基于滑?？刂频亩嘈頍o人機飛行控制系統(tǒng)設(shè)計

連 亮，盧欣欣，紀鵬飛

（江蘇工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院航空與交通工程學(xué)院 江蘇 南通 226007）

0 引言

隨著市場需求的推動及傳感器技術(shù)領(lǐng)域的發(fā)展，無人機行業(yè)已進入快速發(fā)展階段。無人機憑借良好的靈活性和高超的機動性在多行業(yè)得到了應(yīng)用與推廣。無人機在進行實際工作時，其飛行系統(tǒng)需進行準確定位，不僅要保證飛行高度平穩(wěn)，也要確保飛行軌跡精確，這都離不開無人機飛行控制系統(tǒng)[1-5]。因此，無人機飛行控制系統(tǒng)是無人機的核心，對無人機推廣應(yīng)用起到了至關(guān)重要的作用。

1 無人機飛行控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

無人機系統(tǒng)控制常采用串級控制，串級控制是改善控制過程品質(zhì)極為有效的方法，在控制領(lǐng)域應(yīng)用十分廣泛[6-7]。串級控制與傳統(tǒng)單回路控制相比，在結(jié)構(gòu)上有兩個閉環(huán)，其特點如下[8-9]：（1）串聯(lián)控制的副回路對進入的擾動有很強的克服作用；（2）串級控制的副回路，提升了控制對象控制反饋效率，縮短了控制周期，因此提高了控制系統(tǒng)響應(yīng)速度；（3）系統(tǒng)工作時串級控制提高了系統(tǒng)工作頻率，因此提升了系統(tǒng)控制質(zhì)量；（4）串級系統(tǒng)有一定自適應(yīng)能力。

這里以水平面控制為例，其控制系統(tǒng)的串級控制結(jié)構(gòu)搭建見圖1。根據(jù)圖1可知，無人機在飛行時，借助調(diào)控電機轉(zhuǎn)速的方式實現(xiàn)對無人機飛行角度、速度等相關(guān)參數(shù)的實時、精準化控制，以保證無人機按照要求平穩(wěn)飛行。在無人機控制系統(tǒng)中，如果需要無人機進行定點作業(yè)，應(yīng)確保所有控制器不僅要穩(wěn)定運行，還要滿足一定的控制精度。因此，下層控制器就需有較高的控制精度和靈敏度，以避免因為控制響應(yīng)延遲導(dǎo)致控制出現(xiàn)誤差。

2 多傳感器融合系統(tǒng)設(shè)計

傳感器融合控制是無人機控制系統(tǒng)最重要的組成部分。無人機飛行過程中位置、速度、姿態(tài)角等信息都需要傳感器進行檢測傳遞，多傳感器融合系統(tǒng)是將傳感器檢測到的信息進行處理，以實現(xiàn)協(xié)調(diào)控制無人機飛行的目的[10-11]。下文將闡述本文設(shè)計的無人機控制系統(tǒng)中多傳感器融合系統(tǒng)的設(shè)計。

2.1 融合系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計

多傳感器融合系統(tǒng)的融合架構(gòu)采用如圖2所示結(jié)構(gòu)，該架構(gòu)是利用集中式和分布式相結(jié)合的形式實現(xiàn)，控制系統(tǒng)硬件部分是利用ST（意法半導(dǎo)體）開發(fā)的STM32F4實現(xiàn)。系統(tǒng)融合架構(gòu)采用集中式和分布式相結(jié)合的形式，可以有效降低數(shù)據(jù)運算量，以實現(xiàn)用小運算能力的芯片來計算系統(tǒng)融合算法的目的。

多傳感器融合系統(tǒng)中，一級融合的節(jié)點1是用來獲取無人機位置信息的，該節(jié)點的位置信息獲取由GNSS接收機、雙目視覺相機和2D激光雷達完成。一級融合的節(jié)點2是為了獲取無人機飛行時速度信息，該節(jié)點的速度信息獲取由GNSS接收機、光流模塊和IMU完成。因此，GNSS接收機在一級融合的節(jié)點中起了重要作用，既要獲取無人機飛行中的位置信息，也要獲得無人機飛行過程中的速度信息，但GNSS接收機應(yīng)用中有個關(guān)鍵問題，其信息的準確性取決于無人機飛行環(huán)境，如果衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)信號強獲取的信息就很準確，如果周圍衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)信息弱將會產(chǎn)生數(shù)據(jù)值的延遲誤差，如果遇到極端無衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)地區(qū)就沒辦法獲取信息以致無人機無法使用。

