四旋翼飞行器的建模与控制外文翻译
四旋翼飞行器的建模及控制算法仿真_高燕
参数取值分别为 3 、5 、1 ， 而 kd 的参数取值为 0．1 、2 、1 。 而 angle inversion 模 块 是 对 angle PD 模 块 的 三 个 输 出 进 行 反 解 算 ， 三 个输出是姿态角的实际值 ， 如图 2 所示 。
PID 参数将根据不同时刻三个参数的作用以 及 相 互 之 间 的
多旋翼飞行器因其能够在多种环境下 （ 如室内 、 城市和丛林 等 ） 中执行监视 、 侦察等重要任务 ， 已被引入军事作战中 ； 同时它 还具有巨大的民用前景和商业价值
［1－2］
2
控制器设计 飞 行 控 制 是 四 旋 翼 飞 行 控 制 中 的 关 键 技 术 ［6］， 为 了 达 到 控
， 如我国国内的顺丰 快 递
2 ） 当 e 和 ec 为中等大小时 ， 比例系数应较小些 ， 积分系
四旋翼无人机毕业设计
渤海大学本科毕业论文（设计）四旋翼无人机设计与制作The Manufacture and Design of Quad Rotor UnmannedAerial Vehicle学院（系）：专业：学号：学生姓名：入学年度：指导教师：完成日期：摘要四旋翼无人机飞行器因为它的结构简单，而且控制起来也很方便，因此它成为了近几年来发展起来的热门产业。
在这里本文详细的介绍了四旋翼飞行器的设计和制作的过程，其中包括了四旋翼无人机飞行器的飞行原理，硬件的介绍和选型，姿态参考算法的推导和实现，系统软件的具体实现。
该四旋翼飞行器控制系统以STM32f103zet 单片机为核心，根据各个传感器的特点，采用不同的校正方法对各个传感器数据进行校正以及低通数字滤波处理，之后设计了互补滤波器对姿态进行最优估计，实现精确的姿态测量。
最后结合GPS控制与姿态控制叠加进行PID控制四旋翼飞行器的四个电机，来达到实现各种飞行动作的目的。
在制作四旋翼飞行器的过程中，进行了大量的调试并且与现有优秀算法做对比验证，最终设计出能够稳定飞行的四旋翼无人机飞行器。
关键词：姿态传感器；四元数姿态解算；STM32微型处理器；数据融合；PIDThe Manufacture and Design of Quad Rotor Unmanned AerialVehicleAbstractQuad-rotor unmanned aerial vehicle aircraft have a simple structure, and it is very easy to control, so it has become popular in recent years. Here article describes in detail the design and the process of making the four-rotor aircraft, including Quad-rotor UAV aircraft flight principle, hardware introduction and selection, implementation and realization of derivation attitude reference algorithm, the system software . The Quad-rotor aircraft control system STM32f103zet microcontroller core, and the advantages and disadvantages based on the accelerometer sensor, a gyro sensor and electronic compass sensors using different correction methods for correcting various sensor data and low-pass digital filter processing, after design complementary filter to estimate the optimal posture, precise attitude measurement. Finally, GPS control and attitude control PID control is superimposed four-rotor aircraft four motors to achieve a variety of flight maneuvers to achieve the purpose. Four-rotor aircraft in the production process, a lot of debugging and do comparison with the existing excellent algorithm validation, the final design to stabilize the Quad-rotor UAV flying aircraft.Key Words：MEMS Sensor; Quaternion; STM32 Processor; Data Fusion; PID目录摘要 (I)Abstract (II)1绪论 (1)1.1研究背景及意义 (1)1.2 国内外四旋翼飞行器的研究现状 (1)1.2.1国外四旋翼飞行器的研究现状 (1)1.2.2国内四旋翼飞行器的研究现状 (3)1.3 本文研究内容和方法 (4)2 四旋翼飞行器工作原理 (5)2.1 四旋翼飞行器的飞行原理 (5)2.2 四旋翼飞行器系统结构 (5)3 四旋翼飞行器硬件系统设计 (7)3.1 微惯性组合系统传感器组成 (7)3.1.1 MEMS陀螺仪传感器 (7)3.1.2 MEMS加速度计传感器 (7)3.1.3 三轴数字罗盘传感器 (8)3.2 姿态测量系统传感器选型 (8)3.3 电源系统设计 (10)3.4 其它硬件模块 (10)3.4.1 无线通信模块 (10)3.4.2 电机和电机驱动模块 (11)3.4.3 机架和螺旋桨的选型 (12)3.4.4 遥控控制模块 (13)4 四旋翼飞行器姿态参考系统设计 (15)4.1 姿态参考系统原理 (15)4.2 传感器信号处理 (16)4.2.1 加速度传感器信号处理 (16)4.2.2 陀螺仪信号处理 (16)4.2.3 电子罗盘信号处理 (17)4.3 坐标系 (17)4.4 姿态角定义 (18)4.5 四元数姿态解算算法 (19)4.6 校准载体航向角 (27)5 四旋翼飞行器系统软件设计 (29)5.1 系统程序设计 (29)5.1.1 姿态参考系统软件设计 (29)5.1.2 PID控制算法设计 (30)结论 (32)参考文献 (33)1绪论1.1研究背景及意义随着MEMS传感器、无刷电机、单片机以及锂电池技术的发展，四旋翼飞行器现在已经成为航模界的后起之秀。
四旋翼无人机建模与PID控制器设计
应快的原则。 本文通过对四旋翼无人机机体结构和飞行原理了解，运用牛
顿欧拉定律对其进行动力学受力分析，建立其小角度飞行下的数 学模型，运用 PID 算法设计了 PID 控制器，内环姿态控制与外环 位置控制，并进行了 matlab 仿真验证其有效性。
1 机体结构与飞行原理
Abstract ：In this paper, through the knowledge of the body structure and flight principle of the quadrotor UAV, Newton-Euler method is used to analyze the dynamics of the quadrotor UAV. At a small angle of rotation, the mathematical model of the drone was established. Using PID to control it, a double-loop PID controller (inner loop attitude control and outer loop position control) was des- igned through the mathematical model of the drone, and its effectiveness was verified by MATLAB simulation. Key Words ：Quadrotor UAV; Modeling; PID control
四旋翼无人机拥有 4 个旋翼，且相互对称，分别分布在机体 的前后、左右四个方向。如图 1 所示 ：
四旋翼神经元控制外文翻译汇总
Robust Neuro-Control for A Micro QuadrotorJack F. Shepherd III, Kagan TumerConference on Genetic & Evolutionary Computation, 2010:1131-1138应用于微型四轴飞行器的鲁棒性神经元控制Jack F. Shepherd III, Kagan Tumer遗传进化算法会议，2010年，1131-1138页应用于微型四轴飞行器的鲁棒性神经元控制摘要：四轴飞行器在提供出色操控性的微型飞行器中（相对于翼飞行）是独一无二的，同时它保持了一个简单的机械结构（相对于直升机）。
这种机械简单是以增加控制器的复杂度为代价的。
四轴飞行器是固有不稳定的，并且微四旋翼是特别难以控制的。
在本文中，我们建立一个分层神经元控制器来实现一个微（0.5千克）四旋翼控制。
该控制的第一阶段旨在基于所请求的姿态（俯仰，滚动，偏转和垂直速度）稳定飞行器和输出电机转速。
此控制器分四个部分围绕每个变量进行工作，然后合并并进一步优化来提高鲁棒性。
控制的第二阶段的目的是达到由第一阶段提供的适当姿态时所要求的（X，Y，Z）位置。
结果表明，稳定的旋翼控制可以通过该结构来实现。
此外，结果还表明，神经元进化控制从一个一定大小的扰动中恢复得比基本PID控制器更快。
