CN112650269A - 一种多无人机协同运输系统的载荷跟踪控制方法 - Google Patents

一种多无人机协同运输系统的载荷跟踪控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种多无人机协同运输系统的载荷跟踪控制方法,系统由n架无人机和n根系绳与一个载荷组成,n架无人机通过各自系绳连接载荷,在一定的阵型下完成载荷的协同运输。步骤包括:载荷位置跟踪控制器设计,绳上最优拉力分配和包含系绳拉力控制的无人机位姿态控制设计。有益效应:解决了多无人机协同运输中载荷的精确位置跟踪控制问题。本发明能够求解出一组最优的拉力分配结果,使得均衡无人机的输出,使得运输效率增加。

Description

一种多无人机协同运输系统的载荷跟踪控制方法
技术领域
本发明属于机器人领域,涉及一种多无人机协同运输系统的载荷跟踪控制方法。
背景技术
近年来,空中运输技术不断成熟,轻量级、短距离的无人机运输也逐渐兴起,主要应用于快递配送,城际运输等,由于中国人口密度较大,出于安全性的考虑,该运输方式还没有被广泛使用,但是在国际上已经有了很多成熟的案例,如德国邮政的Parcelcopter倾转旋翼无人机、Amazon提供的Prime Air无人机速送等。
但是,轻量级单体无人机的载荷能力有限,为了扩大轻量级无人机的载荷能力,多无人机协同运输的概念被提出,引发了许多研究者的研究热潮,多无人机协同运输相比于单无人机运输有更大的难度和挑战,要求多无人机高度的协同性和控制的准确性,一旦有所偏差,很可能会导致整个系统坠毁、运输物资损毁。
面对这样的难题,本发明提出一种多无人机协同运输系统的载荷位置跟踪控制方法,解决了多无人机协同运输的载荷精确位置控制的难题。
发明内容
要解决的技术问题
为了避免现有技术的不足之处,本发明提出一种多无人机协同运输系统的载荷跟踪跟踪控制方法。
技术方案
一种多无人机协同运输系统的载荷跟踪控制方法,其特征在于:系统由n架无人机和n根系绳与一个载荷组成,n架无人机通过各自系绳连接载荷,控制步骤如下:
步骤1、载荷位置跟踪控制器设计:
以载荷和研究对象的动力学模型:
Figure BDA0002880326750000021
其中mL为载荷质量,g为重力加速度,pL为载荷位置,
Figure BDA0002880326750000022
表示载荷受到的各个系绳的拉力合力,Ti为第i根系绳上拉力
设计控制律:
Figure BDA0002880326750000023
其中
Figure BDA0002880326750000024
为载荷期望位置,cL=diag(cxL,cyL,czL)>0和kL=diag(kxL,kyL,kzL)>0为设计参数矩阵,eL为误差
Figure BDA0002880326750000025
步骤2、绳上最优拉力分配:载荷控制输入TL是由各个系绳拉力组成,每个拉力方向已经由无人机与载荷的相对位置确定,通过优化反解出各个绳子上的期望力大小,有以下优化问题:
minimize f(Γ)
subject to TL=qΓ
其中
Figure BDA0002880326750000026
Γ=[Γ1 Γ2 … Γn]T,q=[q1 q2 … qn],Γi=||Ti||2表示第i根绳上拉力大小,
Figure BDA0002880326750000027
表示拉力Ti的方向;
优化问题的解用
Figure BDA0002880326750000028
表示;
步骤3:根据步骤2中求解的期望力结果,在系绳上输出期望牵引力的无人机动力学模型为:
Figure BDA0002880326750000031
其中mi为第i架无人机质量,第i架无人机在空间中的位置为pi=[xi yi zi]T,g为重力加速度,其中
Figure BDA0002880326750000032
为根据步骤2中求解的第i根系绳期望拉力,u1i,u2i,u3i和u4i是第i架无人机的控制输入,ψi、θi和φi分别为第i架无人机的偏航角、俯仰角和滚转角,Ix、Iy和Iz分别为无人机绕自身x、y和z方向的转动惯量;
设计姿态控制器:
Figure BDA0002880326750000033
其中
Figure BDA0002880326750000034
Figure BDA0002880326750000035
eφi、eθi和eψi为误差,sφi、sθi和sψi为滑模面,εa、ra和ca为参数矩阵,
Figure BDA0002880326750000036
Figure BDA0002880326750000037
分别为第i架无人机的期望偏航角、期望俯仰角和期望滚转角;
设计位置控制器:
Figure BDA0002880326750000041
其中:
Figure BDA0002880326750000042
Figure BDA0002880326750000043
ezi、exi和eyi为误差,szi、sxi和syi为滑模面,εp、rp和cp为参数矩阵,
Figure BDA0002880326750000044
Figure BDA0002880326750000045
分别为第i架无人机的期望x位置、期望y位置和期望z位置;
Figure BDA0002880326750000046
依据控制器无人机能够实现对期望位置的跟踪,维持系绳上的拉力大小为拉力分配求解出来的期望值。
有益效果
本发明提出的一种多无人机协同运输系统的载荷跟踪控制方法,系统由n架无人机和n根系绳与一个载荷组成,n架无人机通过各自系绳连接载荷,在一定的阵型下完成载荷的协同运输。步骤包括:载荷位置跟踪控制器设计,绳上最优拉力分配和包含系绳拉力控制的无人机位姿态控制设计。
与现有技术相比,本发明有以下有益效应:
1、本发明解决了多无人机协同运输中载荷的精确位置跟踪控制问题。
