无人机控制系统设计与仿真

第1章绪论1.1无人机控制系统设计与仿真的背景和意义随着无人机技术的迅速发展，无人机控制系统设计与仿真在现代航空领域扮演着至关重要的角色，控制系统设计与仿真工具也不断改进和完善，这些系统设计和仿真工具可以用于飞行动力学、飞行性能、避障等模拟无人机方面。其中无人机控制系统设计与仿真在无人机技术发展中的意义有：（1）提高飞行安全性：无人机控制系统设计与仿真可以帮助提高无人机的飞行安全性。通过无人机控制系统仿真测试，可以验证不同控制算法的性能，发现其中的问题，并加以改进，这能确保无人机在不同的工作环境下的安全操作，减少事故风险率；（2）加速系统开发和验证：无人机控制系统设计与仿真可以加速系统开发和验证的进程。通过无人机控制系统仿真，可以在系统制造和测试之前对控制系统进行验证和调试，以此可以减少开发过程中的时间和成本，并提高系统的可靠性和效率；（3）优化无人机性能：控制系统设计与仿真可以帮助优化无人机的飞行性能。通过设计无人机控制算法和技术，可以提高无人机的稳定性、敏捷性和精确性，帮助研究人员评估不同设计参数对无人机性能的影响并进行优化；（4）推动技术创新和发展：无人机控制系统设计与仿真不仅可以改进现有技术，还可以研究新的控制算法来不断提升无人机的性能，以此推进技术创新和发展。仿真技术也可以用于评估解决方案的可行性，无人机技术的未来发展提供指导。1.2无人机控制系统设计与仿真的主要方法通过查阅无人机控制系统相关的文献、软件平台的仿真演算及归纳总结等方法，应用所学机械和电子及自动控制知识，从无人机的数学模型建立入手，通过仿真平台上搭建相应的控制器，并在控制器设计中进行参数分析，最后利用仿真平台上进行仿真调试，从而实现无人机控制系统的设计和仿真。1.3无人机控制系统设计与仿真的主要内容1.了解四旋翼无人机的特点，理解四旋无人机姿态控制方法，应用所学机械和电子及自动控制知识；2.建立四旋翼无人机数学建模，在Matlab/Simulink中搭建对应的无人机模型并分析设计姿态控制和定点位置控制，计算并获取相关参数；3.在flight-gear中进行仿真验证，在定点位置控制的基础上实现一个航点规划的功能；4.探讨应用在实际控制中的方法，总结分析改进建议。

第2章多旋翼无人机控制器设计2.1多旋翼无人机控制器硬件组成由于控制算法最终将会在多旋翼无人机上进行部署与飞行实验，一套可完成基本飞行任务的硬件平台是必不可少的。多旋翼无人机的硬件主要有五部分组成：（1）地面计算机地面计算机是一台装有操作系统的高性能个人计算机，在实验平台中主要承担两方面作用：①在实际飞行试验时，承担对多旋翼无人机自驾仪系统进行实施控制、参数调整、传感器校准与通信等任务；②为仿真软件提供软件代码自动生成、控制其设计、在环仿真、硬件在环仿真等功能。（2）自驾仪系统（简称飞控）自驾仪系统是实现多旋翼无人机飞行控制的自动化控制系统，利用控制算法来获得无人机实时状态，同时计算输出动力系统的控制指令，具有强大的计算性能。（3）遥控器系统控制器系统是通过远程控制无人机以实现多旋翼无人机飞行操纵的传输控制系统，利用无线信号将飞控手的操控指令传输给自驾仪，其中包括接收机、遥控器、充电器等设备。（4）动力系统动力系统负责提供无人机飞行所需的动力和推进力，在接收自驾仪发送的PWM控制指令后通过螺旋桨旋转和电机产生拉力与力矩以控制多旋翼的运动，其中包含电调、电机螺旋桨和电池等组件。