摘要

针对共轴双旋翼无人机(coaxial rotor unmanned aerial vehicle, CR-UAV)在未知和危险环境中飞行避障的控制问题,基于飞行态势图和改进人工势场算法,提出了一种新的避障方法。首先,该方法通过飞行态势图对障碍物信息进行建模,考虑了CR-UAV飞行控制的约束条件,可使无人机有效利用障碍物信息进行避障,避免了局部极小点的问题,无人机的控制和避障能力显著提高;其次,采用基于径向基函数的神经网络(RBFNN)对CR-UAV飞行中的干扰进行估计并实时补偿,采用非线性状态误差反馈实现CR-UAV的姿态跟踪控制,从而保持无人机避障飞行过程中的姿态稳定;最后,进行了仿真实验。从仿真结果可以看出,无人机在避障飞行具有良好的姿态稳定能力。