最后，神经元进化控制器在相比于施加给PID控制器的5倍以上的传感器噪声和8倍以上的执行器噪声的情况下依然能提供稳定的飞行。
分类和主题描述I.2.9 [Arti_cial Intelligence]: Robotics关键词：学习::进化，适应;学习::学习1 简介安全，准确地收集有关环境信息的能力对于许多军用或民用需要迅速安全的部署人员的需求是非常重要的。
最近的微型飞行器（MA V）平台的增长证明了他们的战略重要性。
体积小，重量轻，用途广泛的飞行器将主导侦察领域，无论是军事情报，或搜索和救援。
四旋翼飞行器的建模与控制外文翻译
译文四旋翼飞行器的建模与控制摘要迄今为止，大多数四旋翼空中机器人有是基于飞行玩具。
虽然这样的系统可以作为原型，它们是不够健全，作为实验机器人平台。
我们已经开发出了X-4传单，采用四旋翼机器人定制底盘和航空电子设备与现成的，现成的电机和电池，是一个高度可靠的实验平台。
车用调谐厂带有板载嵌入式姿态动力学控制器以稳定飞行。
线性单输入单输出系统控制器旨在规范传单态度。
1介绍直升机的主要限制是需要广泛的，和昂贵，维护可靠的飞行。
无人驾驶航空飞行器（无人机）和微型飞行器（MAV）旋翼机也不例外。
简化了机械飞行机的结构产生明显的福利操作这些设备的物流。
四转子是强大和简单的直升机，因为他们没有复杂的旋转倾转盘和联系在传统的旋翼机发现。
多数四转子的飞行器从遥控玩具构建组件。
其结果是，缺少必要的这些工艺可靠性和性能是切实可行的实验平台。
1.1现有的四旋翼平台几个四转子工艺最近已开发用作玩具或进行研究。
许多研究旋翼飞行器开始了生活作为市售的玩具，如作为HMX -4和Rctoys的Draganflyer 。
未经修改的，这些工艺通常由光机身塑料转子。
它们是由镍镉电池或锂聚合物电池供电，使用速度反馈的微机电系统陀螺仪。
这些四转子一般没有稳定的稳态。
研究四旋翼添加自动稳定及使用各种硬件和控制方案。
澳大利亚联邦科学与工业研究组织的如图1 ：X-4传单型号2的。
四旋翼飞行器，例如，是一个Draganflyer衍生使用视觉伺服和惯性测量单元（IMU ），以稳定的工艺在一个被做成动画的目标。
其他四转子包括Eidgenossische TECHNISCHE Hochschule的苏黎世' OS4 '[ Bouabdallah等，2004 ] ，皮带驱动飞与低纵横比的叶片; CEA的“X4- flyer'1 ，小四转子电机每四个刀片[ Guenard等，2005 ]。
和康奈尔大学的自治飞行器，采用的爱好飞机螺旋桨的大型工艺。
四旋翼飞行器建模、仿真与PID控制
可得由机体坐标系变换至地面坐标系的转换矩阵Rg / b。
角速度之间的关系。 (11)
根据前文假设，本文研究的情况为四旋翼无人机小角度、低速 度飞行，因此可以做如下近似。
(12) 即：
(13) 通过对进行变换，令：
(14)
可得四旋翼飞行器最终模型。
(4)
(15)
最终得到Rg / b。
(5) 2.2 四旋翼动力学建模
图3 地面坐标系与机体坐标系
四旋翼动力学分析中常用的坐标系是机体坐标系
与地面坐标系
（张海星.四旋翼飞行器建模与控制器设计
[D].南昌:华东交通大学,2018）。
其中，地面坐标系定义如下：选取地面上的一点，即四旋翼至地球
中心连线与地面的交点，定义X轴指向水平正东方向，Y轴指向水平正
北方向，Z轴垂直于XOY平面，指向天空，即与重力方向相反。
过三次欧拉旋转获得（许喆.四旋翼无人机控制系统的设计与实现 [D].南京:南京理工大学,2017）：
首先，绕Zb转动ψ角，变换至中间坐标系A，此变换矩阵记作RA / b。
(1) 之后，绕转动θ角，变换至中间坐标系B，此变换矩阵记作RB /A。
(2) 最后，绕转动φ 角，变换至地面坐标系，此变换矩阵记作Rg / B。
为X、Y、 (8)
同理，可以写出机体坐标系下三个力矩平衡方程（冯培晏.四旋翼 无人机建模与PID控制器设计[J].工业设计,2018(6):135-137）。
(9)
其中p、q、r为绕机体坐标系三轴的角速度，
为绕
机体坐标系三轴所受力矩，
为绕机体坐标系三轴的转动惯
量。进一步对转动力矩进行分析：
(10)
其中，l为四旋翼机臂长，d为电机反扭矩系数。 可以写出机体坐标系下各轴角速度与四旋翼滚转、俯仰、偏航
四旋翼飞行器的设计及调试
四旋翼飞行器的设计及调试作者：曲行达来源：《科技视界》2017年第09期【摘要】四旋翼飞行器结构简易、姿态灵活、搭载外设方便，能实现航拍、监测等功能，是当前的研究热点技术之一。
在搭建的硬件平台上，编写了相应的控制程序，经过测试，实现了四旋翼飞行器的稳定控制。
【关键词】四旋翼飞行器；姿态数据【Abstract】The structure of four rotor aircraft is simple，flexible and easy to carry peripherals.Then taking aerial photo，monitoring and other functions can be realized easily.The corresponding control procedures were designed on the hardware platform.The testing shows that stability control of the four rotor aircraft is realized.【Key words】Four rotor aircraft；Posture data0 引言本设计以实现四旋翼飞行器的稳定悬停与按照预定轨道自主飞行为目标，旨在探索四旋翼飞行器的硬件结构与飞行原理，并通过实际调试，理解四旋翼飞行器的相关控制理论。
1 设计原理方案四旋翼飞行器的核心是利用MPU6050对其飞行过程中的三轴加速度与三轴角速度值进行采集，主控制器采用四元数方法及PID算法对姿态数据进行解算，并将计算后的PWM控制信号施加到电机上，进而实现对四旋翼飞行器的控制。
总体结构框图如图1所示。
2 硬件设计a.电机驱动电路设计设计中采用SI2302 N沟道CMOS管进行电流的驱动放大。
稳压二极管D1起到续流及保护SI2302的作用，电机停转过程中，电机内部线圈产生的反电动势经D1形成放电通路，避免因无放电通路而击穿驱动电路中的SI2302的问题。
大型四旋翼飞行器的建模与控制外文翻译资料
大型四旋翼飞行器的建模与控制外文翻译资料控制工程实践 18 (2010)691-699大型四旋翼的建模与控制摘要:在研究中使用的典型的四旋翼飞行器重量小于3千克，并且携带数百克测量有效载荷。
在设计和控制中几个障碍必须克服，以应付这推动现有的四旋翼性能的界限预期行业需求。
X-4飞行器，拥有1千克有效载荷的4千克重的四旋翼，旨在成为典型的商用四转子。
调整设备的动态与板载嵌入式姿态控制器的定制工艺采用以稳定飞行。
独立的线性SISO控制器设计来调节飞行器的姿态。
该系统的性能在室内和室外的飞行中被证明。
1.介绍直升机的主要限制是需要广泛，成本高，维护运行可靠。
无人机(UAV)旋翼机也不例外。
明显简化这种工艺的机械结构产生了效益的物流。
四旋翼是旋翼航空器不具有复杂的旋转斜盘和联系在常规设计中，而是使用不同的转子速度以机动飞行的另一种形式。
由于大大降低了机械复杂性和磨损，因此预计精心设计四旋翼将证明本身更健壮和可靠的。
然而，对于四旋翼要想在实际应用方面与直升机具有竞争力，它理想的是最大限度地发挥其动态性能和空气动力学性能。
自从在21世纪初取得的机器人技术研究人员的关注，四旋翼已经成为重大课题的主题，并且许多关于用来调节他们飞行的动力学和描述方法的论文已经被写。
最早期的四旋翼研究是基于小型飞行爱好工艺，如HMX-4和Draganfly创新公司(2009年)。
他们是由镍镉或锂聚合物电池供电，使用速度反馈MEMS陀螺仪的阻尼，但没有侧倾或俯仰角稳定性。
研究四旋翼添加自动稳定性并且使用各种硬件和控制方案。
四旋翼的一个例子，一个具有低宽高比叶片的轮带驱动飞行器。
CEA的X4飞行器，一个每个马达上有四个叶片的小型四旋翼，康奈尔大学的自主飞行器，使用了飞机螺旋桨的大型工艺。
由于其固有的耐用性和紧凑的布局，在工业使用中很有吸引力，但是使四旋翼无人机规模化的工业使用毫无进展。
以前曾试图构建大的，重的四旋翼无人飞行器(例如43千克或41米)，如Hoverbot(鲍仁斯坦，1992年)和美国康奈尔自主飞行车辆'AFV'，是由所需的操作(尼斯，2004年)的外部附件和系绳所限制。
四旋翼飞行器物理数学模型及微控制系统设计
系列运动袁解决了飞行器稳定性差尧控制难的问题遥
关 键词 院 四旋 翼 飞行 器曰物 理数 学 模 型 曰四元 数曰串 级 PID 调 节 曰卡尔 曼滤 波
中 图分 类 号 院 TN713曰TP273+.1曰V212.4
文献标识码院 A
DOI院10.16157/ j.issn.0258-7998.190688
摘 要院 针对四旋翼飞行器运动复杂控制难的问题袁建立了四旋翼物理数学模型遥 分析了当前几种姿态解算方案的
不足袁选用四元数姿态解算方案袁消除了运算中的转动不可交换性误差遥 根据下一时刻角度数据的可预测性袁设计
了卡尔曼滤波器以滤去电机高速运转带来的机体高频震荡尧 环境电磁干扰及温漂带来的干扰噪声信号遥 设计了微
控 制 系 统 电 路 袁构 建 了 串 级 PID 调 节 器 袁 使 系 统 恢 复 到 平 衡 位 置 的 角 速 度 与 角 度 成 正 比 袁 解 决 了足问题遥 室外飞行实验结果表明袁飞行器可以实现稳定悬停尧前进尧后退尧偏航等一
中 文引 用 格式 院 田睿 袁 孙迪 飞 . 四 旋翼 飞 行器 物 理 数学 模 型及 微 控制 系 统设 计 [J]. 电 子技 术 应用 袁2019 袁45 (12 )院 74 -77 袁82. 英 文引 用 格式 院 Tian Rui袁Sun Difei. The physical mathematics model and the micro control system of four-rotor aircraft[J]. Application of Electronic Technique 袁 2019 袁45( 12) 院74 -77袁 82.
