基于分层控制、几何控制和带有外部扳手干扰的无源控制和 APF 算法对空气动力效应的无人机四旋翼飞行器进行建模和控制附Matlab代码
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🔥 内容介绍
本项目是Fabio Ruggiero教授所授“野外与服务机器人”课程的期末作业。其目标是在外部力矩扰动的作用下，实现三种鲁棒控制器；此外，还实现了人工势场（APF）算法，以在未知环境中避障。该课题虽未涵盖在课程教学内容中，但本项目仍对其进行了实现与探索，旨在为控制算法提供更通用的轨迹规划能力，使其能够在通用且复杂的环境中运行。本项目所采用的控制器包括：几何控制（源自第3次课后作业）、两种新开发的控制器——分层控制与基于被动性的控制。仿真结果表明，该系统在轨迹规划、对外部扰动的鲁棒性以及避障性能方面均表现出良好的效果。通过对这三种控制策略进行测试，可清晰地观察到各自的差异、优势及局限性。随后，本项目还实现了一项受外部力矩扰动影响的悬停任务，以展示无人机的优异运行表现——该成果在诸多应用场景中均具有极高的实用价值。最后，本项目还重点探讨了若干空气动力学效应，特别是地面效应与天花板效应。
无人机，通常简称为UAV或无人机，是指无需有人在机上操作的飞行器系统。它们可以通过远程操控由人工操作员控制，也可以由机载计算机自主控制。无人机最初是为军事应用而开发的，但由于技术的进步和成本的降低，其应用范围已迅速扩展到民用领域。近年来，无人机在多个领域变得日益重要，包括监控、精准农业、自动配送以及搜救行动。无人机自主飞行功能的关键在于能够在复杂、往往未知且动态的环境中安全高效地导航。无人机的动力学模型可以根据不同的应用场景以多种方式表达。下文将讨论两种动力学模型，这两种模型对于后续介绍的两种控制器的实现至关重要：• 几何控制 → 无坐标动力学模型 • 分层控制与被动性控制 → RPY 动力学模型。如可直观看出，无人机的动力学模型本质上就是可在环境中飞行的刚体动力学模型，因此，用于描述该模型的方程较为标准。为了继续讨论，有必要先定义关于参考系的约定。在空中机器人领域，通常采用NED坐标系（北-东-下坐标系），其中z轴指向下方，而x轴和y轴分别指向北方和东方。下文所述的机体坐标系与世界坐标系均采用NED配置。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
% Function to generate points on the lateral faces of a rectangular prism
% Used for modeling an obstacle as a prism in 3D space
% Inputs:
% - ObstaclePositions: [x, y] coordinates of the prism center on the XY-plane
% - ObstacleHeights: height of the prism (in the Z direction)
% - ObstacleWidths: width of the square base (assumes square base)
% Output:
% - obstacle: 3xN matrix containing the 3D coordinates of the sampled surface points
% function obstacle = prism_points_gen(ObstaclePositions, ObstacleHeights, ObstacleWidths)
%
% % Extract center coordinates
% x_center = ObstaclePositions(1);
% y_center = ObstaclePositions(2);
% side = ObstacleWidths;
% height = ObstacleHeights;
%
% % Discretization parameters
% num_side_points = 40; % number of points along each side of the base
% num_height_points = 100; % number of points along the height (Z-axis)
%
% % Compute the 4 vertices of the square base (clockwise)
% half_side = side / 2;
% vertices = [ x_center - half_side, y_center - half_side; % V1
% x_center + half_side, y_center - half_side; % V2
% x_center + half_side, y_center + half_side; % V3
% x_center - half_side, y_center + half_side]; % V4
%
% % Discretize height values from 0 to total height
% z_vals = linspace(0, height, num_height_points);
%
% % Preallocate array for obstacle points
% total_points = 4 * num_side_points * num_height_points;
% obstacle = zeros(3, total_points);
% idx = 1;
%
% % Generate points on the four lateral faces
% for k = 1:4
% % Select the two vertices defining one side of the base
% p1 = vertices(k, :);
% p2 = vertices(mod(k, 4) + 1, :); % Wrap around for last vertex
%
% % Linearly interpolate points along the base side
% x_side = linspace(p1(1), p2(1), num_side_points);
% y_side = linspace(p1(2), p2(2), num_side_points);
%
% % For each height level, add surface points on this face
% for z = z_vals
% for i = 1:num_side_points
% obstacle(:, idx) = [x_side(i); y_side(i); -z]; % Z is negative
% idx = idx + 1;
% end
% end
% end
%
% end
function obstacle = prism_points_gen(ObstaclePositions, ObstacleHeights, ObstacleWidths)
% Function to generate 3D points on the lateral surface of a vertical cylinder
% The cylinder is inscribed in a square-based rectangular prism.
% This means the circular base fits perfectly inside the square base,
% touching all four sides.
%
% Inputs:
% - ObstaclePositions: [x, y] coordinates of the center of the prism base
% - ObstacleHeights: total height of the prism (and the cylinder)
% - ObstacleWidths: width of the square base (cylinder is inscribed in this square)
%
% Output:
% - obstacle: 3xN matrix of points sampled on the cylindrical surface
% Extract geometric parameters
x_center = ObstaclePositions(1);
y_center = ObstaclePositions(2);
side = ObstacleWidths;
height = ObstacleHeights;
% Discretization parameters
num_circle_points = 40; % number of points sampled along the circle
num_height_points = 70; % number of layers along the height
% Radius of the cylinder inscribed in a square (half the side length)
radius = side / 2;
% Generate angles (from 0 to just before 2π to avoid duplicate point)
theta = linspace(0, 2*pi, num_circle_points + 1);
theta(end) = []; % remove duplicate at 2π
% Height values from bottom (0) to top (height)
z_vals = linspace(0, height, num_height_points);
% Total number of points to be generated
total_points = num_circle_points * num_height_points;
obstacle = zeros(3, total_points);
idx = 1;
% Generate points on the cylindrical surface
for z = z_vals
for t = theta
x = x_center + radius * cos(t);
y = y_center + radius * sin(t);
obstacle(:, idx) = [x; y; -z]; % Z is negative (NED convention)
idx = idx + 1;
end
end
end
🔗 参考文献
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