多旋翼无人机的控制方法、系统、装置及电子设备与流程

1.本技术涉及多旋翼无人机技术领域，尤其涉及一种多旋翼无人机的控制方法、系统、装置及电子设备。


背景技术：

2.近年来，在科学技术的引领下，以智能控制、自主导航理论和微控制器、微传感器、微机电系统为核心的多旋翼无人机技术实现了跨越式发展。然而，随着无人机任务复杂度不断提升、反无人机技术不断发展，加上飞行环境、无人机本体结构以及控制性能等存在一定的差异，无人机安全事故日益增多，对无人机本体、地面人员及周围环境等带来严重的危害。


技术实现要素：

3.本技术实施例提供了一种多旋翼无人机的控制方法、系统、装置及电子设备，能够有效地提高无人机处理突发故障的能力，减少飞行事故带来的损失和危害，具有重大的理论意义和工程应用价值，对无人机产业的快速发展具有一定的推动作用。所述技术方案如下：第一方面，本技术实施例提供了一种多旋翼无人机的控制方法，所述方法包括：当多旋翼无人机发生故障时，获取非线性动力学模型；采用传感器获取所述多旋翼无人机的滚转角、俯仰角，以及获取目标滚转角和目标俯仰角；采用飞行控制计算机根据所述滚转角以及所述目标滚转角，确定滚转姿态跟踪误差，并根据所述俯仰角以及所述目标俯仰角确定俯仰姿态跟踪误差；采用所述飞行控制计算机根据所述滚转姿态跟踪误差确定滚转通道输入力矩，并根据所述俯仰姿态跟踪误差确定俯仰通道输入力矩；采用飞行控制系统将所述滚转通道输入力矩和所述俯仰通道输入力矩输入所述非线性动力学模型以控制所述多旋翼无人机的姿态，并再次执行所述获取所述多旋翼无人机的滚转角、俯仰角，以及获取目标滚转角和目标俯仰角的步骤。
4.在一种可能的实现方式中，所述非线性动力学模型，包括：；其中，为的二阶导数，为的二阶导数；为的一阶导数，为的一阶导数；和分别为惯性坐标系下表示的滚转角和俯仰角；和
分别表示滚转通道和俯仰通道的转动惯量；和分别表示滚转通道和俯仰通道的空气阻尼系数；和分别为滚转通道和俯仰通道的外部扰动力矩；和分别为滚转通道输入力矩和俯仰通道输入力矩。
5.在一种可能的实现方式中，所述当多旋翼无人机发生故障时，获取非线性动力学模型之前，所述方法还包括：预先设定、、和的值。
6.在一种可能的实现方式中，所述采用飞行控制计算机根据所述滚转角以及所述目标滚转角，确定滚转姿态跟踪误差，并根据所述俯仰角以及所述目标俯仰角确定俯仰姿态跟踪误差之后，所述方法还包括：滤波所述滚转姿态跟踪误差，得到第一滚转角滤波误差信号和第二滚转角滤波误差信号，并滤波所述俯仰姿态跟踪误差，得到第一俯仰角滤波误差信号和第二俯仰角滤波误差信号；所述根据所述滚转姿态跟踪误差确定滚转通道输入力矩，并根据所述俯仰姿态跟踪误差确定俯仰通道输入力矩，包括：根据所述第一滚转角滤波误差信号和所述第二滚转角滤波误差信号确定滚转通道输入力矩，并根据所述第一俯仰角滤波误差信号和所述第二俯仰角滤波误差信号确定所述俯仰通道输入力矩。
7.在一种可能的实现方式中，所述第一滚转角滤波误差信号；所述第二滚转角滤波误差信号；所述第一俯仰角滤波误差信号；所述第二俯仰角滤波误差信号；其中，为的一阶导数，为滚转姿态跟踪误差；为的一阶导数，为俯仰姿态跟踪误差；为第一滚转角滤波误差信号的一阶导数，为第一俯仰角滤波误差信号的一阶导数； 均为正常数增益。
8.在一种可能的实现方式中，所述滚转通道输入力矩；
其中，为正常数增益，分别表示在t时刻和0时刻参数的取值，为自变量，sign表示符号函数；所述俯仰通道输入力矩；其中，sign表示符号函数，为正常数增益，分别表示在t时刻和0时刻参数的取值，为自变量，为总升力，表示的的一阶时间导数，表示的倒数，为的估计值，其满足如下自适应律：，其中为的导数，为正常数，为的导数。
9.第二方面，本技术实施例提供了一种多旋翼无人机的控制系统，所述系统包括姿态测量系统、飞行控制系统；所述飞行控制系统包括飞行控制计算机、执行机构和传感器；所述传感器，用于多旋翼无人机对应的飞行状态信息的测量与监控，为所述飞行控制计算机的计算提供支持，为所述姿态检测系统的一个子系统；所述飞行状态信息包括滚转角和俯仰角；所述飞行控制计算机，用于获取所述传感器测量的所述飞行状态信息，进行滚转通道输入力矩和俯仰通道输入力矩的计算，并将所述滚转通道输入力矩和所述俯仰通道输入力矩输送至所述执行机构；所述执行机构，用于基于所述滚转通道输入力矩和所述俯仰通道输入力矩执行飞行控制指令，以实现控制所述多旋翼无人机的姿态。
