CN108803648A - 无人飞行器鲁棒姿态控制方法、装置及电子设备 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种无人飞行器鲁棒姿态控制方法、装置及电子设备，涉及自动化控制技术领域，该方法包括：获取无人飞行器的当前状态数据和当前期望姿态角；根据当前状态数据、当前期望姿态角和预先设计的鲁棒姿态控制器，确定无人飞行器的姿态控制输入；其中，鲁棒姿态控制器包括基于四元数表示的姿态误差模型设计的前馈控制器和H2控制器以及鲁棒补偿器；根据姿态控制输入控制无人飞行器的飞行姿态。基于四元数表示的姿态误差模型设计前馈控制器、H2控制器，可以在不需要切换坐标系的情况下完成飞行模式转换；鲁棒补偿器能够同时抑制参数不确定性、非线性、耦合动力学和整个频率范围内的外部干扰的影响，提高了无人飞行器的跟踪性能和鲁棒性。
Description
技术领域
本发明涉及自动化控制技术领域，尤其是涉及一种无人飞行器鲁棒姿态控制方法、装置及电子设备。
背景技术
无人飞行器(UAV，Unmanned Aerial Vehicle)又称为无人机。近年来，无人机技术在控制和机器人领域日益兴起。其中，尾座式无人飞行器(简称为尾座式)有两种飞行模式：它们可以作为固定翼飞机以高巡航速度长距离飞行(水平飞行模式)；或者是作为旋翼飞机垂直起降和悬停(垂直飞行模式)。
尾座式中最重要的是设计控制器，在飞行模式转换期间实现期望的姿态控制，这个过程包括从低速垂直飞行到高速前进飞行或从高速巡航飞行到悬停飞行的飞行过程。虽然尾座式有多种优点，但由于其具有复杂的飞行动力学和机体动态特性(包括飞行模式转换中的不确定性)，难以控制。尾座式飞行器的动力学包含了严重的非线性和不确定性，特别是在两种飞行模式转换过程中。此外，机体动力学涉及参数不确定性、非线性和耦合动力学，并容易受外部干扰的影响。由于两种飞行模式之间的空气动力学差异很大，在飞行模式转换期间需要在不同的飞行模式中切换坐标系或控制器，这很容易产生转换抖动。
因此，尾座式无人飞行器的跟踪性能和鲁棒性较差。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种无人飞行器鲁棒姿态控制方法、装置及电子设备，以提高无人飞行器的跟踪性能和鲁棒性。
第一方面，本发明实施例提供了一种无人飞行器鲁棒姿态控制方法，应用于尾座式无人飞行器，所述方法包括：获取无人飞行器的当前状态数据和当前期望姿态角；其中，所述当前状态数据包括当前姿态角和当前作用在所述无人飞行器上的第一力矩和第二力矩，所述第一力矩与机翼对应，所述第二力矩与陀螺效应对应；根据所述当前状态数据、所述当前期望姿态角和预先设计的鲁棒姿态控制器，确定所述无人飞行器的姿态控制输入；其中，所述鲁棒姿态控制器是根据基于四元数建立的姿态误差模型设计的，所述鲁棒姿态控制器包括前馈控制器、H2控制器和鲁棒补偿器；根据所述姿态控制输入控制所述无人飞行器的飞行姿态。
第二方面，本发明实施例还提供一种无人飞行器鲁棒姿态控制装置，应用于尾座式无人飞行器，所述装置包括：数据获取模块，用于获取无人飞行器的当前状态数据和当前期望姿态角；其中，所述当前状态数据包括当前姿态角和当前作用在所述无人飞行器上的第一力矩和第二力矩，所述第一力矩与机翼对应，所述第二力矩与陀螺效应对应；姿态控制器模块，用于根据所述当前状态数据、所述当前期望姿态角和预先设计的鲁棒姿态控制器，确定所述无人飞行器的姿态控制输入；其中，所述鲁棒姿态控制器是根据基于四元数建立的姿态误差模型设计的，所述鲁棒姿态控制器包括前馈控制器、H2控制器和鲁棒补偿器；无人机动态模型模块，用于根据所述姿态控制输入控制所述无人飞行器的飞行姿态。
第三方面，本发明实施例还提供一种电子设备，包括存储器、处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面或其任一种可能的实施方式所述的方法。
本发明实施例带来了以下有益效果：
