【无人机控制】鹈鹕四旋翼无人机PD控制器，期望高度、横滚、俯仰和偏航角附Matlab代码

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/matlab_dingdang/article/details/142236291

✅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，求助可私信。

🔥 内容介绍

无人机因其灵活性、机动性和成本效益等优势，近年来在各个领域得到广泛应用，如航拍、物流、农业监测等。而四旋翼无人机作为其中最常见的一种类型，其控制系统的设计对于无人机的稳定性和可靠性至关重要。本文将以鹈鹕四旋翼无人机为例，探讨其PD控制器设计，并实现期望高度、横滚、俯仰和偏航角的控制，并附上相应的Matlab代码。

一、鹈鹕四旋翼无人机系统模型

鹈鹕四旋翼无人机是一个典型的非线性、多输入多输出系统，其动力学模型可以描述为：

1.1 运动学模型

[x_dot, y_dot, z_dot] = R*[u, v, w]

其中，[x, y, z] 为无人机在惯性坐标系下的位置坐标，[u, v, w] 为无人机在机体坐标系下的速度，R 为机体坐标系到惯性坐标系的旋转矩阵。

1.2 动力学模型:

[u_dot, v_dot, w_dot] = [f_x, f_y, f_z] - [g*sin(theta), 0, g*cos(theta)] [p_dot, q_dot, r_dot] = [l, m, n]

其中，[f_x, f_y, f_z] 为机体坐标系下的合力，g 为重力加速度，[theta, phi, psi] 为俯仰角、横滚角和偏航角，[p, q, r] 为角速度，[l, m, n] 为机体坐标系下的力矩。

1.3 输入输出关系:

[f_x, f_y, f_z, l, m, n] = f(u, v, w, p, q, r, T1, T2, T3, T4)

其中，[T1, T2, T3, T4] 为四个电机提供的推力。

二、 PD控制器设计

PD控制器是常用的控制算法，其优点是结构简单，易于实现，并且能够提供良好的动态性能。

2.1 高度控制:

高度控制的目标是使无人机能够稳定地悬停在期望高度。

T = K_p*(h_d - h) + K_d*(h_d_dot - h_dot)

其中，h_d 为期望高度，h 为实际高度，h_d_dot 为期望高度速度，h_dot 为实际高度速度，K_p 和 K_d 分别为比例系数和微分系数。

2.2 横滚、俯仰和偏航角控制:

横滚、俯仰和偏航角控制的目标是使无人机能够稳定地保持期望姿态。

phi_c = K_p_phi*(phi_d - phi) + K_d_phi*(phi_d_dot - phi_dot) theta_c = K_p_theta*(theta_d - theta) + K_d_theta*(theta_d_dot - theta_dot) psi_c = K_p_psi*(psi_d - psi) + K_d_psi*(psi_d_dot - psi_dot)

其中，phi_d, theta_d, psi_d 分别为期望横滚角、俯仰角和偏航角，phi, theta, psi 分别为实际横滚角、俯仰角和偏航角，phi_d_dot, theta_d_dot, psi_d_dot 分别为期望横滚角速度、俯仰角速度和偏航角速度，phi_dot, theta_dot, psi_dot 分别为实际横滚角速度、俯仰角速度和偏航角速度，K_p_phi, K_d_phi, K_p_theta, K_d_theta, K_p_psi, K_d_psi 分别为比例系数和微分系数。

三、 Matlab代码实现

以下代码为鹈鹕四旋翼无人机PD控制器Matlab实现示例：

T = K_p_h*(h_d - h) + K_d_h*(h_d_dot - h_dot);

title('无人机高度控制');

subplot(4,1,2);
plot(t, phi_data);
ylabel('横滚角 (rad)');
title('无人机横滚角控制');

subplot(4,1,3);
plot(t, theta_data);
ylabel('俯仰角 (rad)');
title('无人机俯仰角控制');

subplot(4,1,4);
plot(t, psi_data);
ylabel('偏航角 (rad)');
title('无人机偏航角控制');
xlabel('时间 (s)');

四、结论

本文以鹈鹕四旋翼无人机为例，介绍了PD控制器设计方法，并实现了期望高度、横滚、俯仰和偏航角的控制。Matlab代码示例展示了PD控制器的具体实现过程。需要注意的是，实际控制过程中还需要考虑其他因素，例如风力、电机故障等，并进行相应的补偿和处理。

五、未来展望

未来可以进一步研究更复杂的控制算法，例如PID控制器、模糊控制等，以提升无人机控制性能。此外，也可以尝试加入传感器融合技术，提高无人机定位精度和状态估计的准确性。最终目标是实现无人机自主飞行，并使其能够在各种复杂环境中安全可靠地完成任务。