基于滑模控制的多旋翼無人機飛行控制系統設計

連 亮，盧欣欣，紀鵬飛

（江蘇工程職業技術學院航空與交通工程學院 江蘇 南通 226007）

0 引言

隨著市場需求的推動及傳感器技術領域的發展，無人機行業已進入快速發展階段。無人機憑借良好的靈活性和高超的機動性在多行業得到了應用與推廣。無人機在進行實際工作時，其飛行系統需進行準確定位，不僅要保證飛行高度平穩，也要確保飛行軌跡精確，這都離不開無人機飛行控制系統[1-5]。因此，無人機飛行控制系統是無人機的核心，對無人機推廣應用起到了至關重要的作用。

1 無人機飛行控制系統結構

無人機系統控制常采用串級控制，串級控制是改善控制過程品質極為有效的方法，在控制領域應用十分廣泛[6-7]。串級控制與傳統單回路控制相比，在結構上有兩個閉環，其特點如下[8-9]：（1）串聯控制的副回路對進入的擾動有很強的克服作用；（2）串級控制的副回路，提升了控制對象控制反饋效率，縮短了控制周期，因此提高了控制系統響應速度；（3）系統工作時串級控制提高了系統工作頻率，因此提升了系統控制質量；（4）串級系統有一定自適應能力。

這里以水平面控制為例，其控制系統的串級控制結構搭建見圖1。根據圖1可知，無人機在飛行時，借助調控電機轉速的方式實現對無人機飛行角度、速度等相關參數的實時、精準化控制，以保證無人機按照要求平穩飛行。在無人機控制系統中，如果需要無人機進行定點作業，應確保所有控制器不僅要穩定運行，還要滿足一定的控制精度。因此，下層控制器就需有較高的控制精度和靈敏度，以避免因為控制響應延遲導致控制出現誤差。

2 多傳感器融合系統設計

傳感器融合控制是無人機控制系統最重要的組成部分。無人機飛行過程中位置、速度、姿態角等信息都需要傳感器進行檢測傳遞，多傳感器融合系統是將傳感器檢測到的信息進行處理，以實現協調控制無人機飛行的目的[10-11]。下文將闡述本文設計的無人機控制系統中多傳感器融合系統的設計。

2.1 融合系統結構設計

多傳感器融合系統的融合架構采用如圖2所示結構，該架構是利用集中式和分布式相結合的形式實現，控制系統硬件部分是利用ST（意法半導體）開發的STM32F4實現。系統融合架構采用集中式和分布式相結合的形式，可以有效降低數據運算量，以實現用小運算能力的芯片來計算系統融合算法的目的。

多傳感器融合系統中，一級融合的節點1是用來獲取無人機位置信息的，該節點的位置信息獲取由GNSS接收機、雙目視覺相機和2D激光雷達完成。一級融合的節點2是為了獲取無人機飛行時速度信息，該節點的速度信息獲取由GNSS接收機、光流模塊和IMU完成。因此，GNSS接收機在一級融合的節點中起了重要作用，既要獲取無人機飛行中的位置信息，也要獲得無人機飛行過程中的速度信息，但GNSS接收機應用中有個關鍵問題，其信息的準確性取決于無人機飛行環境，如果衛星網絡信號強獲取的信息就很準確，如果周圍衛星網絡信息弱將會產生數據值的延遲誤差，如果遇到極端無衛星網絡地區就沒辦法獲取信息以致無人機無法使用。

針對衛星定位信號差的環境，本文設計采用光流模塊實現速度信息的采集。光流模塊是一種視覺傳感器，工作過程中是利用分析地面紋理信息來獲取速度信息。但該模塊應用也有缺陷，當地面紋理流暢（地面光滑場合）或無人機行駛速度過快時，模塊將無法獲取無人機速度信息。因此為確保無人機系統能獲取準確的速度信息，本文設計選用IMU模塊與GNSS和光流模塊相互融合的方式。

傳感器融合系統，一級融合在理論狀態下可以獲取無人機較為準確的位置信息和速度信息，但實際情況下獲取的結果信息與真實狀態相比仍存在一定誤差。而二級融合很好地解決了上述問題，二級融合是將一級融合的位置信息及速度信息同IMU數據進行再次融合，二次融合可以有效提高系統獲取信息的準確性，使得數據的連續性更好。

2.2 傳感器數據處理及檢驗

傳感器數據處理對于多傳感器融合系統十分重要，數據的準確性將直接影響到系統的融合結果。各傳感器數據準確性判斷都有其各自準則，文中GNSS是根據信息接收的衛星數量及各自衛星的精度因子決定；而視覺相機及激光雷達由于沒有判斷位置精度的數據判斷準則，采用各自SLAM過程中幀間匹配的誤差來衡量其輸出數據精度。

3 控制器控制系統設計

3.1 位置控制器設計

位置控制器在運行過程中需要對多個對象進行控制，如速度、姿態角等，在控制參數和結構改變條件下，對應的控制模型也需要針對性地調節。

在進行位置控制時，目前，通常采用PID控制結構設計。在位置控制器中，受誤差積分等因素的影響，無人機在抵達目標點位后難以馬上停止，一般會在目標點位周圍晃動，也就是說，積分值不能瞬間歸零。因此，在設計過程中應該選擇比例控制模式。