10.第三方面，本技术实施例提供了一种多旋翼无人机的控制装置，所述装置包括：获取模块，用于当多旋翼无人机发生故障时，获取非线性动力学模型；所述获取模块还用于，获取所述多旋翼无人机的滚转角、俯仰角，以及获取目标滚转角和目标俯仰角；确定模块，用于根据所述滚转角以及所述目标滚转角，确定滚转姿态跟踪误差，并根据所述俯仰角以及所述目标俯仰角确定俯仰姿态跟踪误差；所述确定模块还用于，根据所述滚转姿态跟踪误差确定滚转通道输入力矩，并根据所述俯仰姿态跟踪误差确定俯仰通道输入力矩；控制模块，用于将所述滚转通道输入力矩和所述俯仰通道输入力矩输入所述非线性动力学模型以控制所述多旋翼无人机的姿态，并再次执行所述获取所述多旋翼无人机的滚转角、俯仰角，以及获取目标滚转角和目标俯仰角的步骤。
11.在一种可能的实现方式中，所述非线性动力学模型，包括：；
其中，为的二阶导数，为的二阶导数；为的一阶导数，为的一阶导数；和分别为惯性坐标系下表示的滚转角和俯仰角；和分别表示滚转通道和俯仰通道的转动惯量；和分别表示滚转通道和俯仰通道的空气阻尼系数；和分别为滚转通道和俯仰通道的外部扰动力矩；和分别为滚转通道输入力矩和俯仰通道输入力矩。
12.在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：设定模块，用于预先设定、、和的值。
13.在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：滤波模块，用于滤波所述滚转姿态跟踪误差，得到第一滚转角滤波误差信号和第二滚转角滤波误差信号，并滤波所述俯仰姿态跟踪误差，得到第一俯仰角滤波误差信号和第二俯仰角滤波误差信号；所述确定模块还用于，根据所述第一滚转角滤波误差信号和所述第二滚转角滤波误差信号确定滚转通道输入力矩，并根据所述第一俯仰角滤波误差信号和所述第二俯仰角滤波误差信号确定所述俯仰通道输入力矩。
14.在一种可能的实现方式中，所述第一滚转角滤波误差信号；所述第二滚转角滤波误差信号；所述第一俯仰角滤波误差信号；所述第二俯仰角滤波误差信号；其中，为的一阶导数，为滚转姿态跟踪误差；为的一阶导数，为俯仰姿态跟踪误差；为第一滚转角滤波误差信号的一阶导数，为第一俯仰角滤波误差信号的一阶导数；均为正常数增益。
15.在一种可能的实现方式中，所述滚转通道输入力矩；其中，为正常数增益，分别表示在t时刻和0时刻参数的取值，为自变量，sign表示符号函数；
所述俯仰通道输入力矩；其中，sign表示符号函数，为正常数增益，分别表示在t时刻和0时刻参数的取值，为自变量，为总升力，表示的的一阶时间导数，表示的倒数，为的估计值，其满足如下自适应律：，其中为的导数，为正常数，为的导数。
16.第四方面，本技术实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器；所述处理器与所述存储器相连；所述存储器，用于存储可执行程序代码；所述处理器通过读取所述存储器中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的程序，以用于执行如上述方面所述方法的步骤。
17.本技术一些实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：在本技术一个或多个实施例中，通过一种多旋翼无人机的控制方法和系统，能够有效地提高多旋翼无人机处理突发故障的能力，减少飞行事故带来的损失和危害，具有重大的理论意义和工程应用价值，对无人机产业的快速发展具有一定的推动作用。此外本技术提供的系统集成度高、性能稳定、成本较低，可兼容市场上大多数无人机，对传统多旋翼无人机的改进也很方便。
18.上述说明仅是本技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本技术的技术手段而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
