小型悬疑无人机的机动飞行控制(2)

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法，是值得进一步研究的。目前来说，无人机如何在复杂动态的环境下实现安全的自主飞行并完成任务还有待进一步研究。

1.2 小型无人机系统构成

由于各种模型飞机非常容易购得，而且随着微机电技术和嵌入式技术的发展，一般小型的无人机都是对模型飞机进行改造再装上必要的航空电子设备用于飞机的导航和自主飞行，再设计相应的软件。[4]详细介绍了无人机系统设计的方法。图1.1是系统结构的方框图，接下来简要介绍各部分的功能。

图1.1 无人机系统结构图

1.2.1 模型飞机

没有装上飞行控制模块前，模型飞机接收特定频率的无线电信号（radio signal）驱动飞机内部的伺服执行器进行飞行动作。不同的模型飞机在硬件上会有细微的差别，图1.2是个典型的模型飞机的结构图[3]。图中有几个伺服执行器：副翼（aileron）和升降舵（elevator）通过控制倾斜盘（swash plate）来实现滚转、俯仰、水平方向的运动，简单来说就是改变主旋翼产生的升力的方向，有的飞行器上用一个执行器来代替副翼和升降舵，兼有二者的功能，称为elevon；总距操作伺服机构（collective pitch servo）通过改变增大旋翼桨叶总距来增大主旋翼升力控制高度方向运动，油门（throttle）用来调节发动机油门的大小，以便使发动机输出功率与旋翼桨叶总距变化后的旋翼需用功率相适应，保证旋翼轴转速恒定；方向舵（rudder）控制飞机偏航角，大多数模型飞机都装有偏航角速率陀螺（yaw rate gyro），它相当于一个速率负反馈帮助偏航角的控制。贝尔-希勒稳定杆（Bell-Hiller stabilizer bar）是直升机特有的，它通过铰链和旋翼轴连在一起，与主旋翼有相同的输入，只不过二者的相角相差90?。稳定杆相当于一个机械反馈装置，可以减小主旋翼对外界风干扰或者控制力矩的敏感程度。[5]对稳定杆单独建模并分析其

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作用后指出稳定杆相当于一个伪姿态角反馈装置，虽然增加了系统的幅值和相角裕度，但同时也减小了系统的阻尼，并且提出使用二阶陷波器（notch filer）解决这个问题。模型飞机的选择对飞行性能影响是很大的，特别是发动机，它将直接决定无人机的有效载荷。在发动力功率有限的前提下，机身可以使用一些质量轻但强度大的材料，这样可以增大有效载荷。

图1.2 模型飞机内部结构图

1.2.2 机载控制系统

飞行控制CPU的任务是通过标准的接口采集传感器的信号，进行控制律计算得出需要的控制信号，经过执行器控制板，驱动执行器控制无人机；和地面站进行交互，把飞行器的状态通过无线路由发回地面站，地面站也可以把指令发送到无人机上的路由，再传输到CPU；把飞行数据存储到存储器供后续分析，比如系统辨识。在选择飞行控制CPU的时候，要综合考虑控制算法的计算量，CPU本身重量和功耗。现在的无人机上基本都使用基于PC/104嵌入式单片机。PC/104是一种嵌入式计算机系统模块的标准，它的pin-socket总线连接方式使其能够在较强的震动环境中保持良好的数据采集和传输功能，这对于无人机这个特殊的系统是非常重要的，因为发动机和旋翼的存在使得整个系统处于震动的环境中。此外，PC/104系列模块能够加入更多的模块而无需重新配置，兼容性很好，体积小，功耗也低，所以得到了广泛的应用。

要进行自主飞行，就必须知道自身的位置，因此传感器是无人机上非常重要的模块。GPS可以给出位置和速度信息（速度不是直接测量的，通过位置信号来获得的），长期误差比较小，具有全天候，全球覆盖的特点，通过DGPS可以进一步提高精度到厘米级。但GPS在近地面或者室内等封闭的环境信号不好，而且信号更新频率不高，一般在1Hz左右，有的时候甚至几十秒更新一次。依靠惯性测量元件的测量值再根据牛顿运动定律计算飞行器位置的方法虽然可以有很高的信号更新频率（几百Hz）且抗干扰能力强，

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但是由于IMU测量误差会不断积累会导致很大的偏差。当然了，现在的很多IMU有抗偏移的能力，但是质量好的价格很昂贵，小型无人机上一般使用低端的IMU来降低成本。实际中都采用GPS和惯性测量元件结合来测量位置，GPS的信号可以用来减小IMU的累积误差。因为GPS近地面信号不好，很多无人机上安装声纳帮助起飞、着陆。此外，一些无人机也装上气压高度计测量高度，因为多个传感器的测量值经过信息融合可以提高测量精度。惯性测量元件除了测量沿飞机轴向的三个水平加速度外，还可以测量反映姿态角变化的角速率。对角速率积分求取三个姿态角，但这同样存在误差不断累积导致测量值不可用的问题，可以用加速度信号获得滚转和俯仰角的漂移量用于补偿，此外还有数字指南针用于测量偏航角。为了进一步提高测量精度，传感器的测量信号都要进行滤波处理，卡尔曼滤波算法是非常常用的一种方法。

