【无人机设计与控制】PID_积分滑模_积分反步四旋翼无人机轨迹跟踪控制算法

news2024/10/25 15:33:18

摘要

本文基于四旋翼无人机设计与控制,提出了一种结合PID控制、积分滑模控制以及积分反步控制的轨迹跟踪算法。该算法通过调节无人机的运动轨迹,提升其在复杂环境下的稳定性与抗扰动能力。实验结果表明,该算法能有效改善无人机的轨迹跟踪精度,并在多个自由度上均取得了较好的控制效果。

理论

1. PID 控制理论

PID 控制是一种广泛应用于控制系统中的经典控制方法。它通过对误差信号进行比例 (P)、积分 (I)、微分 (D) 操作,调节系统输出达到期望目标值。PID 控制器的数学表达式为:

其中,𝑒(𝑡) 为误差, 𝐾𝑝 、𝐾𝑖 、𝐾𝑑分别为比例、积分和微分增益。

2. 积分滑模控制理论

积分滑模控制是一种增强系统鲁棒性的控制策略,滑模面可以设定为:

该控制策略可以有效减小外界干扰对系统的影响,且具有较强的自适应性。

3. 积分反步控制理论

积分反步控制通过引入虚拟控制量,分步解决系统控制问题。其主要思想是对系统进行逐步反馈线性化,使其满足 Lyapunov 稳定条件,从而实现系统稳定性。

实验结果

通过仿真实验对四旋翼无人机的轨迹跟踪效果进行验证,结果如图所示。图中的六个子图分别展示了无人机在 X 轴、Y 轴、Z 轴的位移变化以及三个角度自由度上的角度变化。实验对比了实际轨迹与期望轨迹(蓝色与红色曲线),结果表明,该控制算法能够较好地实现期望轨迹的跟踪效果,特别是在X和Y方向上的振荡情况得到了有效控制。

部分代码

% PID控制参数
Kp = [1.5, 1.5, 1.5];  % 比例增益
Ki = [0.1, 0.1, 0.1];  % 积分增益
Kd = [0.2, 0.2, 0.2];  % 微分增益

% 时间设置
t = 0:0.1:70;

% 期望轨迹
x_d = sin(0.1*t);
y_d = sin(0.1*t);
z_d = zeros(size(t));

% 实际轨迹初始化
x_real = zeros(size(t));
y_real = zeros(size(t));
z_real = zeros(size(t));

% 轨迹跟踪控制
for i = 2:length(t)
    % 误差计算
    ex = x_d(i) - x_real(i-1);
    ey = y_d(i) - y_real(i-1);
    ez = z_d(i) - z_real(i-1);
    
    % PID控制器
    u_x = Kp(1)*ex + Ki(1)*sum(ex) + Kd(1)*(ex - (x_real(i-1) - x_real(i-2)));
    u_y = Kp(2)*ey + Ki(2)*sum(ey) + Kd(2)*(ey - (y_real(i-1) - y_real(i-2)));
    u_z = Kp(3)*ez + Ki(3)*sum(ez) + Kd(3)*(ez - (z_real(i-1) - z_real(i-2)));
    
    % 更新实际轨迹
    x_real(i) = x_real(i-1) + u_x*0.1;
    y_real(i) = y_real(i-1) + u_y*0.1;
    z_real(i) = z_real(i-1) + u_z*0.1;
end

% 绘制结果
figure;
subplot(3,1,1); plot(t, x_d, 'r', t, x_real, 'b'); title('X轴轨迹'); xlabel('时间/s'); ylabel('位置/m');
subplot(3,1,2); plot(t, y_d, 'r', t, y_real, 'b'); title('Y轴轨迹'); xlabel('时间/s'); ylabel('位置/m');
subplot(3,1,3); plot(t, z_d, 'r', t, z_real, 'b'); title('Z轴轨迹'); xlabel('时间/s'); ylabel('位置/m');

参考文献

  1. Khalil, H.K., Nonlinear Systems, 3rd Edition, Prentice Hall, 2002.

  2. Slotine, J.J.E., and Li, W., Applied Nonlinear Control, Prentice-Hall, 1991.

  3. Utkin, V.I., Sliding Modes in Control and Optimization, Springer-Verlag, 1992.

  4. Huang, C.F., "Trajectory tracking control for a quadrotor UAV using integral backstepping approach," IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, vol. 45, no. 3, pp. 1065-1075, 2009.