（5）机架系统机架系统是多旋翼无人机的基础结构，其需要优良的结构强度和气动的设计来承载飞控、负载和动力系统以确保飞行任务的顺利进行，其中包括机臂、机身、起落架等组件。2.2多旋翼无人机控制器软件平台多旋翼无人机实验平台依赖众多软件工具来实现代码自动生成、自驾仪代码编译、控制器设计、硬件在环仿真等功能。而部分仿真软件与Matlab/Simulink共同组成了实验软件平台，它整体包含下面几个部分。1.Matlab、Simulink：它是Mathworks公司开发的一款可视化仿真工具，可以方便地通过模块化编程语言来搭建仿真系统用于动态系统建模、控制器设计、软、硬件仿真和性能分析等功能，被广泛应用于飞行器和汽车等领域。2.Pix-hawkSupportPackage（PSP）工具箱：Mathworks公司官方为Pix-hawk自驾仪推出的工具箱，用于将Simulink中设计的控制算法生成代码并编译下载到Pix-hawk自驾仪硬件。3.flight-gear飞行模拟器：一款非常受欢迎的开源飞行模拟器软件，可以通过UDP加收Simulink发送的飞行状态，方便观测Simulink仿真时无人机的飞行状态。4.PX4软件源代码：PX4是一款开源飞行控制软件系统，运行在Pix-hawk系列自驾仪硬件平台上，构成了Pix-hawk/PX4自驾仪软件/硬件平台，是目前世界范围内广泛应用的小型无人机自驾仪平台。5.Copter-sim实时运动仿真软件：Copter-sim是整个RflySim平台的核心，它是针对Pix-hawk/PX4自驾仪平台开发的一款硬件在环仿真软件，可以配置多旋翼的模型，通过USB串口与Pix-hawk自驾仪连接来实现硬件在环仿真，达到室内模拟室外飞行测试的效果。2.3软、硬件开发与实现前面介绍了多旋翼无人机实验平台依赖的一些软件/硬件组件，这些组件看似种类繁多且复杂，实际上是多旋翼无人机开发与实际飞行所必需的。对这些工具的熟练使用可以极大地加快开发效率，大大降低开发的难度并节省开发时间。下图展示了多旋翼无人机实验平台的各软件/硬件组件与整体流程的相互关系，他们在多旋翼无人机开发的各个阶段发挥着重要的作用REF_Ref17316\r\h[1]。图2.1多旋翼无人机实验平台的各软件/硬件组件与整体流程的相互关系由图2.1看出多旋翼无人机实验平台利用Matlab/Simulink软件为多旋翼无人机控制器设计提供开发仿真环境，在此基础上通过PSP、PX4等软件进行控制算法自动代码生成和固件编译，再使用Copter-sim、3DDisplay、地面计算机等软硬件的配合使用完成硬件在环仿真，最后通过遥控器系统、动力系统等硬件平台进行室内外飞行试验实现多旋翼无人机实验。其相互关系主要可以概括为以下三个阶段：（1）软件在环仿真阶段根据参考的例程和仿真模型，在Simulink中进行控制算法设计，并连接模型和控制器，多旋翼模型将传感器数据发送给控制器，控制器再将每个电机PWM控制指令发回给模型，从而形成软件在环仿真闭环系统，这整个过程阶段都在Matlab环境下进行。（2）硬件在环仿真阶段将Simulink控制器算法生成的代码下载到Pix-hawk自驾仪，并将Simulink多旋翼模型参数导入到Copter-sim中。Copter-sim再将传感器数据发送给Pix-hawk系统，Pix-hawk系统中PX4自驾仪通过收到的传感器数据进行状态分析并发送给控制器，最后控制器再将每个电机的PWM控制指令发回Copter-sim。