多旋翼无人机飞控系统（2）——飞行控制律概述
多旋翼无人机飞控系统
（2）飞行控制律概述
飞行控制律的设计是飞控系统设计的核心技术。多旋翼无人机的控制算法主要集中于姿态和高度的控制，除此之外还有一些用来控制速度、位置、航向、3D轨迹跟踪等。
飞行控制率设计算法概述
下面我们首先来简单概述一下学术和工程领域研究较多的线性和非线性控制算法及其特点。
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PID控制
PID控制属于传统控制方法，是目前最成功、用的最广泛的控制方法之一。其控制方法简单，无需前期建模工作，参数物理意义明确，适用于飞行精度要求不高的控制。当前市场上绝大部分多旋翼均采用PID控制。
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LQR控制
LQR是被运用来控制无人机的比较成功的方法之一，其对象是能用状态空间表达式表示的线性系统，目标函数为状态变量或控制变量的二次函数的积分。而且Matlab软件的使用为LQR的控制方法提供了良好的仿真条件，更为工程实现提供了便利。
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H∞控制
属于鲁棒控制，所谓“鲁棒性”，是指控制系统在一定（结构，大小）的参数摄动下，维持某些性能的特性。鲁棒控制可以很好解决因干扰等因素引起的建模误差问题，但它的计算量非常大，依赖于高性能的处理器，同时，由于是频域设计方法，调参也相对困难。Taeyoung Lee采用鲁棒控制理论设计了某四旋翼无人机非线性跟踪控制律。
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反馈线性化（feedback linearization）控制
反馈线性化是非线性系统常用的一种方法。它利用数学变换的方法和微分几何学的知识，首先，将状态和控制变量转变为线性形式，然后，利用常规的线性设计的方法进行设计，最后，将设计的结果通过反变换，转换为原始的状态和控制形式。
反馈线性化理论有两个重要分支：微分几何法和动态逆法，其中动态逆方法较微分几何法具有简单推算的特点，因此更适合用在飞行控制系统的设计上。
但是，动态逆方法需要相当精确的飞行器模型，这在实际情况中是十分困难的。此外，由于系统建模误差，加上外界的各种干扰，因此，设计时要重点考虑鲁棒性的因素。
动态逆的方法有一定的工程应用前景，现已成为飞控研究领域的一个热点话题。G.J.J.Ducard在小型无人机控制律设计中应用了非线性动态逆控制，J.Brinker等人在X-36 无人机上采用了动态逆控制方法，D.B.Doman将动态逆控制方法应用于X-33的爬升段控制律设计，并通过仿真验证了对飞机有良好的控制效果。
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反步控制（Backstepping）
反步控制是非线性系统控制器设计最常用的方法之一，比较适合用来进行在线控制，能够减少在线计算的时间。
基于Backstepping的控制器设计方法，其基本思路是将复杂的系统分解成不超过系统阶数的多个子系统，然后通过反向递推为每个子系统设计部分Lyapunov函数和中间虚拟控制量，直至设计完成整个控制器。
反步方法运用于飞控系统控制器的设计可以处理一类非线性、不确定性因素的影响，而且已经被证明具有比较好稳定性及误差的收敛性。
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自适应控制(adaptive control)
自适应控制也是一种基于数学模型的控制方法，它最大的特点就是对于系统内部模型和外部扰动的信息依赖比较少，与模型相关的信息是在运行系统的过程中不断获取的，逐步地使模型趋于完善。随着模型的不断改善，由模型得到的控制作用也会跟着改进，因此控制系统具有一定的适应能力。
但自适应控制比常规反馈控制要复杂，成本也很高，因此只是在用常规反馈达不到所期望的性能时，才会考虑采用自适应的方法。
无人机群组成Intel标志
综合来看，根据控制理论当前发展的两大类别，无人机飞行控制律设计主要分为依据经典控制理论和现代控制理论的两大类方法。
以时域响应、根轨迹、频率响应特性为理论依据的设计方法为经典设计方法，主要用来控制纵向、横侧向弱耦合且机动性要求不高的无人机，如PID控制、H∞控制等。
基于现代控制理论的飞行控制技术种类繁多，其中比较有代表性的有动态逆控制、鲁棒控制、自适应控制、滑模控制、智能控制等，主要用于纵向、横侧向强耦合且机动性要求较高的无人机。
基于现代控制的飞行控制律在国外的无人机飞控系统设计中已有成功应用，国内的学者大部分工作还是在理论和仿真阶段，用于工程实践中的还较少。
与经典控制方法相比，应用现代控制理论能进一步提高控制系统性能，但大多现代控制理论对模型的精确性要求很高，由于无人机在建模时存在结构、气动、硬件、传感系统等诸多不确定性，很难建立高精度模型，因此先进的现代控制方法较难应用于实际工程。
目前飞行控制律设计的发展趋势是将经典与现代控制理论及多种控制方法相结合，发挥不同控制理论优点，规避各自缺点，采用多种控制方法来实现综合控制，以满足飞控系统日益苛刻的指标要求。
多旋翼无人机飞行控制率研究概述
多旋翼无人机飞控技术的研究无论是在学术界还是工程界都在紧锣密鼓的进行，世界范围内也有很多Quadrotor项目正在进行。这些研究和项目正在迅速的将无人机飞控技术推向成熟和多样化。
在文献记录上，自2002年起，关于四旋翼飞行器的论文文献呈现逐年上升的趋势，以IEEE为例，统计其自2000年开始的关于Quadrotor论文的情况，所得数据统计表如上图所示。不仅在文献数量上逐年增加，文章所研究的内容从简单的姿态控制转向路径规划，从经典PID控制方法转向研究更为高级的神经网络、动态逆、容错控制等算法。
IEEE关于Quadrotor文献统计
我们可以看到多旋翼飞控技术正在蓬勃发展，但同时我们也应该注意到目前飞行控制领域的研究重点仍聚焦在开发和使用各种新的控制律设计算法，而对控制系统评估和确认的系统性研究则很缺乏，但后者又是保证飞行安全、取得放飞许可的关键依据。
伴随着多旋翼无人机在工业领域的广泛应用，对多旋翼飞控系统的要求也在不断提高，飞行控制律也日趋复杂，控制工程师一方面要针对不同的飞机构型、任务、飞行状态及指标要求设计出符合多准则的控制律，另一方面要采用有效的分析方法证明这些操稳性能及飞行品质在气动参数、结构参数及传感系统存在不确定的条件下仍具有令人满意的鲁棒性。
但现代飞行控制系统是强非线性多输入多输出系统，同时建模过程中又存在广泛的不确定性。因此，评估与确认是飞控系统验证与确认的重要部分，也是控制律设计中的一个非常重要的环节，其目的是保证所设计的控制律能够使飞机在所有可预测参数变化时安全稳定地飞行，同时满足飞行品质要求。
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