复杂动态环境下无人机多模态切换控制研究

Unmanned aerial vehicle (UAV) plays an important role in in civilian and militaryfields, and the autonomous control technique with task reconfiguration is one of the frontiers in guidance, navigation and control of UAV. Focusing on the autonomous control of UAV in a complex dynamic environment, from the system control perspective, the following challenging problems have been posed: 1) designing multi-mode switching based nonlinear disturbance rejection control algorithm; 2) improving the transient response by optimizing the multi-mode switching law; 3) developing an appropriate method for clearance (robust performance analysis) of multi-mode switching based flight control law. To address the problems, we are to present models for the studied modes by considering actuator faults, and to investigate an optimal switching for the multi-mode control algorithm integrated with active disturbance rejection control technique, and to develop an appropriate method to characterize the robust performance of the multi-mode control algorithm.

无人机在民用和军事领域扮演着越来越重要的作用，具备任务重构的自主控制技术是无人机导航、制导与控制领域的前沿课题。围绕复杂动态环境下无人机的自主飞行这一国家需求，项目从系统控制角度，凝练无人机多模态飞行控制面临的挑战性科学技术问题：1）基于多模态切换的非线性抗扰算法设计；2）多模态切换律的优化设计提升系统的过渡过程品质；3）多模态飞控算法的评估和确认（鲁棒性能分析）。围绕以上关键问题，项目拟构建各模态下含执行机构故障的数学模型，探索集成自抗扰的多模态的控制算法与优化切换律设计方法，发展一套有效刻画多模态飞行控制律鲁棒性能的设计方法。

无人机在民用和军事领域扮演着越来越重要的作用。工信部发布的《关于促进和规范民用无人机制造业发展的指导意见》，意见指出“鼓励企业与高校、科研机构等开展产学研用协同创新，围绕民用无人机动力系统、飞控系统、传感器等开展关键技术攻关，重点突破实时精准定位、动态场景感知与避让、面向复杂环境的自主飞行、群体作业等核心技术”。具备故障容错能力的自主飞行控制技术成为目前无人机研发的热点也是最富挑战性的关键问题。 在这个背景下，本课题围绕复杂动态环境下无人机的自主飞行这一国家需求，初步考虑模型不确定性、环境等各种不确定性等因素，利用先进的ADRC技术设计了一个具有工程运用价值的自主容错控制系统。研究重点是（1）面向复杂环境下无人机的自主飞行需求，从全局出发，建立了无人飞行器的动力学模型；（2）考虑到复杂环境下的飞控系统具有强非线性与不确定性，用自抗扰（ADRC）技术中的扩张状态观测器（ESO）动态地估计不确定信息以及发生的故障，运用线性二次型调节（LQR）技术，对嵌入ESO的系统设计控制器，以保障无人机在无障碍和有障碍情况下都能平稳应对，保证飞行的稳定性；（3）定量分析了系统控制精度和面对的总扰动（内部不确定性，外部扰动等）之间的关系。.依托本项目，团队总结研究中的一些技术突破，投稿多篇论文。成功被国内外诸多学术期刊录取或发表。其中SCI期刊录用7篇，发表6篇。EI期刊录用2篇。.本项目在研究中克服了传统增益调度方法在应对故障、无故障这两种飞控状态的不足，通过集成自抗扰控制技术，设计了一套可以自主对付各种不确定信息以及发生的系统故障的控制器，实现复杂环境下无人机的自主飞行目标。