無人機的專家S面控制方法*

陳鵬云 張鵬飛 趙興成 常建龍 原梅妮 沈 鵬

1.中北大學，山西太原 030051 2. 國家深海基地管理中心，山東青島 266327

作為一種新型智能化無人設備，UAV在軍事、民用和科學研究領域得到了廣泛應用。隨著技術的進步和UAV飛行任務的多樣化，人們對UAV精確制導和控制的要求不斷提高，如何實現準確、高效的控制成為UAV技術發展的關鍵技術之一[1-3]。

UAV的運動為空間六自由度運動，具有很強的非線性，各自由度之間相互耦合，極易受環境干擾，以及難以獲得精確的運動模型等特點，因此較難實現精確的運動控制[4]。目前，PID控制[5]、模糊控制[6]、神經網絡控制[7]及魯棒控制[8]等多種控制算法已被應用于UAV的運動控制研究中。對于UAV這種容易受外界干擾的被控對象，PID控制需要不斷改變控制器參數以適應飛行條件的要求，因此難以達到理想的控制效果；模糊控制不需要精確的數學模型，魯棒性較強，但其需要不斷切換輸出比例因子，容易引起算法震蕩甚至收斂困難；神經網絡控制擁有很強的非線性擬合能力，魯棒性強，但控制算法復雜，控制過程中容易丟失信息；魯棒控制性能較高，但其需要對UAV建模，飛機設置若有較大變動需要重新建模。

一般來說，控制模型越簡單，控制精度越高，越能滿足UAV這一特殊載體的需求[9]。與UAV類似，水下機器人的運動也具有強非線性和高度耦合性等特點，因此理論上二者的控制算法要解決的關鍵問題一致。針對水下機器人的運動控制問題，劉學敏[10]等提出的S面控制器，具有結構簡單、參數少、易調整及應用方便等特點，成功應用于多型水下機器人的運動控制，取得了良好效果。本文將S面控制器引入UAV的運動控制中，結合專家控制思想[11]，提出一種適用于UAV運動控制的專家S面控制方法，試驗表明該方法具有較好的控制精度和動態性能。

1 S面控制器

從模糊控制出發，將模糊控制規則表進行非線性擬合得到Sigmoid 曲面(圖1)，并用其代替模糊規則庫，可得到S面控制器如下：

(1)

圖1 Sigmoid曲面

從以上分析可知，S面控制器實質上是一種非線性的PD控制器，非常適用于UAV這種難以獲得準確模型載體的非線性運動控制問題，PD控制的實質可有效保證UAV的運動控制效果。但是單純的S面控制器不具備自適應調節能力。李曄[12]和呂翀[13]分別給出了基于免疫遺傳算法和粒子群優化算法的參數離線優化方法，但由于該類型方法采用離線學習模式，其結果只能提供參考。唐旭東[14]等提出一種基于神經元優化的自適應S面控制器，實現了控制參數的在線優化，但該方法受外界環境影響比較大，容易引起學習效果的不穩定，導致控制結果發散。李岳明[15]參考滑模控制思想，提出一種變結構S面控制器，但該方法在某些特性情況下容易引起輸出結果的抖動。本文引入專家控制技術，將人工參數調整經驗寫成專家控制優化算法形式，以實現S面控制器參數的在線自適應調整，提高系統的控制精度和自適應能力。

2 專家S面控制器設計

2.1 專家控制器

專家系統是一個具有大量專門知識和經驗的程序系統，是一種基于知識的、專家的計算機程序。它應用人工專家技術，根據該領域內專家提供的經驗知識進行推理和判斷，模擬人類專家做決策的過程解決問題。將專家系統原理與控制算法相融合，可得到專家控制系統。專家控制系統把抽象的知識模型轉化成具體的數學模型，是一種具有獲得反饋信息并能實現在線實時控制的系統。考慮到控制性能指標、可靠性和實時性的要求，通常將專家控制系統簡化得到專家控制器。專家控制器主要包括知識庫、控制規則、推理機、信息獲取和處理等4個部分。專家控制器的結構如圖2所示：

