[发明专利]基于非线性扰动观测器的四旋翼无人机降落控制方法

说明书

本发明涉及四旋翼无人机降落控制技术，为提出一种基于非线性扰动观测器的鲁棒控制器，实现四旋翼无人机降落过程中较好地抑制地面效应对无人机的干扰。为此，本发明采用的技术方案是，基于非线性扰动观测器的四旋翼无人机降落控制方法，包括如下步骤：建立四旋翼无人机降落过程的非线性动力学模型，设计非线性终端滑模有限时间收敛观测器，进而设计非线性鲁棒控制器实现四旋翼无人机的降落控制。本发明主要应用于四旋翼无人机降落控制场合。

技术领域

本发明涉及四旋翼无人机降落控制技术，具体讲，涉及针对四旋翼无人机在地面效应影响下的降落控制方法。

背景技术

近年来,四旋翼无人机因其结构简单、能够垂直起降、灵活度高等特点，被广泛应用于救援搜寻、战场巡航、货物运输。完成任务后的无人机回收技术是航空航天领域的关键技术之一。在各种回收方式中，四旋翼无人机的垂直着陆方式占地面积小并且受到地面约束较小。因此，四旋翼无人机的精准降落与自主回收被国内外很多学者所关注。

降落过程中需要对四旋翼无人机的位置进行精准的控制，控制的精度直接影响降落效果。但是由于四旋翼无人机在接近地面的过程中，旋翼产生的下洗气流击打地面，反弹后对无人机造成额外的扰动，产生较大的地面效应，这使降落控制器的设计难度大大增加。对地面效应补偿的研究从1955年Cheeseman-Bennett模型的提出开始，但该模型针对大型直升机。下洗气流较为单一，并且在旋翼距地面高度小于等于1/4旋翼半径时，该模型具有奇异性。对于四旋翼无人机而言，旋翼尺寸小，下洗气流紊乱，与该模型描述不符。对于该问题，LiDanjun等人在Cheeseman-Bennett模型的基础上进行改进,并使用PID控制器进行位置控制(会议：2015 34th Chinese Control Conference(CCC)；著者：Li D.J.，Zhou Y.，Shi Z.Y.等；出版年月：2015年；文章题目：Autonomous Landing of Quadrotor Based onGround Effect Modelling；页码：5647-5652)。但是该模型只针对大型四旋翼无人机，并且脚架较高，在不同的地面环境下需要重新拟合模型参数。Guanya Shi等人采用深度学习估计地面效应扰动，并使用谱归一化限制神经网络输出，位置控制采用PD控制器(会议：2018IEEE International Conference on Robotics and Automation(ICRA)；著者：Guanya Shi，Xichen Shi，Michael O’Connell等.；出版年月：2019年；文章题目：NeuralLander:StableDrone Landing Control using Learned Dynamics；页码：9784-9790)。但该方法计算量较大，对硬件需求较高，无人机结构变动或者地面环境改变都需要重新训练。