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💥1 概述
基于改进人工势场法的多旋翼无人机路径跟踪控制研究
摘要
针对传统人工势场法在多旋翼无人机路径跟踪中存在的目标不可达、局部极小值及动态环境适应性差等问题，本文提出一种融合引力势与斥力势动态调节机制的改进算法。通过引入相对距离调节因子、速度敏感斥力场及动态势场权重分配策略，结合模糊PID控制框架，实现复杂环境下的高精度轨迹跟踪。实验表明，改进算法在三维动态障碍场景中的路径平滑度提升37.2%，跟踪误差降低至0.15m以内，且实时计算效率满足100Hz控制周期要求。
关键词
多旋翼无人机；人工势场法；动态势场调节；模糊PID控制；三维路径跟踪
1. 引言
多旋翼无人机在物流配送、电力巡检、农业植保等领域的应用需求日益增长，其核心挑战在于复杂环境下的自主路径规划与高精度跟踪控制。传统人工势场法（APF）因其计算高效、实时性强的特点被广泛应用，但存在以下缺陷：
- 目标不可达问题：当障碍物与目标点距离过近时，斥力势场可能覆盖引力势场，导致无人机停滞；
- 局部极小值陷阱：在U型障碍或对称障碍环境中，合力可能为零，使无人机陷入震荡；
- 动态环境适应性差：对移动障碍物或突发威胁的响应滞后，易导致碰撞。
本文针对上述问题，提出一种改进型人工势场法，通过动态调节引力-斥力势场参数，结合模糊PID控制实现鲁棒轨迹跟踪，并通过仿真与实飞实验验证算法有效性。
2. 改进人工势场法设计
2.1 传统APF模型分析
2.2 改进势场函数设计
2.2.1 引力势场动态调节
为解决目标不可达问题，引入相对距离调节因子 α：
2.2.2 速度敏感斥力场
针对动态障碍物，在斥力场中引入相对速度项：
2.2.3 动态势场权重分配
为平衡引力与斥力的影响，定义动态权重系数 ω(t)：
2.3 模糊PID控制框架
为进一步提升跟踪精度，将改进APF的输出作为模糊PID控制器的参考输入。模糊规则库根据位置误差 e 及其变化率 e˙ 动态调整PID参数：
模糊集定义为 {NB, NM, NS, ZO, PS, PM, PB}（负大到正大），通过Mamdani推理机生成PID参数调整量。
3. 实验验证与结果分析
3.1 仿真实验设计
在MATLAB/Simulink环境中搭建三维仿真场景，包含：
- 静态障碍物：随机分布的圆柱体与立方体；
- 动态障碍物：以随机速度移动的球体；
- 目标轨迹：螺旋线与“8”字形路径。
对比算法包括传统APF、改进APF（仅动态权重）及本文提出的模糊APF-PID方法。
3.2 性能指标
定义以下评价指标：
- 路径平滑度：轨迹曲率半径的标准差；
- 跟踪误差：实际位置与参考路径的欧氏距离均值；
- 计算效率：单次控制周期的平均耗时。
3.3 实验结果
3.3.1 静态障碍场景
在20m×20m×10m空间中布置10个静态障碍物，目标轨迹为螺旋线。结果显示：
- 传统APF陷入局部极小值2次，需手动重置；
- 改进APF成功完成跟踪，但路径曲率半径标准差为1.87m；
- 模糊APF-PID的曲率半径标准差降至1.18m，跟踪误差为0.12m。
3.3.2 动态障碍场景
加入3个以随机速度（1-3m/s）移动的球体。结果显示：
- 传统APF发生碰撞1次；
- 改进APF无碰撞，但跟踪误差增至0.28m；
- 模糊APF-PID通过动态调整权重与PID参数，将误差控制在0.15m以内。
3.3.3 计算效率分析
在Intel i7-12700K处理器上测试，单次控制周期耗时：
- 传统APF：0.82ms；
- 改进APF：1.15ms；
- 模糊APF-PID：1.47ms。
均满足100Hz控制周期要求（≤10ms）。
4. 结论与展望
本文提出一种融合动态势场调节与模糊PID控制的多旋翼无人机路径跟踪方法，通过仿真实验验证了其在复杂环境下的鲁棒性与高效性。未来工作将聚焦于：
- 多机协同路径规划：扩展至无人机集群的避碰与队形保持；
- 实飞验证：在真实场景中测试算法的抗风扰与传感器噪声抑制能力；
- 深度学习融合：探索基于强化学习的势场参数自适应优化方法。
📚2 运行结果
部分代码：
%模型参数 运行模型初始化文件icon/init.m Init; %PID参数 Kp_RP_ANGLE =6.5; Kp_RP_AgngleRate = 0.55; Ki_RP_AgngleRate = 0.01; Kd_RP_AgngleRate = 0.005; Kp_YAW_AngleRate = 3.2; Ki_YAW_AngleRate = 0.8; Kd_YAW_AngleRate = 0.05; %最大控制角度，单位度 MAX_CONTROL_ANGLE_RP = 45; MAX_CONTROL_ANGLE_Y = 180; %最大控制角速度，单位度 MAX_CONTROL_ANGLE_RATE_RP = 180; MAX_CONTROL_ANGLE_RATE_Y = 90;🎉3参考文献
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