基于MATLAB_Simulink建立四旋翼无人机的动力学模型,采用经典PID控制算法对其内环姿态(俯仰、横滚、偏航)和外环位置(X、Y、Z方向)进行控制。

基于Matlab的四旋翼无人机PID控制
基于MATLAB/Simulink建立四旋翼无人机的动力学模型,采用经典PID控制算法对其内环姿态(俯仰、横滚、偏航)和外环位置(X、Y、Z方向)进行控制。仿真结果表明,该飞行控制器能够有效调节无人机姿态,使其保持稳定飞行。
主要内容
动力学建模:基于Newton-Euler方程建立四旋翼无人机动力学模型。
PID控制器设计: 内环:控制无人机的姿态角度(Roll、Pitch、Yaw)。
外环:控制无人机的三维位置(X、Y、Z)。
仿真结果
六个Scope模块分别对应:
俯仰角(Pitch)响应曲线
横滚角(Roll)响应曲线
偏航角(Yaw)响应曲线
X轴位移响应曲线
Y轴位移响应曲线
Z轴位移响应曲线
完整仿真说明书:共38页,约12000字,包含详细建模过程、PID参数优化及仿真结果分析,适用于学习研究使用。

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基于 MATLAB/Simulink 的四旋翼无人机 PID 控制器设计是一个经典的控制问题。以下内容将详细介绍如何建立四旋翼无人机的动力学模型,并使用经典 PID 控制算法对内环姿态(俯仰、横滚、偏航)和外环位置(X、Y、Z方向)进行控制。

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1. 四旋翼无人机动力学模型

四旋翼无人机的动力学模型通常包括以下部分:

  • 位置动力学:描述无人机在三维空间中的运动。
  • 姿态动力学:描述无人机绕其重心的旋转运动。
  • 输入力与力矩:由四个旋翼产生的总升力和力矩。
(1)位置动力学

x ¨ = U 1 m ( cos ⁡ ϕ sin ⁡ θ cos ⁡ ψ + sin ⁡ ϕ sin ⁡ ψ ) , y ¨ = U 1 m ( cos ⁡ ϕ sin ⁡ θ sin ⁡ ψ − sin ⁡ ϕ cos ⁡ ψ ) , z ¨ = U 1 m cos ⁡ ϕ cos ⁡ θ − g , \begin{aligned} \ddot{x} &= \frac{U_1}{m} (\cos\phi \sin\theta \cos\psi + \sin\phi \sin\psi), \\ \ddot{y} &= \frac{U_1}{m} (\cos\phi \sin\theta \sin\psi - \sin\phi \cos\psi), \\ \ddot{z} &= \frac{U_1}{m} \cos\phi \cos\theta - g, \end{aligned} x¨y¨z¨=mU1(cosϕsinθcosψ+sinϕsinψ),=mU1(cosϕsinθsinψsinϕcosψ),=mU1cosϕcosθg,
其中:

  • $ x, y, z $ 是无人机的位置;
  • $ U_1 = F_1 + F_2 + F_3 + F_4 $ 是总升力;
  • $ m $ 是无人机质量;
  • $ g $ 是重力加速度;
  • $ \phi, \theta, \psi $ 分别是横滚角、俯仰角和偏航角。
(2)姿态动力学

ϕ

### MATLAB Simulink 四旋翼无人机 PID 控制仿真教程 #### 建立四旋翼动态模型 为了在MATLAB/Simulink环境中实现四旋翼无人机PID控制及仿真,首先要构建四旋翼动力学模型。该动力学模型描述了四旋翼各个状态变量之间的关系,包括位置、速度以及姿态角度等参数的变化规律。 ```matlab % 定义四旋翼物理特性常量 m = 0.5; % 质量 (kg) g = 9.81; % 重力加速度 (m/s^2) % 初始化Simulink环境并加载预设好的四旋翼模型库 sim('quadrotor_model'); ``` #### 设计PID控制器结构 针对四旋翼的不同运动维度设计独立的PID调节器来分别管理俯仰(Pitch)、滚转角(Roll)偏航(Yaw),从而确保整体飞行稳定性[^1]。 对于每一个轴向上的PID控制器而言,其输入信号来源于期望设定值与实际测量值得差值;而输出则作为电机驱动指令的一部分参与最终执行动作计算之中: ```matlab % 创建PID对象用于各自由度控制 Kp_pitch = 1; Ki_pitch = 0.1; Kd_pitch = 0.05; pidController_pitch = pid(Kp_pitch, Ki_pitch, Kd_pitch); % 同理可创建其他两个方向PID控制器... ``` #### 配置传感器反馈回路 利用惯性测量单元(IMU)获取实时的姿态数据,并将其传递给相应的PID控制器完成闭环控制系统搭建工作。这里可以借助于Simulink中的Simscape工具箱来进行IMU行为建模以提高仿真的准确性[^3]。 ```xml <!-- IMU Sensor Block --> <block type="simscape/Driveline/Sensors & Actuators/Angular Velocity Sensor"> <!-- 参数设置 --> </block> ``` #### 实现软着陆功能 当涉及到复杂任务如自动降落时,则可以在原有基础上加入额外逻辑处理机制——即所谓的“软着陆”策略。这通常意味着随着高度降低逐渐减缓下降速率直至平稳接触地面为止,在此过程中同样可以通过调整PID增益系数达到理想效果[^4]。 ```matlab function u = softLandingControl(h_current,h_target,v_desired) persistent prev_h; if isempty(prev_h),prev_h=h_current;end error = h_target-h_current; delta_h = error-(h_target-prev_h); if abs(delta_h)<0.01 && v_desired>0 u=-sign(v_desired)*min(abs(v_desired)^2,0.5); else u=normalPidOutput(error); end prev_h=h_current; end ```
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