Dynamic Landing of an Autonomous Quadrotor on a Moving Platform in Turbulent Wind Conditions
滑膜控制器
这一部分详细介绍了边界层滑模控制器（Boundary Layer Sliding Controller，BLSC）的设计和实现，特别是如何将其应用于四旋翼无人机（quadrotor）在复杂风况下（如湍流风）的着陆任务。以下是详细解析：
1. 背景与动机
MPC的局限性：模型预测控制（MPC）虽然在工业中被广泛应用，但对于非线性系统的控制需要进行昂贵的优化计算。此外，MPC在处理非线性动力学时可能不够高效。
滑模控制的优势：滑模控制（Sliding Mode Control，SMC）是一种非线性控制方法，能够有效处理非线性系统，并且在面对系统不确定性和外部干扰时表现出良好的鲁棒性。滑模控制通过设计滑模面，使得系统状态能够快速滑动到该滑模面上，并保持稳定。
2. BLSC的设计目标
轨迹跟踪与干扰补偿：BLSC的目标是设计一个非线性辅助控制器，能够补偿着陆平台附近的干扰（如湍流风），并确保无人机能够精确跟踪规划的轨迹。
解耦控制：在四旋翼无人机中，姿态动力学（attitude dynamics）比位置动力学（position dynamics）快得多，因此可以将两者解耦。姿态控制由基于四元数的控制器（quaternion-based controller）完成，而位置和速度控制则由BLSC完成。
3. 滑模面的设计
4. 边界层设计
5. BLSC的控制律
6. 湍流风的建模
8. 实验验证
风场模拟：通过在实验中使用风扇（leaf blowers）模拟湍流风场，验证了BLSC在复杂风况下的有效性。
结果：BLSC能够有效补偿风干扰，提高无人机在复杂环境下的着陆性能。
总结
这一部分详细介绍了边界层滑模控制器（BLSC）的设计和实现，特别是如何将其应用于四旋翼无人机在复杂风况下的着陆任务。BLSC通过设计滑模面和边界层，能够有效补偿风干扰，提高轨迹跟踪的精度和鲁棒性。通过实验验证，BLSC在复杂风况下表现出良好的性能。
扩展卡尔曼滤波器（EKF）和AprilTag视觉标记系统
1. 扩展卡尔曼滤波器（EKF）的作用
目标：EKF用于估计移动平台的状态，包括其位置、速度和姿态。这对于无人机在复杂环境（如风干扰）中准确着陆至关重要。
2. 测量向量
3. EKF的更新频率
更新频率：EKF的更新频率为2Hz，这在无人机应用中是现实的。
4. 视觉检测的重要性
视觉检测：当无人机靠近平台时，视觉检测比GPS提供更精确的无人机-地面车辆（UAV-UGV）姿态估计。视觉检测用于更新平台的状态，并将估计的速度 vp 纳入轨迹规划中，以确保无人机在着陆点匹配移动平台的速度。
E. Visual detection: AprilTag visual fiducial system
1. AprilTag视觉标记系统的作用
目标：当无人机靠近平台时，使用AprilTag视觉标记系统来提供更精确的无人机-地面车辆姿态估计。
系统组成：
标记（Tag）：使用一组共面的标记（tag bundle），通过检测多个标记来估计一个“标记组姿态”（bundle pose）。这在需要高精度检测时非常有用。
不同尺寸的标记：通过使用不同尺寸的标记，确保在不同距离下都能进行检测。
标记组：使用了一个14×14cm的标记放在一个5×5cm的标记上方。尽管标记组尺寸较小，但可以在最大约3.5米的距离内检测到，最小检测距离约为5厘米。
2. ROS封装
ROS封装：使用基于AprilTag 2的ROS封装来与核心检测算法接口。
3. 视觉检测的优势
高精度：视觉检测提供了比GPS更精确的位置和姿态估计，这对于无人机在复杂环境中的精确着陆至关重要。
近距离检测：在近距离内，视觉检测能够提供高精度的平台位置和姿态信息，帮助无人机更好地跟踪和着陆。
这一章节详细介绍了如何通过扩展卡尔曼滤波器（EKF）和AprilTag视觉标记系统来估计移动平台的状态。EKF用于融合不同来源的测量数据（如模拟GPS和视觉检测），以提供更准确的平台状态估计。AprilTag视觉标记系统则在近距离内提供高精度的位置和姿态估计，这对于无人机在复杂风况下的精确着陆至关重要。这些技术的结合显著提高了无人机自主着陆的性能和鲁棒性。
实验部分
这一部分详细描述了在静态平台实验中，四旋翼无人机在湍流风条件下进行自主着陆的实验设置、测试结果以及边界层滑模控制器（BLSC）的性能对比。以下是详细解析：
实验背景
湍流风的影响：实验中使用了5台风扇（leaf blowers）来模拟湍流风环境，风向指向负x方向。这种风场模拟了无人机在实际着陆过程中可能遇到的复杂风况，特别是湍流风对无人机跟踪性能的影响。
风场参数测量：通过高精度热线风速仪（hot-wire anemometer）测量了不同距离处的风速和湍流特性。测量结果显示，在距离平台0.5米处，平均风速降低，而风速的标准差（湍流强度）达到最大值。这可能是由于气流经过垂直平台时产生了涡流（vortices）。
