WO2019085834A1 - 一种无人飞行器稳定飞行控制方法 - Google Patents
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Definitions
- the invention relates to a flight control method, in particular to a method for stable flight control of an unmanned aerial vehicle.
- the PID controller and the feedback closed-loop control system are simple in design and have good control effects, they are widely used in the controller design of the aircraft. Although the PID controller is easy to use, the PID controller and the power distribution scheme obtained according to the PID controller do not achieve the desired stability of the unmanned aerial vehicle.
- the object of the present invention is to overcome the deficiencies of the prior art and provide a design method for a stable flight controller and a power distribution scheme.
- the method uses a sensor to acquire real-time flight operation data of an aircraft, and solves the output of the aircraft motor through a multi-layer zero-transformation neural network. The amount of control is controlled, and the corresponding power distribution scheme is obtained to achieve stable flight control of the unmanned aerial vehicle.
- An unmanned aerial vehicle stable flight control method comprising:
- step 2) According to the flight real-time running data and target attitude data obtained in step 1), construct a deviation function; construct a neural dynamics equation based on the deviation function by using multi-layer zero-transformation dynamics method; the deviation function-based nerve corresponding to all parameters
- the kinetic equations together constitute the controller of the unmanned aerial vehicle, and the output of the differential equation of the controller is the output control amount of the aircraft motor;
- the control amount obtained by the controller has the following relationship with the power of the multi-rotor UAV motor:
- W is the power distribution matrix of the unmanned aerial vehicle.
- the matrix W has different forms according to the different structures and the number of rotors, and needs to be determined according to its structure and the number of rotors;
- the corresponding motor power F is obtained by matrix inversion or pseudo-inverse, namely:
- W -1 is obtained by inverse operation. If W is not a square matrix, W -1 is solved by the corresponding pseudo inverse operation; finally, the required motor power F is obtained and according to the motor voltage and The relationship of power controls the input voltage of the motor to control the motor speed, and finally realizes the control of the motor power and completes the stable flight control of the drone.
- parsing of the kinematics problem of the aircraft by the carried processor includes:
- ground coordinate system E and the body coordinate system B.
- ⁇ is the roll angle
- ⁇ is the pitch angle
- ⁇ is the yaw angle
- I 3 ⁇ 3 is the unit matrix
- I is the inertia matrix
- V is the linear velocity in the body coordinate system
- ⁇ is the angular velocity in the body coordinate system
- F is the combined external force
- ⁇ is the combined torque
- the establishing the aircraft dynamics model includes:
- l is the arm length
- g is the gravitational acceleration
- x, y, and z are the position coordinates of the aircraft in the ground coordinate system
- I x , I y , and I z are the moments of inertia of the aircraft on the X, Y, and Z axes, respectively.
- u x cos ⁇ sin ⁇ cos ⁇ +sin ⁇ sin ⁇
- u y cos ⁇ sin ⁇ sin ⁇ -sin ⁇ cos ⁇
- u 1 , u 2 , u 3 , u 4 are output control quantities.
- controller for designing the UAV includes:
- the deviation function of the design regarding the output control quantity u 1 and the corresponding drone height controller specifically include:
- the deviation function can be defined according to the target height value z T and the actual height value z in the Z-axis direction.
- the neurodynamic equation based on the deviation function can be designed as
- equation (4) is generally not valid in the initial situation and does not contain the relevant information of the output control amount, the solution of the control amount cannot be realized, so further design is needed, so the definition is
- the neurodynamic equation based on the deviation function can be designed as
- the deviation function can be defined
- the deviation function of the design regarding u x , u y , and the corresponding drone position controller specifically include:
- the deviation function can be defined according to the target value x T and the actual value x in the X-axis direction.
- the neurodynamic equation based on the deviation function can be designed as
- equation (17) is generally not valid in the initial situation and does not contain the relevant information of the output control amount, the solution of the control amount cannot be realized, so further design is needed, so the definition is
- the neurodynamic equation based on the deviation function can be designed as
- the deviation function can be defined
- equation (22) can be reduced to
- the deviation function can be defined according to the target value y T and the actual value y in the Y-axis direction.
- the neurodynamic equation based on the deviation function can be designed as
- equation (30) is generally not valid in the initial situation and does not contain the relevant information of the output control amount, the solution amount cannot be solved, so further design is needed, so
- the neurodynamic equation based on the deviation function can be designed as
- the deviation function can be defined
- equation (35) can be reduced to
- the target attitude angles ⁇ T and ⁇ T are inversely solved, and the calculation method is
- the method is characterized in that the deviation function of the output control quantity u 2 ⁇ u 4 is designed, and the corresponding UAV attitude controller includes:
- the deviation function can be defined as
- the neurodynamic equation based on the deviation function can be designed as
- equation (44) is generally not valid in the initial situation and does not contain information about the output control amount, the solution to the control amount cannot be solved, so further design is required, so
- the neurodynamic equation based on the deviation function can be designed as
- the deviation function can be defined
- equation (49) can be simplified to
- the deviation function can be defined as
- the neurodynamic equation based on the deviation function can be designed as
- equation (57) is generally not valid in the initial situation and does not contain the relevant information of the output control amount, the solution of the control amount cannot be realized, so further design is needed, so the definition is
- the neurodynamic equation based on the deviation function can be designed as
- the deviation function can be defined
- equation (62) can be simplified to
- the deviation function can be defined as
- the neurodynamic equation based on the deviation function can be designed as
- equation (70) is generally not valid in the initial situation and does not contain the relevant information of the output control amount, the solution amount cannot be solved, so further design is needed, so definition
- the neurodynamic equation based on the deviation function can be designed as
- the deviation function can be defined
- equation (75) can be simplified to
- the height controller designed according to the height variable z, the position controller designed according to the position variables x and y, and the attitude controller designed according to the attitude control quantities ⁇ , ⁇ , and ⁇ together constitute a multi-rotor unmanned aerial vehicle Stable flight controller, including:
- an unmanned aerial vehicle controller can be obtained, which can be realized by network structure; the unmanned aerial vehicle controller can control the unmanned aerial vehicle to stably fly
- the controller can be written in the following form:
- the zeroing neural network is constructed by the differential equation of the controller, and the unmanned aerial vehicle control amount is solved by the zeroing neural network.
