手把手教你学simulink(28.1)--四旋翼无人机景示例:基于Simulink的四旋翼无人机(Quadcopter)编队飞行控制系统
目录
项目示例:基于Simulink的四旋翼无人机(Quadcopter)编队飞行控制系统
项目背景
项目结构
1. 多旋翼无人机动力学建模
1.1 无人机运动方程
1.2 无人机姿态方程
1.3 状态空间模型
2. 协同控制器设计
2.1 一致性算法
2.2 实现一致性算法
2.3 添加协同控制器模块
3. 通信与信息共享
3.1 通信网络建模
4. 路径规划与避障
4.1 人工势场法
4.2 实现人工势场法
4.3 添加路径规划模块
5. 故障检测与容错
5.1 故障检测
5.2 容错控制
6. 性能评估与可视化
总结
关键功能总结:
进一步扩展
详细说明
1. 动力学建模
2. 协同控制器设计
3. 通信与信息共享
4. 性能评估与可视化
项目示例:基于Simulink的四旋翼无人机(Quadcopter)编队飞行控制系统
项目背景
伴随着无人机技术的进步,在军事领域具有战略意义,在农业中用于精准施药,在物流配送和环境监测方面也展现出巨大的潜力。多架无人机组成的编队在复杂环境中能够高效执行任务,并且能显著提升系统的可靠性和适应性。要突破下列核心技术难题:
- 协调控制:通过多旋翼飞行器间的协同运作实现编队运行状态的有效维持。
- 通信与数据共享:基于无线网络平台实现各飞行器间的实时数据交互机制。
- 路径规划与避障:开发智能导航系统以确保编队能够在复杂环境空间中安全运行。
- 故障预警与容错:构建完善的监测预警系统以及时识别并应对单机故障情况。
本项目的具体目标在于利用Simulink平台构建一个多无人机编队飞行控制系统,并以以下目标为基础进行设计。
- 多旋翼无人机的动力学建模工作:针对每架无人机独立开展六自由度(6-DOF)动力学建模研究。
- 协同控制器设计:采用一致性算法(Consensus Algorithm)构建多旋翼无人机协同控制器体系框架,并确保编队飞行稳定性。
- 通信网络模拟及无人机间状态信息共享:搭建动态通信模型以支持多平台间实时数据交互功能开发。
- 基于人工势场法的路径规划及避障方案设计:构建智能避障算法以实现团队协作下复杂环境下的精准导航能力提升。
- 故障检测机制实现及容错策略优化:建立全面的状态监测系统并制定应急预案以提高团队应对故障的能力水平。
- 系统协同控制效果评估及路径跟踪性能分析:通过仿真手段全面评估系统运行效能并提供直观的数据可视化展示。
项目结构
该项目将分为以下几个主要模块:
- 多旋翼飞行器的动力学分析
- 协调控制模块的开发
- 网络传输与数据交互
- 智能路径优化及障碍物规避策略
- 故障诊断系统及其冗余机制优化
- 系统性能评价及数据展示技术优化
1. 多旋翼无人机动力学建模
为了实现对每个无人机的六自由度(6-DOF)动力学模型开发目标。假设我们的无人机数量为NN架,则其中每架无人机的动力学方程表达式可表示为:
1.1 无人机运动方程
v˙i=Ri(ϕi,θi,ψi)g+1miFiv˙i=Ri(ϕi,θi,ψi)g+mi1Fi ω˙i=Ii−1(Mi−ωi×(Iiωi))ω˙i=Ii−1(Mi−ωi×(Iiωi))
其中:
vivi 代表第 ii 架无人机的速度向量。
R_i(ϕ_i,θ_i,ψ_i) 表示第 ii 架无人机的姿态参数(滚动角 ϕ_i、俯仰角 θ_i 和偏航角 ψ_i)。
g 代表地球表面的重力加速度常数。
F_i 表示第 ii 架无人机所受的总升力矢量。
ω_i 为第 ii 架无人机的角速度向量。
*j_jj_ii_ J_ii_ 表示第 ii 架无人机的转动惯性张量。
*M_jj_ii_ M_ii_ 表示作用于第 *ii_架无人机 的总力矩矢量。
1.2 无人机姿态方程
\dot{\phi}_i = p_i + (q_i \sin\phi_i + r_i \cos\phi_i) \tan\theta_i
\dot{\theta}_i = q_i \cos\phi_i - r_i \sin\phi_i
\dot{\psi}_i = q_i \sin\phi_i + r_i \cos\phi_i \cdot \cos\theta_i
其中:
- pi,qi,ripi,qi,ri 分别是第 ii 架无人机绕机体坐标系的x、y、z轴的角速度。
1.3 状态空间模型
为了便于后续的控制设计工作进行优化配置,在此我们选择将所研究的方程组表示为状态空间模型的形式。其中每个无人机被定义为包含以下12个状态变量:位置坐标包括x_i、y_i和z_i三个分量;速度矢量由v_x^ i、v_y^ i和v_z^ i组成;姿态参数由ϕ_ i、θ_ i和ψ_ i表示;角速度分量则为p_ i、q_ i和r_ i;此外还有四个控制输入信号:分别对应于四个旋翼的转速ω₁^ i至ω₄^ i。
状态空间模型可以表示为:
x˙i(t)=Axi(t)+Bui(t)x˙i(t)=Axi(t)+Bui(t) yi(t)=Cxi(t)+Dui(t)yi(t)=Cxi(t)+Dui(t)
其中:
- xi(t) = [x_i,y_i,z_i,\dot{x}_i,\dot{y}_i,\dot{z}_i,\phi_i,\theta_i,\psi_i,p_i,q_i,r_i]^T表示第 i 台无人机的状态信息集合。
- u_i(t) = [\omega_{1,i},\omega_{2,i},\omega_{3,i},\omega_{4,i}]^T为第 i 台无人机的控制指令组合。
- y_i(t) = [x_i,y_i,z_i,\phi_i,\theta_i,\psi_i]^T表示第 i 台无人机的输出信息(包括位置与姿态角)。
- A、B、C、D为状态空间矩阵。
2. 协同控制器设计
为了达成多无人机编队飞行的目标, 我们可以采用一致性算法(Consensus Algorithm)。基于相邻无人机之间的状态信息交流机制设计出了一致性算法(Consensus Algorithm), 该机制能够使整个编队逐渐达到一致的状态。具体而言, 每架无人机的控制输入表达式如下所示:
ui=−kp(pi−pd)−kv(vi−vd)−kx(xi−xd)ui=−kp(pi−pd)−kv(vi−vd)−kx(xi−xd)
其中:
- pi, vi, xi 分别表示第 i 架无人机的位置、速度和加速度。
- pd, vd, xd 是期望的目标位置、速度和加速度。
- kp, kv, kx 是控制增益。
2.1 一致性算法
一致性算法的基本原理在于通过无人机间的相互状态反馈实现编队的一致性目标。假设现在存在N架无人机,则其中每架无人机的控制输入可用数学表达式表示为
ui=−∑j∈Ni(xi−xj)ui=−∑j∈Ni(xi−xj)
其中:
- NiNi构成ii架无人机的邻居群体。
- xixi是ii号无人机所处的位置。
- xjxj位于jj号无人机所在的位置。
2.2 实现一致性算法
通过Simulink平台,我们可以应用MATLAB Function模块来实现一致性算法。以下是对该算法的具体实现代码。
matlab
深色版本
function [u_x, u_y, u_z] = consensusController(positions, velocities, neighbors, kp, kv)
% 获取当前无人机的位置和速度
x_i = positions(1);
y_i = positions(2);
z_i = positions(3);
vx_i = velocities(1);
vy_i = velocities(2);
vz_i = velocities(3);
% 初始化控制信号
u_x = 0;
u_y = 0;
u_z = 0;
% 计算一致性控制输入
for j = 1:length(neighbors)
x_j = positions(neighbors(j), 1);
y_j = positions(neighbors(j), 2);
z_j = positions(neighbors(j), 3);
vx_j = velocities(neighbors(j), 1);
vy_j = velocities(neighbors(j), 2);
vz_j = velocities(neighbors(j), 3);
u_x = u_x - kp * (x_i - x_j) - kv * (vx_i - vx_j);
u_y = u_y - kp * (y_i - y_j) - kv * (vy_i - vy_j);
u_z = u_z - kp * (z_i - z_j) - kv * (vz_i - vz_j);
end
end
2.3 添加协同控制器模块
matlab
深色版本
% 添加协同控制器模块
add_block('simulink/User-Defined Functions/MATLAB Function', 'Consensus_Controller');
set_param('Consensus_Controller', 'FunctionName', 'consensusController');
% 连接协同控制器模块
connect_blocks('Drone_Positions', 'Consensus_Controller');
connect_blocks('Drone_Velocities', 'Consensus_Controller');
connect_blocks('Neighbor_List', 'Consensus_Controller');
3. 通信与信息共享
为了实现无人机间的状态数据传递,本研究可以选择性地将Simulink代码导出至目标平台,并构建基于无线通信仿真技术的系统模型。随后,每架无人机能够实时接收并整合来自其他无人机的定位和运动参数数据。
3.1 通信网络建模
该系统可以通过Simulink Coder中的UDP Send和UDP Receive模块实现无人机间的通信模拟。以下是对无人机间通信网络建模的具体步骤。
matlab
深色版本
% 添加UDP发送模块
add_block('simulink/Signal Routing/UDP Send', 'UDP_Sender');
