旋翼无人机的实验机动性和敏捷性量化
文 l 张飞
编辑 l 张飞
多旋翼飞行器是最受欢迎的旋翼式无人机。它们是一种带有三个或更多固定桨距螺旋桨的直升机，通过单独改变它们的旋转速度来提升和控制平台。
多旋翼的主要优点是紧凑、坚固和制造和维修成本低。
然而，目前没有发表的研究客观、定量和实验性地确定多旋翼的机动性和灵活性。
许多机动性和灵活性指标，以及详细的测试程序和最低要求，存在于有人驾驶飞机中。然而，其中一些指标不直接适用于小型无人机。
基于有人驾驶飞机行业实践和研究的新测试程序，基于简单的开环阶跃输入机动，已经开发出来。它使用只有机载飞行控制器日志，实验性地确定了九个机动性和灵活性指标。该测试程序使用两个不同的多旋翼进行验证。
相关程序和度量标准
机动性被定义为通过旋翼或其他控制设备施加力来改变飞行器飞行路径的能力。
换句话说，机动性是在飞行包络中的任何点上可实现的速度矢量变化率的最大可测量值。
敏捷性被定义为飞行器飞行路径可以快速改变的能力。换句话说，敏捷性是在飞行包络中的任何点上可实现的加速度矢量变化率的最大可测量值。
本文采用的选择指标（“选择的机动性和敏捷性指标”部分）包括达到峰值角加速度的时间、达到20°姿态角的时间、在前0.2或1秒内的姿态变化和基于10-90%上升时间的带宽。
下面的文献综述重点是寻找一种简单的实验测试程序和相应的客观量化机动性和敏捷性指标，代表飞行器的性能。
文献中存在更多的程序和指标，一些更准确，但它们更难或更耗时。
赛车无人机和新的无人机配置和/或原型必须在增加续航时间或更重的负载能力与机动性和敏捷性之间进行权衡。
Mehmood等7通过比较六个自由度上的峰值加速度来研究倾斜所有螺旋桨对六旋翼敏捷性的影响（“选择的机动性和敏捷性指标”部分）。
Karimi等8在整个飞行包络中变化了一组指标，以找到可行的组合，并从中找到它们对执行拉起和转弯机动所需的最小时间的影响。
Campbell9开发了一种使用可达性和扰动敏感性集合来量化MAV的机动性和阵风容忍度的方法，需要系统识别。
上述文献使用模型、系统识别和模拟来识别有限数量的机动性和/或敏捷性指标。
它没有提供全面的指标集或任何实验测试程序。从这些研究中，只有峰值加速度被保留为机动性指标（“选择的机动性和敏捷性指标”部分）。
由于关注无人机的机动性和敏捷性的文献较少，因此对有人驾驶飞机的文献进行了审查，以寻找和/或推导出可能适合用于实验量化小型（旋翼）无人机机动性和敏捷性的指标和方法。
大多数有人驾驶的直升机机动性和敏捷性要求和指标是在1990年代之前由美国武装部队制定和评估新直升机开发的。飞机的操纵品质表达了飞行员的飞行轻松程度。
在过去的二十年中，航空设计标准33（ADS-33），当前版本为E,10被认为是最全面的客观和主观机动性、敏捷性和操纵品质要求集。
然而，由于大多数无人机飞行时使用低级别稳定控制器以确保安全和可控性，因此一些（组）指标不直接适用。
大多数无人机也是通过“手指控制”的遥控器进行控制，而不是通过中央或侧杆，使控制力要求无效。
ADS-33E还采用任务任务元素（MTE），这些元素根据测试飞行员基于主观的Cooper-Harper尺度评估操纵品质等级（HQR），因此需要多个测试飞行员执行这些操纵。
由于使用低级别稳定控制器的无人机已经大大降低了飞行工作量，因此HQR变得不那么重要。因此，从ADS-33E中，保留了最有趣的指标是CP和姿态快速度Q（“选定机动性和敏捷性指标”部分）。
Floyd等人进行了一项有人驾驶直升机的机动性和敏捷性分析实验，并评估了以下指标：1秒内的姿态变化Δα1s；
峰值角加速度α¨peak；达到峰值角加速度的时间Tα¨peak；峰值角速率（=CP）和达到峰值角速率的时间Tα˙peak。