19.为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例中所需使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
20.图1为本技术实施例提供的一种多旋翼无人机的控制系统的结构示意图；图2为本技术实施例提供的一种多旋翼无人机的控制方法的流程示意图；图3为本技术实施例提供的一种多旋翼无人机的控制过程中滚转姿态跟踪误差和俯仰姿态跟踪误差的变化曲线示意图；图4为本技术实施例提供的另一种多旋翼无人机的控制系统的结构示意图；图5为本技术实施例提供的一种多旋翼无人机的控制装置的结构示意图；图6为本技术实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
21.附图标记：410、机体；420、外壳；430、电机；411、主控制器；412、姿态测量系统；413、无线通信模块；414、自旋降落系统；415、执行器系统；416、电源检测系统；417a、主电
源；417b、独立备用电源；421、调参口；422、充电口；423、系统电源开关。
具体实施方式
22.为使得本技术的特征和优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而非全部实施例。基于本技术中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
23.本技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。
24.请参考图1，图1示例性示出了本技术实施例提供的一种多旋翼无人机的控制系统的结构示意图。如图1所示，多旋翼无人机的控制系统100可以包括：姿态测量系统110、飞行控制系统120；所述飞行控制系统120包括飞行控制计算机121、执行机构122和传感器123；所述传感器123，用于多旋翼无人机对应的飞行状态信息的测量与监控，为所述飞行控制计算机121计算滚转通道输入力矩和俯仰通道输入力矩等提供支持，为所述姿态检测系统110的一个子系统；所述飞行状态信息包括滚转角和俯仰角等多旋翼无人机的姿态信息；所述飞行控制计算机121，用于获取所述传感器123测量的所述飞行状态信息，进行滚转姿态跟踪误差、俯仰姿态跟踪误差、滚转通道输入力矩和俯仰通道输入力矩等的计算，并将所述滚转通道输入力矩和所述俯仰通道输入力矩输送至所述执行机构122；所述执行机构122，用于基于所述滚转通道输入力矩和所述俯仰通道输入力矩执行飞行控制指令，以实现控制所述多旋翼无人机的姿态。
25.接下来结合图1，介绍本技术实施例提供的多旋翼无人机的控制方法。具体请参考图2，其为本技术实施例提供了一种多旋翼无人机的控制方法的流程示意图。如图2所示，该多旋翼无人机的控制方法包括以下几个步骤：步骤201，当多旋翼无人机发生故障时，获取非线性动力学模型。
26.具体的，首先定义惯性坐标系{i}、通过分析多旋翼无人机的动力学特性，放弃偏航通道的控制，同时考虑外部扰动以及未知空气阻尼的影响，得到多旋翼无人机发生故障时俯仰通道和滚转通道的非线性动力学模型如下所示：；其中，为的二阶导数，为的二阶导数；为的一阶导数，为的一阶导数；和分别为惯性坐标系下表示的滚转角和俯仰角；和
分别表示滚转通道和俯仰通道的转动惯量；和分别表示滚转通道和俯仰通道的空气阻尼系数；和分别为滚转通道和俯仰通道的外部扰动力矩；和分别为滚转通道输入力矩和俯仰通道输入力矩。其中，参数、、和均为通过多次实验研究后预先设定的最佳参数值，本技术对此不作具体限定。
27.步骤202，获取所述多旋翼无人机的滚转角、俯仰角，以及获取目标滚转角和目标俯仰角。
28.具体的，获取非线性动力学模型之后，采用传感器获取所述多旋翼无人机当前的滚转角、俯仰角，并获取预先设定的目标滚转角和目标俯仰角。所述目标滚转角可以为0度（deg）等，具体可依据实际飞行情况进行设定，本技术对此不作具体限定。所述目标俯仰可以为0deg（度）等，具体可依据实际飞行情况进行设定，本技术对此不作具体限定。
29.步骤203，根据所述滚转角以及所述目标滚转角，确定滚转姿态跟踪误差，并根据所述俯仰角以及所述目标俯仰角确定俯仰姿态跟踪误差。