- the invention has the following beneficial effects:
- the multi-layered zero neural network has better convergence characteristics and can realize the real-time response of the aircraft. At the same time, the multi-layered zero neural network has strong robustness.
- the controller system designed according to the neural network is stable and controlled. The effect is good.
- the invention is based on a multi-layered zero-dynamic neurodynamics method, which is described by a ubiquitous implicit dynamic model, which can fully utilize the derivative information of each time-varying parameter from the method and system level, and has a certain prediction for solving the problem.
- Capabilities which can quickly and accurately approximate the correct solution in real time, can solve a variety of time-varying problems such as matrix, vector, algebra and optimization.
- FIG. 1 is a flow chart of a method for controlling a stable flight of a multi-rotor aircraft according to an embodiment of the present invention
- Figure 2 is a side view showing the structure of the multi-rotor aircraft of the present invention.
- Figure 3 is a plan view showing the structure of the multi-rotor aircraft of the present invention.
- Figure 4 is a three-dimensional view of the structure of the multi-rotor aircraft of the present invention.
- Figure 5 is a coordinate diagram of a multi-rotor aircraft body.
- the embodiment provides a method for stable flight control of an unmanned aerial vehicle, and the method includes the following steps:
- S1 Obtain the flight real-time running data of the aircraft by using the attitude sensor, the position sensor and the height sensor mounted on the unmanned aerial vehicle, and analyze the kinematics of the aircraft by the equipped processor to establish an aircraft dynamics model. ;
- FIGS. 3 and 4 One type of rotor flight structure in a multi-rotor aircraft is shown in Figures 2, 3 and 4.
- the structure is a six-rotor aircraft mechanism model consisting of a multi-rotor aircraft propeller, a brushless motor, a rotor arm and a fuselage.
- the directions of the arrows in FIGS. 3 and 4 indicate the direction of rotation of the motor, and the combination of the clockwise and counterclockwise directions of the illustrated rotation direction is to achieve mutual cancellation of the motor torque to achieve stable steering control.
- the invention utilizes an algorithm such as a four-element algorithm and a Kalman filter to obtain real-time attitude data ⁇ (t), ⁇ (t) and ⁇ (t) of the aircraft by using sensors such as a gyroscope and an accelerometer mounted on the multi-rotor aircraft.
- the position data x(t), y(t) and z(t) of the aircraft in three-dimensional space are obtained by using the height sensor and the position sensor.
- the multi-rotor aircraft in Figure 5 is defined as follows according to the body coordinate system:
- the six motors of the six-rotor aircraft are defined in a clockwise direction to be No. 1 to No. 6;
- the X-axis is oriented in the direction of the No. 1 rotor arm, and is directed toward the forward direction of the aircraft through the weight of the machine;
- the Y-axis is along the axis of symmetry of the rotor arms of No. 2 and No. 3, and points to the right direction of movement of the aircraft through the weight of the machine;
- the Z-axis is perpendicular to the plane of the six-rotor, pointing to the direction of climb of the aircraft through the weight of the machine;
- the pitch angle ⁇ is the angle between the X-axis of the body and the horizontal plane of the earth, and is set to be positive when the body is down;
- the roll angle ⁇ is the angle between the Z-axis of the body and the vertical plane of the earth passing through the X-axis of the body, and is set to be positive when the body is turned to the right;
- the yaw angle ⁇ is the angle between the projection of the X-axis of the body on the horizontal plane and the X-axis in the geodetic coordinate system, and is set to be positive when the head is to the left.
- ground coordinate system E and the body coordinate system B.
- ⁇ is the roll angle
- ⁇ is the pitch angle
- ⁇ is the yaw angle
- I 3 ⁇ 3 is the unit matrix
- I is the inertia matrix
- V is the linear velocity in the body coordinate system
- ⁇ is the angular velocity in the body coordinate system
- F is the combined external force
- ⁇ is the combined torque
- l is the arm length
- g is the gravitational acceleration
- x, y, and z are the position coordinates of the aircraft in the ground coordinate system
- I x , I y , and I z are the moments of inertia of the aircraft on the X, Y, and Z axes, respectively.
- u x cos ⁇ sin ⁇ cos ⁇ +sin ⁇ sin ⁇
- u y cos ⁇ sin ⁇ sin ⁇ -sin ⁇ cos ⁇
- u 1 , u 2 , u 3 , u 4 are output control quantities.
- the deviation function of the output control quantity u 1 is designed.
- the multi-rotor unmanned aerial vehicle height controller is designed to solve for u 1 , and then the horizontal position x, y is set, and the design is about u x , the deviation function of u y and the corresponding multi-rotor unmanned aerial vehicle position controller, inversely solve the target attitude angles ⁇ T and ⁇ T , according to the target attitude angle, respectively, the roll angle ⁇ , the pitch angle ⁇ and the yaw angle ⁇
- the specific steps are as follows:
- the deviation function can be defined according to the target height value z T and the actual height value z in the Z-axis direction.
- the neurodynamic equation based on the deviation function can be designed as
- equation (4) is generally not valid in the initial situation and does not contain the relevant information of the output control amount, the solution of the control amount cannot be realized, so further design is needed, so the definition is
- the neurodynamic equation based on the deviation function can be designed as
- the deviation function can be defined
- the deviation function can be defined according to the target value x T and the actual value x in the X-axis direction.
- the neurodynamic equation based on the deviation function can be designed as
- equation (17) is generally not valid in the initial situation and does not contain the relevant information of the output control amount, the solution of the control amount cannot be realized, so further design is needed, so the definition is
- the neurodynamic equation based on the deviation function can be designed as
- the deviation function can be defined
- equation (22) can be reduced to
- the deviation function can be defined according to the target value y T and the actual value y in the Y-axis direction.
