CN110377046B - 无人机在舰船上着陆的控制方法 - Google Patents

无人机在舰船上着陆的控制方法 Download PDF

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Abstract

针对现有无人机在小型舰船上着陆的控制方法求解复杂的问题，本发明提供一种有效、简单的带有终端约束的无人机在小型舰船上着陆的控制方法，属于无人机着陆控制领域。本发明包括：S1、确定在满足终端约束条件下将无惯性无人机引导至船载着陆装置的最优着陆引导轨迹；所述终端约束条件为无人机与船载着陆装置对接时刻的边界条件；S2、在最优着陆引导轨迹的基础上，再结合无人机惯性的条件，确定无人机的控制轨迹，确保无人机与船载着陆装置对接时满足所述终端约束条件；S3、根据所述控制轨迹实现无人机在舰船上的着陆控制。本发明应用于无人机(UAV)在小型舰船上着陆。

Description

无人机在舰船上着陆的控制方法
技术领域
本发明涉及一种无人机着陆的控制方法，特别涉及一种带有终端约束条件的无人机在小型舰船上着陆的控制方法，属于无人机着陆控制领域。
背景技术
随着航空母舰、战列舰、驱逐舰、护卫舰和两栖舰等军舰装备舰载无人机日益增加，无人机在信息化武器和智能化武器为主导的“非接触战争”中发挥着重要作用。伴随着现代海战向立体化、多层次的发展，利用排水量小的舰船搭载无人机，到达某些特殊作战区域执行战场侦察、反潜反舰、两栖突击、空中预警等危险任务，掌握未来战争中的制海权、制空权，从而增强国家国防实力，也是国际普遍关注的重要问题。
无人机(UAV)在小型舰船上着陆时，需要满足无人机与船载着陆装置对接时刻的边界(终端)条件，这可以通过求解最优控制问题来实现。在这种情况下，必须考虑无人机及其控制系统的惯性特征。然而，考虑相应的惯性特征将导致最优控制问题的求解变得异常复杂。
发明内容
针对现有无人机在小型舰船上着陆的控制方法求解复杂的问题，本发明提供一种有效、简单的带有终端约束的无人机在小型舰船上着陆的控制方法。
本发明的无人机在舰船上着陆的控制方法，包括：
S1、确定在满足终端约束条件下将无惯性无人机引导至船载着陆装置的最优着陆引导轨迹；所述终端约束条件为无人机与船载着陆装置对接时刻的边界条件；
S2、在最优着陆引导轨迹的基础上，再结合无人机惯性的条件，确定无人机的控制轨迹，确保无人机与船载着陆装置对接时满足所述终端约束条件；
S3、根据所述控制轨迹实现无人机在舰船上的着陆控制。
作为优选，所述S1中，在满足攻角α1(t)的约束条件、电动螺旋桨拉力R1(t)的约束条件、终端约束条件下，使最优判据取最小值，无人机运动满足无惯性无人机在垂直平面内的运动方程，根据最大值原理，确定最优的α1(t)和R1(t)、无人机的初始运动条件z1(t0)及俯仰角的变化
Figure GDA0003434711400000021
无人机的初始运动条件z1(t0)及俯仰角的变化
Figure GDA0003434711400000022
为将无惯性无人机引导至船载着陆装置的最优着陆引导轨迹；
所述最优判据为：向量w＝z1(tF)-z1(t0)在单位矢量l＝[sinξ cosξ 0 0]上的投影，ξ是向量l与ox轴间的夹角，向量l位于无人机的垂直平面内，ox轴表示地面直角坐标系oxy中的x轴方向，z1＝[y1 x1 V1 θ1]T，y1表示飞行高度；x1表示飞行距离；V1表示飞行速度；θ1表示速度矢量的倾角，t0表示初始时刻，tF表示终止时刻。
作为优选，所述S2通过使用极端瞄准方法消除无惯性无人机运动轨迹与S1中获得的最优着陆引导轨迹之间的偏差，保证在引导轨迹的方向上提供最大位移。
作为优选，所述S2中，确定无人机的控制轨迹包括：
无人机俯仰角稳定回路中的控制量u(t)和无人机螺旋桨拉力控制回路中的控制量uR(t)；
Figure GDA0003434711400000023
其中，
Figure GDA0003434711400000024
uM表示u(t)的最大值，ky和kyT表示无人机俯仰角稳定回路中的控制参数，y(t)表示无人机的真实飞行高度，y1(t)表示无人机理想的飞行高度，
Figure GDA0003434711400000025
表示最优的无人机的攻角，
Figure GDA0003434711400000026
表示最优的无惯性的无人机速度矢量倾角；
Figure GDA0003434711400000027
其中，
Figure GDA0003434711400000028
V(t)表示无人机的实时飞行速度，V1(t)表示无人机理想的飞行速度，θ(t)表示无人机的实时速度矢量倾角，θ1(t)表示无人机理想的速度矢量倾角，kV、kVT、kθ和kθT表示无人机螺旋桨拉力控制回路；
其中，对俯仰角稳定回路中的控制量u(t)和无人机螺旋桨拉力控制回路中的控制量uR(t)进行仿真，根据仿真结果，确定俯仰角稳定回路和无人机螺旋桨拉力控制回路的控制参数。