30.具体的，采用飞行控制计算机根据所述滚转角以及所述目标滚转角可以计算得到滚转姿态跟踪误差，并根据所述俯仰角以及所述目标俯仰角可以计算得到俯仰姿态跟踪误差。
31.具体的，飞行控制计算机计算出滚转姿态跟踪误差和俯仰姿态跟踪误差之后，还会滤波上述滚转姿态跟踪误差，进一步计算得到第一滚转角滤波误差信号和第二滚转角滤波误差信号，滤波上述俯仰姿态跟踪误差，计算得到第一俯仰角滤波误差信号和第二俯仰角滤波误差信号。其中，为的一阶导数，为的一阶导数； 为第一滚转角滤波误差信号的一阶导数，为第一俯仰角滤波误差信号的一阶导数；均为正常数增益。
32.步骤204，根据所述滚转姿态跟踪误差确定滚转通道输入力矩，并根据所述俯仰姿态跟踪误差确定俯仰通道输入力矩。
33.具体的，飞行控制计算机将进一步根据上述第一滚转角滤波误差信号和上述第二滚转角滤波误差信号计算得到滚转通道输入力矩如下所示：；其中，为正常数增益，分别表示在t时刻和0时刻参数的取值，
为自变量，sign表示符号函数；同时，飞行控制计算机还会根据上述第一俯仰角滤波误差信号和上述第二俯仰角滤波误差信号计算得到俯仰通道输入力矩如下所示：；其中，sign表示符号函数，为正常数增益，分别表示在t时刻和0时刻参数的取值，为自变量，为总升力，表示的的一阶时间导数，表示的倒数，为的估计值，其满足如下自适应律：，其中为的导数，为正常数，为的导数。
34.步骤205，将所述滚转通道输入力矩和所述俯仰通道输入力矩输入所述非线性动力学模型以控制所述多旋翼无人机的姿态。
35.具体的，飞行控制计算机计算出滚转通道输入力矩和俯仰通道输入力矩之后，飞行控制系统会将上述滚转通道输入力矩和上述俯仰通道输入力矩输入步骤201中的非线性动力学模型中，以控制多旋翼无人机的姿态，即通过控制滚转通道输入力矩和俯仰通道输入力矩来控制多旋翼无人机朝目标滚转角方向和目标俯仰角方向飞行，从而确保多旋翼无人机安全着陆。由于飞行控制系统是每时每刻都在控制无人机，控制使其滚转姿态跟踪误差和俯仰姿态跟踪误差为0，因此该多旋翼无人机的控制方法在实际应用中是一个循环执行的过程，即将所述滚转通道输入力矩和所述俯仰通道输入力矩输入所述非线性动力学模型以控制所述多旋翼无人机的姿态之后，还会再次执行步骤201，获取所述多旋翼无人机的滚转角、俯仰角，以及获取目标滚转角和目标俯仰角的步骤。例如图3所示，图3为多旋翼无人机的控制过程中滚转姿态跟踪误差和俯仰姿态跟踪误差的变化曲线示意图。图3中，横坐标为时间，单位为s（秒）,纵坐标为跟踪误差，单位为deg（度）。0
‑
100s时，多旋翼无人机由起始状态转为悬停飞行状态，多旋翼无人机处于悬停飞行状态时，其滚转姿态跟踪误差和俯仰姿态跟踪误差均在
±
2度以内，符合控制要求。第110s时，由于多旋翼无人机发生了执行器故障，其滚转姿态跟踪误差和俯仰姿态跟踪误差发生突变，变化范围超过了
±
2度，此时，飞行控制系统将会循环执行上述步骤201
‑
205，即不断控制滚转通道输入力矩和所述俯仰通道输入力矩。经过20
‑
30s的控制之后，由图3所知其滚转姿态跟踪误差和俯仰姿态跟踪误差均由飞行控制系统执行上述步骤后将其稳定在
±
2度以内，此时，其滚转姿态跟踪误差和俯仰姿态跟踪误差均满足控制要求，从而可以确保多旋翼无人机安全地旋转着陆。具体的滚转姿态跟踪误差和俯仰姿态跟踪误差的控制范围可依据实际情况进行限定，本技术对此不作具体限定。理想的控制目标为将滚转姿态跟踪误差和俯仰姿态跟踪误差均控制为0。
36.可选的，飞行控制系统将所述滚转通道输入力矩和所述俯仰通道输入力矩输入所述非线性动力学模型以控制所述多旋翼无人机的姿态之后，可以对该飞行控制系统进行稳定性分析。例如，可以采用的李雅普诺夫分析方法，确定跟踪误差渐近收敛到0，从而证明飞行控制系统稳定。当经过上述分析后，如果发现滚转姿态跟踪误差和俯仰姿态跟踪误差渐
近稳定，即证明实现了对多旋翼无人机发生故障时姿态的可控。
37.在本技术实施例中，当多旋翼无人机发生故障时，先通过传感器获取所述多旋翼无人机的滚转角、俯仰角，以及获取目标滚转角和目标俯仰角等，然后采用飞行控制计算机计算滚转姿态跟踪误差和俯仰姿态跟踪误差，从而进一步计算滚转通道输入力矩和俯仰通道输入力矩，最后通过飞行控制系统将滚转通道输入力矩和俯仰通道输入力矩输入至非线性动力学模型以控制所述多旋翼无人机的姿态，能够在发生执行器故障等紧急条件下实现对多旋翼无人机滚转通道输入力矩和俯仰通道输入力矩的有效控制，使多旋翼无人机完成自救即安全着陆，减少财产损失。