该阶段通过串口线连接Pix-hawk飞控硬件和在环多旋翼飞行器仿真器以保持模型和控制器的通讯过程，模型通过串口线将传感器数据发送给控制器，控制器再通过串口线将每个电机PWM控制指令发回给模型，从而形成闭环。（3）飞行测试阶段由真实多旋翼飞行器代替Copter-sim的虚拟仿真模型，传感器数据直接由传感器芯片得到，控制器信号直接输出给电机，从而实现真实的多旋翼无人机飞行实验。这个阶段需要注意其仿真模型难以与真实多旋翼无人机保持完全一致，要进行必要的参数调节REF_Ref17316\r\h[1]。

第3章多旋翼无人机控制器数字模型建立与仿真3.1多旋翼无人机的模型图3.1多旋翼的建模流程图（1）刚体运动学模型：只研究位置、速度、姿态、角速度等参量，与质量与受力无关。常以质点为模型。图3.1多旋翼的建模流程图（2）刚体动力学模型：其研究的拉力和力矩等参量与无人机的运动状态变化相关，且拉力方向与机体轴zb轴正方向相反（3）控制效率模型：此模型可以区分四旋翼和六旋翼。（4）动力单元模型：输入电机油门指令获得螺旋桨转速。其动力机构包含无刷直流电机、电调和螺旋桨。3.1.1模型与仿真的关系（1）位置运动学模型用Pe代表无人机在空间坐标系下的位置，VP（3.1）（2）姿态运动学模型如果机体旋转的角速率为bωω（3.2）进一步可以得到Θ（3.3）其中Θ≜（3.4）当θ,ϕ（3.5）从式（3.4）可以看出，矩阵W中部分元素的分母为cos⁡θ，应该尽量避免出现cos⁡θ（3）位置动力学模型多旋翼无人机的总拉力由重力、空气动力和螺旋桨拉力组成，但简单起见，这里只考虑重力和螺旋桨升力的作用。根据f=ma可得：m（3.6）由于空间坐标系的z轴是垂直向下的，所以计算过程中fe前面要带负号。需要注意的是，这里的g是矢量，只在ze有分量；fe也是矢量，需要用机体坐标系下的ff（3.7）综合式（3.6）和式（3.7）,可以得到V（3.8）为了更直观的得到所需物理量，展开式（3.8）得到v（3.9）由式（3.9）可以看出，需要得到g、m、fb以及三个Θ（4）姿态动力学模型多旋翼无人机螺旋桨产生的拉力会对机体坐标系的三个轴产生力矩，同时对于螺旋桨还存在一个陀螺力矩GaG（3.10）由于在后续控制中陀螺力矩不太好控制，为了简单起见，就把式（3.10）中Ga和ωτ（3.11）从式（3.11）可以看出，想要求出多旋翼无人机在机体坐标系下的角加速度，需要得到三个力矩ττx,τ（5）控制效率模型根据转速（弧度每秒）得出机体系升力fe和作用在机体上的力矩τ，得出螺旋桨转速ϖ，f（3.12）（6）动力单元模型动力单元模型是以电调、无刷直流电机和螺旋桨为一组的动力机构，无人机的电调接收的是油门指令和电池输出电压，根据油门指令大小（0～1）和电池输出电压生成对应的转速。首先，输入一个电压信号，电机转动到一个稳态转速ϖssϖ（3.13）其次，给定一个油门指令使电机达到稳态转速，到达稳态转速的这段时间记为Tm，其决定了电机的动态响应。在通常环境下，无刷直流电机的动态过程可以简化为一阶低通滤波器，其传递函数为REF_Ref17316\r\h[1]ϖ（3.14）最后，给定一个期望的稳态转速ϖss，但电机转速达到ϖϖ（3.15）3.1.2Simulink搭建过程（1）位置运动学模型输入：空间坐标系下的三个加速度输出：空间坐标系下的位置Pe和空间坐标系下的速度图3.2位置运动学模型搭建由于空间坐标系下的z轴是垂直向下的，设置的ze（2）姿态运动学模型输入：机体坐标系下的三个角速度w输出：三个欧