基于气压高度计的多旋翼飞行器高度控制_王伟

ardupilot 高度控制逻辑【提纲】1.ArduPilot概述ArduPilot是一款开源的飞行控制器，广泛应用于无人机、飞行器等领域。

它具有丰富的功能和高度的定制性，为用户提供了一个便捷的飞行控制解决方案。

2.高度控制逻辑原理ArduPilot中的高度控制逻辑主要基于高度测量传感器（如气压计、高度计等）的数据，通过计算得到无人机的高度信息。

在飞行过程中，高度控制逻辑会不断对比实际高度与目标高度，根据差值调整无人机的升降速度，从而实现对飞行高度的精确控制。

3.高度控制逻辑实现ArduPilot采用PID（比例-积分-微分）控制算法实现高度控制。

PID控制器通过计算目标高度与实际高度的误差，分别计算出升降速度的调整量，然后对无人机的高度进行修正。

在实际应用中，根据不同无人机的性能和环境条件，可以通过调整PID参数优化控制效果。

4.应用案例及优势ArduPilot的高度控制逻辑在许多无人机项目中取得了良好的效果。

例如，在农业无人机的喷洒作业中，通过高度控制逻辑，可以保证无人机在作物上方保持恒定高度，实现精准喷洒。

此外，在航拍、物流等应用场景中，高度控制逻辑有助于无人机在复杂环境下稳定飞行，确保任务顺利进行。

ArduPilot高度控制逻辑的优势主要体现在以下几点：- 开源性：ArduPilot允许用户自由修改和优化代码，方便根据实际需求进行定制；- 稳定性：采用PID控制算法，使无人机在复杂环境下仍能保持良好的高度控制性能；- 易于调试：ArduPilot提供丰富的调试工具和接口，有助于快速定位和解决问题；- 社区支持：ArduPilot拥有庞大的用户社区，用户可以互相交流经验、分享资源，提高使用效率。

5.总结与展望ArduPilot的高度控制逻辑在无人机领域具有广泛的应用前景。

随着无人机技术的不断发展，未来ArduPilot有望进一步优化高度控制逻辑，提高控制精度和稳定性，以满足更多用户的需求。

《基于升力反馈的多旋翼无人机机动飞行控制研究》一、引言随着无人机技术的快速发展，多旋翼无人机因其灵活性和稳定性成为了研究热点。

在多旋翼无人机的控制系统中，机动飞行控制是关键技术之一。

升力反馈作为提高无人机机动飞行控制性能的重要手段，受到了广泛关注。

本文将基于升力反馈，对多旋翼无人机的机动飞行控制进行研究，旨在提高无人机的控制精度和稳定性。

二、多旋翼无人机概述多旋翼无人机是一种通过多个旋翼产生升力和动力的无人机。

其结构简单、飞行稳定，广泛应用于航拍、物流运输、环境监测等领域。

多旋翼无人机的飞行控制主要依靠姿态解算和速度控制两大环节，其中，姿态解算对于维持无人机的稳定性和实现机动飞行具有重要意义。

三、升力反馈的原理与作用升力反馈是通过测量无人机产生的升力大小，将其实时反馈到控制系统中，以提高无人机的飞行控制性能。

升力与无人机的姿态和速度密切相关，通过升力反馈可以实时监测无人机的飞行状态，从而实现对无人机的精确控制。

升力反馈的作用主要体现在以下几个方面：1. 提高稳定性：通过实时监测升力变化，可以及时发现无人机的姿态变化，从而迅速调整飞行姿态，提高无人机的稳定性。

2. 增强机动性：在实现稳定飞行的基础上，通过调整升力大小和分配，可以实现对无人机机动的快速响应和精确控制。

3. 优化能源效率：通过合理分配升力，可以在保证飞行稳定性的同时，降低能耗，优化能源效率。

四、基于升力反馈的多旋翼无人机机动飞行控制策略基于升力反馈的多旋翼无人机机动飞行控制策略主要包括以下步骤：1. 姿态检测：通过传感器实时检测无人机的姿态信息，包括滚转角、俯仰角和偏航角等。

2. 升力测量：测量无人机产生的升力大小，并将其与期望值进行比较。

3. 控制策略制定：根据比较结果，制定相应的控制策略，调整无人机的旋翼转速，以改变升力大小和分配。

4. 执行与反馈：将控制策略发送到无人机执行机构，同时将执行结果反馈到控制系统，形成闭环控制。

五、实验与分析为了验证基于升力反馈的多旋翼无人机机动飞行控制策略的有效性，我们进行了实验分析。

重剑无锋大巧不工深度解析MP-201M概述成都纵横倾注三年心血、纠结三年的一套多旋翼自驾仪在本月总算修成正果。

三年心血、三年纠结所为何来？为啥要为这么一款产品纠结三年？要开发任何一款优秀的产品，都必须首先秉持一种理念、甚至是一种信仰；其次就是要在众多制约因素中进行折中和妥协，达到一种平衡。

那在这款MP-201M中，我们秉持了一种什么理念呢？我们秉持的是成都纵横自动化一贯的产品理念：“用户价值最大化”，就是要用我们的产品尽可能地为用户创造价值。

我们深信无法为用户创造价值的产品，无论多么便宜，用户都不会购买；反之只要产品所创造的价值远远超过用户为获取该产品所付出的代价，用户都是会购买的。

那我们在纠结什么呢？其实我们一直在拷问这三个问题：其一是多旋翼自驾仪还有我们的市场吗？其二是多旋翼自驾仪究竟该是个啥样？其三是多旋翼自驾仪真的就该是廉价的吗？现在无人机言必称多旋翼，自驾仪言必称开源，市场可以说是到了开始泛滥的地步了，一款最廉价的自驾仪只有几十块钱，一款最廉价的无人机可以不足一千块钱。

