传统四旋翼控制使用串级PID的方案，对位置，速度，角度以及角速度进行级联闭环控制。其中最内环的角速度控制最为关键，因其直接影响外环的控制性能。传统PID对外界扰动主要依靠I的积分来进行消除，对扰动的消除的响应很慢，在实际应用中并不能很好的抵抗外界的扰动，如风扰、加入外部挂载引起的扰动等。 得益于韩京清老师和高志强老师对于自抗扰控制ADRC的理论研究，我们在他们的理论基础上针对实际场景进行优化，最终将其部署到FMT（Firmament Autopilot）开源飞控上，使用基于模型的设计（Model-based Design, MBD）开发方法，基于Simulink实现了四旋翼上的自抗扰控制，并部署到阿木实验室的MFP450无人机上实机测试，取得了优异的控制和抗扰动效果。 传统的ADRC结构包含三部分，分为是最速跟踪器TD，非线性控制器NLSEF以及扩张状态估计ESO。 其中最主要的当属ESO，其可以用来估计系统的总扰动，然后通过对总扰动进行补偿，最终达到消除外界扰动的目的。为了简化ADRC部署以及调参的难度，我们仅使用起主导作用的ESO，将其加到原有PID控制器之上。这里我们引入了一个扰动补偿系数gamma，其取值范围为[0 1]，用于控制扰动补偿的大小。在实际应用中，由于无人机系统存在较大的观测噪声以及系统延迟，完全补偿总扰动可能导致系统的不稳定甚至震荡，通过引入补偿系数，可以降低扰动的补偿比例，从而提高系统的鲁棒性。关于补偿系数的具体原理，可以参考论文Jiachi_Zou_Thesis.pdf (tue.nl) [1]。改进后的自抗扰控制姿态角速度环的控制结构如下图所示。 参数b0用于将控制量u转换为系统的角加速度增量，故获得准确的b0对于提高ESO的扰动估计效果具有重要的作用。根据前述论文所提高的测量和计算方法，我们对无人机平台和电机相关参数进行了测量，并最终计算了b0的值。y = 871.645x2 440.355x-69.6429 我们基于FMT开源飞控平台设计了ADRC算法，并部署到MFP450四旋翼平台上进行实验，并跟PID控制方式进行了对比。 PID在实现一些基本的动作（如悬停、小幅度的左右前后运动）上没有太大问题，在进行高机动性的操作时，容易失控，无法进行有效控制。 ADRC除了能完成基本的动作外，在进行高机动性的操作时，也可以很快的调整自身姿态，并且很快的进入悬停，对抵抗外部负载的扰动也更好。参考文献：
[1] https://pure.tue.nl/ws/portalfiles/portal/110035542/Jiachi_Zou_Thesis.pdf
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