CN113359427B - 多无人机协同飞行吊运系统及定位消摆控制方法 - Google Patents
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Abstract
本公开提供了多无人机协同飞行吊运系统及定位消摆控制方法，包括：获取系统状态的测量值；构造多无人机协同飞行吊运系统的储能函数；根据飞行器和负载在平衡点稳定后的受力关系获得系统的前馈补偿；基于储能函数和前馈补偿设计非线性控制器；结合控制器形式利用系统状态的测量值得到输入信号；在上述控制输入信号的驱动下，完成各飞行器定位与负载摆动消除的目标，实现多无人机协同飞行吊运；提升消摆控制效果；根据所述非线性控制方法，得到的状态反馈控制器能够实现飞行器定位与负载消摆的双重目标，提升飞行器吊运系统的载重能力以及多个飞行器之间飞行的协调性与安全性，以及提高系统的实际性能。
Description
技术领域
本公开属于非线性欠驱动机电系统自动控制的技术领域，具体涉及一种多无人机协同飞行吊运系统及面向此系统的定位消摆控制方法。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成现有技术。
近年来，随着旋翼飞行器的研制技术越来越成熟，利用旋翼飞行器携带各种设备和货物执行空中运输任务是一项重要应用，而单个或多个旋翼无人机吊运系统的控制问题也成为一个重要的研究课题。目前无人机运送负载方式的吊绳悬挂方式，相比采用特殊的夹持器或者机械臂等夹持方式，吊绳悬挂的方式携带负载既可以保障旋翼飞行器自身的灵活机动性，又可以保证负载有足够大的运动空间。因此，从硬件成本、工程应用以及系统的可拓展性出发，旋翼无人机采用吊绳悬挂运送负载的方式是更好的选择。旋翼飞行器的吊运过程主要有两个基本要求：飞行器的精确快速定位和负载摆动的抑制与消除。然而，由于负载悬挂于飞行器的底部，无法直接对其控制，只能对飞行器本体施加控制来实现两个基本要求。因此，旋翼无人机飞行吊运系统具有强非线性、高自由度以及强耦合性等特点。并且，单个飞行器由于载荷能力的限制，难以执行大型负载的运送任务，这时需要引入多个飞行器协同运作以提升系统的运载能力，而多飞行器的引入也使得系统的上述特性进一步加强，给系统控制再次增加了难度。
目前，国内外学者针对旋翼飞行器吊运系统均展开了一系列有意义的研究工作，对单飞行器吊运系统和多飞行器吊运系统的许多控制问题都得到了解决与优化。基于系统线性化处理，Palunko等人通过动态规划方法可以得到一条无负载摆动的轨迹，并实现了四旋翼对轨迹的跟踪控制。Tang等人提出了一种基于混合动力系统的旋翼飞行器悬挂负载轨迹规划算法，将整个系统建模为一个混合动力系统，并将轨迹生成问题表示为一个混合整数二次规划问题，实现了单飞行器悬挂负载避障飞行的功能。对于多飞行器吊运系统，除了要考虑飞行器本体和负载的控制问题，还要考虑飞行器之间的相互作用。典型的控制方法包括互联及阻尼分配的无源性控制、基于能量的控制方法等。Cardona等人提出一种分层控制，考虑多旋翼飞行器吊运时飞行器与负载的相对位置，对于负载和飞行器整体采取无源性方法保持负载与各飞行器的相对位置。Gassner等人设计了主机-从机的飞行器控制策略，主飞行器采用LQR进行控制，跟随飞行器采用PD控制，可以实现以中等速度协同吊运负载。通过对飞行吊运系统的综述可以看出，虽然对旋翼飞行器的定位和负载摆动抑制问题已经有了初步的探索和研究，但从控制性能和工程应用的角度均无法满足实际需要。
首先，目前方法大多基于无人机悬停或半悬停状态的假设，并且常被简化为二维平面系统进行研究，得到的平面模型无法完整反映实际系统的动态。另外，还有一些方法首先对吊运系统做线性化的处理以简化控制器的设计过程，但这种方法会使系统性能在远离平衡点时大大下降。在实际应用中，单个飞行器的载重能力往往十分有限，对于吊运任务而言，不具有较大的工程意义。而在多飞行器吊运系统实际控制中，当遇到通讯问题或者未知扰动时，如何避免撞机事故也是亟待解决的工程问题。
综上所述，如何提升飞行器吊运系统的载重能力以及多个飞行器之间飞行的协调性与安全性，以及提高系统的实际性能是目前需要解决的技术难题。
发明内容
