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| 內容簡介： |
本书系统阐述了四旋翼无人机在动态环境中的轨迹规划与跟踪控制技术，围绕感知、规划与控制的核心挑战，构建从基础建模到实际执行的全技术链条。全书首先基于牛顿-欧拉方程建立非线性动力学模型，分析四旋翼的欠驱动特性与微分平坦性;随后探讨了视觉/激光SLAM 与多传感器融合的定位方法，以及不同环境表征对规划的影响;进而提出“路径搜索—参数化—优化”的轨迹生成框架，涵盖基于搜索/采样的初解生成与多目标约束优化;最后对比工业级闭式控制与前沿优化驱动方法，解决复杂扰动下的跟踪问题。來源：香港大書城megBookStore,http://www.megbook.com.hk
本书适合无人机、无人系统、智能控制、多智能体系统、网络化控制等领域的研究人员，以及从事航空等行业的决策与控制工程师阅读学习。
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| 目錄：
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第1章 概述 001
1.1 无人机应用领域 002
1.2 四旋翼无人机优势及其智能自主性 002
第2章 四旋翼无人机建模 004
2.1 四旋翼无人机占用空间建模 005
2.1.1 球体模型 005
2.1.2 椭球体模型 006
2.1.3 长方体模型 007
2.1.4 体素模型 008
2.1.5 凸多面体模型 008
2.2 微分平坦下的四旋翼无人机动力学建模 009
2.2.1 四旋翼无人机的非线性动力学模型 009
2.2.2 四旋翼无人机的微分平坦变化 011
2.3 考虑旋翼阻力的四旋翼无人机动力学建模 014
2.3.1 旋翼阻力作用下的四旋翼无人机非线性模型 014
2.3.2 旋翼阻力作用下的四旋翼无人机微分平坦线性变换 015
参考文献 016
第3章 四旋翼无人机定位 018
3.1 基于GPS 的四旋翼无人机定位 019
3.1.1 GPS 基本组成部分与定位原理 019
3.1.2 四旋翼无人机的GPS 定位系统 019
3.2 基于视觉的四旋翼无人机定位 020
3.2.1 前端视觉里程计 020
3.2.2 后端优化 035
3.3 基于激光雷达的四旋翼无人机定位 036
3.3.1 LOAM（lidar odometry and mapping）定位算法 037
3.3.2 FAST-LIO 算法 039
参考文献 041
第4章 四旋翼无人机导航常用地图 044
4.1 尺度地图 045
4.1.1 点云地图 045
4.1.2 栅格地图 046
4.1.3 特征地图 050
4.2 拓扑地图 053
4.3 语义地图 054
参考文献 055
第5章 四旋翼无人机前端路径规划算法 056
5.1 基于图搜索的前端路径规划方法 057
5.1.1 图搜索基础知识 057
5.1.2 经典图搜索类算法 057
5.1.3 图搜索类算法改进 060
5.2 基于采样的前端路径搜索方法 062
5.2.1 采样搜索基础知识 062
5.2.2 经典采样搜索类算法 062
5.2.3 采样搜索类算法改进 065
5.3 基于运动学模型的前端路径规划方法 068
5.3.1 运动学模型基础知识 068
5.3.2 经典基于运动学模型路径算法 068
5.3.3 运动学模型搜索类算法改进 072
参考文献 074
第6章 四旋翼无人机后端优化问题与常用轨迹类 077
6.1 优化问题构建 078
6.2 后端轨迹优化常用轨迹类 079
6.2.1 多项式曲线 079
6.2.2 贝塞尔曲线 081
6.2.3 B 样条曲线 082
6.2.4 MINVO 曲线 084
6.2.5 MINCO 曲线 086
6.3 轨迹类对比 087
参考文献 088
第7章 四旋翼无人机后端轨迹优化约束构建 090
7.1 基于可行空间构建的避障约束构建 091
7.1.1 安全飞行走廊 091
7.1.2 维诺图 098
7.2 基于障碍物建模的避障约束构建 104
7.2.1 基于球形或椭球的障碍物建模 104
7.2.2 基于构造实体几何的障碍物建模 104
7.2.3 基于符号距离的障碍物建模 105
7.3 驱动器限位约束构建 106
参考文献 106
第8章 闭式轨迹跟踪控制策略 108
8.1 经典PID 轨迹跟踪控制 109
8.1.1 控制效果可视化 110
8.1.2 Gazebo 半实物仿真验证 116
8.2 SE（3）轨迹跟踪控制 117
8.2.1 姿态控制器设计 118
8.2.2 位置控制器设计 119
参考文献 126
第9章 优化求解的轨迹跟踪控制策略 128
9.1 基于LQR 的轨迹跟踪控制 129
9.1.1 LQR 控制基础知识 129
9.1.2 LQR 轨迹跟踪策略 130
9.1.3 LQR＋PI 跟踪控制 131
9.1.4 基于卡尔曼滤波的LQR 轨迹跟踪 131
9.2 基于MPC 的轨迹跟踪控制 132
9.2.1 MPC 控制基础知识 133
9.2.2 MPC 轨迹跟踪策略 134
9.2.3 RMPC 轨迹跟踪策略 135
9.2.4 EMPC 轨迹跟踪策略 137
9.3 基于数据驱动的轨迹跟踪控制 138
9.3.1 基于数据驱动的MPC 轨迹跟踪策略 138
9.3.2 基于神经网络的轨迹跟踪策略 140
9.3.3 基于强化学习的轨迹跟踪策略 141
参考文献 143
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| 內容試閱：
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近年来，随着人工智能、自动控制与传感器技术的飞速发展，四旋翼无人机凭借其结构简单、机动性强、垂直起降等特性，逐渐从实验室走向工业、农业、应急救援、物流运输等广阔领域。从复杂城市环境下的物资配送到灾害现场的快速搜救，从精准农业的植保作业到电力巡检的自主飞行，四旋翼无人机的应用场景不断拓展。然而，其核心挑战始终围绕一个关键问题展开：如何在动态、不确定的环境中实现高精度、高鲁棒性的轨迹规划与跟踪控制？这一问题的解决，不仅关乎四旋翼无人机的任务执行能力，更直接决定了其能否真正成为未来智能化社会的“空中智能体”。
目前，四旋翼无人机自主化水平仍受限于三大核心挑战：
① 环境感知的实时性与鲁棒性：在无GNSS信号或动态障碍物干扰下，如何通过视觉、激光雷达等多模态传感器实现精准定位与地图构建?
