跨介质无人机及其跟踪控制方法与流程

本技术涉及无人机，尤其涉及跨介质无人机及其跟踪控制方法。

背景技术：

1、水空跨介质无人机可完成空中巡航、水面机动、水下潜航多域一体化作业，广泛应用于海洋环境监测、水下目标探测、近海立体巡检等场景。在实际作业环境中，无人机全程持续受到三维空间耦合干扰：空中飞行时存在时变紊流风扰，水面航行、水下潜航阶段叠加海流、波浪带来侧向与垂向复合水流扰动，干扰会同步造成无人机横向偏移、升降高度偏差。

2、传统二维平面视线制导算法仅能针对平面侧向干扰进行补偿，无法对垂向水流、气流扰动进行校正，且未区分轨迹与水流合成运动关系，在水下潜航、低空贴水飞行、水空跨介质过渡等工况下，无人机相对预设路径会产生持续的垂向、侧向双重轨迹偏移，跟踪误差收敛速度慢、稳态偏差大，面对复杂三维流场时轨迹跟踪精度大幅下降，难以满足高精度跨域作业需求。

技术实现思路

1、本技术所要解决的技术问题是传统二维平面视线制导算法仅能针对平面侧向干扰进行补偿，无法对垂向水流、气流扰动进行校正，且未区分轨迹与水流合成运动关系，在水下潜航、低空贴水飞行、水空跨介质过渡等工况下，无人机相对预设路径会产生持续的垂向、侧向双重轨迹偏移，跟踪误差收敛速度慢、稳态偏差大，面对复杂三维流场时轨迹跟踪精度大幅下降，难以满足高精度跨域作业需求。

2、为了解决上述问题，本技术提供了跨介质无人机及其跟踪控制方法。

3、第一方面，本发明公开了一种跨介质无人机跟踪控制方法，其包括，

4、获取无人机的实时状态数据、期望轨迹数据、实时高度数据，通过实时状态数据与期望轨迹数据计算位置跟踪误差与扰动估计值，无人机实时状态数据包括位置数据、姿势数据；

5、基于实时高度数据判断无人机飞行状态，构造三维ilos制导模型，输入无人机飞行状态、位置跟踪误差与扰动估计值计算运动学参考指令，运动学参考指令包括期望纵向速度、期望垂向速度、期望偏航角、期望俯仰角；

6、结合运动学参考指令、实时无人机状态数据、扰动估计值计算无人机控制数据，无人机根据无人机控制数据驱动空中推进机构或水下航行机构，无人机控制数据包括空中推进数据与水下推进数据。

7、优选地，获取无人机的实时状态数据、期望轨迹数据、实时高度数据，通过实时状态数据与期望轨迹数据计算位置跟踪误差与扰动估计值，具体包括以下步骤：

8、从上位系统获取期望轨迹数据，实时采集无人机飞行姿态数据、位置数据、高度数据，得到实时状态数据与实时高度数据；

9、针对期望轨迹数据进行坐标转换处理，位置数据与高度数据转换到与期望轨迹数据相同的坐标系中；

10、结合实时状态数据与期望轨迹数据计算无人机的三维位置跟踪误差；

11、构造高斯基rbf神经网络观测器模型，输入姿态数据与位置数据，计算无人机收到的复合扰动力与扰动力矩，得到扰动估计值。

12、优选地，构造高斯基rbf神经网络观测器模型，输入姿态数据与位置数据，计算无人机收到的复合扰动力与扰动力矩，得到扰动估计值，具体包括以下步骤：

13、构造高斯基rbf神经网络观测器模型，输入无人机实时状态数据，依托梯度下降自适应律实时更新模型中的权值矩阵；

14、对比标准动力学模型与实时状态数据，通过动力学残差方程在线辨识风、浪、洋流、模型失配、执行器偏差叠加形成的复合扰动，输出复合扰动力与扰动力矩。

15、优选地，基于实时高度数据判断无人机飞行状态，结合无人机飞行状态、位置跟踪误差与扰动估计值计算运动学参考指令，运动学参考指令包括期望纵向速度、期望垂向速度、期望偏航角、期望俯仰角，具体包括以下步骤：