为了解决上述问题，本公开提出了多无人机协同飞行吊运系统及定位消摆控制方法，可以对动力学模型极为复杂的多个旋翼飞行器协同吊运系统进行有效控制。
第一方面，本公开提供了多无人机协同飞行吊运系统及定位消摆控制方法，包括：
获取系统状态的测量值；
构造多无人机协同飞行吊运系统的储能函数；根据飞行器和负载在平衡点稳定后的受力关系获得系统的前馈补偿；基于储能函数和前馈补偿设计非线性控制器；
结合控制器形式利用系统状态的测量值得到输入信号；在上述控制输入信号的驱动下，完成各飞行器定位与负载摆动消除的目标，实现多无人机协同飞行吊运。
第二方面，本公开提供了一种多无人机协同飞行吊运系统定位消摆控制方法，包括：
数据获取模块，用于获取系统状态的测量值；
非线性控制器，所述非线性控制器的设计步骤包括：构造多无人机协同飞行吊运系统的储能函数；根据飞行器和负载在平衡点稳定后的受力关系获得系统的前馈补偿；基于储能函数和前馈补偿设计非线性控制器；
定位消摆控制模块，用于结合控制器形式利用系统状态的测量值得到输入信号；在上述控制输入信号的驱动下，完成各飞行器定位与负载摆动消除的目标，实现多无人机协同飞行吊运。
第三方面，本公开提供了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，其特征在于，所述计算机指令被处理器执行时，完成如第一方面所述的多无人机协同飞行吊运系统定位消摆控制方法。
第四方面，本公开提供了一种电子设备，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成如第一方面所述的多无人机协同飞行吊运系统定位消摆控制方法。
与现有技术对比，本公开具备以下有益效果：
1、本公开考虑到现有方法往往需要对模型进行近似化处理，但本公开的整个设计和分析过程都是基于三维空间模型，没有做任何线性化或简化操作，本公开提出的面向多无人机协同飞行吊运系统消摆定位方法，可实现各飞行器的准确定位，并快速消除负载的残余摆动，更适合被应用于实际系统；具体的，本公开基于储能函数和前馈补偿设计非线性控制器，其引入前馈项，补偿系统平衡状态下的吊绳拉力，提高稳态性能，消除稳态误差；引入协同项，将飞行器的相对位置误差约束在一定范围内，提高飞行的协调性与安全性，同时从理论上确保系统的稳定性；引入负载摆角速度相关项，提升消摆控制效果；根据所述非线性控制方法，得到的状态反馈控制器能够实现飞行器定位与负载消摆的双重目标，提升飞行器吊运系统的载重能力以及多个飞行器之间飞行的协调性与安全性，以及提高系统的实际性能。
2、本公开多飞行器吊运负载时，吊绳拉力的张角始终不为零，因此控制器中引入了前馈项，用于补偿在系统处于稳态时沿机体坐标系各个方向的吊绳拉力分量，提高系统稳态性能。
3、本公开针对存在多个飞行器的多无人机协同飞行吊运系统，出于编队飞行的安全性和协调性方面的考虑，在控制器中引入了飞行器相对位置误差的约束项，以提高飞行器之间的协同飞行效果，并给出了其闭环稳定性的严格证明。
附图说明
构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。
图1为本公开的多无人机协同飞行吊运系统结构图；
图2为本公开面向多无人机协同飞行吊运系统消摆定位方法流程图；
图3为本公开所提方法的实验结果，其中的1号飞行器位置对应x1,y1,z1，负载摆角对应θ1x,θ1y；
图4为本公开所提方法的实验结果，其中的2号飞行器位置对应x2,y2,z2，负载摆角对应θ2x,θ2y；
图5本公开所提方法的实验结果，其中1号飞行器控制输入为fvx1,fvy1,fvz1。
图6本公开所提方法的实验结果，其中2号飞行器控制输入为fvx2,fvy2,fvz2。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本公开作进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
实施例1
如图1所示，本实施例提供了多无人机协同飞行吊运系统定位消摆控制方法，包括：
构造多无人机协同飞行吊运系统的储能函数；根据飞行器和负载在平衡点稳定后的受力关系获得系统的前馈补偿；基于储能函数和前馈补偿设计非线性控制器；