set_param('UDP_Sender', 'RemoteIPAddress', '127.0.0.1'); % 设置远程IP地址
set_param('UDP_Sender', 'RemotePort', '5000'); % 设置远程端口号
% 添加UDP接收模块
add_block('simulink/Signal Routing/UDP Receive', 'UDP_Receiver');
set_param('UDP_Receiver', 'LocalPort', '5000'); % 设置本地端口号
set_param('UDP_Receiver', 'OutputBufferSize', '1024'); % 设置输出缓冲区大小
% 连接通信模块
connect_blocks('Drone_State', 'UDP_Sender');
connect_blocks('UDP_Receiver', 'Drone_State');
4. 路径规划与避障
为了确保编队飞行的安全性,我们可以采用人工势场法(Artificial Potential Field, APF)来进行路径规划及避障任务。该方法通过在目标点与障碍物之间构建虚拟引力场与斥力场来实现导航功能,并能有效引导编队避开障碍物并成功抵达目标区域。
4.1 人工势场法
人工势场法的核心概念在于在目标点与障碍物之间构建假想的引力场所与排斥场所。无人机在此引力与斥力的影响下进行运动,并最终收敛至目标点。引力场所与排斥场所的数学表达式如下:
F_{\text{attr}} = k_{\text{att}} (p_{\text{goal}} - p_{\text{drone}} ) , 其中 F_{\text{rep}} = \sum_{i=1}^{n} k_{\text{rep}} (d_i - d_0)^2
其中:
- F_gravity 和 F_repulsion 分别表示引力场和斥力场。
- F_grav 和 F_rep 分别表示引力系数和斥力系数。
- target_pos 和 obstacle_dist 分别表示无人机当前位置和到障碍物的距离。
- current_drone_pos 和 safe_dist 分别表示无人机当前位置和安全距离。
4.2 实现人工势场法
在Simulink环境中, 我们可以通过MATLAB Function模块来模拟人工势场算法. 以下是该算法的具体实现代码:
matlab
深色版本
function [u_x, u_y, u_z] = apfController(goal_position, drone_positions, obstacles, k_att, k_rep, d_0)
% 计算引力场
F_att = k_att * (goal_position - drone_positions);
% 计算斥力场
F_rep = zeros(size(drone_positions));
for i = 1:length(obstacles)
d_i = norm(drone_positions - obstacles(i, :));
if d_i < d_0
F_rep = F_rep + k_rep / (d_i - d_0)^2 * (drone_positions - obstacles(i, :));
end
end
% 计算总力
F_total = F_att + F_rep;
% 输出控制信号
u_x = F_total(:, 1);
u_y = F_total(:, 2);
u_z = F_total(:, 3);
end
4.3 添加路径规划模块
matlab
深色版本
% 添加路径规划模块
add_block('simulink/User-Defined Functions/MATLAB Function', 'Path_Planning');
set_param('Path_Planning', 'FunctionName', 'apfController');
% 连接路径规划模块
connect_blocks('Goal_Position', 'Path_Planning');
connect_blocks('Drone_Positions', 'Path_Planning');
connect_blocks('Obstacle_List', 'Path_Planning');
5. 故障检测与容错
为增强编队飞行系统的抗干扰能力,建议建立故障预警系统。一旦某架无人机发生故障,其他无人机应迅速修正队形布局,并有效执行任务目标。
5.1 故障检测
我们可以通过应用卡尔曼滤波器(Kalman Filter)来实现无人机状态信息的估计,并利用残差分析来进行故障诊断。当计算出的残差超出预设阈值时,则判定该无人机出现故障。
5.2 容错控制
一旦某个无人机出现故障被识别到时,剩下的无人机将根据既定方案进行优化编组安排,并协调其飞行姿态以确保整体编队的有效运作.例如,在这种情况下,它们可能会重新分派各项职责,并由剩余的无人机构建空缺位置以维持连续性.