2、本发明能够求解出一组最优的拉力分配结果,使得均衡无人机的输出,使得运输效率增加。
附图说明
图1:多无人机协同搬运系统示意图
具体实施方式
现结合实施例、附图对本发明作进一步描述:
第一步:载荷位置跟踪控制器设计
易知,以载荷和研究对象,其动力学模型为:
Figure BDA0002880326750000051
其中mL为载荷质量,g为重力,pL为载荷位置,
Figure BDA0002880326750000052
表示载荷受到的各个系绳的拉力合力,Ti为第i根系绳上拉力。
首先定义误差:
Figure BDA0002880326750000053
Figure BDA0002880326750000054
考虑滑模面:
Figure BDA0002880326750000055
其中cL=diag(cxL,cyL,czL)>0。
由于载荷的运动没有未知干扰,因此可以仅设计一个指数趋近律:
Figure BDA0002880326750000056
其中kL=diag(kxL,kyL,kzL)>0。
根据(1)、(2)和(3),可以解得控制输入:
Figure BDA0002880326750000057
其中
Figure BDA0002880326750000058
为载荷期望位置
第二步:绳上最优拉力分配
载荷控制输入TL是由各个系绳拉力组成,这些拉力的方向已经由无人机与载荷的相对位置而确定,因此需要反解出各个绳子上的期望力大小。
将每个系绳上的拉力可以写成如下形式:
Ti=Γiqi (5)
其中Γi=||Ti||2表示拉力大小,qi表示拉力的方向:
Figure BDA0002880326750000061
易知有:
Figure BDA0002880326750000062
当n≥4时,上式可能存在多解,因此,下面定义一个优化问题来求解最优的拉力分配,在拉力分配的时候,希望各个绳上拉力尽量平均,以此保证各个无人机功率消耗的均衡化,从而延长运输距离和时间,因此定义如下代价函数:
Figure BDA0002880326750000063
其中
Γ=[Γ1 Γ2 … Γn]T
那么,最优拉力分配问题为:
Figure BDA0002880326750000064
其中
q=[q1 q2 … qn]
由上(8)即可优化解出的拉力即为各个绳上的期望拉力大小
Figure BDA0002880326750000071
第三步:包含系绳拉力控制的无人机位姿态控制设计
易知,在系绳上输出期望牵引力的无人机动力学模型为:
Figure BDA0002880326750000072
其中mi为第i架无人机质量,pi为第i架无人机的位置pi=[xi yi zi]T,g为重力加速度,其中为Ti=[dxi dyi dzi]T第i根系绳拉力,u1i,u2i,u3i和u4i是第i架无人机的控制输入ψi、θi和φi分别为第i架无人机的偏航角、俯仰角和滚转角,Ix、Iy和Iz分别为无人机绕x、y和z方向的转动惯量。
根据无人机动力学模型,定义额外输入uxi和uyi
Figure BDA0002880326750000073
反解上式得到期望姿态角
Figure BDA0002880326750000074
Figure BDA0002880326750000075
Figure BDA0002880326750000076
首先定义χ1i=[φi θi ψi]T
Figure BDA0002880326750000077
根据(9),有:
Figure BDA0002880326750000078
其中:
Figure BDA0002880326750000081
定义误差:
Figure BDA0002880326750000082
Figure BDA0002880326750000083
选择滑模面:
Figure BDA0002880326750000084
其中ca=diag(cφ,cθ,cψ)为一正定对角矩阵。
设计:
Figure BDA0002880326750000085
其中εa=diag(εφθψ)和ra=diag(rφ,rθ,rψ)都为正定对角矩阵。
根据(10),(11)和(12),可以解得控制输入u2i,u3i和u4i,即:
Figure BDA0002880326750000086
其中
Figure BDA0002880326750000087
Figure BDA0002880326750000088
分别为第i架无人机的期望偏航角、期望俯仰角和期望滚转角。
下面定义ζ1i=pi=[xi yi zi]T
Figure BDA0002880326750000089
根据(9),有:
Figure BDA00028803267500000810
其中
Figure BDA00028803267500000811
定义误差:
Figure BDA00028803267500000812
Figure BDA00028803267500000813
选择滑模面:
Figure BDA00028803267500000814
其中cp=diag(cx,cy,cz)为一正定对角矩阵。
设计:
Figure BDA0002880326750000091
其中εp=diag(εxyz)和rp=diag(rx,ry,rz)都为正定对角矩阵。
根据(14),(15)和(16),可以解得到u1i,uxi和uyi,即
Figure BDA0002880326750000092
其中
Figure BDA0002880326750000093
Figure BDA0002880326750000094
Figure BDA0002880326750000095
分别为第i架无人机的期望x位置、期望y位置和期望z位置。此时,无人机不但能够实现对期望位置的跟踪,还可以维持系绳上的拉力大小为拉力分配求解出来的期望值。

