本發(fā)明涉及飛行控制技術(shù)領(lǐng)域，尤其是一種無人機(jī)飛行控制系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

輸電線路是電網(wǎng)的重要組成部分，輸電線路巡視是保障其可靠性運(yùn)行的重要手段，隨著新技術(shù)、新方法以及新的管理理念的引入，無人機(jī)已逐步得到重視并開始應(yīng)用于輸電線路巡視作業(yè)，在一定程度上彌補(bǔ)了傳統(tǒng)人工巡視的不足，特別是在高山等人工不易達(dá)區(qū)域優(yōu)勢更為明顯。根據(jù)巡視作業(yè)任務(wù)的差異化以及無人機(jī)自身特點(diǎn)，固定翼無人機(jī)和多旋翼無人機(jī)是兩種主要的無人機(jī)巡視作業(yè)工具。固定翼飛行速度快，續(xù)航能力強(qiáng)，常被用于遠(yuǎn)距離通道快速巡視，但是，固定翼無人機(jī)無法懸停，對輸電線路的細(xì)節(jié)巡視能力不足。而多旋翼無人機(jī)飛行速度慢，具有定點(diǎn)懸停功能，可對特定巡視目標(biāo)進(jìn)行細(xì)節(jié)觀察，有利于缺陷發(fā)現(xiàn)。

目前輸電線路的無人機(jī)巡視還是主要通過操控手人工操控，對操控手的技能要求高，受視距和視角差的影響，操控手易誤判無人機(jī)和巡視目標(biāo)、障礙等的位置關(guān)系，導(dǎo)致無人機(jī)姿態(tài)調(diào)整困難，目標(biāo)定位不準(zhǔn)，影響巡視效果，甚至出現(xiàn)操控失誤，給電力無人機(jī)巡檢帶來很大的安全隱患，另外，無人機(jī)在電力巡檢過程中，需要近距離觀察輸電線路缺陷信息，如絕緣子炸裂、銷釘?shù)?，通常距離輸電線路距離達(dá)到5-10米。而通常電力巡檢無人機(jī)軸距是米級別的，相比之下會如此近距離的作業(yè)會為無人機(jī)巡線帶來極大的碰撞隱患。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供一種能夠?qū)崿F(xiàn)自主避障的無人機(jī)飛行控制系統(tǒng)。

本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案為：該無人機(jī)飛行控制系統(tǒng)，包括飛控系統(tǒng)和輔助避障控制系統(tǒng)，所述飛控系統(tǒng)包括用于控制無人機(jī)姿態(tài)的姿態(tài)控制器、遙控設(shè)備、遙控接收機(jī)，所述遙控器發(fā)出遙控指令，遙控接收機(jī)接收到遙控指令后傳遞給姿態(tài)控制器，姿態(tài)控制器根據(jù)遙控指令控制無人機(jī)的姿態(tài)；所述輔助避障控制系統(tǒng)包括遙控指令檢查模塊、避障控制輸出模塊、環(huán)境檢測模塊，所述遙控指令檢查模塊用于檢測遙控接收機(jī)接收的遙控指令，所述環(huán)境檢測模塊用于檢測無人機(jī)相對于周圍障礙物的位置信息并將檢測到的位置信息傳送給遙控指令檢查模塊，遙控指令檢查模塊接收到位置信息后與預(yù)設(shè)的安全值進(jìn)行比較，若無人機(jī)相對于周圍障礙物的位置大于預(yù)設(shè)的安全值，則遙控接收機(jī)接收到的遙控指令正常傳遞給姿態(tài)控制器，若無人機(jī)相對于周圍障礙物的位置小于預(yù)設(shè)的安全值，則遙控接收機(jī)接收到的遙控指令為無效指令，此時(shí)，遙控指令檢查模塊將無人機(jī)相對于周圍障礙物的位置信息以及預(yù)設(shè)的安全值信息傳遞給避障控制輸出模塊，避障控制輸出模塊輸出避障控制指令給姿態(tài)控制器，姿態(tài)控制器根據(jù)避障指令控制無人機(jī)的姿態(tài)。