6. 性能评估与可视化
为了深入理解控制系统的性能特征及其动态行为规律,在工程实践中我们通常采用Scope``与To Workspace``这两种工具来进行状态数据的采集与实时显示。
matlab
深色版本
% 添加设定值显示模块
add_block('simulink/Sources/Signal Builder', 'Desired_Trajectory');
set_param('Desired_Trajectory', 'TimeValues', [0, 10], 'SignalValues', [0, 100]); % 设定位置随时间变化
% 添加实际值显示模块
add_block('simulink/Sinks/Scope', 'Position_Display');
connect_blocks('GPS_Sensor', 'Position_Display');
add_block('simulink/Sinks/Scope', 'Attitude_Display');
connect_blocks('IMU_Sensor', 'Attitude_Display');
% 添加误差显示模块
add_block('simulink/Math Operations/Subtract', 'Error_Calculator');
connect_blocks('Desired_Trajectory', 'Error_Calculator');
connect_blocks('GPS_Sensor', 'Error_Calculator');
% 添加控制信号显示模块
add_block('simulink/Sinks/Scope', 'Control_Signal_Display');
connect_blocks('Control_Signal_Allocation', 'Control_Signal_Display');
% 启动仿真
sim('Quadcopter_Formation_Flight_System');
% 获取仿真结果
position_data = get_param('Position_Display', 'SimulationData');
attitude_data = get_param('Attitude_Display', 'SimulationData');
error_data = get_param('Error_Calculator', 'SimulationData');
control_signal_data = get_param('Control_Signal_Display', 'SimulationData');
% 绘制结果图表
figure;
subplot(3,1,1);
plot(position_data.Time, position_data.Data, 'b');
hold on;
plot([0, 10], [0, 100], 'r--');
title('Position Response');
xlabel('Time (s)');
ylabel('Position (m)');
legend('Estimated Position', 'Setpoint');
subplot(3,1,2);
plot(attitude_data.Time, attitude_data.Data, 'g');
title('Attitude Response');
xlabel('Time (s)');
ylabel('Attitude Angle (°)');
subplot(3,1,3);
plot(error_data.Time, error_data.Data, 'm');
title('Error');
xlabel('Time (s)');
ylabel('Error (m)');
总结
基于提供的代码库搭建一个多无人机编队飞行控制系统的过程中,请您按照步骤构建整个系统架构。该系统采用一致性算法实现无人机间的协同控制,在同步飞行的同时维持预设队形结构;通过无线通信网络完成各型态下的状态数据交互功能;基于人工势场算法规划路径并规避障碍物以确保编队可避开障碍物并安全抵达指定区域;在个别无人机出现故障时请立即加入故障检测模块以便其他无人 机能迅速调整队形维持任务执行。Simulink的强大建模与仿真能力将使您得以高效设计出复杂而完善的控制算法方案并在实际工程中顺利应用这些创新技术成果
关键功能总结:
- 多旋翼无人机动力学建模:构建一个多旋翼无人机的六自由度(6-DOF)动力学模型。
- 协同控制器设计:采用一致性算法(Consensus Algorithm)为基础进行协同控制器的设计。
- 通信与信息共享:通过模拟无线通信网络的方式实现无人机之间的状态信息交换。
- 路径规划与避障:采用人工势场法(APF)为基础设计路径规划与避障算法。
- 故障检测与容错:开发故障检测机制,在某一无人机出现故障时能够及时调整编队结构以完成任务。
- 性能评估与可视化:通过仿真结果分析来评估系统的协同控制效果和路径跟踪性能,并提供直观的可视化展示。
进一步扩展
- 多编队协同控制:可以通过多编队协同控制系统框架支持多个编队完成多样化任务,并确保各编队之间信息共享与协作。