- the neurodynamic equation based on the deviation function can be designed as
- equation (30) is generally not valid in the initial situation and does not contain the relevant information of the output control amount, the solution amount cannot be solved, so further design is needed, so
- the neurodynamic equation based on the deviation function can be designed as
- the deviation function can be defined
- equation (35) can be reduced to
- the deviation function can be defined as
- the neurodynamic equation based on the deviation function can be designed as
- equation (44) is generally not valid in the initial situation and does not contain information about the output control amount, the solution to the control amount cannot be solved, so further design is required, so
- the neurodynamic equation based on the deviation function can be designed as
- the deviation function can be defined
- equation (49) can be simplified to
- the deviation function can be defined as
- the neurodynamic equation based on the deviation function can be designed as
- equation (57) is generally not valid in the initial situation and does not contain the relevant information of the output control amount, the solution of the control amount cannot be realized, so further design is needed, so the definition is
- the neurodynamic equation based on the deviation function can be designed as
- the deviation function can be defined
- equation (62) can be simplified to
- the deviation function can be defined as
- the neurodynamic equation based on the deviation function can be designed as
- equation (70) is generally not valid in the initial situation and does not contain the relevant information of the output control amount, the solution amount cannot be solved, so further design is needed, so definition
- the neurodynamic equation based on the deviation function can be designed as
- the deviation function can be defined
- equation (75) can be simplified to
- S3 realizing the real-time operation data and the target attitude data of the acquired aircraft, and solving the output control amount of the aircraft motor through the designed multi-layer zero-transformation neural network controller;
- an unmanned aerial vehicle controller can be obtained, which can be realized by network structure; the UAV controller can Control the unmanned aerial vehicle to stabilize flight, where the controller can be written in the following form:
- the zeroing neural network is constructed by the differential equation of the controller, and the unmanned aerial vehicle control amount is solved by the zeroing neural network.
- step 4 Passing the solution result of step 4) to the aircraft motor governor, and controlling the motor power according to the relationship between the control quantity obtained by the controller and the motor power of the multi-rotor unmanned aerial vehicle, and controlling the movement of the unmanned aerial vehicle ;
