申请/专利权人：莆田学院

申请日：2022-05-06

公开（公告）日：2024-06-21

公开（公告）号：CN115390574B

主分类号：G05D1/495

分类号：G05D1/495;G05D1/46;G05D101/10;G05D109/20

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.21#授权;2022.12.13#实质审查的生效;2022.11.25#公开

摘要：本发明实施例提供一种四旋翼无人机姿态追踪控制方法、装置、设备和存储介质，涉及无人机控制技术领域。其中，这种四旋翼无人机姿态追踪控制方法包括步骤S1至步骤S3。S1、获取基于改进Rodrigues参数的四旋翼无人机的姿态动力学模型。S2、获取预设性能模型，并将预设性能模型和姿态动力学模型结合，获取姿态约束动力学模型。S3、基于鲁棒积分信号误差模型和自适应动态面模型，根据约束动力学模型，获取四旋翼无人机的姿态追踪控制模型。本发明能够在四旋翼无人机在遭遇干扰情况下具有很好的姿态控制系统追踪性能。

主权项：1.一种四旋翼无人机姿态追踪控制方法，其特征在于，包含：获取基于改进Rodrigues参数的四旋翼无人机的姿态动力学模型；获取预设性能模型，并将所述预设性能模型和所述姿态动力学模型结合，获取姿态约束动力学模型；基于鲁棒积分信号误差模型和自适应动态面模型，根据所述约束动力学模型，获取四旋翼无人机的姿态追踪控制模型；所述姿态动力学模型为： 式中，η＝[η1η2η3]T表示改进的Rodrigues参数向量、qv＝[qv2qv3qv4]T表示四元数的矢量、q1表示四元数的标量、σ表示旋转角、n＝[n1n2n3]T表示旋转轴的方向矢量；将所述姿态动力学模型转换为： 式中，x1＝η为参数向量、为参数向量的一阶导数、为参数向量的二阶导数、为简写符号、I3表示单位矩阵、η×表示η的反对称矩阵、J表示四旋翼无人机的惯性矩阵、U＝[U1U2U3]T表示控制输入量、D＝[D1D2D3]T表示包含参数摄动、未建模量以及外部干扰量在内的总干扰量；获取预设性能模型，并将所述预设性能模型和所述姿态动力学模型结合，获取姿态约束动力学模型，具体包括：根据所述姿态动力学模型，获取第一追踪误差模型e1＝x1-x1d；获取预设性能模型，并根据所述预设性能模型和所述第一追踪误差模型构建误差约束模型其中，预设性能模型为：根据所述误差约束模型，将有约束预设性能的所述第一追踪误差模型，转换为无约束预设性能的第二追踪误差模型其中，据所述第二追踪误差模型，获取从有约束预设性能函数到无约束性能函数转换之间的转换误差将所述转换误差和所述姿态动力学模型结合，获取姿态约束动力学模型： 式中，e1为追踪误差、x1＝η为姿态动力学模型的输出、x1d为追踪期望；为预设性能、为设性能模型函数的初始值、为预设性能模型函数的上边界值、e-lt为以e为底数的指数函数、l为预设性能函数的收敛率，t为时间变量、ρ为常数、z1为转换误差、为转换误差的一阶导数、表示参数向量η的一阶导数、为追踪期望的一阶导数、为预设性能的一阶导数；表示参数向量η的二阶导数、为简写表示、I3表示单位矩阵、η×表示η的反对称矩阵、J表示四旋翼无人机的惯性矩阵、U＝[U1U2U3]T表示控制输入量，D＝[D1D2D3]T表示包含参数摄动、未建模量以及外部干扰量在内的总干扰量；基于鲁棒积分信号误差模型和自适应动态面模型，根据所述约束动力学模型，获取四旋翼无人机的姿态追踪控制模型，具体包括：根据所述转换误差，构建第一Lyapunov模型，并以所述第一Lyapunov模型的一阶导数小于等于零为目标，构建虚拟控制律根据所述虚拟控制律，构建一阶低通滤波器根据所述一阶低通滤波器和所述姿态约束动力学模型，构建第三追踪误差模型Z2＝x2-β2；根据所述第三追踪误差模型，构建第二Lyapunov模型，并以所述第二Lyapunov模型的一阶导数小于等于零为目标，构建姿态追踪控制模型式中，为一阶低通滤波器的输入量、c1为一个常量、Z1为转换误差的简化表示、为追踪期望的一阶导数、e1为追踪误差、为预设性能、为预设性能的一阶导数、τ2为一个常量、β2为一阶低通滤波器的输出、为一阶低通滤波器的输出的一阶导数、Z2为姿态约束动力学模型中第二个等式的追踪误差、表示参数向量η的一阶导数、J为四旋翼无人机的惯性矩阵、为简写表示、η＝[η1η2η3]T表示改进的Rodrigues参数向量、I3表示单位矩阵、η×表示η的反对称矩阵、为鲁棒积分信号误差、k1和k2分别为常量值、c2为一个常量、为μ的估计值，的自适应函数为k3为一个常量。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 莆田学院 四旋翼无人机姿态追踪控制方法、装置、设备和存储介质

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