【UAV四旋翼的PD控制】使用AscTec Pelican四旋翼无人机的PD控制器研究附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。

🍎 往期回顾关注个人主页：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。

🔥 内容介绍

AscTec Pelican 四旋翼无人机作为一款经典的中轻型工业级无人机平台，凭借其稳定的机械结构、成熟的硬件接口及可扩展的控制架构，广泛应用于无人机控制算法验证、低空作业测试等领域。该无人机机身采用碳纤维材质，空载质量约 1.2kg，最大载荷 0.5kg，配备高精度 IMU（ADIS16405）、GPS 模块及气压计，支持多传感器数据融合，为精确控制提供了硬件基础。

在四旋翼无人机控制中，PD（比例 - 微分）控制器因结构简单、响应速度快、鲁棒性强等优势，成为姿态与位置控制的常用方案。相较于 PID 控制器，PD 控制器省略了积分环节，可有效避免积分饱和导致的超调问题，更适用于 AscTec Pelican 这类对动态响应要求较高的无人机平台。本文以 AscTec Pelican 为研究对象，深入分析 PD 控制器在其姿态（滚转、俯仰、偏航）和位置（x、y、z 轴）控制中的设计思路、参数整定方法及仿真验证过程，旨在为同类四旋翼无人机的 PD 控制应用提供参考。

二、AscTec Pelican 四旋翼无人机动力学建模基础

为实现精准的 PD 控制，需先建立 AscTec Pelican 的动力学模型，明确其运动特性与控制输入的映射关系。四旋翼无人机的运动分为姿态运动（围绕机体坐标系 x、y、z 轴的旋转，对应滚转角 φ、俯仰角 θ、偏航角 ψ）和位置运动（沿惯性坐标系 X、Y、Z 轴的平移，对应位置坐标 X、Y、Z），两者通过动力学方程相互耦合。

2.1 机体坐标系与惯性坐标系定义

• 惯性坐标系（NED 坐标系）：X 轴指向北，Y 轴指向东，Z 轴垂直向下，用于描述无人机的位置和全局运动状态。

• 机体坐标系：x 轴沿机身向前，y 轴垂直机身向右，z 轴垂直机身向下，与惯性坐标系通过姿态角（φ、θ、ψ）关联，用于描述无人机的姿态和局部运动状态。

3.1 姿态 PD 控制器设计（滚转与俯仰通道）

滚转（φ）和俯仰（θ）通道的控制目标是快速跟踪期望姿态角，抑制外部扰动（如风干扰），且无超调。PD 控制器的输入为 “期望姿态角与实际姿态角的偏差” 及 “偏差的微分（即角速度偏差）”，输出为控制扭矩。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 李波波,贾秋玲.基于滑模控制的四旋翼飞行器控制器设计[J].电子设计工程, 2013, 21(16):4.DOI:10.3969/j.issn.1674-6236.2013.16.023.

[2] 高庆吉,岳凤发,胡丹丹.四旋翼飞行器增稳混合控制器[J].计算机应用, 2014, 34(5):4.DOI:10.11772/j.issn.1001-9081.2014.05.1400.

[3] 王文建,袁亮.四旋翼无人机改进模糊PID姿态控制[J].机械设计与制造, 2017(8):4.DOI:10.3969/j.issn.1001-3997.2017.08.003.

📣 部分代码

🎈 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 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌈 各类智能优化算法改进及应用

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、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、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、用电量预测、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

🌈图像处理方面

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

🌈 路径规划方面

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、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

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、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

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、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