38.请参考图4，图4示例性示出了本技术实施例提供的另一种多旋翼无人机的控制系统的结构示意图。如图4所示，多旋翼无人机的控制系统400可以包括：机体410、外壳420和电机430；所述机体410包括主控制器411、姿态测量系统412、无线通信模块413、自旋降落系统414、执行器系统415、电源检测系统416和电源管理系统；所述自旋降落系统414包括飞行控制系统等；所述飞行控制系统包括飞行控制计算机、执行机构和传感器；所述电源管理系统包括主电源417a和独立备用电源417b；姿态测量系统412、电源检测系统416、自旋降落系统414、执行器系统415、主电源417a和无线通信模块413分别与主控制器411连接。
39.其中，主控制器411可以采用st公司的stm32f4作为主控芯片。主控制器411将接收到的pwm信号进行解码，得到目标滚转角、目标俯仰角等目标姿态，为电调提供4路pwm信号控制4个无刷电机430的转速以控制飞行姿态，并将姿态测量系统412测量的实时数据发送给飞行控制计算机，收集各元件的控制信号，对滚转姿态跟踪误差、俯仰姿态跟踪误差等进行解算，确认无人机是否发生故障，从而将信号再传到飞行控制系统，进行决定是否启动自旋降落系统414。即正常情况下，主控制器411通过电机430驱动电路完成电机430控制控制器输出的pwm信号并未直接作用于电机430，而是通过电调进行处理，将处理后得到的三相电流驱动无刷电机430；当发生应急情况后，自旋降落系统414将代替主控制器411，通过自身处理将处理后得到的三相电流驱动无刷电机430。
40.其中，姿态测量系统412不仅可以做到正常情况下对无人机姿态的检测与调节，还可以在发生故障的时候通过陀螺仪、加速度计重检测元件和磁力计三重检测结合pid控制算法实现无人机飞行姿态的故障排查及控制，当无人机的姿态超过60
°
及飞行过程中的磁力值和加速度变化过大时，将信号反馈给主控制器411。
41.其中，无线通信模块413可以包括低功耗蓝牙模块、nfc模块、wi
‑
fi模块等无线通信模块。
42.其中，自旋降落系统414与主控器411是相互独立的程序，完全不同的程序，且在自旋过程中是整个无人机进行自旋，从而重新找到平衡、安全降落。飞行控制计算机是整个飞行控制系统的核心，飞行控制系统需要飞行控制计算机将所有信息进行运算整合处理，协调调控整个系统的运行。传感器，用于多旋翼无人机对应的飞行状态信息的测量与监控，为所述飞行控制计算机计算滚转通道输入力矩和俯仰通道输入力矩等提供支持，为所述姿态检测系统412的一个子系统；所述飞行状态信息包括滚转角和俯仰角等多旋翼无人机的姿态信息；飞行控制计算机，用于获取传感器测量的所述飞行状态信息，进行滚转姿态跟踪误差、俯仰姿态跟踪误差、滚转通道输入力矩和俯仰通道输入力矩等的计算，并将所述滚转通
道输入力矩和所述俯仰通道输入力矩输送至执行机构；执行机构，用于基于所述滚转通道输入力矩和所述俯仰通道输入力矩执行飞行控制指令，以实现控制所述多旋翼无人机的姿态。即上述任一个方法中的一个或多个步骤主要是由自旋降落系统414执行的。
43.其中，执行器系统415由若干个电机和电调组成，二者相互配合带动无人机的螺旋桨转动，如图4所示，图中a、b、c、d均为电机430；所述执行器系统415分别与所述主控制器411和所述自旋降落系统414连接并分别为其提供动力。
44.其中，电源检测系统416用于多旋翼对无人机飞行控制系统、电源管理系统等进行检测，若检测到其中一方面出现断电的情况，及时将信号反馈给主控制器411。
45.其中，电源管理系统分别与上述各系统连接，并为各系统供电。其中，主电源417a为该多旋翼无人机的正常飞行提供电源；另一套独立备用电源417b当接收到主控制器411传来的断电信号后启用；另外，自旋降落系统414的开启及动作的执行均在独立备用电源417b的作用下完成。当无人机故障后，此时电源管理系统中的独立备用电源417b为自旋降落系统414供电，保证无人机故障后自旋降落系统414的正常运行。