相比这些，我们的自驾仪最便宜也得三五万，贵的要到三五十万。

我们再做多旋翼自驾仪，卖个七八万的，谁还买啊？现在的多旋翼自驾仪都是一块海绵减振垫上粘个IMU组合模块、一块小MCU、几根插针一引就成了，不管有无干扰都伸出根棍子放上磁传感器和GPS天线，什么都是一副对付的架势。

而且还在毫无技术地彼此山寨，甚至不惜为一个海绵垫引起“专利血案”。

自驾仪的简陋到了一种让人心酸的地步，而用者浑然不知这种产品的危害，还在为这种廉价叫好。

难道多旋翼自驾仪就该是这个样子吗？这款MP-201M多旋翼自驾仪就是我们对上述三个问题回答。

为啥要为这么一款产品倾注三年心血？三年研制一款产品，而且还有大量的开源软硬件可以抄袭，还有同行同类产品可以山寨，确实是有些笨拙了（就像郭靖一直在那一招一招地练习潜龙勿用一样？）。

其实貌似原理简单的多旋翼自驾仪深究起来也是很有技术含量的，光一个姿态控制，就可以写好多篇博士论文了（而且都是国外名校的博士论文呢）。

基于气压传感器的无人机高度测量系统
茹滨超;鲜斌;宋英麟;曹美会
【期刊名称】《中南大学学报：自然科学版》
【年(卷),期】2013(0)S2
【摘要】利用气压传感器作为高度测量装置,以数字信号处理器作为微控制器单元,设计一种无人机的微型高度测量系统。

利用中位值平均滤波方法处理气压计的原始数据,获得较高精度的高度测量值。

实验结果表明,高度测量系统精度可达0.23 m,
输出频率可达360 Hz,能够满足四旋翼无人机飞行控制对飞行高度数据的基本要求。

【总页数】4页(P94-97)
【关键词】四旋翼无人机;高度测量系统;气压传感器;数字信号处理器
【作者】茹滨超;鲜斌;宋英麟;曹美会
【作者单位】天津大学电气与自动化工程学院,天津大学机器人与自主系统研究所,
天津市过程检测与控制重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】TP274;TP212
【相关文献】
1.基于气压传感器的海拔高度测量系统设计 [J], 朱红军
2.基于单片机的无人机气压高度测量系统的设计 [J], 吕亚强;严家明;毛瑞娟
3.基于MPX4115的小型无人机气压高度测量系统设计 [J], 黄成功;邵琼玲;王盛军;丁东方;郜中华
4.基于FPGA的无人机气压高度测量系统的研究及实现 [J], 戴莹春;严家明;刘诗斌
5.基于FPGA的无人机气压高度测量系统设计 [J], 严家明;张宏涛
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多旋翼倾转定翼无人机的姿态控制
王伟;胡镇;马浩;夏旻
【期刊名称】《计算机仿真》
【年(卷),期】2014(031)001
【摘要】研究多旋翼倾转定翼无人机在直升机模式下的姿态控制优化问题.为了克服常规PID控制器调节参数繁琐、LQR控制器易受实际环境制约、非线性控制器对建模精度要求高并且计算量大等困难,提出一种采用模型的线性二次高斯方法.首先构建飞行器的姿态角模型,然后再采用卡尔曼滤波器与LQI控制器相结合,设计了线性二次高斯控制器.仿真结果表明,设计的控制器具有良好的稳态和跟踪性能,能够实现飞行器在直升机模式下的姿态角优化控制.
【总页数】5页(P31-35)
【作者】王伟;胡镇;马浩;夏旻
【作者单位】南京信息工程大学信息与控制学院,江苏南京210044;南京信息工程大学信息与控制学院,江苏南京210044;南京信息工程大学信息与控制学院,江苏南京210044;南京信息工程大学信息与控制学院,江苏南京210044
【正文语种】中文
【中图分类】N945.12
【相关文献】
1.一种倾转四旋翼无人机及其过渡段姿态控制 [J], 沈杨杨;杨忠;张翔;李劲松
2.倾转定翼无人机姿态控制系统设计 [J], 王廷廷;钱承山;张永宏;毛海强;朱灵龙
3.倾转三旋翼垂直起降无人机悬停姿态控制 [J], 许景辉;马贺;周建峰;田钰强;韩文霆
4.倾转三旋翼无人机倾转过程转动惯量建模 [J], 邹明虎;张飞
5.倾转翼无人机倾转装置设计及强度校核 [J], 刘阳; 王琦
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１６７１－７８４８　（　２０１１　）　０４－０６１４－０４基于气压高度计的多旋翼飞行器高度控制王伟１周勇１王峰１程勇１宋昱泽２野波健藏２１南京信息工程大学江苏省气象传感网技术工程中心，江苏南京２１００４４；２日本千叶大学工学研究科，日本千叶２６３－８５２２摘 要：洪水、台风、地震等自然灾害发生时，微小型无人机可以涉足到危险区域及时精确的获取灾区的受灾信息，在必要的时候甚至能够进入到狭窄的空间内部来收集情报。

一方面可以为灾后救援提供有力的帮助，同时还可以避免发生灾后次生灾害。

以自行开发的６旋翼飞行嚣为控制对象，以实现飞行器的高度方向自主飞行为目的，首先介绍了飞行嚣的构造、飞行原理及嵌入式控制系统，然后针对微小型多旋翼飞行器的高度控制，提出了使用高度气压计与加速度相结合的测量手法，代替ＧＰＳ传感器来测量飞行器的飞行高度。

