CN110888447B - 基于非线性pd双闭环控制的四旋翼3d路径跟踪方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于非线性PD双闭环控制的四旋翼3D路径跟踪方法,首先设置四旋翼飞行器的飞行参数,构建四旋翼飞行器的轨迹模型Pc,并初始化初始化结果缓存变量buffer和期望翻滚角ψc,然后根据轨迹模型Pc计算四旋翼飞行器在ti时刻的外环控制量行向量pu i,并通过外环控制量计算四旋翼飞行器在ti时刻的总推力Tu i、期望俯仰角和期望航偏角再结合期望姿态计算四旋翼飞行器在ti时刻的内环姿态角度控制量矩阵并根据总推力Tu i计算并获取控制四旋翼飞行器路径的跟踪结果,最后通过设置的参数对轨迹模型Pc进行循环控制;本发明可以有效的控制四旋翼飞行的稳定性和获得高准确性的追踪结果,完成四旋翼无人导航的路径跟踪飞行控制任务。
Description
技术领域
本发明属于飞行器的自主飞行控制技术领域,涉及一种四旋翼飞行器3D路径跟踪方法,具体涉及一种基于非线性PD双闭环控制的四旋翼飞行器3D路径跟踪方法,可用于四旋翼飞行器的高精度自动导航控制。
背景技术
多旋翼飞行器是一种依靠对称分布在机体四周的螺旋桨和电机提供飞行动力,进行自主飞行或者遥控飞行完成指定任务的无人机。与固定翼飞行器相比,它具有优良的操控性能、简单的机械结构、灵活多样的飞行方式等优点,垂直起降、定点盘旋的超强机动性和飞行稳定性吸引了各界的广泛关注。多旋翼飞行器所带的旋翼越多即可使得飞行器具有更多的可控制量,因而越容易带来更高的稳定控制效果。但是,越多的旋翼也会带来飞行器机械结构更为复杂,飞行器尺寸更大,制造价格更昂贵等一系列问题。与六旋翼与八旋翼相比,四旋翼飞行器因其更为简单的结构、更便宜的价格被广泛的运用于森林防火、电力巡线、航拍航测、影视拍摄、农业喷洒、现场救援、交通疏导、快递输送、军事侦察等等领域。随着四旋翼飞行器被广泛应用,广阔多样性的需求和复杂的环境给人为控制飞行器带来越来越多的困难,另一方面更多的需求都希望四旋翼能够以指定轨迹运动。因此针对四旋翼飞行器的模型,设计一种有效合理的3D空间中路径跟踪方法对无人机的自动导航控制具有重大意义,不仅可以降低人为控制的成本,还能保证飞行器控制的稳定性和安全性。但是,由于四旋翼属于严重欠驱动飞行器,自身具有非线性、强耦合、欠驱动等特点,因而如何使得四轴飞行器可以获得高精度和高稳定姿态的控制效果从根本上是一个很难的问题。
目前针对系统的非线性以及强耦合性带来的姿态控制稳定性差,路径跟踪精度低的问题,使用滑模的反向求解控制器和基于误差的PID(比列,微分和积分)控制器是较为经典的控制方法。例如:申请公布号为CN110456816A,名称为“一种基于连续终端滑模的四旋翼轨迹跟踪控制方法”的专利申请,公开了一种四旋翼飞行器轨迹跟踪控制方法。基于滑模的方法使得系统处于动态变化过程中,根据系统当前状态即模型的偏差及各阶导数有目的的不断变化,迫使系统按照预定“滑动模态”的状态轨迹运动,由于滑动模态可以设计且与对象参数及扰动无关,这种控制方式具有快速响应、对参数变化及扰动不灵敏的优点。但是基于滑动模型的控制的方法通过使用四旋翼简化模型和分解简化控制规律(平移和旋转)的公式来达到状态反推求解滑动模控制器的目的。这种方式通常难以模拟出环境的复杂因素,对于高阶系统和不确定系统伪控制变量的解析导数表达式通常过于复杂或未知,这在实际中限制了反推技术的应用。
相比于滑模的方法,基于PID控制器的方法是一种通过使用控制目标与被控对象实际行为之间误差来产生消除此误差的控制策略,PID方法因为在控制机理上完全独立于对象的数学模型,所以被广泛的运用在工程领域。例如,刘凯等人发表的论文“基于BP神经网络的四旋翼双闭环PID轨迹跟踪控制”(工业控制计算机,页码编号:62,2018)。公开了一种使用BP神经网络对PID方法的参数进行调节的轨迹跟踪控制方法。这种方法通过调节误差的比例,微分,积分的对应参数得到各个部分反馈给系统的调节控制量以完成飞行器的控制。使用BP神经网络对参数调节可使得参数自适用于系统以达到姿态稳定控制的效果。但是,这种方式所得到的系统调节控制量依然只是误差的线性组合,在面对外部环境干扰时,如有其他运动目标出现在预计轨道上,或者受到风速的影响等,常常会造成初始控制力太大而使系统行为出现超调从而导致控制稳定性受到严重的影响,难以从根本上实现对四旋翼飞行器轨迹的高精度跟踪,以及对四旋翼飞行器姿态的高稳定控制。
