基于非線性自適應學習控制器的四軸飛行器避障方案

0.這篇文章干了啥？

這篇文章主要研究了四軸飛行器在避開障礙物時的運動控制問題。他們提出了一種新的設計方案，基于低成本的動態線性優化，針對不確定條件下的障礙物進行自適應學習控制。首先，他們提出了一種針對無人機模型的非線性變量增益PID（NLVG-PID）控制器。其次，他們采用極值搜索（ES）算法來學習在離線最大或最小誤差階躍信號中的最佳NLVG-PID參數。最后，他們進行了數值模擬實驗，并表明所提出的自適應學習控制器可以減少在典型3D路徑曲線（如風暴路徑）中的響應超調和穩定時間。

下面一起來閱讀一下這項工作~

1. 論文信息

論文題目：Low-cost adaptive obstacle avoidance trajectory control for express delivery drone

作者：Yanhui Zhang, Caisheng Wei等

作者機構：School of Aeronautics and Astronautics, Zhejiang University等

2. 摘要

本文研究了用于快遞投遞的四軸飛行器障礙物避障軌跡控制（OATC）問題。提出了一種新的非線性自適應學習控制器，該控制器成本低廉且適用于不同輪距大小的無人機，以適應無人機投遞任務中的大角度機動和負載變化。該控制器由非線性可變增益（NLVG）函數和極值搜索（ES）算法組成，以減小超調和穩定時間。最后，在四軸飛行器上進行了模擬實驗，驗證了所提出的控制方案在兩種典型的無碰撞軌跡下的有效性。

3. 效果展示

3D視圖中的風暴類型障礙物避讓路徑。

在X-Y視圖中的風暴類型障礙物避讓路徑。

3D視圖中的利薩茹型路徑。

X-Y視圖中的利薩茹型路徑。

4. 主要貢獻

分析了固定增益PID控制器的結構以及非線性動力學和運動學模型。

設計了一個適用于遞送四軸飛行器的NLVG-PID控制器，并引入了極值搜索來學習在邊界條件下的最優非線性PID參數。據作者所知，這是第一個在遞送無人機中使用的NLVG-PID障礙物避障控制器。

在四軸飛行器上進行了模擬實驗，驗證了所提出的控制方案在兩種典型的無碰撞軌跡下的有效性。

5. 基本原理是啥？

這篇文章的基本原理是通過設計一種新穎的非線性自適應學習控制器，用于快遞四軸飛行器的障礙物避免軌跡控制問題。該控制器結合了非線性可變增益（NLVG）函數和極值搜索（ES）算法，以適應無人機快遞任務中的大角度機動和負載變化。NLVG函數用于替代傳統固定增益PID控制器中的固定增益項，以提高控制器對不同大小誤差的快速控制能力。ES算法用于學習在邊界條件下的最佳非線性PID參數。通過這種方式，文章提出的控制方案能夠有效地實現四軸飛行器在兩種典型的無碰撞軌跡下的障礙物避免控制。

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6. 實驗結果

本文通過模擬實驗驗證了NLVG-PID控制器在四軸飛行器的障礙物避讓軌跡控制中的有效性。實驗結果如下：

風暴路徑跟隨實驗：在設計的風暴路徑下，NLVG-PID控制器在姿態角和位置控制方面表現出色。與PID控制相比，NLVG-PID控制器能夠更快地收斂到期望軌跡，并且在動態干擾下表現更加穩定。通過歐拉角和位置誤差的分析，可以看出NLVG-PID控制器對于復雜路徑跟蹤具有良好的性能。

利薩茹曲線跟隨實驗：在3D利薩茹曲線路徑下，NLVG-PID控制器同樣展現出了優秀的控制性能。雖然路徑更加復雜，但NLVG-PID控制器仍然能夠快速且穩定地跟蹤期望軌跡，姿態角誤差和位置誤差得到了有效控制。

綜上所述，NLVG-PID控制器在四軸飛行器的障礙物避讓軌跡控制中具有良好的性能，能夠適應復雜的飛行環境并實現精確的軌跡跟蹤。

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7. 總結 & 未來工作

本文研究了四軸飛行器障礙物避讓的主動運動控制問題。提出了一種基于低成本動態線性優化的自適應學習控制器設計方案，用于處理不確定條件下的障礙物。首先，提出了一種針對構建的無人機模型的 NLVG-PID 控制器。此外，采用 ES 方法在離線最大或最小誤差階躍信號中學習最優 NLVG-PID 參數?；谶@一設計進行了數值模擬，結果表明，所提出的自適應學習控制器能夠減少典型 3D 路徑曲線（如風暴路徑）中的響應超調和穩定時間。

審核編輯：黃飛