室內環(huán)境下基于SLAM的四旋翼無人機定位與控制.pdf

1、四旋翼無人機(Quadrotor Unmanned Aircraft Vehicle，QUAV)具有結構簡單、成本低廉、性能卓越以及飛行控制方式獨特等特點，成為近年來無人機領域的研究熱點。在執(zhí)行室內環(huán)境下的監(jiān)視和偵察任務中，QUAV優(yōu)勢明顯，具有廣闊的應用前景。本文圍繞室內環(huán)境下QUAV的定位與控制問題，給出了QUAV的非線性數學模型，使用同步定位與地圖構建(Simultaneous Localization and Mapping，S

2、LAM)技術解決QUAV的室內定位問題，并根據SLAM獲得的位姿信息進一步研究受到建模不確定、外部干擾、輸入飽和以及姿態(tài)受限等因素影響的QUAV控制方法。論文主要研究內容如下：
　　首先，根據QUAV運動特點，研究了QUAV非線性數學模型。為了后續(xù)研究方便，將QUAV數學模型劃分為由姿態(tài)環(huán)組成的快回路方程和由位置環(huán)組成的慢回路方程，并轉換得到了具有仿射非線性方程形式的QUAV快回路和慢回路系統(tǒng)方程。
　　然后，針對室內環(huán)境下

3、QUAV的定位問題，綜合使用激光測距儀、姿態(tài)傳感器和高度傳感器，研究了基于迭代最近點(Iterative Closest Point，ICP)方法的SLAM算法。針對激光數據和高度數據的歪斜問題，利用姿態(tài)傳感器的姿態(tài)角數據進行數據修正；針對QUAV的室內定位問題，應用ICP匹配算法予以處理；針對地圖構建問題，分別給出了柵格地圖和幾何地圖的創(chuàng)建與更新步驟。SLAM實驗結果表明了ICP定位算法穩(wěn)定性好、精度高，并根據SLAM地圖創(chuàng)建結果對比

4、了兩種地圖表示方式。
　　其次，針對QUAV的快回路系統(tǒng)和慢回路系統(tǒng)，考慮外部未知干擾，研究了一種基于干擾觀測器的反步控制方法。設計干擾觀測器在線逼近由系統(tǒng)建模誤差和外部干擾構成的復合干擾，并根據干擾估計值設計反步控制策略，通過Lyapunov定理嚴格證明了閉環(huán)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。仿真結果表明，在存在建模誤差和外部干擾的情況下，QUAV快慢回路系統(tǒng)均具有良好的跟蹤性能。
　　接著，針對QUAV的快回路系統(tǒng)，給出了一種具有建模不確定

5、、外部干擾、輸入飽和與姿態(tài)受限的反步控制方法。針對建模不確定，使用神經網絡進行逼近；針對復合干擾，設計非線性干擾觀測器對干擾進行補償；針對輸入飽和，使用雙曲正切函數逼近飽和函數；針對輸出受限問題，使用界限Lyapunov函數設計控制器，保證姿態(tài)滿足限制條件。通過Lyapunov方法證明了閉環(huán)系統(tǒng)的所有信號半全局一致有界。仿真結果表明在具有建模不確定、外部干擾、輸入飽和與姿態(tài)受限的情況下，所設計控制方法可得到滿意的控制效果。
　　最