并对飞行器的高度自由度进行数学建模，运用最优控制的理论来设计控制器。

针对无法观测的状态量，设计了卡尔曼滤波器采进行推测。

通过实验验证了设计的控制器的稳定性与追踪性。

多旋翼飞行器；姿态角控制；最优控制；卡尔曼滤波器ＴＰ２７３ＡＡｌｔｉｔｕｄｅ　Ｃｏｎｔｒｏｌ　ｏｆ　Ｍｕｌｔｉ－Ｒｏｔｏｒ　Ｔｙｐｅ　Ａｉｒｃｒａｆｔ　Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　Ｐｒｅｓｓｕｒｅ　Ｓｅｎｓｏｒ　ＷＡＮＧ　Ｗｅｉ　ＺＨＯＵ　Ｙｏｎｇ　ＷＡＮＧ　Ｆｅｎｇ　ＣＨＥＮＧ　Ｙｏｎｇ　ＳＯＮＧ　Ｙｕ－ｚｅ　ＮＯＮＡＭＩ　Ｋｅｎｚｏ　２０１１－０３－０９２０１１－０４－１０南京信息工程大学科研基金资助（２０１００３６６）王伟（１９７２－），男，黑龙江双鸭山人，教授，博士，主要从事自动化控制，机器人工学，微小型多旋翼无人机设计及自主飞行控制等方面的教学与科研工作；野波健藏（１９４９－），男，教授。

