【无人机】基于鲁棒非线性控制和风建模的多旋翼无人机软着陆研究（Matlab代码实现）-优快云博客

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

基于鲁棒非线性控制和风建模的多旋翼无人机软着陆研究

一、研究背景与核心挑战

二、关键技术方法

1. 鲁棒非线性控制策略

2. 风场建模方法

三、协同控制策略与实验验证

四、现存挑战与未来方向

五、结论

📚2 运行结果

2.1 Quadcopter wind SMC ground

2.2 Quadcopter wind SMC pipes

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码、文章下载

💥1 概述

摘要：
多旋翼系统进行抓取、操作和检查时需要软着陆，以避免任何颠簸；因此，在多旋翼无人机（UAV）下的空气动力学效应下，一次性着陆是至关重要的。HYFLIERS项目中的一个任务是在管道架上进行着陆，主要是测量管道的厚度和腐蚀情况。管道架在着陆阶段由螺旋桨引起的感应气流产生未知干扰。对这个问题进行了两种情况的建模，即在地面和管道架上着陆。地面效应建模比较直接；然而，管道架会给系统建模带来更多的不确定性。空气动力学干扰的来源可能是外部风或者无人机螺旋桨在管道或地面附近引起的干扰。本文提出了考虑地面效应的四旋翼一次性着陆解决方案。首先，计算了靠近地面的螺旋桨引起的感应风，然后定义了靠近地面的反射模型。进行了考虑环境中风的四旋翼建模。接下来，将地面反射的风设置在系统的风模型中。由于无人机下的气流干扰和其行为的干扰，建模存在不确定性，因此选择了鲁棒非线性控制来控制系统。滑模控制器的校正增益是基于稳态推力定义的，它起到了不确定性的上限的作用。通过模拟成功展示了考虑地面效应的软着陆方法的优势。结果输入推力在管道附近平稳下降，以抵消地面效应推力。

基于鲁棒非线性控制和风建模的多旋翼无人机软着陆研究

一、研究背景与核心挑战

多旋翼无人机软着陆需在复杂风扰（如地面效应、阵风）下实现精确姿态与高度控制，同时避免机械冲击。核心挑战包括：

非线性动力学特性：无人机姿态与高度的强耦合性导致传统线性控制难以应对突发扰动。
风场建模复杂性：近地风场受螺旋桨诱导气流反射、地面效应（推力损失约10%-15%）及外部阵风叠加影响，需高精度建模。
实时性与鲁棒性平衡：控制算法需在有限计算资源下实现快速响应，且对模型不确定性和传感器噪声具备容错能力。

二、关键技术方法

1. 鲁棒非线性控制策略

滑模控制（SMC）：
通过设计滑模面约束无人机速度和姿态，结合准滑动模态（如饱和函数）抑制抖振，实现对外部干扰的强鲁棒性。实验表明，SMC在风扰下姿态跟踪误差可降低40%。
自适应控制与干扰观测器：
采用Lyapunov稳定性理论设计非线性干扰观测器，实时估计风扰并补偿。例如，文献[1]提出的观测器在风切变条件下高度控制误差小于0.1m。
模型预测控制（MPC）：
结合风场预测模型优化未来时域内的控制输入，处理姿态约束与推力饱和问题。案例显示，MPC在软着陆末段的垂向加速度可控制在0.2g以内。

2. 风场建模方法

地面效应建模：
建立螺旋桨诱导风场的反射模型，量化近地推力损失（如公式：T=T0⋅(1−e−k⋅h/R)T=T0⋅(1−e−k⋅h/R)，其中hh为高度，RR为旋翼半径）。
阵风随机过程建模：
采用Dryden紊流模型或随机微分方程模拟风场时变特性，并通过卡尔曼滤波融合传感器数据（如LiDAR、IMU）提升估计精度。
数据驱动建模：
基于强化学习（RL）在线学习风扰动态，实现无模型环境下的自适应补偿。文献[36]证明该方法在异构无人机编队中可降低30%的位置跟踪误差。

三、协同控制策略与实验验证

控制-风场耦合设计：
将风场模型嵌入控制律，例如滑模增益根据风扰上界自适应调整。实验表明，该方法在5m/s阵风下仍能保持着陆速度误差<0.1m/s。
仿真与实验案例：
- Opti-Track系统实验：通过调整增益参数α（最优值750），实现无反弹软着陆，触地瞬间垂向速度降至0.05m/s。
- Matlab/Simulink仿真：地面效应补偿使推力曲线平滑下降，着陆冲击力减少60%。
- 分布式编队验证：基于RISE鲁棒控制器，多无人机在阵风干扰下编队位置同步误差小于0.3m。

四、现存挑战与未来方向

挑战：
- 模型-实际失配：复杂风场（如湍流微结构）的高保真建模仍存在误差。
- 计算资源限制：MPC的实时性需依赖嵌入式优化算法（如CasADi）的进一步轻量化。
未来方向：
- 多模态传感器融合：结合视觉/激光雷达实现地形自适应着陆。
- 仿生控制策略：借鉴鸟类着陆动力学设计可变桨距机构，增强抗风能力。
- 量子优化算法：提升非线性控制问题的求解效率，适用于大规模编队协同。

五、结论

鲁棒非线性控制与高精度风场建模的结合为多旋翼无人机软着陆提供了理论保障。通过滑模控制、自适应观测器及数据驱动方法的协同优化，可在复杂环境下实现厘米级着陆精度。未来研究需聚焦于模型泛化能力提升与硬件-算法协同设计，推动工业检测、灾害救援等场景的实用化进程。

📚2 运行结果

2.1 Quadcopter wind SMC ground

2.2 Quadcopter wind SMC pipes

其他就不一一展示。

部分代码：

% Parameters---------------------------------------------------------------
Ixx=7.0*10^-3; % kgm^2
Iyy=7.3*10^-3; % kgm^2
Izz=3.3*10^-3; % kgm^2
I=diag([Ixx,Iyy,Izz]);
m=1.2; % kg
g0=9.81; % m/s^2
D=diag([0.25,0.25,0.25]); % drag matrix kg/s
L=0.225; % distance between motor and CoM of quadrotor (m)
R=0.075; % radius of propeller (m)
thickness=0.03; % thickness of rotating propeller (m)
k=2.98*10^-5; % lift constant - thrust factor (Ns^2/rad^2)
k_psi=1.14*10^-6; % drag constant (Nms^2/rad^2)
omega_min=0.5*sqrt(m*g0/k/4); % rad/s
omega_max=3*omega_min; % rad/s
rho=1.225; % kg/m^3

M_force=[k,k,k,k;...
0,-L*k,0,L*k;...
-L*k,0,L*k,0;...
-k_psi,k_psi,-k_psi,k_psi];
% Initial condition--------------------------------------------------------
xc_0=1;
yc_0=-1.5;
zc_0=19.25;
phi_0=0;
theta_0=0;
psi_0=0;
u_0=0;
v_0=0;
w_0=0;
p_0=0;
q_0=0;
r_0=0;
q0=[xc_0;yc_0;zc_0;phi_0;theta_0;psi_0];
dq0=[u_0;v_0;w_0;p_0;q_0;r_0];
x0=[q0;dq0];
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% Solution-----------------------------------------------------------------
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
tic
for i=1:1:length(t)
x(:,1)=x0;
% State definition-----------------------------------------------------
xc=x(1,i);
yc=x(2,i);
zc=x(3,i);
phi=x(4,i);