各个传感器通过相应的I/O接口与飞行控制CPU连接。传感器等设备的安装位置需要仔细规划，以保证GPS和IMU尽量接近质心，减小测量漂移量。可以使用诸如Solidworks等三维制图软件帮助设计。当然了，不管如何设计，安装偏差还是有的，不过设计好的控制律是可以弥补小的误差，另外，在系统辨识的时候也可以得出该偏差再对传感器测量值进行补偿。由于发动机，旋翼会导致飞行器的震动，影响传感器的测量精度以及机载设备的寿命，所以要对传感器等设备采取隔离措施，尽量减小震动的影响。最后，对于电驱动的无人机来说，变化的电流会使整个飞行器处在一个变化的磁场环境中，而电磁干扰会影响传感器测量精度和地面站和无人机的无线通信，因此相关的设备应该采取屏蔽措施，比如可以使用铝片封装等。

现在的很多无人机上也安装了摄像头并另外使用一个CPU处理数字图像。因为图像处理一般占用的计算资源大，把它和飞行控制算法分别用一个CPU进行处理有利于提高系统的稳定性。同时，为了在飞行时能自主壁障，一些无人机上装有距离传感器探测周围的障碍物，比如激光测距仪。 1.2.3 其它

地面站主要是监视无人机的飞行状况，分析无人机采集的环境信息，必要的时候给出更高级的任务指令。很多地面站系统不仅能够单纯显示无人机位置和速度这些数据信息，而且设计了三维视景仿真界面来生动地再现飞行器飞行实况。图中的手动控制被赋予了最高的优先权，在紧急情况下，直接从地面发送无线电信号控制无人机。当然了，还需要电池给CPU等供电。因为无人机体积的限制，一般电池的功率非常有限，所以在这些耗电装置的选择上要满足要求的同时尽量选择小功率的。

上面主要介绍了硬件系统，无论是机载系统还是地面站都需要设计软件系统协调完成数据采集，发送，执行，存储。程序一般是基于实时操作系统上的多线程编程，比如RTLinux，Vxworks等。

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1.3 小型无人机系统特点

小型无人直升机的尺寸比较小，所以相对全尺寸的直升机来说，其旋翼转速要高很多，从而导致旋翼挥舞动态的时间常数很小，这样就增加了系统对控制输入和干扰的灵敏度，也增大了系统带宽，使得直升机难于控制。正因为如此，很多小型无人机上都有上文提到的稳定杆。旋翼无人机系统本身又是一个不稳定的欠驱动系统，四个独立控制输入，六个自由度；主旋翼，稳定杆和机体的动态是耦合的，导致滚转角，俯仰角和水平方向的控制是耦合的，另外纵向和水平方向也存在耦合；系统模型是多维非线性的；旋翼的存在导致升力控制有比较大的延时；而且其空气动力特性比较复杂，和常规尺寸的飞行器非常不同，要建立比较准确的模型需要解决低雷诺数条件下旋翼的空气动力问题；另外如果其能源来自于汽油等，则还要考虑质量变化，就算是电力驱动的，执行一些特定的任务也需要投放有效载荷的全部或者一部分。总之，其控制问题还是比较复杂的。此外，微型无人机特殊的飞行环境中，GPS信号往往非常微弱，易受干扰，所以还要研究综合使用多种导航技术和如何增强抗干扰的能力。

1.4 本文研究的主要内容和结构安排

本文的主要研究内容是基于小型无人直升机的六自由度刚体非线性模型设计控制律控制无人机跟踪期望轨迹。控制律的设计考虑了风的干扰，飞行器质量和转动惯量变化，主旋翼引起的时滞以及从带噪声的位置测量信号中估计速度等问题，而且结合了非线性和线性设计方法，使得控制器结构更加简单，参数调节更为容易。

论文的结构安排如下：

第一章绪论，简要介绍了无人机发展过程和应用，小型旋翼无人机的研究意义和面临的问题，进而详细介绍小型无人机的系统的构成，系统特性和控制难点。

第二章对无人机建模的方法做了详细的归纳总结，想要获得好的控制效果，模型的精确性对于控制律设计和验证是非常重要的。本章总结了各种线性模型和非线性模型辨识的方法以及各自的控制方法并进行了比较。

第三章基于六自由度刚体非线性模型给出了一种分内外环的控制结构，然后把双预测PI控制方法运用于内环和外环，控制器设计过程简单，参数调节容易，也很好地解决了外界干扰，系统参数变化以及时滞的问题。鉴于速度不可直接测量，最后又设计了三预测PI控制器，它不需要速度信号，但是只适合定点跟踪，动态估计跟踪能力比较差。

第四章是在分内外环的控制结构基础上提出用扩张状态观测器估计无人机速度，用线性自抗扰方法进行外环控制。由于外环的噪声对内环影响比较大，本章详细讨论了

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使得扩张状态观测器保持估计性能的同时尽量减小对噪声的放大的方法，仿真结果证明了该方法的有效性。

第五章介绍了一种不分内外环的控制而结构，把自适应反步和滤波反步结合起来，估计了无人机的质量，也考虑了风的干扰，控制器响应速度很快，动态跟踪能力强，但当系统时滞过大时控制性能不好。

第六章是总结了本文的成果和不足之处，讨论了未来的研究方向。附录给出了仿真搭建的SIMULINK图。

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