進(jìn)一步的是，所述無人機(jī)相對于周圍障礙物的位置信息包括高度值、俯仰角和橫滾角，所述遙控指令檢查模塊預(yù)設(shè)的安全值包括高度安全值、俯仰角安全值和橫滾角安全值，所述避障控制輸出模塊輸出避障控制指令包括高度控制信號、俯仰角控制指令和橫滾角控制指令；

所述高度控制信號采用如下控制方法得到：的具體過程如下步驟所示：

首先、將t時(shí)刻無人機(jī)相對于周圍障礙物的高度值與預(yù)設(shè)的高度安全值進(jìn)行做差得到t時(shí)刻的高度誤差信號e_Z(t)；接著，將高度誤差信號e_Z(t)帶入以下公式得到高度輸出信號u_Z(t)，所述公式為所述K_pZ、K_IZ、K_dZ為高度避障參數(shù)；最后，將得到的高度輸出信號u_Z(t)帶入無人機(jī)在垂直方向上的傳遞函數(shù)得到高度控制信號G_Z(s)，所述無人機(jī)在垂直方向上的傳遞函數(shù)為其中，m為無人機(jī)重量，s為拉普拉斯變換復(fù)變量；

所述俯仰角控制指令控制信號采用如下控制方法得到：的具體過程如下步驟所示：

首先、將t時(shí)刻無人機(jī)相對于周圍障礙物的俯仰角與預(yù)設(shè)的俯仰角安全值進(jìn)行做差得到t時(shí)刻的俯仰角誤差信號e_X(t)；接著，將俯仰角誤差信號e_X(t)帶入以下公式得到俯仰角輸出信號u_X(t)，所述公式為所述K_pX、K_IX、K_dX為俯仰角避障參數(shù)；最后，將得到的俯仰角輸出信號u_X(t)帶入無人機(jī)在俯仰角方向上的傳遞函數(shù)得到俯仰角控制信號G_X(s)，所述無人機(jī)在俯仰角方向上的傳遞函數(shù)為其中，m為無人機(jī)重量，s為拉普拉斯變換復(fù)變量，F(xiàn)為無人機(jī)產(chǎn)生的升力；

所述橫滾角控制指令控制信號采用如下控制方法得到：的具體過程如下步驟所示：

首先、將t時(shí)刻無人機(jī)相對于周圍障礙物的橫滾角與預(yù)設(shè)的橫滾角安全值進(jìn)行做差得到t時(shí)刻的橫滾角誤差信號e_Y(t)；接著，將橫滾角誤差信號e_Y(t)帶入以下公式得到橫滾角輸出信號u_Y(t)，所述公式為所述K_pY、K_IY、K_dY為橫滾角避障參數(shù)；最后，將得到的橫滾角輸出信號u_Y(t)帶入無人機(jī)在橫滾角方向上的傳遞函數(shù)得到橫滾角控制信號G_Y(s)，所述無人機(jī)在橫滾角方向上的傳遞函數(shù)為其中，m為無人機(jī)重量，s為拉普拉斯變換復(fù)變量，F(xiàn)為無人機(jī)產(chǎn)生的升力。

進(jìn)一步的是，所述高度避障參數(shù)K_pZ、K_IZ、K_dZ、俯仰角避障參數(shù)K_pX、K_IX、K_dX以及橫滾角避障參數(shù)K_pY、K_IY、K_dY均采用遺傳算法整定得到。

