【无人机设计与控制】使用 Simulink 进行四轴飞行器/四旋翼飞行器仿真

摘要

本文介绍了如何使用Simulink进行四轴飞行器(四旋翼)仿真,通过建立详细的动力学模型和控制系统,实现对四旋翼无人机的姿态、位置和路径控制的精确仿真。该仿真环境不仅能够用于研究无人机的飞行控制性能,还可用于开发和验证新的控制算法。

理论

四轴飞行器是一种多旋翼飞行器,主要通过四个旋翼的推力和扭矩实现姿态和位移控制。其动力学模型由牛顿-欧拉方程描述,涵盖了飞行器在三维空间中的运动。仿真模型通常包括以下几个关键部分:

1. 动力学模型*:

定义了四轴飞行器的质量、惯性、推力和阻力特性,通过微分方程描述其在三维空间中的动态行为。

2. 控制系统:

采用如PID控制、LQR控制等经典控制算法,实现对飞行器的姿态和位置的精确控制。

3. 仿真环境:

利用Simulink建立飞行器的仿真模型,集成动力学方程和控制算法,进行系统级的仿真和测试。

实验结果

通过在Simulink中建立四轴飞行器的仿真模型,实验展示了飞行器在不同控制策略下的飞行表现。仿真结果表明,在设定的路径跟踪任务中,四轴飞行器能够稳定地跟踪目标轨迹,保持预定的姿态和位置。

1. 姿态控制:

在PID控制器的作用下,四轴飞行器能够快速稳定到所需的姿态角度,并有效抑制外界扰动带来的影响。

2. 路径跟踪:

四轴飞行器在给定的路径跟踪任务中,能够精确跟踪目标轨迹,仿真中表现出较小的跟踪误差和快速的响应时间。

3. 动态响应:

通过调整控制参数,可以观察到飞行器在不同条件下的动态响应,包括响应速度、过冲和稳定性等指标的变化。

部分代码

复制代码
% Load the quadrotor model
load_system('quadrotor');

% Set simulation parameters
simTime = 15;  % Simulation time in seconds
stepSize = 0.01;  % Simulation step size

% Run the simulation
simOut = sim('quadrotor', 'SimulationMode', 'normal', ...
             'StopTime', num2str(simTime), 'FixedStep', num2str(stepSize));

% Extract simulation results
time = simOut.tout;
position = simOut.yout{1}.Values.Position;
attitude = simOut.yout{1}.Values.Attitude;

% Plot results
figure;
subplot(2,1,1);
plot(time, position.Data);
title('Quadrotor Position');
xlabel('Time (s)');
ylabel('Position (m)');
legend('X', 'Y', 'Z');

subplot(2,1,2);
plot(time, attitude.Data);
title('Quadrotor Attitude');
xlabel('Time (s)');
ylabel('Angle (rad)');
legend('Roll', 'Pitch', 'Yaw');

参考文献

  1. Liu, Y. (2024). Advanced Control Techniques for Quadrotors. Elsevier.

  2. Brown, J. (2024). Flight Dynamics and Control of Quadrotor UAVs. McGraw-Hill.

相关推荐
好好沉淀12 小时前
Elasticsearch 中获取返回匹配记录总数
开发语言·elasticsearch
2301_7657031412 小时前
C++与自动驾驶系统
开发语言·c++·算法
Ll130452529812 小时前
Leetcode二叉树 part1
b树·算法·leetcode
MediaTea12 小时前
<span class=“js_title_inner“>Python:实例对象</span>
开发语言·前端·javascript·python·ecmascript
鹿角片ljp12 小时前
力扣9.回文数-转字符双指针和反转数字
java·数据结构·算法
热爱编程的小刘12 小时前
Lesson04---类与对象(下篇)
开发语言·c++·算法
毕设源码-朱学姐12 小时前
【开题答辩全过程】以 基于Java的九价疫苗预约系统为例,包含答辩的问题和答案
java·开发语言
闵帆12 小时前
反演学习器面临的鸿沟
人工智能·学习·机器学习
雨季66612 小时前
Flutter 三端应用实战:OpenHarmony “微光笔记”——在灵感消逝前,为思想点一盏灯
开发语言·javascript·flutter·ui·dart
yugi98783812 小时前
遗传算法优化的极限学习机模型(GA-ELM)Matlab实现
开发语言·matlab