Диссертация (Автономная система управления полетом квадрокоптера с возможностью облета препятствий и комплексной навигацией), страница 2

Разработан алгоритм отслеживания спланированного маршрута на основемодификацииметода«L1»путемадаптивноговыбораопорныхточекотслеживания на маршруте;3. Предложен алгоритм облета неподвижных и подвижных препятствий,позволяющий управлять поворотом вектора скорости квадрокоптера в реальномвремени;4. Предложен улучшенный алгоритм SLAM с расширенным фильтромКалмана (EKF-SLAM) с адаптивным диапазоном наблюдения и локальнойассоциации данных, на основе которого разработано алгоритмическое ипрограммное обеспечение визуальной навигационной системы;5.

Разработана структура и математическая модель КНС, использующаямодификации многоуровневого фильтра Калмана для компенсации погрешностейнавигационнойинформацииотнесколькихисточниковсвозможностьюобнаружения и изоляции неисправностей.Практическая ценность работы заключается в следующем:1. Предлагаемая КНС с разными навигационными режимами, используяпоказания дополнительных датчиков, позволяет повысить точность навигации ирасширить область применения БПЛА в отсутствии сигнала СНС;2.

Разработанный интерфейс пользователя КНС может быть использован наназемной станции для наблюдения за полетом БПЛА и работой датчиков в режимереального времени;3. Разработаномногорежимнойпрограммно-алгоритмическоеподсистемыугловогообеспечениеуправленияна(ПАО)основебэкстеппинг-регуляторов, автоматически выбираемых в соответствии с условиямиполѐта(высота,угловоеположение,ветровыевоздействия,режимывзлѐта-посадки), позволяющее повысить стабильность полета БПЛА в среде с8ветром и вблизи поверхности земли с возможностью аварийного возврата кисходной точке в суровой среде;4. Предложны более простые для бортовой реализации алгоритмы облетапрепятствий и отслеживания заданного маршрута в режиме реального времени наосновеуправленияповоротомвектораскорости,которыемогутбытьиспользованы для БПЛА и наземных подвижных объектов;5.

Результаты исследований и разработанное ПАО были применены вучебном процессе на кафедре «САУ» МГТУ им. Н.Э. Баумана и при реализацииконкретного технического проекта в КНР.Методы исследования. При решении задач, рассматриваемых в диссертации,были использованы методы математического анализа и моделирования, синтезалинейных (ПИД) и нелинейных (бэкстеппинг) регуляторов, управления поворотомвектора скорости, тесты хи-квадрат по остаточной ошибке и по состоянию,одновременной локализации и картографирования, назначения весов для слиянияданных, линейной и нелинейной калмановской фильтрации.

В процессематематическогопрограммныймоделированиякомплекс3D-моделированияприменялись"УниверсальныйSolidworks,C++вычислительныемеханизм"(язык(УМ),системы:инструментпрограммирования),средамоделирования MATLAB.Основные положения, выносимые на защиту:1.

Быстрыйалгоритмпланированияпространственногоглобальногомаршрута в известной среде с неподвижными препятствиями на основеупрощенной облачно-точечной карты и улучшенного МА.2. Простой алгоритм облета препятствий в сложной среде и алгоритмотслеживания маршрута для квадрокоптера на основе управления поворотомвектора скорости движения, позволяющий осуществлять облет неподвижных иподвижных препятствий в процессе полета по запланированному маршруту всложной среде в режиме реального времени.3.

Система управления угловым движением квадрокоптера на основемногорежимногоалгоритмастабилизации,состоящегоизнабора9бэкстеппинг–регуляторов, позволяющая управлять полетом квадрокоптера позаданному маршруту и повысить стабильность полета в среде с ветром и вблизиповерхности земли.4. Алгоритмическое и программное обеспечение ВНС для квадрокоптера наосновеулучшенногоалгоритмаEKF-SLAMcадаптивнымдиапазономнаблюдения и локальной ассоциацией данных, позволяющее повысить скоростьвычисления и точность навигации.5.

