關(guān)成立，楊 岳

（陽江職業(yè)技術(shù)學(xué)院網(wǎng)絡(luò)與教育技術(shù)中心，陽江 529566）

0 引言

近幾十年來，無人駕駛飛行器已被大規(guī)模應(yīng)用于多個領(lǐng)域，如農(nóng)業(yè)、交通監(jiān)測、運(yùn)輸、探測偵察、森林火災(zāi)監(jiān)測及救援、教育、軍事等［1］。此外，隨著無人機(jī)結(jié)構(gòu)及功能越來越復(fù)雜，其安全性和可靠性也越來越受到重視［2］。新一代無人機(jī)設(shè)計不僅需要更高自主性及效率，還需要更高的安全性和保障性來完善其功能。而在各種類型的無人機(jī)中，四旋翼無人機(jī)引起了眾多研究者的關(guān)注，這主要?dú)w功于它們的垂直起降性能、室內(nèi)和室外飛行的巨大應(yīng)用潛力以及較高的性價比等優(yōu)勢［3］。另一方面，由于四旋翼飛行器存在欠驅(qū)動、強(qiáng)耦合、非線性及機(jī)身較輕等特點，為了在復(fù)雜環(huán)境下完成預(yù)定任務(wù)，四旋翼飛行器需要具有較強(qiáng)的抗干擾能力，實現(xiàn)平穩(wěn)良好的飛行效果，而這些都增加了其控制器設(shè)計的難度［4］。目前，國內(nèi)外研究者針對四旋翼飛行器的姿態(tài)、位置、懸停、振動等通過不同角度提出了許多控制策略［5］，主要包括比例-微分控制法（PD）、比例-積分-微分控制法（PID）、線性二次調(diào)節(jié)器控制法（LQR）、反步控制法、滑模變結(jié)構(gòu)控制法、模糊控制法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制法及多種方法聯(lián)合協(xié)調(diào)應(yīng)用等。

1 四旋翼飛行器概述

根據(jù)無人機(jī)體積大小及飛行控制方式的不同，四旋翼飛行器一般可分為三類［6］，分別為以美國Draganflyer公司設(shè)計的DraganflyerⅢ為代表的遙控四旋翼飛行器，以賓夕法尼亞大學(xué)設(shè)計的HXM-4及瑞士洛桑聯(lián)邦學(xué)院設(shè)計的OS4系列飛行器為代表的小型四旋翼飛行器，以及以斯坦福大學(xué)研究設(shè)計的Mesicopter飛行器、麻省理工大學(xué)航天實驗室設(shè)計的基于視覺技術(shù)的無人自主飛行器及蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院設(shè)計的無人機(jī)飛行器為代表的微型四旋翼飛行器。這些實驗室研發(fā)的四旋翼飛行器運(yùn)動技能高超，靈活性強(qiáng)，可以實現(xiàn)很多要求精準(zhǔn)同時難度又較大的任務(wù)。而在商業(yè)企業(yè)領(lǐng)域，則以法國派諾特公司推出的配備GPS記錄儀的四旋翼飛行器、Lockheed Martin公司推出的Indago四旋翼飛行器及大疆公司推出的M200系列及“御”系列四旋翼飛行器為代表，均被市場及廣大消費(fèi)者青睞。

四旋翼飛行器之所以能在空中飛行，主要是因為其機(jī)身頂端的4個旋翼旋轉(zhuǎn)時產(chǎn)生的上升力，且其雖然具備6個自由度，但在其飛行過程中實際不需要對6個自由度都進(jìn)行跟蹤［7］。同時，通過調(diào)節(jié)4個旋翼的轉(zhuǎn)速，來控制飛行器的飛行位姿，完成如起降、懸停、俯仰、偏航及滾轉(zhuǎn)等多種運(yùn)動形式。

2 四旋翼飛行器控制策略

2.1 PD控制法

王振等［7］為避免四旋翼飛行器欠驅(qū)動控制律中存在的缺陷，采用基于內(nèi)外環(huán)結(jié)構(gòu)的PD控制器，將控制系統(tǒng)解耦為3個獨(dú)立子系統(tǒng)，再以四旋翼飛行器位置子系統(tǒng)為外環(huán)，姿態(tài)子系統(tǒng)為內(nèi)環(huán)，分別在內(nèi)外環(huán)角速度控制器中加入PD控制器（控制結(jié)構(gòu)圖如圖1所示），使系統(tǒng)在運(yùn)動過程中不斷進(jìn)行快速調(diào)節(jié)，達(dá)到穩(wěn)定的運(yùn)動狀態(tài)。Matlab仿真實驗結(jié)果表明：設(shè)計方法響應(yīng)速度快，能實現(xiàn)對四旋翼飛行器位置和姿態(tài)的穩(wěn)定跟蹤，實現(xiàn)穩(wěn)定懸停。