本發(fā)明的有益效果：該無人機(jī)飛行控制系統(tǒng)包括飛控系統(tǒng)和輔助避障控制系統(tǒng)，飛控系統(tǒng)包括用于控制無人機(jī)姿態(tài)的姿態(tài)控制器、遙控設(shè)備、遙控接收機(jī)，輔助避障控制系統(tǒng)包括遙控指令檢查模塊、避障控制輸出模塊、環(huán)境檢測模塊，環(huán)境檢測模塊用于檢測無人機(jī)相對于周圍障礙物的位置信息并將檢測到的位置信息傳送給遙控指令檢查模塊，遙控指令檢查模塊接收到位置信息后與預(yù)設(shè)的安全值進(jìn)行比較，若無人機(jī)相對于周圍障礙物的位置大于預(yù)設(shè)的安全值，則遙控接收機(jī)接收到的遙控指令正常傳遞給姿態(tài)控制器，若無人機(jī)相對于周圍障礙物的位置小于預(yù)設(shè)的安全值，則遙控接收機(jī)接收到的遙控指令為無效指令，此時(shí)，遙控指令檢查模塊將無人機(jī)相對于周圍障礙物的位置信息以及預(yù)設(shè)的安全值信息傳遞給避障控制輸出模塊，避障控制輸出模塊輸出避障控制指令給姿態(tài)控制器，姿態(tài)控制器根據(jù)避障指令控制無人機(jī)的姿態(tài)，實(shí)現(xiàn)無人機(jī)的自主避障。

附圖說明

圖1為本發(fā)明所述基于J1目標(biāo)函數(shù)的控制階躍響應(yīng)對曲線圖；

圖2為本發(fā)明所述基于J2目標(biāo)函數(shù)的控制階躍響應(yīng)對比曲線圖；

圖3為本發(fā)明所述輔助避障控制系統(tǒng)俯仰方向單位階躍響應(yīng)曲線圖；

圖4為本發(fā)明所述輔助避障控制系統(tǒng)高度方向單位階躍響應(yīng)曲線圖；

圖5為本發(fā)明所述于遺傳算法整定的輔助避障控制系統(tǒng)軌跡仿真圖。

具體實(shí)施方式

本發(fā)明所述的無人機(jī)飛行控制系統(tǒng)，包括飛控系統(tǒng)和輔助避障控制系統(tǒng)，所述飛控系統(tǒng)包括用于控制無人機(jī)姿態(tài)的姿態(tài)控制器、遙控設(shè)備、遙控接收機(jī)，所述遙控器發(fā)出遙控指令，遙控接收機(jī)接收到遙控指令后傳遞給姿態(tài)控制器，姿態(tài)控制器根據(jù)遙控指令控制無人機(jī)的姿態(tài)；所述輔助避障控制系統(tǒng)包括遙控指令檢查模塊、避障控制輸出模塊、環(huán)境檢測模塊，所述遙控指令檢查模塊用于檢測遙控接收機(jī)接收的遙控指令，所述環(huán)境檢測模塊用于檢測無人機(jī)相對于周圍障礙物的位置信息并將檢測到的位置信息傳送給遙控指令檢查模塊，遙控指令檢查模塊接收到位置信息后與預(yù)設(shè)的安全值進(jìn)行比較，若無人機(jī)相對于周圍障礙物的位置大于預(yù)設(shè)的安全值，則遙控接收機(jī)接收到的遙控指令正常傳遞給姿態(tài)控制器，若無人機(jī)相對于周圍障礙物的位置小于預(yù)設(shè)的安全值，則遙控接收機(jī)接收到的遙控指令為無效指令，此時(shí)，遙控指令檢查模塊將無人機(jī)相對于周圍障礙物的位置信息以及預(yù)設(shè)的安全值信息傳遞給避障控制輸出模塊，避障控制輸出模塊輸出避障控制指令給姿態(tài)控制器，姿態(tài)控制器根據(jù)避障指令控制無人機(jī)的姿態(tài)，實(shí)現(xiàn)無人機(jī)的自主避障。