发明内容
本发明目的在于克服上有技术问题的缺陷,提出了一种基于非线性PD双闭环控制的四旋翼3D路径跟踪算法,旨在实现对四旋翼飞行器轨迹的高精度跟踪,以及对四旋翼飞行器姿态的高稳定控制。
用于解决现有技术中存在的控制精度差,飞行姿态不稳定的问题。
本发明的技术思路是:首先,在外环控制中将期望轨迹和实际轨迹的空间位置误差作为输入,通过姿态解析输出期望欧拉角,结合四旋翼飞行器模型计算输出一个关于空间误差比例和微分的非线性推力控制量;在内环控制中以姿态平稳性为目的,通过结合四旋翼飞行器模型计算出关于姿态误差的非线性角速度控制量。最后将非线性推力控制量和角速度控制量相结合完成对四旋翼飞行器的3D路径跟踪控制。其实现的具体步骤如下:
(1)设置四旋翼飞行器的飞行参数:
将四旋翼飞行器在3D空间中飞行的总时长划分为N个时间段,得到包括N+1个时间点的集合T={t0,t1,…,ti,…,tN},其中t0为起点时间点,且t0=0,ti为第i个时间点,N>50,相邻时间点之间的时长为Δt,在3D空间上建立包含x、y、z三个方向的坐标系,并设四旋翼飞行器在ti时刻相对于地面的真实俯仰角为角速度为真实翻滚角为角速度为真实航偏角为角速度为真实轨迹的位置坐标期望俯仰角为,期望航偏角为期望翻滚角为ψc,期望轨迹的位置坐标为
(2)构建四旋翼飞行器的轨迹模型Pc:
(2b)通过时间矩阵Time和信息矩阵B,求取参数矩阵A,并通过A构建关于时间t的函数Pc,将Pc作为四旋翼飞行器的轨迹模型,其中:
TimeA=B;
Pc=[t5,t4,t3,t2,t,1]A;
(3)初始化结果缓存变量buffer和期望翻滚角ψc:
(4)根据轨迹模型Pc计算四旋翼飞行器在ti时刻的外环控制量行向量pu i:
(4c)计算四旋翼飞行器在ti时刻的外环控制量行向量pu i:
从pu i向量中读取第一个元素为pu i[0]、第二个元素为pu i[1]和第三个元素为pu i[2],并根据pu i[0]、pu i[1]、pu i[2]以及真实俯仰角为翻滚角为航偏角为期望翻滚角ψc,计算四旋翼飞行器在ti时刻的总推力Tu i、期望俯仰角和期望航偏角
其中(·)-1表示反函数,g表示重力加速度,m表示四旋翼飞行器的质量;
其中Kd和Kp分别为Θe i的差分系数和比例系数;
(7)获取控制四旋翼飞行器路径的跟踪结果并保存:
(8)对轨迹模型Pc进行循环控制:
判断i==N是否成立,若是,输出跟踪结果缓存变量buffer,实现对四旋翼飞行器的3D路径跟踪,否则,令i=i+1,并执行步骤(4)。
本发明与现有技术相比,具有以下优点:
1.本发明在外环控制中,通过对两点之间位置,速度,加速度建立轨迹方程,结合四旋翼飞行器模型求解出非线性外环推力,和四旋翼对应欧拉角期望值,通过对姿态的解析,对推力的大小做了更细致的分析求解,在计算时使用四旋翼飞行器姿态的三角函数值可以对误差变量加以非线性元素,与现有技术相比,有效提高了对四旋翼飞行器轨迹跟踪的精度。
2.本发明在内环姿态控制中,根据姿态的三角函数构成的矩阵将角速度非线性转换为角速度矢量,通过非线性的角速度矢量和当前姿态与期望姿态的误差,可以计算出内环姿态控制量,与现有技术相比,有效提高了对四旋翼飞行器姿态控制的稳定性。
3.本发明结合非线性推力控制量和姿态控制量计算每个旋翼的输出,在面对外部环境干扰时,可以更好的避免超调情况的出现,与现有技术相比,可以产生出更为平滑稳定的轨迹。
附图说明
图1是本发明的实现流程图。
图2是本发明与现有PID方法控制跟踪所得实际轨迹的仿真对比图。
图3是本发明和PID方法控制跟踪所得位置随时间变化结果的仿真对比图。
图4是本发明和PID方法控制跟踪所得姿态随时间变化结果的仿真对比图。
图5是本发明在3D空间中轨迹追踪效果展示图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例,对本发明作进一步的详细描述。
参照图1,本发明包括如下步骤:
步骤1)设置四旋翼飞行器的飞行参数:
