快速阅读: 北京林业大学徐淑婷博士团队研发变载荷无人机动态控制技术，通过建立时间变化多体动力学模型和改进PD滑模控制，实现精准轨迹跟踪与稳定飞行，显著提升农业植保效果。
变载荷无人机（UAV）是智能农业的关键工具，在农作物病虫害防治中发挥着重要作用。这些四旋翼无人机配备了喷药设备，具有高作业速度、低化学漂移风险和作物覆盖面广等优势，因此在农业植保中得到广泛应用。然而，在喷洒过程中，农药液体逐渐减少，导致无人机总质量、重心位置和转动惯量不断变化。这些随时间变化的特性增加了无人机系统的动态复杂性，对精确轨迹跟踪控制和姿态响应提出了更高要求。目前的研究大多集中在恒定质量假设下的建模，或关注固体悬挂系统和突变质量变化，往往忽视了农业喷洒场景中由于液体缓慢流失造成的连续动态变化。因此，如何有效应对这种缓慢液体流失导致的无人机动态参数变化，确保植保作业过程中的精确轨迹跟踪和稳定飞行，成为亟待解决的问题。
针对这一问题，北京林业大学工学院的徐淑婷博士及其团队提出了一种综合解决方案。研究首先建立了变载荷无人机的时间变化多体动力学模型，将系统划分为恒定质量框架模块和时间变化质量农药箱模块。为了准确描述农药箱内液体流失对无人机重心和惯量分布的影响，采用了计算流体力学（CFD）方法。利用ANSYS Fluent软件进行了农药箱内气液两相流动的三维瞬态模拟，考虑了液体流失过程中质量、重心和转动惯量的变化。通过曲线拟合得到了这些参数的时间变化函数。在此基础上，整合了框架和农药箱模型，形成了完整的时间变化多体动力学模型，为后续控制设计提供了准确的动力学基础。相关研究成果发表于《农业科学与工程前沿》（DOI: 10.15302/J-FASE-2025662）。
基于该模型，设计了一种基于PD滑模控制的抗干扰轨迹跟踪控制系统。该系统采用内外环结构，内环作为姿态控制器，外环作为轨迹控制器。为提高系统鲁棒性和减少抖振，改进了滑模控制的到达律，用连续的双曲正切函数替换了不连续的符号函数，确保对控制误差快速响应的同时保持稳定性。通过Lyapunov稳定性分析验证，控制器可实现闭环系统的渐近稳定性。
仿真实验表明，控制器实现了精确的轨迹跟踪，水平、侧向和垂直方向的位置跟踪标准偏差分别为0.0507米、0.161米和0.0002米。在姿态控制方面，滚转、俯仰和偏航轴表现出小的瞬态误差和快速收敛。与传统的PID控制和常规滑模控制相比，该方法在轨迹跟踪精度、动态响应和鲁棒性方面表现更优。在河北省的一片麦田中进行了飞行试验，无人机携带满载的农药箱，在4米高度稳定飞行，沿预定路径完成了喷洒任务。结果显示，在直线段轨迹跟踪精度较高，转弯段偏差约为0.2-0.3米，可在5-8秒内恢复到预定轨迹，满足农业植保作业的精度要求。
这项研究为解决农业植保中变载荷无人机的动态控制问题提供了理论和技术支持，有助于提高智能植保的精度和稳定性。未来，研究团队将进一步探讨容错控制、抗液体晃动及风场扰动下鲁棒算法等方向，推动变载荷无人机在农业领域的更广泛应用。
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