46.其中，外壳420包括调参口421、充电口422和系统电源开关423；所述充电口422与所述电源管理系统连接，用于给电源管理系统充电；所述调参口421与主控制器411连接；所述系统电源开关423与主电源417a连接，用于控制主电源417a的开关。
47.接下来结合图4，具体介绍本技术实施例提供的多旋翼无人机的控制系统的应用过程。例如，当多旋翼无人机在飞行时遇到特殊情况，如螺旋桨断裂或某个电机生灵时，姿态测量系统412将故障信息传送给自旋降落系统414，自旋降落系统414中的飞行控制系统获取传感器实时测量的无人机的滚转角和俯仰角等飞行状态信息，进行分析启用自旋降落系统414，同时进行滚转通道输入力矩、俯仰通道输入力矩等控制律的解算，并将滚转通道输入力矩、俯仰通道输入力矩等控制量输送给执行机构，通过该系统将信息传给执行器系统415。此时由于某一项电机失灵，所以要重新寻找平衡。多旋翼无人机的电机430带动桨叶高速旋转产生的升力，经电机座传递到碳管上，以剪流的形式传递到机身中部; 机翼与空气的相对作用产生的力和力矩也从不同的方向以剪力的形式作用在碳管上，最终与飞行器所受的重力和惯性力平衡，以此完成多旋翼无人机自旋降落动作，完成自救。当多旋翼无人机在飞行时遇到特殊情况，如多旋翼无人机供电异常时，独立备用电源417b为自旋降落系统414及后续执行器系统415动作的完成提供电源。
48.请参考图5，其为本技术实施例提供的一种多旋翼无人机的控制装置的结构示意图。该多旋翼无人机的控制装置500包括：获取模块510，用于当多旋翼无人机发生故障时，获取非线性动力学模型；所述获取模块510还用于，获取所述多旋翼无人机的滚转角、俯仰角，以及获取目标滚转角和目标俯仰角；确定模块520，用于根据所述滚转角以及所述目标滚转角，确定滚转姿态跟踪误差，并根据所述俯仰角以及所述目标俯仰角确定俯仰姿态跟踪误差；所述确定模块520还用于，根据所述滚转姿态跟踪误差确定滚转通道输入力矩，并根据所述俯仰姿态跟踪误差确定俯仰通道输入力矩；控制模块530，用于将所述滚转通道输入力矩和所述俯仰通道输入力矩输入所述非线性动力学模型以控制所述多旋翼无人机的姿态，并再次执行所述获取所述多旋翼无人
机的滚转角、俯仰角，以及获取目标滚转角和目标俯仰角的步骤。
49.在一种可能的实现方式中，所述非线性动力学模型，包括：；其中，为的二阶导数，为的二阶导数；为的一阶导数，为的一阶导数；和分别为惯性坐标系下表示的滚转角和俯仰角；和分别表示滚转通道和俯仰通道的转动惯量；和分别表示滚转通道和俯仰通道的空气阻尼系数；和分别为滚转通道和俯仰通道的外部扰动力矩；和分别为滚转通道输入力矩和俯仰通道输入力矩。
50.在一种可能的实现方式中，所述装置500还包括：设定模块，用于预先设定、、和的值。
51.在一种可能的实现方式中，所述装置500还包括：滤波模块，用于滤波所述滚转姿态跟踪误差，得到第一滚转角滤波误差信号和第二滚转角滤波误差信号，并滤波所述俯仰姿态跟踪误差，得到第一俯仰角滤波误差信号和第二俯仰角滤波误差信号；所述确定模块520还用于，根据所述第一滚转角滤波误差信号和所述第二滚转角滤波误差信号确定滚转通道输入力矩，并根据所述第一俯仰角滤波误差信号和所述第二俯仰角滤波误差信号确定所述俯仰通道输入力矩。
52.在一种可能的实现方式中，所述第一滚转角滤波误差信号；所述第二滚转角滤波误差信号；所述第一俯仰角滤波误差信号；所述第二俯仰角滤波误差信号；其中，为的一阶导数，为滚转姿态跟踪误差；为的一阶导数，为俯仰姿态跟踪误差；为第一滚转角滤波误差信号的一阶导数，为第一俯仰角滤波误差信号的一阶导数；均为正常数增益。
53.在一种可能的实现方式中，所述滚转通道输入力矩
；其中，为正常数增益，分别表示在t时刻和0时刻参数的取值，为自变量，sign表示符号函数；所述俯仰通道输入力矩；其中，sign表示符号函数，为正常数增益，分别表示在t时刻和0时刻参数的取值，为自变量，为总升力，表示的的一阶时间导数，表示的倒数，为的估计值，其满足如下自适应律：，其中为的导数，为正常数，为的导数。