2.2 PID控制法

周祖鵬等［8］首先對四旋翼飛行器進(jìn)行受力分析，通過導(dǎo)航坐標(biāo)系與機(jī)體坐標(biāo)系之間的變換及Newton-Euler方程建立運(yùn)動學(xué)及動力學(xué)模型，并采用基于抗飽和的串聯(lián)PID控制算法，利用Matlab/Simulink數(shù)學(xué)軟件對飛行器進(jìn)行模擬仿真實驗，結(jié)果表明基于抗飽和的串聯(lián)PID控制算法有良好的動態(tài)特性。

劉二林等［9］針對四旋翼飛行器懸?？刂茊栴}，采用ADAMS搭建非線性數(shù)學(xué)模型，并將模型導(dǎo)入Matlab中，通過PID控制策略對飛行器的飛行姿態(tài)和懸停狀態(tài)進(jìn)行控制，在飛行器平穩(wěn)飛行的情況下對飛行器的任一電機(jī)加入干擾電壓信號后，飛行器能夠迅速回到平穩(wěn)狀態(tài)，表明所設(shè)計的PID控制器對于四旋翼飛行器具有響應(yīng)速度快、超調(diào)小、魯棒性強(qiáng)等特點。

2.3 LQR控制法

李文超等［10］采用機(jī)體坐標(biāo)系及本地NED坐標(biāo)系構(gòu)建四旋翼飛行器數(shù)學(xué)模型，并選用小擾動線性化模型，研究設(shè)計了LQR線性二次型控制器，通過Matlab數(shù)學(xué)軟件進(jìn)行仿真實驗，結(jié)果表明LQR控制律具有響應(yīng)速度快、穩(wěn)定性好、精確性高的特點。

劉麗麗等［11］針對四旋翼飛行器欠驅(qū)動系統(tǒng)運(yùn)行中存在的非線性和強(qiáng)耦合性，提出了基于ARX模型組的自適應(yīng)LQR控制器的設(shè)計方法。該方法首先對飛行狀態(tài)進(jìn)行區(qū)間分化，在每個區(qū)間構(gòu)建并辨識局部ARX模型，得到系統(tǒng)全局的ARX模型組。在此基礎(chǔ)上設(shè)計了具有自適應(yīng)功能的LQR控制器。實時控制結(jié)果表明，當(dāng)輸出目標(biāo)值分別變化時，系統(tǒng)響應(yīng)及時且超調(diào)很小，在穩(wěn)態(tài)階段，基本上沒有超調(diào)和震蕩，輸出也很平穩(wěn)。

2.4 反步控制法

陳奕梅等［12］針對四旋翼無人飛行器QballX4受控模型的復(fù)雜非線性問題，從實際應(yīng)用的角度出發(fā)，提出了一種在定點懸停情況下忽略偏航角變化的模型簡化方法，有效地解決了內(nèi)外環(huán)約束條件的求解問題，并基于此模型設(shè)計了一種基于反步法的漸近穩(wěn)定控制器。仿真結(jié)果表明，所設(shè)計的控制器能有效地實現(xiàn)定點飛行，并驗證了所構(gòu)建的簡化模型的合理性。

文奕格等［13］為提高系統(tǒng)魯棒性，設(shè)計了一種基于擴(kuò)張狀態(tài)觀測器和反步法的姿態(tài)控制器。首先基于牛頓-歐拉方程建立了四旋翼飛行器的數(shù)學(xué)模型，再通過設(shè)計擴(kuò)張狀態(tài)觀測器，以此觀測四旋翼飛行器受到的擾動，將觀測到的擾動估計值補(bǔ)償至反步控制器，以減小擾動的影響，改善控制效果，并通過數(shù)值仿真驗證了算法的有效性。

2.5 滑模變結(jié)構(gòu)控制法

成利梅［14］采用牛頓-歐拉法建立基于三維旋轉(zhuǎn)群SO（3）的動力學(xué)模型，利用前向歐拉法將其轉(zhuǎn)換為離散模型，并提出基于內(nèi)外環(huán)的控制結(jié)構(gòu)，將離散滑模變結(jié)構(gòu)控制應(yīng)用于內(nèi)外環(huán)控制器的設(shè)計，通過李雅普諾夫函數(shù)證明了所設(shè)計控制器的穩(wěn)定性。同時通過Matlab/Simulink仿真驗證所設(shè)計控制系統(tǒng)的性能，結(jié)果表明系統(tǒng)具有良好的大角度軌跡跟蹤性能。

郭一軍［15］針對存在擾動因素影響下的四旋翼飛行器姿態(tài)控制問題，設(shè)計一種基于趨近律滑模的四旋翼飛行器姿態(tài)控制器。首先通過對螺旋槳的受力分析建立四旋翼飛行器的動力學(xué)系統(tǒng)模型，其次采用趨近律滑模控制方法設(shè)計控制器，同時應(yīng)用Lyapunov穩(wěn)定性分析方法對閉環(huán)系統(tǒng)的穩(wěn)定性進(jìn)行證明，并通過數(shù)值仿真驗證了所設(shè)計控制方法的有效性。

