近年来四旋翼无人机由于其具有机身质量轻、结构小、低损耗、易于操控
以及可适合复杂飞行环境等优势,被广泛运用于低空巡航、农作物灭火、地图
测绘、交通监视、搜索营救等领域
[1]
。由于四旋翼飞行器是一个典型的多输入
多输出、非线性、强耦合的欠驱动系统
[2]
,且对干扰比较敏感,因此控制难度较大,
飞行控制统的设计也较为困难
[3]
。目前,四旋翼无人机的飞行控制已成为国内外
研究者重点研究的课题。线性控制中的 PID(Proportion Integration Derivative)
控制结构简单,参数易整定,对被控对象精确度要 求不高,且可保证一定的鲁棒
性
[4]
。然而在外界干扰较多的情况下,该方法无法有效地使无人机保持稳定
[5]
。
LQR(Linear Quadratic Regulator)控制也 属 于线性控 制 ,可得到状 态 线性反馈
的最优控制规律,易构成闭环最优控制
[6]
,但是其控制效果会受到模型准确度低
的影响。
线性控制模型过于简单,忽略了很多重要因素,导致实际飞行中控制效果并
不理想,针对该问题研究人员提出一系列非线性控制方法
[7]
。滑模控制能够实现
无人机稳定跟踪,但其忽略了不确定的影响
[8]
。传统反步法控制可以处理大多数
不确定因素的影响,但在实际应用中,传统反步法的抗干扰能力不足
[9]
。为解决上
述问题,本文提出了基于反步法的自适应控制系统。
1 四旋 翼无人 机的 动力学 建模
为了建立四旋翼飞行器的数学模型,本文做出以下假设:(1)飞行器为刚体的
并且严格对称,质量不变;(2)重力加速度不随飞行高度的变化而变化;(3)机体坐
标系原点位于机体几何中心处;(4)飞行器的每个旋翼产生的升力与旋翼的转速
成正比。
四旋翼无人机在惯性坐标系下的坐标可表示为 η=[x,y,z]
T
,姿态角可以表示
为 ζ=[φ, θ, ψ]
T
,机体坐标系下的角速度为 Ω=[p,q,r]
T
。无人机在合外力矩的作用
下,机体会绕轴做旋转运动,使其姿态发生改变
[10]
。无人机所受的力主要有重力
和 4 个旋翼产生的升力,所受力矩主要有旋翼升力力矩和反扭矩以及旋翼陀螺
力矩
[11]
。根据定理 M= dHdt 可以得到飞行器的旋转动力学模型为 IΩ·+Ω×IΩ=M
f
-
M
d
,其中 I 为刚体的转动惯量矩阵,M
f
为螺旋桨系统产生的力矩,M
d
为陀螺效应产
生的陀螺力矩。M
f
可表示为
M
f
= lF4-F2lF3-F1F2+F4-F3-F1= lbw42-w22lbw32-w12dw22+w42-w32-
w12