[发明专利]轨迹跟踪优化控制方法、装置、多旋翼无人机及存储装置

说明书

本发明公开了一种轨迹跟踪优化控制方法、装置、多旋翼无人机及存储装置，其通过预先设定的双闭环比例‑积分‑微分控制器的控制参数，初始退饱和系数和初始鲁棒阈值计算鲁棒抗饱和补偿量，且根据内环姿态角误差大小自适应调节退饱和速度，再利用控制参数、内环姿态角误差、鲁棒抗饱和补偿量计算得到初始的实际控制量，以初始的实际控制量和无人机的轨迹跟踪误差结合粒子群优化算法优化退饱和系数与鲁棒阈值，并以优化后的退饱和系数和鲁棒阈值更新实际控制量，得到最优实际控制量，并以此控制无人机，从而实现抗饱和优化控制，增强多旋翼无人机在输入受限的情况下轨迹跟踪控制的精度和抗扰动能力，提高了轨迹跟踪控制性能。

技术领域

本申请涉及多旋翼无人机控制技术领域，特别是涉及一种轨迹跟踪优化控制、装置、多旋翼无人机及存储装置。

背景技术

多旋翼无人机具有结构简单、飞行灵活、可垂直起降等特点，在军用与民用领域展示出广阔的应用前景，受到国内外学者的广泛关注。

多旋翼无人机的运动是由电机驱动旋翼产生，实际中电机由于物理上的限制只能达到有限转速，因此，多旋翼无人机具有控制器输入受限问题，即执行器饱和现象，这是控制工程中普遍存在但又经常被设计者所忽略的问题，该问题会使控制器输出达不到理论值，从而影响多旋翼无人机控制精度，导致系统调节时间延长、超调增大、振荡、甚至系统失稳。尤其在多旋翼无人机实际飞行环境较为复杂情况下，如出现大风扰、风切变等，将会加重输入受限对系统的恶劣影响，导致多旋翼无人机性能下降，严重甚至发生坠机事故。

现有的技术方案中，主要通过抗饱和控制来解决控制器输入受限问题，但是大多现有的抗饱和控制方法主要以抑制控制器饱和为主，未充分考虑环境因素影响，导致在复杂环境下飞行的多旋翼无人机往往会出现控制效率降低，鲁棒性变差的问题。

发明内容

本申请提供一种轨迹跟踪优化控制方法、装置、多旋翼无人机及存储装置，以解决多旋翼无人机因输入受限导致性能下降的问题。

为解决上述技术问题，本发明提供了一种轨迹跟踪优化控制方法，包括：

获取预先设定的双闭环比例-积分-微分控制器的外环比例控制参数、外环微分控制参数，及无人机的轨迹跟踪误差和实际姿态角，并计算得到内环姿态角误差；

获取预先设定的双闭环比例-积分-微分控制器的内环比例控制参数、内环微分控制参数，并结合内环姿态角误差计算得到第一控制量；

当无人机的执行器饱和时，获取预先设定的初始退饱和系数和初始鲁棒阈值，并计算得到鲁棒抗饱和补偿量；

利用内环积分控制参数、内环姿态角误差、鲁棒抗饱和补偿量计算得到第二控制量；

利用第一控制量和第二控制量计算得到实际控制量；

根据实际控制量和轨迹跟踪误差对初始退饱和系数和初始鲁棒阈值进行粒子群优化处理，得到最优退饱和系数和最优鲁棒阈值；

根据最优退饱和系数和最优鲁棒阈值更新实际控制量，得到最优实际控制量，并根据最优实际控制量控制无人机。

作为本发明的进一步改进，当无人机的执行器饱和时，获取预先设定的初始退饱和系数和初始鲁棒阈值，并计算得到鲁棒抗饱和补偿量的步骤，包括：

当无人机的执行器饱和时，判断内环姿态角误差是否大于初始鲁棒阈值；

若内环姿态角误差大于初始鲁棒阈值，则鲁棒抗饱和补偿量为零；

若内环姿态角误差小于或等于初始鲁棒阈值，则获取预先设定的初始退饱和系数和初始鲁棒阈值，并计算得到鲁棒抗饱和补偿量。

作为本发明的进一步改进，鲁棒抗饱和补偿量的计算公式为：