基于Stateflow的无人机多模态控制转换逻辑设计

朱飞翔，高 永，宋汉强

（1.海军航空大学，山东烟台264001；2.海军装备研究院，上海200436）

基于Stateflow的无人机多模态控制转换逻辑设计

朱飞翔1，高 永1，宋汉强2

（1.海军航空大学，山东烟台264001；2.海军装备研究院，上海200436）

针对基于Simulink建立的无人机飞行管理系统存在逻辑复杂、全飞行状态航迹仿真建模繁琐等缺点，文章利用有限状态机建立无人机全状态、多种导航控制模态下的控制和逻辑切换流程，并结合飞行管理系统、飞行控制系统和无人机运动学模型建立无人机全状态仿真系统，通过仿真对飞行工作模式的切换效果进行了验证。

有限状态机；无人机；全飞行状态；控制逻辑切换

无人机的导航飞行控制分为自主导航控制、指令导航控制、远程遥控3种主要的控制模式，要想进行复杂的航迹（包含有限航段和飞行状态）仿真，实现不同控制模式的切换和全飞行过程的仿真，就必须使用飞行管理器。无人机的飞行仿真通常在Matlab/Simulink下进行，但用Simulink搭建无人机全飞行状态下，包括航迹转换、指令输入、控制模态切换等的飞行管理系统（FMS），较为繁琐和不便。比如，在自主导航飞行模式下，无人机需要完成起飞、爬升、巡航、下滑、进近和着陆6个典型飞行阶段的飞行，每个飞行阶段，又在横向和纵向对应不同的导航控制和姿态控制模式，各个模式之间存在兼容性问题，且多模式下容易混淆，飞行模式之间的切换逻辑也较复杂，这些问题直接导致无人机仿真系统的可靠运行[1-8]。

Stateflow是Matlab软件中一种图形化的设计开发工具，是有限状态机的图形实现工具，主要用于Matlab/Simulink中控制和检测逻辑关系的表示和切换，使用这种图形化的工具可实现各个状态之间的转换，解决复杂的逻辑问题。Stateflow工具箱图形化和驱动的特点，有助于无人机飞行系统设计初期的调试和仿真实验，减少设计错误，简化逻辑流程，对无人机飞行控制的设计开发有非常重要的意义[9-15]。

1 无人机导航控制模式的逻辑切换

无人机飞行的导航控制模式有自主导航控制、指令导航控制、人工导航遥控3种。自主导航控制是飞机从起飞、巡航、返航直至着陆，包括飞行过程中应急情况的处理等等都是自主完成。指令导航控制模式是飞机在巡航过程中，根据当时的实际情况需要通过指令控制改变飞机的飞行状态或飞行位置的一种控制模式，它不改变自主控制模式下的控制律结构。遥控导航控制模式分为姿态遥控和舵面遥控2种模式。舵面遥控是遥控直接控制舵面（升降舵，副翼和方向舵），只是将遥控操纵量进行了合适的比例转换，姿态遥控是将遥控操纵量转换为对应的给定姿态角，通过自主控制规律解算出相应的舵偏控制指令控制舵面，2种控制模式的区别在于遥控控制操纵量的对应量和意义不一样。图1是飞行控制模态切换示意图。

自主导航控制模式下，在巡航阶段发送控制指令中的任意一个均可转入指令控制模式。指令导航控制和遥控导航控制随时都可以切换到自主导航控制模式，遥控导航模式则只能切换到自主导航控制模式，而不能切换到指令导航模式。

根据无人机导航控制模式及其切换的逻辑关系，基于State flow可以搭建无人机导航控制模式切换逻辑图，见图2。图中每一个模块代表的就是State flow中的一个状态，由有限个状态构成的系统就称为有限状态机（State flow）。图2中，将飞行阶段和导航模式设为状态，各个状态之间，通过飞行时间、飞行高度、控制指令等条件判断状态的转移。每一个状态又嵌套若干个子状态，父状态和子状态共同构成了无人机飞行管理系统的逻辑结构图[16]。