- 自适应控制:可以集成自适应控制系统框架以实时调节控制器参数,并根据环境变化或模型不确定性自动优化系统性能。
- 硬件在环仿真(HILS):可以通过建立基于Simulink的硬件在环测试平台来验证和优化控制算法的实际性能。
- 远程监控与管理:可以通过构建基于物联网的无人机状态监测系统实现实时监控和智能干预功能。
详细说明
1. 动力学建模
为了使建模过程更加简便,我们可以借助Simulink中的Aerospace Blockset工具箱来实现相关功能。该工具箱集成了多种现成的无人机动力学模型模块,并支持与其他模块协同工作以构建完整的动态系统模型。以下将介绍如何利用Aerospace Blockset进行建模操作
matlab
深色版本
% 添加四旋翼无人机动力学模型
add_block('aero/Aerospace Blocks/Flight Control/Unmanned Aerial Vehicle Dynamics Model/Quadcopter Dynamics Model', 'Drone_Dynamics_Model');
% 设置无人机参数
set_param('Drone_Dynamics_Model', 'Mass', '1.5'); % 质量 (kg)
set_param('Drone_Dynamics_Model', 'Inertia', '[0.0820, 0.0845, 0.1377]'); % 转动惯量 (kg·m²)
set_param('Drone_Dynamics_Model', 'ArmLength', '0.225'); % 机臂长度 (m)
set_param('Drone_Dynamics_Model', 'ThrustCoefficient', '8.54858e-06'); % 升力系数
set_param('Drone_Dynamics_Model', 'TorqueCoefficient', '1.6e-07'); % 力矩系数
2. 协同控制器设计
旨在增强协同控制系统的实时响应能力和抗干扰性能。建议采用更为先进的协同控制算法方案来提升系统整体性能水平。例如基于分布式的模型预测控制系统(DMPC)以及领航者-追踪型(Leader-Follower)策略等方法均具有显著优势。以下将展示如何在实际应用中实现DMPC的具体方法
matlab
深色版本
% 添加分布式模型预测控制模块
add_block('simulink/User-Defined Functions/MATLAB Function', 'Distributed_MPC');
set_param('Distributed_MPC', 'FunctionName', 'distributedMPC');
% 连接分布式模型预测控制模块
connect_blocks('Drone_Positions', 'Distributed_MPC');
connect_blocks('Drone_Velocities', 'Distributed_MPC');
connect_blocks('Neighbor_List', 'Distributed_MPC');
3. 通信与信息共享
旨在以精确的方式模拟真实世界的通信延迟和丢包现象,在通信模型中引入延迟模块并设定丢包比例。
matlab
深色版本
% 添加通信延迟模块
add_block('simulink/Discrete/Unit Delay', 'Communication_Delay');
set_param('Communication_Delay', 'InitialCondition', '0'); % 设置初始条件
set_param('Communication_Delay', 'SampleTime', '0.1'); % 设置采样时间
% 连接通信延迟模块
connect_blocks('UDP_Sender', 'Communication_Delay');
connect_blocks('Communication_Delay', 'UDP_Receiver');
4. 性能评估与可视化
为了更加直观地评估控制系统的表现,可通过Simulink Data Inspector工具来进行记录和分析仿真数据。以下是一些示例:
matlab
深色版本
% 启用数据记录
set_param('Quadcopter_Formation_Flight_System', 'DataRecordedToWorkspace', 'on');
set_param('Quadcopter_Formation_Flight_System', 'SaveFormat', 'Dataset');
% 启动仿真
sim('Quadcopter_Formation_Flight_System');
% 使用Simulink Data Inspector查看结果
open('Quadcopter_Formation_Flight_System_DataInspector');
按照以下步骤进行操作:首先,请您通过这些方法搭建一个完整的多无人机编队飞行控制系统;然后,在完成搭建后,请对这一系统进行全面的性能评估与持续优化。