本发明实施例中，应用于尾座式无人飞行器的无人飞行器鲁棒姿态控制方法包括：获取无人飞行器的当前状态数据和当前期望姿态角；其中，当前状态数据包括当前姿态角和当前作用在无人飞行器上的第一力矩和第二力矩，第一力矩与机翼对应，第二力矩与陀螺效应对应；根据当前状态数据、当前期望姿态角和预先设计的鲁棒姿态控制器，确定无人飞行器的姿态控制输入；其中，鲁棒姿态控制器是根据基于四元数建立的姿态误差模型设计的，鲁棒姿态控制器包括前馈控制器、H2控制器和鲁棒补偿器；根据姿态控制输入控制无人飞行器的飞行姿态。基于四元数表示的姿态误差模型设计前馈控制器、H2控制器，可以在不需要切换坐标系的情况下完成飞行模式转换；通过鲁棒补偿器能够同时抑制参数不确定性、非线性、耦合动力学和整个频率范围内的外部干扰的影响，特别是在飞行模式转换过程中。因此，本发明实施例提供的无人飞行器鲁棒姿态控制方法、装置及电子设备，提高了无人飞行器的跟踪性能和鲁棒性。
本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种设计鲁棒姿态控制器的流程示意图；
图2为尾座式无人飞行器的外观示意图；
图3a为尾座式无人飞行器的力和力矩示意图；
图3b为坐标系和角度的空间关系示意图；
图4为本发明实施例提供的一种尾座式闭环控制系统的结构示意图；
图5为本发明实施例提供的一种无人飞行器鲁棒姿态控制方法的流程示意图；
图6为基于四元数表示的姿态响应的实验结果图；
图7为基于欧拉角表示的姿态角响应的实验结果图；
图8为四个转子的转速的实验结果图；
图9为在不确定性下鲁棒姿态控制器与H2/H∞控制器在姿态角误差上的实验对比图；
图10为本发明实施例提供的一种无人飞行器鲁棒姿态控制装置的结构示意图；
图11为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
目前由于尾座式无人飞行器具有复杂的飞行动力学和机体动态特性(包括飞行模式转换中的不确定性)，其跟踪性能和鲁棒性较差。基于此，本发明实施例提供的一种无人飞行器鲁棒姿态控制方法、装置及电子设备，应用于尾座式无人飞行器，可以同时实现最优的跟踪控制性能和鲁棒性，所提出的控制方法不需要在不同的飞行模式中切换坐标系、控制器结构或控制器参数，姿态跟踪误差可以在有限时间内收敛到原点的给定邻域中。
为便于对本实施例进行理解，首先对本发明实施例所公开的一种无人飞行器鲁棒姿态控制方法进行详细介绍。
实施例一：
本实施例提出了一种无人飞行器鲁棒姿态控制方法，以同时实现一类尾座式飞行器的理想跟踪性能和鲁棒性。机体动力学模型被认为是具有等效扰动的标称系统，涉及非线性、参数不确定性、两种飞行模式的模型差异和外部干扰。本实施例设计的鲁棒姿态控制器由一个前馈控制器，一个H2控制器和一个鲁棒补偿器组成。前馈控制器设计用于获得标称误差系统，以设计H2控制器和鲁棒补偿器。H2控制器设计用于实现标称模型所需的最佳跟踪性能，同时引入鲁棒补偿器以减少控制系统不确定性的影响。
图1为本发明实施例提供的一种设计鲁棒姿态控制器的流程示意图，应用于尾座式无人飞行器，如图1所示，通过以下步骤设计鲁棒姿态控制器：
步骤S102，为飞行器建立飞行动态模型。
图2为尾座式无人飞行器的外观示意图；图3a为尾座式无人飞行器的力和力矩示意图；图3b为坐标系和角度的空间关系示意图。下面参照图2至图3b描述尾座式无人机的原理图和动力学运动方程(飞行动态模型)。
如图2所示，尾座式无人飞行器包括转子1、转子2、转子3、转子4、机身5、右副翼6、左副翼7、右翼8、左翼9及同轴反向旋转螺旋桨(上螺旋桨10和下螺旋桨11)。典型飞行过程可以由四个阶段组成：悬停、悬停到前向飞行、前向飞行和前向飞行到悬停。在垂直飞行或悬停期间，模型类似于标准四旋翼，主升力由螺旋桨产生，四个转子提供控制扭矩以稳定姿态角。在前向飞行中，升力是由机翼产生的，此外，主要推力由螺旋桨提供，姿态控制通过控制转子1-4实现。当飞机处于过渡飞行时，控制转矩由两对转子的差动力产生。从悬停到前进飞行：转子3和4产生的力逐渐增加，而转子1和2产生的力减小，因此，机身朝向水平倾斜，其中俯仰角接近0度，因此，飞机的飞行速度逐渐增加，并且将获得固定机翼的迎角以产生升力。从前进飞行到悬停：通过调整四个转子的旋转速度，控制飞机爬升并降低飞机速度，从而，该飞机实现从巡航飞行到悬停的转变。
