本發(fā)明屬于無(wú)人機(jī)，具體涉及一種復(fù)雜地面環(huán)境下無(wú)人機(jī)降落的規(guī)劃及控制方法。

背景技術(shù)：

1、隨著無(wú)人機(jī)應(yīng)用領(lǐng)域的不斷擴(kuò)大，無(wú)人機(jī)巡邏開(kāi)始在軍事、公安、邊防、消防、環(huán)保、城市管理等領(lǐng)域大展身手，在無(wú)人機(jī)巡邏中，無(wú)人機(jī)可以搭載各種傳感器和設(shè)備，如高清攝像頭、紅外熱成像儀、光學(xué)/雷達(dá)遙感設(shè)備、氣象儀器等，用于實(shí)時(shí)獲取目標(biāo)區(qū)域的圖像、視頻、數(shù)據(jù)和環(huán)境信息。而無(wú)人機(jī)的安全飛行和穩(wěn)定降落是保障飛行任務(wù)順利完成的關(guān)鍵因素，因此無(wú)人機(jī)降落技術(shù)也得到了廣泛關(guān)注和研究。

2、現(xiàn)有技術(shù)中，例如專(zhuān)利號(hào)為cn111506099a的中國(guó)專(zhuān)利公開(kāi)了一種無(wú)人機(jī)高度智能控制系統(tǒng)及方法，包括以下步驟：步驟1、將無(wú)人機(jī)的期望高度和期望速度與期望誤差進(jìn)行耦合，得到修正后的期望高度和期望速度；步驟2、根據(jù)無(wú)人機(jī)修正后的期望高度和期望速度，以及當(dāng)前高度和速度，確定無(wú)人機(jī)的總能量和能量平衡，根據(jù)總能量確定修正后的期望油門(mén)，根據(jù)能量平衡確定修正的期望俯仰角；步驟3、根據(jù)修正的期望油門(mén)和期望俯仰角，輸出舵機(jī)控制和油門(mén)控制，完成無(wú)人機(jī)的高度控制。

3、又例如專(zhuān)利號(hào)為cn114675663a的中國(guó)專(zhuān)利公開(kāi)了一種側(cè)風(fēng)環(huán)境下無(wú)人機(jī)著陸的規(guī)劃及控制方法，包括：步驟s1.通過(guò)機(jī)載傳感器采集飛機(jī)橫航向運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的參數(shù)、縱向運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的參數(shù)以及環(huán)境參數(shù)；步驟s2.根據(jù)機(jī)載傳感器采集的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)飛機(jī)的著陸時(shí)間，并判斷軌跡規(guī)劃開(kāi)始的時(shí)間；步驟s3.以軌跡規(guī)劃開(kāi)始時(shí)無(wú)人機(jī)的側(cè)向偏離距離、側(cè)向偏離速度、滾轉(zhuǎn)角、航向角為規(guī)劃初始參數(shù)，根據(jù)飛機(jī)使用限制確定飛機(jī)的終端狀態(tài)約束參數(shù)，結(jié)合飛機(jī)當(dāng)前的風(fēng)速及風(fēng)向，采用mpc規(guī)劃算法規(guī)劃出無(wú)人機(jī)的橫側(cè)向飛行軌跡；步驟s4.將規(guī)劃結(jié)果作為橫航向軌跡跟蹤及姿態(tài)控制器的指令，設(shè)計(jì)相應(yīng)的控制器算法跟蹤規(guī)劃生成的參考指令。

