[發(fā)明專利]一種基于學(xué)習(xí)的旋翼無人機(jī)路徑跟蹤預(yù)測(cè)控制方法有效
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 202011288152.8 | 申請(qǐng)日: | 2020-11-17 |
| 公開(公告)號(hào): | CN112416021B | 公開(公告)日: | 2021-12-21 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 楊睿;鄭磊;成慧 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 中山大學(xué) |
| 主分類號(hào): | G05D1/12 | 分類號(hào): | G05D1/12;G05D1/10;G05B13/04;G05B13/02 |
| 代理公司: | 廣州粵高專利商標(biāo)代理有限公司 44102 | 代理人: | 王曉玲 |
| 地址: | 510260 廣東*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 基于 學(xué)習(xí) 無人機(jī) 路徑 跟蹤 預(yù)測(cè) 控制 方法 | ||
1.一種基于學(xué)習(xí)的旋翼無人機(jī)路徑跟蹤預(yù)測(cè)控制方法,其特征在于,包括以下步驟:
S1.構(gòu)造旋翼無人機(jī)平動(dòng)動(dòng)力學(xué)仿射控制模型,基于高斯過程回歸對(duì)環(huán)境不確定擾動(dòng)進(jìn)行建模;
S2.以雙積分器作為預(yù)測(cè)模型,構(gòu)造模型預(yù)測(cè)路徑跟隨控制器,根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)x計(jì)算路徑上的參考目標(biāo)點(diǎn),以及參考狀態(tài)量xd和參考控制量;在所述的步驟S2中,給定以參數(shù)θ參數(shù)化的空間路徑P(θ),利用雙積分器作為預(yù)測(cè)模型,在當(dāng)前tk時(shí)刻求解非線性模型預(yù)測(cè)控制問題:
s.t.
式中,T為預(yù)測(cè)時(shí)域,半正定矩陣正定矩陣和Rθ0均為權(quán)系數(shù)矩陣;為軌跡參數(shù)的變化速度,和分別為系統(tǒng)和軌跡參數(shù)控制輸入;Ξ和分別表示和的可行域;求解得到的最優(yōu)解和分別作為參考軌跡參考控制量和參考控制輸入dt為控制周期;
S3.基于反饋線性化非線性控制器,結(jié)合高斯過程的擾動(dòng)預(yù)測(cè)對(duì)擾動(dòng)進(jìn)行補(bǔ)償,將系統(tǒng)轉(zhuǎn)換為線性積分器,并準(zhǔn)確跟蹤參考狀態(tài)量xd,提供高概率穩(wěn)定性保證,輸出計(jì)算得到的控制量u;
S4.根據(jù)微分平坦性質(zhì),將計(jì)算得到的控制量轉(zhuǎn)換為旋翼無人機(jī)的姿態(tài)角和推力指令,應(yīng)用于無人機(jī)相應(yīng)的控制接口,輸入到系統(tǒng);
S5.在線收集無人機(jī)與環(huán)境交互的狀態(tài)和控制序列,用于更新高斯過程;
S6.重復(fù)步驟S1至步驟S6直至交互結(jié)束。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于學(xué)習(xí)的旋翼無人機(jī)路徑跟蹤預(yù)測(cè)控制方法,其特征在于,所述的步驟S1中,旋翼無人機(jī)非線性仿射系統(tǒng)可建模為:
其中x=[x1,x2]T為系統(tǒng)狀態(tài)量,分別表示無人機(jī)系統(tǒng)的位置和速度,為系統(tǒng)控制量,為從機(jī)體坐標(biāo)系到世界坐標(biāo)系的旋轉(zhuǎn)矩陣,fu為總推力;f(x)+G(x)u代表對(duì)系統(tǒng)平動(dòng)動(dòng)力學(xué)建模所得的先驗(yàn)?zāi)P停琭(x)=[x2,-mg]T,G(x)=[0,1]T,d(x)=[0,fa]T,fa表示不確定的環(huán)境擾動(dòng),m為無人機(jī)質(zhì)量,g為重力加速度。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于學(xué)習(xí)的旋翼無人機(jī)路徑跟蹤預(yù)測(cè)控制方法,其特征在于,所述的旋轉(zhuǎn)矩陣R表示為:
式中,c和s分別表示cos和sin,Θ、φ和ψ分別表示無人機(jī)俯仰角、橫滾角和航向角。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于學(xué)習(xí)的旋翼無人機(jī)路徑跟蹤預(yù)測(cè)控制方法,其特征在于,在所述的步驟S1中,通過在線收集的數(shù)據(jù)集作為訓(xùn)練集,高斯過程回歸通過貝葉斯推理得到狀態(tài)x*的下偏差d(x*)的均值μ(x)和方差σ(x);得到關(guān)于d(x*)的高置信區(qū)間:D(x*)={d|μ(x*)-cδσ(x*)≤d≤μ(x*)+cδσ(x*)},cδ0是高斯分布中(1-δ)置信度對(duì)應(yīng)的常數(shù)。
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