结合控制器形式利用系统状态的测量值得到输入信号；在上述控制输入信号的驱动下，完成各飞行器定位与负载摆动消除的目标，实现多无人机协同飞行吊运。
所述获取系统状态的测量值的包括飞行器的质量、负载的质量、吊绳长度、重力加速度常数和飞行器的位置。
作为一种实施方式，所述构造多无人机协同飞行吊运系统的储能函数步骤包括：
获取飞行器和负载摆动角度的状态变量；
基于惯性与状态变量的二阶倒数乘积、向心-科里奥利矩阵与状态变量的一阶倒数的乘积、重力矢量和推力矢量构建系统动力学方程；具体是由惯性与状态变量的二阶倒数乘积加上向心-科里奥利矩阵与状态变量的一阶倒数的乘积再加上重力矢量的和等于推力矢量的公式来构建系统动力学方程。
将飞行器和负载的质量数据和吊绳长度数据输入至系统动力学方程获取重力矢量和推力矢量的具体表达式；
基于各飞行器的平动和负载摆动构造初始储能函数；
构造的虚拟控制输入函数和辅助向量函数；
根据预先设定的误差信号、系统动力学方程、重力矢量、推力矢量、初始储能函数、虚拟控制输入函数和辅助向量函数获取多无人机协同飞行吊运系统的储能函数。
其中，辅助向量fia能够反映每个飞行器实际期望Ri和期望姿态Rid之间的差异，亦即每个飞行器平动与其转动之间的耦合关系。根据系统的级联特性，可以采用分级控制的思想，通过将实际期望和期望姿态视为相同，在满足增长限制条件的情况下，耦合项fia可以暂时忽略。
具体的，记两个飞行器和负载的质量分别为M1,M2,m，两根吊绳长度为l1,l2，重力加速度常数为g，
表示飞行器的位置，
表示飞行器的期望位置，θx1,θy1,θx2,θy2表示负载摆角，Cx1,Cy1,Sx1,Sy1,Cx2,Cy2,Sx2,Sy2分别为
cos(θx1),cos(θy1),sin(θx1),sin(θy1),cos(θx2),cos(θy2),sin(θx2),sin(θy2)的缩写，f1,f2表示无人机的推力值，R1,R2表示从机体坐标系到惯性坐标系的转换矩阵，
表示单位向量，则系统动力学方程可表示为：
其中
表示飞行器位置和负载摆动角度的状态变量，
代表表示惯性和向心-科里奥利矩阵，
分别表示重力矢量、推力矢量。Mc,Vc的各分量由mi,j,vij,i,j＝{1,2,...,10}具体给出，具体表达式为：
其剩余元素都为零。G,u的具体表达式为：
为了方便后续控制器设计，定义如下误差信号：
eξi＝ξi-ξid,exi＝xi-xid,eyi＝yi-yid,ezi＝zi-zid,i＝1,2, (4)
基于各飞行器的平动和负载摆动构造如下形式的初始储能函数：
将式(1)、(2)、(3)带入到推导出的方程，得到其对时间的导数为
其中构造的虚拟控制输入fid和辅助向量fia具体表达式为
式中，fia能够反映每个飞行器实际期望Ri和期望姿态Rid之间的差异，亦即每个飞行器平动与其转动之间的耦合关系。根据系统的级联特性，可以采用分级控制的思想，通过将实际期望和期望姿态视为相同，在满足增长限制条件的情况下，耦合项fia可以暂时忽略。
为设计满足要求的控制器，首先构造如下多无人机协同飞行吊运系统的储能函数V：
作为一种实施方式，所述根据飞行器和负载在平衡点稳定后的受力关系获得系统的前馈补偿的具体步骤包括：
根据飞行器的期望点由几何关系获取各期望摆角，根据各期望摆角获取基于负载期望摆角的三角函数值；
获取吊绳分担负载重量的比例；
依据负载期望摆角的三角函数值和吊绳分担负载重量的比例获得吊绳拉力方向的前馈补偿；
根据飞行器质量、重力加速度和沿设定方向的重力补充获取飞行器的重力补偿；
根据吊绳拉力方向的前馈补偿和飞行器的重力补偿获取系统的前馈补偿。
具体的，在上述储能函数的基础上，虚拟控制输入fid具体设计如下：
其中
表示正的控制增益对角矩阵，-mgρi+Mge3表示系统的前馈补偿，是根据飞行器和负载在平衡点稳定后的受力关系计算得来的，Mge3表示飞行器的重力补偿，e3表示重力补偿是沿z方向的，-mgρi表示沿吊绳拉力方向的前馈补偿，ρi的形式如下：
其中Sxid,Cxid,Syid,Cyid分别表示负载期望摆角的三角函数值即：sin(θxid),cos(θxid),sin(θyid),cos(θyid)，各期望角度可根据飞行器的期望点由几何关系求出，计算公式为：
θx2d＝-θx1d,θy2d＝-θy1d.