将四旋翼飞行器在3D空间中飞行的总时长划分为N个时间段,得到包括N+1个时间点的集合T={t0,t1,…,ti,…,tN},其中t0为起点时间点,且t0=0,ti为第i个时间点,N=500,相邻时间点之间的时长为Δt=0.01,在3D空间上建立包含x、y、z三个方向的坐标系,并设四旋翼飞行器在ti时刻相对于地面的真实俯仰角为角速度为真实翻滚角为角速度为真实航偏角为角速度为真实轨迹的位置坐标期望俯仰角为期望航偏角为期望翻滚角为ψc,期望轨迹的位置坐标为
步骤2)构建四旋翼飞行器的轨迹模型Pc:
(2b)通过时间矩阵Time和信息矩阵B,求取参数矩阵A,并通过A构建关于时间t的函数Pc,将Pc作为四旋翼飞行器的轨迹模型,其中:
TimeA=B;
Pc=[t5,t4,t3,t2,t,1]A
所述的参数矩阵A为:
A=Time -1B;
步骤3)初始化结果缓存变量buffer和期望翻滚角ψc:
步骤4)根据轨迹模型Pc计算四旋翼飞行器在ti时刻的外环控制量行向量pu i:
具体计算为:
具体计算为:
(4c)计算四旋翼飞行器在ti时刻的外环控制量行向量pu i:
具体计算为:
在外环控制中将期望轨迹和实际轨迹的空间位置误差作为输入,通过姿态解析输出期望欧拉角,结合四旋翼飞行器模型计算输出一个关于空间误差比例和微分的非线性推力控制量,具体为,从pu i向量中读取第一个元素为pu i[0]、第二个元素为pu i[1]和第三个元素为pu i[2],并根据pu i[0]、pu i[1]、pu i[2]以及真实俯仰角为翻滚角为航偏角为期望翻滚角ψc,计算四旋翼飞行器在ti时刻的总推力Tu i、期望俯仰角和期望航偏角
其中(·)-1表示反函数,g表示重力加速度,m表示四旋翼飞行器的质量;
具体计算为:
Θe i=[θe i,ψe i,φe i];
(6b)考虑到四旋翼的欠驱动和强耦合特性,轨迹跟踪控制器采用PD非线性反馈控制方法来构造姿态命令信号,具体为,将四旋翼飞行器在ti时刻的俯仰角角速度翻滚角角速度和航偏角角速度组合为姿态转动角速度并根据动轴转动定理,通过计算四旋翼飞行器在ti时刻相对地面的角速度矢量所述的计算为:
具体计算为:
其中Kd和Kp分别为Θe i的差分系数和比例系数;
步骤7)获取控制四旋翼飞行器路径的跟踪结果并保存:
(7a)结合非线性推力控制量和姿态控制量计算出最后每个旋翼的输出控制量,具体为,从向量中读取的第一个元素为第二个元素为和第三个元素为以及总推力Tu i,计算四旋翼飞行器在ti时刻的四个旋翼各自的输出控制量向量
步骤8)对轨迹模型Pc进行循环控制:
判断i==N是否成立,若是,输出跟踪结果缓存变量buffer,实现对四旋翼飞行器的3D路径跟踪,否则,令i=i+1,并执行步骤(4)。
下面结合仿真实验,对本发明的技术效果作进一步的说明。
1.仿真条件和和内容:
实验运行的环境:本实验使用建立了python版本的四旋翼动力学模型环境,操作系统为Microsoft windows 10,编程仿真语言为python。实验设计了4个路段包含5个点的路径跟踪控制。首先,设置了需要跟踪控制追踪的路径5个坐标点,实验中5个点坐标为[[-2,-2,2],[2,-2,2],[2,2,2],[-2,2,2],[-2,-2,2]]构成的循环路径。
仿真1:对本发明与现有PID控制跟踪方法的实际路径与理论路径进行对比仿真,其结果如图2所示。
仿真2:对本发明与现有PID控制跟踪方法在空间位置变化曲线上进行对比仿真,其结果如图3所示。
仿真3:对本发明方法与现有PID控制跟踪方法在四旋翼姿态变化曲线上进行对比仿真,其结果如图4所示。
仿真4:对本发明方法在3D空间中路径追踪结果做出进一步说明,其结果如图5所示。
2.仿真结果分析:
参照图2,图2(a)中展现了PID控制跟踪方法得到的路径跟踪效果图,从图中可以看出,在目标的每个拐点处,四旋翼飞行器会需要一定的时间才可以调整好姿态,到达正确的位置坐标,且在整段路径飞行的控制中,飞行状态稳定性差。在末段的控制中,轨迹点越来越稀疏,表明了速度变化上不稳定。图2(b)中展现了本发明得到的路径跟踪效果图,从图中可以发现,在通过对整段路径做规划后,本发明飞行的轨迹十分平稳,在姿态上的控制也十分稳定。对整段路径控制跟踪变化分布十分均匀,很好的达到了追踪的效果。实验结果充分验证了本发明在姿态稳定控制和轨迹位置高精度拟合方面有着巨大的优势。
