四旋翼飞行器的姿态控制与优化

一个基于四元数的四旋翼姿态仿真与控制可视化工具。提供目标轨迹规划、鲁棒/自适应控制、扩展状态观测器（ESO）扰动估计，以及实时误差与能量曲线展示。 姿态动力学（四元数 + 角速度） 状态：q（四元数）与 ω（角速度），惯量 J = diag(Jx, Jy, Jz)。 动力学：J·ω̇ = τ + d − ω × (J·ω)，其中 τ 为控制矩，d 为外扰。 积分：提供欧拉与 RK4 两种数值积分方式。 参考实现：quad_sim.py:103、积分器 quad_sim.py:129、能量计算 quad_sim.py:185。 轨迹规划（期望姿态与角速度/角加速度） 生成期望四元数 qd，并利用 dq*q⁻¹ 近似计算期望角速度 ωd = 2·Im(dq*q⁻¹)/dt 与角加速度 ω̇d。 提供圆形、8字、S 曲线（五次多项式 10-15-6）及 CSV 插值。 参考实现：main_qt.py:127（TrajectoryPlanner.desired）。 创新型 AES 控制器 + 滑模项 + ESO 扰动估计 误差：qe = qd*q⁻¹ 的虚部为姿态误差 e，速度误差 we = ω − ωd。 非线性误差整形：b = tanh(γ·||e||)；自适应系数：g = 1 + α·agility（由轨迹曲率估计）。 反馈项：τ_fb = −Kq·e·b − Kw·we + st，其中 st 为根号型滑模抑振项。 前馈项：τ_ff = J·ω̇d + ω × (J·ωd)。 ESO：二阶扩展状态观测器估计总扰动，得到 d̂ 并进行补偿。 饱和限幅：最终矩 τ 进行幅值限幅。 参考实现：controller_innovative.py:54（AESController.compute）。