The physical mathematics model and the micro control system of four-rotor aircraft
四轴飞行器动力学分析_quadcopter
2.6
动力学方程
在惯性系（地面坐标系）中，飞行器的加速是由于推力、重力和线性摩擦产生的。
我们可以通过 R 矩阵将体坐标的推力转换到惯性系下。因此，直线运动可以写作： 0 mx ¨= 0 + RTB + FD −mg 其中 ⃗ x 是位矢，g 是重力加速度，FD 是的摩擦力，TB 是体坐标的推力矢量。在惯性系 下，线性方程是很方便的，但是在体坐标系的旋转运动方程对我们更有用（对于旋转， 我们跟多考虑是机身自身的旋转，而不是相对于惯性系的旋转） 。因此我们使用体坐标 系来表达旋转方程。根据刚体动力学的欧拉方程，我们可以得到旋转运动方程。 ，欧拉 方程以向量形式表示为： Iω ˙ + ω × (Iω ) = τ 其中 ω 是角速度向量，I 是惯性矩阵，和 τ 是一个外力矩向量。也可以改写为 ω ˙x −1 ω ˙ = ω ˙ y = I (τ − ω × (Iω )) ω ˙z 6
1.1
四轴飞行器、四旋翼直升机（quadcopter）
四轴飞行器是一种具有四个等间距的转子（螺的转子，旋转斜盘的机制就比较容易实现，并且为四轴 飞行器提供更多的自由度，也可以通过添加更多的两个转子变为六轴飞行器获得相同级 别的控制度。直到前几年，四轴飞行器发展一直停滞不前，因为在没有得到电子技术的 基础下，要控制四个独立转子以获得合适的状态是很困难的或者说是不可能的。得益于 这几年微电子技术的发展，廉价的单片机出现使得四轴飞行器得以实现，并大量出现 在商业，爱好者甚至军事使用上。四轴飞行器的控制是一个从根本上很难和有趣的问 1
2.1
运动学
在研究四轴飞行器的物理学之前, 我们先规范坐标系和地面坐标系的物理量标记。 ˙ = (x, 飞行器在地面系的位置和速度分别为 ⃗ x = (x, y, z )T 和 ⃗ x ˙ y, ˙ z ˙ )T 。同样地，我们定 义在体坐标下的滚转角、俯仰角、偏航角（一般称为欧拉角或姿态角）为 θ = (φ, θ, ψ )T ˙ = (φ, ˙ ψ ˙ )T 。但是，注意到角速度矢量 ω ̸= θ ˙，角速度是一个以 与相应的角速度等于 θ ˙ θ, 2
VijayKumar_2012关于四轴飞行器的演讲稿（中英文对照）
VijayKumar_2012关于四轴飞行器的演讲稿（中英文对照）早上好我今天想谈谈自主飞行沙滩球其实，是小型飞行器，像这一个我想和大家谈谈设计这些飞行器时的挑战和使用这些飞行器能给我们带来的很多用处这些飞行器源于无人驾驶的飞行器但是那些都体积很大通常上万磅重毫无灵活型可言它们也不是真的自主飞行的事实上，很多这些飞行器都是受飞行团队控制的包括好几个飞行员感应雷达操作员和团队协调员我们想设计的飞行器是这样的——这里有两张照片——是你能够在超市里买到的那种小飞行器小型直升机，四个螺旋桨不超过一米长只不过几磅重我们把它们稍微改造一下，加上感应器和处理器，它们就可以在室内飞用不着导航系统我现在拿着的这个飞行器是其中之一是两个学生做出来的艾利克斯和丹尼尔这个仅仅比零点一磅稍微重一点只需要大约十五瓦的电源你能看到它的直径大约只有八个英寸让我给你们快速解释一下这些飞行器是怎么工作的它有四个螺旋桨当四个螺旋桨转速相同这个飞行器就浮在空中当所有螺旋桨的速度提升时这个飞行器就加速升高当然了，如果飞行器已经是倾斜的向着地平线侧过来就会向这个方向加速怎么能让它侧过来呢，有两个途径从这张照片你能看到四号螺旋桨旋转加速同时二号螺旋桨转速变慢这时飞行器就能向一边倒反之亦然当三号螺旋桨加速一号减速时飞行器就向前倒最后如果任意两端的螺旋桨的转速大于另两端的螺旋桨的转速飞行器就能原地旋转所以装在飞行器上的处理器基本上能判断需要执行哪些动作然后把它们组合起来决定给螺旋桨下什么指令一秒钟六百次简单地说这些飞行器就是这么工作的这个设计的一个好处就是小巧这些飞行器很灵活这里的R 是飞行器的长度其实是半径当半径变小时很多物理参数都会变最重要的一个参数是惯性，也就是对于运动的阻力结果是惯性决定角速度它是半径的五次方函数当半径变得越来越小时惯性越来越快地减小另一个结果是角速度的加速度也就是这里的希腊字母alpha 等于一除以半径也就是半径的倒数当半径越小时飞行器能转弯越快这个视频清楚地显示大家看右下角的飞行器正在做一个三百六十度翻转只需要不到半秒连续翻转，稍微时间长一点这里飞行器上用的处理器能够从飞行器上的加速度计和陀螺仪得到反馈信息然后算出，就像我刚才讲的一秒钟六百个指令来稳定控制这个飞行器在左边你能看到丹尼尔把飞行器抛到空中你能看到飞行器的控制有多快不管你怎么扔飞行器都能恢复平衡飞回来为什么我们要设计这种飞行器呢？因为这样的飞行器有很多用处你能把它们放进像这样的大楼里作为报警器去寻找入侵者寻找生化泄漏或者煤气泄漏你还能用它们建摩天大楼呢这里是飞行器在搬梁运柱架构一个立方体的建筑这里我想和大家介绍一下这些机器人能被用来运货当然一个问题是这些小飞行器担不了多少重量你可能需要很多飞行器来搬运重物我们新做了个实验——其实不那么新了——在日本仙台，地震后不久我们能把这些飞行器送进倒塌的楼房或者核反应堆大楼来探测放射性强度一个根本的问题是当这些飞行器需要自控飞行，它们自己得弄明白怎么从一个地点到另一个地点这就变得有点难度了因为这些飞行器的动力学是很复杂的事实上它们总在对付十二维的空间这里我们用了一点小技巧我们拿这个十二位的空间把它们转换成平的四维空间这个四维空间包括了横轴，纵轴和竖轴，还有旋转轴这些飞行器只需要计划一件事，我们管它叫最小化加加加速度轨道提醒大家一点点物理学这里我们有位置向量，导数，速度和加速度还有加加速度还有加加加速度这个飞行器把加加加速度最小化基本上它的工作是创造一个光滑优雅的运动曲线这样来绕开障碍物所以这个四维平面中，这个飞行器使用最小化加加加速度轨道，然后转换回到复杂的十二维空间飞行器必须这样做来获得控制和执行动作让我给大家看几个例子这些最小化加加加速度轨道是什么样的这是第一个视频这个飞行器从一个地点飞到另一个地点中间经停一下显然这个飞行器能飞出一个曲线轨道还有这样的打圈的轨道这里飞行器对抗两倍的重力它们上方还有一个动感监控摄像机，每秒一百幅画面来告诉这些飞行器它们的位置也能告诉这些飞行器障碍物在哪里障碍物移动都不要紧当丹尼尔把套圈扔到空中飞行器就开始计算套圈的位置试图预测怎么才能最有效地钻过去作为一个科研人员我们总在试图钻出重重圈套，拿到更多经费甚至训练了我们的飞行器也来做这个（掌声）另一个飞行器能做的事情是当我们预先编入一些轨迹或者它自己学着走过的，它能够记住这里大家能看到飞行器能够（在预设轨迹上）加上一个动作积聚动量改变它的定向，再回到预设轨迹上来它必须这样做因为这个窗上的缝隙只比它的宽度大一点点所以就像是一个跳水运动员从跳板上起跳，聚集动量，做个旋转，两圈半然后优雅地回到平衡这个飞行器是自主这样做的它知道怎么把小段的轨迹组合起来来做这些高难度的技巧现在我想换个话题谈谈这些小型飞行器的不足之处，就是体积小我已经提过我们需要使用很多飞行器来克服体积小的不便一个难点是怎么使得这些飞行器集体飞行？我们在大自然中寻找答案我想给大家看一个视频是关于Aphaenogaster沙漠蚁的在史狄文·普热特教授的实验室里，这些蚂蚁一起搬运重物这是一个无花果事实上无论什么东西，只要蘸上无花果汁这些蚂蚁都会把它们带回巢去这些蚂蚁没有任何中央调控它们是靠感应邻近的蚂蚁它们也没有明确的交流但是因为它们能够感应邻近的蚂蚁也能感应抬着的重物整群的蚂蚁有默契这样的协调正是飞行器需要的当一个飞行器被其他飞行器环绕时——让我们注意I 和J 这两个——当它们成群飞行时我们希望这两个飞行器能够监控它们之间的距离我们需要确定这个距离是在可接受的范围里的飞行器要检测这个变化在控制指令中计算进去也是每秒一百次这个控制指令每秒会被送到马达六百次所以这个程序是分散化执行的再有，如果你有很多很多飞行器要完成集体飞行任务，能足够快地集中协调所有这些信息是几乎不可能的加上这些飞行器只能依靠局部的信息来决定做什么动作也就是要靠感应邻近的飞行器最后我们希望这些机器人不知道它们的邻居是谁也就是匿名飞行下一个我想给大家展示的是这段视频这二十个小型飞行器成群飞行它们在监测邻居的位置维持群队群队的形状还能变它们可以在一个平面上飞也可以上中下地飞大家可以看到它们能从上中下的群队变成平面的在飞越障碍物的时候它们能边飞边变换队形我想强调，这些飞行器距离都很近比如这个群队，八架飞行器相互距离不过几英寸尽管在空气动力学上这些螺旋桨相互干扰它们还是能够维持平稳飞行（掌声）现在它们会成群飞了它们就可以合作抬重物这里展示的是我们能够把飞行器的能力翻倍，翻三倍，四倍仅仅通过让它们和邻居合作，大家可以看到这样做的一个不便之处就是当加大数量时——比如使用很多飞行器来抬一个物体你其实是加大了惯性这样它们就不够灵活了，这是一个代价但是你可以增加载荷承载量另一个我想给大家展示的用处是——这是在我们实验室这是研究生昆汀·林夕的工作他的算法程序告诉这些飞行器怎么使用桁架结构自动建造一个立方体他的算法程序告诉这些机器人该用哪一块什么时候用，用在哪里从这个视频我们可以看到——这个视频是十倍或者十四倍速度播放的——大家可以看到飞行器在搭建很不一样的构架并且，所有的运动都是自主的昆汀仅仅是给它们一个蓝图也就是他想建的设计所有这里展示的实验所有这些演习都是靠着它们自己的动感检测摄像机完成的那么，当它们离开实验室来到真实世界的时候，又怎么样呢？没有卫星导航会怎么样？