Accurate Control under Voltage Drop for Rotor Drones

本文提出了一种针对旋翼无人机的抗干扰控制方案，用于抵消因电池电压下降而产生的电压降（VD）干扰，这种情况在长时间飞行或剧烈机动时较为常见。首先，文中给出了考虑电压降干扰的旋翼无人机精确动力学模型。基于该动力学模型，设计了一种电压降观测器（VDO），通过解耦干扰与无人机状态信息，能够准确估计电压降干扰，从而降低了传统干扰观测器的保守性。随后，该控制方案将VDO集成到平动控制环中，并在旋转控制环中引入了一个固定时间滑模观测器（SMO），使其能够应对电池电压下降引起的力和力矩干扰。通过充分的实飞实验验证了所提出的控制方案在电压降干扰下的有效性。

论文试图解决无人机在长时间飞行或剧烈机动过程中由于电池电压下降（VD）导致的性能扰动问题。这是一个常见的工程挑战，但针对该问题提出系统化控制方案的研究相对较少，因此可以认为是一个具有实际意义的新问题。

论文的关键思路是通过设计一个电压下降观测器（VDO）来解耦扰动与无人机状态信息，从而更准确地估计电压下降引起的干扰。同时，将VDO集成到平移控制环路中，并结合固定时间滑模观测器（SMO）用于旋转控制环路，以应对由电池电压下降引发的力和扭矩扰动。相比传统方法，该方案减少了保守性并提高了抗扰能力。

1. 提出了基于VDO和SMO的抗扰动控制框架，能够有效应对电池电压下降对无人机性能的影响；2. 实验部分采用了充分的实飞测试验证了算法的有效性；3. 将理论分析与实际应用相结合，展示了算法在复杂工况下的鲁棒性；4. 论文未明确提及是否开源代码，但实验设计详尽，为后续研究提供了参考基础。未来可进一步探索更复杂的飞行场景以及多机协同情况下的抗扰控制。

近年来，针对无人机抗扰控制的研究主要包括：1. 「Adaptive Control for Quadrotors under External Disturbances」探讨了外部扰动下的自适应控制策略；2. 「Robust Model Predictive Control for UAVs」提出了基于模型预测的鲁棒控制方法；3. 「Disturbance Observer-Based Control for Multirotor Systems」研究了基于扰动观测器的多旋翼系统控制；4. 「Fixed-Time Stability Analysis in UAV Control」关注了固定时间稳定性的理论及其在无人机控制中的应用。这些工作为本文的研究奠定了基础，而本文的独特之处在于专门针对电池电压下降这一特定扰动进行建模和控制设计。