(文章内容仅供参考,具体效果以图片为准)

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2210752.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

【python实操】python小程序之计算对象个数、游戏更新分数

引言 python小程序之计算对象个数、游戏更新分数 文章目录 引言一、计算对象个数1.1 题目1.2 代码1.3 代码解释1.3.1 代码结构1.3.2 模块解释1.3.3 解释输出 二、游戏更新分数2.1 题目2.2 代码2.3 代码解释2.3.1 定义 Game 类2.3.2 创建 Game 实例并调用方法 三、思考3.1 计算对…

C++之String类模拟实现(下)

片头 哈喽~小伙伴们,在上一篇中,我们讲解了C的string类的相关函数,这一章中,我们将继续深入学习string类函数,准备好了吗?咱们开始咯~ 五、对内容进行修改 ⑤insert函数 在指定位置插入字符或者字符串 …

基于Raspberry Pi人脸识别自动门

人脸识别自动门 简介 在当今数字化时代,智能家居安全变得越来越重要。今天,我要向大家介绍一个结合了安全性与便利性的项目——人脸识别自动门。这个项目通过在门上实施基于面部识别的高级安全系统,使用摄像头验证房主的面部,自…

重学SpringBoot3-集成Spring Boot Actuator

更多SpringBoot3内容请关注我的专栏:《SpringBoot3》 期待您的点赞👍收藏⭐评论✍ 重学SpringBoot3-集成Spring Boot Actuator 1. 什么是 Spring Boot Actuator?2. Spring Boot Actuator 的核心功能3. Spring Boot 3 中集成 Actuator3.1 添加…

ElasticSearch是什么?

1.概述 Elasticsearch 是一个基于 Apache Lucene 构建的开源分布式搜索引擎和分析引擎。它专为云计算环境设计,提供了一个分布式的、高可用的实时分析和搜索平台。Elasticsearch 可以处理大量数据,并且具备横向扩展能力,能够通过增加更多的硬…

2014年国赛高教杯数学建模C题生猪养殖场的经营管理解题全过程文档及程序

2014年国赛高教杯数学建模 C题 生猪养殖场的经营管理 某养猪场最多能养10000头猪,该养猪场利用自己的种猪进行繁育。养猪的一般过程是:母猪配种后怀孕约114天产下乳猪,经过哺乳期后乳猪成为小猪。小猪的一部分将被选为种猪(其中公…

20240727 影石 笔试

文章目录 1、选择题1.11.21.31.41.51.61.71.81.91.10 2、简答题2.12.22.32.42.52.62.72.8 3、编程题3.1 岗位:云台嵌入式工程师-2025校招 题型:10 道选择题,8 道简答题,1 道编程题 1、选择题 1.1 【多选】以下关于DMA的描述哪些…

Pytest中fixture含返回值时如何隐式自动应用?

在我们使用 Pytest 框架进行自动化测试时,强大的 fixture 夹具为框架的灵活应用提供了极大的便利。比如我们可以利用 fixture 的autouse属性,使它在测试方法的不同范围层级上自动生效。但如果要引用fixture的返回,我们通常还是要明确指定&…

FMEA 在智能制造中的应用与挑战_SunFMEA

【大家好,我是唐Sun,唐Sun的唐,唐Sun的Sun。一站式数智工厂解决方案服务商】 FMEA(失效模式与影响分析)在智能制造中具有重要的应用价值,但同时也面临着一系列的挑战。 应用: 产品设计优化 在…

react18+react-transition-group实现路由切换过度

效果如下 官网安装对应的插件 创建对应的样式 .fade-enter {opacity: 0; } .fade-exit {opacity: 1; } .fade-enter-active {opacity: 1; } .fade-exit-active {opacity: 0; } .fade-enter-active, .fade-exit-active {transition: opacity 500ms; }const location useLoca…