- the control amount obtained by the controller has the following relationship with the power of the multi-rotor UAV motor:
- U [u 1 u 2 u 3 u 4 ] T is the control quantity of the unmanned aerial vehicle
- F [F 1 ... F j ] T is the motor power of the unmanned aerial vehicle
- j is the motor of the multi-rotor drone Number
- W is the power distribution matrix of the unmanned aerial vehicle.
- the corresponding motor power F can be obtained by matrix inversion or pseudo-inverse, ie
- the matrix W is square and reversible, then W -1 is obtained by inverse operation. If W is not a square matrix, W -1 is solved by the corresponding pseudo inverse operation; finally, the required motor power F is obtained and according to the motor voltage and The relationship of power controls the input voltage of the motor to control the motor speed, and finally realizes the control of the motor power and completes the stable flight control of the drone. Since the number and structure of different rotors will affect the control mode of the multi-rotor UAV, the matrix W will have different forms depending on the structure and the number of rotors.
- W- 1 can be obtained by pseudo-reverse, that is,
- the power distribution of the six-rotor UAV can be obtained and the corresponding actual motor control can be used to control the motor operation.
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Abstract
一种无人飞行器稳定飞行控制方法，包括如下步骤：通过无人飞行器上所搭载的姿态传感器、位置传感器以及高度传感器获取飞行器自身的飞行实时运行数据，通过所搭载的处理器对飞行器的运动学问题进行相应的解析处理，建立飞行器动力学模型（S1）；根据多层零化神经动力学方法，设计无人飞行器的控制器（S2）；利用获取的飞行器实时运行数据与目标姿态数据，通过设计的多层零化神经网络控制器求解飞行器电机的输出控制量（S3）；将求解结果传递给飞行器电机调速器，根据控制器求解的得到的控制量与多旋翼无人机电机动力的关系，实现对电机动力的控制，控制无人飞行器的运动（S4）。基于多层零化神经动力学方法，可快速、准确、实时地逼近问题正确解，能够很好地解决时变问题。
Description
本发明涉及一种飞行控制方法，尤其是一种无人飞行器稳定飞行控制方法。
近年来，世界无人飞行器技术得到迅猛的发展，具有垂直起降、稳定悬停、无线传输、远程航拍和自主巡航能力的多旋翼飞行器在军事及民事领域具有广阔的应用前景。小型旋翼式无人机由于具有优异的机动性能、简单的机械结构、方便部署与维护简单等特点，被广泛应用于航拍摄影、电力巡检、环境监测、森林防火，灾情巡查、防恐救生、军事侦察及战场评估等领域。伴随着无人飞行器的广泛应用，稳定以及反应快速的无人机控制器设计引起了众多研究者的关注，而传统的无人机控制器都是基于PID闭环控制算法以及相应的改进控制算法进行设计的。由于PID控制器以及反馈闭环控制系统设计简单，且已具备较好的控制效果，在飞行器的控制器设计上被广泛利用。尽管PID控制器使用简便，但PID控制器以及根据PID控制器所得到的动力分配方案并不能使无人飞行器达到理想中的稳定性。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种稳定飞行控制器及动力分配方案的设计方法，该方法利用传感器获取飞行器实时飞行运行数据，通过多层零化神经网络求解飞行器电机的输出控制量，并得到相应的动力分配方案，实现控制无人飞行器的稳定飞行。
本发明的目的可以通过如下技术方案实现：
一种无人飞行器稳定飞行控制方法，所述方法包括：
1)获取飞行器自身的飞行实时运行数据，对飞行器的运动学问题进行解析处理，建立飞行器动力学模型；
2)根据步骤1)获取的飞行实时运行数据与目标姿态数据，构建偏差函数；利用多层零化神经动力学方法，构建基于偏差函数的神经动力学方程；所有参数对应的基于偏差函数的神经动力学方程，共同构成无人飞行器的控制器，控制器的微分方程解算的输出量为飞行器电机的输出控制量；
3)根据步骤2)求解得到的输出控制量与多旋翼无人机电机动力的关 系，控制电机动力，完成无人飞行器运动的控制,具体步骤为：
根据无人机动力分配方案，控制器求解得到的控制量与多旋翼无人机电机动力存在如下关系：
U＝WF
其中U＝[u
1 u
2 u
3 u
4]
T为无人飞行器的输出控制量，F＝[F
1 … F
j]
T为无人飞行器的电机动力，j为多旋翼无人机的电机个数，W为无人飞行器动力分配矩阵，矩阵W根据不同结构与旋翼数目会有不同的形式，需要根据其结构和旋翼数确定；
通过矩阵求逆或求伪逆的形式得到相应的电机动力F，也即：
F＝W
-1U
若矩阵W为方阵且可逆，则W
-1通过求逆运算得到，若W不为方阵，则通过相应的伪逆运算求解W
