面向对象的系统工程的观点发展Quadrotor无人机的控制器

文摘

航空航天工业需要提供系统解决方案,技术上具有挑战性的和关键的问题。基于工业控制的角度来看,开发工程师必须考虑成本和现有标准为了有效地设计、实现和部署成本合理的控制系统。定制和可重用性是重要的因素与生产相关的新的应用程序,以减少他们的成本,资源和开发时间。在这部作品中,模型驱动体系结构(MDA) /基于模型的系统工程(MBSE)方法结合实时统一建模语言(UML) /系统建模语言(SysML),无味卡尔曼过滤器(UKF)算法和混合自动机是专业获得混合控制模型为了方便部署控制器Quadrotor无人机(Q-UAVs)。该混合控制模型还提供了一个实时胶囊模式,它允许可定制和可重用的设计元素在各种multirotor无人机的新应用程序的垂直起降(VTOL)类型。Q-UAV动力学和控制架构结合MDA / MBSE分工如下:定义的计算无关模型(CIM)是通过指定用例模型一起UKF算法和混合自动机集中收集控制需求。平台无关模型(PIM)然后由专业设计实时UML / SysML的特性获得的主要控制胶囊,港口,和协议,连同他们的动态演化。随后详细的PIM转换为PSM的开源平台迅速实施和部署Q-UAV控制器。本文以试验飞行和部署结果显示良好的可行性用于低成本Q-UAV轨迹跟踪控制器。在这个案例研究中,Q-UAV控制器仿真模型的实现OpenModelica工具。所得仿真结果然后允许主要的控制元素及其属性定义,以及构建实现图书馆Arduino基于c++语言环境快速执行的实现模型ATMEGA32-U2和STM32 Cortex-M4微控制器。

1。介绍

无人驾驶飞行器(无人机)已经使用在许多军事应用了很长一段时间。目前,无人机,尤其是quadrotor无人机(Q-UAVs),也正在迅速发展民用为提高经济效益,例如,在线货运电子商务、精准农业、环境监测、映射和监视。Q-UAV是微型无人机类型之一的操作模式能够垂直起降(VTOL)和悬停和水平飞行,所以他们可以处理由于动荡,例如,风力更容易和更容易设计,实现通过使用一个紧凑的机身(1- - - - - -3]。

系统工程是一种被广泛接受的方法在航空航天和国防工业提供系统解决方案技术挑战和关键问题。的解决方案通常包括使用硬件和设备、软件、数据、人、和设施(4]。此外,低开发成本必须考虑施工的应用。因此,可重用性也必须考虑在新开发生命周期无人机的各种应用程序,如垂直起落。根据对象管理组织(OMG) (5),统一建模语言(UML)已经标准化的分析和设计视觉系统组件在软件行业。此外,系统建模语言(SysML) (6)是一个UML概要文件被OMG也标准化的系统工程。SysML用于分析、设计、验证和验证工业系统的开发工件在各领域。然而,UML和SysML缺乏沟通结构精确建模的时机和演进之间的控制对象的实时和嵌入式系统,例如,Q-UAV控制器。此外,OMG也标准化模型驱动体系结构(MDA) (7,8),它的主要思想是独立的系统操作的规范方法的细节,系统使用其平台的功能。另一方面,基于模型的系统工程(MBSE)已经被INCOSE[形式化9,10)支持的建模系统需求,设计,分析,验证和验证构件在复杂系统的开发生命周期。

此外,自主飞行控制器的设计问题,给出了Q-UAVs同样是具有挑战性的,因为这些控制器与动态模型(紧密相连11- - - - - -13]。因此,Q-UAV控制器可以被认为是一个模型,该模型结合了离散和连续的行为叫混合动态系统(HDS),它可以通过混合自动机建模(公顷)14- - - - - -16]。