針對衛(wèi)星定位信號差的環(huán)境，本文設(shè)計采用光流模塊實現(xiàn)速度信息的采集。光流模塊是一種視覺傳感器，工作過程中是利用分析地面紋理信息來獲取速度信息。但該模塊應(yīng)用也有缺陷，當(dāng)?shù)孛婕y理流暢（地面光滑場合）或無人機行駛速度過快時，模塊將無法獲取無人機速度信息。因此為確保無人機系統(tǒng)能獲取準確的速度信息，本文設(shè)計選用IMU模塊與GNSS和光流模塊相互融合的方式。

傳感器融合系統(tǒng)，一級融合在理論狀態(tài)下可以獲取無人機較為準確的位置信息和速度信息，但實際情況下獲取的結(jié)果信息與真實狀態(tài)相比仍存在一定誤差。而二級融合很好地解決了上述問題，二級融合是將一級融合的位置信息及速度信息同IMU數(shù)據(jù)進行再次融合，二次融合可以有效提高系統(tǒng)獲取信息的準確性，使得數(shù)據(jù)的連續(xù)性更好。

2.2 傳感器數(shù)據(jù)處理及檢驗

傳感器數(shù)據(jù)處理對于多傳感器融合系統(tǒng)十分重要，數(shù)據(jù)的準確性將直接影響到系統(tǒng)的融合結(jié)果。各傳感器數(shù)據(jù)準確性判斷都有其各自準則，文中GNSS是根據(jù)信息接收的衛(wèi)星數(shù)量及各自衛(wèi)星的精度因子決定；而視覺相機及激光雷達由于沒有判斷位置精度的數(shù)據(jù)判斷準則，采用各自SLAM過程中幀間匹配的誤差來衡量其輸出數(shù)據(jù)精度。

3 控制器控制系統(tǒng)設(shè)計

3.1 位置控制器設(shè)計

位置控制器在運行過程中需要對多個對象進行控制，如速度、姿態(tài)角等，在控制參數(shù)和結(jié)構(gòu)改變條件下，對應(yīng)的控制模型也需要針對性地調(diào)節(jié)。

在進行位置控制時，目前，通常采用PID控制結(jié)構(gòu)設(shè)計。在位置控制器中，受誤差積分等因素的影響，無人機在抵達目標點位后難以馬上停止，一般會在目標點位周圍晃動，也就是說，積分值不能瞬間歸零。因此，在設(shè)計過程中應(yīng)該選擇比例控制模式。

無人機在運行過程中獲取目標坐標信息后，可根據(jù)獲取到的信息，實時精準地進行位置控制，由此高效地推導(dǎo)出控制的目標值。關(guān)于位置控制的計算步驟可見圖3。

3.2 速度控制器設(shè)計

速度控制過程中主要是基于誤差參數(shù)進行分析，確定出姿態(tài)角目標值。在實際控制領(lǐng)域，對姿態(tài)角、姿態(tài)角速率控制器而言都需要不斷地進行狀態(tài)更新，它們兩個控制的反饋量一般源于IMU模塊。此數(shù)據(jù)源有兩個顯著特點：一是不會產(chǎn)生較大誤差，二是適用于各種環(huán)境，即無論處于何種環(huán)境都可以便捷高效地獲取。因此，姿態(tài)角以及姿態(tài)角速率控制器表型一般較為穩(wěn)定，因此速度控制器的性能將直接關(guān)系到無人機運行過程的控制效果。

3.2.1 速度控制器算法選擇

無人機在飛行過程中，由于外部環(huán)境不同衛(wèi)星信號發(fā)生變化時，無人機上各速度傳感器將表現(xiàn)出不同特性。根據(jù)實際應(yīng)用結(jié)果表明，采集的傳感器數(shù)據(jù)噪聲較高條件下，受到衛(wèi)星信號不穩(wěn)定等各方面因素的影響，融合系統(tǒng)所得結(jié)果的精度不同，為避免這方面問題的影響，就需要提高數(shù)據(jù)更新頻率。

數(shù)據(jù)反饋噪音不一致條件下，基于PID方法進行控制時，所得結(jié)果也各有不同，但是在飛行時調(diào)整參數(shù)容易造成控制量跳變。所以，關(guān)于飛行中模型變化這一問題，建議通過魯棒性較強的基于參考模型的滑?？刂圃O(shè)計速度控制系統(tǒng)。

3.2.2 滑?？刂葡嚓P(guān)理論

滑?？刂七^程主要分為兩部分：（1）狀態(tài)量向滑模面的滑向過程；（2）狀態(tài)量在滑模面保持的過程。針對上述滑?？刂七^程，滑?？刂圃O(shè)計也分兩步進行：（1）選取切換函數(shù)；（2）設(shè)計滑?？刂破鳌D4是滑?？刂葡到y(tǒng)的結(jié)構(gòu)和原理組成。