本发明的有益效果，本发明在给定终端条件的条件下将无人机在规定时间内引导至船载着陆装置分为两个阶段。第一阶段，作为在满足终端条件时确定最优程序控制的结果是计算在不考虑无人机及其控制系统惯性的条件下的理想着陆轨迹。第二阶段，根据计算得到的理想着陆轨迹控制惯性无人机的运动，控制方法简单，仿真结果表明：无人机偏离所需终端约束值的误差在允许范围内。
附图说明
图1为本发明的流程示意图；
图2为无惯性无人机的最优着陆引导轨迹和惯性无人机的运动轨迹；
图3为无惯性无人机的俯仰角最优变化和惯性无人机的俯仰角变化；
图4为无惯性无人机螺旋桨拉力的最优变化和惯性无人机的螺旋桨拉力变化。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅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作出创造性劳动的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。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，但不作为本发明的限定。
无人机在垂直平面内的运动可以表示为下面的矢量微分方程形式：
Figure GDA0003434711400000041
其中，
Figure GDA0003434711400000042
y-飞行高度；x-飞行距离；V-飞行速度；θ-速度矢量的倾角；ωz-绕横轴旋转的角速度；
Figure GDA0003434711400000043
俯仰角；δB-升降舵转角；α-攻角；Cx0；
Figure GDA0003434711400000044
无量纲的空气动力学系数；S-最大截面积；q＝ρV2/2-速度压差；m-无人机质量；g-重力加速度；ρ-空气密度，忽略其随高度的变化；R-电动螺旋桨拉力；l-无人机长度；Jz-绕横轴的惯性矩；k1，k2-俯仰角稳定回路的增益；TP-舵通道时间常数；u-俯仰角稳定回路的控制量；kR-电动螺旋桨拉力控制回路的增益；TR-电动螺旋桨拉力控制回路的时间常数；uR-电动螺旋桨拉力控制量。
俯仰角稳定回路中的控制量u(t)满足约束：
Figure GDA0003434711400000045
电动螺旋桨拉力控制量uR(t)满足约束：
0≤uR(t)≤uRM (3)
受控运动的初始时刻t0和终止时刻tF为已知量。初始条件的选取是任意的。在t＝tF时，无人机与船载着陆装置对接的必要边界条件为：
Figure GDA0003434711400000051
为此，需要找到一种无人机控制方案，确保在给定时刻tF满足终端条件(4)。
如图1所示，本实施方式的无人机在舰船上着陆的控制方法，包括：
S1、确定在满足终端约束条件下将无惯性无人机引导至船载着陆装置的最优着陆引导轨迹；所述终端约束条件为无人机与船载着陆装置对接时刻的边界条件，即：满足(4)；
S2、在最优着陆引导轨迹的基础上，再结合无人机惯性的条件，确定无人机的控制轨迹，确保无人机与船载着陆装置对接时满足所述终端约束条件；
S3、根据所述控制轨迹实现无人机在舰船上的着陆控制。
本实施方式简化了将在给定终端条件的条件下将无人机在规定时间内引导至船载着陆装置的问题，将分为两个阶段解决该问题，第一阶段，作为在满足终端条件时确定最优程序控制的结果是计算在不考虑无人机及其控制系统惯性的条件下的理想着陆轨迹。第二阶段，根据计算得到的理想着陆轨迹控制惯性无人机的运动，控制方法简单。
优选实施例中，本实施方式的S1中，在满足攻角α1(t)的约束条件、电动螺旋桨拉力R1(t)的约束条件、终端约束条件下，使最优判据取最小值，无人机运动满足无惯性无人机在垂直平面内的运动方程，根据最大值原理，确定最优的α1(t)和R1(t)、无人机的初始运动条件z1(t0)及俯仰角的变化
Figure GDA0003434711400000052
无人机的初始运动条件z1(t0)及俯仰角的变化
Figure GDA0003434711400000053
为将无惯性无人机引导至船载着陆装置的最优着陆引导轨迹；
所述最优判据为：向量w＝z1(tF)-z1(t0)在单位矢量l＝[sinξ cosξ 0 0]上的投影，ξ是向量l与ox轴间的夹角，向量l位于无人机的垂直平面内，ox轴表示地面直角坐标系oxy中的x轴方向，z1＝[y1 x1 V1 θ1]T，y1表示飞行高度；x1表示飞行距离；V1表示飞行速度；θ1表示速度矢量的倾角，t0表示初始时刻，tF表示终止时刻。
最优判据的最大值：
J＝lTw＝lT[z1(T)-z1(t0)] (9)
由于矢量z1(tF)是已知的，因此对于判据(9)而言，只需找到判据J1的最大值：
J1＝-lTz1(t0)
或者找到判据J2的最小值：
J2＝lTz1(t0)＝y1(t0)sinξ+x1(t0)cosξ (10)