・６１５・・６１６・＠＠［５］王凯，热导式氢气纯度分析仪的设计［Ｊ］．现代电子技术．２００５，２（１９）　：　８２－８４．　（Ｗａｎｇ　Ｋａｉ．　Ｄｅｓｉｇｎ　ｏｆ　Ｔｈｅｒｍａｌ　Ｃｏｎｄｕｃｔｉｖｉｔｙ　Ｍｅｔｈｏｄ　Ｈｙｄｒｏｇｅｎ　Ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ　Ｄｅｔｅｃｔｏｒ　［　Ｊ　］． Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ　＆Ｃｏｎｔｒｏｌ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，　２００５，２（１９）　：　８２－８４．　）＠＠［６］杨志勇，管伊春，严利民．一种热导式在线分析仪的温度控制 方法［Ｊ］．仪器仪表学报，２００５，２６（８）：２４８－２４９．（　Ｙａｎｇ　Ｚｈｉｙｏｎｇ，　Ｇｕａｎ　Ｙｉｃｈｕｎ，　Ｙａｎ　Ｌｉｍｉｎ．　Ａ　Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ　Ｃｏｎｔｒｏｌ　Ｍｅｔｈｏｄ　ｏｎ　Ｔｈｅｒｍａｌ　Ｃｏｎｄｕｃｔｉｖｉｔｙ　Ｏｎｌｉｎｅ　Ａｎａｌｙｚｅｒ［　Ｊ］．　Ｃｈｉｎｅｓｅ　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ　Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔ，　２００５，２６（８）　：２４８－２４９．　）＠＠［７］李学东，余志伟．基于ＭＥＭＳ技术的微型传感器［Ｊ］．仪表技 术与传感器，２００５，８（９）：４－５，１２．（Ｌｉ　Ｘｕｅｄｏｎｇ，Ｙｕ　Ｚｈｉｗｅｉ．　Ｍｉｃｒｏｓｅｎｓｏｒｓ　Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ＭＥＭＳ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ［　Ｊ］．　Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔ　Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ　ａｎｄ　Ｓｅｎｓｏｒ，　２００５，８（９）　：　４－５，１２．　）＠＠［８］何晓晓，邵鹏．对测量气体热导率实验中压强影响的分析［Ｊ］． 大学物理，２００５，２４（９）：６１－６３．（　Ｈｅ　Ｘｉａｏｘｉａｏ，Ｓｈａｏ　Ｐｅｎｇ．　Ｔｈｅ　ｅｆｆｅｃｔ　ｏｆ　ｐｒｅｓｓｕｒｅ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ　ｍｅａｓｕｒｉｎｇｈｅａｔ　ｃｏｎｄｕｃｔｉｖｉｔｙ　ｏｆ　ａｉｒ［Ｊ］．　Ｃｏｌｌｅｇｅ　ｐｈｙｓｉｃｓ，　２００５，２４（９）　：６１－６３．　）＠＠［９］刘长江，苏为宁，气体热导率实验中的传热机制［Ｊ］．大学物 理，２００６，２５（１０）：６１－６３．（　Ｌｉｕ　Ｃｈａｎｇｊｉａｎｇ　，Ｓｕ　Ｗｅｉｎｉｎｇ．　Ｒｅｓｅａｒｃｈｅｓ　ｏｎ　ｔｈｅ　ｍｅｃｈａｎｉｓｍ　ｏｆ　ｈｅａｔ　ｔｒａｎｓｆｅｒ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ　ｏｆ　ｈｅａｔ　ｃｏｎｄｕｃｔｉｖｉｔｙ　ｏｆ　ｇａｓ［Ｊ］．　Ｃｏｌｌｅｇｅ　ｐｈｙｓｉｃｓ，２００６，２５（１０）　：６１－６３．　）＠＠［１Ｏ］石建，杨继先．混合气体热传导性质的计算机模拟［Ｊ］．西华 大学学报自然科学版，２００６，２５（４）：５７－５９．　（Ｓｈｉ　Ｊｉａｎ，Ｙａｎ　Ｊｉｘｉａｎ．　Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｔｈｅｒｍａｌ　Ｃｏｎｄｕｃｔｉｖｉｔｙ　ｆｏｒ　Ｂｉｎａｒｙ　Ｍｉｘｅｄ　Ｇａｓｅｓ　［　Ｊ］．　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｘｉｈｕａ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　Ｎａｔｕｒａｌ　Ｓｃｉｅｎｃｅ，　２００６，２５　（　４　）　：５７－５９．　）＠＠［１１］秦允豪．热学［Ｍ］．北京：高等教育出版社，２００４．（　Ｑｉｎ，Ｙｕｎ ｈａｏ．　Ｔｈｅｒｍｏｌｏｇｙ［　Ｍ］．　Ｂｅｉｊｉｎｇ：　Ｈｉｇｈｅｒ　Ｅｄｕｃａｔｉｏｎ　Ｐｒｅｓｓ，２００４．　）＠＠［　１２］　Ｃｈｅｎｇｄｏｎｇ　Ｗｕ，　Ｂａｉｚｈａｎｇ　Ｃｏｎｇ，　Ｔｈｅ　Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　ｏｆ　ＭＣＵ　ｆｏｒ　Ｓｅｃｕ ｒｉｔｙ　Ａｌａｒｍ　Ｓｙｓｔｅｍ，　Ｔｈｅ　Ｐｒｏｅ．　ｏｆ　ｔｈｅ　Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ　Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ　ｏｆ Ｅｍｂｅｄｄｅｄ　Ｓｙｓｔｅｍｓ［Ｊ］．　２００１，３７（４）　：６９９－７０３．＠＠［　１　］ Ｗａｎｇ　Ｗ，　Ｎｏｎａｍｉ　Ｋ，　Ｈｉｒａｔａ　ｍ．　Ｍｏｄｅｌ　ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ　ｓｌｉｄｉｎｇ　ｍｏｄｅ　ｃｏｎ ｔｒｏｌ　ｏｆ　ｓｍａｌｌ　ｈｅｌｉｃｏｐｔｅｒ　Ｘ．　Ｒ．　Ｂ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　Ｖｉｓｉｏｎ　［　Ｊ　］．　Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ａｄｖａｎｃｅｄ　Ｒｏｂｏｔｉｃ　Ｓｙｓｔｅｍｓ，２００８，５　（　３　）　：２３５－２４２．＠＠［２］ Ｗａｎｇ　Ｗ，Ｈｉｒａｔａ　Ｍ，Ｎｏｎａｍｉ　Ｋ，ｅｔ　ａｌ．　Ｍｏｄｅｌｉｎｇ　ａｎｄ　Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ Ｃｏｎｔｒｏｌ　ｏｆ　Ｍｉｃｒｏｍｉｎｉａｔｕｒｅ　Ｕｌｔｒａ－Ｓｍａｌｌ　Ｓｃａｌｅ／Ｌｉｇｈｔ　Ｗｅｉｇｈｔ　Ｍｉｃｒｏ Ｆｌｙｉｎｇ　Ｒｏｂｏｔ［　Ｊ］．　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　ｔｈｅ　Ｒｏｂｏｔｉｃｓ　Ｓｏｃｉｅｔｙ　ｏｆ　Ｊａｐａｎ　，２００７，５ （１）　：１２１－１２９．＠＠［　３　］ Ｓ．　Ｂｏｕａｂｄａｌｌａｈ　ａｎｄ　Ｒ．　Ｓｉｅｇｗａｒｔ．　Ｆｕｌｌ　Ｃｏｎｔｒｏｌ　ｏｆ　ａ　Ｑｕａｄｒｏｔｏｒ　［　Ｃ　］． ＩＲＯＳ　Ｉｎ　Ｐｒｏｃ．　ｏｆ　ｔｈｅ　ＩＥＥＥ／ＲＳＪ　Ｉｎｔ．　Ｃｏｎｆ．　ｏｎ　Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ　Ｒｏｂｏｔｓ ａｎｄ　Ｓｙｓｔｅｍｓ，２００７．＠＠［４］ Ｆ．　Ｋｅｎｄｏｕｌ，Ｄ．　Ｌａｒａ，Ｉ．　Ｆａｎｔｏｎｉ，ａｎｄ　Ｒ．　Ｌｏｚａｎｏ．　Ｒｅａｌ－Ｔｉｍｅ　Ｎｏｎ ｌｉｎｅａｒ　Ｅｍｂｅｄｄｅｄ　Ｃｏｎｔｒｏｌ　ｆｏｒ　ａｎ　Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ　Ｑｕａｄ－Ｒｏｔｏｒ　Ｈｅｌｉｃｏｐｔｅｒ ［　Ｊ　］．　ＡＩＡＡ　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｇｕｉｄａｎｃｅ，　Ｃｏｎｔｒｏｌ，　ａｎｄ　Ｄｙｎａｍｉｃｓ，　２００７，３０ （４）　：１０４９－１０６１．＠＠［５］ Ｗ．　Ｗａｎｇ，Ｓ．　Ｓｕｚｕｋｉ，Ｋ．　Ｎｏｎａｍｉ，ｅｔ　ａｌ．　Ｆｕｌｌｙ　Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ　Ｑｕａｄ Ｒｏｔｏｒ　ＭＡＶ　ａｎｄ　ｆｌｙｉｎｇ　ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ　ｗｉｔｈ　ｃｏｍｐｌｅｔｅ　ｅｍｂｅｄｄｅｄ　ｓｙｓｔｅｍ ［　Ｃ　］．　ｔｈｅ　９ｔｈ　Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ　Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ　ｏｎ　Ｍｏｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｖｉｂｒａｔｉｏｎ Ｃｏｎｔｒｏｌ　，２００８．＠＠［６］ Ｋ．　Ｎｏｎａｍｉ，Ｈ．　Ｎｉｓｈｉｍｕｒａ，Ｍ．　Ｈｉｒａｔａ．　Ｃｏｎｔｒｏｌ　ｓｙｓｔｅｍ　ｄｅｓｉｇｎ　ｂｙ Ｍａｔｌａｂ［　Ｍ］．　Ｊａｐａｎ：Ｔｏｋｙｏ　Ｄｅｎｋｉ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　Ｐｒｅｓｓ，　１９９８．＠＠［　７　］ Ｘｉａｏｆｅｎｇ　Ｚｈａｎｇ，　Ｒｕｉ　Ｂａｉ．　Ｐｅｅｒ－ｔｏ－Ｐｅｅｒ　Ｆｉｒｅ　Ａｌａｒｍ　Ｓｙｓｔｅｍ　Ｂａｓｅｄ Ｏｎ　ＣＡＮ　Ｂｕｓ［　Ｊ］．　Ｆｉｒｅ　Ａｌａｒｍ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ａｎｄ　Ｐｒｏｄｕｃｔ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ， ２００１，１５（７）　：　４１－４３．基于气压高度计的多旋翼飞行器高度控制作者：王伟， 周勇， 王峰， 程勇， 宋昱泽， 野波健藏作者单位：王伟,周勇,王峰,程勇(南京信息工程大学江苏省气象传感网技术工程中心,江苏南京210044)， 宋昱泽,野波健藏(日本千叶大学工学研究科,日本千叶263-8522)引用本文格式：王伟.周勇.王峰.程勇.宋昱泽.野波健藏基于气压高度计的多旋翼飞行器高度控制[会议论文] 2011。

