四軸無人機(jī)多約束條件下的跟蹤控制和軌跡規(guī)劃方法研究.pdf

1、本文以提升四軸飛行器自主飛行能力為目標(biāo)，分別從兩個不同的角度研究了復(fù)雜環(huán)境中多約束條件下四軸飛行器的飛行控制問題。從跟蹤控制角度出發(fā)，應(yīng)用模型預(yù)測控制和深度學(xué)習(xí)等理論方法，提出了滿足各種約束條件的跟蹤控制器設(shè)計方法及實現(xiàn)方案。從軌跡規(guī)劃角度出發(fā)，采用RRT算法、模型預(yù)測及滾動優(yōu)化等方法，設(shè)計了滿足各種約束條件的飛行軌跡規(guī)劃策略。本文的主要工作可歸納如下：
　　（1）建立了四軸飛行器的數(shù)學(xué)模型，并采用泰勒展開線性化處理，將飛行器非線

2、性模型近似成線性時變模型，方便了后續(xù)的研究。對無人機(jī)常見的約束條件進(jìn)行歸納總結(jié)，得到了通用的表達(dá)式，提出了多約束條件下的跟蹤控制和軌跡規(guī)劃問題。
　　（2）提出了基于模型預(yù)測控制的四軸飛行器軌跡跟蹤控制器設(shè)計方法及基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的實現(xiàn)方法。采用模型分離的方式，將系統(tǒng)分解為姿態(tài)和位置兩個子系統(tǒng)，降低控制器設(shè)計的復(fù)雜度。在構(gòu)造兼顧跟蹤誤差和輸入變化率的性能指標(biāo)函數(shù)的基礎(chǔ)上，結(jié)合飛行狀態(tài)約束和控制輸入限制，將多約束條件下的跟蹤控

3、制問題轉(zhuǎn)化為QP問題。為解決數(shù)值尋優(yōu)計算量大，難于實現(xiàn)的問題，采用經(jīng)過模型預(yù)測控制求解器訓(xùn)練的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來控制飛行器，在保證性能的同時，大大提高了算法的實時性，大量仿真驗證了整個策略的有效性和優(yōu)越性。
　?。?）提出了基于RRT算法（快速擴(kuò)展隨機(jī)樹）和模型預(yù)測方法的四軸飛行器多約束條件下的軌跡規(guī)劃策略。首先設(shè)計了基于RRT算法的路徑搜索方法，并針對已有RRT算法重復(fù)性差和不平直等缺點(diǎn)，采用調(diào)整概率空間、時間分布和膨脹刪減等方法加

4、以改進(jìn)，在保持避障能力的同時，獲得了更加理想狀態(tài)序列。然后，提出多項式和模型預(yù)測兩種軌跡擬合法。多項式擬合法實現(xiàn)簡單，可以解決無人機(jī)終端狀態(tài)約束，而模型預(yù)測方法盡管實現(xiàn)復(fù)雜，但可以解決包括終端約束在內(nèi)的各種輸入約束和狀態(tài)約束。仿真結(jié)果充分驗證了所提軌跡規(guī)劃策略的有效性。
　　雖然本文的研究是圍繞四軸飛行器展開，但是所提出的策略和方法同樣適用于一般飛行器、甚至地面和水下機(jī)器人等類似系統(tǒng)。這些研究結(jié)果將為解決這類系統(tǒng)多約束條件下的跟蹤