54.上述多旋翼无人机的控制装置中各模块的划分仅用于举例说明，在其他实施例中,可将多旋翼无人机的控制装置按照需要划分为不同的模块，以完成上述多旋翼无人机的控制装置的全部或部分功能。本说明书实施例中提供的多旋翼无人机的控制装置中的各个模块的实现可为计算机程序的形式。该计算机程序可在终端或服务器上运行。该计算机程序构成的程序模块可存储在终端或服务器的存储器上。该计算机程序被处理器执行时，实现本说明书实施例中所描述的多旋翼无人机的控制方法的全部或部分步骤。
55.请参见图6，为本技术实施例提供了一种电子设备的结构示意图。如图6所示，电子设备600可以包括：至少一个处理器610、至少一个通信模块620、用户接口630、存储器640、显示器650、传感器660、电源670以及至少一个通信总线680。
56.其中，通信总线680用于实现这些组件之间的连接通信。
57.其中，用户接口630可以包括按键或键盘，可选用户接口630还可以包括标准的有线接口、无线接口。
58.其中，通信模块620可选的可以包括低功耗蓝牙模块、nfc模块、wi
‑
fi模块等无线通信模块。
59.其中，显示器650用于显示用户接口630输入的信息、电子设备的电量信息以及连接状态信息等。
60.其中，存储器640用于存储的用户接口630输入的信息、传感器660测量的多旋翼无人机对应滚转角和俯仰角等飞行状态信息以及处理器610处理得到的滚转姿态跟踪误差、俯仰姿态跟踪误差等信息。
61.其中，传感器660用于多旋翼无人机对应的飞行状态信息的测量与监控，为所述处理器610计算滚转通道输入力矩和俯仰通道输入力矩等提供支持。
62.其中，电源670包括输入端与输出端。电源670的输入端与外部设备连接，通过输入
端接收外部设备提供的电能。电源670的输出端分别与处理器610、通信模块620、用户接口630、存储器640、显示器650、传感器660相连，将电能分别传输给处理器610、通信模块620、用户接口630、存储器640、显示器650和传感器660。
63.其中，处理器610可以包括一个或者多个处理核心。处理器610利用各种借口和线路连接整个电子设备600内的各个部分，通过运行或执行存储在存储器640内的指令、程序、代码集或指令集，以及调用存储在存储器640内的数据，执行电子设备600的各种功能和处理数据。可选的，处理器610可以采用数字信号处理（digital signal processing，dsp）、现场可编程门阵列（field
‑
programmable gate array，fpga）、可编程逻辑阵列（programmable logic array，pla）中的至少一种硬件形式来实现。处理器610可集成中央处理器（central processing unit，cpu）、图像处理器（graphics processing unit，gpu）和调制解调器等中的一种或几种的组合。其中，cpu主要处理操作系统、用户界面和应用程序等；gpu用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制；调制解调器用于处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调器也可以不集成到处理器610中，单独通过一块芯片进行实现。
64.其中，存储器640可以包括随机存储器（random access memory，ram），也可以包括只读存储器（read
‑
only memory）。可选的，该存储器640包括非瞬时性计算机可读介质（non
‑
transitory computer
‑
readable storage medium）。存储器640可用于存储指令、程序、代码、代码集或指令集。存储器640可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储用于实现操作系统的指令、用于至少一个功能的指令（比如获取功能、确定功能、控制功能等）、用于实现上述各个方法实施例的指令等；存储数据区可存储上面各个方法实施例中涉及到的数据等。存储器640可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器610的存储装置。如图6所示，存储器640中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及应用程序。
