37、小型无人机海洋监测控制系统算法解析

小型无人机海洋监测控制系统算法解析

1. 引言

在执行沿海地区监测任务时，空气和水环境的不可预测性是选择小型无人机（SUAV）控制算法的关键因素。为了应对这种不确定性，需要采用一种自适应控制策略，根据外部干扰的变化优化机载计算机接收到的控制参数，以确保无人机在飞行过程中的稳定和定位精度。

2. SUAV自动控制系统概述

SUAV自动控制系统主要由以下几个模块组成：
- 操作员：负责设置监测区域的GPS坐标数组。
- 人机界面（HMI）：包括轨迹规划、数据处理和决策模块。
- SUAV：配备测量仪器（传感器单元），用于评估飞行器的当前状态。

2.1 系统工作流程

1. 操作员设置监测区域的GPS坐标数组 $p = [p_1, p_2, \cdots, p_i]$。
2. 坐标数组进入轨迹规划模块，生成驱动信号 $\mathbf{p}(t) = [x^d, y^d, z^d, \psi^d]^T$。
3. SUAV的传感器单元通过反馈通道评估飞行器的当前状态，状态向量表示为 $\mathbf{\xi}(t) = [x^ , y^ , z^ , \phi^ , \theta^ , \psi^ ]^T$。
4. 数据处理后形成误差估计向量 $\Delta\mathbf{\xi}(t) = [\Delta x, \Delta y, \Delta z, \Delta \phi, \Delta \theta, \Delta \psi]^T$。
5. 误差向量进入决策模块，通