无人机控制新突破：扩张状态观测器模型预测控制法

"基于扩张状态观测器的无人直升机的模型预测控制方法与流程" 本文介绍了一种针对无人直升机的新型控制策略，即基于扩张状态观测器的模型预测控制方法。该方法主要针对无人直升机在飞行控制中的挑战，如参数不确定性、外力干扰以及模型不精确等问题。传统的线性控制策略，如PID控制和LQR控制，往往难以满足高性能的控制需求，因此非线性控制方法，如滑模控制和自适应抗扰控制，被引入到无人直升机的飞行控制中。然而，这些方法也存在各自的局限性，滑模控制可能导致大的抖振，限制了其实用性。 文献中提到，模型预测控制（MPC）虽然能提供优良的轨迹跟踪性能，但其对模型精度有较高要求。而无人直升机的精确模型通常难以建立。另一方面，文献中还提到了一种结合滑模控制和自抗扰控制的复合控制器设计，通过扩张状态观测器估计并补偿干扰，增强了系统的抗干扰能力，但滑模控制的抖振问题依然存在。 为解决这些问题，本发明提出的方法将内部干扰和外部干扰视为集总干扰，并建立无人直升机的6自由度刚体模型。模型被分解为已知参数的子系统和未知参数的子系统。扩张状态观测器用于估计和补偿系统中的不确定性，包括未确定的系统参数和未建模动态。这种控制策略旨在提高系统的稳定性和控制性能，同时减少由于模型不精确和干扰引起的控制问题。 模型预测控制的核心在于预测未来一段时间内的系统行为，并根据优化准则选择当前的最佳控制输入。在无人直升机的场景中，这涉及到预测飞行状态的变化，并据此调整控制指令，以达到期望的飞行性能。扩张状态观测器则能够实时估计系统的状态，包括那些难以直接测量的部分，从而增强整个控制系统的鲁棒性。 通过这种方法，无人直升机能够更好地应对环境变化和不确定性，实现更精确的飞行控制，比如自主起降、定点悬停和低速飞行等任务。此技术对于提升无人直升机在复杂环境下的作业能力和安全性具有重要意义，特别是在那些需要高精度和强抗干扰能力的任务中，如搜索救援、环境监测或军事应用。