【文章內容簡介】 控制器的輸入，每個電機的對應的 PWM 控制量都是三個 PID 控制器輸出的疊加，疊加量的正負與電機位置相關?？刂瓶驁D如圖 所示。 國內外 研究現狀及 趨勢 分析 四旋翼是一種具有遙控、自動、半自主、 全自主飛行能力的飛行器。四旋翼構造簡單、成本低、機動性能好、環(huán)境適應能力強，并且可以攜帶各式各樣的設備完成相應的任務。從上個世紀 90 年代開始，隨著智能技術、微電子技術、數字通信技術、傳感技術和虛擬現實技術等的蓬勃發(fā)展，一些原本存在于技術發(fā)展前進道路上的難題逐漸被攻克，四旋翼飛行器事業(yè)的發(fā)展已 趨向白熱化 。 為了讓四旋翼飛行器滿足越來越復雜和高要求的各項任務，其自主能力方面的發(fā)展是至關重要的。特別是四旋翼飛行器的懸停能力、避障、自主導航，更是被眾多科學家認為是實現真正優(yōu)異的四旋翼飛行器技術的基礎和關鍵。 21 世紀初，北京航空航天大學便在路徑規(guī)劃方面展開了相關研究，分別基于 Dijkstra 算法和A*算法提出了無人機路徑預規(guī)劃和在線重規(guī)劃算法，并充分考慮了無人機的自身性能約束，生成真正的“可飛”路徑 [1]。同期，國外 , 提出了一種基于四元數的四旋翼垂直起降指數姿態(tài)穩(wěn)定的反饋控制方案 [2]。 隨著航拍飛行器的興起，掀起了四旋翼飛行器研究的熱潮。李光春 等人基于原始數學模型研究了四旋翼非線性軌跡跟蹤控制問題 , 以剛體旋轉的四元數為系統狀態(tài)對姿態(tài)子系統進行描述 , 并根據級聯系統的全局穩(wěn)定 性判據， 通過研究耦合部分的性質證明了系統的全局指數穩(wěn)定性 [3]； 吳友謙、關震宇等人分別利用 Dubins曲線原理對定點飛行任務的兩點或者多點目標進行分析計算，尋找出了一條最短的飛行路徑，并根據無人直升機系統多變量、非線性和強耦合的特點，采用串級 PID方法設計了飛行控制器，該控制器能夠修正無人直升機的姿態(tài)和位置，提高了軌跡規(guī)劃的穩(wěn)定性和準確性 [4][5]。南航的 劉賢敏 基于四元數法的捷聯慣導數據解算方法，實現無人機的姿態(tài)控制，并利用遺傳算法、概率地圖算法和分層策略，實現航跡規(guī)劃。其仿真驗證結果表明，分層策略的實 時航跡規(guī)劃的具有更好的性能 [6]。復旦大學羅誠將路徑規(guī)劃問題分解為兩個層次 ,全局路徑規(guī)劃和局部路徑規(guī)劃。在全局大尺度 路徑規(guī)劃中 ，利用遺傳算法求解此優(yōu)化問題 ,達到了利用地 形因素如山脈規(guī)避威脅的目的。在局部路徑規(guī)劃中 ,進行了更加嚴格 的避障判斷 , 采用線性規(guī)劃建模， 進一步提高計算效率達到規(guī)劃路徑實時輸出的目的 [7]。董培建 基于平行雙目視 覺原理 ，實現障礙物的檢測圖像預處理 ,特征點檢 測 ,特征點匹配 ,三維重建及障礙物檢測。 并采用了高斯濾波器對圖像進行預處理 ,基于區(qū)域相關的松弛法進 行特征點匹配 ,從而完成三維重建 ,再采用了 基于立體分層的點模型進行障 礙物檢測和路徑規(guī)劃 [8]。 在無人機智能避障研究領域， 王一凡等人為了實現小型無人機快速自主測距避障 ,在雙目視差測PID 控制器 電機 IMU 期望角度 PWM X 4 3D 姿態(tài) 圖 PID 控制系統框圖 武漢理工大學自主創(chuàng)新研究基金項目申請書（ 研究生 類 2021 版 ） 版本 0000000000 10 距的基礎上 ,提出了一種機載三目視差測距算法 ,利用各傳感器成像間的相關性 ,提出了一種加快圖像識別方法 , 通過縮小對圖像中障礙物像元的搜索范圍 ,有效地減小了目標搜索運算量 ,為小型無人機快速自主避障系統的研制創(chuàng)造了條件 [9]。