Claims (1)

1.一种多无人机协同运输系统的载荷跟踪控制方法,其特征在于:系统由n架无人机和n根系绳与一个载荷组成,n架无人机通过各自系绳连接载荷,控制步骤如下:
步骤1、载荷位置跟踪控制器设计:
以载荷和研究对象的动力学模型:
Figure FDA0002880326740000011
其中mL为载荷质量,g为重力加速度,pL为载荷位置,
Figure FDA0002880326740000012
表示载荷受到的各个系绳的拉力合力,Ti为第i根系绳上拉力
设计控制律:
Figure FDA0002880326740000013
其中
Figure FDA0002880326740000014
为载荷期望位置,cL=diag(cxL,cyL,czL)>0和kL=diag(kxL,kyL,kzL)>0为设计参数矩阵,eL为误差
Figure FDA0002880326740000015
步骤2、绳上最优拉力分配:载荷控制输入TL是由各个系绳拉力组成,每个拉力方向已经由无人机与载荷的相对位置确定,通过优化反解出各个绳子上的期望力大小,有以下优化问题:
minimize f(Γ)
subject to TL=qΓ
其中
Figure FDA0002880326740000016
Γ=[Γ1 Γ2 … Γn]T,q=[q1 q2 … qn],Γi=||Ti||2表示第i根绳上拉力大小,
Figure FDA0002880326740000017
表示拉力Ti的方向;
优化问题的解用
Figure FDA0002880326740000018
表示;
步骤3:根据步骤2中求解的期望力结果,在系绳上输出期望牵引力的无人机动力学模型为:
Figure FDA0002880326740000021
其中mi为第i架无人机质量,第i架无人机在空间中的位置为pi=[xi yi zi]T,g为重力加速度,其中
Figure FDA0002880326740000022
为根据步骤2中求解的第i根系绳期望拉力,u1i,u2i,u3i和u4i是第i架无人机的控制输入,ψi、θi和φi分别为第i架无人机的偏航角、俯仰角和滚转角,Ix、Iy和Iz分别为无人机绕自身x、y和z方向的转动惯量;
设计姿态控制器:
Figure FDA0002880326740000023
其中
Figure FDA0002880326740000024
Figure FDA0002880326740000025
eφi、eθi和eψi为误差,sφi、sθi和sψi为滑模面,εa、ra和ca为参数矩阵,
Figure FDA0002880326740000026
Figure FDA0002880326740000027
分别为第i架无人机的期望偏航角、期望俯仰角和期望滚转角;
设计位置控制器:
Figure FDA0002880326740000031
其中:
Figure FDA0002880326740000032
Figure FDA0002880326740000033
ezi、exi和eyi为误差,szi、sxi和syi为滑模面,εp、rp和cp为参数矩阵,
Figure FDA0002880326740000034
Figure FDA0002880326740000035
分别为第i架无人机的期望x位置、期望y位置和期望z位置;
Figure FDA0002880326740000036
依据控制器无人机能够实现对期望位置的跟踪,维持系绳上的拉力大小为拉力分配求解出来的期望值。
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