这个飞行器其实装有一个摄像机和一个激光测距仪，一个激光扫描仪它可以使用这些探测装置来描绘周围的环境的地图这个地图包括很多细节——玄关，窗户人，家具——还能弄清楚相对于这些东西它自己在哪里所以这里没有整体的协调系统这个协调系统是靠飞行器自己来完成的它自己在哪里，前面有什么还能利用周围环境为自己找到出路这里我想给大家再看一段视频这个算法程序是法兰克·沈和南希·麦克教授编的当这个飞行器第一次飞入一个建筑它是怎么边飞边画地图的这个飞行器弄明白了这些细节开始画地图弄明白了相对这些细节，自己在哪里，然后自我定位全以每秒一百次的速度发生这就给我们一个机会来控制这些算法像我之前讲过的所以这个机器人其实是被法兰克遥控的但是它自己也可以弄明白怎么飞假设我想放一个这样的飞行器进一幢楼我并不知道里面是什么样的我可以让它飞进去创造一个地图然后飞回来告诉我里面是什么样的所以，这个飞行器不仅仅解决了怎么从一点到另一点的问题还能够随时知道最好的目标在哪里基本上，它知道该去搜索哪里因为那里的信息是最“未知”的这就是它怎么填充这个地图这里我想展示给大家最后一个用途当然这个技术有很多很多用途我是个教授，我们很关心教育这样的飞行器其实可以改变我们的小学和中学教育我们在南加州离洛杉矶很近所以我不得不放点娱乐元素进去我想给大家看一个音乐视频我想向你们介绍艾利克斯和丹尼尔，他们是导演兼制作（掌声）在我播放这个视频前我想告诉大家这是他们在过去三天做出来的因为主持人克瑞斯给我打了个电话在这个视频中表演的飞行器全是靠自控表演的你能看到九个机器人，演奏六种不同乐器当然了，这是为了今年的TED2012特别制作的请欣赏（音乐）（掌声）Good morning. I'm here today to talk about autonomous, flying beach balls. No, agile aerial robots like this one. I'd like to tell you a little bit about the challenges in building these and some of the terrific opportunities for applying this technology. So these robots are related to unmanned aerial vehicles. However, the vehicles you see here are big. They weigh thousands of pounds, are not by any means agile. They're not even autonomous. In fact, many of these vehicles are operated byflight crews that can include multiplepilots,operators of sensors and mission coordinators.What we're interested in is developing robots like this -- and here are two other pictures -- of robots that you can buy off the shelf. So these are helicopters with four rotors and they're roughly a meter or so in scale and weigh several pounds. And so we retrofit these with sensors and processors, and these robots can fly indoors without GPS.The robot I'm holding in my hand is this one, and it's been created by two students, Alex and Daniel. So this weighs a little more than a tenth of a pound. It consumes about 15 watts of power. And as you can see, it's about eight inches in diameter. So let me give you just a very quick tutorial on how these robots work.So it has four rotors. If you spin these rotors at the same speed, the robot hovers. If you increase the speed of each of theserotors, then the robot flies up, it accelerates up. Of course, if the robot were tilted, inclined to the horizontal, then it would accelerate in this direction. So to get it to tilt, there's one of two ways of doing it. So in this picture you see that rotor four is spinning faster and rotor two is spinning slower. And when that happensthere's moment that causes this robot to roll. And the other way around, if you increase the speed of rotor three and decrease the speed of rotor one, then the robot pitches forward.And then finally, if you spin opposite pairs of rotors faster than the other pair, then the robot yaws about the vertical axis. So anon-board processor essentially looks at what motions need to be executed and combines these motions and figures out whatcommands to send to the motors 600 times a second. That's basically how this thing operates.So one of the advantages of this design is, when you scale things down, the robot naturally becomes agile. So here R is the characteristic length of the robot. It's actually half the diameter. And there are lots of physical parameters that change as you reduce R. The one that's the most important is the inertia or the resistance to motion. So it turns out, the inertia, which governs angular motion, scales as a fifth power of R. So the smaller you make R, the more dramatically the inertia reduces. So as a result, the angular acceleration,denoted by Greek letter alpha here, goes as one over R. It's inversely proportional to R. The smaller you make it the more quickly you can turn.So this should be clear in these videos. At the bottom right you see a robot performing a 360 degree flip in less than half a second. Multiple flips, a little more time. So here the processes on board are getting feedback from accelerometers and gyros on board and calculating, like I said before, commands at 600 times a second to stabilize this robot. So on the left, you see Daniel throwing this robot up into the air. And it shows you how robust the control is. No matter how you throw it, the robot recovers and comes back to him.So why build robots like this? Well robots like this have many applications. You can send them inside buildings like this as first responders to look for intruders, maybe look for biochemical leaks, gaseous leaks. You can also use them for applications like construction. So here are robots carrying beams, columns and assembling cube-like structures. I'll tell you a little bit more about this. The robots can be used for transporting cargo. So one of the problems with these small robots is their payload carryingcapacity. So you might want to have multiple robots carry payloads. This is a picture of a recent experiment we did -- actually not so recent anymore -- in Sendai shortly after the earthquake. So robots like this could be sent into collapsed buildings to assess the damage after natural disasters, or sent into reactor buildings to map radiation levels.So one fundamental problem that the robots have to solve if they're to be autonomous is essentially figuring out how to get from point A to point B. So this gets a little challengingbecause