在上述實(shí)實(shí)施方式中，所述無人機(jī)相對于周圍障礙物的位置信息包括高度值、俯仰角和橫滾角，所述遙控指令檢查模塊預(yù)設(shè)的安全值包括高度安全值、俯仰角安全值和橫滾角安全值，所述避障控制輸出模塊輸出避障控制指令包括高度控制信號、俯仰角控制指令和橫滾角控制指令；

所述高度控制信號采用如下控制方法得到：的具體過程如下步驟所示：

首先、將t時(shí)刻無人機(jī)相對于周圍障礙物的高度值與預(yù)設(shè)的高度安全值進(jìn)行做差得到t時(shí)刻的高度誤差信號e_Z(t)；接著，將高度誤差信號e_Z(t)帶入以下公式得到高度輸出信號u_Z(t)，所述公式為所述K_pZ、K_IZ、K_dZ為高度避障參數(shù)；最后，將得到的高度輸出信號u_Z(t)帶入無人機(jī)在垂直方向上的傳遞函數(shù)得到高度控制信號G_Z(s)，所述無人機(jī)在垂直方向上的傳遞函數(shù)為其中，m為無人機(jī)重量，s為拉普拉斯變換復(fù)變量；

所述俯仰角控制指令控制信號采用如下控制方法得到：的具體過程如下步驟所示：

首先、將t時(shí)刻無人機(jī)相對于周圍障礙物的俯仰角與預(yù)設(shè)的俯仰角安全值進(jìn)行做差得到t時(shí)刻的俯仰角誤差信號e_X(t)；接著，將俯仰角誤差信號e_X(t)帶入以下公式得到俯仰角輸出信號u_X(t)，所述公式為所述K_pX、K_IX、K_dX為俯仰角避障參數(shù)；最后，將得到的俯仰角輸出信號u_X(t)帶入無人機(jī)在俯仰角方向上的傳遞函數(shù)得到俯仰角控制信號G_X(s)，所述無人機(jī)在俯仰角方向上的傳遞函數(shù)為其中，m為無人機(jī)重量，s為拉普拉斯變換復(fù)變量，F(xiàn)為無人機(jī)產(chǎn)生的升力；

所述橫滾角控制指令控制信號采用如下控制方法得到：的具體過程如下步驟所示：

首先、將t時(shí)刻無人機(jī)相對于周圍障礙物的橫滾角與預(yù)設(shè)的橫滾角安全值進(jìn)行做差得到t時(shí)刻的橫滾角誤差信號e_Y(t)；接著，將橫滾角誤差信號e_Y(t)帶入以下公式得到橫滾角輸出信號u_Y(t)，所述公式為所述K_pY、K_IY、K_dY為橫滾角避障參數(shù)；最后，將得到的橫滾角輸出信號u_Y(t)帶入無人機(jī)在橫滾角方向上的傳遞函數(shù)得到橫滾角控制信號G_Y(s)，所述無人機(jī)在橫滾角方向上的傳遞函數(shù)為其中，m為無人機(jī)重量，s為拉普拉斯變換復(fù)變量，F(xiàn)為無人機(jī)產(chǎn)生的升力。

無人機(jī)在垂直方向、俯仰角方向和橫滾角方向上的傳遞函數(shù)采用如下算法得到：無人機(jī)在地面坐標(biāo)系和導(dǎo)航坐標(biāo)系下的動(dòng)力學(xué)模型如式4-2所示：

式4-2中共有六個(gè)等式，其中前三個(gè)等式等無人機(jī)姿態(tài)控制相關(guān)，后三個(gè)等式表示無人機(jī)相對于地面坐標(biāo)系的位置變換。

飛行動(dòng)作主要有四個(gè)動(dòng)作：升降、俯仰、橫滾和偏航。其中，偏航動(dòng)作通過調(diào)整無人機(jī)正反轉(zhuǎn)電機(jī)轉(zhuǎn)速產(chǎn)生的反扭矩來實(shí)現(xiàn)對無人機(jī)機(jī)頭的轉(zhuǎn)向動(dòng)作。但無人機(jī)機(jī)頭如何變化，無人機(jī)相對障礙物的相對位置是不變的。影響無人機(jī)相對于障礙物位置的動(dòng)作有升降(THR)、俯仰(ELE)和橫滾(AIL)動(dòng)作。