从上面的点后,MDA / MBSE特性可以通过结合专业的实时UML (17- - - - - -20.SysML一起(即。,real-time UML/SysML) to depict the analysis and design components of control systems in detail. This study focuses on the development of a hybrid control model that integrates the Q-UAV dynamics specialized for the MDA/MBSE together with real-time object paradigms and the HA, which permits us to conveniently implement the Q-UAV controller. This model also allows the designed control components to be closely customized and reused for deploying new control applications of various UAV types capable of VTOL. In this work, the Q-UAV dynamics and control architecture are combined with the specialization of MDA/MBSE features, composed of the Computation Independent Model (CIM), Platform Independent Model (PIM), and Platform Specific Model (PSM). The control system permits a Q-UAV to track the desired trajectories. In detail, the CIM consists of the use-case model defined closely with an implemented function block diagram, the supplemented Unscented卡尔曼过滤器(UKF)算法,HA Q-UAV控制器精确地满足控制要求。基于CIM定义,PIM的目的是通过指定实时UML / SysML,允许实时胶囊模式创建模型的实时控制元素和他们的详细时间的演进。然后详细的PIM组件转换为psm通过使用开源平台等OpenModelica(21),Arduino(22)为了迅速实现和部署Q-UAV控制器。最后,Q-UAV的轨迹跟踪控制器应用程序的部署和测试使用接口U2和STM32-Cortex-M4微控制器,与惯性测量单元(IMU)MPU6000工作频率为100赫兹(23)和全球定位系统(GPS)Ublox Neo 6米工作频率为10赫兹(24]。这个控制器是试着通过不同的实验方案,比较现有解决方案。

在这项研究中,我们遵循的方法,作者介绍了范阿娴et al。25]。总结了本文的主要贡献如下:(1)MDA / MBSE方法结合实时UML / SysML, UKF算法和混合自动机是专业方便分析,设计,实现和部署Q-UAV控制器(2)主要设计控制胶囊可以定制各种无人机类型能垂直起落和重用(3)开源平台用于快速实施和部署控制器(4)轨迹跟踪控制器的低成本Q-UAV是开发和测试

本文的其余部分组织如下:第二部分介绍了相关的工作,激励我们构建一个MDA / MBSE-oriented Q-UAV控制器的开发生命周期。Q-UAV动态模型和控制架构第三节介绍了。第四部分介绍了MDA / MBSE-based开发的细节,方便地实现和部署Q-UAV控制器,包括CIM、PIM和PSM组件。在第五部分,这个专业模型应用于一个案例研究。结论和未来的工作最后一节所示。

2。相关工作

2.1。结构性方法Q-UAV控制器

在当前复杂系统的设计,许多应用程序使用标准的控制方法与软计算方法,使它们更有效的控制器的系统(26- - - - - -30.]。这些也被应用于建设Q-UAV控制器;例如,一些主要的控制方法和评估Q-UAV总结在表的应用程序1。

上述控制方法的评估结果显示,使用PID和往后退,所谓的积分往后退(IB)技术。这是用于实现连续进化Q-UAV控制器的原理框图在第四节。

此外,上述传统的控制模式是基于结构的方法大都集中于数据库驱动的架构。因此,设计控制组件可能很难定制和重用实现新的控制器不同的垂直起降无人机类型并合理部署成各种软件和硬件平台。为了实现这一目标,可以专门的模型驱动方法来方便地完成整个开发生命周期集中控制系统如Q-UAV控制器。

2.2。模型驱动方法和应用

如前所述,OMG MDA已经标准化的系统设计、开发和实现。MDA的三个主要目标是可移植性、互操作性和可重用性通过一个架构的关注点分离。此外,基于模型的系统工程(MBSE)建模的形式化的应用,用于支持系统需求和设计、分析、验证和确认活动开始在概念设计阶段和持续开发,后来生命周期阶段(9,10]。MDA是一个系统开发范例,强调严格的可视化建模技术的使用在整个系统开发生命周期(SDLC),和MBSE专业化的MDA MDA原则和最佳实践适用于系统工程应用[25,50]。上述基于模型的方法后,Ragavan et al。51]提出了基于统一债券的外部模型框架(BG-UMF)领导模型转换的复杂性,分析、验证,验证,和自动代码生成,专注于可执行模型的概念设计和开发大型工程系统。Herrera et al。52]介绍了复杂的UML /玛蒂·(实时和嵌入式系统的建模和分析)方法设计的嵌入式系统,提出了一个新的集成模型驱动工程(身边),电子系统,太空探索技术。这个平台可以捕获可能的设计方案的设置通过使用UML和标准MARTE文件。许多工业应用基于实时UML / SysML和模型驱动的方法对于复杂控制系统中可以找到(8,25,50,53- - - - - -56]。

