CN110286688B - 一种带有机械臂的水下四旋翼无人机控制方法 - Google Patents
一种带有机械臂的水下四旋翼无人机控制方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种带有机械臂的水下四旋翼无人机控制方法，在无人机水下飞行的基础上做出了水下应用的创新，提出了无人机机身与机械臂协同控制的方法，并提出了一种带有机械臂的水下无人机机械结构。相较于现有技术大多为单纯无人机水下飞行控制技术，本发明提供水下无人机的复合实时更新反馈动力学模型控制方法，以拓宽了水下无人机的应用前景，在水下无人机应用方面技术优势明显，具备更好的实用性。
Description
技术领域
本发明涉及无人机控制技术领域，具体涉及一种带有机械臂的水下四旋翼无人机控制方法。
背景技术
带有机械臂的水下无人机是一种在某种环境下可以依靠水下摄影实现侦查及抓取的机器人：主要应用复杂工作环境中，在特殊环境勘探、取样和灾害探测等领域具有重要应用。
在目前的水下无人机运动控制中，由于水下无人机的姿态平衡控制难度较高，目前市面上大部分的水下无人机仅能实现无人机水下飞行，无法实现附带设备时稳定姿态平衡控制，这样会导致水下无人机上的附带设备无法正常工作，故目前水下无人机无法有效控制携带的抓取设备，只能粗略勘探不能取样。
因此，如何提供一种能够协同控制无人机机身及附带设备的水下无人机控制方法是本领域技术人员目前需要解决的技术问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种带有机械臂的水下四旋翼无人机控制方法，保证水下无人机的稳定飞行要求，同时结合机械臂控制实现水下无人机勘探、取样一步化，解决目前存在的技术问题。
为了实现上述任务，本发明采用以下技术方案：
一种带有机械臂的水下四旋翼无人机控制方法，包括以下步骤：
通过无人机上的三轴陀螺仪得到无人机机体旋转的角速度，利用四元数求出无人机的旋转矩阵，根据旋转矩阵与无人机角速度的转换关系，不断以角速度实时更新四元数；利用四元数与欧拉角的转换公式，求出当前无人机的姿态角；将无人机上的三轴加速度计与三轴磁力计的测量向量反馈给旋转矩阵，从而得出姿态角的理想输出，以理想输出与实际输出的向量积作为误差，通过PI控制器将此误差加至利用角速度实时更新四元数的过程中，进行数据融合从而不断更新四元数，建立起无人机的位姿动力学模型；基于位姿动力学模型，继续进行四元数及姿态角的更新，更新过程中加入扩展卡尔曼滤波器，对四元数进行动态估计，以此补偿水下GPS信号不准确产生的误差，最后结合PID控制来实现对水下无人机位姿的控制；
以一个二自由度爪型机械臂作为飞行载荷，机械臂具有两个关节，机械臂的手指部分用橡胶覆盖，其中2个机械手指是一体且静止的，另一个活动的机械手指在舵机的带动下运动，从而实现对物体的抓握与释放；将机械臂固定在无人机的质心上，使机械臂搭载稳定；
用DH法设计该机械臂的DH参数表如下：
| θ<sub>r</sub> | d | a | α<sub>r</sub> | |
| A1 | 90° | 0 | 0 | 0 |
| A2 | 180° | 0 | 2L | 90° |
其中，A1,A2表示机械臂的两个关节，θr表示机械臂关节旋转变量，d表示关节滑动的变量，a表示关节偏移，αr表示关节扭转，L为无人机质心到机械臂质心的距离；
由DH参数表变换顺序θr,d,a,αr可得出无人机坐标系和机械臂坐标系间的齐次变换矩阵，继而得到机械臂的末端位姿方程；
通过设置无人机位置向量和机械臂位置向量之间的转换关系，从而得到机械臂的位置；根据所述的位姿方程以及机械臂的位置，以实现对机械臂的控制。
进一步地，所述的无人机位置向量和机械臂位置向量之间的转换关系为：
其中，Ak、Al为无人机位置向量和机械臂位置向量，L为无人机质心到机械臂质心的距离，θl为机械臂与x轴的夹角，所述的x轴平行于水平面。
进一步地，所述的扩展卡尔曼滤波器采用分布式滤波结构，以增加无人机控制的稳定性。