the dynamics of this robot are quite complicated. In fact, they live in a12-dimensional space. So we use a little trick. We take this curved 12-dimensional space and transform it into a flat four-dimensional space. And that four-dimensional space consists of X, Y, Z and then the yaw angle.And so what the robot does is it plans what we call a minimum snap trajectory. So to remind you of physics, you have position, derivative, velocity, then acceleration, and then comes jerk and then comes snap. So this robot minimizes snap. So what that effectively does is produces a smooth and graceful motion. And it does that avoiding obstacles. So these minimum snap trajectories inthis flat space are then transformed back into this complicated 12-dimensional space, which the robot must do for control and then execution.So let me show you some examples of what these minimum snap trajectories look like.And in the first video, you'll see the robot going from point A to point B through an intermediate point. So the robot is obviously capable of executing any curve trajectory. So these are circular trajectories where the robot pullsabout two G's. Here you have overhead motion capture cameras on the top that tell the robot where it is 100 times a second. It also tells the robot where these obstacles are. And the obstacles can be moving. And here you'll see Daniel throw this hoop into the air, while the robot is calculating the position of the hoopand trying to figure out how to best go through the hoop. So as an academic, we're always trained to be able to jump through hoops to raise funding for our labs, and we get our robots to do that.(Applause)So another thing the robot can do is it remembers pieces of trajectory that it learns or is pre-programmed. So here you see therobot combining a motion that builds up momentumand then changes its orientation and then recovers. So it has to do this because this gap in the window is only slightly larger than the width of the robot. So just like a diver stands on a springboard and then jumps off it to gain momentum, and then does this pirouette, this two and a half somersault through and then gracefully recovers, this robot is basically doing that. So it knows how to combine little bits and pieces of trajectories to do these fairly difficult tasks.So I want change gears. So one of the disadvantages of these small robots is its size. And I told you earlier that we may want to employ lots and lots of robots to overcome the limitations of size. So one difficulty is how do you coordinate lots of these robots? And so here we looked to nature. So I want to show you a clip of Aphaenogaster desert ants in Professor Stephen Pratt's lab carrying an object. So this is actually a piece of fig. Actually you take any object coated with fig juice and the ants will carry them back to the nest. So these ants don't have any central coordinator.They sense their neighbors. There's no explicit communication. But because they sense the neighbors and because they sense the object, they have implicit coordination across the group.So this is the kind of coordination we want our robots to have. So when we have a robotwhich is surrounded by neighbors -- and let's look at robot I and robot J -- what we want the robots to do is to monitor the separation between them as they fly in formation. And then you want to make sure that this separation is within acceptable levels. So again the robots monitor this error and calculate the control commands 100 times a second, which then translates to the motor commands 600 times a second. So this also has to be done in a decentralized way. Again, if you have lots and lots of robots, it's impossible to coordinate all this information centrally fast enough in order for the robots to accomplish the task. Plus the robots have to base their actions only on local information, what they sense from their neighbors. And then finally, we insist that the robots be agnostic to who their neighbors are.So this is what we call anonymity.So what I want to show you next is a video of 20 of these little robots flying in formation.They're monitoring their neighbors'position. They're maintaining formation. The formations can change. They can be planar formations, they can be three-dimensional formations. As you can see here, they collapse from a three-dimensional formation into planar formation.And to fly throughobstacles they can adapt the formations on the fly. So again, these robots come really close together. As you can see in this figure-eight flight, they come within inches of each other. And despite the aerodynamic interactions of these propellerblades, they're able to maintain stable flight.