特别是,系统的复杂性和设计效率的要求为嵌入式控制系统必须通过简化管理和重用设计。因此,这些系统需要在开发过程中尽早验证,以减少成本和精力的上下文中MBSE [57]。为了实现这些目标,UML概要文件SystemVerilog(UMLSV) [58,59)和一个新奇的自然语言处理(NLP)框架(60]是完全开发的模型系统的设计和验证需求。

在本节中,我们提到的结构实现Q-UAV控制器和工业控制系统的基于模型的方法可以用来创建一个混合控制模型基于MDA / MBSE方法和实时UML / SysML方便部署Q-UAV控制器。

3所示。Q-UAV动力学和控制架构

3.1。Q-UAV动态控制模型

Q-UAV的动力学建模的目的是要找到相关的微分方程系统的输出(位置和姿态)的输入(力和转矩向量)。确定从一个大的指导,飞行器的导航和控制提出了(61年- - - - - -64年的六自由度动力学模型,体内Q-UAV坐标系可以写成方程系统(1)。在这里, , ,和惯性的时刻; , ,和分别是辊、音高和偏航RPY角;介绍了转子惯性;是一组中心力量;是一组旋转力矩;介绍了推力( ); 是整个剩余推进器角速度;机身面积;推进集团成本因素;是空气密度;介绍了阻力矩;和分别是螺旋桨中心的垂直距离和水平距离的重心(齿轮);和 , ,和在机体坐标系定义的位置。

在这项研究中,我们提出以下假设:中心力量和旋转力矩被忽略,推力和阻力系数被认为是常数,以符合嵌入式控制回路的实时约束。控制系统的发展可以改写状态方程形式 与输入向量和状态向量方程(2)- (4)。

在这里,是控制输入( )所描述的一组方程(3),是螺旋桨角速率,和分别是,推力和阻力因素。

是一个用于描述十二状态向量的运动Q-UAV写见吗

需要一个离散的整数阶模型Q-UAV控制器为了使用递归估计滤波器的运动状态,例如,扩展卡尔曼过滤器(EKF)或UKF;开发的系统可以由一组方程描述(5):

在这里,状态变量的向量^th即时的 ; 和分别是系统的输入和输出; , ,和分别测量功能,添加处理,测量噪声。

事实上,卡尔曼滤波器被广泛接受为标准工具的控制和机器学习的社区。在这项研究中,我们使用了UKF估计高度,位置,Q-UAV的态度和速度控制。这解决的许多近似问题的EKF和持续达到同等或更好的性能在同等水平的复杂性。UKF-based算法的性能优势已被证明在许多应用领域,包括状态估计、双估计和参数估计(65年,66年]。UKF的有许多明显的优势,例如,均值和协方差的估计计算二阶或更好的,而不是一阶卡尔曼滤波器。这允许更精确的实现最优递归估计方程,这是两个EKF与UKF的基础。而方程指定UKF可能出现更复杂的比EKF,实际的计算复杂度是等价的。更详细的使用UKF算法Q-UAV控制器将提供在第四节。

3.2。一般为Q-UAV控制架构

有三个主要系统的物理结构内Q-UAV如下:使用制导系统提供所需的路径Q-UAV跟踪、导航系统负责估算Q-UAV的当前状态,控制系统是用来计算和应用这个Q-UAV控制力量和时间进行。这些子系统有任务要完成,但是他们也必须协同操作允许Q-UAV履行任务,即使在未知的环境干扰的存在。图1显示了在通用块定义图SysML,捕捉这些子系统是如何交互的。

如前所述,控制系统和执行机构可以考虑模型包括离散事件和连续的行为可以被命名为hds。此外,控制系统并不总是有相同的行为,因为他们与有效性假设需要随时检查,以及安全部队设想事件和行为不同于名义的行为。在这篇文章中,我们也感兴趣的分析和设计一个工业HDS (ihd)。这个ihd包含两个部分,HDS HDS控制器和控制。这些部件相互交换周期信号和情景事件。情景事件外部或内部。

图2显示胆道的框图。在这里,和分别是,输出和输入事件;和分别是,输出和输入信号;是一个采样周期的进化模型控制;和演员₁、演员₂,演员描述的用户(即一套连贯的角色。,persons or involved external systems) play when they interact with the developed IHDS.