进一步地，所述的三轴陀螺仪采用四分布设计，在无人机的机舱内四个角处各设置一个，将四个三轴陀螺仪的信息融合后的数据作为三轴陀螺仪输出数据。
进一步地，所述的无人机的飞控单元、无线通信设备放入到碳纤维轻型复合材料耐压仓中，导线及各接口处用丁基防水胶带缠绕，缝隙处用丙烯酸防水涂料做防渗处理。
本发明具有以下技术特点：
本发明在无人机水下飞行的基础上做出了水下应用的创新，提出了无人机机身与机械臂协同控制的方法，并提出了一种带有机械臂的水下无人机机械结构。相较于现有技术大多为单纯无人机水下飞行控制技术，本发明提供水下无人机的复合实时更新反馈动力学模型控制方法，以拓宽了水下无人机的应用前景，在水下无人机应用方面技术优势明显，具备更好的实用性。
附图说明
图1为水下无人机机身的飞行控制流程图，输入初始位置，融合无人机飞行姿态复合信息，通过位置控制及姿态控制来实现无人机水下稳定飞行。
图2为水下无人机各模块的信息交互方法，通过设置飞控单元实现对机械臂等附带设备，电机等无人机机身设备，无人机飞行姿态及无人机通讯模块的控制。
图3为无人机携带机械臂的x-z平面图与三维立体图，基于此可实现机械臂的三维建模，DH表设置，正运动学推导。
图4为带有机械臂的水下无人机的整体结构示意图。
具体实施方式
本发明公开了一种带有机械臂的水下四旋翼无人机控制方法，包括以下步骤：
通过无人机上的三轴陀螺仪可得到无人机机体旋转的角速度如下：
wb＝[wbx wby wbz]T其中，wbx,wby,wbz分别表示在x、y、z方向上的角速度；四元数表示为：
其中，q1,q2,q3,q4为四元数参数，b为向量在无人机坐标系中的表示，e为向量在地心固定坐标系中的表示；
由四元数求出无人机的旋转矩阵如下：
通过旋转矩阵与无人机角速度的转换关系不断以角速度实时更新四元数；
其中，旋转矩阵与无人机角速度的转换关系如下：
通过四元数与欧拉角的转换公式，进而求出当前无人机的姿态角如下：
φ＝arcsin[2(q0q2-q1q3)]
其中φ为俯仰角，θ为横滚角，ψ为偏航角；
为角速度更新四元数导出的姿态角向量，q'0,q'1,q'2,q'3表示更新后的四元数参数，
为更新后的姿态角。
在角度非奇异时，四元数与欧拉角的转换公式如下：
通过姿态角得出理想输出，把理想输出与实际输出的向量积作为误差，通过PI调节将误差加至陀螺仪的累加过程中进行数据融合不断更新四元数：
将无人机上的三轴加速度计与三轴磁力计的测量向量反馈给旋转矩阵，从而得出姿态角向量的理想输出，以理想输出(接收反馈进行融合后计算出的姿态角向量)与实际输出(未接收反馈计算出的姿态角向量)向量积作为误差，通过PI控制器将此误差加至利用角速度wb实时更新四元数的过程中进行数据融合不断更新四元数，建立起复合水下无人机的位姿动力学模型；其中磁力计使用多传感器进行局部融合更新使得反馈值更准确。具体反馈过程如下：
三轴加速度计的的测量模型如下：
其中
为校正后测量的加速度向量，ab为加速度测量向量，ba为漂移量，na为高斯白噪声，m表示无人机机体坐标系中测量到的无人机固有加速度。
三轴磁力计的测量模型如下：
其中，
为校正后测量的磁场矢量，me为真实的磁场矢量，bm为漂移量nm为白噪声。
将大地坐标系的理论加速度ag＝[0 0 g]T(g为重力加速度)向量经过欧拉旋转转换至无人机机体坐标系上，即将地心固定坐标系中的理论加速度ag转换为本地NED坐标系中的加速度an，再将本地NED坐标系中的加速度an转换为机体轴坐标系中的加速度
将
与三轴加速度计的测量向量
融合后得到无人机加速度的理想理论值，利用无人机上加速度计的输出值
与无人机的理想理论值加速度的向量积作为误差输入到PI控制器(此处的误差为无人机机体坐标系中融入大地坐标系的理论加速度后的加速度向量误差，与之前无人机机体坐标系中姿态角向量误差不同)，由于单纯使用三轴加速度计无法提取到偏航方向的角度，所以引入三轴磁力计根据无人机磁场向量变换解出偏航方向的角度，再经过PI控制器补偿至陀螺仪上，从而建立起复合水下无人机的位姿动力学模型如下：