拉角θ图3.3姿态运动学模型搭建（3）位置动力学模型输入：重力加速度g、m、fb以及三个欧拉角输出：空间坐标系下的加速度V图3.4位置动力学模型搭建（4）姿态动力学模型输入：三个力矩τx,输出：机体坐标系下的角加速度w图3.5姿态动力学模型搭建（5）控制效率模型输入：电机转速，螺旋桨拉力，螺旋桨力矩系数，机身半径（轴距的一半）输出：作用在机体上的力矩τ和机体系升力f图3.6控制效率模型搭建（6）动力单元模型输入：PWM波信号输出：对应的电机转速图3.7动力单元模型搭建3.2控制器的总体框图以及线性化的模型多旋翼的底层飞行控制可以分为四个部分，分别是位置控制、姿态控制、控制分配和电机控制REF_Ref32387\r\h[3]。如图3.8所示，给定的输入是Pd和ψd，位置控制器通过空间坐标系下的Pd、Pe和Ve求出的fd、ϕd和θd，姿态控制器将接收到的θd、ϕd、ψd、Θ和wb转化为图3.8多旋翼全自主控制闭环框图欠驱动系统：四个输入（总拉力f和三轴力矩τ）控制六个输出（位置P和姿态角Θ）。设计多旋翼无人机时，可以采用内外环的控制策略，其中外环对多旋翼无人机的位置进行控制，而内环对多旋翼无人机姿态角进行控制。由内外环控制实现多旋翼无人机的悬停、升降、侧飞等飞行模态REF_Ref17316\r\h[1]。3.3关于控制分配器和电机控制器的分析在搭建Simulink时，用了“混控”模块来建立框图中的控制分配器和电机控制器。输入：期望的拉力fd和期望的力矩τ输出：四个电机的转速指令（1000-2000）图3.9控制分配器和电机控制器的混控模块由于输出是在1000-2000之间，而混控的输入是在0-1之间，所以进行放大后需要再加上1000使输出变为1000-2000之间。而对于传递函数中关系式括号里的正负号，是由机架和电机的旋转顺序决定的。图3.10X型机架对于电机m1，油门越大，转速越高，则应该增加电机的pwm值，所以“thrust”的符号为正；同时，根据右手螺旋法则，逆时针绕x轴的旋转为正，让机体绕x轴旋转一个正的ϕ角，则应该减小电机的pwm值，所以“roll_pwm”的符号为负；同理，让机体绕y轴旋转一个正的θ角，则应该增加电机的pwm值，所以“pitch_pwm”的符号为正；让机体绕z轴旋转一个正的ψ角，则应该增加电机的pwm值，所以“yaw_pwm”的符号为正。同理电机m2“trust”的符号为正，“roll_pwm”的符号为正，“pitch_pwm”的符号为负，“yaw_pwm”为正；电机m3“trust”的符号为正，“roll_pwm”的符号为正，“yaw_pwm”的符号为负；电机m4“trust”的符号为正，“roll_pwm”的符号为负，“pitch_pwm”的符号为负，“yaw_pwm”的符号为负。3.4姿态控制器设计与仿真姿态控制器是位置控制器的基础，所以首先设计姿态控制器。3.4.1姿态串级PID控制器设计如果只控制位置，无人机也能达到期望的位置，但到达期望位置的速度和加速度不一定是0，就是说无人机会超过这个位置继续运动，并不会稳定在期望的位置，所以要控制速度。当无人机达到期望的位置有位置误差的时候，可以通过调整速度去减小位置误差，位置误差大的时候，期望的速度就大；位置误差小的时候，期望的速度也就小。并且位置与速度之间存在简单的对应关系，所以通过控制期望速度达到控制位置的目的REF_Ref628\r\h[11]。所以设计姿态控制器的时候采用串级PID控制，最外面的是调节角度的PID，一般只用到P控制；里面的是调节角速度的PID。