技術(shù)特征：

1.一種基于逆動力學(xué)的無人機(jī)三維軌跡制導(dǎo)方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟一、針對某個無人機(jī)，根據(jù)期望軌跡將無人機(jī)飛行經(jīng)過的航路點(diǎn)設(shè)定坐標(biāo)，并劃分軌跡段；

期望軌跡由若干航路點(diǎn)聯(lián)結(jié)成的航路段構(gòu)成；航路段共有n(n≥1)段，對應(yīng)有n+1個航路點(diǎn)；

步驟二、針對每個航路點(diǎn)，根據(jù)無人機(jī)的機(jī)動性能和所設(shè)定好的航路情況，設(shè)定該航路點(diǎn)對應(yīng)的轉(zhuǎn)換半徑為d；

步驟三、針對第k段軌跡段，利用無人機(jī)的期望軌跡分別計(jì)算該軌跡段的實(shí)際速度誤差和實(shí)際位移誤差，采用PID控制律加和構(gòu)成該軌跡段期望的橫側(cè)向位移狀態(tài)的微分項(xiàng)和縱向位移狀態(tài)的微分項(xiàng)

初始k＝1，1≤k≤n；

步驟四、將期望的微分項(xiàng)和微分項(xiàng)分別帶入橫側(cè)向位移狀態(tài)和縱向位移狀態(tài)的微分方程中，采用解析法和數(shù)值迭代法相結(jié)合的方法對微分方程進(jìn)行第一級逆動力學(xué)解算，輸出指令航跡偏角χ_c和航跡傾角γ_c；

步驟五、將指令航跡偏角χ_c和指令航跡傾角γ_c以及無人機(jī)在該航路段上的指令地速V_gk作為下一級逆動力學(xué)解算的輸入指令值，采用解析法和數(shù)值迭代法相結(jié)合的方法對無人機(jī)地速、航跡傾角和航跡偏角的狀態(tài)方程進(jìn)行第二級逆動力學(xué)解算，輸出指令推力T_c、指令迎角α_c和指令航跡滾轉(zhuǎn)角μ_c；

步驟六、將輸出的指令推力T_c、指令迎角α_c、側(cè)滑角0°和航跡滾轉(zhuǎn)角μ_c作為無人機(jī)姿態(tài)控制回路的輸入，實(shí)現(xiàn)對無人機(jī)三維軌跡的跟蹤控制；

步驟七、當(dāng)無人機(jī)飛行至第k段軌跡段對應(yīng)的轉(zhuǎn)換半徑d的范圍內(nèi)時(shí)，則無人機(jī)飛到所對應(yīng)的航路點(diǎn)位置，繼續(xù)將跟蹤下一段軌跡，返回至步驟三，直至追蹤至最后一個航路點(diǎn)。

2.如權(quán)利要求1所述的一種基于逆動力學(xué)的無人機(jī)三維軌跡制導(dǎo)方法，其特征在于，所述的步驟三具體為：

首先，無人機(jī)的實(shí)際速度誤差包括橫側(cè)向速度誤差和縱向速度誤差計(jì)算如下：

$\left\{\begin{array}{c}{\stackrel{\·}{y}}_r-\stackrel{\·}{y}=V_{gk}{\mathrm{cos\γ}}_k{\mathrm{sin\χ}}_k-V_{g}cos\mathrm{\γ}sin\mathrm{\χ}\\ {\stackrel{\·}{h}}_r-\stackrel{\·}{h}=V_{gk}{\mathrm{sin\γ}}_k-V_{g}sin\mathrm{\γ}\end{array}\right.$

是無人機(jī)在第k段軌跡段上設(shè)定的指令跟蹤橫側(cè)向速度；是無人機(jī)當(dāng)前在第k段軌跡段上實(shí)際的橫側(cè)向速度；是無人機(jī)在第k段軌跡段上設(shè)定的指令跟蹤縱向速度；是無人機(jī)當(dāng)前在第k段軌跡段上實(shí)際的縱向速度；V_gk是第k段軌跡段上為無人機(jī)設(shè)定的指令地速；γ_k是第k個軌跡段所指向方向的航跡傾角；χ_k是第k個軌跡段所指向方向的航跡偏角；V_g是無人機(jī)當(dāng)前在第k段軌跡段上實(shí)際的地速；γ是無人機(jī)當(dāng)前在第k段軌跡段上實(shí)際的航跡傾角；χ是無人機(jī)當(dāng)前在第k段軌跡段上實(shí)際的航跡偏角；