基于上述动力学模型继续进行四元数及姿态角的更新。由于水下GPS信号较差，测量信息有较大误差，在四元数及姿态角的更新过程中，即GPS，INS(惯性导航系统动态模型)与输出的无人机位置，速度之间加入扩展卡尔曼滤波器对四元数进行动态估计，以此补偿水下GPS信号不准确产生的误差，最后结合PID控制来实现对水下无人机位姿的控制。扩展卡尔曼滤波模型如下：
考虑以下系统模型：
其中xk是k时刻的无人机的状态向量，wk是过程噪声向量，yk是测量输出向量，vk是测量噪声向量，fk(xk,aant,n)与hk(xk)是导航系统运动学相关的线性或非线性函数，aant,n为本地NED轴系固有加速度。
预测阶段：利用前一步结果预估当前时刻状态，具体如下：
其中
为函数fk相在k-1时刻的雅克比矩阵，P的初始值为单位矩阵，Pk-1|k-1为k-1时刻的P矩阵，Q为噪声协方差矩阵。
校正阶段：结合当前观测信息对当前预估状态进行校正，具体如下：
Pk|k＝(I-KkHk)Pk|k-1
其中
为函数hk在当前时刻k的雅克比矩阵，R为噪声协方差矩阵。
基于加速度计的航姿参考系统扩展卡尔曼滤波器设计如下：
1.将状态向量和误差协方差矩阵初始化
2.设置噪声协方差矩阵Q和R
3.以50HZ的频率对四元数进行估计和校正，其中初始加速度数据由初始加速度计给出
4.每次迭代基于欧拉角计算公式更新欧拉角φ,θ,ψ。
基于磁力计的多传感器局部融合反馈(对应三轴磁力计根据无人机磁场向量变换解出偏航方向的角度，再经过PI控制器补偿至陀螺仪上，由于单个磁力计在测量过程中误差较大，所以考虑使用多传感器进行姿态融合)，扩展卡尔曼滤波在设计时考虑为分布式滤波结构，这使得整个无人机飞行控制系统更具稳定性。
陀螺仪系统采用四分布式设计，即在水下无人机长方体机舱内四个角处各设置一个陀螺仪传感器，四个传感器信号融合后由飞控单元做出判断。
以一个二自由度爪型机械臂作为飞行载荷，机械臂具有两个关节，手指部分用高摩擦橡胶覆盖，其中2个手指是一体且静止的，另一个活动的机械手指在舵机的带动下运动，从而实现对物体的抓握与释放；将机械臂固定在无人机的质心上，使机械臂搭载稳定，机械臂的关节具体设计如下：
中心位于坐标系原点的坐标系F可由三个相互垂直的向量
表示如下:
其中，参数的下标x,y,z表示该参数在x,y,z方向上的向量。
若(机械臂)坐标系T的中心不在固定参考坐标系(无人机坐标系)的原点，在坐标系T原点与参考坐标系原点之间做一个向量，以此来表示该坐标系的位置；这个向量可由相对于参考坐标系的三个分量
来表示，这个坐标系可由这三个分量及第四个位置向量表示如下：
其中{Px Py Pz 1}T即为第4个位置向量。
用DH法设计该机械臂的DH参数表如下：
| θ<sub>r</sub> | d | a | α<sub>r</sub> | |
| A1 | 90 | 0 | 0 | 0 |
| A2 | 180 | 0 | 2L | 90 |
其中，A1,A2表示机械臂的两个关节，关节1的转角范围0°～90°，关节2的转角范围0°～180°；θr表示机械臂关节旋转的变量(为了与无人机欧拉角区分，带字母r表示机械臂)，d表示关节滑动的变量，a表示关节偏移，αr表示关节扭转，L为无人机质心到机械臂质心的距离。
机械臂正运动学推导如下：
由DH参数表变换顺序θr,d,a,αr可得出无人机坐标系和机械臂坐标系间的齐次变换矩阵为：
其中，参数的下标i表示在i时刻该参数的值。
则机械臂的末端位姿方程如下：
T＝0T1 1T2
为了更好的实现无人机正常飞行和机械臂的稳定控制，考虑附图3中的无人机x-z平面图(x为平行于水平面方向，z为垂直于水平面方向)，分别将Ak、Al作为无人机和机械臂的位置向量，通过设置无人机位置向量和机械臂位置向量之间的转换关系从而通过无人机的位置向量和机械臂与x轴的夹角即可得到机械臂的位置，以实现对机械臂位置的确定；根据机械臂的末端位姿方程、机械臂的位置，通过无人机的飞控单元在实现无人机位姿控制的同时，对机械臂进行协同控制。转换关系如下：
