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摘 要

近年来，随着信息技术的不断发展，对无人机的研究不断深入。在许多领域，如农业生产，救灾，街景拍摄，监督检查等。驾驶无人飞机的不断增加，并在无人直升机的研究也深入。由于无人直升机属于欠驱动、强耦合、多约束和非线性控制，所以其控制算法成为了该领域的热点问题。

在这篇文章中，第一介绍了无人直升机发展史上的当前状况，无人直升机飞行控制，并简要介绍了模型预测控制的研究现状和现在常用方法。无人直升机控制模型控制，模型预测控制的应用与改进等。接着介绍本文中无人直升机相关公式、建模和跟踪平台。然后本文基于MPC算法设计姿态控制器，首先介绍MPC算法与控制原理，再设计控制器，并且进行仿真实验，最后通过硬件实验，验证控制效果。

关键词： 非线性控制；滑模控制；模型预测；MPC算法；姿态控制

Research on trajectory tracking method of unmanned helicopter based on model predictive control

Abstract

In recent years, with the continuous development of information technology, the research on uav has been further deepened. In many fields, such as agricultural production, disaster relief, street scene shooting, supervision and inspection. The number of drone pilots is increasing, and research in unmanned helicopters is also deepening. Since unmanned helicopter is underactuated, strongly coupled, multi-constrained and nonlinear, its control algorithm has become a hot topic in this field.

In this paper, the current situation in the development history of the unmanned helicopter and the flight control of the unmanned helicopter are introduced in the first place, and the research status and current common methods of the model predictive control are also briefly introduced. Unmanned helicopter control model control, application and improvement of model predictive control. Then, the relevant formula, modeling and tracking platform of unmanned helicopter are introduced. Then, based on the MPC algorithm, the attitude controller is designed in this paper. First, the MPC algorithm and control principle are introduced. Then, the controller is designed and simulated.

Key words： nonlinear control；Sliding mode control；model prediction；MPC algorithm；attitude control

目录

第一章 引言 1

1.1 本文主要研究和意义 1

1.2 无人直升机的发展历史 1

1.3无人直升机研究现状 2

1.4 本章小结 4

第二章 无人直升机的数学模型 5

2.1 无人直升机简介 5

2.2无人直升机数学模型 5

2.2.1 输入和输出 5

2.2.2子模块 6

2.2.3 线性化 9

2.2.4 状态空间模型 10

2.3本章小结 12

第三章 基于MPC的无人直升机轨迹跟踪控制 13

3.1 预测模型的研究现状 13

3.2 MPC算法与控制原理 14

3.2.1 预测控制算法 15

（1）基于预测模型 15

3.2.2 轨迹跟踪 19

3.3 基于MPC的控制器设计 21

3.3.1 预测方程 21

3.3.3 优化问题数学描述 22

3.3.4 预测控制闭环解 23

3.4 轨迹跟踪控制仿真实验以及结果分析 24

3.5 本章小结 26

第四章 基于MPC的无人直升机实验 27

4.1 无人直升机飞行硬件配置 27

4.1.1 直升机模型 27

4.1.2 无人直升机规格参数 28

4.2 软件设计 28

4.3 实验检验 29

4.3.1 单位阶跃响应实验 29

4.3.2 轨迹跟踪控制实验与结果分析 32

4.4 本章小结 33

第五章 总结与展望 34

5.1 工作总结 34

5.2 系统评价 34

5.3 工作展望 34

参考文献 35

第一章 引言

1.1 本文主要研究和意义

近年来，不断深化对无人直升机的研究，在许多领域，如农业生产，抗灾抢险，街景拍摄，监督检查，环保检测，电力检测，交通监控，农业植保等不断扩展和应用，学术界和高校在无人直升机的兴趣继续上升。但是，由于无人驾驶直升机驱动不足，耦合强，多约束且非线性，因此对无人驾驶直升机的控制已成为一个热门问题^[1][2][3]。

无人直升机控制过程中，因为采集的时序具有滞后特性，所以需要采用预估模型对于无人直升机进行预估模型，并将预测模型的输出信号和实际输出进行比较，把误差作为下一个输出的控制信号发给控制器。

现代无人直升机涉及许多最先进的控制算法和技术，其中最重要的是自主飞行控制技术。无人直升机的控制，有几种类型：PID控制，LQR控制，滑模控制，后步进控制，模型预测控制等。另外，相对于一个问题，即控制参数导致在输出一个延迟效应，Swaroop等人提出了一种克服反向步进控制的缺点的动态面控制，以克服反步控制技术的缺点。在此基础上，许多学者还根据市场需求研究了自适应控制，鲁棒技术，智能技术等先进控制技术的组合控制方法，并在机器人手臂控制中得到了广泛的应用。

无人直升机控制器对硬件要求不高，只需要在无人机里加入微型计算机就可以实现控制，比较经济。

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