摘要
本文主要研究了四旋翼无人机在复杂环境中的轨迹跟踪与避障控制策略。通过Matlab/Simulink对四旋翼无人机进行了建模与仿真。系统集成了避障算法，使得无人机在执行任务时能够有效避开障碍物，保证飞行的安全性与稳定性。
理论
无人机飞行控制通常涉及姿态控制和位置控制两个层次。在姿态控制中，采用ADRC（Active Disturbance Rejection Control）进行控制，能够有效克服系统中的干扰，提高控制精度。在位置控制方面，主要通过路径规划算法生成期望轨迹，并结合避障算法，实时调整无人机的飞行路径。
关键算法
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路径规划：使用基于图论或采样方法的路径规划算法生成飞行路径。
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避障算法：通过传感器实时感知障碍物，并动态调整无人机飞行路径，以避免碰撞。
实验结果
通过Matlab/Simulink仿真，验证了提出的控制策略的有效性。仿真场景中，无人机能够在有障碍物的环境中安全完成轨迹跟踪任务。下图展示了无人机的实际飞行轨迹（红色）与期望轨迹（蓝色），可以看到在避开障碍物的同时，无人机能够很好地跟踪预定路径。
部分代码
% 参数初始化
init_pos = [0, 0, 1]; % 无人机初始位置
goal_pos = [2, 2, 1]; % 目标位置
% 设置障碍物
obstacles = [1, 1, 1; -1, -1, 1]; % 障碍物坐标
% 路径规划
path = path_planning(init_pos, goal_pos, obstacles);
% 控制器参数设置
adrc_params = set_adrc_params();
% 模拟无人机轨迹跟踪
for t = 1:simulation_time
% 计算控制量
control_input = adrc_controller(current_state, desired_state, adrc_params);
% 更新无人机位置
current_state = update_position(current_state, control_input);
% 可视化
visualize_path(current_state, path, obstacles);
end
参考文献
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Gao, Z., "Active disturbance rejection control: A paradigm shift in feedback control system design," ISA Transactions, 2006.
LaValle, S. M., "Planning algorithms," Cambridge University Press, 2006.
Beard, R., and McLain, T., "Small unmanned aircraft: Theory and practice," Princeton University Press, 2012.