从图3a和图3b中可以看出，地球固定惯性坐标系用表示，而本体坐标系用表示，原点坐标系表示位于机体质心。设Φ＝[φ θψ]T描述方位(又可称为欧拉角/姿态角)，其中φ代表滚转角，θ代表俯仰角，ψ代表偏航角。令PI＝[px py pz]T表示重心相对于的位置，表示重心相对于的位置。然后，尾座式攻角α可由下式给出：
α＝θ-γ,
其中机体运动学和运动模型(飞行动态模型)可以用下列方程来描述：
其中aI在中机体的加速度，EIz＝[0 0 1]T为单位向量，m为机体的质量，g为重力加速度系数，符号×为两个向量的外积，Ft和τt分别为作用在机体上的合外力和合外力矩，ωB＝[ωB1 ωB2 ωB3]T为中的角速度，J＝diag(Jx,Jy,Jz)表示身体的惯性张量，并且是可逆矩阵。
步骤S104，通过引入四元数表示飞行器的姿态角，并根据上述飞行动态模型建立无人飞行器的姿态误差模型。
总的合外力Ft可分为五部分：由四个转子产生的推力Fr，由同轴反向旋转螺旋桨产生的推力Fc，分别由固定翼和机身产生的空气动力Fw和Ff，以及由外部干扰和不确定性产生的力Fd。因此，可以表示为
Ft＝R(Fr+Fc+Fw+Ff+Fd). (2)
其中R为到的转换矩阵。
推力Fr、Fc和空气动力Fw、Ff表达式如下
其中kω1为每个转子的推力系数，ωi(i＝1,2,3,4)分别为四个转子的转速，Fri(i＝1,2,3,4)分别为四个转子产生的推力，kω2为同轴反向螺旋桨的推力系数，ωu是同轴反向旋转螺旋桨的角速度，Fcl是非线性和不确定项，Li(i＝1,2)是升力，Di(i＝1,2)是阻力，Lf和Df分别由机身产生的升力和阻力。
作用在飞行器上的升力和阻力可以通过下式得到
其中Sr表示参考面积，ρ是空气密度，Sf是桨叶面积，CLi、CDi、Clf和Cdf是推力或阻力系数，νxb和νzb是中速度的分量。这些空气动力学系数可以由以下表达式给出：
Clf＝Clfαα,
Cdf＝Cdf0+Cdfαα,i＝1,2,
其中CL0、CLα、CLδi、CD0、Clfα、Cdf0和Cdfα为空气动力系数，δi是襟翼偏角，Aw是固定翼的纵横比，aw是Oswald效率因子的值，表示三维机翼或飞机的阻力随着升力的变化。
作用在机体上的总力矩τt可以如下得到
τt＝τr+τw+τg+τd, (7)
其中τr、τw和τg分别为四个转子、机翼和陀螺效应产生的力矩，τd为外部干扰产生的扭矩，力矩τr、τw和τg可以有以下等式表示
其中a1和a2为正常数，l1为飞机的重心和固定机翼的作用位置之间的距离，l2为机体和固定翼重心之间的距离，l3为每个转子到质心的距离，Jr为每个转子的惯性转矩。
尾座式飞行器模型复杂且强耦合。从(1)可以看出，尾座式模型本质上是一个多输入多输出非线性耦合系统。从(5)、(6)和(9)可以看出，力Fw、力Ff和力矩τw与攻角α严重耦合。
在飞行器飞行模式转换期间，尾座式飞行器将执行激进的机动动作，并且姿态角在两个不同的工作点(垂直飞行模式和水平飞行模式)之间会发生严重变化。因此，如果应用欧拉角来描述旋转动力学，则会导致奇点问题。但是，通过引入单位四元数可以避免这个问题。基于四元数表示的坐标系动态模型在连续飞行过渡期间不需要切换。定义其中和q0分别是四元数的向量部分和标量部分，并且满足该条件
单位四元数从到的方向矩阵R可以由下式给出
从(8)中可以将控制扭矩τr改写为
其中kτ2＝bl3/2和kτ3＝bl3/2。b为转速到力的比例系数，与叶片相对于空气密度、阻力常数和叶片的几何特征(例如弦长、螺距角和叶片形状)有关。定义控制输入u＝[u1 u2 u3]T为
从(11)和(12)，可以得到以下式子
应该注意的是，控制输入ui(i＝1,2,3)被定义为在以下理论推导中简化表达式，并且可以直接改变以实现三个姿态角控制。然而，在实际应用中，真正的控制输入将是ωi(i＝1,2,3,4)而不是uj(j＝1,2,3)。
将(7)和(13)代入(1)，可以得出
其中Bu＝diag(kτ1,kτ2,kτ3)。期望姿态参考信号被表示为qr＝[q0r q1r q2r q3r]T。四元数跟踪误差可以用非线性函数表示
然后，将姿态跟踪误差e定义为其中和 是坐标系中期望角速度。飞行器系统的误差动态可以通过以下函数：
令Bq＝J-1Bu。然后，可以得到姿态跟踪误差动态学