建立無人機(jī)避障坐標(biāo)系V，具體定義如下：

以無人機(jī)起飛前的坐標(biāo)點(diǎn)位坐標(biāo)原點(diǎn)O，以起點(diǎn)無人機(jī)水平右橫滾方向作為X軸正向，以起點(diǎn)水平俯仰動(dòng)作前向?yàn)閅軸正向，以垂直于X軸和Y軸向上的方向?yàn)閆軸正向。假設(shè)飛行過程中，在避障坐標(biāo)系中輸電線路鐵塔可能具備碰撞風(fēng)險(xiǎn)的某點(diǎn)距離起飛點(diǎn)的距離為(U,V,W)。假設(shè)無人機(jī)飛行過程中無人機(jī)所處的位置為(x,y,z)。則此時(shí)，無人機(jī)相對于障礙物的位置分別為：

垂直方向：dz＝W-z；

俯仰方向：dy＝V-y；

橫滾方向：dx＝U-x；

在避障坐標(biāo)系OXYZ中，以無人機(jī)為整體受力分析可得:垂直方向無人機(jī)所受力為自身產(chǎn)生的在垂直方向的升力和重力，俯仰方向受力為升力在俯仰方向的分力，橫滾方向受力為升力在橫滾方向的分力。假設(shè)無人機(jī)在飛行過程中，均處于小角度運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。則導(dǎo)航坐標(biāo)系與地坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換矩陣可線性化為：

進(jìn)一步，導(dǎo)航坐標(biāo)系下無人機(jī)產(chǎn)生的力為：

由式4-3和式4-4以及牛頓第二定律可知，在避障坐標(biāo)系下無人機(jī)運(yùn)動(dòng)方程為式4-5所示:

式4-5中，(U,V,W)表示障礙物相對于避障坐標(biāo)系的三維位置關(guān)系，F(xiàn)表示無人機(jī)產(chǎn)生的升力，θ表示無人機(jī)俯仰角，表示無人機(jī)橫滾角，m表示無人機(jī)的質(zhì)量。

從式4-4中可以發(fā)現(xiàn)：垂直方向上無人機(jī)的垂直位置僅僅與升力有關(guān)，俯仰及橫滾狀態(tài)下，無人機(jī)的狀態(tài)與升力和俯仰/橫滾角有關(guān)。在升力恒定情況下，俯仰方向和橫滾方向無人機(jī)在X軸和Y軸的變化僅和俯仰角θ和橫滾角有關(guān)。

垂直方向上：由于無人機(jī)所受重力固定不變，故設(shè)垂直方向輸入u_z為：

u_z＝F-mg (4-6)

進(jìn)而有：

m(W-z)‘’＝u_z (4-7)

對式4-7進(jìn)行拉氏變換可得：

顯然，無人機(jī)起飛前處于靜止?fàn)顟B(tài)。此時(shí)，Z(0)＝Z‘(0)＝0，故垂直方向上的傳遞函數(shù)G_z(s)為：

俯仰及橫滾方向：在分析俯仰和橫滾方向數(shù)學(xué)模型時(shí)，假設(shè)無人機(jī)產(chǎn)生升力不變，則式4-5中F為常數(shù)。設(shè)橫滾和俯仰方向上的輸入u_x、u_y分別為滾轉(zhuǎn)角和俯仰角θ。進(jìn)而俯仰及橫滾方向的輸入輸出方程為：

對式4-10進(jìn)行拉氏變換可得：

同理，由于無人機(jī)起飛前處于靜止?fàn)顟B(tài)。故:

X(0)＝X’(0)＝Y(jié)(0)＝Y(jié)’(0)＝0 (4-12)