由圖4可知，這種方法控制過程中，將目標速度錄入后，參考模型可基于采集的信息分析確定出目標狀態(tài)軌跡，由此說明狀態(tài)很容易受到模型自身特性的影響。因而在進行建模時，需要對這些因素進行全面分析及優(yōu)化。無人機在飛行控制時，位置因素也會不同程度影響到參考模型確定出的狀態(tài)信息，因而很有必要濾波處理輸入的相關(guān)狀態(tài)參數(shù)，以提高無人機的控制精度。

3.2.3 參考模型設(shè)計

在無人機控制系統(tǒng)中姿態(tài)角控制器設(shè)計完成后，無人機操作者可利用手動操作無人機，搜集無人機飛行過程的姿態(tài)角及實時的速度信息，此時利用MATLAB軟件中進行系統(tǒng)分析辨識，結(jié)果表明：擬合模型與實際模型的相似度接近80%，符合相關(guān)要求。參照實際模型，可構(gòu)建參考模型，其階躍響應(yīng)見圖5。由圖5可知，參考模型的階躍響應(yīng)時間大約是2 s。

3.2.4 基于MRSMC的速度控制器設(shè)計

參考模型的構(gòu)建可以把目標姿態(tài)角以各狀態(tài)目標值的形式呈現(xiàn)。無人機控制系統(tǒng)為實現(xiàn)控制目標，在控制過程中需不斷調(diào)整實際值與狀態(tài)值間的誤差，以達到無人機理想的目標姿態(tài)角。因此，需要進行控制器的設(shè)計。本文設(shè)計的速度控制器，為驗證其性能，利用Matlab進行仿真模擬。將階躍函數(shù)設(shè)定為速度目標值，仿真結(jié)果見圖6。由圖6可知：（a）為通過這種模型進行控制后給出的姿態(tài)角目標值；（b）為階躍響應(yīng)相關(guān)信息；（c）為對應(yīng)于這種響應(yīng)條件下切換函數(shù)改變情況；（d）反映了一定條件下的速度追蹤所得結(jié)果。

3.2.5 速度控制器驗證

本文在對速度控制器性能進行驗證時，應(yīng)用了仿真分析法，選擇速度模型進行控制，據(jù)此驗證了滑?？刂破鞯男阅芟嚓P(guān)情況，并做了對比研究。

在檢驗時首先根據(jù)要求調(diào)整了速度模型的特定參數(shù)，以此對無人機飛行時質(zhì)量相關(guān)不確定性予以仿真分析，在和PID控制相比較的過程中檢驗滑?？刂频聂敯粜裕P(guān)于模型變化后的階躍響應(yīng)可見圖7。

從圖7可知，當(dāng)系統(tǒng)模型發(fā)生較大變化后，速度階躍響應(yīng)的上升時間為1 s，出現(xiàn)了1%的超調(diào)，但該超調(diào)并不會對系統(tǒng)產(chǎn)生較大的影響。圖8為正常模型下的速度階躍響應(yīng)，從圖中可以看出，在正常模型下速度控制器的階躍響應(yīng)不存在超調(diào)，上升時間為1 s。

對正常的速度模型進行分析時，對比研究了PID控制與本文建立的模型階躍響應(yīng)值，結(jié)果見圖9。

圖10表明，合理修改PID控制器的參數(shù)有助于獲得比較理想的控制效果，上升時間明顯縮短，時間控制周期明顯小于滑?？刂?，在目標速度為1 m/s條件下，分析可知對應(yīng)的姿態(tài)角目標值分別為0.37 rad、0.34 rad，符合相關(guān)要求。

速度模型改變條件下，二者的階躍響應(yīng)信息對比所得結(jié)果見圖11、圖12。由圖中分析可知，模型中質(zhì)量相關(guān)參數(shù)發(fā)生變化后，PID控制的上升時間有所延長，在之前1 s的基礎(chǔ)上延長了1.3 s，由此可知，常規(guī)PID控制存在著控制強不足的問題。

4 結(jié)語

隨著智能控制技術(shù)的發(fā)展，無人機飛行控制技術(shù)也取得了迅猛發(fā)展。在無人機運行過程中，其飛行控制系統(tǒng)已成為不可或缺的關(guān)鍵部分，將直接影響無人機飛行過程的安全穩(wěn)定性。因此，對無人機飛行控制系統(tǒng)研究，具有一定現(xiàn)實意義。