(Applause)So once you know how to fly in formation, you can actually pick up objects cooperatively.So this just shows that we can double, triple, quadruple the robot strength by just getting them to team with neighbors, as you can see here. One of the disadvantages of doing thatis, as you scale things up -- so if you have lots of robots carrying the same thing, you're essentially effectively increasing the inertia, and therefore you pay a price; they're not as agile. But you do gain in terms of payload carrying capacity.Another application I want to show you -- again, this is in our lab. This is work done by Quentin Lindsey who's a graduate student. So his algorithm essentially tells these robotshow to autonomously build cubic structures from truss-like elements. So his algorithm tells the robot what part to pick up, when and where to place it. So in this video you see -- and it's sped up 10, 14 times -- you see three different structures being built by these robots.And again, everything is autonomous, and all Quentin has to do is to get them a blueprint of the design that he wants to build.So all these experiments you've seen thus far, all these demonstrations, have been done with the help of motion capture systems. So what happens when you leave your lab and you go outside into the real world? And what if there's no GPS? So this robot is actually equipped with a camera and a laser rangefinder, laser scanner. And it uses these sensorsto build a map of the environment. What that map consists of are features -- like doorways, windows, people, furniture -- and it then figures out where its position is with respect to the features. So there is noglobal coordinate system. The coordinate system is defined based on the robot, where it is and what it's looking at. And it navigates with respect to those features.So I want to show you a clip of algorithms developed by Frank Shen and Professor Nathan Michael that shows this robot entering a building for the very first time and creating this map on the fly. So the robot then figures out what the features are. It builds the map. It figures out where it is with respect to the features and then estimates its position 100 times a second allowing us to use the control algorithms that I described to you earlier. So this robot is actually being commanded remotely by Frank. But the robot can also figure outwhere to go on its own. So suppose I were to send this into a building and I had no idea what this building looked like, I can ask this robot to go in, create a map and then come back and tell me what the building looks like. So here, the robot is not only solving the problem, how to go from point A to point B in this map, but it's figuring out what the best point B is at every time. So essentially it knows where to go to look for places that have the least information. And that's how it populates this map.So I want to leave you with one last application. And there are many applications of this technology. I'm a professor, and we're passionate about education. Robots like this can really change the way we do K through 12 education. But we're in Southern California, close to Los Angeles, so I have to conclude with something focused on entertainment. I want to conclude with a music video. I want to introduce the creators, Alex and Daniel, who created this video.(Applause)So before I play this video, I want to tell you that they createdit in the last three days after getting a call from Chris. And the robots that play the video are completely autonomous.You will see nine robots play six different instruments. And of course, it's made exclusively for TED 2012. Let's watch.(Music)(Applause)。
基于风场作用下的四旋翼飞行器建模与控制研究
《工业控制计算机》2019 年第 32 卷第 3 期
49
基于风场作用下的四旋翼飞行器建模与控制研究
Research on Modeling and Control of Quadrotor Under Wind Disturbance
郑 航 陈 滨 方景龙 （杭州电子科技大学计算机学院，浙江 杭州 310018）
飞行器受到的力矩作用主要有： 旋翼拉力产生的转矩和陀螺效
应产生的力矩。 合外力矩可表示为：
M＝MT ＋MG
（3）
其中 M 为合外力矩，MT 为旋翼拉力产生的转矩，MG 为陀螺
效应产生的力矩。
在机体坐标系中，机体的运动方程可表示为：
M＝I*w觶 ＋w*（I*w）
（4）
四旋翼飞行器的控制系统设计与优化
四旋翼飞行器的控制系统设计与优化一、引言四旋翼飞行器（Quadcopter）作为一种多旋翼飞行器，由于其简单的结构和良好的操控性能，被广泛应用于无人机领域。
控制系统是四旋翼飞行器重要的组成部分，决定了飞行器的稳定性和操纵性。
本文将详细介绍四旋翼飞行器控制系统的设计与优化。
二、四旋翼飞行器的控制方式四电机和对应的螺旋桨通过电调控制转速，产生升力和推力。
四旋翼飞行器通常采用基于PID（Proportional Integral Derivative）的控制方式，通过控制电机的转速以及螺旋桨的角度来调整飞行器的姿态和位置。
三、控制系统的设计1. 传感器模块设计了解飞行器的姿态和位置信息对于控制系统至关重要。
传感器模块通常包括陀螺仪、加速度计和磁力计。
陀螺仪用于测量飞行器绕三个轴的角速度，加速度计用于测量飞行器在三个轴上的加速度，磁力计用于测量飞行器的方向信息。
这些传感器模块需要精确校准，以保证采集到的数据准确可靠。
2. 控制算法设计控制算法是决定飞行器姿态和位置稳定性的重要因素。
常用的控制算法包括PID控制、模型预测控制（MPC）和适应性控制等。
PID控制是基于误差的比例、积分和微分项，通过调整系数来实现对飞行器的控制。
