四旋翼无人机轨迹跟踪控制系统设计

针对具有空气动力的四旋翼无人机渐进轨迹跟踪控制问题,本文提出一种基于生物激励的四旋翼无人机轨迹跟踪控制策略。将滑膜控制与生物神经动力学模型相结合,解决了滑膜控制策略固有的控制信号振动问题,整个控制系统提供平滑的推力和扭矩控制指令。在实验中,通过对数值仿真验证所提出的控制策略的有效性,能够在复杂环境下提供平滑的控制信号和跟踪轨迹。

机器人鲁棒轨迹跟踪控制系统

根据鲁棒控制理论和机器人的动态特性,针对机器人系统中存在的不确定性因素,利用不确定性的上界设计了一种鲁棒控制器,并将之用于机器人的跟踪轨迹控制,给出了仿真实验结果并与PID控制的结果进行了比较.仿真实验结果表明所设计的鲁棒控制器与PID控制器相比,具有很好的动态特性和很强的鲁棒性.

应用摄像机标定的机械臂轨迹跟踪控制系统

机械臂轨迹跟踪控制时受目标物体质心投影轨迹不清晰的影响,无法得出目标物体准确坐标值,在机械臂位置增量为(10.52~30.52)mm的范围内存在控制时延过长的问题,因此提出一种应用摄像机标定的机械臂轨迹跟踪控制系统。系统硬件构成包括工控模块、反馈模块。由主控单元、UVC摄像头、视频服务器构成工控模块;由反馈控制器、执行器、前馈控制器组成反馈模块。在系统软件部分,通过摄像机标定算法实现机械臂的轨迹跟踪,引入直线插补算法,通过机械臂已知运动轨迹插补得到完整运动的坐标点,得出目标物体准确坐标值,实现机械臂的运动控制。为了证明该系统在(10.52~30.52)mm的机械臂位置增量范围内控制时延较短,将其与原有系统进行对比实验,实验结果证明该系统的控制时延更短,跟踪准确度高,实现了系统性能提升。

基于BFO-FPA参数寻优无人直升机轨迹跟踪自抗扰控制

为解决小型无人直升机轨迹跟踪控制受系统数学模型精度、自身低成本微机电系统(MEMS)姿态测量误差及飞行环境干扰的内外扰动影响问题,设计了一种基于线性/非线性混合自抗扰控制(ADRC-LADRC)的无人直升机轨迹跟踪控制器,并提出了一种基于细菌觅食优化-花授粉算法(BFO-FPA)的控制器参数整定方法,提高了BFO算法的收敛速度,增强了FPA算法的全局搜索能力。最后,通过ALIGN无人直升机锁尾螺旋爬升飞行试验,验证了BFO-FPA算法参数寻优后自抗扰轨迹跟踪控制器能有效克服无人直升机受内外扰动的影响,提高了控制器轨迹跟踪精度和鲁棒性。