【摘 要】
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四旋翼无人机因其机动性强、稳定性高、操作简单、荷载搭配灵活等优势,广泛应用于测绘、防火、救灾等领域。然而,由于搭载多源传感器且工作环境复杂多变,四旋翼无人机容易因非线性、强耦合等特性而受外界干扰。本文以提高四旋翼无人机飞行稳定性及抗干扰性能为目的,对无人机多源传感器信息融合及抗干扰控制策略展开研究,并基于MiniFly飞行控制平台,对传感器校正、信息融合及抗干扰控制效果进行测控评价。主要内容如下:
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四旋翼无人机因其机动性强、稳定性高、操作简单、荷载搭配灵活等优势,广泛应用于测绘、防火、救灾等领域。然而,由于搭载多源传感器且工作环境复杂多变,四旋翼无人机容易因非线性、强耦合等特性而受外界干扰。本文以提高四旋翼无人机飞行稳定性及抗干扰性能为目的,对无人机多源传感器信息融合及抗干扰控制策略展开研究,并基于MiniFly飞行控制平台,对传感器校正、信息融合及抗干扰控制效果进行测控评价。主要内容如下:（1）四旋翼无人机系统模型搭建及姿态表征。介绍了“×”字型四旋翼无人机的基本组成与飞行原理,对四旋翼的坐标旋转变换及姿态表征方式进行分析。基于牛顿-欧拉方程和动量矩等定理建立四旋翼无人机系统模型,为无人机姿态解算和飞行控制律的设计及仿真调试奠定基础。（2）基于L-M（Levenberg-Marquardt）算法进行无人机多传感器误差校正。分析各传感器的工作原理和误差产生机理,建立各传感器误差模型和校正优化函数,提出了基于LM算法的加速度计18位置校正和陀螺仪联合校正方法。实验表明,本文所提出的校正方法对机载低成本MEMS（微机电系统）传感器误差具有良好的校正补偿效果。（3）基于多传感器信息融合的无人机姿态解算方法研究。为获取无人机的姿态角,对校正后的传感器数据采用改进的Mahony互补滤波和四元数EKF（扩展卡尔曼滤波）算法进行信息融合。实验验证了所提信息融合算法的有效性和抗干扰能力,分析认为改进型Mahony互补滤波算法在中低精度受干扰姿态测量系统中具备应用优越性。（4）四旋翼无人机控制器设计与仿真实现。基于已搭建的四旋翼无人机系统模型,设计无人机位置和姿态环控制器。其中,位置环采用串级PID控制,为提高姿态环的抗干扰性能,基于ADRC（自抗扰）和模糊控制理论,设计模糊PID+LADRC（线性自抗扰）姿态控制器。借助Matlab/Simulink搭建仿真控制平台,在姿态环输入端添加阶跃信号模拟外界激励,仿真结果表明,相较于常规的串级PID姿态控制器,模糊PID+LADRC姿态控制器具有更强的系统解耦和抗干扰控制性能。（5）四旋翼无人机飞行测试。介绍MiniFly四旋翼无人机的软硬件系统框架,在飞控软件平台内编写传感器数据校正、信息融合和控制策略代码,设计信息融合可行性分析和室内抗扰悬停实验。实验表明了采用改进型Mahony互补滤波算法进行抗干扰姿态解算的可行性,验证了模糊PID+LADRC相较于常规的串级PID姿态控制器更好的抗扰飞行性能。
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