MPC控制是一种基于飞行器数学模型的预测控制方法，通过优化控制信号来实现飞行器运动的最优化。
适应性控制是根据飞行器的实际状态进行动态调整，适应环境变化和干扰。
四、控制系统的优化1. 参数调优控制系统中的参数是影响飞行器响应和稳定性的关键因素。
通过调整参数，可以优化飞行器的控制性能。
一般来说，参数调优是一个迭代的过程，可以通过实验和仿真来进行。
常用的参数调优方法包括试错法和自适应算法。
2. 增强控制系统稳定性为了提高飞行器的稳定性，可以采取一些增强控制系统稳定性的措施。
例如，增加控制环路的带宽，提高控制系统对高频信号的响应；使用卡尔曼滤波器进行信号融合，改善传感器数据的精度和一致性；采用纠错码等方式提高系统的鲁棒性。
四旋翼无人飞行器设计
分类号密级UDC学 位 论 文四旋翼飞行器建模与控制方法的研究作者姓名：何嘉继指导教师：杨光红 教授东北大学信息科学与工程学院申请学位级别：硕士 学科类别：工学学科专业名称：导航、制导与控制论文提交日期：2012年6月论文答辩日期：2012年6月 学位授予日期：2012年7月答辩委员会主席：井元伟 教授 评阅人：董久祥、常晓恒东北大学2012年6月A Thesis in Navigation Guidance and ControlModeling the Quad-rotor and ControlStrategy researchBy He JiajiSupervisor: Professor Yang GuanghongNortheastern UniversityJune 2012独创性声明本人声明，所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。
论文中取得的研究成果除加以标注和致谢的地方外，不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。
与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。
学位论文作者签名：日期：学位论文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、使用学位论文的规定：即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。
本人同意东北大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流。
作者和导师同意网上交流的时间为作者获得学位后：半年 □ 一年□ 一年半□ 两年□学位论文作者签名：导师签名：签字日期：签字日期：四旋翼飞行器建模与控制方法的研究摘要四旋翼飞行器是一种电动的、能够垂直起降的、多旋翼式遥控自主飞行器。
它在总体布局形式上属于非共轴式碟形飞行器，与常规旋翼式飞行器相比，其特殊的机械结构与飞行动力学特性，在科技研究应用中有着重要意义。
本文以四旋翼飞行器为研究对象，主要在四旋翼飞行器的六自由度动力学建模，以及在此基础上实现系统欠驱动控制的非线性控制方法的研究等两个方面展开了研究。
动态系统建模实验——四旋翼仿真
动态系统建模（四旋翼飞行器仿真）实验报告院（系）名称大飞机班学号ZY11DF120学生姓名叶心宇任课教师马耀飞2011年12月四旋翼飞行器的建模与仿真一、实验原理I．四旋翼飞行器简介四旋翼飞行器通过四个螺旋桨产生的升力实现飞行，原理与直升机类似。
四个旋翼位于一个几何对称的十字支架前、后、左、右四端，如图1-1所示。
旋翼由电机控制；整个飞行器依靠改变每个电机的转速来实现飞行姿态控制。
在图1-1中，前端旋翼1 和后端旋翼3 逆时针旋转，而左端旋翼2 和右端的旋翼4 顺时针旋转，以平衡旋翼旋转所产生的反扭转矩。
由此可知，悬停时，四只旋翼的转速应该相等，以相互抵消反扭力矩；同时等量地增大或减小四只旋翼的转速，会引起上升或下降运动；增大某一只旋翼的转速，同时等量地减小同组另一只旋翼的转速，则产生俯仰、横滚运动；增大某一组旋翼的转速，同时等量减小另一组旋翼的转速，将产生偏航运动。
图1-1 四旋翼飞行器旋翼旋转方向示意图从动力学角度分析，四旋翼飞行器系统本身是不稳定的，因此，使系统稳定的控制算法的设计显得尤为关键。
由于四旋翼飞行器为六自由度的系统（三个角位移量，三个线位移量），而其控制量只有四个（4 个旋翼的转速），这就意味着被控量之间存在耦合关系。
因此，控制算法应能够对这种欠驱动（under-actuated）系统足够有效，用四个控制量对三个角位移量和三个线位移量进行稳态控制。
本实验针对四旋翼飞行器的悬浮飞行状态进行建模。
II．飞行器受力分析及运动模型（1）整体分析如图1-2所示，四旋翼飞行器所受外力和力矩为： ➢ 重力mg ，机体受到重力沿-Z w 方向➢ 四个旋翼旋转所产生的升力F i (i=1,2,3,4)，旋翼升力沿Z B 方向➢ 旋翼旋转会产生扭转力矩M i (i=1,2,3,4)， M i 垂直于叶片的旋翼平面，与旋转矢量相反。
图1-2 四旋翼飞行器受力分析（2）电机模型 ➢ 力模型2i F i F k ω=（1.1）旋翼通过螺旋桨产生升力。
外文翻译-四旋翼无人机位置和姿态跟踪控制
四旋翼无人机位置和姿态跟踪控制摘要: 一个综合控制方法是提出要执行的位置和姿态跟踪小型四旋翼的动力学模型无人机（UAV），那里的动力学模型是欠驱动控制，高度耦合非线性的。
首先，动力学模型分为全面启动子系统和欠驱动子系统；其次，全面启动子系统的控制器通过一种新的强大的终端滑模控制（台积电）的算法，这是用来保证所有状态变量在短时间内收敛到自己想要的值，收敛时间是如此之小，状态变量担任时间不变量的欠驱动子系统，另外，在欠驱动子系统的控制器通过滑模控制（SMC）设计。
此外，该子系统的稳定性都证明了Lyapunov理论；最后，为了证明所提出的控制方法的鲁棒性，空气动力学的力和力矩，并作为外部扰动空气阻力考虑在内，得到的仿真结果表明，合成控制方法的立场和态度方面都有不错的表现当遇到外部干扰跟踪。
关键词：四旋翼无人机，欠驱动，新颖的鲁棒台积电，SMC，综合控制1.介绍四旋翼无人飞行器（UAV）正被用于一些典型的任务，如搜索和救援任务，监督，检查，测绘，航空摄影和法律的强制执行。
考虑到旋翼的动力学模型是一个欠驱动，高度耦合的和非线性的系统，很多控制策略，已经开发了一类相似的系统。
其中，滑模控制，这已引起研究人员的瞩目，一直是一个有用的和有效的控制算法，处理系统具有较大不确定性，随时间变化的特性，非线性和有界外部干扰。
该方法是基于定义指数稳定的滑动面作为机能缺失跟踪误差sandusing李亚普诺夫理论的，保证所有的状态轨迹在有限时间到达这些表面，另外，这些表面是渐近稳定，状态轨迹滑动沿着这些表面，直到他们到达原点。
但是，为了获得快速跟踪误差收敛，期望的极点必须远离原点选择上的左半部分s平面，同时，这将反过来增加了控制器的增益，这是不可取的考虑，在实际系统中的致动器饱和。
与非取代了传统的线性滑动面线性终端滑动面，更快的跟踪误差收敛是获得通过终端滑模控制，终端的滑动模式已被证明是有效的，用于提供更快收敛比围绕平衡点的线性超平面型滑模。
四旋翼飞行器中英文对照外文翻译文献
四旋翼飞行器中英文对照外文翻译文献(文档含英文原文和中文翻译)译文：四旋翼飞行器的建模与控制摘要迄今为止，大多数四旋翼空中机器人取材于飞行玩具。
虽然这样的系统可以作为原型，但是它们是还没有健全到能够服务于所有实验机器人平台。
我们已经开发出了X‐4，采用定制底盘和带有现成的电机和电池航空电子设备，是一个高度可靠的实验平台。
这个飞行器使用嵌入式姿态动力学控制器以稳定飞行。
被用来调节飞行器的姿态的控制器是一个线性的单输入单输出系统。
1 介绍直升机的一个主要难点是为了可靠的飞行，飞行器需要广泛的，和昂贵的维修费用。
无人驾驶航空飞行器（无人机）和微型飞行（MAV）也不例外。
简化飞行器的机械结构能够方便操控这些飞行器。
四旋翼是一种强大且简单的直升机，因为他们没有传统旋翼飞行器的复杂旋转倾转盘和联系。
多数四转子飞行器是根据遥控玩具的组件构建而成的。
因此，这些缺少必要的可靠性和性能的飞行器是不可能成为是切实可行的实验平台的。
1.1 目前的四旋翼平台最近几个四转子工艺已被开发用于制作玩具或进行研究。
因为市场的需求，许多关于四旋翼的研究开始了，如HMX2‐4 和Rctoys 的Draganflyer。
一成不变的，这些由塑料电机组成的飞行器的机身都带灯光。
它们是由镍镉电池或锂聚合物电池供电，并且使用基于速度反馈的mems陀螺仪。
这些四旋翼一般没有稳定的稳态。
自动稳定及使用各种硬件和控制方案被用于研究四旋翼。
例如，CSIRO的四旋翼飞行器，是一个Draganflyer的衍生物，它使用视觉伺服和惯性测量单元（IMU）来使飞行器稳定在一个固定的点上。
其他的四旋翼，包括Eidgenossische Technische Hochschule Zurich的‘OS4’，一个带有低纵横比的叶片的带传动的飞行器; CEA 的“X4‐flyer'1，一个带有四个电机和叶片的四旋翼]。
还有康奈尔大学的自治飞行器，一个采用的飞机螺旋桨的大型飞行器。
四轴旋翼飞行器结构设计与模态分析_田卫军
[1] 刘峰,吕强,王国胜.四轴飞行器姿态控制系统设计[J].江 西科学,2011,29(1):66-69.
[2] 杨明志,王敏.四旋翼微型飞行器控制系统设计[J].计算 机测量与控制,2008,(4):1671-4598.
[3] 沈春根,王贵成,王树林.UGNX7.0有限元分析入门与实 例精讲[M].北京:机械工业出版社,2011.
（1. 西北工业大学 现代设计与集成制造技术教育部重点实验室，西安 710072；
2. 西北工业大学 明德学院，西安 710124）
摘 要：通过分析四轴旋翼飞行器的飞行原理,基于UG NX环境进行了四轴旋翼飞行器的自顶向下的机
械结构总体设计，并在FEM集成模式下对机架的结构模态进行了求解，得到了机架的10阶模
（a）胶合连接方式
（b）单元网格划分
图4 有限元网格模型
2.2 后处理结果分析 系统模态特性，它是结构本身的特性与材料
特性所决定的，与外载条件等无关。模态分析分 为计算模态分析和实验模态分析，计算模态分析 实际上是一种理论建模过程，主要是运用有限元 法对结构进行离散，建立系统特征值数学模型， 用各种近似方法求解系统的特征值和特征矢量。 本文基于UG的CAE高级仿真模块，利用高级仿真 NASTRAN SEMODES 103求解器，采用兰索斯算 法对机架进行模态求解。模态分析结果如下：对 整个四轴机架不施加任何约束计算，即对有限元 模型进行自由状态下的模态提取，得到的机架前
依据上述设计要求与原则，本文基于UG设 计环境，采用“自顶向下”设计模式。即在装配 设计环境下，根据推重比和控制电子设备结构尺 寸，通过对设计零部件的结构设计协调和实时设 计变更，确定轴距550mm的1kg级别，满足航拍设 计需求。设计过程中，力求突出小巧、紧凑、强 度高的结构特点。因此，整体结构广泛的采用了 快速插接形式，实现了结构快速组装和保证了机 械强度，最终完成设计结构如图3所示。
