[发明专利]一种四旋翼无人机栖停机动轨迹规划、跟踪控制方法

说明书

本发明一种四旋翼无人机栖停机动轨迹规划、跟踪控制方法,属于无人机技术领域；所述轨迹规划、跟踪控制方法包括四旋翼无人机动力学建模、四旋翼无人机栖停机动轨迹规划和轨迹跟踪控制；本发明提供的算法则是采用预先生成的俯仰角序列用于生产初始轨迹，能够极大地降低计算量。最后，该算法还能够根据目标点的运动状态约束对起始点进行运动状态设计，复用率高。本发明的跟踪控制方法，能够提高四旋翼无人机对栖停机动轨迹的跟踪控制收敛速度与鲁棒性，提高四旋翼轨迹跟踪控制的精度。

技术领域

本发明属于无人机技术领域，具体涉及一种四旋翼无人机栖停机动轨迹规划、跟踪控制方法。

背景技术

微小型四旋翼无人机(Micro Quadrotor Unmanned Aerial Vehicle，简称MQUAV)是当下的研究热点，在军事、民用等领域获得广泛应用。军事领域中，MQUAV装备于班组或单兵，用于战场侦查监视或者打击。民用领域中，MQUAV可以承担区域监控、数据采集、航空拍摄等任务。MQUAV以其低成本、轻小便携、强机动性等优势获得广泛关注，但无人机尺度减小伴随着储能空间急剧减缩，引发了续航时间缩短、使用效能恶化的严重问题。因此，提升MQUAV续航时间成为当下的一个亟待解决的热点问题。

垂面栖停策略是当前解决续航问题的一个有效手段，无人机垂面栖停过程如图1所示。栖停策略的灵感来源于鸟类栖落行为，是通过在无人机上加装模仿动物肢体的栖附装置，赋予无人机在线缆或者建筑物壁面栖附的能力。无人机栖附时仅借助外部作用力克服重力，无需驱动螺旋桨产生推力，因此，可以达到降低能耗、延长有效任务时间的目的。

随着栖停机动应用范围的日益广泛，与之相关的轨迹规划问题也就受到越来越广泛的关注。由于栖停机动过程的约束特征以及四旋翼无人机的欠驱动、强耦合特性，如何规划四旋翼无人机栖停机动轨迹成为本领域技术人员需要解决的重要技术问题。

CN113342056A提供了无人机智能控制技术领域的一种基于改进A星算法的无人机轨迹规划方法，在地图上设定一起始点以及一目标点，基于所述起始点以及目标点进行随机采样得到采样点利用A星算法以及所述节点距离矩阵进行最短路径搜索，完成无人机轨迹规划。CN106774421B公开了一种无人机轨迹规划系统，包括：无人机模块和云平台模块，其中，无人机模块用于采集当前无人机的飞行轨迹信息，并将该飞行轨迹信息上传至云平台模块；云平台模块用于对接收的飞行轨迹信息进行分析，并将对应的最优轨迹规划信息反馈给无人机模块所对应的无人机。CN110308699A公开了一种轨迹规划方法，该方法首先在笛卡儿空间中利用PH曲线平滑竖直运动与水平运动间的直角过渡部分，确定运动轨迹；接着利用多项式运动规律对轨迹的1维曲线位移进行规划，确定运动轨迹插补点的位置；最后以最小化拾放操作周期为目标优化PH曲线参数，并经过推导证明该优化方法能得到PH曲线下最小的曲率差。

现有技术能够根据运动路径开展前端的路径生成(CN113342056A)以及后端的轨迹优化(CN110308699A)，技术中心在于生成满足避障与轨迹光滑连续的运动轨迹。但是，对于栖停问题而言，所生成的轨迹不仅要满足动力学约束，还需要满足过程约束以及末端的速度、角度等约束，因而，该问题不在是单纯的路径规划问题，而应是混合约束条件下的轨迹规划问题。因此，在本发明中提出，采用罚函数方法结合数值优化构建垂面栖停的轨迹规划方法。

CN111413994A公开了一种四旋翼无人机直接自适应模糊控制方法，通过自结构算法对模糊系统进行调整，解决了四旋翼无人机的常规算法中的被控对象内部结构或外部环境发生变化而带来被控对象和数学模型失配、控制效果大打折扣、系统不稳定的不足之处。CN111221346A公开了一种人群搜索算法优化PID控制四旋翼飞行器飞行的方法，基于人群搜索算法优化PID控制参数的控制方法来控制四旋翼飞行器，使得飞行器抗干扰能力得到加强，自身鲁棒性得到提高，在受到外部干扰时能够实时地对飞行器的飞行姿态进行自调整。