Структура и алгоритмы КНС, позволяющие корректировать показанияБИНС по информации СНС, ВНС, барометрического и радиовысотомеров, свозможностью обнаружения и изоляции неисправности и высокой точностьюнавигации.Внедрение результатов работы. Результаты диссертационных исследованийи разработанное программно-алгоритмическое обеспечение были применены вучебном процессе на кафедре «Системы автоматического управления» МГТУим.Н.Э.Баумана и при реализации конкретного техническогопроекта внаучно-технической компании «Нанкинское научно-техническое общество сограниченной ответственностью «Цзи Хуи Тин» (Нанкин, КНР).Апробацияработы.Основныерезультатыдиссертационнойработыдокладывались и обсуждались на ряде конференций: Международная конференция«Молодежный научно-технический вестник» (Москва, 2014 г.); X Международныйсимпозиум «Интеллектуальные системы» (Москва, 2014 г.); Information Processingand Control Engineering (ICIPCE-2015) (Москва, 2015 г.); VIII Международнаянаучно-практическая конференция «Инженерные системы» (Москва, 2015 г.); IIВсероссийская научно-техническая конференция (Москва, 2015 г.); Всероссийскаянаучная конференция по проблемам управления (Санкт-Петербург, 2015 г.); VIМолодежная конференция молодых ученых и специалистов (Москва, 2015 г.); XIIInternational Symposium «Intelligent Systems» (Москва, 2016 г.).Публикации.

По материалам диссертационного исследования опубликовано16 научных работ, из них 6 статей – в ведущих рецензируемых журналах и изданиях,рекомендованных ВАК РФ.10Структура и объем диссертационной работы. Диссертационная работасостоит из введения, четырех глав, общих выводов по работе, списка используемойлитературы. Общий объем 158 страниц, в том числе 95 рисунков и 10 таблиц.11ГЛАВА 1. АНАЛИЗ МЕТОДОВ И КЛЮЧЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙАВТОНОМНОГО ПОЛЁТА КВАДРОКОПТЕРАВ общем виде задачу управления автономным полетом квадрокоптера можнопоставить следующим образом: Задана целевая точка, которую квадрокоптердолжен достичь для выполнения некоторой задачи, двигаясь из начальной точки.Необходимо:- спланировать маршрут полета квадрокоптера, чтобы избежать столкновенияс препятствиями;- разработать систему управления траекторным движением и угловымположением, которая переведет квадрокоптер из начального положения в целевуюточку.На первый взгляд, задача кажется простой, однако существует целый рядпроблем, условий и ограничений, главные среди которых:- квадрокоптер должен иметь возможность полета по заданному маршруту содновременным гарантированием стабильности угловых положений;- необходимо обходить статические препятствия и избегать столкновения сподвижными препятствиями, для чего нужно строить или обновлять карту среды врежиме реального времени;- необходимо определять свое положение в пространстве в режиме реальноговремени как при наличии, так и при отсутствии сигналов СНС, чтобы реализоватьалгоритмы, позволяющие управлять автономным полетом квадрокоптера.Таким образом, основная проблема автономного полета квадрокоптеразаключается в сложности автоматического облета различных препятствий иавтономной навигации в сложной динамической среде и при отсутствии сигналаСНС.

Хотя в последние годы отечественные и зарубежные учѐные провелимножество исследований по ключевым технологиям для автономного управленияполѐтом БПЛА [23, 31, 44], но законченной системы, реализованной дляавтономного полѐта квадрокоптера в указанных выше условиях, пока не появилось.12В связи с этим в данной главе был проведен обзор существующих методов решенияпоставленных задач и анализ возможностей и недостатков этих методов длярешения задачи автономного полѐта квадрокоптера. Для удобства рассмотрениясформулированные выше задачи объединены в три группы.1.1. Система управления полѐтом квадрокоптераВ многочисленных публикациях обсуждаются и предлагаются различныеподходы к созданию алгоритмов и систем управления полѐтом квадрокоптеров, вчастностииспользованиелинейныхквадратичныхрегуляторов,успешнорешающих задачи стабилизации при зависании, но не работающих присущественных нелинейностях и перекрѐстных связях [94], использованиескользящего режима управления, простого и надѐжного, но требующего адаптациилогики переключений к режимам полѐта [102].

