05-自动控制方法

一、自动控制原理

1-基础概念

开环控制

开环控制是一种不依赖反馈的控制策略。

在开环控制中，控制系统根据预设的输入指令(如设定的飞行模式、航点等)执行动作，而不考虑实际飞行状态的变化。也就是说，控制系统不会实时监测飞行器的响应来调整控制输入。简单来说，开环控制就是单纯按照事先编程好的指令运行而不做实时调整。

flowchart LR
A["控制器"]
B["执行机构"]
C["被控对象"]
D[" "]
E[" "]
E--给定值--> A --> B  --> C --被控量--> D

• 优点：实现简单、成本低，适用于稳定环境中。

• 缺点：无法适应环境变化，外部扰动(如风速变化)或控制器参数不准确时，会导致飞行不稳定或任务失败。

• 应用:

  1. 简单任务：如短距离飞行、飞行模式切换等，在环境变化较小且预定条件较为稳定的情况下可以使用开环控制。
  2. 飞行器的起飞或定点悬停：在某些简单情况下，飞行器的飞行控制可以通过开环控制来实现，比如飞行器从地面起飞、进行短暂的定点悬停。

开环控制实例（vel_control_node）

if (ros::Time::now() - last srv request > ros::Duration(1.0)){
	mavros_msgs::SetMode offb_set_mode;
	offb_set_mode.request.custom_mode = "OFFBOARD";
	if (set mode client,call(offb set mode) && offb_set_mode.response.mode_sent) {
		ROS_INFO("offboard enabled");
	} else {
		ROS_WARN("Failed to enable offboard");
	}
	last_srv_request = ros::Time::now();
}

这段代码在状态机的case 0状态下，发送了一个命令将飞行模式切换到OFFBOARD。此时并没有任何反馈来调整模式，只是按照时间间隔固定发送命令。

if (ros::Time::now() - last_srv_request > ros::Duration(1.0)){
	mavros_msgs::CommandBool arm_cmd;
	arm_cmd.request.value = true;
	if (arming_client.call(arm_cmd) && arm_cmd.response.success){
		ROS_INFO("Vehicle armed");
	} else {
		ROS_WARN("Failed to arm vehicle");
	last_srv_request = ros::Time::now();
}

这段代码在case1状态下，用于控制飞行器的arming操作。这也是基于时间的控制，直接发送命令启用arming，没有依赖于飞行器的状态来调整控制策略。

闭环控制

闭环控制是一种依赖反馈的控制策略。它通过实时监测飞行器的状态(如姿态、位置、速度等)与设定目标进行比较，根据偏差(误差)来调整控制输入，从而实现对飞行器的精确控制。闭环控制系统在飞行中持续进行实时反馈与修正，以确保飞行器能够按照预期轨迹飞行，尽可能减少外部干扰带来的影响。

flowchart LR
A["电位器（比较器）"]
B["放大器"]
C["电动机"]
D["减速器"]
E[" "]
F[" "]
E --> A --> B  --> C --> D --> F --> A

• 优点：能够自动调整和修正飞行中的误差，确保飞行稳定，适应复杂和动态的飞行环境。

• 缺点：实现较为复杂，需要更多的计算资源和传感器输入，系统成本较高。

• 应用:

  1. 航点飞行：无人机按照设定的航点飞行，闭环控制帮助无人机根据实际飞行偏差（如位置误差）进行修正，确保飞行路线准确。
  2. 姿态控制：闭环控制能够根据姿态传感器（如陀螺仪、加速度计）的数据来实时调整飞行器的俯仰、滚转和偏航角度。
  3. 自动避障：利用激光雷达、视觉传感器等反馈信息进行避障，确保无人机避免撞击障碍物。

闭环控制实例（vel_control_node）

if (current_pose.pose.position.z > 1.0) {
	fsm_state = 3;  // goto move state
	last_srv_request = ros::Time::now();
} else {
	twist.twist.linear.z = 0.4;
}

这一部分代码监控无人机的高度currentpose.pose.position.z，并根据反馈的高度决定是否进入下一个状态。虽然此处只是一个简单的判断逻辑，但它仍然依赖于飞行器的反馈数据（高度）来决定是否继续加速升高或者切换状态。

if (getLengthBetweenPoints(hover_target, current_pose.pose.position) > 0.3) {
	last_srv_request = ros::Time::now();
}
if (ros::Time::now() - last_srv_request > ros::Duration(3.0)) {
	fsm_state = 4;  // goto land state
} else {  // PID control
	twist.twist = get_pid_vel(hover_target);
}

在case 3中，无人机通过计算当前位置与目标位置hover target之间的距离，并根据该反馈信息决定是否继续进行PID控制。这是典型的闭环控制，因为控制输入twist.twist是根据当前位置和目标位置之间的误差来动态调整的。get_pid_vel(hover target)是一个利用 PID 控制算法调整无人机速度的函数。