16、根据实时高度数据与预设高度阈值对比，判断无人机所处介质，划分介质状态，输出无人机飞行状态；

17、构建轨迹-水流复合坐标系，将跟踪位置误差映射至复合坐标系，得到坐标变换后的跟踪位置误差；

18、基于扰动估计值算出适配水流影响的复合俯仰角、复合偏航角；

19、构造ilos制导模型，将坐标变换后的跟踪位置误差、复合俯仰角、复合偏航角、预设的前视距离代入ilos制导模型，计算期望纵向速度、期望垂向速度、期望偏航角、期望俯仰角，得到运动学参考指令。

20、优选地，结合运动学参考指令、实时无人机状态数据、扰动估计值计算无人机控制数据，无人机根据无人机控制数据驱动空中推进机构或水下航行机构，具体包括以下步骤：

21、根据实时无人机状态数据计算当前无人机实时三轴速度；

22、根据无人机飞行状态区别飞行模式，包括空中模式与水下模式；

23、根据运动学参考指令、实时无人机状态数据、无人机实时三轴速度各个模式下计算跟踪误差，其中，空中模式计算速度跟踪误差，水下模式计算姿态角度跟踪误差；

24、将扰动估计值前馈补偿至滑模控制律，采用超螺旋滑模算法求解抵消跟踪误差所需的机体总合力与总合力矩，输出虚拟控制量，包括三轴虚拟合力、三轴虚拟合力矩；

25、根据飞行模式调取对应控制效率矩阵，对矩阵求逆建立虚拟控制量与执行器推力的映射关系，解算每一台空中旋翼或水下推进器所需输出推力，最终输出旋翼转速指令或水下推进器推力转速指令，下发至无人机。

26、第二方面，本发明公开了一种跨介质无人机，适用上述的跨介质无人机跟踪控制方法，其包括空中推进机构、水下航行机构、机体、控制器，控制器安装在机体内，机体分别连接空中推进机构、水下航行机构，控制器分别电性连接空中推进机构、水下航行机构。

27、优选地，空中推进机构包括支撑杆、旋翼、驱动电机，支撑杆的一端与机体连接，驱动电机与旋翼安装在支撑杆的另一端，驱动电机与旋翼连接。

28、优选地，水下航行机构包括第一推进器与第二推进器，第一推进器安装在机体上，第二推进器安装在机体尾部。

29、优选地，机体包括浮力外壳、破浪块、导流楔形块，浮力外壳分别连接破浪块与导流楔形块。

30、优选地，包括快拆机构与储能件，快拆机构与机体连接，储能件与快拆机构连接，储能件与控制器电性连接。

31、本技术提供的上述技术方案与现有技术相比具有如下优点：

32、本技术提供的跨介质无人机及其跟踪控制方法，跟踪控制方法提及，通过同步采集无人机实时状态、期望轨迹、实时高度数据，先解算位置跟踪误差并辨识扰动估计值，依托实时高度判别无人机介质飞行状态搭建三维ilos制导模型，融合飞行状态、位置误差、扰动估计同步输出包含纵向速度、垂向速度、偏航角、俯仰角的完整三维运动学参考指令，再结合参考指令、机体实时状态与扰动估计求解适配介质的空中/水下推进控制数据；该方案构建轨迹与流场耦合的三维制导逻辑，同步对侧向、垂向两类流场扰动实现补偿校正，消除水下、低空贴水、水空过渡工况下双重轨迹偏移问题，加快跟踪误差收敛速度、大幅降低稳态跟踪偏差，在风、浪、洋流构成的复杂三维流场环境下仍可维持高精度轨迹跟踪，充分满足水空立体化高精度跨域作业的使用要求。

33、跨介质无人机提及，跨介质无人机设置了独立的空中推进机构、水下航行机构，机身内置与两类推进机构电性联动的控制器，硬件架构可接收方法输出的空中推进数据、水下推进数据并分介质驱动对应执行机构；整机硬件能够匹配基于实时高度划分的多介质工作模式，完整承接三维ilos制导输出的三维运动控制指令，为三维流场扰动补偿、侧向与垂向同步轨迹校正提供硬件执行基础，保障控制方法输出的三维运动学指令、分介质推进控制指令可落地执行，使无人机在水下潜航、低空贴水飞行、水空跨介质过渡全工况下稳定响应高精度轨迹跟踪控制指令，从硬件层面支撑复杂三维流场下无明显偏移、低稳态误差的跨域作业能力。