无人飞艇跟踪控制技术研究
2015-05-07卢欢
卢欢
摘 要:随着信息技术的快速发展,无人飞艇在实际状况中,也有着越来越广泛的应用,而对其进行有效的跟踪控制则是保证无人飞艇充分发挥自身作用的保障。在这种背景下,文章首先概述了无人飞艇跟踪控制技术应用的基本思路,进而分析了无人飞艇跟踪控制的系统架构,最后探讨了模糊控制技术的应用。
关键词:无人飞艇;跟踪控制;基本思路;架构;模糊控制
1 无人飞艇跟踪控制技术应用的基本思路
人类科技文明的进步一日千里,智能飞行物的梦想正逐步实现。有朝一日,我们可能只要输入目的地,智能飞行物就能运送我们经由最佳路径抵达。如今,随着无人飞艇在测绘、电力巡线、矿物勘探等领域广泛应用,智能飞行的设想成功应用到无人飞艇后,将使无人飞艇的发展起到极大的推动作用和技术革命。要实现这个梦想,必须结合各种技术,包括导航、通讯、机构、控制等,经过整合,方能完成自动导引无人飞艇的设计。在具体的跟踪控制技术而言,应从最基本的机构设计着手,逐次增加马达、传感器、控制器等装置,从而能够保障无人飞艇能在避开环境中障碍物的条件下,实时追踪移动的目标。
文章将目标追踪分成两种状况处理:一种是无障碍物的环境,可以用简单的导引率实现;另一种是有障碍物存在时,采用路径规划法设计最佳路径,由于目标物随时在移动,设计的路径起点、终点也会随时改变,因此,必须动态更新所欲追踪的路径,实时处理各种突发的状况,直到飞艇追到目标物。完成实时设计追踪路径后,可利用GPS 及电子罗盘分别判定飞艇的位置与姿态。为精确得到飞艇位置,必须采用CDGPS,使得定位精度达到公分级,其中无线通讯传输的设备是不可或缺的。有了飞艇的状态,计算其与预定路径的差值后,最后可采用模糊控制理论设计输出信号,进而达成无人飞艇追踪控制的目的。
2 无人飞艇跟踪控制的系统架构
2.1 基本构成
整个无人飞艇追踪系统可分为三个部分:主控站、无人飞艇、目标物。通过结合全球定位系统(GPS)、电子罗盘来决定飞艇与目标物的位置及飞艇的姿态,且利用无线串行端口通讯作为各部分间数据的传递与联系。而各部分的工作内容如下。
一是主控站,包括:命令飞艇行进或强迫停止;接收飞艇所传回来的资料,包含飞艇、目标物目前的位置数据,并将位置数据显示于屏幕上;在完成实验后通过无线串行端口通讯,以手控方式让飞艇回到起点。二是无人飞艇,包括:设计飞艇的最佳行进路径;接收参考点的GPS载波相位观测量与目标物的GPS载波相位观测量,并配合飞艇本身所接收的载波相位观测量来完成载波相位三次差分定位(CDGPS)的解算,以求出飞艇和目标物的物置;将飞艇的位置及姿态和参考路径做比较,再把误差传入模糊控制器并算出车轮转向的脉波量,通过马达控制卡传送讯号给马达以操作飞艇的运动;接收主控站的控制讯号,并把飞艇及目标物的位置数据传回主控站。三是目标物,包括:以人为的手动方式在平面上任意移动;传送GPS载波相位观测量回无人飞艇上。由以上每个部分的工作内容可知,无人飞艇在整个系统中占有极大的部份。飞艇的各种运动将由上面的PC,依据传感器所接收到的信息,经由解算之后来决定。
2.2 系统架构
飞艇的位置和姿态由GPS接收机及电子罗盘仪得知后,再把两者的资料传入飞艇上的PC,并和由PC的导航器所设计的参考路径相比较,而参考路径的设计是依据飞艇和目标物的位置来设计。飞艇和导航器所设计的参考路径误差为模糊控制器的输入变量,经过模糊控制器解算出来后的转动控制量,通过马达控制卡传送适当的脉波量给驱动器,再通过驱动器来驱动马达转动以完成目标物的追踪控制。
3 模糊控制技术的应用
3.1 模糊化方法
模糊化的方法很多,一般常见的有离散形隶属函数、梯形隶属函数、钟形隶属函数及三角形属函数。例如,高斯函数与三角函数可分别表示如下:
高斯函数型: 三角形:
其中σ为高斯函数的变量值,其值大小决定高斯函数的宽度。
文章中采用三角形隶属函数将输入变量模糊化,底下将说明其模糊化方法。为便于说明,将三角形隶属函数重新整理,当输入x 为下列不同的数值时,其所对应的模糊化输出如下:
(1)当输入x为0时,其所对应的模糊化输出μx=1为最大;
(2)当输入x为-5 或5时,其对应的模糊化输出μx=0为最小;
(3)当输入x为-2时,其对应的模糊化输出为:
?滋x=-2=■(-2)+1=0.6
(4)当输入x为2时,其对应的模糊化输出为:
?滋x=-2=■(-2)+1=0.6
3.2 模糊规则
模糊规则库通常须具有有下列几项特性:(1)一个模糊规则库有多个模糊推理句。若每一个x均可对应一个或一个以上的推理句,使模糊集合均是存在的,则此规则库称为“完全的”。(2)若没有出现“任何两个规则有相同的前命题,而有不同的结果命题”的情况,则此规则库称为“一致的”。(3)若两条相邻规则的结果命题有重叠区域,则此规则库称为“连续的”。另外,模糊推论引擎又分为整合型推论引擎及个别式推论引擎,其差别在于整合型推论引擎先整合模糊规则才进行输入与输出的推论,个别式推论引擎则是先将输入放进每一条规则推得输出后,再将所有输出进行并集或交集运算以得到最后的输出。
上述的曼达尼推论引擎较为简单,有利于PLC的程序规划,因此文章中以曼达尼法作为推论引擎。曼达尼推论引擎计算过程可分概为以下三个步骤:首先针对输入变量e和Δe分别计算出各个隶属函数的归属值,并和所对应的隶属函数值作AND运算,再取其最小值,以求得所对应的隶属函数值;将所对应的隶属函数与THEN对应的输出做积分运算并取其最小值,即可得到模糊规则库中各隶属函数的归属值;最后将所有的归属值做OR运算,并取其最大值即可得到推论输出。
3.3 模糊控制器程序的设计流程
模糊控制器程序设计流程可分为以下几个步骤:步骤一:确知位置误差及位置误差变化量数值,并根据模糊隶属函数将位置误差及位置误差变化量模糊化。步骤二:根据输入与输出模糊区间及模糊推论引擎建立模糊规则库,系统共建立25条模糊规则,其中下标代表模糊规则编号。步骤三:计算影响系统隶属函数的适合程度。步骤四:根据步骤二所规划出的模糊规则库找出对应的输出量。步骤五:根据法则将设备上输送带距离量化成数值并进行解模糊化。
文章中采用重心解模糊化法。根据上述步骤,若输出量为正的控制信号,则系统会自动增加脉冲数至PLC,使输送带往前移动一个修正量;反之,若输出量为负的控制信号,则系统会自动减少脉冲数至PLC,使输送带往后移动一个修正量。
参考文献
[1]欧阳晋.空中无人飞艇的建模与控制方法研究[D].上海交通大学,2003.
[2]淳于江民,张珩.微型无人直升机技术研究现状与展望[J].机器人技术与应用,2004(6).