变体无人机：时变障碍下的有限时间控制与I&I理论应用

本文档探讨了基于时变障碍李雅普诺夫函数的变体无人机有限时间控制策略，着重于解决多旋翼无人机在长航及长途巡检任务中性能不足的问题。变体无人机，如倾转旋翼无人机、尾座式无人机、变后掠翼型无人机、矢量推进旋翼机和仿生类无人机，因其垂直起降能力、悬停侦查以及飞行模式切换等特性，对于复杂环境下的任务执行具有显著优势。 在复杂作业环境中，无人系统常常遇到参数不确定性与外部扰动的问题。文献中提到的浸入与不变(I&I)理论提供了一种通用的非线性观测器，用于估计系统的不确定参数，确保参数估计不受控制律影响。然而，当系统存在非线性项时，传统的I&I估计器的效果并不理想。为了提高准确性，动态尺度技术（Dynamicscalingfactor,DSF）被引入，它结合了I&I理论，能够控制非线性项并增加观测器的维度，特别适用于航空航天领域的抗干扰和故障容错控制，如微型卫星和飞机的姿态控制。 然而，现有的低维I&I观测器虽然简化了稳定性分析，但对于变体无人机的姿态控制问题的关注度不够。此外，动态尺度因子的被动性质限制了估计值的收敛速度，如何设计更有效的主动DSF策略以优化变体无人机的实时性能是一个挑战。研究者们需要寻求创新的方法，如自适应控制器的设计，可能包括采用光滑函数处理姿态控制的奇异性，同时考虑如何增强DSF的动态响应，以实现变体无人机在复杂环境下的高效、可靠有限时间控制。 未来的研究方向可能包括： 1. 开发针对变体无人机的自适应I&I控制器，考虑动态尺度因子的主动调控，提高参数估计的实时性和准确性。 2. 研究新的非线性估计方法，以便更好地处理系统的非线性特性，提升动态环境下的性能。 3. 结合机器学习或数据驱动的方法，以适应环境变化和未知参数，增强无人机的自主决策和控制能力。 4. 实现对无人机机动性能的优化，包括短时间内的快速响应和长航时的稳定飞行，以满足各种任务需求。 综上，本文的研究不仅有助于改进变体无人机的控制技术，还对推动整个无人系统领域的稳健性和效率提升具有重要意义。