因此，需要确定满足约束条件(6)和(7)的α1(t)和R1(t)。在给定时刻tF满足边界条件(8)，并且最优判据(10)取最小值。无人机运动满足(5)，着陆轨迹左端是自由的，且运动初始时刻t0是已知的。
借助庞特里亚金的最大值原理求解该问题。使用Krylov-Chernousko的逐次逼近法求解边界值问题，但要需要考虑着陆运动轨迹左端是自由的，右端是固定的。
根据计算结果确定最优控制方案
Figure GDA0003434711400000061
和
Figure GDA0003434711400000062
以及初始条件矢量z1(t0)和俯仰角的变化
Figure GDA0003434711400000063
Figure GDA0003434711400000064
其中，
Figure GDA0003434711400000065
通过求解方程(5)而得到的无惯性无人机速度矢量倾角的最优变化。
在第二阶段，根据最优控制程序
Figure GDA0003434711400000066
和初始条件向量z(t0)来求解(1)。通过求解(1)得到的矢量的前四个分量等于向量z1(t0)的相应分量，向量z(t0)的其余分量取值为：ωz(t0)＝0；
Figure GDA0003434711400000067
δB(t0)＝0；R(t0)＝0。
优选实施例中，通过使用极端瞄准方法消除无惯性无人机运动轨迹与通过无惯性无人机获得的运动轨迹之间的偏差，该方法可以保证在引导轨迹的方向上提供最大位移。在这种情况下，惯性无人机控制需根据下面的条件来选取：
Figure GDA0003434711400000068
其中，
Figure GDA0003434711400000069
由于u(t)和uR(t)线性地带入(1)中，因此，根据(12)选取的最优控制将始终具有最大值和多个切换时刻(对于u(t))和关闭时刻(对于uR(t))。优选实施例中，在S2中，确定无人机的控制轨迹包括：
无人机俯仰角稳定回路中的控制量u(t)和无人机螺旋桨拉力控制回路中的控制量uR(t)；
Figure GDA0003434711400000071
其中，
Figure GDA0003434711400000072
uM表示u(t)的最大值，ky和kyT表示无人机俯仰角稳定回路中的控制参数，y(t)表示无人机真实的飞行高度，y1(t)表示无人机理想的飞行高度，
Figure GDA0003434711400000073
表示最优的无人机的攻角，
Figure GDA0003434711400000074
表示最优的无惯性的无人机速度矢量倾角；
Figure GDA0003434711400000075
其中，
Figure GDA0003434711400000076
V(t)表示无人机的实时飞行速度，V1(t)表示无人机理想的飞行速度，θ(t)表示无人机的实时速度矢量倾角，θ1(t)表示无人机理想的速度矢量倾角，kV、kVT、kθ和kθT表示无人机螺旋桨拉力控制回路；
其中，对俯仰角稳定回路中的控制量u(t)和无人机螺旋桨拉力控制回路中的控制量uR(t)进行仿真，根据仿真结果，确定俯仰角稳定回路和无人机螺旋桨拉力控制回路的控制参数。
仿真实验：
为了验证本实施方式所提出的控制方法有效性，进行了下面的仿真实验。
无人机参数：Cx0＝0.44；A＝0.01；
Figure GDA0003434711400000077
S＝0.036m2；m＝20kg；αM＝15°；RM＝100N；kR/TR＝1s-1；δM＝15°；
Figure GDA0003434711400000081
l＝1.85m；
Figure GDA0003434711400000082
Jz＝5.7kg·m2。
终端条件为：tF＝80s；
Figure GDA0003434711400000083
第一阶段，通过求解单位矢量l的倾角ξ＝175°的最优控制的辅助问题，得到了下面的初始条件：
t0＝0s；V(t0)＝29.2m/s；θ(t0)＝-0.1°；y(t0)＝200m；x(t0)＝＝-2151m。
第二阶段，根据仿真结果选择俯仰角稳定回路和无人机螺旋桨拉力控制回路的参数：k1＝-1；k2＝-11；ky＝-1.5；kyT＝-1.5；kV＝-100；kVT＝-0.1；kθ＝-57.3；kθT＝-57.3。升降舵的角度不超过15°。
基于上述参数得到的惯性无人机终端条件如表1所示。
表1终端条件
Figure GDA0003434711400000084
在图2中给出了无惯性无人机的最优运动轨迹(曲线1)和惯性无人机的运动轨迹(曲线2)。在图2中给出了无惯性无人机的俯仰角最优变化(曲线1)和惯性无人机的俯仰角变化(曲线2)。在图4中给出了无惯性无人机螺旋桨拉力的最优变化(曲线1)和惯性无人机的螺旋桨拉力变化(曲线2)。在tF＝80s的时刻，无人机偏离所需终端约束值的误差在允许范围内，并能够在无人机与着陆装置对接的最后阶段通过使用机载的目标坐标器将其消除。