如上面所示Q-UAV动态和一般控制架构的描述特征一起ihd,控制器的Q-UAVs然后视为IHDSs动态行为可以被建模的哈。这些控制系统连续/离散零件和他们互动,比如具有动态组件,例如,水平转移,垂直起落,旋转从指导和导航系统、外部交互事件,和环境干扰。在这项研究中,我们感兴趣的发展轨迹跟踪控制器Q-UAVs,这混合动力学模型可用于控制算法结合形式等具体指导法律实现的视距(LOS)指导(67年- - - - - -70年]。

4所示。Q-UAV控制器的模型驱动的开发

如前所述,CIM、PIM和PSM组件MDA / MBSE结合实时UML / SysML专门用于分析和设计控制组件的复杂控制系统,例如,Q-UAV控制器,详细。遵循上述Q-UAV动力学和一般控制架构实时UML / SysML规格,我司MDA / MBSE方法详细部署Q-UAV控制器,由以下三个模型:CIM, PIM和PSM。这使系统的操作规范与方法的细节,系统使用其平台的功能。所有的文物和活动在CIM, PIM和PSM Q-UAV控制器将详细的在下一个部分。

4.1。CIM Q-UAV控制器

在CIM、对象与实时UML / SysML的合作是基于用例模型,结合连续行为的规范,包括实现的原理框图,IB, UKF算法,HA为了密切描绘Q-UAV控制器的控制要求。

Q-UAV控制器的主要用例模型的定义,如图3。它包含一个轨迹跟踪的例子场景和当地的状态机的“跟踪期望轨迹”用例,分别如图4(一)和4 (b))。在图4(一),“循环(5)“片段是一个价值通常出现在洛杉矶的实践指导,所示(71年),

在哪里(我)MDS是一Measurement-cum-Display系统组成的指导和导航系统,因为他们本质上作为一个信号供应商Q-UAV的控制器(2)AES是空气环境系统包括天气产生的干扰(3)“跟踪期望轨迹”用例执行跟踪期望轨迹的车辆(iv)“确保安全”用例用于维护系统安全当组件发生故障或其提供的一个权力较低或有坏天气(v)“配置”用例允许用户或维护人员配置和更新启动控制器的控制参数(vi)“维护”用例执行维护整个系统包括的活动,例如,错误识别和校正的物理Q-UAV或定期维护

在用例模型中,工业操作的限制,例如,最大倾斜角度,速度,高度,和其他安全Q-UAV的模式,需要设置。在这项研究中,必须建立一个功能块图模型的连续动态Q-UAV控制器,因为实时UML / SysML缺乏描述内部连续模型的构造每个州位于状态机图。因此,我们提出一个实现的原理框图收集的内部连续行为Q-UAV控制器,如图5,

在哪里(我)期望的轨迹和起飞和降落分别是用于事件提供所需的位置和高度的块位置和高度控制(2) , 所需的旋转速度,应用于四个马达吗(3) 和整体输出力和力矩作用于Q-UAV吗

如前所述,UKF算法用于估计高度,位置,态度,和速度控制。后Q-UAV动力学方程系统(1)- (5),应用程序的细节UKF算法Q-UAV控制器算法所示1。

在算法1,表示估计;是状态协方差;和分别是过程和测量噪声的协方差矩阵,假定为零均值平稳白噪声与零互相关;状态是递归估计从假定的初始条件 和 ;和非线性的变换(UT)是一种确定性的抽样技术,使我们能够计算随机变量的均值和协方差矩阵。它经历了一个通用的非线性变换通过传播一个最小的样本集和利用知识的均值和协方差的变量开始。

此外,IB扩张结合CLF许多Q-UAV Q-UAV控制器是用于控制应用程序,例如[72年,73年]。PID监管者可以应用的功能块电机控制减少造成的惯性和延迟时间物理Q-UAV致动器在整个系统的演化。

在CIM、混合自动机(HA)指定的数学Q-UAV控制器的实现模型等方面组成的情况下,连续状态变量,事件,过渡,全球持续的行为,不变量。HA的Q-UAV控制器( )建立了数据如下:

在这里,是一组操作模式的情况吗 ,例如,模式的徘徊,转移,起飞,着陆; 是初始情况;的连续状态空间连续Q-UAV的元素,例如,电机、控制块的位置,高度;是这个空间的初始值;是一组外部交互事件触发运动从现状到达成情况,发布的制导、导航系统和环境干扰Q-UAV控制器;是一组相关的场景之间的转换通过适当的事件吗 ; 被称为不变的术语,用于验证情况 ;连续状态必须 ;和是全球连续模型发布的六自由度动力学模型方程(1)- (5)和实现的原理框图(图5)。连续状态的全球进化达到新形势时执行的操作模式Q-UAV。HA的细节专业化及其假设的进化控制系统中可以看到先前的报道(74年,75年]。

4.2。PIM Q-UAV控制器

上述定义CIM PIM转换为基于用例的方法(5,6),实时UML概要文件(17- - - - - -20.),而IBM Rational Rose实时或IBM Rational Software Architect实时工具(76年]。PIM的目标是建立实时控制胶囊,端口,协议,及其时间演变,允许Q-UAV控制器的精确的行为和结构设计。从上述定义CIM组件,五个主要控制胶囊专业参与HA Q-UAV控制器的进化:连续的是胶囊,离散部分的胶囊,内部接口的胶囊,外部接口的胶囊,瞬时全球连续行为(IGCB胶囊)。数据6- - - - - -8显示实时胶囊模式Q-UAV控制器通过实时UML协作的类和序列图。

在图6,离散部分的胶囊的情况下和转换HA Q-UAV控制器;的连续的部分胶囊包含连续状态空间 ;的IGCB的胶囊建立具体的全球持续的行为 ,在哪里来源于方程(1)- (4)和实现的原理框图(图5可以实现)估算的值的位置,高度,态度,Q-UAV和速度;的内部接口的胶囊允许工具来生成内部事件在HA进化;和外部接口的胶囊是一个中介,其接收或发送情景事件和周期信号之间Q-UAV控制器及其相互作用的系统,比如AES和MDS。

在图8主要控制胶囊之间交换的消息,这是定义的协议(图7),是同步的,两个相邻的间隔超时消息表明采样周期( )IGCB的胶囊。外部接口的胶囊接收来自外部连续周期信号组件。然后给出了ContinuousElement消息IGCB的胶囊,这样IGCB胶囊可以调用所有的连续元素对应于混凝土”IGCB: IGCB1”。在调用IGCB的胶囊,外部接口的胶囊可以接收事件命名为“3:说出”从MDS或者AES,这事件,名为“觉得:DetectedEvent”,给出离散部分的胶囊。离散部分的胶囊然后记下,后来处理这一事件。如果IGCB胶囊接收LastContinuousTerminal消息来自连续部分的胶囊,它给出了ContinuousEvolution消息的连续部分的胶囊,这样内部接口的胶囊可以接收所有更新变量。内部接口的胶囊然后验证不变( )的情况 。在这种情况下,有一个生成的内部事件。内部接口的胶囊给这个事件离散部分的胶囊,它允许IGCB胶囊来确定具体的”IGCB: IGCB2”,给输出信号到外部接口的胶囊。采样周期结束时,外部接口的胶囊给输出事件和控制信号的外部环境Q-UAV与具体操作”IGCB: IGCB2。”

工具,如HyTech,使彻底失败,PHAver,HSolver(77年)可用于测试混合自动机来验证通常Q-UAV控制器的动态行为。这时,正式的工具,如IBM Rational测试实时(76年),也存在直接合作测试一个胶囊。这个工具允许我们验证定义的一组输入序列和对象,以确保系统的行为建模。此外,我们可以找到软件工具等IBM Rational Rose实时和IBM Rational Software Architect实时(76年),它可以用来支持正式设计控制组件的重用。他们允许我们进行逆向工程的应用程序来跟踪开发系统的需求。特别是,我们还可以使用SystemVerilog工具(58,59)和一种新型NLP框架(60)完全验证控制开发系统的需求和设计模型。

此外,可重用性是非常重要的,为不同的应用程序实现控制器的无人机垂直起落类型,因为它可以减少开发时间和成本。许可证的专门化的胶囊协作开发Q-UAV可定制和可重用的新控制应用程序对于垂直起落的各种无人机类型,总结在表2。