В работе [117] предложен алгоритмотслеживания траектории квадрокоптера на основе ПД-регулятора и метода«бэкстеппинг» с корректирующим фильтром. В работах [48, 108] предлагаетсянелинейный контроллер на основе нейронной сети, а в [113] – алгоритм «реальноговремени» планирования траектории и предотвращения столкновений.

В работе [92]рассматриваетсяадаптивныйалгоритмотслеживанияположениядлявертикального взлѐта и посадки при ограниченных внешних возмущениях. Дляпостроения системы управления могут быть использованы методы, применяемыедля летательных апаратов и других типов[2, 3, 4, 6, 7, 9, 12, 14, 15, 16, 22]. Внастоящей работе не предлагаются какие-либо новые способы, а исследуютсявозможностиквадрокоптераиспользованияпозаданномудлярешениямаршрутузадачинаиболееавтономногопростыхполѐтаалгоритмоврегулирования, построенных на традиционных принципах, в частности – сиспользованием ПИД-регуляторов и метода на основе функций Ляпунова,известного в литературе как «бэкстеппинг» [5, 34, 70].

Для такого исследованиянеобходима более подробная математическая модель движения.131.1.1. Математическая модель квадрокоптераВ данной работе была построена более подробная ММ квадрокоптера с учѐтомвлияния экранного эффекта поверхности земли, влияния ветра, гироскопическихмоментов двигателей и винтов и т.д.Аэродинамический анализ винта при действии ветрового возмущения ифизическая модель квадрокоптера в режиме зависания представлены на Рис. 1.1.(а)(б)Рис. 1.1.

(а) – Аэродинамический анализ винта при действии ветровоговозмущения;(б) – Физическая модель квадрокоптера в режиме зависанияНа Рис. 1.1 для i-го винта: wbi – вектор ветра в связанной системе координат,wdi – индуцированная скорость, wmi – результирующая индуцированная скоростьвинта, Pti – сила тяги винта, Pwi – сила тяги при действии ветра.Сила тяги и индуцированная скорость винта могут быть записаны следующимобразом [11, 79]:Pti  c pii22S pi ; wdi Pti2 Si(1.1)где c pi – коэффициент силы тяги,  – плотность воздуха, S i – площадь дискавращения винта; S pi – проекция площади винта.Результирующая индуцированная скорость винта:wmi  wdi  wbi(1.2)14По данным литературы [79, 82], сила тяги i-ого винта при действии ветровоговозмущения:Pw _ i  Pti  Pwi  2Si wdi wmi(1.3)При полѐте вблизи поверхности земли экранный эффект является очевидным,то есть на диск вращения винта действует дополнительная сила тяги. Это означает,что квадрокоптер требует меньше энергии для поддержания состояния полѐта.Отношение сила тяги без учета экранного эффекта и дополнительного силатяги, учитывающего экранный эффект [29]:PgiPti1(1.4)22 V  ri   1   1 1  4hw  d i  где h – высота полѐта; ri – радиус диска вращения i-го винта; V – скорость полѐта внормальной земной системе координат.Результирующая сила тяги квадрокоптера:T4 Pw  0,0,  Pi  ; Pi  Pti  Pwi  Pgi1 (1.5)Сила сопротивления воздуха может быть получена с использованиемуравнения динамического давления [81]:2 fx  S x   wx f   1  S   0 y  2  y  f z  S z   00w2y00  C x 0  C y  2  C wz   z (1.6)где S x , S y , S z T – площадь квадрокоптера, подвергающаяся воздействию ветра;wx , wy , wz T – скорость ветра; Cx , C y , Cz T – коэффициент сопротивления.Для упрощения процесса расчѐта площади воздействия и коэффициентасопротивления модели винтов квадрокоптера представим в виде тонкихполупрозрачных дисков, а модель корпуса квадрокоптера – в виде комбинации15сферы и четырѐх цилиндров и построим эти модели в программной средеSolidworks, как показано на Рис.