所有这些都被保留在这里（“选定机动性和敏捷性指标”部分）。Liefer等人和Paranjape和Ananthkrishnan研究了适用于固定翼战斗机的敏捷性指标，发现包括：达到某个角度的时间（稳定）；
峰值俯仰/滚转速率（=CP）；以及达到某个角度的时间（不稳定），Txx°。
后两个保留在这里（“选定机动性和敏捷性指标”部分）。Yilmaz和Pavel以及Padfield根据ADS-33标准研究了带宽和相位延迟，因为它们被认为是主要的精密任务质量指标。
在我们的研究中，开发了一个特定的飞行测试程序，进行了几次飞行测试，并通过频率响应技术提取了俯仰、滚转和偏航的带宽和相位滞后，但这只是部分成功。
主要原因是，由于飞行是手动执行的，飞行员很难进行这些小高频输入，这也是测试飞行员报告的常见问题。鉴于小型无人机的峰值角速率比大型有人驾驶直升机高得多，这变得更加棘手。
自动控制输入在这里肯定会起作用，但超出了本文的范围。相反，带宽是基于无人机姿态变化的10-90%上升时间计算的（“选定机动性和敏捷性指标”部分）。
选定的机动性和敏捷性指标
从文献和飞行测试经验中，选择了九个机动性和敏捷性指标，可以仅使用飞行控制器日志以相对简单和客观的方式进行数值计算。
在飞行测试中，由于安全原因，低级别稳定控制器处于活动状态，因此无人机在滚转和俯仰方面具有姿态命令类型的响应，而偏航方面具有速率命令类型。
控制功率:CP [ /s]
CP对应于无人机围绕其轴（分别为滚转、俯仰和偏航）可以达到的峰值角速率（α˙peak=）。
7,10-12如果不能以安全的方式直接获取它，则可以从适度的飞行员步进输入中进行外推，如方程所示：
该方法不太稳健，因为它对飞行员的攻击性和总输入非常敏感。典型的飞行员输入约为40％。
可以通过找到飞行员控制杆行程和发送到稳定低级控制器的期望姿态/速率之间的关系来确定飞行员的％输入，该关系由自动驾驶记录。
对于ADS-33E Level 1的激进敏捷性，从修剪开始的可达到的姿态变化（对于姿态响应类型，即滚转和俯仰）或角速率（对于速率响应类型，即偏航）必须大于滚转姿态Δϕpeak≥60°，俯仰姿态Δθpeak≥30°和偏航速率rpeak≥60° / s。
在适当的控制输入下，在每个轴上实现指定的姿态或速率，同时限制其他轴上的偏差。
姿态速度:Q (1/s)
姿态快速响应与滚转、俯仰和偏航的峰值角速率（α˙peak=）与姿态变化（Δα=[Δϕ, Δθ, Δψ]）的比率有关，如公式所示。
测试由飞行员进行脉冲控制输入以达到一定角度（5°–60°）。由于低级稳定是活跃的，因此这里的开环阶跃输入相当于一次。
所需的姿态变化应尽可能快地从一个稳定姿态到另一个稳定姿态进行，相对于修剪位置，飞行员的控制输入符号不应有重大反转。
ADS-33E要求在俯仰角度为5°（滚转角度为10°）和操作飞行包线的极限之间或在俯仰角度为30°（滚转和偏航角度为60°）之间进行姿态变化，以较小者为准。
显示了姿态快速响应的最小响应水平。与CP相比，姿态快速响应被认为更加稳健，因为它测量实际的峰值速率，并考虑速率是在低还是高的姿态角度变化下实现的。
实验测试程序和设置
实验测试程序很简单。测试从低安全高度的稳定悬停开始。飞行员命令50-100％的总杆行程的步进输入，并保持该输入直到所需的姿态（横滚，俯仰）或速率（偏航）达到1秒。
这应该分别针对滚转、俯仰和偏航进行。每个测试应该进行至少三次，以确保可靠的数据，因为人类飞行员无法每次都命令完全相同的输入。如果旋转式无人机不对称，建议在两个方向（即左和右）进行机动，以单独确定机动性和敏捷性。
然而，对于大多数旋转式无人机而言，只在一个方向上执行测试就足够了，这在飞行测试中得到了验证。建议根据每个轴的测试结果中位数确定每个敏捷度量。