参数ki表示两个吊绳分担负载重量的比例，定义空间摆角θ1d,θ2d，则ki也可由期望角度求出：
θ1d＝arccos(Cx1dCy1d)，θ2d＝arccos(Cx2dCy2d)，
作为另一种实施方式，所述基于储能函数和前馈补偿设计非线性控制器的步骤包括：
预先设定控制器中的协同飞行项，保证飞行器之间的相对位置约束；
根据预先设定控制器中的协同飞行项，基于储能函数和前馈补偿设计非线性控制器。
具体的，控制器中的Wi为协同飞行项，保证飞行器之间的相对位置约束，形式如下：
其中σx,σy为正增益，ex＝ex1-ex2,ey＝ey1-ey2表示飞行器的相对位置误差，协同项能使相对位置误差始终小于约束量Nx,Ny，即：|ex1-ex2|<Nx,|ey1-ey2|<Ny，从而提高飞行的安全性和协调性。
控制器中的Qi为每架无人机各自的负载摆角信息项，定义为：
kqi为正增益，此项用于提高控制器的消摆性能。
接下来将通过拉塞尔不变性原理对闭环系统的稳定性进行分析，通过分析可知，设计的控制器(9)保证了飞行器的准确定位和负载摆动的消除，以及飞行器相对位置约束，即
首先，将控制器代入储能函数V的导数
中，可以得到如下结果：
接下来将分两步证明系统的稳定性：
第一步：导出位置误差之间的等式代换关系。
由式(19)可知，V(t)≤V(0)＜＜+∞，与式(8)联立可知：
接下来定义不变集：
记Γ为Φ的最大不变集，在Γ中有如下结论：
ex1＝βx1,ey1＝βy1,ez1＝βz1,ex2＝βx2,ey2＝βy2,ez2＝βz2, (18)
其中，βx1,βy1,βz1,βx2,βy2,βz2为待定常数。
假设控制输入u中的各分量为fvx1,fvy1,fvz1,fvx2,fvy2,fvz2，则代入式(3)，经过变换可以得到如下结果：
fvx1+fvx2＝-kpx1βx1-kpx2βx2,fvy1+fvy2＝-kpy1βy1-kpy2βy2,
利用式(19)的结果对式(1)的前六项公式进行整合得到：
式(20)对时间求积分可以得到：
其中λx为待定常数，当-kpx1βx1-kpx2βx2≠0时，有：
因为Cx1,Cy1,Sx1,Sy1,Cx2,Cy2,Sx2,
且
所以式(25)显然与已有结论相矛盾，于是有：
同理可以得到：
第二步：证明最大不变集Γ仅包含平衡点。
将式(26)和式(27)代入式(1)，进行整合可以得到：
对于式(28)，结合式(11)与式(26)，有如下的推导过程：
而式(28)的右边有：sgn(kpx1βx1)＝sgn(βx1)，与式(32)推导结果对比可知βx1有唯一零解，即βx1＝0.进而可知，角度θx1有唯一解θx1d，即θx1＝θx1d，将此结果代入式(29)，可以得到：
经过与式(32)类似的变换，可以分别得到βy1与θy1的唯一解，即βy1＝0,θy1＝θy1d.同理可以得到βx2＝0,βy2＝0,θx2＝θx2d,θy2＝θy2d.