-1；最终得到所需电机动力F并根据电机电压与动力的关系控制电机输入电压以控制电机转速，最终实现对电机动力的控制，完成无人机稳定飞行控制。
进一步的，所述的通过所搭载的处理器对飞行器的运动学问题进行相应的解析处理，具体包括：
定义地面坐标系E和机体坐标系B，地面坐标系和机体坐标系可通过转换矩阵R建立联系:E＝RB,R可表示为
其中φ为横滚角，θ为俯仰角，ψ为偏航角；
忽略飞行器所受空气阻力作用，在机体坐标系下，飞行器系统受力分析(Newton-Euler形式)如下
其中m为飞行器的总质量，I
3×3为单位矩阵，I为惯性矩阵，V为机体坐标系下的线速度，ω为机体坐标系下的角速度，F为合外力，τ为合力矩；
进一步的，所述的建立飞行器动力学模型，具体包括：
根据定义的地面坐标系E和机体坐标系B、两者通过转换矩阵R建立的联系:E＝RB以及在机体坐标系下，飞行器系统的受力分析，得到多旋翼飞行器的动力学方程为
其中l为臂长，g为重力加速度，x、y、z分别为飞行器在地面坐标系下的位置坐标，I
x、I
y、I
z分别为飞行器在X、Y、Z轴上的转动惯量，u
x＝cosφsinθcosψ+sinφsinψ，u
y＝cosφsinθsinψ-sinφcosψ，u
1、u
2、u
3、u
4为输出控制量。
进一步的，所述设计无人飞行器的控制器，具体包括：
(1)通过多层零化神经动力学方法，由垂直高度z出发，设计关于输出控制量u
1的偏差函数，根据该偏差函数，设计无人机高度控制器；
(2)通过多层零化神经动力学方法，由水平位置x、y出发，设计关于u
x、u
y的偏差函数，根据该偏差函数，设计无人机位置控制器，再反解出目标姿态角度φ
T和θ
T；
(3)通过多层零化神经动力学方法，分别由横滚角φ、俯仰角θ以及偏航角ψ出发，设计关于输出控制量u
2～u
4的偏差函数，根据该偏差函数，设计姿态控制器。
进一步的，所述设计关于输出控制量u
1的偏差函数，以及相应的无人机高度控制器，具体包括：
针对垂直高度z，根据Z轴方向上的目标高度值z
T以及实际高度值z，可以定义偏差函数为
e
z1＝z-z
T (1)
并可以得到其导数为
为了使实际值z能够收敛到目标值z
T，根据多层零化神经动力学方法，可以设计基于偏差函数的神经动力学方程为
其中γ为一常数。
将等式(1)和(2)代入等式(3)，整理得
因为等式(4)在初始情况下一般不成立且不包含输出控制量的相关信息，无法实现对控制量的求解，故需要进一步设计，于是定义
并可以得到其导数为
根据多层零化神经动力学方法，可以设计基于偏差函数的神经动力学方程为
将等式(5)和(6)代入等式(7)，整理得
据此，可定义偏差函数
根据飞行器动力学方程，(9)可简化为
E
z＝a
zu
1+b
z (10)
其中
并可以得到其导数为
利用多层零化神经动力学方法，可以设计
将等式(10)和(11)代入等式(12)整理得
进一步的，所述设计关于u
x、u
y的偏差函数，以及相应的无人机位置控制器，具体包括：
针对水平位置x，根据X轴方向上的目标值x
T以及实际值x，可以定义偏差函数
e
x1＝x-x
T (14)
并可以得到其导数为
为了使实际值x能够收敛到目标值x
T，根据多层零化神经动力学方法，可以设计基于偏差函数的神经动力学方程为
将等式(14)和(15)代入等式(16)整理得
因为等式(17)在初始情况下一般不成立且不包含输出控制量的相关信息，无法实现对控制量的求解，故需要进一步设计，于是定义
并可以得到其导数为
根据多层零化神经动力学方法，可以设计基于偏差函数的神经动力学方程为
将等式(18)和(19)代入等式(20)整理得
据此，可定义偏差函数
根据飞行器动力学方程，等式(22)可化简为
E
x--a
xu
x+b
x (23)
其中
并可以得到其导数为
利用多层零化神经动力学方法，可以设计
将等式(23)和(24)代入等式(25)整理得
针对水平位置y，根据Y轴方向上的目标值y
T以及实际值y，可以定义偏差函数
e
y1＝y-y
T (27)
并可以得到其导数为
为了使实际值y能够收敛到目标值y
T，根据多层零化神经动力学方法，可以设计基于偏差函数的神经动力学方程为
将等式(27)和(28)代入等式(29)整理得
因为等式(30)在初始情况下一般不成立且不包含输出控制量的相关信息，无法实现对控制量的求解，故需要进一步设计，于是定义
并可以得到其导数为
根据多层零化神经动力学方法，可以设计基于偏差函数的神经动力学方程为
将等式(31)和(32)代入等式(33)整理得
据此，可定义偏差函数
根据飞行器动力学方程，等式(35)可化简为
E
y＝a
yu
y+b
y (36)
其中
并可以得到其导数为
利用多层零化神经动力学方法，可以设计
将等式(36)和(37)代入等式(38)整理得
进一步的，所述的根据设计的位置控制器，反解目标姿态角度φ
T和θ
T，其计算方法为
由等式(26)和(39)求解出的u
x、u
y为
从而反解出的目标角度值φ
T和θ
T为
进一步的，所述其特征在于，设计关于输出控制量u
2～u
4的偏差函数，以及相应的无人机姿态控制器，具体包括：
针对横滚角φ，根据(40)中求解出的目标角度φ
T以及实际角度φ，可以定义偏差函数为
e
φ1＝φ-φ
T (41)
并可以得到其导数为
为了使实际值φ能够收敛到目标值φ
T，根据多层零化神经动力学方法，可以设计基于偏差函数的神经动力学方程为
将等式(41)和(42)代入等式(43)整理得
因为等式(44)在初始情况下一般不成立且不包含输出控制量的相关信息，无法实现对控制量的求解，故需要进一步设计，于是定义
并可以得到其导数为
根据多层零化神经动力学方法，可以设计基于偏差函数的神经动力学方程为
将等式(45)和(46)代入等式(47)整理得
据此，可定义偏差函数
根据飞行器动力学方程，等式(49)可简化为
E
φ＝a
φu
2+b
φ (50)
其中
并可以得到其导数为
根据多层零化神经动力学方法，可以设计
将等式(50)和(51)代入等式(52)整理得
针对俯仰角θ，根据等式(40)中求解出的目标角度θ
T以及实际角度θ，可以定义偏差函数为
e
θ1＝θ-θ
T (54)
并可以得到其导数为
为了使实际值θ能够收敛到目标值θ
T，根据多层零化神经动力学方法，可以设计基于偏差函数的神经动力学方程为
将等式(54)和(55)代入等式(56)整理得
因为等式(57)在初始情况下一般不成立且不包含输出控制量的相关信息，无法实现对控制量的求解，故需要进一步设计，于是定义
并可以得到其导数为
根据多层零化神经动力学方法，可以设计基于偏差函数的神经动力学方程为
将等式(58)和(59)代入等式(60)整理得
据此，可定义偏差函数
根据飞行器动力学方程，等式(62)可简化为
E
θ＝a
θu
3+b
θ (63)
其中
并可以得到其导数为
根据多层零化神经动力学方法，可以设计
将等式(63)和(64)代入等式(65)整理得