2.6 反步滑模控制法

管錫敏等［16］首先根據(jù)經(jīng)典的動力學(xué)模型建立慣性坐標(biāo)系下帶有擾動的四旋翼方程。將系統(tǒng)劃分為姿態(tài)子系統(tǒng)和位置子系統(tǒng)，對姿態(tài)子系統(tǒng)的軌跡跟蹤控制，采用反步控制與滑?？刂葡嘟Y(jié)合的方法，根據(jù)飛行器的欠驅(qū)動和強(qiáng)耦合特性，利用反步控制方法實現(xiàn)位置子系統(tǒng)的軌跡跟蹤控制，然后對系統(tǒng)進(jìn)行穩(wěn)定性分析，并通過仿真實驗結(jié)果驗證了所提出控制方法的有效性。

劉慧博等［4］為提高四旋翼飛行器在內(nèi)部參數(shù)攝動和外部干擾情況下的控制精度和控制效果，首先根據(jù)牛頓-歐拉公式建立非線性數(shù)學(xué)模型，通過引入反步控制將四旋翼飛行器分為位置子系統(tǒng)和姿態(tài)子系統(tǒng)，實現(xiàn)了飛行器欠驅(qū)動部分的控制，并解算出系統(tǒng)姿態(tài)參考值；然后，通過應(yīng)用滑模變結(jié)構(gòu)控制的特點來抑制系統(tǒng)內(nèi)部參數(shù)攝動和外部干擾，加入自適應(yīng)控制來估計擾動參數(shù)的不確定性，并利用李雅普諾夫穩(wěn)定性理論證明上述閉環(huán)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。通過Matlab/Simulink數(shù)學(xué)軟件進(jìn)行仿真，結(jié)果表明，根據(jù)上述設(shè)計的控制器在一定程度上具有響應(yīng)時間短、收斂速度快、抗干擾性強(qiáng)等特點。

2.7 模糊控制法

盛廣潤等［17］結(jié)合PID控制和模糊控制的優(yōu)點，設(shè)計一種非線性化的串級模糊自適應(yīng)PID控制系統(tǒng)，分別在外環(huán)角度、內(nèi)環(huán)角速度控制器中加入模糊自適應(yīng)PID控制器，增強(qiáng)系統(tǒng)的自適應(yīng)性和準(zhǔn)確性。并且針對四旋翼存在高頻干擾的特性，提出在角速度模糊自適應(yīng)PID控制器的微分環(huán)節(jié)后加入一階慣性環(huán)節(jié)，提高微分控制抗干擾能力。通過Matlab進(jìn)行仿真實驗對比，結(jié)果表明，所設(shè)計方法響應(yīng)速度快、超調(diào)量小，且增強(qiáng)了四旋翼控制的自適應(yīng)能力和魯棒性。

沈智鵬等［18］提出一種模糊自適應(yīng)動態(tài)面軌跡跟蹤控制方法，結(jié)合反演法和動態(tài)面技術(shù)設(shè)計軌跡跟蹤控制器，以降低控制算法的復(fù)雜性。應(yīng)用大疆M100飛行器模型進(jìn)行仿真驗證，結(jié)果表明所設(shè)計的控制器能夠有效處理模型動態(tài)不確定和未知外界干擾問題，避免飛行器工作過程中因輸入飽和導(dǎo)致執(zhí)行器失效現(xiàn)象，精確地完成軌跡跟蹤控制任務(wù)。

2.8 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制法

張瑩等［19］針對四旋翼飛行器，采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和PID聯(lián)合控制方法，依靠神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自學(xué)習(xí)和非線性映射特征實現(xiàn)系統(tǒng)控制參數(shù)的動態(tài)整定。以Matlab/Simulink為實驗平臺，對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制系統(tǒng)和單純PID控制系統(tǒng)分別進(jìn)行仿真。實驗結(jié)果表明，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制比傳統(tǒng)的PID控制調(diào)整時間更短、控制效果更好，增強(qiáng)了系統(tǒng)自適應(yīng)性。

聶文明等［20］針對旋翼飛行器存在模型參數(shù)偏差、外界隨機(jī)干擾導(dǎo)致的不確定性等問題，提出了一種基于動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旋翼飛行器在線模型辨識算法，在不依賴于模型先驗信息和未知的不確定性信息的情況下，可實現(xiàn)完全數(shù)據(jù)驅(qū)動的在線高精度的模型辨識?；贚yapunov理論和Barbalat引理，給出了辨識算法的收斂性理論分析，并通過數(shù)值仿真驗證了模型辨識算法的有效性。

3 結(jié)語

隨著各種線性、非線性及智能控制策略及技術(shù)的飛速發(fā)展及日趨完善，愈來愈多具有優(yōu)良性能的控制策略被應(yīng)用到四旋翼飛行器控制系統(tǒng)的設(shè)計中來。但由于四旋翼飛行器為多輸入輸出的復(fù)雜體系，且易受飛行環(huán)境中多種實際因素的制約，其控制系統(tǒng)的研究及設(shè)計具有較大挑戰(zhàn)性及難度，尚需對具備更高實用性及優(yōu)越性的控制策略進(jìn)行深入研究。