【无人机控制】基于几何自适应控制算法解耦姿态动力学的四旋翼无人机附matlab代码

 ✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🌿 往期回顾可以关注主页，点击搜索

⛄ 内容介绍

基于几何自适应控制算法解耦姿态动力学的四旋翼无人机是一种控制方法，旨在将四旋翼无人机的姿态动力学解耦，并实现精确的飞行控制。以下是这种控制方法的基本步骤：

1. 建模与动力学分析：对四旋翼无人机进行建模，并进行动力学分析，以获取系统的状态方程和参数。

2. 控制目标定义：确定所需的目标姿态和轨迹，例如欧拉角（roll、pitch、yaw）或四元数表示的目标姿态。

3. 几何自适应控制器设计：设计几何自适应控制器，其中包括以下主要组件：

   • 姿态控制器：开发一个能够追踪目标姿态并生成所需控制指令的姿态控制器。

   • 动态负载解耦器：设计一个用于解耦四旋翼无人机姿态控制中动力学负载的控制器，以消除耦合效应。

   • 自适应率：通过自适应算法对不可测量或不确定的参数进行估计和调整，以提高系统的适应性和鲁棒性。

4. 控制器实施与调优：利仿真和实验进行控制器的实施和调优，通过调整参数和调整策略来优化控制性能。

需要注意的是，几何自适应控制可以帮助解耦四旋翼无人机的姿态动力学，并提供更好的控制性能。然而，这种控制方法的设计和实施需要深入理解系统的动力学特性和参数不确定性，并对控制算法和参数进行仔细调整和验证。

⛄ 部分代码

function Xdot = eom_brescianini(t, X, k, param)​e3 = [0, 0, 1]';m = param.m;J = param.J;​[~, v, R, W] = split_to_states(X);​desired = command(t);[f, M, ~, ~] = position_control(X, desired, k, param);​[f, M] = saturate_fM(f, M, param);​x_dot = v;v_dot = param.g * e3 ...    - f / m * R * e3;if param.use_disturbances     v_dot = v_dot + param.W_x * param.theta_x / m;end​if param.use_disturbances    W_dot = J \ (-hat(W) * J * W + M + param.W_R * param.theta_R);else    W_dot = J \ (-hat(W) * J * W + M);endR_dot = R * hat(W);​Xdot = [x_dot; v_dot; W_dot; reshape(R_dot,9,1)];end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

⛳️ 代码获取关注我

❤️部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

❤️ 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

🍅 仿真咨询

1.卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3.旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划

4.无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配

5.传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位

6.信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号

7.生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化

8.微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

9.元胞自动机交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长