65.在图6所示的电子设备600中，用户接口630主要用于为用户提供输入的接口，获取用户输入的数据；而处理器610可以用于调用存储器640中存储的应用程序，并具体执行以下操作：当多旋翼无人机发生故障时，获取非线性动力学模型。
66.采用传感器获取所述多旋翼无人机的滚转角、俯仰角，以及获取目标滚转角和目标俯仰角。
67.采用飞行控制计算机根据所述滚转角以及所述目标滚转角，确定滚转姿态跟踪误差，并根据所述俯仰角以及所述目标俯仰角确定俯仰姿态跟踪误差。
68.采用所述飞行控制计算机根据所述滚转姿态跟踪误差确定滚转通道输入力矩，并根据所述俯仰姿态跟踪误差确定俯仰通道输入力矩。
69.采用飞行控制系统将所述滚转通道输入力矩和所述俯仰通道输入力矩输入所述非线性动力学模型以控制所述多旋翼无人机的姿态，并再次执行所述获取所述多旋翼无人机的滚转角、俯仰角，以及获取目标滚转角和目标俯仰角的步骤。
70.在一些可能的实施例中，所述非线性动力学模型，包括：
；其中，为的二阶导数，为的二阶导数；为的一阶导数，为的一阶导数；和分别为惯性坐标系下表示的滚转角和俯仰角；和分别表示滚转通道和俯仰通道的转动惯量；和分别表示滚转通道和俯仰通道的空气阻尼系数；和分别为滚转通道和俯仰通道的外部扰动力矩；和分别为滚转通道输入力矩和俯仰通道输入力矩。
71.在一些可能的实施例中，所述处理器610具体还执行：预先设定、、和的值。
72.在一些可能的实施例中，所述处理器610具体还执行：滤波所述滚转姿态跟踪误差，得到第一滚转角滤波误差信号和第二滚转角滤波误差信号，并滤波所述俯仰姿态跟踪误差，得到第一俯仰角滤波误差信号和第二俯仰角滤波误差信号。
73.根据所述第一滚转角滤波误差信号和所述第二滚转角滤波误差信号确定滚转通道输入力矩，并根据所述第一俯仰角滤波误差信号和所述第二俯仰角滤波误差信号确定所述俯仰通道输入力矩。
74.在一些可能的实施例中，所述第一滚转角滤波误差信号；所述第二滚转角滤波误差信号；所述第一俯仰角滤波误差信号；所述第二俯仰角滤波误差信号；其中，为的一阶导数，为滚转姿态跟踪误差；为的一阶导数，为俯仰姿态跟踪误差；为第一滚转角滤波误差信号的一阶导数，为第一俯仰角滤波误差信号的一阶导数；均为正常数增益。
75.在一些可能的实施例中，所述滚转通道输入力矩
；其中，为正常数增益，分别表示在t时刻和0时刻参数的取值，为自变量，sign表示符号函数。
76.所述俯仰通道输入力矩；其中，sign表示符号函数，为正常数增益，分别表示在t时刻和0时刻参数的取值，为自变量，为总升力，表示的的一阶时间导数，表示的倒数，为的估计值，其满足如下自适应律：，其中为的导数，为正常数，为的导数。
77.在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本技术实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者通过所述计算机可读存储介质进行传输。所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线（例如同轴电缆、光纤、数字用户线（dsl））或无线（例如红外、无线、微波等）方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，（例如，软盘、硬盘、磁带）、光介质(例如，dvd)、或者半导体介质（例如，固态硬盘（solid state disk，ssd））等。
78.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，该程序可存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。而前述的存储介质包括：rom、ram、磁碟或者光盘等各种可存储程序代码的介质。在不冲突的情况下，本实施例和实施方案中的技术特征可以任意组合。
79.以上所述的实施例仅仅是本技术的优选实施例方式进行描述，并非对本技术的范围进行限定，在不脱离本技术的设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本技术的技术方案作出的各种变形及改进，均应落入本技术的权利要求书确定的保护范围内。