柯堯皓 廣州市真光中學(xué)

1 引言

無人機在控制過程中為了提高控制精度和減輕操控者的負擔(dān)，往往都會利用飛行控制系統(tǒng)來進行輔助控制。而不同的飛行控制系統(tǒng)算法都各有特點，我們則要根據(jù)不同的使用環(huán)境、任務(wù)需求、平臺性能、經(jīng)濟狀況來選擇合適的飛行控制系統(tǒng)。目前四旋翼無人飛行器得到廣泛應(yīng)用，并且相關(guān)的研究成果斐然，但是就當前的算法發(fā)展現(xiàn)狀而言，依然存在兩個方面的問題亟待解決。

(1)精確的數(shù)學(xué)建模。四旋翼無人機的飛行控制就是通過其四個旋翼進行控制，這四個旋翼是由4 個獨立的電機控制，這樣就必然會存在一系列的誤差。首先，旋翼可能存在諸如4 個軸的質(zhì)量分布不均勻、長度不一致以及四個軸與機身平面不完全垂直；其次，飛行中電機高速旋轉(zhuǎn)時的振動帶來的誤差；此外，外部的氣流變化也對精確建模產(chǎn)生了一定影響。

(2)四旋翼無人機的控制系統(tǒng)屬于輸入量多、輸出量多、非線性、強耦合、欠驅(qū)動系統(tǒng)。四旋翼無人機在空間飛行時候一共有6 個自由度，這6 個自由度控制僅僅是依靠旋轉(zhuǎn)翼的四個電機的轉(zhuǎn)速。電機的轉(zhuǎn)速與無人機的位姿控制存在耦合，并且容易受到外部因素的干擾，這些都會加大無人機的飛行控制難度。

對于提到的問題，國內(nèi)外研究人員有的是對模型進行簡化處理，即對不確定因素的影響給予忽略，以期達到對無人機的飛行控制，這些相關(guān)的算法有經(jīng)典PID、最優(yōu)LQR；有的是對非線性、魯棒性以及綜合型算法進行相關(guān)研究，在對控制系統(tǒng)的抗干擾性能和環(huán)境適應(yīng)能力上深入研究，這類算法有反步法算法、滑模控制算法以及自適應(yīng)控制等算法。不管采用何種控制方法，無人機的系統(tǒng)建模的出發(fā)點都是空間的轉(zhuǎn)動和平動兩種運動狀態(tài)。

2 四旋翼無人機算法

2.1 PID 算法

目前PID 算法在不少學(xué)者的研究下發(fā)展出多種算法，例如，模糊PID 的多旋翼無人機姿態(tài)控制系統(tǒng)、串聯(lián)模糊PID 控制的四旋翼無人機控制系統(tǒng)設(shè)計等算法，使經(jīng)典PID 算法的性能得到較大的提升。

模糊PID 控制系統(tǒng)利用模糊控制規(guī)則對PID 參數(shù)進行修改，構(gòu)成自適應(yīng)模糊PID 控制器，即通過模糊控制原理對3 個參數(shù)進行調(diào)節(jié)，以滿足不同偏差以及偏差變化率對PID 參數(shù)設(shè)定的要求，確保被控制對象的動態(tài)和靜態(tài)特性。

民用無人機方面，越來越多人學(xué)習(xí)操控?zé)o人機的趨勢下，可以利用模糊PID 算法能有效的解決經(jīng)典PID 算法中的延時問題這一優(yōu)點，提高無人機的控制精度和減少操控難度，能讓更好的輔助初學(xué)者學(xué)習(xí)無人機操控。在農(nóng)用無人機方面，利用這一優(yōu)點還可以使無人機具有更好的抗風(fēng)性能和飛行穩(wěn)定性，使無人機可以在更惡劣的環(huán)境下能夠進行操控，并且可以執(zhí)行農(nóng)業(yè)作業(yè)的飛行任務(wù)，拓展無人機的使用環(huán)境狀況。

串聯(lián)模糊PID 控制器是在串級PID 基礎(chǔ)上，同時在內(nèi)環(huán)角速度控制器中加入模糊自整定PID 參數(shù)控制器，構(gòu)成串級模糊PID 參數(shù)控制算法?？梢允篃o人機俯仰姿態(tài)角的振蕩幅度最小，具有更高的穩(wěn)定性和魯棒性。