圖2 專家控制器結構

2.2 專家S面控制器

S面控制器具有結構簡單、參數易調整、無需對被控對象進行建模和系統魯棒性好等優點；但S面控制器沒有考慮控制參數隨系統被控制量變化的自適應調整的情況，其控制參數需要隨著UAV運動狀態以及環境干擾的變化人工調整。專家控制器可根據該領域內已有的經驗知識，對復雜問題進行有效的推理和判斷。因此本文將專家控制思想引入傳統的S面控制器中，設計了專家S面控制器，其結構如圖3所示：

圖3 專家S面控制器結構

由圖可以看出，專家S面控制器由2部分組成：基本控制級(S面控制器)和專家智能協調級。專家協調級由初始化設置、知識庫和推理機等部分組成。初始化設置包括設置UAV的控制目標狀態、狀態變化閾值和初始控制參數等；知識庫是根據大量人工參數調整經驗所制定出的專家控制規則集合；根據系統的數據信息，通過專家推理機對S面控制器的參數k1和k2在線調整，使得系統的動態性能和穩定性能達到最優。一般來說控制規則較少，推理搜索空間有限，因此可以對控制規則進行逐條匹配的模式進行推理。

2.3 參數調整規則

大量人工參數調整經驗表明：在S面控制器中，隨著k1和k2取值增大，控制器的靈敏度隨之增加，但也將產生較強的超調和振蕩；但若k1和k2取值過小，雖然超調和振蕩減弱，但控制器反應遲鈍。在調節S面控制器參數時，一般選取k1和k2的初始值為3.0。若超調太大，可逐步減小k1，同時增大k2；若收斂速度過慢，則應逐步增大k1，同時減小k2。基于人工調整經驗，設計參數調整規則如下：

表1 參數調整規則

(2)

k1(0)，k1(0)可根據控制系統特性和經驗選取和設置，一般取k1(0)=k2(0)=3.0。

3 UAV運動控制系統

本文設計的運動控制系統的硬件采用的是SBS-PC/104-PMI2 (PC/104)嵌入式計算機，其具有高性能、低功耗、存儲空間大、外圍接口豐富、可方便與外部設備和傳感器連接等優點，與傳統的51單片機等相比具有較大優勢。PC/104的操作系統采用在航空航天領域已廣泛應用的VxWorks嵌入式實時操作系統，系統版本號為5.5。UAV的運動控制系統構成如圖4所示：

圖4 控制系統構成

UAV運動控制的軟件部分主要包括地面站監控系統和底層控制程序2部分。底層控制程序基于上節提出的專家S面控制器，地面站監控系統主要用于對UAV控制系統進行初始化設置和任務規劃，同時監測并顯示UAV載體的實時位姿信息，二者的信息交互如圖5所示：

圖5 信息交互

由于UAV的運動為空間六自由度運動，具有很強的非線性，并且各自由度存在耦合。為了優化控制算法、減小控制計算量，可在對UAV的空間運動方程解耦后，每個自由度使用一個控制器，從而實現UAV的有效控制。

4 試驗研究

4.1 仿真試驗

仿真試驗在以運動控制系統采用的PC/104嵌入式計算機為核心的半實物仿真系統中進行，仿真系統的結構如圖6所示：

圖6 半實物仿真系統結構

由圖6可知，半實物仿真系統包含3個主要部分：PC/104嵌入式計算機、地面站監控計算機、環境仿真計算機。環境仿真計算機用于模擬真實環境干擾、UAV的運動狀態和搭載傳感器；PC/104嵌入式計算機和地面站監控計算機均為實際所應用的設備。半實物仿真與真實外場試驗唯一的不同是外界環境干擾和傳感器測量數據由環境仿真計算機通過以太網發送給PC/104，同時執行器信息也通過以太網發送給環境仿真計算機。為了驗證本文提出控制器的有效性，選擇文[16]所提出的無人機標稱模型，并與標準S面控制器做比較，進行對比仿真試驗，仿真結果如下：

