【轨迹跟踪】动力学和自适应控制无人机轨迹跟踪【含Matlab源码 4830期】

最新推荐文章于 2025-04-15 14:22:45 发布

凤凰科研社

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分类专栏： Matlab路径规划（凤凰科研社版）文章标签： matlab

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⛄一、动力学和自适应控制无人机轨迹跟踪

动力学和自适应控制在无人机轨迹跟踪中起着关键作用。简单来说，动力学是指物体运动的科学，对于无人机而言，它涉及到加速度、速度、位置等运动状态的数学描述。无人机的动力学模型通常包括惯性、推力、阻力、重力等因素。

自适应控制则是控制理论中的一个分支，它允许控制器根据实时系统信息的变化，自动调整控制策略。在轨迹跟踪任务中，自适应控制可以帮助无人机动态地适应飞行环境的变化，比如风速、气压等不确定性因素，以及飞行器自身的传感器噪声或模型不精确性。

具体过程如下：
（1）建立动力学模型：首先，需要为无人机建立一个精确的动力学模型，这通常包括六个自由度（三个位置和三个角度）的运动方程。
（2）设定跟踪目标：确定无人机需要跟随的理想轨迹，这可以是一个预定义的航线或者由地面站发送的目标点。
（3）设计基本控制器：使用经典控制理论如PID（比例-积分-微分）控制器来保持无人机接近目标轨道。
（4）引入自适应控制：自适应控制器会根据实际飞行数据（如姿态角偏差、速度误差）调整控制参数，使得控制器能够更好地应对变化。
（5）执行控制：无人机的控制系统基于动力学模型和自适应控制器计算出相应的控制输入，如推力和舵面指令，使无人机沿着预设的轨迹移动。

⛄二、部分源代码

%******************************************************************************************************************
%************************************ SEGUIMIENTO DE TRAYECTORIA **************************************************
%************************************* ROBOT MANIPULADOR AÉREO *****************************************************
%******************************************************************************************************************
clc; clear all; close all; warning off % Inicializacion

ts = 1/30; % Tiempo de muestreo
tfin = 60; % Tiempo de simulación
t = 0:ts:tfin;
load(“chi_values.mat”);
a=0;
b=0;
L=[a;b];
chi_values(:,1) = chi’;
chi_real(:,1) = chi’;

%% Configuracion ROS - ARM Sub
active = true;
Master = ‘http://192.168.88.223:11311’;
Local = ‘192.168.88.243’;

Uav_Topic_Sub =‘/dji_sdk/odometry’;
Uav_Topic_Pub =‘/m100/velocityControl’;
Uav_Msg_Pub = ‘geo