無人機在運行過程中獲取目標坐標信息后，可根據獲取到的信息，實時精準地進行位置控制，由此高效地推導出控制的目標值。關于位置控制的計算步驟可見圖3。

3.2 速度控制器設計

速度控制過程中主要是基于誤差參數進行分析，確定出姿態角目標值。在實際控制領域，對姿態角、姿態角速率控制器而言都需要不斷地進行狀態更新，它們兩個控制的反饋量一般源于IMU模塊。此數據源有兩個顯著特點：一是不會產生較大誤差，二是適用于各種環境，即無論處于何種環境都可以便捷高效地獲取。因此，姿態角以及姿態角速率控制器表型一般較為穩定，因此速度控制器的性能將直接關系到無人機運行過程的控制效果。

3.2.1 速度控制器算法選擇

無人機在飛行過程中，由于外部環境不同衛星信號發生變化時，無人機上各速度傳感器將表現出不同特性。根據實際應用結果表明，采集的傳感器數據噪聲較高條件下，受到衛星信號不穩定等各方面因素的影響，融合系統所得結果的精度不同，為避免這方面問題的影響，就需要提高數據更新頻率。

數據反饋噪音不一致條件下，基于PID方法進行控制時，所得結果也各有不同，但是在飛行時調整參數容易造成控制量跳變。所以，關于飛行中模型變化這一問題，建議通過魯棒性較強的基于參考模型的滑模控制設計速度控制系統。

3.2.2 滑模控制相關理論

滑模控制過程主要分為兩部分：（1）狀態量向滑模面的滑向過程；（2）狀態量在滑模面保持的過程。針對上述滑模控制過程，滑模控制設計也分兩步進行：（1）選取切換函數；（2）設計滑模控制器。圖4是滑模控制系統的結構和原理組成。

由圖4可知，這種方法控制過程中，將目標速度錄入后，參考模型可基于采集的信息分析確定出目標狀態軌跡，由此說明狀態很容易受到模型自身特性的影響。因而在進行建模時，需要對這些因素進行全面分析及優化。無人機在飛行控制時，位置因素也會不同程度影響到參考模型確定出的狀態信息，因而很有必要濾波處理輸入的相關狀態參數，以提高無人機的控制精度。

3.2.3 參考模型設計

在無人機控制系統中姿態角控制器設計完成后，無人機操作者可利用手動操作無人機，搜集無人機飛行過程的姿態角及實時的速度信息，此時利用MATLAB軟件中進行系統分析辨識，結果表明：擬合模型與實際模型的相似度接近80%，符合相關要求。參照實際模型，可構建參考模型，其階躍響應見圖5。由圖5可知，參考模型的階躍響應時間大約是2 s。

3.2.4 基于MRSMC的速度控制器設計

參考模型的構建可以把目標姿態角以各狀態目標值的形式呈現。無人機控制系統為實現控制目標，在控制過程中需不斷調整實際值與狀態值間的誤差，以達到無人機理想的目標姿態角。因此，需要進行控制器的設計。本文設計的速度控制器，為驗證其性能，利用Matlab進行仿真模擬。將階躍函數設定為速度目標值，仿真結果見圖6。由圖6可知：（a）為通過這種模型進行控制后給出的姿態角目標值；（b）為階躍響應相關信息；（c）為對應于這種響應條件下切換函數改變情況；（d）反映了一定條件下的速度追蹤所得結果。

3.2.5 速度控制器驗證

本文在對速度控制器性能進行驗證時，應用了仿真分析法，選擇速度模型進行控制，據此驗證了滑模控制器的性能相關情況，并做了對比研究。

在檢驗時首先根據要求調整了速度模型的特定參數，以此對無人機飛行時質量相關不確定性予以仿真分析，在和PID控制相比較的過程中檢驗滑模控制的魯棒性，關于模型變化后的階躍響應可見圖7。

從圖7可知，當系統模型發生較大變化后，速度階躍響應的上升時間為1 s，出現了1%的超調，但該超調并不會對系統產生較大的影響。圖8為正常模型下的速度階躍響應，從圖中可以看出，在正常模型下速度控制器的階躍響應不存在超調，上升時間為1 s。

對正常的速度模型進行分析時，對比研究了PID控制與本文建立的模型階躍響應值，結果見圖9。

圖10表明，合理修改PID控制器的參數有助于獲得比較理想的控制效果，上升時間明顯縮短，時間控制周期明顯小于滑模控制，在目標速度為1 m/s條件下，分析可知對應的姿態角目標值分別為0.37 rad、0.34 rad，符合相關要求。

速度模型改變條件下，二者的階躍響應信息對比所得結果見圖11、圖12。由圖中分析可知，模型中質量相關參數發生變化后，PID控制的上升時間有所延長，在之前1 s的基礎上延長了1.3 s，由此可知，常規PID控制存在著控制強不足的問題。

4 結語

隨著智能控制技術的發展，無人機飛行控制技術也取得了迅猛發展。在無人機運行過程中，其飛行控制系統已成為不可或缺的關鍵部分，將直接影響無人機飛行過程的安全穩定性。因此，對無人機飛行控制系統研究，具有一定現實意義。