無人機(jī)起飛與降落的控制技術(shù)分析研究

王斐斐

(臨汾市誠翰晟測繪科技有限公司， 山西 臨汾 041000）

無人機(jī)集群是由一定數(shù)量的無人機(jī)共同組成， 以交感網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)， 整體具有能力涌現(xiàn)特點(diǎn)的空中移動多智能體系統(tǒng)。 相比于追求將所有功能集成于一身的傳統(tǒng)飛行器， 無人機(jī)集群具有多智能體系統(tǒng)的諸多優(yōu)點(diǎn)， 如感知與執(zhí)行的分布式與并行性、 冗余性、 容錯性、 單個成本的低廉性及整體功能的涌現(xiàn)性。 尤其是近年來隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、 無線移動網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、 控制技術(shù)、 多智能系統(tǒng)理論、 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)科學(xué)的迅猛發(fā)展， 以協(xié)同飛行控制為核心的無人機(jī)集群已成為飛行器發(fā)展的新趨勢。 當(dāng)前， 各軍事強(qiáng)國普遍認(rèn)為無人機(jī)集群作戰(zhàn)將是未來顛覆性的作戰(zhàn)樣式， 也是通信、 網(wǎng)絡(luò)、 控制和機(jī)器人等學(xué)科重要的研究方向。

1 飛控系統(tǒng)設(shè)計(jì)

在本次系統(tǒng)設(shè)計(jì)中， 遙控器作為上位機(jī)，12864OLED顯示模塊、 參數(shù)、 搖桿和旋轉(zhuǎn)編碼器模塊， 使用CC2541 藍(lán)牙模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸通信， 旋轉(zhuǎn)編碼器在控制中作為油門控制， 方向桿可用于控制無人機(jī)前后左右飛行， 下位機(jī)為四旋翼無人機(jī)， 采用四個空心杯電機(jī)作為動力源， 六個LED作為人機(jī)交互信號源 （其中四個位于近電機(jī)處）， 使用6 軸姿態(tài)傳感器MPU-6500 采集無人機(jī)姿態(tài)信息， CC2541 藍(lán)牙模塊與遙控器進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸通信， 采用STM32F373CCT6作為MCU處理器。

2 起飛控制過程

無人機(jī)起飛和普通飛機(jī)相同， 升空之前要先在跑道中滑行， 在滑行到起飛點(diǎn)之后加速滑跑， 提升了滑動速度之后， 前輪離地并且呈現(xiàn)飛迎角， 指導(dǎo)無人機(jī)能夠完全地脫離地面。 無人機(jī)基于發(fā)動機(jī)動力作用而在滑行之后起飛， 并且在無人機(jī)的起飛過程中， 滑跑糾偏管控具有極為關(guān)鍵的作用， 可是因?yàn)闊o人機(jī)自身結(jié)構(gòu)存在不對稱， 同時因?yàn)轱L(fēng)向、 氣流等諸多因素的影響， 無人機(jī)滑跑中極易產(chǎn)生偏離跑道的狀況， 并且為了規(guī)避飛行事故的產(chǎn)生， 要求對滑跑進(jìn)行糾偏操作， 以此來保證起飛的安全性， 在無人機(jī)滑跑糾偏管控方面的研究不夠全面， 基于對前輪轉(zhuǎn)彎的管控方式收效不佳， 因此在對無人機(jī)起飛管控相關(guān)技術(shù)的探究中， 一定要強(qiáng)化提升滑跑糾偏方面的有效管控。

2.1 智能干擾下無人機(jī)協(xié)同傳輸技術(shù)

抗智能干擾方面， 無人機(jī)具有機(jī)動性、 智能性以及軌跡可控等特點(diǎn)， 為無人機(jī)協(xié)同傳輸增加了可利用和可優(yōu)化的動態(tài)資源。 “機(jī)動性” 使得無人機(jī)可以進(jìn)行位置部署優(yōu)化和移動中繼選擇最大化用戶的通信能力； “智能性” 使無人機(jī)可以智能調(diào)整協(xié)同方式、 友好干擾功率大小和其他可優(yōu)化的策略來最大化對智能攻擊者的對抗； “軌跡可控” 使得無人機(jī)可以通過調(diào)整其飛行軌跡對抗智能攻擊者位置隱蔽性和移動性帶來的傷害， 提升用戶在未知攻擊位置下的穩(wěn)健通信能力。 智能干擾下， 干擾者通?？梢酝ㄟ^自適應(yīng)地調(diào)整其干擾功率和干擾信道來最大化其對合法用戶正常通信的破壞。 合法用戶也可以通過功率控制和信道分配等策略來對抗智能干擾者。 此外， 友好干擾和協(xié)同中繼等協(xié)作節(jié)點(diǎn)的引入能進(jìn)一步增強(qiáng)合法用戶的抗智能干擾能力。 由于智能干擾者和合法用戶是完全對立且非合作的， 因此很難獲取其干擾策略和位置信息等。為了對抗這種可以采用不同干擾策略的智能攻擊者，合法用戶可以借助博弈論建模它們之間的對抗關(guān)系，并通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法獲取最佳的功率分配和信道接入等對抗策略。