Claims (3)

1.无人机在舰船上着陆的控制方法，其特征在于，所述方法包括：
S1、确定在满足终端约束条件下将无惯性无人机引导至船载着陆装置的最优着陆引导轨迹；所述终端约束条件为无人机与船载着陆装置对接时刻的边界条件；
S2、在最优着陆引导轨迹的基础上，再结合无人机惯性的条件，确定无人机的控制轨迹，确保无人机与船载着陆装置对接时满足所述终端约束条件；
S3、根据所述控制轨迹实现无人机在舰船上的着陆控制；
所述S1中，在满足攻角α1(t)的约束条件、电动螺旋桨拉力R1(t)的约束条件、终端约束条件下，使最优判据取最小值，无人机运动满足无惯性无人机在垂直平面内的运动方程，根据最大值原理，确定最优的α1(t)和R1(t)、无人机的初始运动条件z1(t0)及俯仰角的变化
Figure FDA0003434711390000011
Figure FDA0003434711390000012
无人机的初始运动条件z1(t0)及俯仰角的变化
Figure FDA0003434711390000013
为将无惯性无人机引导至船载着陆装置的最优着陆引导轨迹；
所述最优判据为：向量w＝z1(tF)-z1(t0)在单位矢量l＝[sinξ cosξ 0 0]上的投影，ξ是向量l与ox轴间的夹角，向量l位于无人机的垂直平面内，ox轴表示地面直角坐标系oxy中的x轴方向，z1＝[y1 x1 V1 θ1]T，y1表示飞行高度；x1表示飞行距离；V1表示飞行速度；θ1表示速度矢量的倾角，t0表示初始时刻，tF表示终止时刻。
2.根据权利要求1所述的无人机在舰船上着陆的控制方法，其特征在于，所述S2通过使用极端瞄准方法消除无惯性无人机运动轨迹与S1中获得的最优着陆引导轨迹之间的偏差，保证在引导轨迹的方向上提供最大位移。
3.根据权利要求1或2所述的无人机在舰船上着陆的控制方法，其特征在于，所述S2中，确定无人机的控制轨迹包括：
无人机俯仰角稳定回路中的控制量u(t)和无人机螺旋桨拉力控制回路中的控制量uR(t)；
Figure FDA0003434711390000014
其中，
Figure FDA0003434711390000015
uM表示u(t)的最大值，ky和kyT表示无人机俯仰角稳定回路中的控制参数，y(t)表示无人机的真实飞行高度，y1(t)表示无人机理想的飞行高度，
Figure FDA0003434711390000021
Figure FDA0003434711390000022
表示最优的无人机的攻角，
Figure FDA0003434711390000023
表示最优的无惯性的无人机速度矢量倾角；
Figure FDA0003434711390000024
其中，
Figure FDA0003434711390000025
V(t)表示无人机理想的飞行速度，V1(t)表示无人机理想的飞行速度，θ(t)表示无人机的理想的速度矢量倾角，θ1(t)表示无人机理想的速度矢量倾角，kV、kVT、kθ和kθT表示无人机螺旋桨拉力控制回路；
其中，对俯仰角稳定回路中的控制量u(t)和无人机螺旋桨拉力控制回路中的控制量uR(t)进行仿真，根据仿真结果，确定俯仰角稳定回路和无人机螺旋桨拉力控制回路的控制参数。
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