最終可得在避障系統(tǒng)坐標(biāo)系中，無人機(jī)在俯仰及橫滾方向的傳遞函數(shù)為：

為了得到最優(yōu)的輔助避障參數(shù)，需設(shè)計(jì)相應(yīng)的算法完成避障參數(shù)的整定工作，常用的避障參數(shù)整定方法有經(jīng)驗(yàn)試湊法、Z-N法、模糊推理法等方法。經(jīng)典試湊法依據(jù)人們的經(jīng)驗(yàn)積累，經(jīng)整理、加工和提煉后構(gòu)成模糊規(guī)則系統(tǒng)的方法。需要花費(fèi)較長的時(shí)間。模糊控制則是以模糊集合論以及模糊語言變量及模糊推理為基礎(chǔ)的計(jì)算機(jī)控制方法。在此，本發(fā)明所述高度避障參數(shù)K_pZ、K_IZ、K_dZ、俯仰角避障參數(shù)K_pX、K_IX、K_dX以及橫滾角避障參數(shù)K_pY、K_IY、K_dY均采用遺傳算法整定得到。

遺傳算法又稱作GA(Genetic Algorithms)，Hollad教授在1962年首次提出這一概念。其主要思想是：通過模擬自然界遺傳機(jī)制以及生物進(jìn)化理論，形成并行隨機(jī)搜索的尋優(yōu)算法。該算法是在優(yōu)化參數(shù)后所形成的編碼中引入進(jìn)化理論，通過適配值的函數(shù)，并利用生物遺傳中的包括復(fù)制、交叉、變異等來對個(gè)體篩選，把適配值較高的單個(gè)體保留，并組成新的群體，此群體比上一代的群體更優(yōu)異。照此不斷循環(huán)，最優(yōu)個(gè)體便可輕易得到。遺傳算法的基本操作包括以下幾點(diǎn)：

(1)復(fù)制。復(fù)制是舊種群中適應(yīng)性較強(qiáng)的個(gè)體位串產(chǎn)生新種群的過程。也就是說高適配值的位串在下代中產(chǎn)生一個(gè)或多個(gè)子孫的可能性更大。一般情況下，隨機(jī)方法是實(shí)現(xiàn)復(fù)制操作的主要途徑。

(2)交叉。交叉。在生物繁殖過程中，兩對不同染色體交叉互換進(jìn)而產(chǎn)生的新優(yōu)良品種的這一過程叫做交叉。

(3)變異。這種運(yùn)算類似于生物在自然環(huán)境中由于各種偶然因素隨機(jī)小概念地引起基因發(fā)生突變，從而使遺傳基因也得到改變。如果要在盡可能大的空間中獲得質(zhì)量較高的優(yōu)化解，就必須采用變異操作。

通常情況下，我們可以按照如下流程來構(gòu)造遺傳算法：

第一步：制定各種約束條件及確定決策變量。即問題解空間和個(gè)體表現(xiàn)型-X；

第二步：確定構(gòu)建優(yōu)化模型。即確定數(shù)學(xué)的描述形式、量化方法和目標(biāo)函數(shù)類型；

第三步：確定可用于表示解空間的染色體的編碼方法。即確定算法的搜索空間以及個(gè)體基因型-X；

第四步：確定解碼方法。該解碼方法是指從基因型-X到表現(xiàn)型-X的對應(yīng)的關(guān)系和轉(zhuǎn)換的方法；

第五步：確定個(gè)體的適應(yīng)度量化評價(jià)方法。該評價(jià)方法表示目標(biāo)的函數(shù)值f(x)到適應(yīng)度F(x)之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系；

