【四旋翼】基于反步控制和滑模控制SMC实现四旋翼在存在风扰动态环境中的稳定性，一种针对四旋翼无人机的抗干扰非线性控制策略实现附matlab代码
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🔥 内容介绍
四旋翼无人机（UAV）在快递配送、测绘测绘、农药喷洒等实际应用中已得到广泛应用。然而，由于其固有的非线性特性及高度耦合的动态特性，实现稳定飞行仍面临重大挑战。传统线性控制技术往往难以满足复杂动态环境下的性能需求。为此，滑模控制、后退控制和自适应控制等非线性控制策略应运而生。本项目旨在开发一种抗干扰非线性控制策略，以提升四旋翼无人机的飞行稳定性。
该项目成功建立了一个四旋翼无人机的综合动态模型，该模型同时考虑了风扰动下的平移和旋转动力学。理论分析了后退步控制和滑模控制的实现原理，突出了它们在非线性控制中的互补优势。设计了一种SMC增强型后退步控制器，以缓解独立后退步控制固有的稳态误差问题。在真实风扰动条件下进行了 MATLAB 仿真，结果表明四旋翼无人机能够有效稳定在目标位置，位置误差降低了50%，验证了该控制器在动态环境中的有效性。此外，SMC增强型后退步控制器在风速高达10 m/s的风扰动下仍能保持稳定，验证了其在动态环境中的鲁棒性。仿真还展示了出色的路径跟踪能力。这些仿真结果证实了所提控制方法的有效性。未来的工作将集中在实际应用和扩展模型以考虑旋翼动力学方面。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
% parameters
m = 0.65;
g = 9.81;
Ix = 7.5e-3;
Iy = 7.5e-3;
Iz = 1.3e-2;
l = 0.23;
kF = 3.13e-5;
kM = 7.5e-7;
kd = 0.1;
sigma_w = 3;
% settings
T = 10; % time 10s
dt = 0.01; % time step
t = 0:dt:T; % Time vector
N = length(t);
% initial conditions
x0 = [0; 0; 0; 0; 0; 0; 0; 0; 0; 0; 0; 0];
% [x, vx, y, vy, z, vz, phi, theta, psi, p, q, r]
% state
X_no_wind = zeros(12, N);
🔗 参考文献
[1] Bouabdallah, S., Murrieri, P., & Siegwart, R. (2004). Design and control of an indoor micro quadrotor. In Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA '04) (Vol. 5, pp. 4393–4398). New Orleans, LA, USA. DOI: 10.1109/ROBOT.2004.1302409.
[2] Stevens, B. L., & Lewis, F. L. Aircraft Control and Simulation. Wiley, 3rd ed., 2015.
[3] Beard, R. W., & McLain, T. W. Small Unmanned Aircraft: Theory and Practice. Princeton University Press, 2012.
[4] Bouabdallah, S., & Siegwart, R. Backstepping and Sliding-mode Techniques Applied to an Indoor Micro
Quadrotor. In Proceedings of the 2005 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2005), Barcelona, Spain, April 18–22, 2005. DOI: 10.1109/ROBOT.2005.1570447.
[5] Khalil, H. K., Nonlinear Systems, 3rd ed., Prentice Hall, Upper Saddle River, New Jersey, 2002.
[6] Bouabdallah, S. Design and Control of Quadrotors with Application to Autonomous Flying. Ph.D. dissertation, EPFL, Lausanne, Switzerland, January 2007. DOI: 10.5075/epfl-thesis-3727.