四旋翼飞行器姿态与高度控制器的设计翁理国;李倩;王伟【摘要】MAVS had attracted more and more attention because of collecting intelligence in human inaccessible areas .In this paper ,both attitude and altitude controls of a quad‐rotor type MAVS were discussed and analyzed .On the attitude control ,one order memory based controller was selected , the performance of which was independent of the detail model information .On the altitude control ,LQG controller wasproposed .Actual flight results showed that the designed controller had a good stability and traceability .%由于微型飞行器（micro aerial vehicles ，简称 MAVS）能够在人类难以接近的地方收集情报，因此，其吸引了越来越多的关注。

以四旋翼飞行器为平台，以实现飞行器姿态和高度控制为目的进行研究。

在姿态控制上，采用一种不依赖于具体模型的记忆控制方法设计控制器。

在高度控制上，采用一种线性二次高斯（linear quadratic Gaussian ，简称 LQG）控制方法设计控制器。

实际飞行结果表明，设计的控制器具有良好的稳定性和跟踪性。

【期刊名称】《安徽大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2015(000)001【总页数】8页(P52-59)【关键词】MAVS;姿态控制;高度控制;记忆控制;LQG【作者】翁理国;李倩;王伟【作者单位】南京信息工程大学信息与控制学院，江苏南京 210044;南京信息工程大学信息与控制学院，江苏南京 210044;南京信息工程大学信息与控制学院，江苏南京 210044【正文语种】中文【中图分类】V249MAVS是一种由动力驱动、无人驾驶、可重复使用的航空器.因具有体积小、重量轻、机动灵活、环境适应性强等优点，已成为集军用、商用、民用多位一体的无人驾驶工具［1］.随着微机电系统（micro electromechanical systems，简称MEMS）的发展，单旋翼直升机一直是微型飞行器发展的研究平台，其复杂性及不稳定性却限制了它的发展.如今，一种新型的微型多翼飞行器，特别是多旋翼飞行器越来越受到人们的重视.由于四旋翼微型飞行器具有稳定性高的特点，因此广泛应用于军事侦察、气象探测、环境监测和空中交通应急等方面［2］.在实际应用中，飞行器需要自主飞行完成上述艰巨的任务.由于它体积小、结构简单，因此通信设备的安装存在技术上的难题.到目前为止，许多科研团队在解决这些难题上取得了巨大的成就［3－6］.为实现自主飞行，研究人员采用了多种控制方法，如自适应、模型预测及模糊控制等［7］.通常情况下，飞行控制器的性能受限于外部扰动和模型误差，因此，设计真正有效的、具有鲁棒性的控制器具有重要意义.作者拟研究姿态和高度的动力学控制方法.为了实现姿态控制，采用基于历史信息的控制器，即记忆控制器，这种控制器的最大优势在于控制性能与外部干扰无关，能够提高系统的鲁棒性.为了准确控制飞行器的飞行高度，采用基于最优控制理论的LQG控制方法设计控制器.1 被控对象图1为四旋翼微型飞行器，是该设计的被控对象.机体的主体部分由碳纤维制作，以获得较轻的重量和较好的强度.飞行器动力由4个T－MOTOL直流无刷电机提供，其频率在50～500Hz范围，最大转速可达837rad·s－1.采用4个APC1245螺旋桨，飞行器可载重约1kg，搭载1节2 100mAh的锂聚合物电池，空载飞行时间约10min.图1 四旋翼微型飞行器Fig.1 Quad－rotor MAVS2 建模和控制器设计图2为控制回路结构图.如图2所示，一个完整的飞行器控制系统可分成4个部分：X，Y，Z方向控制器和偏航角控制器.该设计主要研究其中的姿态控制及高度控制. 图2 控制回路结构图Fig.2 Structure of control loop2.1 姿态角建模由于四旋翼飞行器的6个自由度是通过调节电机的转速得到，因此它是一个强耦合、非线性的多输入多输出系统.考虑到在实际飞行过程中姿态角变动范围较小，可以忽略各个自由度之间的耦合，把系统简化为各个独立的单输入单输出线性系统，分别设计控制器.此外，四旋翼飞行器的结构具有对称性，滚转角和俯仰角的结构相同，因此在建模时只考虑滚转角.将四旋翼飞行器放置在3维坐标系中，假设其载体坐标系为N，机体质量为m，外力为F∈R3，转矩为τ∈R3，将转矩与姿态角的非线性关系近似为线性关系（此时假设姿态角变化很小），根据动力学定理，可得到以下关系式［8］飞行器的姿态是载体坐标系相对参考坐标系的位置关系.载体坐标系是以飞行器重心为原点，记为On，而参考坐标系是以地面为原点，记为Oi.V＝（u，v，w）中的u，v，w为载体坐标系3个轴方向的角速度，它们分别对应飞行器的前方向Xn轴、飞行器的右方向Yn轴和飞行器的下方向Zn轴.Q＝（p，q，r）中的p，g，r为参考坐标系下的角速度，它们分别对应磁场的北极方向Xi轴、重力方向Zi 轴和OiXiZi平面的垂直方向Yi轴.欧拉角ξ＝（φ，θ，ψ），其中φ为滚转角，θ为俯仰角，ψ为偏航角.将载体坐标系转换到参考坐标系的旋转矩阵如下此时矩阵R满足：R－1＝RT，det（R）＝1.参考坐标系下3个方向的角速度Q与欧拉角的3个角速度的关系如下其中：欧拉矩阵Γ（ξ）［9］为当时，矩阵Γ（ξ）是奇异矩阵，它的逆矩阵为通过方程式（4）对时间的微分以及方程式（2）可得到其中，sk（Q）可将Q从R3 变换到R3×3.滚转角速度的二阶微分方程表达式为其中：Jφ和τφ分别为绕Xi轴的转动惯量和转矩.一般地，控制量u和实际获得的转矩τφ近似为线性关系，因此可将式（8）变为2.2 记忆控制在姿态控制器设计中，考虑到四旋翼飞行器具有高度非线性和强耦合的特性，设计一个具有良好稳定性和跟踪性的控制器十分必要，作者采用记忆控制方法来提高控制器的鲁棒性能［10］.令滚转角运动偏差为ε＝φ－φ＊，其中φ＊为获取的滚转角的目标值，由式（9）得到的滚转角运动偏差微分表达式为为方便处理，引入一个新的变量e，将原先涉及φ的二阶跟踪问题简化为用e表示的一阶稳定系统，即将e的微分代替，得到定义系统控制输出为其中为基于记忆的补偿，即为系统非线性和其他干扰提供的补偿.通过公式（12），（13）将一阶稳定系统e变为记忆控制的基本思想是利用当前与先前的系统响应以及过去的记忆信息来构建控制方法，因此也被称为经验控制［11］.考虑到实际应用中，当前的系统状态对未来的影响最大，因此选择当前系统的一阶线性函数构建控制方法.通过欧拉微分，将式（14）一阶稳定系统变为其中：T为采样周期；vk为记忆控制输入.由式（15）得到的前一时刻方程式为将式（15）减去式（16），得到由于记忆控制需要使用过去的控制经验vk－1、当前的跟踪误差ek及先前的跟踪误差ek－1，故定义vk为假定由式（17）得到由于，所以有考虑到e被定义为一个抖动范围为T2λ的滑动平面，当e逐渐变小时，跟踪误差ε及其导数也将变小.式（21）表明如果函数f（·）的变化不是无限快，可认为跟踪误差和它的导数也很小（此时T非常小）.综上所述，根据循环周期T、目标值φ＊的姿态角模型及式（13）的变换方程uk －1＝Jφ（vk－1＋ξk－1），可得记忆控制器表达式为其中与模型有关，将其放入模型函数f（·）中，则根据上文可知，为使f（·）在不同函数下都能保持较好的跟踪性能，假设f（·）函数如下图3为记忆控制器的仿真结果，其中参数T＝0.02，k0＝1，J＝0.173 2.由图3可以清楚地看到，不论在f1（·）还是在f2（·）函数下，记忆控制器都能保持极好的跟踪性能，实现了良好的鲁棒性.图3 记忆控制器的仿真结果Fig.3 Simulation results of memory based controller2.3 高度建模四旋翼飞行器的高度控制是通过同时调节4个电机转速来实现的.根据电机驱动原理，控制输入u（s）与转速n（s）的输出呈线性关系，同时转速n（s）的输出与产生的浮力F（s）也近似呈线性关系［12－13］，于是可以得到下面的传递函数其中：k，T1均为常数.浮力F与加速度、速度与位置的关系式可表示为其中：φ，θ分别为滚转角和俯仰角；Z为高度；Cx＝cosx；fZ为空气阻力；m 为飞行器的质量.由于四旋翼飞行器主要以定点悬浮为主，飞行过程中的倾斜角很小，忽视空气阻力，对式（26）进行线性化，并通过拉普拉斯变换得到如下公式把式（25）代入式（27）当中，可得从控制输入到位置输出之间的传递函数为通过实际飞行的输入输出实验数据，利用Matlab中的ident工具拟合可得到式（28）中的未知参数.