综合以上的分析可知，最大不变集Γ中仅包含平衡点：
根据拉塞尔不变性原理，系统的稳定性得证，从而证明了本公开在飞行器定位与负载消摆两个方面的控制作用。
作为一种实施方式，所述结合控制器形式利用系统状态的测量值得到输入信号包括：
根据控制器的具体形式可知，需要获取飞行器位姿以及负载摆动状况的测量值，在此基础上即可构造满足要求的驱动器输入信号。
在上述控制输入信号的驱动下，完成飞行器定位与负载摆动消除的目标。
为验证本公开所设计控制器的有效性，可按上述步骤，在自主搭建的平台上进行测试。旋翼飞行器上安装了运行64位Ubuntu-mate 18.04操作系统的机载电脑棒，它通过5G频段的WIFI与地面站相连。飞行吊运系统的主要物理参数为
M1＝M2＝1.39kg,m＝0.322kg,l＝1.5m,g＝9.8kg·m/s2,
两架无人机的初始位置和目标位置分别设置为
和
和
本实验将选择PD控制器作为比较控制方法。具体控制增益选取为：
本公开所提出的控制器：
kpx1＝kpx2＝2.0,kpy1＝kpy2＝4.5,kdx1＝kdx2＝5.8,kdy1＝kdy2＝6.0,
kpz1＝kpz2＝8.0,kdz1＝kdz2＝13.0,σx＝σy＝1.5,Nx＝2.0,Ny＝4.0,kq1＝kq2＝6.0
PD控制器：
kpx1＝kpy1＝kpx2＝kpy2＝3.0,kdx1＝kdy1＝kdx2＝kdy2＝6.5,kpz1＝kpz2＝8.0,
kdz1＝kdz2＝12.0
附图3至附图6展示了相应的实验结果。各飞行器的位置分别对应于x1,y1,z1与x2,y2,z2，负载摆角分别对应于θx1,θy1,θx2,θy2，两个飞行器控制输入分别为fvx1,fvy1,fvz1与fvx2,fvy2,fvz2，其中实线表示所提方法结果，点画线表示PD控制器作用结果。可以看出，利用本公开能够驱动两个飞行器协同运动至目标位置，同时有效抑制了负载摆动。所提方法摆角θx1的最大摆幅为PD控制器结果的54.37％，所提方法摆角θx2的最大摆幅为PD控制器结果的72.80％，并且所提方法和PD控制器的摆角θy1,θy2均稳定在期望角度附近。此外，本公开的消摆效率更高，极大地提升了系统性能。
综上所述，本公开在消摆、多无人机协同定位方面取得了较好的效果，可被应用于实际系统。本实施例以改善多飞行器协同飞行吊运系统的防摆和定位性能。在不进行线性化操作的情况下，所提出的控制方案建立在三维空间的完整系统动力学基础上，针对系统设计了新的储能函数，具有快速补偿吊绳拉力和提升系统协调性的优点，并保证闭环系统的稳定性。本方法通过硬件实验对控制策略的性能进行验证，对进行无人机联合飞行吊运系统的自动控制研究具有重要的意义，本公开的消摆效率更高，极大地提升了系统性能，该发明有望被进一步应用于大型无人直升机上，具有十分重要的现实意义。
实施例2
本实施例提供了一种多无人机协同飞行吊运系统定位消摆控制系统，包括数据获取模块，用于获取系统状态的测量值；
非线性控制器，所述非线性控制器的设计步骤包括：构造多无人机协同飞行吊运系统的储能函数；根据飞行器和负载在平衡点稳定后的受力关系获得系统的前馈补偿；基于储能函数和前馈补偿设计非线性控制器；
定位消摆控制模块，用于结合控制器形式利用系统状态的测量值得到输入信号；在上述控制输入信号的驱动下，完成各飞行器定位与负载摆动消除的目标，实现多无人机协同飞行吊运。
作为一种实施方式，所述数据获取模块、非线性控制器和定位消摆控制模块的具体设置对应上述实施例所述的多无人机协同飞行吊运系统定位消摆控制方法的具体步骤。
实施例3
一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成如上述实施例中所述的多无人机协同飞行吊运系统定位消摆控制方法。
实施例4
一种电子设备，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成如上述实施例中所述的多无人机协同飞行吊运系统定位消摆控制方法。
上述虽然结合附图对本公开的具体实施方式进行了描述，但并非对本公开保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本公开的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本公开的保护范围以内。