参照图3,图3(a)中展现了PID控制跟踪方法得到的空间位置变化结果图,从x,y方向的变化曲线中可以看到,出现了较为明显的波浪条纹形状的曲线,说明了其在位置控制的稳定性上容易飘移不稳定,且在末端曲线的变化速度明显快于初始的变化,表明了速度上变化差异大,四旋翼飞行器的飞行速度存在不平稳现象。在z轴方向的变化表明,在初始的控制过程中存在着较大的偏差,对推力的计算有一定的适应过程,需要一定的时间才能达到既定的位置。图3(b)展现了本发明得到的空间位置变化结果图,在x,y方向上可以看到我们的曲线变化平稳,且可以很好的控制四旋翼飞行器的稳定性,准确的达到既定的位置目标点。在z方向的准确度较高,误差不超过千分之一。曲线变化,表明了本发明,在飞行的稳定性,速度变换的平稳性,准确性都明显优于PID控制跟踪方法。
参照图4,图4(a)中展现了PID控制跟踪方法得到的四旋翼姿态变化结果图,从图中可以看到,由于内环的姿态控制效果差,四旋翼飞行器在姿态变化上出现了剧烈的动荡,这一方面导致飞行过程中难以控制。另一方面,四旋翼飞行器的飞行稳定性和安全性都受到了较大的挑战。图4(b)中展现了本发明得到的四旋翼飞行器姿态变化结果图,从图中,通过将实验设置的路径在同一平面内,可以发现,本发明可以在不改变姿态的情况下完成飞行任务,只需要切换飞行器的飞行方式即可达到追踪期望轨迹的目的。通过同一水平面的飞行任务,很好的诠释了本发明在姿态稳定控制上的优势。
参照图5,图5(a)展示了本发明在3D空间的追踪效果图,设置的坐标点为[[-2,-2,2],[2,-2,3],[2,2,4],[-2,2,5],[-2,-2,2]]。可以看到本发明在3D空间上追踪效果的稳定性。图5(b)和图5(c)展示了空间位置的变化曲线和姿态变化曲线,可以看出在每段路径的控制上都十分稳定且精准,实验结果充分体现了本发明在姿态稳定控制和轨迹位置高精度拟合方面的能力。
Claims (3)
1.一种基于非线性PD双闭环控制的四旋翼飞行器3D路径跟踪方法,其特征在于,包括如下步骤:
(1)设置四旋翼飞行器的飞行参数:
将四旋翼飞行器在3D空间中飞行的总时长划分为N个时间段,得到包括N+1个时间点的集合T={t0,t1,…,ti,…,tN},其中t0为起点时间点,且t0=0,ti为第i个时间点,N>50,相邻时间点之间的时长为Δt,在3D空间上建立包含x、y、z三个方向的坐标系,并设四旋翼飞行器在ti时刻相对于地面的真实俯仰角为 角速度为真实翻滚角为 角速度为真实航偏角为 角速度为真实轨迹的位置坐标期望俯仰角为期望航偏角为期望翻滚角为ψc,期望轨迹的位置坐标为
(2)构建四旋翼飞行器的轨迹模型Pc:
(2b)通过时间矩阵Time和信息矩阵B,求取参数矩阵A,并通过A构建关于时间t的函数Pc,将Pc作为四旋翼飞行器的轨迹模型,其中:
TimeA=B;
Pc=[t5,t4,t3,t2,t,1]A;
(3)初始化结果缓存变量buffer和期望翻滚角ψc:
(4)根据轨迹模型Pc计算四旋翼飞行器在ti时刻的外环控制量行向量pu i:
(4c)计算四旋翼飞行器在ti时刻的外环控制量行向量pu i:
从pu i向量中读取第一个元素为pu i[0]、第二个元素为pu i[1]和第三个元素为pu i[2],并根据pu i[0]、pu i[1]、pu i[2]以及真实俯仰角为翻滚角为航偏角为期望翻滚角ψc,计算四旋翼飞行器在ti时刻的总推力Tu i、期望俯仰角和期望航偏角
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(8)对轨迹模型Pc进行循环控制:
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Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111948935A (zh) * | 2020-08-03 | 2020-11-17 | 曾喆昭 | 一种欠驱动vtol飞行器的自耦pd控制理论方法 |
CN113433820B (zh) * | 2021-07-15 | 2022-07-05 | 北京航空航天大学云南创新研究院 | 一种六旋翼球形机器人的控制系统及其轨迹控制方法 |
