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申请/专利权人：北京航空航天大学杭州创新研究院;咸亨国际(杭州)航空自动化有限公司

摘要：本发明提供一种复杂气象条件下无人飞行器安全自驾仪系统设计方法，属于飞行机器人规划领域，以解决无人飞行器在复杂场景下机动飞行时轨迹跟踪精度降低的问题。首先，该系统将无人飞行器控制器、控制输出饱和与无人飞行器开环动力学模型结合，构成完整的闭环动力学模型。其次，考虑跟踪控制的精确性和快速性，并在约束中考虑控制饱和约束，构建最优控制问题以实时优化轨迹的时间参数。最后，系统将优化后的时间参数应用于原始轨迹构成新的局部松弛轨迹，以实现在特定场景下使轨迹跟踪偏向快速性或精确性。本发明为当前飞行器在执行最短时间任务等大机动飞行任务时，根据场景需求自适应快速性与精确性的问题提供了新的解决方法。

主权项：1.一种复杂气象条件下无人飞行器安全自驾仪系统设计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：建立无人飞行器开环动力学模型；步骤二：结合无人飞行器控制器、控制输出饱和与无人飞行器开环动力学模型，构建无人飞行器跟踪控制律与无人飞行器闭环动力学模型；步骤三：考虑跟踪控制的精确性和快速性，并在约束中考虑控制输出饱和约束，构建最优控制问题，以实时优化轨迹的时间参数；构建最优控制问题包括：假设标称轨迹以离散的形式给出每个离散点的平坦输出及其各阶时间导数以及对应的离散间隔，，表示离散点的序号，N表示离散点的总数；重构轨迹的时间参数，包括：根据目标函数确定重构因子，使得离散间隔得到重构： ；其中，代表赋值方向；使用标称轨迹的步长配合四阶龙格库塔方法离散化无人飞行器闭环动力学模型，得到离散化的无人飞行器闭环动力学模型，或由函数自变量定义将无人飞行器闭环动力学模型改写为新的无人飞行器闭环动力学模型： ；确定重构因子的过程通过如下最优控制问题实现： ； ； ； ； ；其中： ； ； ； ； ；最优控制问题中，为状态向量，为决策变量，为离散动力学连续性约束，上标T表示矩阵的转置，为跟踪误差权重矩阵，代表重构后的平坦输出及其各阶时间导数，，分别表示跟踪误差的权重系数，轨迹跟踪精度的权重系数，代表对角线为6个元素均为1组成的一维向量与7个元素均为0的一维向量组成对角矩阵；，分别表示重构因子约束的上界，重构因子约束的下界，重构因子大于0；表示四元数；为各离散点的状态变量；为叉乘运算，表示初始状态变量，表示状态向量第7列中的前9个元素；和为控制输入的上界和控制输入的下界；步骤四：定义步骤三中的最优控制问题的目标函数，实时求解该最优控制问题；将优化后的轨迹的时间参数应用于原始轨迹，构成新的局部松弛轨迹，以在特定场景下使轨迹跟踪偏向快速性或精确性。

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