【摘 要】
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随着计算机科学与传感器技术的发展,四旋翼无人机已在各个领域得到广泛应用,它通过搭载多种设备,可代替人类完成高难度、危险性的任务。四旋翼无人机系统是本质不稳定的欠驱动非线性系统,系统状态具有强耦合性,这对无人机的姿态解算和控制器设计提出了很高的要求。本文在分析四旋翼无人机飞行控制原理基础上,通过牛顿-欧拉法建立了无人机系统的运动学和动力学方程,设计PI自适应的两级卡尔曼滤波姿态解算方法,研究了改进自
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随着计算机科学与传感器技术的发展,四旋翼无人机已在各个领域得到广泛应用,它通过搭载多种设备,可代替人类完成高难度、危险性的任务。四旋翼无人机系统是本质不稳定的欠驱动非线性系统,系统状态具有强耦合性,这对无人机的姿态解算和控制器设计提出了很高的要求。本文在分析四旋翼无人机飞行控制原理基础上,通过牛顿-欧拉法建立了无人机系统的运动学和动力学方程,设计PI自适应的两级卡尔曼滤波姿态解算方法,研究了改进自抗扰解耦控制器,提高了飞行控制系统的鲁棒性能。具体研究内容如下:（1）基于PI自适应的两级卡尔曼滤波姿态解算方法研究:通过牛顿-欧拉法建立了无人机系统的运动学和动力学方程,分析惯性传感器测量原理并给出其测量模型,改进自适应卡尔曼滤波算法,研究了一种基于PI自适应的两级卡尔曼滤波姿态解算方法,把滤波分成了两级,第一级滤波结合陀螺仪数据和加速度计数据,通过PI控制修正观测噪声协方差矩阵。第二级滤波结合陀螺仪数据和磁力计数据,利用校正因子修正误差以得到更好的姿态角估计值。（2）基于解耦ADRC的飞行控制系统设计:针对四旋翼无人机系统的非线性、欠驱动、强耦合特点,研究了改进自抗扰控制（Active Disturbance Reject Control,ADRC）的飞行控制器。通过引入虚拟控制量改进常规ADRC控制器,设计内、外环解耦的双闭环控制回路,实现姿态（内环）和位置（外环）的解耦控制,并将改进ADRC与常规ADRC进行了对比分析。（3）仿真分析与飞行验证:1)姿态解算方法对比仿真分析:静态仿真实验中,滤波前横滚角、俯仰角和偏航角的最大误差绝对值分别为:0.30°,0.2°,0.3°;滤波后横滚角、俯仰角和偏航角的最大误差绝对值分别为:0.06°,0.05°,0.08°。滤波前收敛时间均为5s,滤波后收敛时间最长为3s。动态仿真实验中,滤波前横滚角、俯仰角和偏航角的最大误差绝对值分别为:0.81°,0.58°,0.68°;滤波后横滚角、俯仰角和偏航角的最大误差绝对值分别为:0.41°,0.22°,0.38°。这些数据说明本文研究的PI自适应两级卡尔曼滤波算法能显著降低滤波误差,获得更高解算精度的姿态角。2)飞行控制系统性能分析:仿真分析中,ESO能有效估计系统的总扰动,在改进ADRC解耦控制下,系统具有较好的抗干扰能力,位姿控制稳定;在飞行实验中,通过人为施加干扰来验证飞行控制系统性能,实验数据表明,在ADRC解耦控制器作用下,系统具有良好的抗扰动能力,位姿响应速度更快,稳态误差更小。
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