图4为仿真模型验证结果.由图4可知，仿真模型是准确的. 图4 仿真模型验证结果Fig.4 Simulation model validation results为实现控制器的输出能够准确跟踪参考输入信号的变化，引入一个额外的状态变量xp（t）＝扩展的高度状态方程为2.4 LQG 控制LQG是一个基于最优控制理论的控制器设计方法［14］，该文采用LQG理论设计控制器实现高度控制.用状态空间将式（28）的传递函数表示为其中：w（t）为参考输入；I为单位矩阵定义二次性能指标泛函为构造哈密顿函数为伴随方程及其边界条件［15］为最优控制应满足又由于R正定，且其逆存在，于是有假设λ（t）和状态变量xa（t）呈线性关系，即其中：P为里卡蒂代数方程式的解.将式（37）代入式（38），得由于控制器的设计需要所有的状态变量，通过上面的状态反馈获得加速度和高度数据，但是仍有3个状态量无法测得.为此，设计卡尔曼滤波器推测系统中间状态变量，并且其中一些状态量可对机载传感器的高频噪声进行滤波，提高控制器的控制品质.3 程序流程图图5为记忆控制方法流程图和LQG控制方法流程图.图5 记忆控制方法（左）和LQG控制方法（右）流程图Fig.5 Flow chart ofmemory control method（left）and LQG control method（right）在图5的左图中，T表示控制循环周期，pre表示前一时刻的控制量，ref表示获取的遥控器发送过来的目标值，该设计获取的是滚转角的目标值.在图5的右图中，状态变量X1，X2，X3分别表示卡尔曼滤波推测出的Z方向的加速度、位置及速度，其中X1，X2是用来对机载传感器的高频噪声进行滤波的.4 实验及其分析通过室外飞行实验来验证设计的姿态和高度控制器的性能.MAVS的目标值由2.4GHz的无线遥控器给定，飞行状态由无线传输模块XBee－pro传回，以实现地面站与飞行器之间的数据传输.4.1 姿态控制实验通过实际飞行来检验姿态控制器的性能及仿真结果的正确性.图6为飞行器悬停实验结果.从图6中可以看出，飞行器姿态角变动保持在±2°.即使在实际飞行环境下有强风和其他干扰，姿态角的变动也是在稳定范围之内.图7为飞行器鲁棒性实验结果.由图7可知，控制器几乎不受模型变化的影响，能够很好地跟踪目标.图6 飞行器悬停实验结果Fig.6 Hovering experimental result of MAVS图7 飞行器鲁棒性实验结果Fig.7 Robust experimental result of MAVS4.2 高度控制实验通过实际飞行来检验高度控制器的性能及仿真结果的正确性.手动操作遥控器使飞行器在空中定点悬停一段时间，然后切换飞行模式，接收遥控器发送来的目标值.图8为飞行器高度的跟踪实验结果.由图8可知，实际飞行的实验结果基本与模拟结果一致，验证了该设计数学模型的可行性与准确性，此控制器有很好的稳定性与追踪性.图8 飞行器高度跟踪实验结果Fig.8 Altitude experimental result of trackingMAVS5 结束语以自主研发的四旋翼飞行器为控制对象，研究它的姿态与高度控制器的设计方法.在姿态控制器设计中，采用基于记忆的控制方法，实验结果表明此控制器具有良好的稳定性和跟踪性，尤其是姿态模型改变及外部干扰下，控制器仍然获得良好的控制性能，体现了该控制器的鲁棒性.在高度控制器设计中，采用基于最优控制的LQG控制方法，实验结果表明此控制器也能达到预期控制效果.参考文献：［1］Martinez V.Modelling of the flight dynamics of a quad rotor helicopter［J］.A MSc Thesis in Cranfield University，2007，71（2）：149－438.［2］Achtelik M，Bachrach A，He R J，et al.Stereo vision and laser odometry for autonomous helicopters in GPS－denied indoor environments［C］／／Grant R，Douglas W，et al.International Society for Optical Engineering，Orlando：SPIE，2009：733219－733229.［3］Bachrach A，He R J，Roy N .Autonomous flight in unknown indoor environments［J］.International Journal of Micro Air Vehicles，2009，1（4）：217－228.［4］Wang W，Nonami K，Mitsuo H.Model reference sliding mode control of small helicopter XRB based on vision［J］.International Journal of Advanced Robotic Systems，2008，5（3）：235－242.［5］Hoffmann G M，Huang H，Waslander S L，et al.Precision flight control for a multi－vehicle quad rotor helicopter test bed［J］.Control Engineering Practice，2011，19（9）：1023－1036.［6］Kendoul F.Survey of advances in guidance，navigation，and controlof unmanned rotorcraft systems［J］.Journal of Field Robotics，2012，29（2）：315－378.［7］Xia M，Zhang Y C，Weng L G，et al.Fashion retailing forecasting based on extreme learning machine with adaptive metrics of inputs ［J］.Knowledge－Based Systems，2012，36：253－259.［8］Tayebi A，McGilcary S.Attitude stabilization of a VTOL quadrotor aircraft［J］.Control Systems Technology，IEEE Transactions on，2006，14（3）：562－571.［9］Nonami K，Kendoul F，Suzuki S，et al.Autonomous flying robots：unmanned aerial vehicles and micro aerial vehicles［M］.Verlag：Springer，2010.［10］Rudin K，Hua M D，Ducard G.A robust attitude controller and its application to quad rotor helicopters［C］／／18th IFAC World Congress，2011：10379－10384.［11］Song Y D.Memory－based control of nonlinear dynamic systemspart I－design and analysis［C］／／Industrial Electronics and Applications，1st IEEE Conference on，IEEE，2006：1－6.［12］Kendoul F，Lara D，Lozano R.Real－time nonlinear embedded control for an autonomous quad rotor helicopter［J］.Journal of Guidance，Control，and Dynamics，2007，30（4）：1049－1061.［13］Wang W，Song Y Z，Nonami K，et al.Attitude controller design for a six－rotor type MAV［J］.Key Engineering Materials，2011，480（4）：1155－1160.［14］Kendoul F，Fantoni I，Lozano R.Asymptotic stability of hierarchical inner－outer loop－based flight controllers［C］／／Proceedings of the 17th IFAC World Congress，2008：6－11.［15］Lewis F L，Vrabie D，Syrmos V L.Optimal control［M］.New York：John Wiley ＆Sons，2012.。