误差动力学(16)可以分成三个子系统，即滚转系统，俯仰系统和偏航系统。它遵循
其中a11＝(Jy-Jz)/Jx，a21＝(Jz-Jx)/Jy，a31＝(Jx-Jy)/Jz，a12＝Kτ1/Jx，a22＝Kτ2/Jy，a32＝Kτ3/Jz，a13＝1/Jx，a23＝1/Jy，a33＝1/Jz，ω1＝ωB2ωB3，ω2＝ωB1ωB3和ω3＝ωB1ωB2。
在飞行过程中，飞行器的动力学涉及参数不确定性。aij(i＝1,2,3,j＝1,2,3)是具有不确定性的参数，可得到：
其中为标称参数，Δaij(i＝1,2,3；j＝1,2,3)为参数不确定性。参数不确定性是有界的并且满足然后，三个子系统(滚动子系统，俯仰子系统和偏航子系统)模型(17)可以被重写为：
其中Δi1为等效干扰，包括参数不确定性、非线性和耦合动力学以及外部干扰，具有以下形式：
那么，(15)、(17)和(18)所描述的尾座式的姿态误差模型可以改写如下：
yi＝Ciei,i＝1,2,3, (20)
其中Δi＝[0 Δi1]T，ei＝[eQi eωi]T，Ci＝[I 0]和
本实施例的控制目的是为尾座式飞行器设计一个鲁棒姿态控制器，以实现飞行模式转换期间的最佳姿态跟踪性能和鲁棒跟踪特性；也就是说，姿态q可以很好地跟踪参考qr，跟踪误差ei(t)(i＝1,2,3)可以在有限时间内收敛到原点附近。
步骤S106，应用前馈控制方法使上述姿态误差模型线性化，得到前馈控制器和线性化的姿态误差模型。
鲁棒姿态控制器由三部分组成：一个前馈控制器、一个H2控制器以获得标称系统的理想跟踪性能，以及一个鲁棒补偿器来抑制等效干扰的影响。因此，控制输入ui(i＝1,2,3)具有以下形式：
其中uFi(i＝1,2,3)为前馈控制输入，为H2控制输入，uRCi(i＝1,2,3)为鲁棒补偿控制输入。
应用前馈控制方法来实现误差模型(18)的线性化如下：
从(20)、(21)和(22)可以得出以下系统误差模型(线性化的姿态误差模型)：
yi＝Ciei,i＝1,2,3. (23)
误差模型(23)是线性的，在下面的部分中，H2控制器和鲁棒补偿器将基于线性模型(即线性化的姿态误差模型)(23)进行设计。
步骤S108，根据上述线性化的姿态误差模型，得到具有标称系统的期望跟踪性能的H2控制器。
设计H2控制器为以下状态空间形式，以实现期望的最佳跟踪性能：
yi＝Ciei,i＝1,2,3. (24)
定义尾座式H2性能输出为其中
chij(i＝1,2,3；j＝1,2)和di是稍后给出的加权参数。然后，可以构造H2控制输入以实现具有以下形式的标称系统的期望跟踪性能：
其中
其中ci1，ci2，di1和di2是正常数，s为拉普拉斯算子，Xi≥0、Yi≥0是以下Riccati方程的解：
步骤S110，根据上述线性化的姿态误差模型，得到用于抑制等效干扰影响的鲁棒补偿器。
下面设计鲁棒补偿器抑制等效干扰的影响。首先定义
Gi(s)＝Ci(sI-Ai)-1Bi,i＝1,2,3,
其中s是拉普拉斯算子。从(23)中，通过忽略等效干扰Δi(i＝1,2,3)，可以得到以下标称系统：
根据(23)，通过拉普拉斯变换可以得到
yi(s)＝Ci(sI-Ai)-1Bi(uH2i(s)+uRCi(s))+Ci(sI-Ai)-1Δi(s),i＝1,2,3
其满足
其中Mi(s)＝s2。从(25)、(26)和(28)可以得出三个闭环子系统的下列传递函数：
其中Ni(s)＝di1s+di2。从(29)，可以得到
实际上，在实际应用中，角加速度不能直接测量，因此Δi1(t)(i＝1,2,3)不易获得。然后，通过引入鲁棒滤波器Fi(s)(i＝1,2,3)，鲁棒补偿控制输入uRCi(i＝1,2,3)被设计如下：
从(31)和(32)，鲁棒补偿控制输入可以表示如下：
鲁棒滤波器具有以下特性：如果鲁棒补偿器参数fi1和fi2(i＝1,2,3)足够大并且满足fi1＞＞fi2>0(i＝1,2,3)。然后，鲁棒滤波器Fi(s)(i＝1,2,3)将具有足够宽的频率带宽，其中鲁棒滤波器增益接近1并由此满足|Fi(s)|≈1。在这种情况下，鲁棒补偿输入uRCi(i＝1,2,3)将分别近似于然后，等效扰动Δi1(i＝1,2,3)的影响将受到抑制。