针对偏航角ψ，根据人为设定的角度ψ
T以及实际角度ψ，可以定义偏差函数为
e
ψ1＝ψ-ψ
T (67)
并可以得到其导数为
为了使实际值ψ能够收敛到目标值ψ
T，根据多层零化神经动力学方法，可以设计基于偏差函数的神经动力学方程为
将等式(67)和(68)代入等式(69)整理得
因为等式(70)在初始情况下一般不成立且不包含输出控制量的相关信息，无法实现对控制量的求解，故需要进一步设计，于是定义
并可以得到其导数为
根据多层零化神经动力学方法，可以设计基于偏差函数的神经动力学方程为
将等式(71)和(72)代入等式(73)整理得
据此，可定义偏差函数
根据飞行器动力学方程，等式(75)可简化为
E
ψ＝a
ψu
4+b
ψ (76)
其中
并可以得到其导数为
根据多层零化神经动力学方法，可以设计
将等式(76)和(77)代入等式(78)整理得
进一步的，所述根据高度变量z设计的高度控制器，根据位置变量x和y设计的位置控制器以及根据姿态控制量φ、θ和ψ设计的姿态控制器，共同构成多旋翼无人飞行器的稳定飞行控制器，具体包括：
根据等式(13)、(53)、(66)和(79)，可得无人飞行器控制器，该控制器能够通过网络结构化实现；该无人飞行器控制器能够控制无人飞行器稳定飞行；其中该控制器可以写成如下的形式：
通过该控制器微分方程构建零化神经网络，通过零化神经网络解算无人飞行器控制量。
本发明相对现有技术，具有如下有益效果：
1、多层零化神经网络具有较好的收敛特性，能够实现飞行器的实时响应，同时，多层零化神经网络具有较强的鲁棒性，根据该神经网络设计的控制器系统稳定且控制效果良好。
2、本发明基于多层零化神经动力学方法，该方法采用普遍存在的隐 动力学模型进行描述，可从方法和系统层面上充分利用各时变参数的导数信息，对问题求解具有一定预测能力，可快速、准确、实时地逼近问题正确解，可以很好地解决矩阵、向量、代数及优化等多种时变问题。
图1为本发明实施的多旋翼飞行器稳定飞行控制方法流程图；
图2为本发明的多旋翼飞行器结构侧视图；
图3为本发明的多旋翼飞行器结构俯视图；
图4为本发明的多旋翼飞行器结构三维视图；
图5为多旋翼飞行器机体坐标系图。
下面结合实施例和附图对本发明做进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。
实施例：
如图1所示，本实施例提供了一种无人飞行器稳定飞行控制方法，该方法包括如下步骤：
S1：通过无人飞行器上所搭载的姿态传感器、位置传感器以及高度传感器获取飞行器自身的飞行实时运行数据，通过所搭载的处理器对飞行器的运动学问题进行相应的解析处理，建立飞行器动力学模型；
多旋翼飞行器中的一种旋翼飞行结构如图2、图3以及图4所示。该结构为六旋翼飞行器机构模型，该机构模型由多旋翼飞行器螺旋桨、无刷电机、旋翼臂与机身组成。图3和图4中的箭头方向指示电机的旋转方向，而图示旋转方向顺时针与逆时针组合目的为实现电机转矩的相互抵消，实现稳定的转向控制。
本发明利用四元素算法以及卡尔曼滤波等算法，可以实现利用多旋翼飞行器上搭载的陀螺仪与加速度计等传感器获取飞行器的实时姿态数据θ(t)，φ(t)以及ψ(t)，利用高度传感器以及位置传感器获取飞行器在三维空间中的位置数据x(t)，y(t)与z(t)。
飞行器姿态变量的定义如图5所示。
图5中的多旋翼飞行器根据机体坐标系做出如下定义：
(1)按照顺时针方向定义六旋翼飞行器六个电机分别为①号到⑥号；
(2)X轴沿①号旋翼臂方向，通过机体重心指向飞行器前进方向；
(3)Y轴沿②、③号旋翼臂的对称轴方向，通过机体重心指向飞行器右侧运动方向；
(4)Z轴垂直于六旋翼平面向上，通过机体重心指向飞行器爬升方向；
(5)俯仰角θ为机体X轴与大地水平面之间的夹角，设定机身向下时为正；
(6)横滚角φ为机体Z轴与过机体X轴的大地竖直平面之间的夹角，设定机身向右时为正；
(7)偏航角ψ为机体X轴在大地水平面上的投影与大地坐标系中X轴之间的夹角，设定机头向左时为正。
根据不同的旋翼飞行器模型，建立针对该飞行器的物理模型等式以及动力学方程，可以通过如下飞行器动力学建模步骤完成动力学分析：
定义地面坐标系E和机体坐标系B，地面坐标系和机体坐标系可通过转换矩阵R建立联系:E＝RB,R可表示为
其中φ为横滚角，θ为俯仰角，ψ为偏航角；
忽略飞行器所受空气阻力作用，在机体坐标系下，飞行器系统受力分析(Newton-Euler形式)如下
其中m为飞行器的总质量，I
3×3为单位矩阵，I为惯性矩阵，V为机体坐标系下的线速度，ω为机体坐标系下的角速度，F为合外力，τ为合力矩；
根据上述等式可得飞行器的动力学方程为
其中l为臂长，g为重力加速度，x、y、z分别为飞行器在地面坐标系下的位置坐标，I
x、I
y、I
z分别为飞行器在X、Y、Z轴上的转动惯量，u
x＝cosφsinθcosψ+sinφsinψ，u
y＝cosφsinθsinψ-sinφcosψ，u
1、u
2、u
3、u
4为输出控制量。
S2：根据多层零化神经动力学方法，设计无人飞行器的控制器；
由垂直高度z出发，设计关于输出控制量u
1的偏差函数，根据该偏差函数，设计多旋翼无人飞行器高度控制器，求解出u
1，再由水平位置x、y出发，设计关于u
x、u
y的偏差函数以及相应的多旋翼无人飞行器位置控制器，反解出目标姿态角度φ
T和θ
T，根据目标姿态角度，分别由横滚角φ、俯仰角θ以及偏航角ψ出发，设计关于输出控制量u
2～u
4的偏差函数，并设计相应的多层零化神经网络控制器，具体步骤如下：
针对垂直高度z，根据Z轴方向上的目标高度值z
T以及实际高度值z，可以定义偏差函数为
e
z1＝z-z
T (1)
并可以得到其导数为
为了使实际值z能够收敛到目标值z
T，根据多层零化神经动力学方法，可以设计基于偏差函数的神经动力学方程为
其中γ为一常数；
将等式(1)和(2)代入等式(3)，整理得
因为等式(4)在初始情况下一般不成立且不包含输出控制量的相关信息，无法实现对控制量的求解，故需要进一步设计，于是定义
并可以得到其导数为
根据多层零化神经动力学方法，可以设计基于偏差函数的神经动力学方程为
将等式(5)和(6)代入等式(7)，整理得
据此，可定义偏差函数
根据飞行器动力学方程，(9)可简化为
E
z＝a
zu
1+b
z (10)
其中
并可以得到其导数为
利用多层零化神经动力学方法，可以设计
将等式(10)和(11)代入等式(12)整理得
针对水平位置x，根据X轴方向上的目标值x
T以及实际值x，可以定义偏差函数
e
x1＝x-x
T (14)
并可以得到其导数为
为了使实际值x能够收敛到目标值x
T，根据多层零化神经动力学方法，可以设计基于偏差函数的神经动力学方程为
将等式(14)和(15)代入等式(16)整理得
