室內(nèi)環(huán)境下基于SLAM的四旋翼無(wú)人機(jī)定位與控制.pdf

1、四旋翼無(wú)人機(jī)(Quadrotor Unmanned Aircraft Vehicle，QUAV)具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、成本低廉、性能卓越以及飛行控制方式獨(dú)特等特點(diǎn)，成為近年來(lái)無(wú)人機(jī)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。在執(zhí)行室內(nèi)環(huán)境下的監(jiān)視和偵察任務(wù)中，QUAV優(yōu)勢(shì)明顯，具有廣闊的應(yīng)用前景。本文圍繞室內(nèi)環(huán)境下QUAV的定位與控制問(wèn)題，給出了QUAV的非線性數(shù)學(xué)模型，使用同步定位與地圖構(gòu)建(Simultaneous Localization and Mapping，S

2、LAM)技術(shù)解決QUAV的室內(nèi)定位問(wèn)題，并根據(jù)SLAM獲得的位姿信息進(jìn)一步研究受到建模不確定、外部干擾、輸入飽和以及姿態(tài)受限等因素影響的QUAV控制方法。論文主要研究?jī)?nèi)容如下：
　　首先，根據(jù)QUAV運(yùn)動(dòng)特點(diǎn)，研究了QUAV非線性數(shù)學(xué)模型。為了后續(xù)研究方便，將QUAV數(shù)學(xué)模型劃分為由姿態(tài)環(huán)組成的快回路方程和由位置環(huán)組成的慢回路方程，并轉(zhuǎn)換得到了具有仿射非線性方程形式的QUAV快回路和慢回路系統(tǒng)方程。
　　然后，針對(duì)室內(nèi)環(huán)境下

3、QUAV的定位問(wèn)題，綜合使用激光測(cè)距儀、姿態(tài)傳感器和高度傳感器，研究了基于迭代最近點(diǎn)(Iterative Closest Point，ICP)方法的SLAM算法。針對(duì)激光數(shù)據(jù)和高度數(shù)據(jù)的歪斜問(wèn)題，利用姿態(tài)傳感器的姿態(tài)角數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)修正；針對(duì)QUAV的室內(nèi)定位問(wèn)題，應(yīng)用ICP匹配算法予以處理；針對(duì)地圖構(gòu)建問(wèn)題，分別給出了柵格地圖和幾何地圖的創(chuàng)建與更新步驟。SLAM實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了ICP定位算法穩(wěn)定性好、精度高，并根據(jù)SLAM地圖創(chuàng)建結(jié)果對(duì)比

4、了兩種地圖表示方式。
　　其次，針對(duì)QUAV的快回路系統(tǒng)和慢回路系統(tǒng)，考慮外部未知干擾，研究了一種基于干擾觀測(cè)器的反步控制方法。設(shè)計(jì)干擾觀測(cè)器在線逼近由系統(tǒng)建模誤差和外部干擾構(gòu)成的復(fù)合干擾，并根據(jù)干擾估計(jì)值設(shè)計(jì)反步控制策略，通過(guò)Lyapunov定理嚴(yán)格證明了閉環(huán)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。仿真結(jié)果表明，在存在建模誤差和外部干擾的情況下，QUAV快慢回路系統(tǒng)均具有良好的跟蹤性能。
　　接著，針對(duì)QUAV的快回路系統(tǒng)，給出了一種具有建模不確定

5、、外部干擾、輸入飽和與姿態(tài)受限的反步控制方法。針對(duì)建模不確定，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行逼近；針對(duì)復(fù)合干擾，設(shè)計(jì)非線性干擾觀測(cè)器對(duì)干擾進(jìn)行補(bǔ)償；針對(duì)輸入飽和，使用雙曲正切函數(shù)逼近飽和函數(shù)；針對(duì)輸出受限問(wèn)題，使用界限Lyapunov函數(shù)設(shè)計(jì)控制器，保證姿態(tài)滿足限制條件。通過(guò)Lyapunov方法證明了閉環(huán)系統(tǒng)的所有信號(hào)半全局一致有界。仿真結(jié)果表明在具有建模不確定、外部干擾、輸入飽和與姿態(tài)受限的情況下，所設(shè)計(jì)控制方法可得到滿意的控制效果。
　　最