4.3。PSM Q-UAV控制器

实现和部署Q-UAV控制器,首先实现PIM PSM(即。,simulation model) that is transformed from the above-built PIM by using tools such as theIBM Rational Rose实时或IBM Rational Software Architect实时(76年]或纸莎草实时(Papyrus-RT)[78年),Modelica / OpenModelica(21,79年]。在这里,IBM Rational提供了一组丰富的功能交付作为协作和集成的产品范围的一部分,支持实时UML工业软件系统的设计。Papyrus-RT是一个工业级,完整的开源的建模环境,用于复杂的发展,软件,实时、嵌入式和cyber-physical系统。它作为一个实现的实时UML和编辑一起,为c++代码生成器,支持的运行时系统。此外,OpenModelica是一个开源的建模和仿真环境用于工业和学术用途。它是一种面向对象的声明式多畴的建模语言,用于复杂的动态系统。的OpenModelica环境允许的表情,算法,函数的部分Modelica交互式地执行,以及模型和方程Modelica函数被编译成有效的C / c++代码。的仿真结果OpenModelica理论上允许我们评估选择的控制性能和控制元素的属性之前部署。

在这项研究中,PIM与优化控制仿真模型中的元素被更新来获得一个新的PIM Q-UAV叫PIM的部署模型⁺。最后,这PIM⁺转化为新的PSM吗⁺(即。,realization model) by using various specific platforms based on the object-oriented Implementation Development Environment (IDE), e.g., theArduino的IDE (22),构建一个Q-UAV控制器与微控制器兼容,例如,ATMEGA32-U2和STM32 Cortex-M4微控制器(22]。上述PIM-PSM转换通过双向工程(即进行。,forward and reverse engineering) of the intermediate C++ codes, including about 80% of the generated codes and 20% of the hand-crafted codes issued from the models depicted inIBM Rational Rose实时或IBM Rational Software Architect实时或Papyrus-RT,OpenModelica工具,ArduinoIDE。用于转换的转换规则的PIM到PSM或PIM到PSM反之亦然的双向工程中间c++代码可以在作者的报告(50,74年,75年]。

此外,上述定义哈可以自动实现通过使用状态模式描述(80年,81年]。的状态模式代表的下列情形:(1)一个对象的行为取决于它的状态,并且必须改变其行为的对象在运行时根据该状态,和(2)操作大型,多部分条件语句,取决于对象的状态。这种状态通常是由一个或多个枚举常量。通常,几个操作包含同样的条件结构。状态模式让每个分支的条件结构在一个单独的类。这让我们对对象的状态作为对象本身可以独立于其他对象不同。这个模式后,HA的详细结构和代码实现作者的报告中被发现(74年)提高Q-UAV的重要编程控制程序的有效性。

5。应用程序

5.1。物理系统配置

基于above-proposed混合模型,轨迹跟踪控制器,允许低成本Q-UAV到达和按照预定的轨迹发展。图9显示了计算机辅助设计(CAD)模型的Q-UAV用于案例研究。总结了Q-UAV的主要操作参数表3。

5.2。结果控制的实现

所有元素分析和设计模型的创建,让这个Q-UAV的轨迹跟踪控制器的实现。这里,我们目前的一些控制仿真结果,通过以下模拟案例:制导系统所需的事件的解决除去Q-UAV高度15米;瞬态响应的控制 - - - - - -方向如图10 ();图10 (b)显示了瞬态响应的控制 - - - - - -方向当Q-UAV收到所需的事件转移所需的15米的距离 - - - - - -从当前位置的方向。所有的仿真结果获得允许系统的控制性能评估理论在控制标准,如容许时间响应,过渡,和静态错误。评估仿真结果允许我们选择设计控制元素和它们的属性被用来执行部署阶段。

在这个案例研究中,定义方程中状态空间模型提出了系统(4)和(5UKF算法(算法)实现1)预测相对应的运动状态传感器安装在这个Q-UAV,如乌兹别克斯坦伊斯兰运动MPU6000工作频率为100赫兹(23)和全球定位系统(GPS)Ublox Neo 6米工作频率为10赫兹(24]。的ATMEGA32-U2和STM32 Cortex-M4微控制器(22)是在主板上使用,控制程序被安装Arduino的IDE (22基于c++语言)。审判航班Q-UAV安装如图11。

