无人机飞行控制程序设计与运动参数求解(MATLAB实现)
无人机运动参数计算需基于六自由度(6-DOF)刚体动力学模型,包含平移与旋转运动。
核心方程如下:
1. 牛顿-欧拉方程
2. 运动学方程
%% 参数定义
m = 1.5; % 质量 (kg)
g = 9.81; % 重力加速度 (m/s²)
I = diag([0.082, 0.084, 0.138]); % 惯性矩阵 (kg·m²)
dt = 0.01; % 时间步长 (s)
%% 状态变量初始化
state = [0; 0; 2; % 位置 (x,y,z)
0; 0; 0; % 速度 (vx,vy,vz)
0; 0; 0; % 欧拉角 (phi,theta,psi)
0; 0; 0]; % 角速度 (p,q,r)
%% 控制输入(PID控制器)
Kp_att = [5,5,5]; % 姿态PID比例系数
Ki_att = [0.1,0.1,0.1];
Kd_att = [0.5,0.5,0.5];
%% 仿真循环
t = 0:dt:10;
states = zeros(length(t), 12);
states(1,:) = state;
for i = 1:length(t)-1
% 计算控制输入(示例:悬停控制)
thrust = m*g; % 垂直推力平衡重力
tau = [0; 0; thrust*l - 0.1*state(9)]; % 力矩计算(l为力臂)
% 数值积分(欧拉法)
dstate = dynamics(state, tau, I, m, g);
state = state + dstate*dt;
states(i+1,:) = state;
end
%% 可视化
plot3(states(:,1), states(:,2), states(:,3));
xlabel('X (m)'); ylabel('Y (m)'); zlabel('Z (m)');
title('无人机飞行轨迹');
%% 动力学方程函数
function dstate = dynamics(state, tau, I, m, g)
% 解包状态变量
x = state(1:3);
v = state(4:6);
phi = state(7); theta = state(8); psi = state(9);
p = state(10); q = state(11); r = state(12);
% 平动方程
F_gravity = [0; 0; -m*g];
F_total = [0; 0; thrust] + F_gravity;
dvdt = F_total/m;
% 旋转矩阵(从机体到惯性坐标系)
R = rotation_matrix(phi, theta, psi);
% 转动方程
I_inv = inv(I);
angular_accel = I_inv*(tau - cross(R*p, I*R*p));
dpdt = angular_accel(1);
dqdt = angular_accel(2);
drdt = angular_accel(3);
% 运动学更新
dphidt = p + q*sin(phi)*tan(theta) + r*cos(phi)*tan(theta);
dthetadt = q*cos(phi) - r*sin(phi);
dpsidt = (q*sin(phi) + r*cos(phi))/cos(theta);
% 组合导数
dstate = [dvdt; angular_accel; dphidt; dthetadt; dpsidt];
end
%% 旋转矩阵生成函数
function R = rotation_matrix(phi, theta, psi)
% Z-Y-X欧拉角旋转矩阵
Rx = [1 0 0; 0 cos(phi) -sin(phi); 0 sin(phi) cos(phi)];
Ry = [cos(theta) 0 sin(theta); 0 1 0; -sin(theta) 0 cos(theta)];
Rz = [cos(psi) -sin(psi) 0; sin(psi) cos(psi) 0; 0 0 1];
R = Rz * Ry * Rx;
end1. PID控制器设计
% 姿态控制(以俯仰角为例)
error = theta_des - theta;
integral = integral + error*dt;
derivative = (error - prev_error)/dt;
tau_pitch = Kp_att(2)*error + Ki_att(2)*integral + Kd_att(2)*derivative;2. LQR控制器优化
% 状态空间模型
A = [0 0 0 1 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 1 0 0 0 0;
0 0 0 0 0 1 0 0 0;
0 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 0 0 0 0 0];
B = [0;0;0;0;0;0;0;0;1/m];
Q = diag([100,100,100,1,1,1,0,0,0]);
R = 0.1;
[K,S,e] = lqr(A,B,Q,R);1. 典型输出曲线
2. 性能指标
指标 | 计算公式 | 优化目标 |
|---|---|---|
位置误差 | RMSE=N1∑(xdes−xact)2 | 最小化 |
姿态跟踪精度 | 角度误差积分(IAE) | 最小化 |
控制输入平滑度 | Jerk=dtdu | 最小化 |
1. 风扰动模型
% 恒定风场
wind = [2, 0, 0]; % 东向风速2m/s
v_true = v + wind;2. 传感器噪声
% 添加高斯噪声
noise_level = 0.1;
accel_noise = noise_level * randn(size(accel));3. 多机协同
% 领航-跟随策略
for i = 2:num_drones
relative_pos = drones(i).pos - drones(1).pos;
desired_heading = atan2(relative_pos(2), relative_pos(1));
tau_yaw = Kp_yaw * (desired_heading - drones(i).psi);
end参考代码 无人机飞行控制程序 www.youwenfan.com/contentted/53537.html
通过MATLAB实现无人机运动参数求解需结合动力学建模与控制算法设计。六自由度模型提供精确的运动描述,PID/LQR等控制方法可有效跟踪期望轨迹。实际应用中需考虑风扰、噪声等非理想因素,并通过数值积分优化和实时性改进提升仿真精度。该框架为无人机算法开发、性能评估及教学演示提供了完整解决方案。
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
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