软件程序以及模块，从而执行电子设备的各种功能应用以及数据处理。存储器401可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等；存储数据区可存储根据电子设备的使用所创建的数据等。此外，存储器401可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。处理器802是电子设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器401内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器401内的数据，执行电子设备的各种功能和处理数据，从而对电子设备进行整体监控。可选的，处理器402可包括一个或多个处理单元；优选的，处理器402可集成应用处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等。

前述图1实施例中的无人机的控制方法的各种变化方式和具体实例同样适用于本实施例的无人机的计算机设备，通过前述对无人机的控制方法的详细描述，本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中计算机设备的实施方法，所以为了说明书的简洁，在此不再详述。

本申请实施例中的上述一个或多个技术方案，至少具有如下一种或多种技术效果：

在本发明实施例的技术方案中：一方面，首先可以根据预设的理想模型，将所述第一控制指令转化为与预期响应动态相符的第二控制指令，理想模型包含了飞机在给定输入下的理想输出动态，理想动态满足飞行品质和性能等要求，这确保了控制系统具备足够的稳定裕度；另一方面，根据与第二控制指令相关的无人机的飞行状态参数生成综合反馈，综合反馈是多变量控制问题，它能确保飞机在满足控制指令的前提下，保证其它飞行参数也处于安全可控范围之内，从而提高了控制的鲁棒性；第三方面，将第二控制指令和综合反馈进行误差控制获得第三控制指令，通过选择合适的误差控制算法，使得综合反馈指令及时跟随第二控制指令，确保了闭环系统和理想模型具有一致的品质和性能。故而所述技术方案解决了现有技术中无人机的控制方法存在稳定性和鲁棒性较差的问题。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.无人机的控制方法，其特征在于，包括：

获得第一控制指令，所述第一控制指令为用以控制无人机飞行达到目标状态的原始控制指令；

根据预设的理想模型，将所述第一控制指令转化为与预期响应动态相符的第二控制指令；

采集与所述第二控制指令相关的无人机的飞行状态参数，并据此生成综合反馈；

根据所述第二控制指令和所述综合反馈进行误差控制，获得第三控制指令；

根据所述第三控制指令对所述无人机进行控制。

2.如权利要求1所述的方法，所述理想模型中设置有第一控制指令与预期响应动态的对应关系。

3.如权利要求1所述的方法，所述与所述第二控制指令相关的无人机的飞行状态参数包括：

飞行速度、动压、过载、高度、加速度，姿态角、角速率、角加速度、气流角、电机转速、舵面偏转角、大气密度、大气温度中的一种或多种。

4.根据权利要求3所述方法的，所述据此生成综合反馈包括：

将所述飞行状态参数的值进行变量设计，转换为与所述第二控制指令对应的指令变化值，将所述指令变化值作为所述综合反馈。

5.根据权利要求4所述的，根据所述第二控制指令和所述综合反馈进行误差控制，获得第三控制指令包括：

根据所述第二控制指令和所述综合反馈计算误差，并通过控制运算得到综合误差控制指令；

从所述综合误差控制指令解析并提取出与控制输出直接相关的物理量作为第三控制指令。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在对所述第二控制指令与所述综合反馈进行误差控制，获得第三控制指令之后，所述方法还包括：

对无人机飞行的不确定或干扰因素进行预测，获得预测值；

基于所述预测值对所述第三控制指令进行修正，获得第四控制指令。

7.无人机的控制装置，其特征在于，包括：

第一获得模块，用于获得第一控制指令，所述第一控制指令为用以控制无人机飞行达到目标状态的原始控制指令；

转化模块，用于根据预设的理想模型，将所述第一控制指令转化为与预期响应动态相符的第二控制指令；

反馈模块，用于采集与所述第二控制指令相关的无人机的飞行状态参数，并据此生成综合反馈；

第二获得模块，用于根据所述第二控制指令和所述综合反馈进行误差控制，获得第三控制指令；

控制模块，用于根据所述第三控制指令对所述无人机进行控制。

8.如权利要求7所述的装置，所述理想模型中设置有第一控制指令与预期响应动态的对应关系。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现以下步骤：

获得第一控制指令，所述第一控制指令为用以控制无人机飞行达到目标状态的原始控制指令；

根据预设的理想模型，将所述第一控制指令转化为与预期响应动态相符的第二控制指令；

采集与所述第二控制指令相关的无人机的飞行状态参数，并据此生成综合反馈；

根据所述第二控制指令和所述综合反馈进行误差控制，获得第三控制指令；

根据所述第三控制指令对所述无人机进行控制。

10.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现以下步骤：

获得第一控制指令，所述第一控制指令为用以控制无人机飞行达到目标状态的原始控制指令；

根据预设的理想模型，将所述第一控制指令转化为与预期响应动态相符的第二控制指令；

采集与所述第二控制指令相关的无人机的飞行状态参数，并据此生成综合反馈；

根据所述第二控制指令和所述综合反馈进行误差控制，获得第三控制指令；

根据所述第三控制指令对所述无人机进行控制。