第六步：設(shè)計(jì)遺傳的算子。即確定選擇、變異、交叉等運(yùn)算的遺傳算子具體的操作方法；

第七步：確定遺傳算法里的群體的大小、終止進(jìn)化的代數(shù)、變異的概率、交叉的概率等運(yùn)算所需的參數(shù)。

具體而言，利用遺傳算法的計(jì)算，求得出目標(biāo)函數(shù)的極值。如：在測試遺傳算法中常用的Rastrigin函數(shù)具有兩個(gè)獨(dú)立的變量，其定義形式如式4-21所示：

避障控制器的控制策略為式4-22所示，為實(shí)現(xiàn)較好的控制效果，需要明確控制策略中[k_p,k_i,k_d]的值。

基于遺傳算法的PID控制參數(shù)整定控制器方法是利用遺傳算法對PID控制器的參數(shù)[k_p,k_i,k_d]進(jìn)行尋優(yōu)，并尋找最優(yōu)的PID控制參數(shù)。并使設(shè)定的性能指標(biāo)J達(dá)到最優(yōu)。

其具體尋優(yōu)的過程如下所示：

(1)參數(shù)的確定與表示。由實(shí)際的情況來確定PID控制參數(shù)[k_p,k_i,k_d]等的取值范圍，再根據(jù)參數(shù)的精度來編碼。

(2)選擇初始種群。隨機(jī)生成初始種群，在由算法來實(shí)現(xiàn)對PID控制器參數(shù)選取和審定。這組具有一定規(guī)模的隨機(jī)數(shù)可以使用二進(jìn)制編碼在0-1之間隨機(jī)生成，再用四舍五入的規(guī)則來生成隨機(jī)數(shù)，即0～0.5之間的數(shù)代表0，0.5～1的數(shù)代表1。此外，種群的規(guī)模應(yīng)該根據(jù)系統(tǒng)的復(fù)雜程度來定義。

(3)確定適配函數(shù)。從控制效果的準(zhǔn)確、穩(wěn)定、快速等方面來審定系數(shù)的控制效果及優(yōu)劣情況。在此，希望控制的快速性由上升時(shí)間反應(yīng)，上升時(shí)間越短，控制響應(yīng)越快，控制品質(zhì)越好。

(4)確定目標(biāo)函數(shù)。首先通過適配函數(shù)確定適配值，并求出每個(gè)字串復(fù)制的概率，則上一代字符串個(gè)數(shù)與復(fù)制概率的乘積就是下一代復(fù)制個(gè)體的個(gè)數(shù)。

其中，能保留下來的是復(fù)制概率大的個(gè)體，被淘汰的是復(fù)制概率小的個(gè)體。再對其進(jìn)行單點(diǎn)交叉(概率為Pc)運(yùn)算，隨機(jī)確定交叉位置，用Pc的概率從下一代中選取字串再進(jìn)行交叉運(yùn)算。最后把運(yùn)算后得到的下一代進(jìn)行變異操作，其概率是Pm。

(5)優(yōu)化。用遺傳算法在PID控制參數(shù)中進(jìn)行編程尋優(yōu)，得到最優(yōu)的PID參數(shù)。

在此，以橫滾方向?yàn)槔Ｓ缮衔目芍?，無人機(jī)在橫滾通道的避障傳遞函數(shù)為式4-23所示：

未獲取較好的動(dòng)態(tài)特性，在確定性能指標(biāo)J時(shí)選擇誤差絕對值時(shí)間積分性能指標(biāo)作為參數(shù)確定的最小目標(biāo)函數(shù)。同時(shí)，為了防止控制能量過大，在目標(biāo)函數(shù)中加入控制輸入的平方項(xiàng)。即采用式4-24作為最優(yōu)指標(biāo)：

式中，e(t)表示系統(tǒng)誤差，u(t)表示控制器輸出，w₁，w₂，w₃為權(quán)值。其中，取Pc＝0.9，w1＝0.999，w2＝0.01，得離散化后的最優(yōu)指標(biāo)為：

J(i)＝0.999*abs(error(i))+0.01*u(i)^2*0.1 (4-25)