重要的是，飞行员在攻击性和精度方面尽可能练习相同的输入应用，以获得高质量和结论性的结果。用于评估和比较每组机动的飞行员输入质量的良好指标是CP、峰值角加速度和峰值角加速度时间。
根据测试是在室内还是室外，输入可能更或更少具有攻击性，因为可能有限的飞行区域。室外测试最好在零风条件下进行，以消除外部空气动力学影响，并在15°至25°的温度下进行，以获得标称电池容量和功能。
在飞行测试后，飞行日志被下载并转换为Matlab数据文件。使用自定义的Matlab脚本显示相关数据以手动提取所需的数据点。
Excel文件包含几个表格，这些数据点填充其中以计算最终的敏捷度量。
该测试程序使用了两种非常不同的多旋翼无人机进行验证：传统的六旋翼DJI Flamewheel F550和自定义复合多旋翼原型。它们的规格在表中给出。
选择这两个载具是因为它们在配置、重量、惯性和螺旋桨力臂之间存在差异。
复合配置使用大型螺旋桨以恒定速度旋转以提升重量的重要部分，而小型螺旋桨执行所有类似四旋翼的控制。这些控制旋翼被倾斜（10°），以提高由于长设计的高定向惯性而产生的偏航响应。
DJI F550采用加号配置：前后各一臂，左右各两臂。这两个载具都由3DR PixHawk飞行控制器控制，运行原始ArduPilot（ArduCopter 3.4）固件。
18飞行控制器日志记录器被设置为包括IMU和姿态记录@50 Hz。这种快速记录对于直接影响导出敏捷度量的准确性至关重要。
用户通过Futaba RC发射机通过PixHawk控制无人机。横滚和俯仰是姿态命令，偏航是速率命令。低级稳定和高度保持模式处于活动状态。
飞行测试验证如下进行。飞行员命令一个步进输入，对应于横滚/俯仰的期望姿态为±30°（66％的飞行员输入），偏航为150°/s（60％的飞行员输入）。
由于低级速率控制器处于活动状态，这导致载具向30°滚动/俯仰并稳定在那里。偏航测试需要飞行员在载具达到峰值偏航速率后停止步进偏航输入，通常180°就足够了。
在没有先前了解飞行测试验证活动的情况下，选择360°是为了安全起见。
偏航的更大姿态差异是必要的，因为与俯仰和横滚相比，多旋翼在偏航方面速度较慢，因此需要更长时间才能达到其峰值偏航速率。
计算了达到xx°姿态（未稳定）所需的时间，其中载具仍然以最大速率滚动/俯仰/偏航，姿态变化为20°。
结论
在本文中，我们提出并实验验证了一种简单的测试程序，该程序基于载人飞机工业的实践和研究，仅使用机载飞行控制器日志，基于简单的手动开环步输入机动，确定了每个轴的九个机动性和敏捷性指标。
使用了两种非常不同的多旋翼无人机进行了验证：传统的六轴旋翼和自定义的复合多旋翼原型机。
结果的准确性估计约为10％。用于机动性和敏捷性分析的最佳指标子集是CP（或峰值角速率），姿态迅速性，滚转和俯仰的0.2秒姿态变化，偏航的1秒姿态变化以及基于测量的姿态变化的10-90％上升时间的带宽。
在可能的情况下，采用了航空设计标准（ADS）-33E的规格和要求，以遵循载人直升机行业的标准，因为目前没有无人飞行标准。总体而言，两种车辆的表现均高于ADS-33E Level 1要求。然而，Level 1要求适用于大型载人直升机。
对于小型旋转式无人机，最低要求是未知的，并且建立标准是重要的未来工作。
未来的工作还包括确定传统遥控直升机的机动性和敏捷性，因为它们的配置可能具有更高的固有机动性和敏捷性，更不用说执行倒置飞行的能力了。
另一个有趣的方向是扩展研究到包括各种测试飞行员的MTE和Cooper-Harper评级的操纵质量研究。无人机赛车，大型无人机和载人多旋翼使用的第一人称视角手动飞行控制都可以从这些结果中受益匪浅。
参考文献
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