1)高度控制仿真

仿真中，設定保持UAV的目標飛行高度為50m，對比結果如下：

圖7 高度控制仿真結果

由圖7可以看出與標準S面控制器相比，專家S面控制器的控制精度更高，高度控制誤差<1m的概率約98%，控制結果穩定且準確。

2)定速飛行仿真

仿真中，維持UAV的飛行速度為10m/s勻速飛行，對比結果如下：

圖8 定速飛行仿真結果

在定速飛行仿真中，專家S面控制器的控制誤差<0.2m/s的概率約97%，控制結果穩定且準確。

3)航向控制仿真

仿真中，維持UAV的航向交為北向0°，對比結果如下：

圖9 航向控制仿真結果

在航向控制仿真中，專家S面控制器的控制誤差<1.5°的概率約99%，控制結果穩定且準確。

通過上述對比仿真試驗可以看出本文提出的專家S面控制器明顯提升了UAV運動控制精度，對比標準S面算法有較大優勢。這是因為專家S面控制器將人的參數調整經驗編寫成自適應參數調整規則，使控制器能夠根據需求自適應調整S面控制器參數，以獲得最優控制性能。

4.2 外場試驗

外場試驗基于自主設計制作的某型UAV平臺(圖10)，該UAV具有飛行性能穩定、操縱性好和負載能力強等優點。外場試驗區域為華北某地，附近空氣質量良好，無高層建筑，但試驗區域北邊和西邊靠近山脈，具有一定的隨機環境擾動，總體來說適合檢驗控制效果。圖11所示為外場試驗的UAV路徑，UAV起飛時垂直爬升，最大爬升率為3m/s，當其離地高度達到50m時進入巡航階段，梳狀飛行階段的長邊飛行速度10m/s，轉彎和短邊飛行速度2m/s。UAV經過梳狀飛行的最后一個規劃點(210370, 3762683)后進入下降階段，此時UAV從2棟樓間穿過，隨機干擾較強，為了驗證本文提出方法的有效性，在下降階段UAV首先降低到指定高度(20m)并減速到3m/s (此階段水平位移約50m)；在保持等速度、等高度穿越兩棟樓并到達降落點后，UAV垂直降落于地面并回收。

外場試驗中，UAV采用從起飛到降落的全自主飛行模式，整個飛行過程中除非發生意外情況操作人員僅監控UAV的飛行狀態。圖12為外場試驗結果，其中圖12(a)為航跡控制誤差，圖12(b)為起飛到水平飛行階段的高度控制結果，圖12(c)為轉入穩定水平飛行到UAV進入降落階段(梳狀掃描飛行)的速度控制結果，圖12(d)為下降階段的軌跡跟蹤結果。可以看出在外場試驗中，各項控制效果良好，即使在穿越兩棟樓間隨機干擾較強區域仍有很好的控制能力，因此本文提出的方法能自適應克服隨機環境干擾，滿足UAV飛行控制的需求。

圖10 UAV平臺

圖11 規劃路徑

5 結論

以UAV運動控制為研究對象，結合S面控制器和專家控制思想，提出一種用于UAV運動控制的專家S面控制器，同時進行了UAV運動控制的半實物仿真試驗和外場試驗。本文研究可得到以下結論：

1) 本文提出的專家S面控制器避免了繁雜的人工參數調節過程，實現了對S面控制器的自適應調整，具有良好的控制性能;

2) 從控制原理上說，專家S面控制器不需要對被控對象進行建模，具有良好的可移植性，適用于不同類型的UAV;

3) 本文設計的控制系統半實物仿真平臺可為各種正在研究的先進運動控制算法提供一種有效的檢驗手段，縮短控制算法的驗證周期。

圖12 外場試驗結果