基于积分强化学习的四旋翼无人机鲁棒跟踪
2023-10-07杨加秀李新凯张宏立王昊
兵工学报 2023年9期
杨加秀, 李新凯, 张宏立, 王昊
(新疆大学 电气工程学院, 新疆 乌鲁木齐 830017)
0 引言
四旋翼无人机因其易于操作、灵活机动、机械结构简单等优点,广泛用于执行各种重要任务,如货物运输[1]、地形勘测[2]以及电力巡检任务[3]等。相比于固定翼无人机,四旋翼无人机具有独特的悬停和垂直起降的能力,因此研究四旋翼无人机及其可靠的控制方法具有现实意义。然而,由于四旋翼无人机具有较强的非线性、强耦合和欠驱动的特点[4],以及其在飞行过程中会受到外部环境干扰、内部系统参数摄动、未建模动态等复合影响,使得其位置轨迹跟踪控制系统的设计具有很大的挑战性。
为了解决四旋翼无人机位置轨迹跟踪控制系统设计所面临的挑战,国内外众多研究人员结合线性、非线性以及智能控制方法提出了很多有效的控制方案。针对四旋翼无人机具有较强的非线性和强耦合性,文献[5]提出了一种鲁棒反馈线性化方法,将四旋翼无人机解耦为4个线性的标称子系统模型,而耦合和非线性、参数摄动及输入干扰被视为不确定性,然后针对每个子系统设计了一种解耦的鲁棒控制器。文献[6]基于反步法和鲁棒补偿理论设计了一种鲁棒级联控制器,用以解决具有时滞的不确定性四旋翼无人机的鲁棒轨迹跟踪问题。文献[7]采用基于测量反馈和状态反馈的非线性H∞算法,设计了一个鲁棒控制器-估计器框架。文献[8]设计了一个扩张状态观测器,用以观测四旋翼无人机系统受到的多源干扰。……
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