WSL(Windows Subsystem for Linux)——简单的双系统开发

文章目录 WSLWSL的作用WSL的使用WSL的安装挂载磁盘的作用安装linux发行版wsl下载mysql,mongodb,redis WSL 前言:本人由于在开发中需要linux环境,同时还想要直接在Windows下开发,来提升开发效率,随即简单学…

【问题分析】使用gperftools分析排查内存问题

背景 当程序长时间允许时(压测、服务器程序),就会面临更大的挑战,其中内存泄漏就是一类典型的问题,内存泄漏往往不易发现,导致的现象更是千奇百怪,本文主要介绍如何借助gperftools分析一个模块的内存泄漏 案例代码 …

SpringBoot框架在高校竞赛管理中的创新应用

3系统分析 3.1可行性分析 通过对本高校学科竞赛平台实行的目的初步调查和分析,提出可行性方案并对其一一进行论证。我们在这里主要从技术可行性、经济可行性、操作可行性等方面进行分析。 3.1.1技术可行性 本高校学科竞赛平台采用SSM框架,JAVA作为开发语…

编译/引导EDK2 树莓派4

格蠹的幽兰代码本(RK3588)支持UEFI启动,在阅读RK3588代码的时候发现EDK2也对树莓派系列进行了支持。经过一番尝试,借助幽兰,我也在树莓派上bringup EFI bios(只能引导到Bios setup界面,不知道如何安装OS),在此记录SOP。…

1.Label Studio 介绍

Label Studio 介绍 文章目录 Label Studio 介绍前言一、安装介绍二、Run with Docker Compose1、WSL2安装2、Docker Desktop安装3、Label Studio安装(第二种方法 Run with Docker Compose ) 三、Install for local development1.下载源码2.安装poetry3.安…

YOLO11改进 | 注意力机制 | 用于增强小目标感受野的RFEM

秋招面试专栏推荐 :深度学习算法工程师面试问题总结【百面算法工程师】——点击即可跳转 💡💡💡本专栏所有程序均经过测试,可成功执行💡💡💡 近年来,基于深度学习的人脸检…

【计算机网络】计算机网络相关术语

文章目录 NAT概述NAT的基本概念NAT的工作原理1. **基本NAT(静态NAT)**2. **动态NAT**3. **NAPT(网络地址端口转换,也称为PAT)** 底层实现原理1. **数据包处理**2. **转换表**3. **超时机制** NAT的优点NAT的缺点总结 P…

vue3 高德地图标注(飞线,呼吸点)效果

装下这两个 npm 忘了具体命令了&#xff0c;百度一下就行 “loca”: “^1.0.1”, “amap/amap-jsapi-loader”: “^1.0.1”, <template><div id"map" style"width: 100%;height: 100%;"></div> </template><script setup> …

linux 下 verilog 简明开发环境附简单实例

author: hjjdebug date: 2024年 10月 12日 星期六 10:34:13 CST descripton: linux 下 verilog 简明开发环境附简单实例 甲: 安装软件 1. sudo apt install iverilog 该包verilog 源代码的编译器iverilog&#xff0c;其输出是可执行的仿真文件格式vvp格式 它可以检查源代码中…

ubuntu20.4环境下gcc-aarch64交叉编译器的安装

交叉编译器&#xff08;Linux环境&#xff09;arm gcc 8.3一共有5个版本&#xff0c;常用的有4个版本&#xff08;另外一个为大端linux版本&#xff09;&#xff0c;分别是32bit裸机版本&#xff08;arm-eabi&#xff09;、64bit裸机版本&#xff08;aarch64-elf&#xff09;、…