答辩题目：基于模型预测控制的输入受限四旋翼无人机运动控制
答辩人：王栋
答辩时间：2021年11月24日，19:30-21:30
答辩地点：西工大勇字楼707
答辩内容简介：
四旋翼无人机凭借其出色的三轴机动性，能够垂直起降与定点悬停，任意切换前飞、倒飞、侧飞等机动方向，从而被广泛应用于军事和民用领域。运动控制技术是无人机顺利执行各种复杂飞行任务的关键技术之一。目前，以四旋翼无人机为对象开展的控制器设计有两种开发方案：一种是针对自主开发原型机设计飞行控制器，需要考虑欠驱动、静不稳定与非线性和轴间强耦合等特性。另一种是基于商业平台进行二次开发，设计导引控制器，需要考虑航向非线性特性和有限的计算能力。除了上述控制难点，随着飞行环境复杂化，面对未知障碍物对预设飞行路径的限制，控制器设计应充分利用平台机动性实现路径跟随与悬停防撞或轨迹跟踪与规避防撞等复杂运动一体化控制，保证飞行安全。出于安全控制考虑，控制器设计需考虑控制输入受限问题。综合上述控制难点，设计稳定的控制器以实现输入受限四旋翼无人机复杂运动控制是一个极具挑战的课题。
为了满足广泛存在的控制输入约束限制，本篇论文根据不同的应用场景和四旋翼平台，采用模型预测控制方法(Model predictive control, MPC)与其他方法结合的方式，从鲁棒性、稳定性和实时性方面进行改进，设计控制结构简单、易于实现的飞行控制器和导引控制器。本文主要研究内容和创新点如下：
1.针对四旋翼无人机在推力约束下鲁棒轨迹跟踪控制问题，以欠驱动四旋翼平台为对象，基于分块级联控制架构设计了鲁棒的飞行控制器。首先，采用MPC方法设计平动控制器和考虑控制推力约束的高度控制器。为了保证位置控制的稳定性和MPC优化问题的迭代可行性，利用基于线性二次型调节器(Linear quadratic regulator, LQR)的双模预测策略设计终端惩罚项和终端不等式约束。然后，采用滑模控制方法设计姿态控制器。为了进一步增强控制鲁棒性，在上述三个控制器设计时均引入积分环节。通过对比仿真实验，验证了所设计飞行控制器的有效性以及终端域和积分项对改善控制性能的有效性。
2.针对四旋翼无人机在控制加速度约束下路径跟随与悬停防撞一体化控制问题，以欠驱动四旋翼平台为对象，基于内外环级联控制架构设计了基于模型预测路径跟随控制(Model predictive path following control, MPFC)的位置控制器。首先，为了在位置控制中充分利用路径几何信息和路径参数约束，将路径参数动态系统与位置系统联立构成位置增广系统。然后，利用横截反馈线性化技术将定义在增广系统输出空间的路径跟随控制问题转化为独立的“横向”路径偏差控制问题和“切向”路径参数演化控制问题。基于转换后的位置增广系统模型建立考虑路径参数约束和位置系统输入约束的MPFC优化问题，并采用LQR双模预测策略分别设计终端域和终端惩罚项以实现路径偏差收敛和路径参数收敛以及MPFC优化问题迭代可行。最后，对考虑内外环耦合项的闭环系统进行收敛性分析。通过对比仿真实验，验证了所设计的位置控制器的有效性以及终端域对改善控制性能的有效性。
3.针对四旋翼无人机平台在输入约束下轨迹跟踪与规避防撞一体化控制问题，以商业四旋翼平台为开发对象，采用非线性模型预测控制(Nonlinear model predictivecontrol, NMPC)方法设计了导引控制器并进行改进。首先，通过对轨迹跟踪NMPC优化问题施加基于势场函数的惩罚项，实现防撞功能扩展。然后，利用反步控制方法设计基于Lyapunov函数的收缩约束项作为稳定性约束项并进行可行性分析，在此基础上引入动态调整预测时域的机制，在保证稳定的轨迹跟踪前提下缓解计算负载。通过对比仿真实验和飞行实验，验证了所设计的非线性导引控制器的有效性以及稳定性约束项和防撞惩罚项对改善控制性能的有效性。
4.标准的连续广义最小残差(Continuation/generalized minimal residual, C/GMRES)快速优化算法未考虑不等式约束条件，因而无法作为四旋翼无人机NMPC导引控制器的求解器。针对这个问题，首先提出了改进的C/GMRES (Improved C/GMRES, iC/GMRES)优化算法用于快速求解含不等式约束的NMPC优化问题。然后，基于iC/GMRES求解器和稳定性约束项设计了高效的NMPC导引控制器，实现在满足一定控制性能的同时降低计算复杂度，保证控制的实时性和稳定性。通过数值仿真、软件在环实时仿真和飞行实验，验证了iC/GMRES优化算法和所设计的高效NMPC导引控制器的有效性。
答辩人简介：
王栋，男，我院2015级博士研究生，导师为潘泉教授，专业为控制科学与工程，主要研究方向为模型预测控制、无人机运动控制。
