基于PID和LESO的無人機控制

田 磊

(1.北京航空航天大學 自動化科學與電氣工程學院，北京100191;2.北京航空航天大學 飛行器控制一體化技術國防科技重點實驗室，北京100191)

0 引言

近年來，四旋翼無人機因體積小、質量小、易于操作等優點被應用于許多領域。視頻拍攝、噴灑農藥、消防滅火等都有無人機的身影，部分物流公司還提出無人機投放快遞的構想，而對無人機控制方法的研究也一度成為控制領域的熱點。

傳統的PID控制方法設計簡單，有一定的抗干擾能力，但當干擾較大時，實際值與期望值往往偏差較大，魯棒性較差?；ぷ兘Y構控制[1]具有很強的魯棒性，能夠克服系統的不確定性，對非線性系統具有很好的控制效果，但它的致命缺點是抖振現象，有時候會引起系統不穩定，甚至控制系統不可用。自適應控制[2]能夠跟蹤系統特性，感知系統變化，并實時修正控制參數，但其設計復雜，不易于實現。韓京清老師提出的自抗擾控制(ADRC)[3]既有PID的優點又結合了現代控制理論狀態觀測的優點。ADRC理論的核心是擴張狀態觀測器(ESO),可以估計系統所受到的擾動，并在控制器中進行補償。而將非線性ADRC簡化為線性，使ADRC的調整參數減少到3個，促進了ADRC 在工程上迅速推廣和應用。

本文提出了一種基于PID和線性擴張狀態觀測器(LESO)的控制方法，將其應用到四旋翼無人機飛行控制中，并與傳統PID控制方法進行對比，驗證了自抗擾控制(ADRC)在無人機控制中有著抗干擾能力強、易于實現的優點。

1 四旋翼無人機的建模

如圖1所示，四旋翼無人機通過4個電機帶動4個旋翼提供升力，同時1、3和2、4這2對旋翼旋轉的方向相反以平衡扭矩[4]。

(1)

上述表達式明確了坐標系之間的轉換關系，根據牛頓—歐拉方程，可以得到四旋翼無人機的動力學模型。

(2)

(3)

其中，F為機身所受的外力總和，m為機身質量，V為無人機在導航坐標系中的移動速度，記作[vxvyvz]T，M為機身所受到的力矩總和，Ω為機體坐標系下機體三軸角速度，記作[pqr]T，I為機身轉動慣量矩陣，由于四旋翼無人機的對稱布局特點可將其近似為一對角矩陣，記為I=diag[IxxIyyIzz]T。

若只考慮無人機自身的重力和旋翼產生的升力和扭矩，則

(4)

(5)

由文獻[5]可知，四旋翼無人機的升力和扭矩與旋翼轉速的平方成正比，即滿足如下關系式：

(6)

其中，i∈{1,2,3,4}，分別代表編號1、2、3、4的4個旋翼，b為升力系數，d為扭矩系數。由此可知，四旋翼無人機的升力和扭矩可由控制旋翼的轉速進行調節。因此系統的控制輸入可定義為

(7)

由式(4)、式(5)可得

(8)

(9)

為了簡化模型，將無人機在空間中的運動視為剛體運動，其在導航坐標系下的位置P定義為(x,y,z)，則無人機平動時的運動學方程為

(10)

而歐拉角Φ={φθψ}T與機體坐標系下機體三軸角速度Ω=[pqr]T之間的關系滿足

(11)

將式(8)、式(10)代入式(2)，將式(9)、式(11)代入式(3)可得：

(12)

(13)

通過簡化模型可得，高度z和歐拉角Φ={φθψ}T的控制實現了解耦，進而可以簡化控制設計，在接下來的控制器設計中將以橫滾角φ為例加以說明研究。

2 控制器的設計與仿真

若以橫滾角φ為例，對于給定初始值φ0和擾動N，采用傳統PID設計，系統結構圖如圖2所示。

其中，PID部分的數學模型[10]為

(14)

因為無人機的控制是通過調整旋翼轉速實現的，所以控制改變的是角加速度，因此采用PD模型可以保證系統無靜差，也不會出現積分環節I所帶來的延時影響，將上述PID模型簡化為PD模型，能夠很好地滿足控制要求。現采用在上述PID控制器的基礎上增加LESO的設計方法[11-15]，可得系統結構圖如圖3所示。

其中，LESO部分的數學模型[16]為

(15)

A、B、C與被控對象中的取值相同，H為需要設計的觀測器增益矩陣，參數化處理后，觀測器的增益矩陣為

其中，ω0為觀測器帶寬。因此觀測器的特征方程為

|sI-A+HC|=(s+ω0)3

(16)

可得特征方程的極點都配置在s=-ω0處，進而使LESO的設計變得簡單。

取給定值φ0為如圖4所示的正弦信號。

擾動N為如圖5所示的平穩信號。

進而可得傳統PID方法的仿真結果如圖6所示，加入LESO的仿真結果如圖7所示，其中實線代表橫滾角給定值，虛線代表橫滾角實際值。

由圖6和圖7可以明顯看出，加入LESO后無人機橫滾角曲線的跟隨效果較好。由圖8可知，傳統PID方法的誤差值一直在10°以內并隨干擾上下波動。而由圖9可知，加入LESO后的誤差值可以縮小到2°以內，最終穩定到0.5°以內。綜上所述，加入LESO的控制器使得無人機在飛行過程中抗干擾效果更好。

3 實際無人機飛行數據對比

上述仿真結果顯示，加入LESO的抗干擾效果非常理想，進而在實際飛行中進行驗證。分別收集采用PID控制方法和采用PID和LESO組合控制方法的無人機飛行數據，如圖10、圖11所示，其中實線代表橫滾角給定值，虛線代表橫滾角實際值。計算擾動后橫滾角的誤差值，如圖12、圖13所示。由圖12可知，傳統PID方法的誤差值一直在10°左右；而由圖13可知，加入LESO后的誤差值可以縮小到2°以內，實際飛行與仿真得到的結論基本一致。綜上所述，自抗擾控制(ADRC)用于無人機控制產生了非常良好的干擾抑制效果。

4 結論

本文基于傳統PID控制方法，加入線性擴張狀態觀測器(LESO)，提出一種干擾抑制的改進方法，并將其應用在無人機飛行控制中。通過仿真和實際飛行驗證，證明了該方法具有良好的干擾抑制特性，設計相對簡單，效果理想，是一種可行并實用的控制方法。