qq_36903625的博客

一、引言之前介绍了四旋翼建模与pid双环控制器设计，本次打算分享一下四旋翼滑模控制器的设计，参考文献（韩业壮,华容.四旋翼飞行器的RBF网络自适应滑模控制[J].电光与控制,2017,24(11):22-27.）二、控制器设计四旋翼的模型在我之前的博客（四旋翼无人机Matlab建模）已经介绍过，这里不再赘述，四旋翼的模型如下：{x¨=u1m(sψsϕ+cψcϕsθ)−k1mx˙+d1y¨=u1m(sψsθcϕ−cψsϕ)−k2my˙+d2z¨=u1mcθcϕ−g−k3mz˙+d3ϕ¨=θ˙ψ˙(Iyy

一、仿真接上一节的内容，用Matlab simulink模块搭建模块，搭建模型如下：前面control是控制器部分，model是我们上一节的对象。给定x1初始值为3，x2,x3的初始值为0，仿真时间为10s，仿真结果如下图所示x1x2x3从图中可以看出，x1,x2,x3都会收敛到0，说明上节设计的镇定控制器成功，simulink模型我放在文章结尾，自取，用的是matlab2018a。此时，我们用示波器观察u，会发现图如下：这个u出现了一个黄色的带，这就是滑模变结构控制中的抖振，这是

三、卡尔曼五大公式推导相信大家已经看了我的上一篇文章吧，其实上一篇通过例子讲了卡尔曼滤波思想，卡尔曼滤波又称最优递归数字处理算法，他就是一处理数据的算法，目的是获取更为准确的数据。接下来，我要开始超级硬核的推导，推导非常详细，而且容易立即额，希望你们可以和我一起推导相信大家都了解过状态方程与观测器吧，现代控制理论比较基础的内容，我举一个简单的例子，就是控制中最常见的弹簧阻尼系统，如图1该系统的力平衡方程可以用以下式子表示(不明白的可以去https://wenku.baidu.com/view/f800

一、什么是卡尔曼滤波简单来说，卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm（最优递归数据处理算法）”。在自然界中往往存在各种不确定性，不管是传感器测量的数据还是系统模型计算得到的数据，往往不是物体真实的值，存在各种各样的干扰，卡尔曼滤波就是从有干扰的数据中获取最优（最接近真实）的数据。二、卡尔曼滤波基础先来看一个简单的例子，我们用一把尺子来测一个硬币的直径，如图1，我们测量多组硬币的直径，用...