四旋翼无人机由于体积小、重量轻，易受突然或持续阵风的影响。来自阵风的外界干扰可能严重影响四旋翼无人机的飞行性能，甚至导致闭环系统的不稳定性。因此，研究和设计稳健的姿态控制器来处理上述不确定性的问题是十分有必要的。
滑模控制算法所具有的闭环系统的稳健性和有限时间收敛特性使其成为对于具有显着不确定性系统的有效方法。在所有二阶滑模方法的文献中，超螺旋算法可能是被研究最多、最常用的算法，具有两个可调的标量增益，这些增益能够控制其瞬态性能。虽然超螺旋算法能减弱抖振现象，但仍然存在抖振现象且抖动的幅度与控制增益成正比，同时，滑模控制方法的性能严重依赖于与不确定性上限相关的先验信息。自适应控制方法的基本思想是根据当前的信息来设计在不确定条件下表现出相同动态特性的非线性系统，针对被控制系统的不确定性和参数缓慢时变的问题，该方法进行控制律的修改。为了克服以上滑模控制存在的缺点，自适应控制可以用来进行控制增益的调整，使增益动态自适应尽可能小但又足够大以保证满足滑模运动的条件。
一般来说，我们可以将自适应滑模控制方法分为三类：（a）基于增益单调增加的自适应滑模控制方法；（b）增益既能增加又能减少的自适应滑模控制方法；（c）基于等效控制的自适应滑模控制方法。三种类型的自适应滑模控制方法都可以削弱抖振现象，第一种方法是过估计自适应，第二和第三种方法是非过估计自适应，第三种类型方法的好处是一旦建立了滑动运动过程，就可以获得干扰的准确估计。如果干扰减少，则等效控制自动减少。这意味着如果根据等效控制更新控制增益，可以进一步改善控制器性能。由于模型不匹配，等效控制在实践中无法实现，但是可以从平均控制中得出一个很好的近似值。
自适应滑模控制具有以下优点：（1）考虑并补偿总的不确定性（包括参数、模型、扰动等的不确定性）；（2）不需要知道任何关于不确定边界的信息；（3）自适应控制增益而非模型参数，尽可能降低增益从而削弱抖振现象。考虑到四旋翼无人机飞行环境的复杂多变，自适应滑模控制方法能满足四旋翼无人机飞行控制的高要求，因此，许多文献将该方法应用于四旋翼无人机飞行控制中。
本课题在外界干扰存在且边界未知情况下，将基于等效控制的自适应律结合超螺旋控制算法来进行四旋翼无人机的姿态控制器设计，控制增益能够自适应调整从而较为精确地估计干扰边界，最终实现四旋翼无人机姿态跟踪的快收敛、高精度和强鲁棒性，并进行了仿真实验和实物实验，验证了方法的可行性。 |