摘要：针对传统控制方法难以解决自由漂浮空间机器人(free-floating space robot, FFSR)轨迹跟踪过程中的各类约束的问题,采用模型预测控制对自由漂浮空间机器人的轨迹跟踪问题进行了研究.在自由漂浮空间机器人拉格朗日动力学模型的基础上,建立了系统伪线性化的扩展状态空间模型;在给定系统的性能指标和各类约束的情况下,基于拉盖尔模型设计相应的离散模型预测控制器,并证明控制器的稳定性,控制器中引入任务空间滑模变量实现了对末端期望位置和期望速度的同时跟踪;以平面二杆自由漂浮空间机器人为例,对无约束末端轨迹跟踪和有约束末端轨迹跟踪两种情况进行对比仿真验证.仿真结果表明,该模型预测控制器不仅可以实现对末端期望轨迹的有效跟踪,还能满足各类约束.

摘要：在无人机起飞、降落及定高飞行控制中,针对单一高度传感器测量精度低、稳定性差、易受干扰,难以适应不同的飞行场景等问题,提出了基于Kalman滤波器的多传感器高度融合方法。首先建立了无人机高度状态方程和传感器观测模型,然后利用北斗、气压计和加速度计设计了基于STM32H753的多余度航姿测量单元,最后通过软件递归的方式对高度信息进行预测和更新,得到最优的测量结果。仿真结果表明,该方法测量精度更高、稳定性更好、鲁棒性更强,可以满足无人机在不同场景下的飞行控制要求。