Claims (8)
1.多无人机协同飞行吊运系统定位消摆控制方法，其特征在于，包括：获取三维空间中系统状态的测量值；
构造多无人机协同飞行吊运系统的储能函数；根据飞行器和负载在平衡点稳定后的受力关系获得系统的拉力前馈补偿；基于储能函数和前馈补偿设计非线性控制器；
结合控制器形式利用系统状态的测量值得到输入信号；在上述控制输入信号的驱动下，完成各飞行器定位与负载摆动消除的目标，实现多无人机协同飞行吊运；
所述根据飞行器和负载在平衡点稳定后的受力关系获得系统的前馈补偿的具体步骤包括：
根据飞行器和负载在期望点的相对位置关系，由几何关系获取各期望摆角，根据各期望摆角获取基于负载期望摆角的三角函数值；
获取吊绳分担负载重量的比例；
依据负载期望摆角的三角函数值和吊绳分担负载重量的比例，获得吊绳拉力在惯性系各方向上的前馈补偿；
根据飞行器质量、重力加速度和沿设定方向的重力补充获取飞行器的重力补偿；
根据吊绳拉力在惯性系各方向上的前馈补偿和飞行器的重力补偿获取系统的前馈补偿。
2.如权利要求1所述的多无人机协同飞行吊运系统定位消摆控制方法，其特征在于，所述构造多无人机协同飞行吊运系统的储能函数步骤包括：
获取飞行器和负载摆动角度的状态变量；
基于惯性与状态变量的二阶倒数乘积、向心-科里奥利矩阵与状态变量的一阶倒数的乘积、重力矢量和推力矢量构建系统动力学方程；
将飞行器和负载的质量数据和吊绳长度数据输入至系统动力学方程获取重力矢量和推力矢量的具体表达式。
3.如权利要求2所述的多无人机协同飞行吊运系统定位消摆控制方法，其特征在于，所述构造多无人机协同飞行吊运系统的储能函数步骤还包括：基于各飞行器的平动和负载摆动构造初始储能函数；
构造的虚拟控制输入函数和辅助向量函数；
根据预先设定的误差信号、系统动力学方程、重力矢量、推力矢量、初始储能函数、虚拟控制输入函数和辅助向量函数获取多无人机协同飞行吊运系统的储能函数。
4.如权利要求1所述的多无人机协同飞行吊运系统定位消摆控制方法，其特征在于，所述基于储能函数和前馈补偿设计非线性控制器的步骤包括：
预先设定控制器中的协同飞行项，保证飞行器之间的相对位置约束；
根据预先设定控制器中的协同飞行项，基于储能函数和前馈补偿设计非线性控制器。
5.如权利要求1所述的多无人机协同飞行吊运系统定位消摆控制方法，其特征在于，所述获取系统状态的测量值的包括飞行器的质量、负载的质量、吊绳长度、重力加速度常数和飞行器的位置。
6.一种多无人机协同飞行吊运系统定位消摆控制系统，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于获取系统状态的测量值；
非线性控制器，所述非线性控制器的设计步骤包括：构造多无人机协同飞行吊运系统的储能函数；根据飞行器和负载在平衡点稳定后的受力关系获得系统的前馈补偿；基于储能函数和前馈补偿设计非线性控制器；所述根据飞行器和负载在平衡点稳定后的受力关系获得系统的前馈补偿的具体步骤包括：根据飞行器和负载在期望点的相对位置关系，由几何关系获取各期望摆角，根据各期望摆角获取基于负载期望摆角的三角函数值；获取吊绳分担负载重量的比例；依据负载期望摆角的三角函数值和吊绳分担负载重量的比例获得吊绳拉力在惯性系各方向上的前馈补偿；根据飞行器质量、重力加速度和沿设定方向的重力补充获取飞行器的重力补偿；根据吊绳拉力在惯性系各方向上的前馈补偿和飞行器的重力补偿获取系统的前馈补偿；
协同飞行及定位消摆控制模块，用于结合控制器形式利用系统状态的测量值得到输入信号；在上述控制输入信号的驱动下，完成各飞行器协同飞行及定位，与负载摆动消除的双重目标，实现多无人机协同飞行吊运。
7.一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，其特征在于，所述计算机指令被处理器执行时，完成如权利要求1-5任一所述的多无人机协同飞行吊运系统定位消摆控制方法。
8.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成如权利要求1-5任一所述的多无人机协同飞行吊运系统定位消摆控制方法。
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