图4为本发明实施例提供的一种尾座式闭环控制系统的结构示意图，如图4所示，鲁棒姿态控制器在三个姿态通道之间是解耦的，整个尾座式闭环控制系统可分为三部分：滚转控制器、俯仰控制器和偏航控制器，每部分又由前馈控制器、H2控制器和鲁棒补偿器组成。此外，鲁棒姿态控制器是时不变的，这在实际应用中很容易实现。
图5为本发明实施例提供的一种无人飞行器鲁棒姿态控制方法的流程示意图，该方法采用了上述图3所设计的鲁棒姿态控制器，并且应用于图4所示的尾座式闭环控制系统。如图5所示，该方法包括以下几个步骤：
步骤S202，获取无人飞行器的当前状态数据和当前期望姿态角。
其中，当前状态数据包括当前姿态角和当前作用在无人飞行器上的第一力矩和第二力矩，第一力矩与机翼对应，第二力矩与陀螺效应对应。
在一些可能的实施例中，上述步骤S202具体如下：接收姿态传感器发送的无人飞行器的当前姿态角(也即检测得到的欧拉角，可以记为Ri(i＝1,2,3)，i表示滚转系统、俯仰系统和偏航系统)；将前一时刻输出的机翼产生的力矩和陀螺效应产生的力矩分别确定为当前作用在无人飞行器上的第一力矩(τwi)和第二力矩(τgi)；根据无人飞行器的当前飞行阶段确定无人飞行器的当前期望姿态角(Rir(i＝1,2,3))。例如悬停到前向飞行阶段，俯仰角需要从悬停的90度转向前飞的5度，则当前期望俯仰角为5度。
步骤S204，根据当前状态数据、当前期望姿态角和预先设计的鲁棒姿态控制器，确定无人飞行器的姿态控制输入。
在一些可能的实施例中，先将当前姿态角和当前期望姿态角分别转换为四元数形式的四元数姿态和四元数期望姿态(qr＝[q0r q1r q2r q3r]T)；然后根据该四元数姿态和四元数期望姿态，计算得到四元数跟踪误差将第一力矩(τwi)和第二力矩(τgi)输入前馈控制器，通过式(22)计算得到前馈控制输入uFi(i＝1,2,3)；将四元数跟踪误差输入H2控制器，H2控制器通过式(20)中的yi＝Ciei,i＝1,2,3计算得到yi，在将yi带入式(25)计算得到H2控制输入将四元数跟踪误差和H2控制输入输入到鲁棒补偿器，同样的鲁棒补偿器先计算得到yi，再将yi和H2控制输入带入式(32)、(33)计算得到鲁棒补偿控制输入uRCi(i＝1,2,3)；根据前馈控制输入、H2控制输入和鲁棒补偿控制输入，通过式(21)计算得到无人飞行器的姿态控制输入ui(i＝1,2,3)。
步骤S206，根据上述姿态控制输入控制无人飞行器的飞行姿态。
在一些可能的实施例中，先通过对式(12)进行求解，将上述姿态控制输入转换成与无人飞行器的四个转子对应的目标转速(ωi(i＝1,2,3,4))；再将四个转子的当前转速调整为对应的目标转速，以控制无人飞行器的飞行姿态。
本发明实施例中，应用于尾座式无人飞行器的无人飞行器鲁棒姿态控制方法包括：获取无人飞行器的当前状态数据和当前期望姿态角；其中，当前状态数据包括当前姿态角和当前作用在无人飞行器上的第一力矩和第二力矩，第一力矩与机翼对应，第二力矩与陀螺效应对应；根据当前状态数据、当前期望姿态角和预先设计的鲁棒姿态控制器，确定无人飞行器的姿态控制输入；其中，鲁棒姿态控制器是根据基于四元数建立的姿态误差模型设计的，鲁棒姿态控制器包括前馈控制器、H2控制器和鲁棒补偿器；根据姿态控制输入控制无人飞行器的飞行姿态。基于四元数表示的姿态误差模型设计前馈控制器、H2控制器，可以在不需要切换坐标系的情况下完成飞行模式转换；通过鲁棒补偿器能够同时抑制参数不确定性、非线性、耦合动力学和整个频率范围内的外部干扰的影响，特别是在飞行模式转换过程中。因此，本发明实施例提供的无人飞行器鲁棒姿态控制方法，提高了无人飞行器的跟踪性能和鲁棒性。
为了验证上述无人飞行器鲁棒姿态控制方法的有效性，采用该方法进行了仿真实验，具体如下：
鲁棒补偿器参数选择为f11＝20，f21＝30，f31＝20，f12＝5，f22＝5和f32＝5。尾座式无人机的标称参数显示为：mN＝50kg，SN＝0.45m2，ρN＝1.25kg·m3andgN＝9.8m/s2。H2控制器的权重参数选择为：使Riccati方程(27)可解。从(24)，(25)和(26)可以得到如表1所示的控制器参数：
表1