總的來說PID 算法有著原理簡單、成本低的特點，可以用于平常的民用、農(nóng)用無人機的平臺，飛行控制的硬件計算能力要求低，其控制精度可以滿足日常的攝影、植保等任務(wù)。PID 可以使無人機的總體穩(wěn)定性得到較大的提升和姿態(tài)震蕩幅度的減小，這使得無人機的飛行精度得到了進一步的提升。但在抗干擾的方面，受限于搭載PID 算法的計算機的運算和儲存能力，如果有數(shù)據(jù)發(fā)生突變時，由算法的比例部分和微分部分計算出的控制增量可能比較大，如果該值超過了計算機所允許的最大限度，那么超過限度的部分數(shù)據(jù)將丟失，導(dǎo)致無法進行有效的運算，使飛行控制系統(tǒng)的反應(yīng)時間變長。不過綜合目前市面上的飛行控制平臺的計算能力和日常的任務(wù)來看，這類問題不會對無人機操控造成很大的影響。

2.2 LQR 算法

線性二次型調(diào)節(jié)器LQR 能夠得到狀態(tài)線性反饋的最優(yōu)控制規(guī)律，這樣可以構(gòu)成閉環(huán)最優(yōu)控制。LQR 最優(yōu)控制能夠在低廉成本下使得原來的系統(tǒng)性能達到比較好的指標，并且這種方法簡單易實現(xiàn)。

LQR 算法最大的特點是采用二次型函數(shù)進行運算，而線性二次型問題的最優(yōu)解可以寫成統(tǒng)一的解析表達式以及求解的過程可以實現(xiàn)規(guī)范化，并且能夠簡單地采用狀態(tài)線性反饋控制律構(gòu)成閉環(huán)最優(yōu)控制系統(tǒng)，能夠兼顧多項性能指標，因而受到重視。

LQR 算法更多是作為一種輔助算法與其它的算法結(jié)合，比如說在PID 算法中引入LQR 算法，可以利用LQR 算法反應(yīng)快和兼顧多指標的特點提升PID 算法的運算速度和效率。經(jīng)過LQR 算法優(yōu)化后的PID 算法可以在一定程度上緩解上文提到的因計算機運算能力而導(dǎo)致的演示問題。

LQR 算法雖然不能單獨用在無人機飛控系統(tǒng)上，但里面的運用的二次型函數(shù)給我們提供了一個利用LQR 算法對其它算法進行優(yōu)化的方案。

2.3 滑?？刂扑惴?/h3>

滑模控制最大的特點是其控制算法會根據(jù)當前的無人機狀態(tài)發(fā)生改變，進而減少無人機的動作延時，讓動作變得更干凈利落，這也使得滑模控制器的精度比其它的算法的精度更高，抗干擾的能力更高。不過由于滑?？刂破餍枰诙虝r間內(nèi)針對飛行情況更換控制算法，這導(dǎo)致搭載滑模控制器的飛行控制的計算機的計算量大大提升，也提高了對平臺的要求。

不過根據(jù)其特點，可以看出滑?？刂破鬟m用于對動作精度要求高、飛行環(huán)境惡劣、對操控反應(yīng)時間高的無人機，比如說時下流行的競速無人機或者是要求在狹窄空間內(nèi)穿行的戰(zhàn)術(shù)軍用無人機和在類似火災(zāi)現(xiàn)場等環(huán)境不確定因素較大的惡劣環(huán)境內(nèi)執(zhí)行偵察任務(wù)的無人機。不過在使用滑?？刂破鞯臅r候要考慮到因計算量增加所帶來的計算機增重、功耗、散熱等硬件問題。

3 發(fā)展前景

目前來看，四旋翼無人機中運用最為廣泛控制算法依然是PID,這種經(jīng)典的算法可以實現(xiàn)定點懸停和飛行軌跡跟蹤等功能；當下的研究熱點主要聚集在無人機的非線性控制和魯棒性能等；隨著人工智能的快速發(fā)展，無人機的人工智能方向也成為另一個關(guān)注度較高的方向，該方向基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和人工智能技術(shù)，無人機在執(zhí)行相關(guān)飛行任務(wù)中實現(xiàn)自主規(guī)劃路線以及起飛和降落等；還有就是不少公司提出了用大型四旋翼或多旋翼無人機作為新一代載具構(gòu)想。這些都說明了無人機有著廣闊的發(fā)展前景，無論朝著哪個方向發(fā)展,無人機都離不開飛行控制算法的支持。

結(jié)束語

無人機作為靈活、低廉、多功能的飛行器，已經(jīng)被廣泛的應(yīng)用到軍用以及民用等相關(guān)飛行任務(wù)中。隨著科技的發(fā)展，無人機的發(fā)展前景會更加廣闊，飛行的性能以及功能會更加完善，比如當前的人工智能技術(shù)的發(fā)展將促進無人機向人工智能的領(lǐng)域發(fā)展；新技術(shù)發(fā)展會促進無人機飛行控制算法不斷優(yōu)化和革新。