四旋翼无人机的高度控制余莉;顾泽滔;王伟;王光伟【期刊名称】《测控技术》【年(卷),期】2016(035)001【摘要】为实现对四旋翼无人机飞行高度的控制,采用气压高度计对高度信息进行反馈,同时使用竖直加速度数据进行补偿.为了减少由建模误差对控制效果产生的影响,并使系统具有较强的鲁棒性,设计了模型参考滑模控制器(MRSMC,model reference sliding mode controller),同时对于无法直接测量的状态量使用卡尔曼滤波器来进行推测.实验结果表明所设计的控制器具有良好的稳定性和鲁棒性.【总页数】4页(P73-76)【作者】余莉;顾泽滔;王伟;王光伟【作者单位】南京信息工程大学信息与控制学院,江苏南京210044;南京信息工程大学信息与控制学院,江苏南京210044;南京信息工程大学信息与控制学院,江苏南京210044;日本千叶大学工学研究科,日本千叶263-8522【正文语种】中文【中图分类】TP273.3【相关文献】1.丘陵城市建筑高度控制规划方法构建——以长沙岳麓山及其周边地区高度控制规划为例(2003-2016) [J], 陈煊;廖艳红;王嘉骥2."紧凑城市"理念下的建筑高度控制探索——以西安曲江新区高度控制研究为例[J], 黄嘉颖;吴左宾;周庆华3.眺望控制法在地标背景建筑高度控制中的运用初探——以温州江心屿双塔背景建筑高度控制规划研究为例 [J], 刘卫东;林观众4.四旋翼无人机高度控制——基于CNF与自适应非光滑控制 [J], 何栋炜;解维坤;高培;郑积仕5.基于人视角量化分析的山水城市整体高度控制方法探索以安吉整体城市高度控制实践为例 [J], 林姗因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