在飞行任务中，参数不确定性分别假定为标称值的20％，也就是说在飞行过程中，尾座式飞行器可以分为三个阶段：悬停到前向飞行、前向飞行和前向飞行到悬停。也就是说，俯仰角需要从悬停(俯仰90度)转向前飞(俯仰5度)，然后从巡航(俯仰5度)转换到垂直飞行(俯仰90度)，而滚转角和俯仰角需要追踪幅度为10°的方波信号，以评估在严重耦合条件下所提出的鲁棒姿态控制器的有效性。滚动角、俯仰角和偏航角的初始值分别为：φ＝0°，θ＝90°和ψ＝0°。外部干扰τd被假定为
可以看出，这里考虑的外部干扰是周期性的，并且不会消失。
在图6中示出了由所提出的鲁棒姿态控制器基于四元数表示的姿态响应。为了直观地示出物理意义，在图7中示出了滚动角、俯仰角和偏航角。欧拉角可以通过已知的四元数得到。如下：
θ＝arcsin(2(q0q2-q3q1)),
实际上，20s后，尾翼的俯仰角接近90度，欧拉描述导致奇点问题。目前，无法从(46)中获得实际的滚转角和偏航角，而可以获得俯仰角。因此，所选择的滚转角和偏航角的仿真时间为20s，图7中的俯仰角为25s。实际上，姿态表示是基于四元数而非欧拉角，仿真时间为25s。图8中描绘了四个转子的转速。
另外还与H2/H∞控制器进行了对比，在相同实验条件下采用现有的标准鲁棒最优H2/H∞控制策略进行了数值仿真实验，两个控制器在三种姿态角下的误差比较如图9所示。从图9中可以看出，所提出的鲁棒姿态控制器的跟踪误差小于H2/H∞控制器的跟踪误差，尤其是俯仰角。理论上，所提出的无人飞行器鲁棒姿态控制方法能够抑制参数不确定性、耦合动力学和整个频率范围内的外部干扰的影响，但对于H2/H∞控制方法来说很难。
上述仿真结果表明基于所提出的无人飞行器鲁棒姿态控制方法的飞行器车辆闭环控制系统的鲁棒特性受到不确定性和外部干扰的影响，鲁棒特性和最佳跟踪控制性能可以在等效干扰的影响下同时实现而不会受到损害。数值仿真结果表明了该方法与H2/H∞状态反馈控制方法相比的优越性。
综上，与之前有关尾座式飞行控制方案的研究相比，本实施例的新功能有三个方面：所提出的鲁棒姿态控制器可以在不切换坐标系的情况下完成主动飞行模式转换；还可以同时抑制参数不确定性、高非线性和耦合动力学以及外部干扰的影响，特别是在飞行模式转换过程中；此外，最佳的跟踪性能和鲁棒性稳定性可以在不影响所构建的闭环控制系统的情况下实现。与标准H2/H∞鲁棒最优控制方法相比，鲁棒姿态控制器设计问题是可以解决的，并且可以在整个频率范围内抑制构建的控制系统的不确定性影响。
实施例二：
图10为本发明实施例提供的一种无人飞行器鲁棒姿态控制装置的结构示意图，该装置应用于尾座式无人飞行器。如图10所示，该装置包括：
数据获取模块32，用于获取无人飞行器的当前状态数据和当前期望姿态角；其中，当前状态数据包括当前姿态角和当前作用在无人飞行器上的第一力矩和第二力矩，第一力矩与机翼对应，第二力矩与陀螺效应对应；
姿态控制器模块34，用于根据当前状态数据、当前期望姿态角和预先设计的鲁棒姿态控制器，确定无人飞行器的姿态控制输入；其中，鲁棒姿态控制器是根据基于四元数建立的姿态误差模型和鲁棒补偿器设计的；
无人机动态模型模块36，用于根据上述姿态控制输入控制无人飞行器的飞行姿态。
本发明实施例中，应用于尾座式无人飞行器的无人飞行器鲁棒姿态控制装置包括：数据获取模块32获取无人飞行器的当前状态数据和当前期望姿态角；姿态控制器模块34根据当前状态数据、当前期望姿态角和预先设计的鲁棒姿态控制器，确定无人飞行器的姿态控制输入；其中，鲁棒姿态控制器是根据基于四元数建立的姿态误差模型设计的，鲁棒姿态控制器包括前馈控制器、H2控制器和鲁棒补偿器；无人机动态模型模块36根据姿态控制输入控制无人飞行器的飞行姿态。基于四元数表示的姿态误差模型设计前馈控制器、H2控制器，可以在不需要切换坐标系的情况下完成飞行模式转换；通过鲁棒补偿器能够同时抑制参数不确定性、非线性、耦合动力学和整个频率范围内的外部干扰的影响，特别是在飞行模式转换过程中。因此，本发明实施例提供的无人飞行器鲁棒姿态控制装置，提高了无人飞行器的跟踪性能和鲁棒性。
实施例三：
参见图11，本发明实施例还提供一种电子设备100，包括：处理器40，存储器41，总线42和通信接口43，所述处理器40、通信接口43和存储器41通过总线42连接；处理器40用于执行存储器41中存储的可执行模块，例如计算机程序。