图3.11姿态串级PID控制器流程图（1）角度环PID输入：三个欧拉角的角度误差输出：机体坐标系下的期望角速度角度环采用的是比例控制，所以有如下关系式：w（3.16）w（3.17）这里的角度要以弧度为单位。（2）角速度环输入：期望的角速度输出：期望的三轴力矩由于角速度环采用的是PID控制，所以有如下关系式：τ（3.18）3.4.2姿态控制器Simulink模型搭建输入：期望的偏航角、反馈回来的实际欧拉角和实际的机体角速度输出：期望的三轴力矩PWM信号图3.12姿态控制器由于设计出来的控制器是针对线性化之后的无人机模型，线性化的无人机姿态角不能过大，所以加入了限幅模块控制输出的期望力矩。而且姿态控制器需要的是弧度制，而输入进来的欧拉角是以度为单位的，所以加入了单位转换模块。3.4.3姿态控制器仿真图3.13姿态控制仿真框图图3.14绕X轴的姿态仿真结果图3.14中黄色的线是输出的阶跃信号，蓝色的线是无人机真实的ϕ角，红线和绿线分别是无人机真实的θ角和ψ角。从图中可以看出，ϕ角略有超调，可以很快的跟上阶跃信号，并且其余两轴的旋转角度为0，证明了设计的该姿态控制器有效。3.4.4PID参数调节这里的PID参数的调节以绕xe轴的滚转角速度wbx为例，绕ye首先，将姿态控制器中关于滚转角角速度控制器的PID模块和限幅模块注释直通，如图3.15所示。图3.15注释直通PID和限幅模块添加输入信号点和输出信号点，如图3.16所示。图3.16添加输入信号点和输出信号点点击进入模型线性化器，并生成波特图，如图3.17所示，可以根据生成的波特图设计超前校正或滞后校正。图3.17Bode图根据生成的波特图，在绘图和结果中查看结果查看器，并选择零极点增益找到传递函数，如图3.18所示。图3.18在绘图和结果中查找结果查看器图3.19结果查看器新建一个Simulink文件搭建PID调参，将找到的传递函数化简并输入进去，如图3.20所示。图3.20PID模块利用PID模块中的调节功能调整PID参数，如图3.21所示。图中实线是自动调整过后的，虚线是调整前的，点击“更新模块”便可将参数更新到PID模块中。图3.21PID调节器最后将更新出来的PID参数填回原姿态控制器的PID模块中即可。3.5位置控制器设计与仿真位置控制器的设计也采用串级PID控制，外环控制位置，只采用P控制，内环控制速度，采用PID控制REF_Ref628\r\h[11]。P（3.19）V（3.20）Θ（3.21）τ（3.22）式（3.19）、（3.20）、（3.21）、（3.22）是3.1.1节线性化的无人机模型，由线性化无人机模型可以看出除了z轴方向，x轴和y轴方向的动力学方程都和三个欧拉角有关，所以需要将它们分开设计，其中将x轴和y轴方向设计成水平位置通道控制器，而z轴方向单独设计成高度通道控制器。3.5.1水平通道控制器设计输入：空间坐标系下期望的x、y方向的位置输出：俯仰角θ和期望的滚转角ϕ（1）位置环位置环采用比例控制，有如下公式：V（3.23）（2）速度环速度环采用PID控制，有如下关系式：V（3.24）对于水平速度有如下关系式：V（3.25）设A（3.26）综合式（3.23）和式（3.24），可以得到V（3.27）由式（3.25）转换可得Θ（3.28）3.5.2高度通道控制器设计输入：期望的高度、实际的高度和实际的z轴速度输出：无人机的期望拉力（1）位置环高度的位置环也采用比例控