CN115185273B (zh) * | 2022-07-06 | 2024-06-21 | 天津大学 | 一种空地异构多机器人轨迹跟踪平台 |
Citations (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP1901153A1 (en) * | 2006-09-12 | 2008-03-19 | OFFIS e.V. | Control system for unmanned 4-rotor-helicopter |
CN103092213A (zh) * | 2013-01-21 | 2013-05-08 | 南京航空航天大学 | 六旋翼飞行器的轨迹跟踪控制方法 |
CN103853156A (zh) * | 2014-02-07 | 2014-06-11 | 中山大学 | 一种基于机载传感器的小型四旋翼飞行器控制系统及方法 |
WO2015169931A2 (en) * | 2014-05-07 | 2015-11-12 | Imperial Innovations Limited | Method of using a device capable of controlled flight |
WO2015180171A1 (en) * | 2014-05-30 | 2015-12-03 | SZ DJI Technology Co., Ltd. | Aircraft attitude control methods |
CN105629976A (zh) * | 2016-02-22 | 2016-06-01 | 江苏大学 | 一种水产养殖作业船自动导航路径跟踪方法 |
CN106933104A (zh) * | 2017-04-21 | 2017-07-07 | 苏州工业职业技术学院 | 一种基于dic‑pid的四旋翼飞行器姿态与位置的混合控制方法 |
CN107065932A (zh) * | 2017-06-15 | 2017-08-18 | 西安电子科技大学 | 一种灾情探测四旋翼无人机的控制方法 |
CN104850122B (zh) * | 2015-05-13 | 2017-08-25 | 上海海事大学 | 基于可变船长比的抵抗侧风无人水面艇直线路径跟踪方法 |
CN107247464A (zh) * | 2017-06-23 | 2017-10-13 | 中国科学院声学研究所 | 一种四旋翼无人飞行器的状态受限控制方法和系统 |
CN108594837A (zh) * | 2018-02-12 | 2018-09-28 | 山东大学 | 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 |
CN108845588A (zh) * | 2018-06-22 | 2018-11-20 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于非线性制导的四旋翼飞行器轨迹跟踪控制方法 |
CN110044212A (zh) * | 2019-03-12 | 2019-07-23 | 西安电子科技大学 | 基于视觉测量信息的旋翼无人机抓捕回收方法 |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9216745B2 (en) * | 2013-09-16 | 2015-12-22 | Disney Enterprises, Inc. | Shared control of semi-autonomous vehicles including collision avoidance in multi-agent scenarios |
CN110308464B (zh) * | 2019-05-21 | 2023-07-21 | 西安电子科技大学 | 一种无人机gps欺骗检测方法 |
CN110262547B (zh) * | 2019-06-21 | 2021-08-31 | 西安电子科技大学 | 一种基于路径跟踪的圆形编队起飞方法 |
-
2019