实验设置
静态平台：
平台由一个60×60厘米的水平板和一个60×30厘米的垂直板组成，垂直板上安装了AprilTag标记组（tag bundle），用于视觉检测。
风扇设置在两个不同的高度，以模拟复杂的风场环境。
风场参数：
在距离垂直平台0.5米到3.5米的范围内，每隔0.5米测量一次风速和湍流特性。
每个位置的风速测量持续60秒，每秒记录一次数据。
实验结果
标准BLSC的性能：
测试条件：使用不考虑湍流风的标准BLSC进行测试。
初始条件：无人机起始于位置 pq=(−3.5,2.0,1.3) 米，平台位于 pp=(1.1,−1.1,0.8) 米。
结果：跟踪性能较差，从首次检测到标记（tag detection）开始，着陆时间长达27.2秒。首次检测标记的时间为 td=3.3 秒（用垂直虚线表示）。
平台估计改进：在首次检测标记后，平台的状态估计精度有所提高，这可以从视频中的协方差椭圆（covariance ellipses）的大小显著减小看出。
改进的BLSC的性能：
测试条件：使用考虑湍流风的改进BLSC进行测试，初始条件与标准BLSC测试相同。
结果：跟踪性能显著提高，即使在进入风场后（首次检测标记时间为 t=2.5 秒），跟踪误差也仅略有增加。着陆时间仅为3.2秒，比标准BLSC快了8.5倍。
鲁棒性：改进的BLSC在复杂风况下表现出良好的鲁棒性，能够快速适应风场变化并保持稳定的跟踪性能。
关键结论
湍流风的影响：湍流风对无人机的跟踪性能有显著影响，尤其是在风场的近场区域（如0.5米处），风速的变化和湍流强度的增加导致跟踪误差增大。
标准BLSC的局限性：标准BLSC在不考虑湍流风的情况下，跟踪性能较差，着陆时间长，难以满足快速、精确着陆的要求。
改进BLSC的优势：通过考虑湍流风的特性，改进的BLSC能够显著提高跟踪性能，缩短着陆时间，并在复杂风况下保持良好的鲁棒性。
总结
这一部分通过实验验证了改进的边界层滑模控制器（BLSC）在复杂风况下的有效性。通过对比标准BLSC和改进BLSC的性能，展示了改进BLSC在跟踪精度、着陆时间和鲁棒性方面的显著优势。这些结果为无人机在实际应用中的自主着陆提供了重要的技术支持和理论依据。
创新点
这篇文章的主要创新点确实在于将边界层滑模控制器（BLSC）与模型预测控制（MPC）相结合，以提高无人机在复杂风况下（尤其是湍流风）的自主着陆性能。这种结合方式充分利用了MPC的轨迹规划能力和BLSC的鲁棒性，使得无人机能够在动态环境中更高效、更安全地完成着陆任务。以下是具体创新点的详细解释：
1. 创新点：结合BLSC与MPC
MPC的作用：
轨迹规划：MPC负责生成从无人机当前位置到目标平台的最优轨迹。它通过求解优化问题，考虑系统的动力学约束、目标位置、速度匹配等因素，生成一条平滑且可行的轨迹。
实时更新：MPC能够根据实时的系统状态和环境信息，动态调整轨迹规划，确保轨迹始终是最优的。
BLSC的作用：
轨迹跟踪：BLSC负责确保无人机能够精确跟踪MPC生成的轨迹。它通过设计滑模面和边界层，能够有效补偿外部干扰（如风干扰），提高轨迹跟踪的精度和鲁棒性。
抗干扰能力：BLSC特别考虑了湍流风的特性，通过建模风干扰并将其纳入控制策略中，能够有效应对复杂风况下的干扰。
2. 创新点：考虑湍流风特性
风场建模：
风场参数测量：通过实验测量，获取了风场的平均风速 vw 和标准差 σ，并建立了风场模型。
风干扰估计：BLSC中引入了对风干扰的估计，通过建模风速和风向的变化，动态调整控制输入，以补偿风干扰。
边界层设计：
平滑控制信号：BLSC通过引入边界层，平滑了控制信号，减少了高频抖动，提高了系统的可靠性和寿命。
动态适应：BLSC能够根据实时的风场变化，动态调整控制策略，确保无人机在复杂风况下仍能稳定飞行。
3. 创新点：快速直接的着陆轨迹
动态着陆：
直接轨迹：与传统的悬停-下降着陆方法不同，本文提出的方法允许无人机直接沿着规划的轨迹快速接近目标平台，无需在平台上空悬停。
效率提升：这种直接轨迹方法显著缩短了着陆时间，提高了无人机在复杂环境下的着陆效率。
4. 实验验证
静态平台实验：
标准BLSC的局限性：实验表明，不考虑湍流风的标准BLSC在复杂风况下跟踪性能较差，着陆时间长。
改进BLSC的优势：改进的BLSC在考虑湍流风后，跟踪性能显著提高，着陆时间大幅缩短，鲁棒性增强。
移动平台实验：
复杂环境验证：在移动平台实验中，改进的BLSC同样表现出良好的性能，能够快速匹配平台速度并完成着陆任务。
总结
这篇文章的主要创新点在于将边界层滑模控制器（BLSC）与模型预测控制（MPC）相结合，通过考虑湍流风的特性，显著提高了无人机在复杂风况下的自主着陆性能。这种结合方式不仅提高了轨迹跟踪的精度和鲁棒性，还实现了快速直接的着陆轨迹，显著提升了无人机在动态环境中的着陆效率和安全性。
