發(fā)布時間：2017-09-25 15:08

  本文關(guān)鍵詞：四軸無人機多約束條件下的跟蹤控制和軌跡規(guī)劃方法研究

  更多相關(guān)文章： 四軸飛行器 跟蹤控制 軌跡規(guī)劃 多條件約束 深度學(xué)習(xí)

【摘要】：本文以提升四軸飛行器自主飛行能力為目標,分別從兩個不同的角度研究了復(fù)雜環(huán)境中多約束條件下四軸飛行器的飛行控制問題。從跟蹤控制角度出發(fā),應(yīng)用模型預(yù)測控制和深度學(xué)習(xí)等理論方法,提出了滿足各種約束條件的跟蹤控制器設(shè)計方法及實現(xiàn)方案。從軌跡規(guī)劃角度出發(fā),采用RRT算法、模型預(yù)測及滾動優(yōu)化等方法,設(shè)計了滿足各種約束條件的飛行軌跡規(guī)劃策略。本文的主要工作可歸納如下:(1)建立了四軸飛行器的數(shù)學(xué)模型,并采用泰勒展開線性化處理,將飛行器非線性模型近似成線性時變模型,方便了后續(xù)的研究。對無人機常見的約束條件進行歸納總結(jié),得到了通用的表達式,提出了多約束條件下的跟蹤控制和軌跡規(guī)劃問題。(2)提出了基于模型預(yù)測控制的四軸飛行器軌跡跟蹤控制器設(shè)計方法及基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的實現(xiàn)方法。采用模型分離的方式,將系統(tǒng)分解為姿態(tài)和位置兩個子系統(tǒng),降低控制器設(shè)計的復(fù)雜度。在構(gòu)造兼顧跟蹤誤差和輸入變化率的性能指標函數(shù)的基礎(chǔ)上,結(jié)合飛行狀態(tài)約束和控制輸入限制,將多約束條件下的跟蹤控制問題轉(zhuǎn)化為QP問題。為解決數(shù)值尋優(yōu)計算量大,難于實現(xiàn)的問題,采用經(jīng)過模型預(yù)測控制求解器訓(xùn)練的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來控制飛行器,在保證性能的同時,大大提高了算法的實時性,大量仿真驗證了整個策略的有效性和優(yōu)越性。(3)提出了基于RRT算法(快速擴展隨機樹)和模型預(yù)測方法的四軸飛行器多約束條件下的軌跡規(guī)劃策略。首先設(shè)計了基于RRT算法的路徑搜索方法,并針對已有RRT算法重復(fù)性差和不平直等缺點,采用調(diào)整概率空間、時間分布和膨脹刪減等方法加以改進,在保持避障能力的同時,獲得了更加理想狀態(tài)序列。然后,提出多項式和模型預(yù)測兩種軌跡擬合法。多項式擬合法實現(xiàn)簡單,可以解決無人機終端狀態(tài)約束,而模型預(yù)測方法盡管實現(xiàn)復(fù)雜,但可以解決包括終端約束在內(nèi)的各種輸入約束和狀態(tài)約束。仿真結(jié)果充分驗證了所提軌跡規(guī)劃策略的有效性。雖然本文的研究是圍繞四軸飛行器展開,但是所提出的策略和方法同樣適用于一般飛行器、甚至地面和水下機器人等類似系統(tǒng)。這些研究結(jié)果將為解決這類系統(tǒng)多約束條件下的跟蹤控制和軌跡規(guī)劃問題提供了有益的借鑒和參考。
【關(guān)鍵詞】：四軸飛行器 跟蹤控制 軌跡規(guī)劃 多條件約束 深度學(xué)習(xí)
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：V279;V249
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-15
• 1.1 課題研究背景與意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀10-14
• 1.2.1 國內(nèi)外無人機自主飛行研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.2 國內(nèi)外無人機軌跡跟蹤控制研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.3 國內(nèi)外無人機軌跡規(guī)劃研究現(xiàn)狀13-14
• 1.3 論文主要內(nèi)容及章節(jié)安排14-15
• 第2章 四軸飛行器建模及問題描述15-27
• 2.1 引言15
• 2.2 四軸飛行器建模15-23
• 2.2.1 基本坐標系15-16
• 2.2.2 運動學(xué)模型16-17
• 2.2.3 動力學(xué)模型17-19
• 2.2.4 模型處理19-23
• 2.3 多約束條件下跟蹤控制及軌跡規(guī)劃問題描述23-26
• 2.4 本章小結(jié)26-27
• 第3章 基于模型預(yù)測控制的軌跡跟蹤控制器設(shè)計27-41
• 3.1 引言27
• 3.2 模型預(yù)測控制基本原理27-29
• 3.2.1 預(yù)測模型28
• 3.2.2 滾動優(yōu)化28-29
• 3.2.3 反饋校正29
• 3.3 四軸飛行器軌跡跟蹤控制器設(shè)計29-36
• 3.3.1 控制器方案29-30
• 3.3.2 無約束模型預(yù)測控制器設(shè)計30-34
• 3.3.3 多約束條件下的模型預(yù)測控制器設(shè)計34-36
• 3.4 仿真結(jié)果與分析36-40
• 3.5 本章小結(jié)40-41
• 第4章 基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測控制器實現(xiàn)41-58
• 4.1 引言41
• 4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及深度學(xué)習(xí)基本原理41-46
• 4.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型41-43
• 4.2.2 BP算法基本原理43-45
• 4.2.3 深度學(xué)習(xí)基本原理45-46
• 4.4 基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制器實現(xiàn)46-57
• 4.4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器方法驗證47-52
• 4.4.2 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器實現(xiàn)52-55
• 4.4.3 仿真分析55-57
• 4.5 本章小結(jié)57-58
• 第5章 四軸飛行器多約束條件下的軌跡規(guī)劃58-73
• 5.1 引言58
• 5.2 軌跡規(guī)劃方案58-59
• 5.3 基于RRT算法的路徑搜索59-64
• 5.4 軌跡擬合64-68
• 5.4.1 基于polynomial方法的軌跡擬合64-67
• 5.4.2 基于內(nèi)置仿真模型的軌跡擬合67-68
• 5.5 仿真分析68-71
• 5.6 本章小結(jié)71-73
• 結(jié)論73-75
• 參考文獻75-78
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文78-80
• 致謝80

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本文編號：918015