海軍 航空 工程學院周源 提出一種改進的人工勢場法，通過建立一個包含無人機到目標點的距離、無人機到障礙物的距離及障礙物方差的勢場函數，制定避障策略 [10]。針對四旋翼避障方面，國外 Jongho Park， Youdan Kim 提出了一種基于四旋翼飛行器的實時避障導航算法，采用立體攝像機與超聲波傳感器獲取信息，并具有垂直機動能力 [11]。 除了在大學及研究所里對四旋翼進行不斷的研究外， 廣東 電網 有限責任公司佛山 供電局 提出了一種柱立方空間和多傳感器信息融合的無人機多重避障控制方法，并通過對 GPS導航技術和超聲波避障技術的研究，初步實現了無人機的避障飛行 [12]。 在實際應用中， 南京航空航天大學將四旋翼飛行器應用于巡線方面，利用多傳感器信息融合技術，通過對障礙簡化，建 立柱狀避障空間，結合輸電線路附近的電場模型，采用改進的 A*算法和支持向量機進行避障規(guī)劃，并基于模糊神經網絡，實現巡線過程中的實時避障功能 [13]。 在導航方面， 許多控制算法在國內的大學中廣泛研究。 南京航空航天大學的呂品等人 利用四旋翼飛行器氣動模型，提出了慣性、磁傳感器、聲納傳感器氣動模型組合導航方案與氣動模型輔助導航算法，顯著提高了室內飛行時的測速與定位精度 [14]。 張欣提出了一種對機載多傳感器組合導航系統的信息融合的優(yōu)化方法， 滿足了無人機自主飛行的需要 [15]。 王 偉 ,陳華慶等人 針對無人機在未知環(huán)境下自主飛 行研究，提出了基 于 FastSLAM 的自定位和地圖構建方法。通過粒子濾波對無人機的飛行路徑的位姿和環(huán)境特征位置進行估計更新，完成無人機的自定位，通過粒子集的重采樣，來提高定位的準確性 [16]。 針對現有消失點估計算法中存在的不適合實際工程應用的現象，趙 海， 邵 士亮等提出了一種新的消失點估計算法 VQME 算法和一種級聯的多變量 RBF 神經網絡 PID 自適應控制方法，運用該控制方法和以消失點為目標點的導航策略，最終實現了四旋翼飛行器在走廊中的自主導航 [17]。 控制算法的研究為四旋翼導航提供了堅實的理論基礎，而在實際應 用中，國內外學者大多采用視覺導航或 GPS導航技術。中科大的鄭偉利用微小型四旋翼無人飛行機器人的飛行特性，結合機載視覺和機載 IMU，提出了一種基于自然環(huán)境特征的匹配的快速運動估計算法 ,并在有限負載、動力及計算資源的條件下，提出了基于機載單目視覺和聲納的多傳感器融合的單目視覺定位導航方案 [18]。西北工業(yè)大學的宋琳利用視頻分析技術，提取相關障礙特征，提出基于形狀上下文的加權 Hausdorff 景象匹配算法和基于多重約束的 KLT特征點跟蹤方法，實現了路徑規(guī)劃和跟蹤技術 [19]。江 斌 、 孫志峰 設計了一套自主航行系統 。導航地面站軟件利用 Google Earth API 接口快速導入電子地圖 ,使系統具有很高的精確度和實時性；通過 XBee模塊無線傳輸預設航線和反饋飛行器的位置信息，實現了飛行器的自主航線飛行及對飛行器位置的實時跟蹤 [20]。 南京理工大學的孫罡設計了一款基于 DSP和IMU 的低成本微小型無人機組合導航平臺 ,改善了低成本航姿測量系統的姿態(tài)解算精度 , 并設計了外部信息輔助的 GPS/INS 松組合導航算法，實現了微小型無人機平臺衛(wèi)星定位系統和低成本慣性器件之間的有效融合 [21]。哈爾濱工程大學的馬遠超 采用了以 MEMS 慣性 測量裝置構成的捷聯慣導系統和 GPS 相組合而構成的組合導航系統，實現了以低精度微型傳感器構成導航系統為飛行器提供導航的功能 [22]。 綜上對 國內外研究現狀的總結 我們 可以發(fā)現 ，目前對于四旋翼飛行器的避障 與 自主 導航 都主要是針對室外進行的，而且 所涉及的傳感器 仍