摘要
随着四旋翼无人机技术的成熟，在越来越多的行业应用中都出现了无人机的身影，特别是在室内场景三维重建领域中，出现了将无人机与手机结合的低成本解决方案，将配备了激光雷达以及高清摄像头的手机直接固定在小型四旋翼无人机上，一边移动一边进行场景扫描。但是简单固定的做法使得画面会跟随无人机不停晃动而变得模糊，影响场景重建的质量。一种解决方式是为手机增设一个专门定制的云台结构，但是针对手机设计的云台往往体积庞大，这会使原本小型的无人机重量大幅上升，增加额外的使用成本。 本文针对传统四旋翼无人机结构的缺陷，提出了一个新的可变形无人机结构，称为“H4”四旋翼。该四旋翼摈弃了额外的云台，通过变形机制让无人机本身充当手机的载具与云台。云台的功能可以被分解为以下两点:一是保持视角在运动中的稳定性，二是主动改变视角方向。通过令每一个可变形无人机的螺旋桨电机与两个舵机相连，可以用舵机改变桨的朝向，使无人机能够在不改变姿态的情况下水平移动，达成了云台的第一项功能。另一方面，可变形无人机在机身与螺旋桨的连接处增设两个舵机，使得机身主体以及固定在上面的手机可以单独改变俯仰角，达成了云台的第二项功能。 本文的内容主要包含以下几个方面: 1.介绍可变形无人机的机械结构设计，并运用牛顿-欧拉公式建立可变形无人机的动力系统模型。 2.针对可变形无人机强耦合、非线性的特点，利用模型预测控制(MPC)的方法对无人机进行控制，使无人机能够在保持姿态稳定的条件下跟踪给定的轨迹。 3.针对在制造与测量过程中无人机参数可能产生误差，影响MPC控制器工作效果的情况，设计了基于双层全连接神经网络的MPC控制器。 4.对以上两种控制器分别进行飞行轨迹跟随的仿真测试，证明经典MPC控制器与基于神经网络的MPC控制器有着相近的效果。经典MPC控制器效果最优，但是对系统建模的精度要求高:基于神经网络的MPC控制器通过积累的飞行数据学习无人机的动力学模型，省去了实验测量无人机物理参数的步骤，控制效果接近理想情况下的经典MPC控制器。
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