基于MATLAB和Simulink的无人机仿真
使用无人机库机器人系统工具箱™在MATLAB和Simulink中模拟无人机(UAV)。你可以模拟固定翼或多旋翼无人机使用的制导模型,近似闭环自动驾驶控制器与运动学模型。
您还可以实现一个路径点跟随控制器,并使用低保真度模型调优其参数。此外,您还可以使用相同的参数来使用Aerospace Blockset™构建的高保真模型来控制无人机。这个工作流程对于模拟小型现成无人机的各种应用非常有用,例如检查、监视、监视等。
机器人系统工具箱的无人机库包含以下参考示例:
- 固定翼无人机航迹点跟随器的调谐
- 近似高保真无人机模型与无人机制导模型块
无人机可以自主飞行,用于各种应用,如农业、采矿、建筑等行业的检查、监视和监视。它们还可以用于航拍,甚至可以送你的披萨。
所有这些应用中的一个常见工作流程是使用制导控制算法让无人机跟随一组路点。在本视频中,我们将学习使用Simulink的这些工作流程。
没有建模和仿真的无人机飞行可能会导致故障,导致安全和成本问题。无人机常见的仿真工作流程包括3个步骤:
- 有了无人机的运动学模型,
- 使用路径点跟随算法控制和调优模型,
- 可视化飞行行为,分析飞行数据。
在2018b版本中,机器人系统工具箱提供了在MATLAB和Simulink中建模和模拟无人机算法的函数和模块。让我们来谈谈无人机的Simulink块和示例,其中您可以使用无人机制导模型块、航路点跟随块和无人机动画块在多旋翼或固定翼无人机上实现此工作流。
无人机仿真首先使用低保真度仿真模型调整控制参数,其中不考虑风和湍流等外部干扰。无人机制导M模型块适用于低保真度,但快速的模拟。
这个内置的示例包括一个固定翼路径跟随模型,这部分是制导模型配置。无人机制导模型块包括固定翼无人机空气动力学和一个自动驾驶仪。这让你近似闭环系统的运动行为。
这部分是航路点跟随器配置,其中航路点跟随器块为无人机计算所需的航向。它通过提供一组路径点、当前姿势和前视距离作为输入来实现这一点。
航向控制块是调节无人机航向角的比例控制器。您可以使用滑块来调优前视距离和航向控制值。
为了可视化飞行行为,我们使用无人机动画块。我们可以看到,小的前瞻距离和快速的航向控制导致非常弯曲的路径。然而,大的前瞻距离和缓慢的航向控制提供了理想的路径。
一旦飞行行为在低保真模型中满足设计规范,我们可以在基于Aerospace Blockset的高保真气动模型中测试相同的控制参数。
Aerospace Blockset通过包括验证过的大气、重力、风等环境模型,让您可以在更真实的飞行环境中表示无人机的行为。第二个内建示例由一个植物模型和一个中层自动驾驶仪组成,您可以:
- 在高保真度和低保真度模型之间切换,
- 近似高保真模型和低保真制导模型,并提供输入阶跃信号来比较横摇角、风速和高度的响应,
- 最后,将航路点导航模型与低保真度和高保真度航路点导航模型进行了测试,并对飞行行为结果进行了比较。
我们可以看到,低保真度和高保真度模型的输出响应是相似的。这样,我们就可以用低保真模型对不同场景的控制参数进行调优,然后再对高保真模型进行相应的调优,以便在实际环境中实现。
您可以通过在Robotics System Toolbox中安装UAV库来尝试这些示例。要了解更多细节,请查看机器人系统工具箱产品页面和无人机算法参考示例的链接。
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