基于智能算法的无人机飞行姿态控制系统设计开题报告

全文总字数：4005字

1. 研究目的与意义（文献综述）

目的即意义

无人机，英文简称“uav”（unmanned aerial vehicle），是一种可以通过人为控制进行飞行的飞行器。通常情况下无人机分为三大类，固定翼，直升机和多旋翼。固定翼是一种通过发动机产生的推力而产生升力来进行控制的飞行器，固定翼主要用途是军用；直升机是一种用旋翼提供升力的飞行器，直升机的升力主要由总距操纵杆和油门控制，相比固定翼可以垂直起飞，但承载能力比固定翼差；多旋翼是一种通过多个对称的桨叶来控制飞行的飞行器，这些对称的桨叶可以将反扭距相互抵消。多旋翼的结构简单，操作性，可靠性和维护性也比固定翼更好，因此多旋翼多用于民用领域。

由此可见，多旋翼相比固定翼有着无可比拟的优点。因此多旋翼的用途也非常广泛。在军事领域可以用于侦察，监视和定点爆破；在民用领域用于电影拍摄，航拍，农业飞行，救灾，快递运输等。

2. 研究的基本内容与方案

本次的主要研究内容是通过智能控制算法控制四旋翼无人机的飞行姿态控制，四旋翼无人机的飞行姿态主要由6个状态输出，即x轴位移，y轴位移，z轴位移，俯仰运动，横滚运动，偏航运动，通过控制这6个状态的输出稳定性，可靠性和可信性，实现四旋翼无人机的飞行姿态控制。四旋翼无人机是4输入6输出的欠驱动非线性系统，且无人机的体积和大小通常比较小，因此在无人机飞行中非常容易受到干扰，从最基础的pid算法开始近几年非常流行的神经网络控制，这些算法都可以应用在无人机飞行控制上。目前最常用的无人机控制算法有各类改进pid算法，模糊控制，自适应控制，鲁棒控制，神经网络控制等。

模糊控制是一种简单易用的控制算法，需要经过模糊化，逻辑判断，知识库和角模糊化的四个过程，因使用语言方法，所以不需要精准的被控对象的数学模型，且模糊控制的鲁棒性好，可以适应被控对象的特征变化，容错性好。

3. 研究计划与安排

1.3月25号前提交开题报告与外文翻译。

2.4月15号前完成中期报告。

3.5月25号前完成三次阶段性报告。

4. 参考文献（12篇以上）

1.杨新, 王小虎, 申功璋, et al. 飞机六自由度模型及仿真研究[j]. 系统仿真学报, 2000(03):36-39.

2.李玮. 无人机飞行pid控制及智能pid控制技术研究[d]. 南京理工大学, 2004.

3.hadi razmi; simaafshinfar.neural network-based adaptive sliding mode control design forposition and attitude control of a quadrotor uav. aerospace science andtechnology, 10.1016/j.ast.2019.04.055.