2.2 雙機(jī)協(xié)同位姿追蹤仿真

當(dāng)雙機(jī)進(jìn)行協(xié)同搬運(yùn)任務(wù)時， 通過仿真結(jié)果驗(yàn)證控制策略的有效性以及控制器的控制性能。 考慮主機(jī)以及負(fù)載運(yùn)動對從機(jī)的影響， 并根據(jù)選取的連接關(guān)節(jié)， 假定負(fù)載對從機(jī)的力作用于從機(jī)的質(zhì)心.若沒有外力作用， 則前述控制方案簡化為底層的位置姿態(tài)控制器， 但是由于系統(tǒng)內(nèi)外的干擾， 會導(dǎo)致估計(jì)的力不為零， 所以對于導(dǎo)納控制器設(shè)計(jì)一個控制 “開關(guān)”，只有當(dāng)估計(jì)的力高于某一閾值時， 導(dǎo)納控制器啟動，反之， 對于較小的力， 導(dǎo)納控制器不啟動。

2.3 姿態(tài)信息反饋調(diào)整

引入負(fù)反饋使系統(tǒng)工作穩(wěn)定， 通過陀螺儀將無人機(jī)的當(dāng)前姿態(tài)信息 （姿態(tài)角） 反饋到單片機(jī)中， 再與設(shè)定的參照姿態(tài)進(jìn)行對比， 根據(jù)姿態(tài)角偏差調(diào)整輸出的PWM， 使無人機(jī)處于動態(tài)平衡平穩(wěn)飛行。 無人機(jī)參照姿態(tài)角使用的是三維地理參照系， 地理坐標(biāo)系滿足右手定律。 每一個物體也可以定義一個機(jī)體坐標(biāo)系， 當(dāng)飛機(jī)機(jī)頭朝正北方向， 機(jī)身垂直于天空時， 機(jī)體坐標(biāo)系與地理坐標(biāo)系重合， 此時角度差為0， 其他時刻會存在角度差， 無人機(jī)的姿態(tài)控制實(shí)質(zhì)上就是保持旋轉(zhuǎn)之后的機(jī)體坐標(biāo)系的與地理坐標(biāo)系的角度差。MPU6500 采集到的實(shí)際上是X、 Y、 Z軸方向的加速度與 YAWING、 PITCHING、 ROLLING三個角速度，將獲取到的角速度轉(zhuǎn)變成角度信息還需要根據(jù)角度是角速度的積分這一關(guān)系進(jìn)一步計(jì)算。 在本次設(shè)計(jì)中主要采用了歐拉角和四元數(shù)求解法。

3 無人機(jī)的降落

實(shí)際上， 無人機(jī)和普通飛機(jī)降落的方式相同， 也就是說無人機(jī)在準(zhǔn)備降落的時候， 先需要在一定高度中平飛， 平飛一定時間后下滑， 高度隨之下降， 指導(dǎo)和地面接觸后， 無人機(jī)的發(fā)動機(jī)不再繼續(xù)旋轉(zhuǎn)。 無人機(jī)實(shí)際降落的過程， 一般可劃分為： 1） 進(jìn)場。 這個過程是無人機(jī)準(zhǔn)備降落的時期， 預(yù)降落無人機(jī)會持續(xù)一定的飛行高度、 速度， 并且將其調(diào)整到要求的范圍內(nèi)； 2） 軌跡捕獲。 在軌跡捕獲期間， 無人機(jī)和跑道還存在一定距離， 但是， 已經(jīng)開始打開了下滑窗口，開始為下滑操作做準(zhǔn)備了； 3） 下滑。 下滑期間， 無人機(jī)順著直線下滑， 而下滑的速度和姿態(tài)是不變的；4） 拉平。 無人機(jī)在下滑的同時， 高度也隨之下降，基本上是處于拉平飄落的狀態(tài)， 這時會形成迎角， 并且確保后輪著地， 之后再對下滑速度進(jìn)行降低； 5）地面滑行。 無人機(jī)著陸后要確保一定時間內(nèi)的地面滑行， 滑行了一段距離后才能完全停止運(yùn)行。