制，有如下关系式：v（3.29）（2）速度环高度的速度环也采用PID控制，有如下关系式：g（3.30）对于高度速度有如下关系式：v（3.31）由于式（3.31）不能等于零，是高阶无穷小，不能被忽略，所以再求期望拉力的关系式时候把fb换成ff（3.32）3.5.3位置控制器Simulink模型搭建图3.22定点位置水平通道控制器这里对速度误差加入限幅模块防止内环的速度误差过大导致无人机失控，输入的速度和偏航角再通过MatlabFunction模块转化成期望的滚转角和俯仰角，同时为了防止期望角度过大而破坏平衡，输出的期望角度也需要加入限幅模块。需要注意的是后面的姿态控制模块是弧度制，所以需要对输出的角度加入单位换算模块转换成弧度单位。图3.23定点位置高度通道控制器这里反馈回来的无人机高度是负的，所以要对给定的期望高度乘上“-1”。而高度变化太大会导致无人机出现失控的情况，所以要对内环的速度控制器加上限幅模块。最后需要注意PWM波的范围是0-1，而高度控制器输出的是关于拉力的油门指令，所以需要对输出的油门指令加上限幅模块。3.5.4位置控制器仿真图3.24定点位置控制器仿真框图分别对4个输入在不同时刻加入阶跃信号，查看无人机的相应结果。0s时刻对期望的高度输入幅值为10的阶跃信号，5s时刻对期望的x轴水平位置输入幅值为5的阶跃信号，10s时刻对期望的y轴水平位置输入幅值为5的阶跃信号，15s时刻对偏航角输入幅值为5的阶跃信号。图3.25姿态角响应仿真图图3.26定点位置仿真图图3.25中蓝色的线是无人机俯仰角相应的结果，黄色的线是无人机滚转角相应的结果，红色的线是无人机偏航角相应的结果。从图中可以看出，在前5秒，因为只输入了期望高度的阶跃信号，无人机只有高度上有变化，所以三个姿态角都没有变化，从第5秒开始，因为对期望x轴水平位置输入了阶跃信号，无人机要到达（5,0,10）的位置，所以无人机的俯仰角发生变化，因为无人机飞行会有惯性，所以朝反方向变化抵消惯性使无人机稳定在指定的地方。同理第10秒开始，无人机为了达到（5,5,10）的位置进行了滚转角的变化。而第15秒开始，偏航角作出期望角度的变化收敛到了5度。图3.26中红色的线是无人机在高度位置上的仿真结果，黄色的线是无人机在x轴水平位置上的仿真结果，蓝色的线是无人机在y轴水平位置上的仿真结果。从图中可以看出，第0秒开始，无人机的高度位置变化收敛到-10（z轴为负）；第5秒开始，无人机的x轴水平位置变化收敛到5；第10秒开始，无人机的y轴水平位置变化收敛到5。通过上述的姿态角响应仿真结果和定点位置仿真结果，可以证明设计的该定点位置控制器有效。

第4章多旋翼无人机控制系统的自主飞行控制本章内容是无人机位置控制内容的延续，就是设计航点更新规划模块搭建在原有的定点位置控制器系统上，在此基础上再设计出飞行轨迹点让无人机自主的依次达到期望的位置，将输入期望物理量的手动操控部分变成了程序自动更新航点。4.1更新飞行轨迹点模块设计输入：期望的飞行路径输出：期望的位置和期望的偏航角更新飞行轨迹点模块采用函数模块的方式来设计。由于要确保无人机按照期望路径来完成飞行轨迹点，所以需要判断无人机达到飞行轨迹点时位置误差是否小于0.1，而且无人机自动飞行控制是以定点位置控制来实现，所以需要无人机依次完成每次更新飞行轨迹点的速度误差小于0.1。若当时速度和位置的误差都小于0.1，则更新下一个飞行轨迹点依次输出位置和偏航角来完成路径。同时需要实时更新无人机真实的飞行轨迹点路径用以查看无人机自主控制仿真结果。