的主要测试用例和结果Q-UAV说明和被用来评估这个Q-UAV的控制性能如下:(我)第一个测试场景:所需的自主Q-UAV达到,沿着一条polygon-shaped轨迹与航向角度90°和110°和平均速度为2.5米/秒(图12)。最大的轨迹误差约1.40对每路点(WP)在这航向角的位置。(2)第二个测试用例:Q-UAV能够垂直起降(VTOL)最大高度为480米(图13);地主位置误差对起飞的初始位置是0.30米(3)第三个测试场景:所需的自主Q-UAV达到,沿着一条zigzag-lined轨迹与不同航向角和平均速度为2.5米/秒(图14)。最大的轨迹误差大约是对每个WP 1.20米位置在这些航向角

后above-obtained实验数据之间的比较和现有的实验结果提出了74年),EKF算法用于实现相同的物理Q-UAV模型,这个Q-UAV有改进的轨迹跟踪控制器稳定轨迹误差,减少了约0.2 - -0.4米。从这个例子中,我们还发现,UKF能提供相当大的改进卡尔曼滤波器在VTOL-type无人机的控制实现。

6。结论和未来的工作

本文提出了一种混合控制,可用于方便地实现控制器的Q-UAVs全球行为意味着他们可以被认为是工业hds (IHDSs)。这个模型主要是基于MDA的专业化/ MBSE特性结合实时UML / SysML, UKF算法,HA密切实施和实现系统的控制部分。Q-UAV动力学和控制架构首先被用来控制并结合MDA的专业化/ MBSE特性包括CIM、PIM和PSM组件。CIM的用例模型与连续行为专业,UKF算法,HA密切捕获分析Q-UAV控制器的要求。PIM建于获得详细设计模型通过指定控制胶囊,端口和协议封闭的时间演变为了模型的行为和结构详细Q-UAV控制器。设计PIM组件也被用来创建一个实时胶囊可以定制模式在新无人机和重用应用程序,操作模式能垂直起落,盘旋,水平飞行。更新后的PIM的优化控制仿真模型(PIM元素⁺),然后转化为PSM⁺通过双向工程中间c++代码,以便形成一个Q-UAV控制器与微控制器兼容。在此基础上提出了混合控制模型中,轨迹跟踪控制器的低成本quadrotor无人机部署和测试了Arduino接口U2和STM32-Cortex-M4微控制器。

此外,above-developed控制应用证实,MDA / MBSE方法结合实时UML / SysML提供了一个框架,并支持,工具提供指定一个独立系统平台的支持,指定平台,选择一个特定的平台系统,并将系统的规范转换为一个特定的平台。然而,实时UML / SysML版本缺乏建模所需的结构内部连续行为对于每个状态的状态机图,所以一个实现的原理框图必须被定义在CIM模型的连续行为等工业hds Q-UAV控制器以外的事件发布。

我们只应用低成本Q-UAV above-proposed控制模型的控制器和打算在新控制应用程序实现它自主协调车辆。最终,如果我们得到了积极的反馈,我们会调查我们的应用程序策略使它更有效。这将允许我们创建控制器能够有效地平衡搜索和目标响应的合作团队VTOL-type无人机和无人船海洋勘探和多个智能水下机器人。这将是专门设计和验证模型的高安全性的系统时,所表示的(58- - - - - -60]。

缩写

CIM:	计算独立模式
身边的:	模型驱动工程
CLF:	控制李雅普诺夫功能
NLP:	自然语言处理
景深:	自由度
OMG:	对象管理组织
全球定位系统(GPS):	全球定位系统
PID:	Proportional-Integral-Derivative
哈:	混合自动机
PIM:	平台无关模型
HDS:	混合动态系统
PSM:	平台特定模型
IB:	积分往后退
Q-UAV:	Quadrotor无人机
IDE:	实现开发环境
SDLC:	系统开发生命周期
IGCB:	瞬时全球连续行为
SMC:	滑模控制
IMU:	惯性测量单元
SysML:	系统建模语言
江西	线性二次
UKF:	无香味的卡尔曼过滤器
洛杉矶:	视线
UML:	统一建模语言
MBSE:	基于模型的系统工程
UMLSV:	UML概要文件为SystemVerilog
MDA:	模型驱动的体系结构
WP:	路点。

数据可用性

没有数据被用来支持本研究。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

这项工作是支持的100年纪念坐行动^th周年Shibaura理工学院亚洲理工学院进入前十。

引用

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