六旋翼无人机的控制分配
王伟;管永康
【期刊名称】《电光与控制》
【年(卷),期】2018(025)007
【摘要】以六旋翼无人机为控制对象,针对经典控制分配方法在控制输入值过大时易出现电机转速指令值饱和的缺点,提出一种根据权重进行分配的改进方案.根据控制输入值的变化来实时更新权重系数以避免电机转速饱和.仿真结果表明所提分配方法能提高分配的合理性,抑制各通道的耦合现象,能有效提高六旋翼无人机的抗饱和性,有助于改善无人机的飞行性能.
【总页数】5页(P43-47)
【作者】王伟;管永康
【作者单位】南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心,南京20044;南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心,南京20044【正文语种】中文
【中图分类】V279;TP273.3
【相关文献】
1.六旋翼无人机旋翼转动对测风准确性的影响研究 [J], 李正农; 胡昊辉
2.飞行参数对六旋翼植保无人机雾滴在荔枝树冠层沉积分布的影响 [J], 潘波;姜蕾;王冰洁;梁敬崎;朱宏宇;白先权;林勇
3.54所成功研制出四旋翼、六旋翼和系留无人机 [J],
4.CT300-60P油动六旋翼无人机(大壮) 辽宁壮龙无人机科技有限公司 [J],
5.六旋翼植保无人机旋翼折叠机构有限元分析及拓扑优化 [J], 任帅阳;高爱民;张勇;韩伟
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摘要：该项目以AT89C51为核心微处理器，实时监测动态扫描显示周围环境中的气压大小。

一：前言目前，各类集成化传感器已有许多系列产品，有些已得到广泛应用。

集成化已经成为传感器技术发展的一个重要方向。

随着集成化技术的发展，各类混合集成和单片集成式压力传感器相继出现，有的已经成为商品。

集成化压力传感器有压阻式、电容式、等类型，其中压阻式集成化传感器发展快、应用广。

自从压阻效应发现后，有人把4个力敏电阻构成的全桥做在硅膜上，就成为一个集成化压力传感器。

国内在80年代就研制出了把压敏电阻、电桥、电压放大器和温度补偿电路集成在一起的单块压力传感器，其性能与国外同类产品相当。

由于采用了集成工艺，将压敏部分和集成电路分为几个芯片，然后混合集成为一体。

提高了输出性能及可靠性，有较强的抗干扰能力，完全消除了二次仪表带来的误差。

70年代国外就出现了集成温度传感器，它基本上是利用晶体管作为温度敏感元件的集成电路。

其性能稳定，使用方便，温度范围在。

国内在这方面也有不少进展，例如近年来研制集成热电堆红外传感器等。

集成化温度传感器具有远距离测量和抗干扰能力强等优点，具有很大的实用价值。

在现代工业设备中，压力传感器和检测仪表是不可或缺的一部分的理由，还可由以下两方面来看，传统的工业设备如在其上增加了必要的传感器，配备精密测量部件，则其功能和精度可以提高，便于用户操作和维护，安全等级也可以提高，设备可以增值；工业设备作为自动化系统的控制对象或作为自动化系统的一部分，必须能与自动化系统的三部分（检测、控制、执行）相兼容或提供接口，使之集成为一个有机的整体，无论是单机自动化或作为大型自动化装置的一部分，都使该工业设备的用途扩大。

综上所述，作为工业设备本身增加传感器和检测仪表、测量仪表或提供接口，是传统设备更新换代的必要条件。

压力传感器能感受流体压力并产生与此压力成线性关系的电信号的测试设备，它与记录仪器相配合可以精确、快速地测量静态压力或脉动压力，并能进行远距离传输和信号变换，因此，在空气动力学、流体力学、爆炸力学、燃烧物理等学科以及工程安全防护和动力机械等技术领域内有广泛应用。