2 制导和控制逻辑设计与State flow实现

无人机能够在3种导航控制模式下进行全状态飞行，主要是由导航控制和姿态控制实现的。无人机通过自动驾驶仪计算制导信息，完成横侧向和纵向的导航和姿态控制，并根据航路切换、飞行阶段的转换实时调整飞机的控制模态。无人机常用的导航控制有高度控制、速度控制以及侧向偏离控制；姿态控制主要是俯仰控制、滚转控制和偏航控制。这些控制器的控制构型通常是固定的、通用的，只需要通过设计控制器之间的切换逻辑，就可以实现无人机的自主控制。3种控制模式的实现流程如图3所示。

指令导航控制模态切换指令是由地面站直接给定的。如地面站给出“8字飞行”指令后，控制逻辑按照8字飞行规则，分别产生平飞、左转、右转指令，自动驾驶仪根据指令确定控制模态，纵向控制飞机进行高度控制，横侧向控制飞机进行滚转控制，并通过空速控制油门，导航控制器产生姿态控制指令控制飞机姿态，最总完成“8字飞行”。自主导航控制在控制模态的确定方式上与指令导航不同，它主要是根据航路点数据形成导航信息，通过当前位置与下一个航路点之间的方位角和高度差，来确定纵向、横侧向和油门的控制模态。人工遥控模式则是直接利用Futaba的控制数据直接控制无人机的舵面或是姿态。制导和控制逻辑设计除了分别完成上述3种导航控制模式下的逻辑切换，其难点在于完成3种控制模式的交叉切换，确保数据信息的传递和流通、控制器的切换、控制效果的平滑过渡。

指令导航控制模式主要是在无人机处于空中巡航飞行阶段，其对应的控制模态可分为横向控制、纵向控制和油门控制，见如图3。纵向控制模态又分为爬升、平飞和下滑；横侧向控制模态分为左转、右转、平飞和翼平；油门控制模态分为大油门控制，小油门控制和空速控制。根据图3的指令导航控制逻辑流程，利用Stateflow建立指令导航的逻辑切换流程，见图4。指令导航状态下有横向控制、纵向控制和油门控制3个并行的子状态且独立运行，互补影响。这3个子状态下分别又有多种控制模态的子状态，通过导航指令进行相互切换，当某一个子状态获取指令后，对应的子状态被激活，执行相应的动作。

自主控制模式贯穿于无人机自主导航飞行所有飞行阶段，而不同飞行阶段对飞机采用的控制策略不同，见表1。因此，必须明确飞机所处的飞行阶段。飞行阶段可以根据飞机的位置信息和运动参数信息自动地确定。根据飞机的飞行过程将整个飞行分为6个阶段。地面准备阶段主要完成系统自检、航路点的装载、惯导初始对准，启动飞控计算机等起飞前的准备工作，在仿真过程中，该部分内容可以简化。地面滑跑主要有三轮滑跑和两轮滑跑2个阶段，此时，发动机进行最大推力控制，横侧向沿跑道方向进行航迹控制。地面滑跑结束后，进入起飞爬升段，按照预设的最优爬升率进行飞行，爬升的每一个阶段根据爬升的高度、空速以及起落架、襟翼的收放作为切换条件。无人机爬升到预定高度后，进入空中巡航阶段，自主导航系统根据预设的航路点信息，计算出无人机当前坐标点与目标航路点之间的方位角和高度误差，自动控制飞机的姿态和航迹。自主着陆阶段分为五边飞行、下滑段、拉平段、滚转改平段以及着陆滑跑段。下滑段纵向控制飞机的空速，横侧向进行侧偏距控制，使飞机按给定的空速，沿着预先装订的航线下降到期望的高度。下滑段分为下滑1段和2段：下滑1段纵向控制飞机跟踪下滑线高度，横侧向消除飞机相对机场轴线的侧偏距，在有侧风的情况下，飞机无侧滑角；下滑2段主要进行定直侧滑飞行，直至下滑到拉平高度。拉平阶段主要将飞机的轨迹倾角拉平，使飞机以小的下降速度着陆，横侧向的控制方式与下滑2段相同。滚转改平段主要进行零滚转角控制，使飞机姿态改平，稍收油门，使飞机平稳着陆进入滑跑阶段。为预防无人机发动机空中停车故障，还需要设置飘落控制模块，主要是控制无人机尽可能地滑翔。对于舰载无人机，多了一个复飞逃逸的飞行阶段，该阶段主要进行最大油门控制，纵向控制无人机进行最优爬升。