其中L为无人机质心到机械臂质心的距离，θl为机械臂与x轴的夹角。
无人机机身防水采用如下方案：将飞控单元、无线通信设备和电调等模块集中放入碳纤维轻型复合材料耐压仓中，导线及各接口处用丁基防水胶带缠绕，缝隙处用丙烯酸防水涂料做防渗处理。轻型复合材料防水仓比传统钛合金等防水仓重量减少40％-60％，便于无人机机身携带。丁基防水胶带以丁基橡胶为主要原料，其终生不固化，故对被粘物表面热胀冷缩和机械形变有极佳的追随性。
驱动电机：采用飓风系列等防水无刷电机，该电机为IPX-7防水电机，可放置1米水深，浸泡30分钟，电机可以正常使用，不受影响。
机械臂防水：用防水胶带包裹机械臂，接口处用丙烯酸防水涂料做防渗处理。防水涂料固化后形成的防水薄膜具有一定的延伸性、弹塑性及抗裂性等属性，可以起到防水、防渗作用。
摄像头防水：采用市面上常用的运动防水摄像机。
通过以上防水设计，利用以上设计的控制方法，使得无人机可实现浅水飞行、侦查，加装的机械臂可以在水下柔性工作。
Claims (5)
1.一种带有机械臂的水下四旋翼无人机控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
通过无人机上的三轴陀螺仪得到无人机机体旋转的角速度，利用四元数求出无人机的旋转矩阵，根据旋转矩阵与无人机角速度的转换关系，不断以角速度实时更新四元数；利用四元数与欧拉角的转换公式，求出当前无人机的姿态角；将无人机上的三轴加速度计与三轴磁力计的测量向量反馈给旋转矩阵，从而得出姿态角的理想输出，以理想输出与实际输出的向量积作为误差，通过PI控制器将此误差加至利用角速度实时更新四元数的过程中，进行数据融合从而不断更新四元数，建立起无人机的位姿动力学模型；基于位姿动力学模型，继续进行四元数及姿态角的更新，更新过程中加入扩展卡尔曼滤波器，对四元数进行动态估计，以此补偿水下GPS信号不准确产生的误差；最后结合PID控制来实现对水下无人机位姿的控制；
以一个二自由度爪型机械臂作为飞行载荷，机械臂具有两个关节，机械臂的手指部分用橡胶覆盖，机械手指的数量为3个，其中2个机械手指是一体且静止的，另一个活动的机械手指在舵机的带动下运动，从而实现对物体的抓握与释放；将机械臂固定在无人机的质心上，使机械臂搭载稳定；
用DH法设计该机械臂的DH参数表如下：
其中，A1，A2表示机械臂的两个关节，θr表示机械臂关节旋转变量，d表示关节滑动的变量，a表示关节偏移，αr表示关节扭转，L为无人机质心到机械臂质心的距离；
由DH参数表变换顺序θr，d，a，αr可得出无人机坐标系和机械臂坐标系间的齐次变换矩阵，继而得到机械臂的末端位姿方程；
通过设置无人机位置向量和机械臂位置向量之间的转换关系，从而得到机械臂的位置；根据所述的位姿方程以及机械臂的位置，以实现对机械臂的控制。
2.如权利要求1所述的带有机械臂的水下四旋翼无人机控制方法，其特征在于，所述的无人机位置向量和机械臂位置向量之间的转换关系为：
其中，Ak、Al为无人机位置向量和机械臂位置向量，L为无人机质心到机械臂质心的距离，θl为机械臂与x轴的夹角，所述的x轴平行于水平面。
3.如权利要求1所述的带有机械臂的水下四旋翼无人机控制方法，其特征在于，所述的扩展卡尔曼滤波器采用分布式滤波结构，以增加无人机控制的稳定性。
4.如权利要求1所述的带有机械臂的水下四旋翼无人机控制方法，其特征在于，所述的三轴陀螺仪采用四分布设计，在无人机的机舱内四个角处各设置一个，将四个三轴陀螺仪的信息融合后的数据作为三轴陀螺仪输出数据。
5.如权利要求1所述的带有机械臂的水下四旋翼无人机控制方法，其特征在于，所述的无人机的飞控单元、无线通信设备放入到碳纤维轻型复合材料耐压仓中，导线及各接口处用丁基防水胶带缠绕，缝隙处用丙烯酸防水涂料做防渗处理。
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