因为等式(17)在初始情况下一般不成立且不包含输出控制量的相关信息，无法实现对控制量的求解，故需要进一步设计，于是定义
并可以得到其导数为
根据多层零化神经动力学方法，可以设计基于偏差函数的神经动力学方程为
将等式(18)和(19)代入等式(20)整理得
据此，可定义偏差函数
根据飞行器动力学方程，等式(22)可化简为
E
x＝a
xu
x+b
x (23)
其中
并可以得到其导数为
利用多层零化神经动力学方法，可以设计
将等式(23)和(24)代入等式(25)整理得
针对水平位置y，根据Y轴方向上的目标值y
T以及实际值y，可以定义偏差函数
e
y1＝y-y
T (27)
并可以得到其导数为
为了使实际值y能够收敛到目标值y
T，根据多层零化神经动力学方法，可以设计基于偏差函数的神经动力学方程为
将等式(27)和(28)代入等式(29)整理得
因为等式(30)在初始情况下一般不成立且不包含输出控制量的相关信息，无法实现对控制量的求解，故需要进一步设计，于是定义
并可以得到其导数为
根据多层零化神经动力学方法，可以设计基于偏差函数的神经动力学方程为
将等式(31)和(32)代入等式(33)整理得
据此，可定义偏差函数
根据飞行器动力学方程，等式(35)可化简为
E
y＝a
yu
y+b
y (36)
其中
并可以得到其导数为
利用多层零化神经动力学方法，可以设计
将等式(36)和(37)代入等式(38)整理得
由等式(26)和(39)可求解出u
x、u
y，又根据
可反解出目标角度值φ
T和θ
T为
针对横滚角φ，根据(40)中求解出的目标角度φ
T以及实际角度φ，可以定义偏差函数为
e
φ1＝φ-φ
T (41)
并可以得到其导数为
为了使实际值φ能够收敛到目标值φ
T，根据多层零化神经动力学方法， 可以设计基于偏差函数的神经动力学方程为
将等式(41)和(42)代入等式(43)整理得
因为等式(44)在初始情况下一般不成立且不包含输出控制量的相关信息，无法实现对控制量的求解，故需要进一步设计，于是定义
并可以得到其导数为
根据多层零化神经动力学方法，可以设计基于偏差函数的神经动力学方程为
将等式(45)和(46)代入等式(47)整理得
据此，可定义偏差函数
根据飞行器动力学方程，等式(49)可简化为
E
φ＝a
φu
2+b
φ (50)
其中
并可以得到其导数为
根据多层零化神经动力学方法，可以设计
将等式(50)和(51)代入等式(52)整理得
针对俯仰角θ，根据等式(40)中求解出的目标角度θ
T以及实际角度θ，可以定义偏差函数为
e
θ1＝θ-θ
T (54)
并可以得到其导数为
为了使实际值θ能够收敛到目标值θ
T，根据多层零化神经动力学方法， 可以设计基于偏差函数的神经动力学方程为
将等式(54)和(55)代入等式(56)整理得
因为等式(57)在初始情况下一般不成立且不包含输出控制量的相关信息，无法实现对控制量的求解，故需要进一步设计，于是定义
并可以得到其导数为
根据多层零化神经动力学方法，可以设计基于偏差函数的神经动力学方程为
将等式(58)和(59)代入等式(60)整理得
据此，可定义偏差函数
根据飞行器动力学方程，等式(62)可简化为
E
θ＝a
θu
3+b
θ (63)
其中
并可以得到其导数为
根据多层零化神经动力学方法，可以设计
将等式(63)和(64)代入等式(65)整理得
针对偏航角ψ，根据(40)中求解出的目标角度ψ
T以及实际角度ψ，可以定义偏差函数为
e
ψ1＝ψ-ψ
T (67)
并可以得到其导数为
为了使实际值ψ能够收敛到目标值ψ
T，根据多层零化神经动力学方法， 可以设计基于偏差函数的神经动力学方程为
将等式(67)和(68)代入等式(69)整理得
因为等式(70)在初始情况下一般不成立且不包含输出控制量的相关信息，无法实现对控制量的求解，故需要进一步设计，于是定义
并可以得到其导数为
根据多层零化神经动力学方法，可以设计基于偏差函数的神经动力学方程为
将等式(71)和(72)代入等式(73)整理得
据此，可定义偏差函数
根据飞行器动力学方程，等式(75)可简化为
E
ψ＝a
ψu
4+b
ψ (76)
其中
并可以得到其导数为
根据多层零化神经动力学方法，可以设计
将等式(76)和(77)代入等式(78)整理得
S3：利用获取的飞行器实时运行数据与目标姿态数据，通过设计的多层零化神经网络控制器求解飞行器电机的输出控制量；
根据多层零化神经网络等式(13)、(53)、(66)和(79)，可得到无人飞行器控制器，该控制器能够通过网络结构化实现；该无人飞行器控制器能够控制无人飞行器稳定飞行，其中该控制器可以写成如下的形式：
通过该控制器微分方程构建零化神经网络，通过零化神经网络解算无人飞行器控制量。
S4：将步骤4)的求解结果传递给飞行器电机调速器，根据控制器求解的得到的控制量与多旋翼无人机电机动力的关系，实现对电机动力的控制，控制无人飞行器的运动；
根据无人机动力分配方案，控制器求解得到的控制量与多旋翼无人机电机动力存在如下关系：
U＝WF
其中U＝[u
1 u
2 u
3 u
4]
T为无人飞行器的控制量，F＝[F
1 … F
j]
T为无人飞行器的电机动力，j为多旋翼无人机的电机个数，W为无人飞行器动力分配矩阵。
为了得到相应的电机所需得到的动力的多少，可以通过矩阵求逆或求伪逆的形式得到相应的电机动力F，也即
F＝W
-1U
若矩阵W为方阵且可逆，则W
-1通过求逆运算得到，若W不为方阵，则通过相应的伪逆运算求解W
-1；最终得到所需电机动力F并根据电机电压与动力的关系控制电机输入电压以控制电机转速，最终实现对电机动力的控制，完成无人机稳定飞行控制。由于不同的旋翼数目与结构会影响多旋翼无人机的控制方式，所以矩阵W根据不同结构与旋翼数目会有不同的形式。
以六旋翼无人飞行器为例，其动力分配存在如下关系：
该关系可以进一步写成
由于上述关系中W不是方阵，可以通过伪逆方式得到W
-1，也即
由此可以得到六旋翼无人飞行器的动力分配情况并得到相应的电机实际控制量用于控制电机运转。
以上所述仅为本发明优选的实施例，但本发明专利的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明专利所公开的范围内，根据本发明专利的发明构思或者技术方案加以等同替换或改变，都属于本发明专利的保护范围。
Claims (9)