然后，無人機(jī)的實(shí)際位移誤差包括橫側(cè)向位移誤差(y_line-y)和縱向位移誤差(h_line-h)；計(jì)算如下：

從無人機(jī)當(dāng)前實(shí)際位置處作此時(shí)對應(yīng)直線軌跡的空間垂線，得到垂足坐標(biāo)(x_line,y_line,h_line)，該垂線段即為無人機(jī)的位置誤差總和，分解為橫側(cè)向位移誤差(y_line-y)和縱向位移誤差(h_line-h)；

最后，PID控制律加和具體為：對無人機(jī)的位移誤差(y_line-y)和(h_line-h)采用PI控制，將速度誤差和作為微分項(xiàng)，并將PI控制與微分項(xiàng)求和，PID的參數(shù)即為速度誤差和位移誤差在飛行制導(dǎo)律中分別所占的權(quán)重，得到期望的橫側(cè)向位移狀態(tài)的微分項(xiàng)和縱向位移狀態(tài)的微分項(xiàng)

3.如權(quán)利要求1所述的一種基于逆動力學(xué)的無人機(jī)三維軌跡制導(dǎo)方法，其特征在于，所述的步驟四具體為：

首先，將期望的微分項(xiàng)帶入縱向位移狀態(tài)的微分方程中，采用解析法解算出指令航跡傾角γ_c，計(jì)算如下：

${\mathrm{\γ}}_c={\sin }^{-1}\left(\frac{{\stackrel{\·}{h}}_d}{V_g}\right)$

然后，將期望的微分項(xiàng)和指令航跡傾角γ_c帶入到橫側(cè)向位移狀態(tài)的微分方程中，利用數(shù)值迭代法解算出指令航跡偏角χ_c，計(jì)算如下：

${\stackrel{\·}{y}}_d-V_g{\mathrm{cos\γ}}_c{\mathrm{sin\χ}}_c=0.$

4.如權(quán)利要求1所述的一種基于逆動力學(xué)的無人機(jī)三維軌跡制導(dǎo)方法，其特征在于，所述的步驟五具體為：

具體步驟如下：

步驟501、將指令航跡偏角χ_c，指令航跡傾角γ_c和指令地速V_gk分別與當(dāng)前無人機(jī)實(shí)際的航跡偏角χ，航跡傾角γ和地速V_g作差，并采用PD控制，分別得到期望的航跡偏角微分值期望的航跡傾角微分值和期望的地速微分值

步驟502、利用當(dāng)前無人機(jī)的實(shí)際地速V_g和航跡傾角γ，以及期望的航跡偏角微分值和期望的航跡傾角微分值計(jì)算指令航跡滾轉(zhuǎn)角μ_c的解析解；

${\mathrm{\μ}}_c={\tan }^{-1}\left(\frac{V_g{\stackrel{\·}{\mathrm{\χ}}}_{d}cos\mathrm{\γ}}{V_g{\stackrel{\·}{\mathrm{\γ}}}_d+gcos\mathrm{\γ}}\right)$

步驟503、利用指令航跡滾轉(zhuǎn)角μ_c的解析解，結(jié)合期望地速狀態(tài)方程，代入期望航跡傾角狀態(tài)方程中，得到關(guān)于指令迎角α_c的非線性一元方程；

$F_L{\mathrm{cos\μ}}_c+{\mathrm{tan\α}}_c{\mathrm{cos\μ}}_c(m{\stackrel{\·}{V}}_{gd}+F_D+mgsin\mathrm{\γ})-{\mathrm{mV}}_g{\stackrel{\·}{\mathrm{\γ}}}_d-mgcos\mathrm{\γ}=0$

F_L為無人機(jī)的升力，m和g分別為無人機(jī)的質(zhì)量和重力加速度，F(xiàn)_D為無人機(jī)的阻力；

步驟504、用數(shù)值迭代法對關(guān)于指令迎角α_c的非線性一元方程進(jìn)行解算，得到指令迎角α_c；

步驟505、將指令迎角α_c代入期望地速狀態(tài)方程中，解算出指令推力T_c；

期望地速狀態(tài)方程如下：

${\stackrel{\·}{V}}_{gd}=\frac{1}{m}(T_c{\mathrm{cos\α}}_c-F_D-mgsin\mathrm{\γ}).$