其中，存储器41可能包含高速随机存取存储器(RAM，RandomAccessMemory)，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。通过至少一个通信接口43(可以是有线或者无线)实现该系统网元与至少一个其他网元之间的通信连接，可以使用互联网，广域网，本地网，城域网等。
总线42可以是ISA总线、PCI总线或EISA总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图11中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
其中，存储器41用于存储程序，所述处理器40在接收到执行指令后，执行所述程序，前述本发明实施例任一实施例揭示的流过程定义的装置所执行的方法可以应用于处理器40中，或者由处理器40实现。
处理器40可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器40中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器40可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital SignalProcessing，简称DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器41，处理器40读取存储器41中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
本发明实施例提供的无人飞行器鲁棒姿态控制装置及电子设备，与上述实施例提供的无人飞行器鲁棒姿态控制方法具有相同的技术特征，所以也能解决相同的技术问题，达到相同的技术效果。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置及电子设备的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
本发明实施例所提供的进行无人飞行器鲁棒姿态控制方法的计算机程序产品，包括存储了处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读存储介质，所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法，具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个处理器可执行的非易失的计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种无人飞行器鲁棒姿态控制方法，其特征在于，应用于尾座式无人飞行器，所述方法包括：
获取无人飞行器的当前状态数据和当前期望姿态角；其中，所述当前状态数据包括当前姿态角和当前作用在所述无人飞行器上的第一力矩和第二力矩，所述第一力矩与机翼对应，所述第二力矩与陀螺效应对应；
根据所述当前状态数据、所述当前期望姿态角和预先设计的鲁棒姿态控制器，确定所述无人飞行器的姿态控制输入；其中，所述鲁棒姿态控制器是根据基于四元数建立的姿态误差模型设计的，所述鲁棒姿态控制器包括前馈控制器、H2控制器和鲁棒补偿器；
根据所述姿态控制输入控制所述无人飞行器的飞行姿态。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取无人飞行器的当前状态数据和当前期望姿态角，包括：
接收姿态传感器发送的所述无人飞行器的当前姿态角；
将前一时刻输出的机翼产生的力矩和陀螺效应产生的力矩分别确定为当前作用在所述无人飞行器上的第一力矩和第二力矩；
根据所述无人飞行器的当前飞行阶段确定所述无人飞行器的当前期望姿态角。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：通过以下步骤设计所述鲁棒姿态控制器：
为所述飞行器建立飞行动态模型；
通过引入四元数表示所述飞行器的姿态角，并根据所述飞行动态模型建立所述无人飞行器的姿态误差模型；