4、但是現(xiàn)有許多對(duì)無(wú)人機(jī)的高度控制和著陸控制的方法，但是它們都沒(méi)有考慮到無(wú)人機(jī)著陸時(shí)的地面情況，考慮的都是無(wú)人機(jī)可以直接降落的地面，但是在無(wú)人機(jī)巡邏的背景下，可能會(huì)遇到需要降落到非光滑平面的情況，比如斜面、凹凸不平的地面等情況；并且大多數(shù)方法都是單獨(dú)使用模型預(yù)測(cè)控制或者單獨(dú)使用pid控制來(lái)完成高度、姿態(tài)的控制，在上述特殊情況下并不能較好的完成無(wú)人機(jī)的著陸，在斜面的情況甚至?xí)?dǎo)致無(wú)人機(jī)下降時(shí)因?yàn)闆](méi)有控制好速度和加速度發(fā)生與地面的非垂直碰撞而使無(wú)人機(jī)發(fā)生側(cè)翻的情況。針對(duì)已有方法的缺陷已經(jīng)沒(méi)考慮到的問(wèn)題，本發(fā)明提出一種針對(duì)復(fù)雜地面環(huán)境下無(wú)人機(jī)降落的規(guī)劃和控制方法?？梢杂行Ы鉀Q在復(fù)雜地面情況下無(wú)人機(jī)著陸的問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是提供一種復(fù)雜地面環(huán)境下無(wú)人機(jī)降落的規(guī)劃及控制方法，首先通過(guò)不同種類(lèi)的傳感器獲取無(wú)人機(jī)的機(jī)身信息，然后用深度相機(jī)判斷出地面的情況，當(dāng)?shù)孛鏋槠教沟孛婊蛘呤莾A斜角度0-5度的斜面時(shí)，采用平面降落策略，即勻速減小螺旋槳升力，不調(diào)用特殊策略保持下降時(shí)的速度以及加速度，當(dāng)?shù)孛鏋閮A斜角度大于5度的斜面時(shí)選擇pid-mpc模型預(yù)測(cè)控制降落策略，輸出控制無(wú)人機(jī)電機(jī)的油門(mén)，使得無(wú)人機(jī)平穩(wěn)降落在復(fù)雜地面上。

2、本發(fā)明采取的技術(shù)方案具體如下：

3、一種復(fù)雜地面環(huán)境下無(wú)人機(jī)降落的規(guī)劃及控制方法，包括以下步驟：

4、步驟1：獲取無(wú)人機(jī)的機(jī)身信息；

5、步驟2：根據(jù)地面情況選擇無(wú)人機(jī)著陸策略；

6、當(dāng)?shù)孛鏋槠教沟孛婊蛘呤莾A斜角度0-5度的斜面時(shí)，直接采用平面降落策略，當(dāng)?shù)孛鏋閮A斜角度大于5度的斜面時(shí)選擇pid-mpc模型預(yù)測(cè)控制降落策略；

7、步驟3：選擇pid-mpc模型預(yù)測(cè)控制降落策略；具體包括以下步驟：

8、步驟301：對(duì)于目標(biāo)油門(mén)、升力、姿態(tài)進(jìn)行穩(wěn)態(tài)優(yōu)化，并獲取系統(tǒng)預(yù)測(cè)模型；

9、步驟302：根據(jù)目標(biāo)高度生成最優(yōu)的油門(mén)變化的參考軌跡；

10、步驟303：建立最優(yōu)控制的目標(biāo)函數(shù)；

11、步驟304：尋找目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)解，用此最優(yōu)解控制油門(mén)輸出，控制電機(jī)，完成控制無(wú)人機(jī)降落；

12、步驟305：對(duì)最優(yōu)解控制油門(mén)輸出進(jìn)行pid矯正，使用pid誤差補(bǔ)償模型預(yù)測(cè)控制的預(yù)測(cè)模型，并進(jìn)行混動(dòng)優(yōu)化預(yù)測(cè)量，完成更新系統(tǒng)預(yù)測(cè)模型。

13、優(yōu)選地，所述步驟1中，獲取無(wú)人機(jī)的機(jī)身信息具體是通過(guò)傳感器獲取無(wú)人機(jī)高度信息、無(wú)人機(jī)姿態(tài)信息以及地面情況初始數(shù)據(jù)。

14、優(yōu)選地，所述步驟2中，用深度相機(jī)判斷出地面的是傾斜角度是否大于5度，采用平面降落策略時(shí)，即勻速減小螺旋槳升力，不調(diào)用特殊策略保持下降時(shí)的速度以及加速度。

15、優(yōu)選地，所述步驟3中，對(duì)于目標(biāo)油門(mén)、升力、姿態(tài)進(jìn)行穩(wěn)態(tài)優(yōu)化，獲取系統(tǒng)的階躍響應(yīng)，并采樣，根據(jù)系統(tǒng)要求我們選取十個(gè)采樣數(shù)據(jù)點(diǎn)，(it,ai),i＝1,2,…10，根據(jù)線性系統(tǒng)的齊次和疊加性質(zhì)，在k-i(k≥i)時(shí)刻有一輸入u(k-i)，則輸入增量δu(k-1)對(duì)輸出y(k)的作用為：