- 2019-12-23 CN CN201911338572.XA patent/CN110888447B/zh active Active
Patent Citations (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP1901153A1 (en) * | 2006-09-12 | 2008-03-19 | OFFIS e.V. | Control system for unmanned 4-rotor-helicopter |
CN103092213A (zh) * | 2013-01-21 | 2013-05-08 | 南京航空航天大学 | 六旋翼飞行器的轨迹跟踪控制方法 |
CN103853156A (zh) * | 2014-02-07 | 2014-06-11 | 中山大学 | 一种基于机载传感器的小型四旋翼飞行器控制系统及方法 |
WO2015169931A2 (en) * | 2014-05-07 | 2015-11-12 | Imperial Innovations Limited | Method of using a device capable of controlled flight |
WO2015180171A1 (en) * | 2014-05-30 | 2015-12-03 | SZ DJI Technology Co., Ltd. | Aircraft attitude control methods |
CN104850122B (zh) * | 2015-05-13 | 2017-08-25 | 上海海事大学 | 基于可变船长比的抵抗侧风无人水面艇直线路径跟踪方法 |
WO2017143631A1 (zh) * | 2016-02-22 | 2017-08-31 | 江苏大学 | 一种水产养殖作业船自动导航路径跟踪方法 |
CN105629976A (zh) * | 2016-02-22 | 2016-06-01 | 江苏大学 | 一种水产养殖作业船自动导航路径跟踪方法 |
CN106933104A (zh) * | 2017-04-21 | 2017-07-07 | 苏州工业职业技术学院 | 一种基于dic‑pid的四旋翼飞行器姿态与位置的混合控制方法 |
CN107065932A (zh) * | 2017-06-15 | 2017-08-18 | 西安电子科技大学 | 一种灾情探测四旋翼无人机的控制方法 |
CN107247464A (zh) * | 2017-06-23 | 2017-10-13 | 中国科学院声学研究所 | 一种四旋翼无人飞行器的状态受限控制方法和系统 |
CN108594837A (zh) * | 2018-02-12 | 2018-09-28 | 山东大学 | 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 |
CN108845588A (zh) * | 2018-06-22 | 2018-11-20 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于非线性制导的四旋翼飞行器轨迹跟踪控制方法 |
CN110044212A (zh) * | 2019-03-12 | 2019-07-23 | 西安电子科技大学 | 基于视觉测量信息的旋翼无人机抓捕回收方法 |
Non-Patent Citations (14)
Title |
---|
Design of Decoupling and Nonlinear PD Controller for Cruise Control of a Quadrotor;Hanum Arrosida etal.;《2015 International Seminar on Intelligent Technology and Its Applications》;20151231;第57-61页 * |