应用前馈控制方法使所述姿态误差模型线性化，得到前馈控制器和线性化的姿态误差模型；
根据所述线性化的姿态误差模型，得到具有标称系统的期望跟踪性能的H2控制器；
根据所述线性化的姿态误差模型，得到用于抑制等效干扰影响的鲁棒补偿器。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前状态数据、所述当前期望姿态角和预先设计的鲁棒姿态控制器，确定所述无人飞行器的姿态控制输入，包括：
将所述当前姿态角和所述当前期望姿态角分别转换为四元数形式的四元数姿态和四元数期望姿态；
根据所述四元数姿态和所述四元数期望姿态，计算得到四元数跟踪误差；
将所述第一力矩和所述第二力矩输入所述前馈控制器，计算得到前馈控制输入；
将所述四元数跟踪误差输入所述H2控制器，计算得到H2控制输入；
将所述四元数跟踪误差和所述H2控制输入输入到所述鲁棒补偿器，计算得到鲁棒补偿控制输入；
根据所述前馈控制输入、所述H2控制输入和所述鲁棒补偿控制输入，计算得到所述无人飞行器的姿态控制输入。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述姿态控制输入控制所述无人飞行器的飞行姿态，包括：
将所述姿态控制输入转换成与所述无人飞行器的四个转子对应的目标转速；
将所述四个转子的当前转速调整为对应的目标转速，以控制所述无人飞行器的飞行姿态。
6.一种无人飞行器鲁棒姿态控制装置，其特征在于，应用于尾座式无人飞行器，所述装置包括：
数据获取模块，用于获取无人飞行器的当前状态数据和当前期望姿态角；其中，所述当前状态数据包括当前姿态角和当前作用在所述无人飞行器上的第一力矩和第二力矩，所述第一力矩与机翼对应，所述第二力矩与陀螺效应对应；
姿态控制器模块，用于根据所述当前状态数据、所述当前期望姿态角和预先设计的鲁棒姿态控制器，确定所述无人飞行器的姿态控制输入；其中，所述鲁棒姿态控制器是根据基于四元数建立的姿态误差模型设计的，所述鲁棒姿态控制器包括前馈控制器、H2控制器和鲁棒补偿器；
无人机动态模型模块，用于根据所述姿态控制输入控制所述无人飞行器的飞行姿态。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括控制器设计模块，用于通过以下步骤设计所述鲁棒姿态控制器：
为所述飞行器建立飞行动态模型；
通过引入四元数表示所述飞行器的姿态角，并根据所述飞行动态模型建立所述无人飞行器的姿态误差模型；
应用前馈控制方法使所述姿态误差模型线性化，得到前馈控制器和线性化的姿态误差模型；
根据所述线性化的姿态误差模型，得到具有标称系统的期望跟踪性能的H2控制器；
根据所述线性化的姿态误差模型，得到用于抑制等效干扰影响的鲁棒补偿器。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述姿态控制器模块具体用于：
将所述当前姿态角和所述当前期望姿态角分别转换为四元数形式的四元数姿态和四元数期望姿态；
根据所述四元数姿态和所述四元数期望姿态，计算得到四元数跟踪误差；
将所述第一力矩和所述第二力矩输入所述前馈控制器，计算得到前馈控制输入；
将所述四元数跟踪误差输入所述H2控制器，计算得到H2控制输入；
将所述四元数跟踪误差和所述H2控制输入输入到所述鲁棒补偿器，计算得到鲁棒补偿控制输入；
根据所述前馈控制输入、所述H2控制输入和所述鲁棒补偿控制输入，计算得到所述无人飞行器的姿态控制输入。
9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述无人机动态模型模块具体用于：
将所述姿态控制输入转换成与所述无人飞行器的四个转子对应的目标转速；
将所述四个转子的当前转速调整为对应的目标转速，以控制所述无人飞行器的飞行姿态。
10.一种电子设备，包括存储器、处理器，所述存储器中存储有可在所述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计算机程序时实现权利要求1-5中任一项所述的方法。
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