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基于ESKF-MPC的四旋翼无人机轨迹跟踪控制
文献摘要：
四旋翼无人机的轨迹跟踪控制容易受到风扰和测量噪声的影响,针对上述问题,提出了一种基于扩展状态卡尔曼滤波(extended state based Kalman filter,ESKF)的模型预测控制(model predictive control,MPC)方法.首先,采用牛顿-欧拉方法建立风扰影响下的四旋翼无人机动力学模型;然后,位置控制采用基于误差模型的MPC方法,利用ESKF估计风扰并对控制量进行前馈补偿;采用反馈线性化方法将姿态动力学模型线性化,并设计基于ESKF-MPC的姿态控制器;最后,仿真结果表明测量噪声方差为0.0001时该方法的位置跟踪均方误差比自抗扰控制方法的误差小0.013 m,当方差大于0.0001时自抗扰控制方法使得系统不稳定,而本文的方法仍可以实现较好的位置跟踪.
文献关键词：
四旋翼无人机;ESKF;模型预测控制;轨迹跟踪
中图分类号：
作者姓名：
杨艳华;吕童;柴利
作者机构：
武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心 武汉 430081
文献出处：
引用格式：
[1]杨艳华;吕童;柴利-.基于ESKF-MPC的四旋翼无人机轨迹跟踪控制)[J].电子测量与仪器学报,2022(07):24-32
A类：
B类：
ESKF,MPC,四旋翼无人机,轨迹跟踪控制,风扰,测量噪声,扩展状态,卡尔曼滤波,extended,state,Kalman,filter,模型预测控制,model,predictive,control,牛顿,欧拉,人机动力学,位置控制,误差模型,控制量,前馈补偿,反馈线性化,线性化方法,模型线性化,姿态控制器,位置跟踪,均方误差,自抗扰控制方法
AB值：
0.299498
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