② 轨迹规划的动态最优性：如何在满足动力学约束的同时，快速生成安全、平滑且能量最优的飞行轨迹?
③ 跟踪控制的抗干扰能力：面对风扰、负载变化等不确定性，如何设计低计算开销、高鲁棒性的跟踪控制器?
上述挑战的本质在于需将环境感知、规划与控制视为紧密耦合的有机整体。例如，定位精度直接影响地图质量，而地图的分辨率与表征形式又决定了轨迹规划的可行性;规划轨迹的光滑性则直接关联跟踪控制的稳定性。本书通过四部分内容逐层解析这一技术链条，并着重揭示各模块间的耦合机制与协同优化方法。
本书的写作初衷源于作者多年在无人机控制领域的研究与实践积累。在学术研究层面，四旋翼无人机系统的强非线性、欠驱动特性以及外部扰动敏感性，使其控制理论始终是自动控制领域的难点;在工程应用中，轨迹规划与跟踪控制的实时性、安全性与效率之间的平衡，则是制约无人机大规模落地的瓶颈。本书试图从理论推导、算法设计与工程实现三个维度，系统梳理四旋翼无人机的轨迹生成、优化与跟踪控制方法，为学术界与工业界的研究者提供兼具深度与实用性的参考框架。
本书主要分为四部分，遵循“基础建模→感知定位→轨迹生成→跟踪执行”的技术闭环。第一部分是四旋翼无人机建模及其性质，对应本书的第2章。作为全书的理论基石，该部分从占用空间建模与动力学建模两个维度切入：基于牛顿-欧拉方程推导六自由度非线性动力学模型，解析四旋翼无人机的欠驱动特性与输入输出耦合关系;通过微分平坦性理论证明系统状态的降维可行性，为后续轨迹规划与控制算法设计提供数学依据。第二部分是四旋翼无人机定位与地图构建，对应本书的第3章和第4章。该部分聚焦两大核心任务：对比视觉SLAM、激光SLAM 与多传感器融合的精度与适用场景，重点分析动态环境下的定位失效机理与抗干扰策略;解析占据栅格地图、欧氏符号距离场、点云语义地图等表征形式，探讨地图分辨率、更新频率与规划算法复杂度间的权衡关系。第三部分是四旋翼无人机轨迹规划，对应本书的第5章到第7章。该部分采用从路径搜索，到轨迹参数化，再到约束优化的三层递进架构：路径搜索部分涵盖基于搜索的算法、基于采样的算法，以及考虑动力学的方法，重点解决复杂环境下的初解快速生成问题;轨迹参数化部分分析多项式轨迹、B样条曲线等多种常用轨迹类及其性质，建立轨迹参数与动力学约束的数学映射;约束优化部分构建包含安全性、平滑性与可行性的多目标优化模型，构建优化数学问题。第四部分为四旋翼无人机轨迹跟踪控制，对应本书的第8章和第9章，介绍和分析工业界最常用的闭式跟踪方法和科研领域热点研究的优化驱动方法。
本书主要面向无人机、无人系统、智能控制、多智能体系统、网络化控制等领域的研究人员，以及从事航空等行业的决策与控制工程师。
本书得到了国家自然科学重点项目(62333005，62433014)、面上基金(62273255)、青年基金(62403200)、博士后创新人才支持计划(BX20240115)、上海国际科技合作项目(22510712000)、中国博士后科学基金面上资助(2024M750905)、上海市超级博士后等项目的资助。特别感谢国家自然科学基金委和上海市科委、教委等长期以来的资助，同时也要感谢国内外学术界和工业界的同行们，正是与他们的有益交流，使笔者对四旋翼无人机领域相关问题的理解不断深入，并获得启发。同时要特别感谢笔者所在团队的老师和研究生团队成员的大力支持和帮助。
期待本书能成为连接理论研究者与工程师的桥梁，共同推动智能无人系统迈向更高层次的自主与可靠，并激发对下一代智能无人机技术的探索热情。由于作者水平有限，书中难免存在疏漏，恳请同行专家与读者不吝指正。
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