在此，選擇迭代次數(shù)為300次。

通過遺傳算法，可得算法下橫滾方向上控制器參數(shù)為：

k_p＝44.0412，k_i＝1.8242，k_d＝3.3540 (4-26)

該控制參數(shù)下，橫滾通道的單位階躍響應(yīng)曲線如圖1所示，左側(cè)的曲線表示基于J1目標(biāo)函數(shù)的控制階躍響應(yīng)曲線圖，右側(cè)的曲線表示基于PID經(jīng)驗(yàn)的控制階躍響應(yīng)曲線圖：

由圖1可以發(fā)現(xiàn)，基于J₁目標(biāo)函數(shù)求得的控制器參數(shù)使得橫滾通道具備較大的超調(diào)量。為避免超調(diào)量，應(yīng)該采用懲罰功能，即一旦超調(diào)，將超調(diào)量σ(t)作為最優(yōu)指標(biāo)的一項(xiàng)，確定新的最優(yōu)指標(biāo)為：

式中，取w₃＝10，同樣設(shè)置迭代次數(shù)為300次，得到基于遺傳算法

k_py＝47.7959，k_iy＝1.4788，k_dy＝3.4394 (4-28)

得到基于J2目標(biāo)函數(shù)后的單位階躍響應(yīng)曲線如圖2所示，左側(cè)上方的曲線表示基于J1目標(biāo)函數(shù)的控制階躍響應(yīng)曲線圖，左側(cè)下方的曲線表示基于J1目標(biāo)函數(shù)的控制階躍響應(yīng)曲線圖，右側(cè)的曲線表示基于PID經(jīng)驗(yàn)的控制階躍響應(yīng)曲線圖，：

由圖2可見，基于J2目標(biāo)函數(shù)的遺傳算法能夠有效獲取滿足輔助避障控制系統(tǒng)要求的控制器參數(shù)。同理可求出輔助避障控制系統(tǒng)在俯仰及高度方向上的控制器參數(shù)為：

k_px＝-47.7959，k_ix＝-1.4788，k_dx＝-3.4394 (4-29)

k_pz＝-3021.22632，k_iz＝-125.14012，k_dz＝-230.0844 (4-30)

輔助避障控制系統(tǒng)在俯仰通道及高度方向上的單位階躍響應(yīng)分別如圖3及4所示：

為驗(yàn)證經(jīng)過遺傳算法整定獲取的控制器效果。本文對無人機(jī)飛行及輔助避障過程進(jìn)行了相應(yīng)的仿真工作。在此，做如下假設(shè)：

(1)假設(shè)多旋翼無人機(jī)未做偏航動(dòng)作。選擇障礙物作為坐標(biāo)原點(diǎn)。

(2)假設(shè)無人機(jī)從(10,10,10)飛向障礙物。

(3)在俯仰、高度及橫滾方向上均距離障礙物2米時(shí)，觸發(fā)避障輔助控制算法。

(4)設(shè)定無人機(jī)避障期望位置為距離障礙物4米遠(yuǎn)位置(包括俯仰、橫滾及高度方向。)

基于上述假設(shè)得到的無人機(jī)飛行及避障軌跡如圖5所示：

由圖5中可以發(fā)現(xiàn)，在未執(zhí)行輔助避障控制動(dòng)作前，無人機(jī)將按照提前設(shè)定好的軌跡飛行(如圖中細(xì)直線飛行階段)。該階段對應(yīng)到電力巡檢過程中駕駛員的操作過程。在無人機(jī)達(dá)到(2,2,2)位置觸發(fā)避障控制算法后，無人機(jī)不再按原來預(yù)先飛行的軌跡飛行(紅色粗線部分)，轉(zhuǎn)而執(zhí)行輔助避障動(dòng)作，成功避障飛行至距離障礙物4米的位置。由此可見，本發(fā)明所述無人機(jī)控制系統(tǒng)能實(shí)現(xiàn)自主避障。