16、從而獲取系統(tǒng)y(k+1)的預(yù)測(cè)模型：

17、

18、進(jìn)行預(yù)測(cè)n步控制m步建模，最終得到系統(tǒng)預(yù)測(cè)模型其中為系統(tǒng)的n步預(yù)測(cè)，a為n×m維的常數(shù)矩陣，也就是我們采樣的數(shù)據(jù)點(diǎn)，δu為m步的輸入增量。

19、優(yōu)選地，所述步驟4中，設(shè)計(jì)濾波方法，優(yōu)化高度變化曲線，參考軌跡采用指數(shù)變化形式：

20、ω(k+i)＝aiy(k)+(1-ai)yr；

21、其中ts為采樣周期，t為參考軌跡的時(shí)間常數(shù)，y(k)為當(dāng)前時(shí)刻的實(shí)際測(cè)量值，yr為設(shè)定值。從而避免控制系統(tǒng)出現(xiàn)輸入輸出劇烈變化，使得飛機(jī)可以平滑降落從而防止側(cè)翻。

22、優(yōu)選地，所述步驟5中，建立最優(yōu)控制的目標(biāo)函數(shù)，此目標(biāo)函數(shù)有兩個(gè)約束條件，第一個(gè)是使用誤差的平方作為目標(biāo)函數(shù)，跟蹤生成的最優(yōu)油門(mén)軌跡，第二個(gè)是每次輸出的油門(mén)變化量的總的平方最小，使得能量最小，因此：

23、

24、所以綜合目標(biāo)函數(shù)為：

25、j＝j(luò)1q+j2r

26、其中q,r為目標(biāo)函數(shù)的權(quán)重系數(shù)，用來(lái)調(diào)節(jié)目標(biāo)函數(shù)。

27、優(yōu)選地，所述步驟6中，尋找最優(yōu)解可以使用梯度下降法或者直接求解法；若使用直接求解法，則目標(biāo)函數(shù)的解析解：

28、δu(k)＝(atqa+r)-1at(w-y0)。

29、優(yōu)選地，在控制后由于實(shí)際情況，系統(tǒng)會(huì)存在一個(gè)誤差此處e(k+1)是誤差，y(k+1)代表系統(tǒng)的實(shí)際輸出，代表有mpc預(yù)測(cè)的系統(tǒng)輸出；用此偏差去校正系統(tǒng)的預(yù)測(cè)量此時(shí)引入pid對(duì)其校正，將e(k+1)先經(jīng)過(guò)pid控制器得到e(k+1)，再有一下公式校正，

30、將模型預(yù)測(cè)值向前滾動(dòng)進(jìn)行預(yù)測(cè)量更新，其中s為移位矩陣。

31、本發(fā)明取得的技術(shù)效果為：

32、本發(fā)明提出了一種針對(duì)復(fù)雜地面環(huán)境下的無(wú)人機(jī)降落控制方法，彌補(bǔ)了目前沒(méi)有針對(duì)復(fù)雜地面情況下無(wú)人機(jī)降落方法的空缺；本發(fā)明在控制無(wú)人機(jī)在復(fù)雜地面情況下降落的過(guò)程中提出了改進(jìn)的pid-mpc控制算法，增強(qiáng)了傳統(tǒng)mpc算法的控制性能，同時(shí)使的無(wú)人機(jī)降落時(shí)的油門(mén)曲線更加平滑；本發(fā)明針對(duì)多種地面復(fù)雜情況，包括斜面、凹凸不平的曲面，對(duì)不同的情況對(duì)應(yīng)不同的策略，擁有不同的pid參數(shù)。

33、本發(fā)明相對(duì)于現(xiàn)有的無(wú)人機(jī)降落方法，更加針對(duì)于復(fù)雜的地面情況，保證了無(wú)人機(jī)可以更加安全的降落；本發(fā)明在降落控制過(guò)程中引入了pid-mpc控制算法，增強(qiáng)了控制過(guò)程的穩(wěn)定性，并且針對(duì)不同的地面情況給出了對(duì)應(yīng)的下降策略；本發(fā)明可以按照需要調(diào)整下降策略，根據(jù)不同地面情況動(dòng)態(tài)調(diào)整下降策略，同時(shí)更改pid參數(shù)；靈活度較強(qiáng)。