Formation flight control and path tracking of a multi-quadrotor system in the presence of measurement noise and disturbances;Ehsan Abbasi;Mostafa Ghayour;Mohammad Danesh;Peyman Amiri;Mohamm;《2018 6th RSI International Conference on Robotics and Mechatronics (IcRoM)》;20181231;第273-279页 * |
Hover controlling and target tracking of quadrotor aircraft;Jiajia Li;Zhi Li;Yueqing Wang;《2017 Chinese Automation Congress (CAC)》;20171231;第6323-6328页 * |
Modeling and Trajectory Tracking with Cascaded PD Controller for Quadrotor;Chinari Subhechha Subudhi, D. Ezhilarasi;《International Conference on Robotics and Smart Manufacturing (RoSMa2018)》;20181231;第952-959页 * |
Multi-Closed-Loop Design for Quadrotor path-Tracking Control;H. Housny;E. Chater;H. El Fadil;《2019 8th International Conference on Systems and Control (ICSC)》;20191025;第27-32页 * |
Performance Evaluation of Adaptive and Nonadaptive Fuzzy Structures for 4D Trajectory Tracking of Quadrotors: A Comparative Study;Reinaldo Maslim;He Chaoyi;Zeng Yixi;Jin Linhao;Basaran Bahadir K;《2015 IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE)》;20151231;第1-7页 * |
具有终值条件的无人机三维路径规划算法研究;杨学光;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 基础科学辑》;20101115;第A002-94页 * |
四旋翼无人机姿态非线性控制研究;唐堂等;《计算机仿真》;20190131;第71-75、126页 * |
四旋翼无人机自主控制系统研究;刘洋等;《Proceedings of the 31st Chinese Control Conference》;20121231;第4862-4867页 * |
四旋翼无人飞行器飞行控制系统设计;杨广杰;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》;20160415;第C031-45页 * |
四旋翼飞行器控制算法的设计与研究;姚婷婷;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》;20160215;第C031-105页 * |
基于PD控制器的四旋翼飞行器参数优化控制;郑凯琪等;《杭州电子科技大学学报(自然科学版)》;20190731;第58-65页 * |
基于四旋翼无人机的二阶PD积分滑模控制算法研究;陈洪楷等;《制造业自动化》;20181231;第33-36、52页 * |
微型旋翼无人机航迹规划与航迹跟踪控制系统设计;周红坤;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》;20160315;第C031-315页 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
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