表1 自主导航模式下的制导与控制逻辑Tab.1 Auto navigation and control classify

自主导航飞行阶段的切换实现如图1所示。其中，在空中巡航阶段，将无人机的控制模态分成横向和纵向2个独立并行的状态。横向和纵向状态中又分别设立子状态。无人机根据预设的航路信息计算出目标方位角和目标高度与实际方位角和高度的偏差，将偏差的大小和方向作为判断转移的条件[17]。其切换逻辑流程如图5所示，利用Stateflow建立自主导航的逻辑切换流程如图6所示。自主导航控制状态块下，有纵向和横侧向2个并行的子状态，这2个子状态也是平行运行，它们分别又有多个子状态，与指令导航根据指令进行状态间的转移不同，自主导航子状态之间的转移是通过条件进行转移的。

3 基于State flow的切换指令与执行子模块的逻辑实现

无人机的每个飞行过程都是由有限的飞行模态组成的。纵向有爬升、下滑、平飞等，横侧向有左转、右转、盘旋等。其分别又对应了高度控制、俯仰控制、滚转控制、偏航控制、侧向偏离控制和油门控制。用状态（State）代表各飞行模态，加上条件（Condition）判断状态间的转移（Transition），就是State flow对飞行过程有限状态机系统描述。在处理飞行控制模态间切换时，状态机中描述制导逻辑，以不同状态代表控制的不同模态。Stateflow建立的逻辑流程进行控制模态的切换产生控制器的触发信号，而实际控制律的执行模块是Simulink中的子模块。需要建立代表控制模态的状态和Simulink下对应的控制执行模块间的联系，状态活动时，对应的执行模块执行。这里要使用State flow触发事件输出和Simulink条件执行子系统。让状态活动时触发输出事件，输出事件让对应的Simulink块执行。图7是有限状态机输出的逻辑控制指令与控制执行子模块间的逻辑实现模型。从飞行控制管理有限状态机中输出的控制逻辑指令信号作为执行子模块的使能信号，逻辑指令信号按照纵向、横向和油门控制3个并行维度分别控制对应的控制器。同时，逻辑控制信号根据控制律选择被控的执行机构（舵面和油门），每个子模块通过信号选择器分别获取对应的使能信号，当逻辑控制信号为真时，对应的子模块被激活，执行控制指令。

4 基于Simulink/Stateflow的无人机仿真系统建模

利用Stateflow建立无人机全飞行状态下的导航控制逻辑设计，利用Simulink建立无人机的飞行控制系统和无人机运动学模型，通过将导航控制、飞行控制、无人机模型结合在一起，就构成了无人机全状态仿真系统[18]，如图8所示。基于该仿真系统，可以实现无人机全飞行状态下复杂的航迹仿真，见图9、10。并在该仿真平台的基础上，通过进一步搭建硬件在回路仿真系统，可以优化无人机飞行系统与地面站功能结构，优化飞行控制系统设计。可以为无人机设计提供试验平台。

5 结论

本文在对无人机全状态飞行、3种导航控制模式切换逻辑实现以及控制器使能切换等内容进行分析的基础上，利用Stateflow在逻辑表达方面所具有的优点，将其与Simulink相结合，共同建立了无人机飞行仿真系统。由Stateflow所建立的图形化模型，逻辑结构简洁清晰，所建立的全状态飞行仿真系统能够实现飞行航段和控制模态的切换，满足飞行仿真要求。

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UAV Mult-Mode Control Logic Switching Design Based on Stateflow

ZHU Feixiang1,GAO Yong1,SONG Hanqiang2
（1.Naval Aviation University,Yantai Shandong 264001,China；2.Naval Academy of Armament,Shanghai 200436,China）

Aiming at the UAV flight management system model based on Simulink,with the disadvantages of complicated logic and tedious modeling process to full flight state,in this paper,the finite state machine was used to establish the logic switching process of UAV flight control system and various navigation control modes.Finally,combining the flight management system,the flight control system and the UAV kinematics model,the UAV full state simulation system was established.Through the simulation,the switching effect of the flight mode of operation was verified.

state flow;UAV;full flight state;control logic switching

V279；V221+.92

A

1673-1522（2017）05-0431-07

10.7682/j.issn.1673-1522.2017.05.003

2017-02-15；

2017-07-22

“泰山学者”建设工程专项基金资助项目

朱飞翔（1985-），男，讲师，博士。