3.1 智能干擾下的無人機(jī)協(xié)同傳輸中的單跳移動中繼優(yōu)選

考慮攻擊者工作在智能干擾模式下， 可以通過調(diào)整干擾功率等策略降低無人機(jī)用戶的傳輸速率。 在無人機(jī)的飛行軌跡是預(yù)定且已知的情況下， 擬將無人機(jī)動過程中的移動中繼節(jié)點(diǎn)選擇問題建模為動態(tài)斯坦伯格博弈， 研究分布式、 快速的無人機(jī)單跳中繼選擇策略。 根據(jù)預(yù)知的飛行軌跡指導(dǎo)中繼節(jié)點(diǎn)選擇決策， 充分利用無人機(jī)飛行過程中所帶來的中繼傳輸機(jī)會， 協(xié)助增強(qiáng)智能干擾下的無人機(jī)用戶的通信能力。

3.2 四旋翼無人機(jī)棲停軌跡設(shè)計(jì)方法

棲停軌跡設(shè)計(jì)是要在滿足軌跡約束的前提下獲得動力學(xué)可行的飛行軌跡。 目的在于為跟蹤控制算法提供一個可行的且滿足運(yùn)動約束的參考輸入， 使無人機(jī)在控制算法引導(dǎo)下， 始終圍繞該預(yù)設(shè)軌跡進(jìn)行運(yùn)動控制。 本文提出采用 “開環(huán)軌跡+起始點(diǎn)裝配” 的思想來設(shè)計(jì)軌跡， 所獲得軌跡為動力學(xué)可行但并非最優(yōu)。但是規(guī)劃軌跡是動力學(xué)可行的且滿足棲停運(yùn)動約束，具有計(jì)算高效的優(yōu)勢。 無人機(jī)縱向運(yùn)動的加速度僅由俯仰角和推力總和兩個因素決定， 因此， 開環(huán)軌跡可根據(jù)運(yùn)動約束對俯仰角與推力總和的時序曲線進(jìn)行設(shè)計(jì)， 從而獲得開環(huán)運(yùn)動軌跡。 第二步， 根據(jù)棲停時刻的約束以及開環(huán)運(yùn)動軌跡， 求解軌跡起始時刻的運(yùn)動狀態(tài)， 將無人機(jī)起始點(diǎn)在此位置進(jìn)行裝配， 建立全過程運(yùn)動軌跡。

3.3 人機(jī)協(xié)同技術(shù)

在有人/無人機(jī)協(xié)同作戰(zhàn)C2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)中， 需要提供一定技術(shù)手段， 采用人機(jī)協(xié)同技術(shù)， 實(shí)現(xiàn)人機(jī)智能融合.對敵方目標(biāo)攻擊行動為例下的人機(jī)協(xié)同架構(gòu).該架構(gòu)中， 無人機(jī)層面主要進(jìn)行信息匯聚和決策推理， 信息匯聚是對本地狀態(tài)信息、 外部環(huán)境信息和攻擊目標(biāo)信息進(jìn)行收集和處理； 決策推理是基于各類信息進(jìn)行態(tài)勢推理， 主要包括攻擊優(yōu)勢評估和威脅程度評估， 并生成最終自主攻擊決策結(jié)果； 有人機(jī)層面是指揮員在智能輔助決策分系統(tǒng)輔助決策下， 實(shí)現(xiàn)對無人機(jī)的監(jiān)督控制.通過無人機(jī)自主決策和有人機(jī) （指揮員） 監(jiān)督控制， 實(shí)現(xiàn)人機(jī)決策交互.由于人機(jī)決策優(yōu)勢和特點(diǎn)的不同， 要求人機(jī)采用不同的決策機(jī)制.在對敵方作戰(zhàn)目標(biāo)攻擊過程中， 無人機(jī)主要采用推理（如混合模糊認(rèn)知圖） 方法， 進(jìn)行目標(biāo)攻擊自主決策，包括武器檢測和態(tài)勢估計(jì)2 個模塊

4 結(jié)語

綜上所述， 雖然無人機(jī)實(shí)際應(yīng)用的優(yōu)勢非常顯著， 特別是應(yīng)用于軍事、 農(nóng)業(yè)、 科研、 測繪等領(lǐng)域中。 可是， 在實(shí)際應(yīng)用中能夠獲悉， 無人機(jī)起飛、 降落管控技術(shù)中依然有很多問題， 要求相關(guān)工作者基于實(shí)際問題進(jìn)行合理深入研究與設(shè)計(jì)， 積極應(yīng)用現(xiàn)代化技術(shù)手段， 強(qiáng)化提升無人機(jī)實(shí)際起飛、 降落操作中的自動化， 基于此讓無人機(jī)對現(xiàn)代人訴求進(jìn)行有效滿足， 降低外界因素產(chǎn)生的制約影響。