4.2更新飞行轨迹点Simulink模型搭建该模块就是根据无人机当前的位置和速度，决定是否发布下一个飞行轨迹点。图4.1更新飞行轨迹点MatlabFunction模块该函数模块在运行的时候，首先会计算当前的位置误差，然后判断当前位置误差、速度误差和航点是否运行完的标志位，进行下一个飞行轨迹点的更新，同时实时记录无人机飞行轨迹点路径。4.3设计飞行轨迹点设计期望的飞行轨迹点Matlab函数脚本，使无人机根据对应的飞行轨迹点脚本完成期望的路径。这里设计两种轨迹为例，分别是方形轨迹和圆形轨迹。4.3.1方形轨迹设计根据位置坐标向量设置期望的飞行轨迹点，设置运行时方形轨迹的三维仿真结果。图4.2方形轨迹Matlab函数脚本该函数生成了一个以原点为起始点，高度为5，边长为5的方形飞行轨迹，并生成了5个飞行轨迹点，供多旋翼无人机自动飞行使用。4.3.2圆形轨迹设计首先确定飞行轨迹点数目和飞行高度，然后生成储存x、y位置的向量，再储存期望的轨迹点，并根据圆形的关系式生成位置循环轨迹点，最后再给轨迹点赋值。同时设置运行时圆形轨迹的三维仿真结果。图4.3圆形轨迹Matlab函数脚本该函数生成了一个以原点为起始点，半径为10的圆形飞行轨迹，并生成了101个飞行轨迹点，供无人机自动飞行使用。4.4自动飞行控制仿真图4.5自动飞行控制仿真框图图4.6方形轨迹仿真结果从图4.6可以看出无人机能够按照设置好的方形轨迹路径很好地运行到5个飞行轨迹点，无超调现象，说明该方形轨迹脚本和自动飞行控制是有效的。图4.7圆形轨迹仿真结果从图4.7可以看出无人机能够按照设置好的圆形轨迹路径运行到101个飞行轨迹点，到达第一个圆形轨迹点的时候x轴方向有一个超调，说明该圆形轨迹点和自动飞行控制也是有效的。

第5章总结5.1总结与体会（1）本文完成的无人机控制系统设计在数字建模中忽略了螺旋桨的阻力、陀螺力矩、空气动力等参量，是简化的无人机数字模型。（2）在设计中，根据参考文献找到常见的PID参数大致范围，通过Matlab仿真在范围内试探出一组比较稳定的PID参数，并对控制器的设计提供了依据和参考。（3）设计控制器的时候，PID参数不是很好，所以在某些情况会出现超调过大的情况。（4）设计的控制器是以线性化四旋翼无人机模型为基础的，在搭建Simulink模型的时候，在很多地方加了限幅模块，控制姿态角的输出防止运行时无人机失控，所以不适用于四旋翼无人机姿态角过大的情况。（5）设计的位置控制器和姿态控制器输出的不是拉力和力矩的真实物理量，而是它们对应的PWM信号值。（6）无人机数字建模过程中，由于无人机机体坐标系下的z轴方向向下和角度以弧度为单位，所以在搭建Simulink模型的时候注意了方向符号和角度单位的转换。通过这次无人机控制系统设计与仿真，我深刻的意识到我所学的无人机的知识还十分浅薄，刚开始设计的时候还不知从何下手，只能通过网上的文献和资料去学习弥补知识上的缺漏。单单知道设计原理还不够，还需要通过自己的理解和大量查阅参考数据去进行设计，多次设计出来的结果不尽人意，但最后设计的完成让我知道自己的能力是能够提升，我还有很多无人机的专业知识要学，只有体验到过程的不易才能得到锻炼，才能丰富自己的文学素养和专业知识水平。5.2展望希望通过这次简化的多旋翼无人机数字模型设计与仿真实验环节能解决传统无人机设计与测试中存在的一些难题，掌握无人机领域的理论与利用有关无人机仿真工具进行实验并相互促进，达到无人机设计开发