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译文四旋翼飞行器的建模与控制摘要迄今为止，大多数四旋翼空中机器人有是基于飞行玩具。
虽然这样的系统可以作为原型，它们是不够健全，作为实验机器人平台。
我们已经开发出了X-4传单，采用四旋翼机器人定制底盘和航空电子设备与现成的，现成的电机和电池，是一个高度可靠的实验平台。
车用调谐厂带有板载嵌入式姿态动力学控制器以稳定飞行。
线性单输入单输出系统控制器旨在规范传单态度。
1介绍直升机的主要限制是需要广泛的，和昂贵，维护可靠的飞行。
无人驾驶航空飞行器（无人机）和微型飞行器（MAV）旋翼机也不例外。
简化了机械飞行机的结构产生明显的福利操作这些设备的物流。
四转子是强大和简单的直升机，因为他们没有复杂的旋转倾转盘和联系在传统的旋翼机发现。
多数四转子的飞行器从遥控玩具构建组件。
其结果是，缺少必要的这些工艺可靠性和性能是切实可行的实验平台。
1.1现有的四旋翼平台几个四转子工艺最近已开发用作玩具或进行研究。
许多研究旋翼飞行器开始了生活作为市售的玩具，如作为HMX -4和Rctoys的Draganflyer 。
未经修改的，这些工艺通常由光机身塑料转子。
它们是由镍镉电池或锂聚合物电池供电，使用速度反馈的微机电系统陀螺仪。
这些四转子一般没有稳定的稳态。
研究四旋翼添加自动稳定及使用各种硬件和控制方案。
澳大利亚联邦科学与工业研究组织的如图1 ：X-4传单型号2的。
四旋翼飞行器，例如，是一个Draganflyer衍生使用视觉伺服和惯性测量单元（IMU ），以稳定的工艺在一个被做成动画的目标。
其他四转子包括Eidgenossische TECHNISCHE Hochschule的苏黎世' OS4 '[ Bouabdallah等，2004 ] ，皮带驱动飞与低纵横比的叶片; CEA的“X4- flyer'1 ，小四转子电机每四个刀片[ Guenard等，2005 ]。
和康奈尔大学的自治飞行器，采用的爱好飞机螺旋桨的大型工艺。
图1 ：X-4传单型号2的。
澳大利亚国立大学（ANU）的X-4传单四旋翼微型飞行器（参照图1 ）的目的，以解决面对小规模的无人机的问题。
在X -4是多比同类机器人重：它重4 kg总，是设计携带1千克的载荷。
它有很强的碳纤维和铝底盘和高推力与重量比。
所使用的电机和电池是现成的，现成的组件。
马达直接驱动转子，消除需要一个变速箱- 机器人仅具有8 movingparts 。
因此，传单是坚固，可靠，小范围的在飞行中发生灾难性故障。
它承诺一个实用有效载荷能力与大量的飞行时间。
1.2当前发展的目标高性能的转子和转速控制器已用于X -4传单开发的。
这些都充分解决推力的产生和动态的问题电机的调速性能[磅等，2005 ] ，[磅等人，2007] 。
此外，飞行动力学模型，包括旋翼拍打影响，推导出。
一个3D模拟器机器人的生成工艺状态的轨迹用于多种配置，受到干扰。
传单上当前工作旨在稳定飞机在滚动，俯仰和偏航。
连续飞行要求俯仰和横滚角保持在零附近，除了当积极转换。
飞行系统的自然不稳定需要积极的补偿。
特殊的设计机箱结果在纯粹的发散不稳定俯仰和横滚，一个控制器可以很容易地正确。
在本文中，我们提出了X-4传单作为全功能的空中机器人。
四旋翼动力学直升机叶片扑了研究。
我们估计从数据的系统参数，以产生一个数字工厂模式。
根据六自由度气动模型我们推导动力学解耦在纵向（俯仰/滚动）和方位模式。
控制的方法是优化机械设计这些动态控制并实现线性单输入单输出系统控制的解耦动力学。
我们描述了用于稳定器的工艺仿真，然后去证明的在系留辊和螺距补偿功能飞行。
2 X-4硬件建设在X 4传单是从其他四旋翼车辆分开设置通过其较大的建设。
它包括一个机箱，电机和动力电池，以及姿态控制和通讯航空电子设备。
每个子系统中所描述详细如下：2.1机壳在X-4与碳铝车架中心纤维泡沫夹心武器。
规则排列的安装点允许COG可以很容易地转移。
电机和电池都从中心轴线为尽可能地安装可能。
手臂角度略有下降，以提供更多的武器的底部和扑之间的间隙转子的提示。
转子坐骑摇摇欲坠枢纽，驱动轴和转子之间的自由摆动关节叶片，从铝加工。
叶片是螺钉夹紧转子之间安装顶部和底部板。
2.2驱动系统在X-4的转子设计解除一个额外的传单30％的控制范围（大于超过520千克）。
叶片是三- 层的碳纤维，其目的并制作的澳大利亚国立大学。
的几何形状被设计成转子尖端弯曲到最佳工作角度在负载下。
所使用的ANUX2翼型是一个自定义栏目对于转子的特产。
转子由JETI相量30-3驱动三相无刷电机的无线电控制的飞机。
他们提供高扭矩的性能，允许直接驱动转子，省去了齿轮。
电机可以通过超过300瓦，额定可达35 A。
定制电机控制板整流电机。
这些由澳大利亚联邦科学与工业研究组织的昆士兰州开发中心高级技术信息和通信技术小组。
该板是根据各地的飞思卡尔HC12D60A微处理器和东芝TB9060无刷电机转速控制芯片。
功率由24锂聚合物2000毫安提供·H highdischarge细胞。
每个单元有3.7伏的标称电压，范围从4.2 V完全充电，并下降到3 V在枯竭。
每个单元可以提供高达20 A的电池被连接到6平行设置的电源总线四个单元串联的，也就是说，14.8 V额定电压和120每电机电流消耗。
这给了一个传单预计为11分钟的飞行时间，悬停速度。
2.3 控制该工艺是通过板载嵌入式HC12稳定控制器。
该控制器由澳大利亚联邦科学与工业研究组织读取态度Eimu IMU提供的角速度和加速度测量和角度位置估计在50 Hz 。
该控制器的输出转速参考电机控制卡通过CAN总线，同时在50 Hz 。
2.4 命令和遥测人类的方向有关机器人和信息在X - 4的状态的传送是在一个长距离蓝牙连接到一台笔记本电脑基站串口模块运行Linux 。
蓝牙单元具有射程可达到100μm 。
从传单遥测由记录基站和屏幕上的显示。
用户可以发出使用键盘和一个通过笔记本电脑的命令JR- X3810无线手机。
无线手机也能触发安全开关杀在X -4独立，蓝牙通信信道，用一个板上的无线电接收器。
在一个紧急切断开关可以立即停止转子通过禁用电机控制电路板，即使数据通信丢失。
.3四转子动力学在[英镑等人，2004 ]中描述的动态模型加入铰接式旋翼扑在基本的四旋体动力学模型。
当前配置在X - 4传单并不纳入枢纽弹簧原本包含在模型中。
作为结果，振荡方程可以大大简化：图2 ：扑四旋翼自由体图。
右手惯性系记为I = {前，安永，EZ } ，其中x是的前面对齐工艺和z是在重力的方向上，和= （的x，y ，z）的是身体固定框A = { EA的起源1 ，EA2 ，EA3}。
帧A是由旋转矩阵与我R：A ！一，V和是线速度和角速度在A（参见图2 ）的框架。
该方程为：其中m和我是质量和转动惯量传单，g是重力加速度，ρ是密度空气中，r 是转子半径，A是转子盘的区域。
在式（6），！乘以其幅度以保存旋转的符号为反向旋转的转子。
这里SK（x）是斜对称矩阵，使得SK（一）B = A A-B为< 3载体。
在SX和CX符号分别代表罪恶x和COS按x。
该rorotation矩阵R的构造与偏航俯仰辊，= （，，），欧拉角。
转子由他们的索引相应的指南针方向：北，南，东和西（NSEW ），其中N表示前面的转子。
与此相对应，迪是转子位移从质量传单中心：其中d是传单的臂长，h为高度上述COG转子。
向量Ti和齐是转子的推力和扭矩，和米是当下因的推力矢量第i个转子- 一个摇摇欲坠的转子，目前产由转子扑完全是由于推力矢量从周围车辆的中心位移作用重力。
纵向的一次谐波和第i个转子的横向振荡角度由a1si记和b1si 。
非幅员推力和扭矩系数，CT和CQ ，这里视为常数。
第i个转子的速度由下式给出！我。
该无量纲的推力系数和扑方程更详细的第3.1和3.2进行讨论。
3.1 俯仰和横滚阻尼转子一个四转子必然有一个水平位移它的桅杆和COG之间。
当工艺辊和球场，转子出现垂直速度，导致以流入角的变化。
从的普鲁斯特的普鲁斯特，2002年，第101] ，CT可以进行相关的垂直速度，VC，通过：其中，a是极性电梯斜率，tatip是几何在转子的顶端刃角，Vi是诱导通过转子速度，并且是坚固的圆盘叶片的表面面积的比例和转子盘区。
极性电梯斜率本身是转子的函数攻击的叶片角度。
这是一些高度非线性翼型件等的关系，可以更好地表示为变异围绕一个设定点，CT0 ：其中CT是诱导改变流入的变化条件。
从公式12所示，该可写为：其中a0是在设定点的升降斜率。
图3 ：刀片扑旋转角度。
3.2 刀片扑当转子翻译水平是有区别的在进退之间的叶片升力叶片，这将导致转子尖端路径平面倾斜。
该通过同时得到的转子平面的产生角求解常数和正弦分量的叶片离心空气动力学静电重力矩制度。
拍打是很重要的，因为以前的模拟在X -4表明，倾斜转子可以引入显著稳定性的影响为车辆[磅等，2004 ] 。
旋翼挥舞动力学非常快，发生内转子[利什曼，2006]的一转，相比于直升机的刚体动力学。
因此，叶片振荡方程可写工艺平面速度的瞬时功能。
四旋转子飞行不限于纵向运动C当车辆随意移动，扑转子的运动不需要是与标称线前面的飞机。
当工艺偏航线性在转子轮毂大约E3的速度被添加到运动车辆。
第i个转子由于平面运动的拍打是通过计算转子¡¯的大小和方向发现翻译和定义的参考本地帧，毕，对准那个方向。
我们计算了纵向和横向扑角度在转子框架（u1si和v1si ），然后在车身固定重新表达它们利用旋转矩阵（参见图3）帧（a1si和b1si 。
这使我们能够避免计算复杂度使用标准方程扑在本地帧。
在每个旋翼挥舞首先通过计算发现，前进比和转子的方位角方向。
我们得出这样的：其中，Vr （N）i为第i个转子¡¯速度的第n个元素向量，| IRI是第i个转子¡¯前进比和ri为运动的方位角方向。
在X - 4传单的配置省去了以前用弹簧铰链的虚拟偏移量。
因此，该描述这个运动方程可以大大简化：纵向和横向振荡角度解在本地帧的第i个转子，铋，有：分别为，其中i是不幅员流入第i个转子，近似的和是锁定号码[雷斯曼，2006] ：其中Ib的是关于刀片的转动惯量扑铰链。
这些被转换回体内固定帧由A和Bi之间的帧映射，姬导出车身框架扑角度，由于传单的运动：所产生的扑角度（23 ）的组成部分该工艺的俯仰和侧倾率[的Prouty ，2002]添加对于与本体固定帧的：!表1 空气动力学参数和相关的错误。
4模型参数化和稳定性设计基于此模型的控制器需要参数将指定的物理体系。
最这些值是由的飞行性能决定系统;一些，最重要的是h时，可以选择自如。
每个参数定义相关联的错误工厂模型的动态响应的包络。
我们分析此包络内的系统行为，以确定h的最佳值，转子平面的高度上面的齿轮。