- 一种无人飞行器稳定飞行控制方法，其特征在于：所述方法包括：1)获取飞行器自身的飞行实时运行数据，对飞行器的运动学问题进行解析处理，建立飞行器动力学模型；2)根据步骤1)获取的飞行实时运行数据与目标姿态数据，构建偏差函数；利用多层零化神经动力学方法，构建基于偏差函数的神经动力学方程；所有参数对应的基于偏差函数的神经动力学方程，共同构成无人飞行器的控制器，控制器的微分方程解算的输出量为飞行器电机的输出控制量；3)根据步骤2)求解得到的输出控制量与多旋翼无人机电机动力的关系，控制电机动力，完成无人飞行器运动的控制，具体步骤为：根据无人机动力分配方案，控制器求解得到的控制量与多旋翼无人机电机动力存在如下关系：U＝WF其中U＝[u 1 u 2 u 3 u 4] T为无人飞行器的输出控制量，F＝[F 1 … F j] T为无人飞行器的电机动力，j为多旋翼无人机的电机个数，W为无人飞行器动力分配矩阵，矩阵W根据不同结构与旋翼数目会有不同的形式，需要根据其结构和旋翼数确定；通过矩阵求逆或求伪逆的形式得到相应的电机动力F，也即：F＝W -1U若矩阵W为方阵且可逆，则W -1通过求逆运算得到，若W不为方阵，则通过相应的伪逆运算求解W -1；最终得到所需电机动力F并根据电机电压与动力的关系控制电机输入电压以控制电机转速，最终实现对电机动力的控制，完成无人机稳定飞行控制。
- 根据权利要求1所述的一种无人飞行器稳定飞行控制方法，其特征在于：所述通过所搭载的处理器对飞行器的运动学问题进行解析处理，具体包括：定义地面坐标系E和机体坐标系B，地面坐标系和机体坐标系通过转换矩阵R建立联系:E＝RB,R表示为其中φ为横滚角，θ为俯仰角，ψ为偏航角；忽略飞行器所受空气阻力作用，在机体坐标系下，飞行器系统受力分 析如下其中m为飞行器的总质量，I 3×3为单位矩阵，I为惯性矩阵，V为机体坐标系下的线速度，ω为机体坐标系下的角速度，F为合外力，τ为合力矩。
- 根据权利要求2所述的一种无人飞行器稳定飞行控制方法，其特征在于：所述建立飞行器动力学模型，具体包括：根据定义的地面坐标系E和机体坐标系B、两者通过转换矩阵R建立的联系:E＝RB以及在机体坐标系下，飞行器系统的受力分析，得到多旋翼飞行器的动力学方程为其中l为臂长，g为重力加速度，x、y、z分别为飞行器在地面坐标系下的位置坐标，分别表示x(t)、y(t)、z(t)的二阶导数，φ、θ、ψ分别表示横滚角、俯仰角以及偏航角，分别表示对应参数的二阶导数，分别表示对应参数的一阶导数，I x、I y、I z分别为飞行器在X、Y、Z轴上的转动惯量，u x＝cosφsinθcosψ+sinφsinψ，u y＝cosφsinθsinψ-sinφcosψ，u 1、u 2、u 3、u 4为输出控制量。
- 根据权利要求1所述的一种无人飞行器稳定飞行控制方法，其特征在于：所述根据多层零化神经动力学方法，设计无人飞行器的控制器，具体包括：(2-1)过多层零化神经动力学方法，由垂直高度z出发，设计关于输出控 制量u 1的偏差函数，根据该偏差函数，设计无人机高度控制器；(2-2)通过多层零化神经动力学方法，由水平位置x、y出发，设计关于u x、u y的偏差函数，根据该偏差函数，设计无人机位置控制器，再反解出目标姿态角度φ T和θ T；(2-3)通过多层零化神经动力学方法，分别由横滚角φ、俯仰角θ以及偏航角ψ出发，设计输出控制量u 2～u 4的偏差函数，根据该偏差函数，设计姿态控制器。
- 根据权利要求4所述的一种无人飞行器稳定飞行控制方法，其特征在于：所述通过多层零化神经动力学方法，由垂直高度z出发，设计输出控制量u 1的偏差函数，根据该偏差函数，设计无人机高度控制器，具体包括：针对垂直高度z，根据Z轴方向上的目标高度值z T以及实际高度值z，定义偏差函数为根据飞行器动力学方程，(9)简化为E z＝a zu 1+b z (10)其中γ为一常数，并得到其导数为利用多层零化神经动力学方法，设计将等式(10)和(11)代入等式(12)整理得
- 根据权利要求4所述的一种无人飞行器稳定飞行控制方法，其特征在于：所述设计关于u x、u y的偏差函数，以及无人机位置控制器，具体包括：针对水平位置x，根据X轴方向上的目标值x T以及实际值x，定义偏差函数根据飞行器动力学方程，等式(22)化简为E x＝a xu x+b x (23)其中并得到其导数为利用多层零化神经动力学方法，设计将等式(23)和(24)代入等式(25)整理得针对水平位置y，根据Y轴方向上的目标值y T以及实际值y，定义偏差函数根据飞行器动力学方程，等式(35)化简为E y＝a yu y+b y (36)其中并得到其导数为利用多层零化神经动力学方法，设计将等式(36)和(37)代入等式(38)整理得
- 根据权利要求6所述的一种无人飞行器稳定飞行控制方法，其特征在于：所述反解目标姿态角度φ T和θ T，其计算公式为：由位置控制器等式(26)和(39)求解出的u x、u y为所以反解出的目标角度值φ T和θ T为
- 根据权利要求4所述的一种无人飞行器稳定飞行控制方法，其特征在于：所述通过多层零化神经动力学方法，分别由横滚角φ、俯仰角θ以 及偏航角ψ出发，设计关于输出控制量u 2～u 4的偏差函数，根据该偏差函数，设计姿态控制器，具体包括：针对横滚角φ，根据(40)中求解出的目标角度φ T以及实际角度φ，定义偏差函数为根据飞行器动力学方程，等式(49)简化为E φ＝a φu 2+b φ (50)其中并得到其导数为根据多层零化神经动力学方法，设计将等式(50)和(51)代入等式(52)整理得针对俯仰角θ，根据等式(40)中求解出的目标角度θ T以及实际角度θ，定义偏差函数为根据飞行器动力学方程，等式(62)简化为E θ＝a θu 3+b θ (63)其中并得到其导数为根据多层零化神经动力学方法，设计将等式(63)和(64)代入等式(65)整理得针对偏航角ψ，根据人为设定的角度ψ T以及实际角度ψ，定义偏差函数为根据飞行器动力学方程，等式(75)简化为E ψ＝a ψu 4+b ψ (76)其中并得到其导数为根据多层零化神经动力学方法，设计将等式(76)和(77)代入等式(78)整理得
- 根据权利要求4所述的一种无人飞行器稳定飞行控制方法，其特征在于：所述根据所设计的高度控制器、位置控制器以及姿态控制器，共同构成的多旋翼无人飞行器的稳定飞行器，具体包括：根据等式(13)、(53)、(66)和(79)，得到无人飞行器控制器，该控制器能够通过网络结构化实现；该无人飞行器控制器能够控制无人飞行器稳定飞行；其中该控制器写成如下的形式：通过该控制器微分方程构建多层零化神经网络，通过多层零化神经网络解算无人飞行器控制量。
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| US16/652,457 US11721219B2 (en) | 2017-11-01 | 2018-10-26 | Method for controlling steady flight of unmanned aircraft |
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
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