CN113791638A - 一种多无人飞行器协同绳系吊装运输系统的稳定控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种多无人飞行器协同绳系吊装运输系统的稳定控制方法，建立多无人飞行器协同搬运系统的运动学和动力学模型，设计姿态环和位置环的分布式控制器，通过设计基于能量的干扰检测机制，能量补偿机制进行干扰补偿。本发明中包含了对外界干扰的响应机制，能够对外界对于系统的干扰进行识别并加以补偿，不仅可以保持构型的稳定，还可以保持更加精准的跟踪效果。设计了一个能稳定保持构型的分布式控制器，在干扰注入系统的时候，系统的干扰检测机制能够及时对干扰所带来的能量进行检测和估计；将干扰检测机制和能量补偿机制结合起来，及时判断干扰的注入，能够在保持构型稳定的前提下更平稳的控制多无人飞行器协同搬运系统执行任务。

Description

一种多无人飞行器协同绳系吊装运输系统的稳定控制方法

技术领域

本发明涉及无人飞行器控制技术研究领域，尤其是一种绳系吊装系统的协同运输方法。

背景技术

无人飞行器由于其低成本、安全性高和易于操作的优势在物资运输中具有广泛的应用。单无人飞行器由于其运输载荷能力有限且无法有效控制载荷的姿态，所以使用多无人飞行器协同绳系吊装搬运有效载荷的方法被提出。

多无人飞行器协同绳系吊装搬运有效载荷有众多优势：在搬运有效载荷的时候可以避免频繁起降；可以有效控制有效载荷的姿态；可以提高搬运载荷的质量；可适用于复杂的地形环境。

多无人飞行器在搬运载荷的时候会有构型稳定和整体搬运稳定的问题，本发明提出了一种新的多无人飞行器吊装搬运有效载荷的分布式控制系统。该方法不仅可以保持系统构型的稳定，还可以保持更加精准的跟踪效果。

申请号为CN202110000112.7的中国专利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置姿态控制设计。该专利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。该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，但是该专利计算模型比较复杂。

申请号为CN201810819129.3的中国专利涉及一种基于速度规划的受约束多智能体编队方法,在考虑编队的同时还考虑智能体间存在约束。通常对于一般的多智能体系统,采用分布式控制,在多智能飞行器间构建通讯拓扑,采用一致性控制进行编队控制和整体机动有一定的优势。但是,该系统的容错率低,多智能飞行器存在约束,单一智能飞行器的错误指令就可能导致整个系统的崩溃或损坏。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明提供一种多无人飞行器协同绳系吊装运输系统的稳定控制方法。本发明在前有发明研究的基础上，提出了一种新的多无人飞行器吊装搬运有效载荷的分布式控制方法，并且该方法中包含了对外界干扰的响应机制，能够对外界对于系统的干扰进行识别并加以补偿，不仅可以保持构型的稳定，还可以保持更加精准的跟踪效果。设计干扰检测机制和能量补偿机制进行补偿是本发明重点。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案包括以下步骤:

1)建立多无人飞行器协同搬运系统的运动学和动力学模型；

由三根系绳连接在无人机和负载上构成多无人机协同搬运负载系统，多无人飞行器协同搬运系统的运动学和动力学模型为：

其中，q_i,

分别为第i架无人飞行器的位置、线速度、线加速度，η_i,

为第i架无人飞行器的姿态角、姿态角速度、姿态角加速度，m_i,m_L为第i架无人飞行器的质量和所悬挂载荷的质量，T_i为第i架与载荷相连接的绳子的拉力，

为系绳与竖直方向的夹角，D_i1(t),D_i2(t),D₃(t)为干扰，M(η_i),Ψ(η_i),R(η_i)为中间变量，f_i,τ_i为位置环(x,y,z)和姿态环(θ,φ,ψ)的控制器；

2)设计姿态环和位置环的分布式控制器；

姿态环和位置环的分布式控制器为：

其中，f_i,

为第i架无人飞行器的控制输入，

k_q,

为比例系数，

是第i架无人飞行器分别在x,y,z轴的转动惯量，sat(.)是避免抖振的饱和函数，

为无人飞行器协同误差。

3)设计基于能量的干扰检测机制；

在系统施加干扰之后，设计了一种基于能量的干扰检测机制：

为系统的能量，

为与干扰注入系统的能量呈正相关的一个系数，ε为避免

过大的一个常数，μ为一个使

持续衰减的一个常数；

4)能量补偿机制进行干扰补偿。

在位置环控制器中进行干扰补偿：

在干扰时加入系统之后，及时的检测并进行补偿，使得多无人机协同搬运系统能够更好的稳定控制。

所述常数μ取0.99。

本发明的有益效果在于：

(1)该系统设计了一个能稳定保持构型的分布式控制器；

(2)在干扰注入系统的时候，系统的干扰检测机制能够及时对干扰所带来的能量进行检测和估计；

(3)将干扰检测机制和能量补偿机制结合起来，可以及时的判断干扰的注入，能够在保持构型稳定的前提下更平稳的控制多无人飞行器协同搬运系统执行任务。

附图说明

图1是本发明多无人飞行器绳系协同吊装物资运输图。

图2是本发明多无人飞行器信息拓扑结构图。

图3是本发明控制框架流程图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。

本发明的主要贡献如下：先是设计了多无人飞行器吊装搬运有效载荷的分布式控制系统，然后该控制系统中加入了基于能量法的干扰检测机制，最后利用能量补偿机制在控制律中进行干扰补偿。

具体而言，首先基于牛顿第二定律和拉格朗日—欧拉法建立了分布式的多无人飞行器搬运载荷系统的动力学方程；然后基于能量法设计了干扰检测机制，可以在干扰输入系统的时候及时判断并进行估算干扰注入系统的能量；最后在无人飞行器的控制律中进行了补偿来消耗干扰带来的能量，这样可以确保多无人飞行器在运输物资的时候保持稳定的构型跟踪预定轨迹，到达目标点后进行物资投放。

1)建立多无人飞行器协同搬运系统的运动学和动力学模型：

首先描述了多四旋翼绳系运输系统的动力学模型。有效载荷被视为刚体。四旋翼飞行器的附着点和有效载荷的附着点之间的距离受到绳索长度的限制。

||q_i-q_L||≤l_i (1)

其中q_i是无人飞行器在世界框架中的位置；q_L是有效载荷在世界坐标系中的位置；l_i代表绳的长度。图1描述了带有吊索有效载荷的多个四旋翼飞行器的运输系统。

根据拉格朗日-欧拉方法，具有扰动的绳系多四旋翼运输系统的动力学方程如下:

其中式(2)中的第一个和第二个方程分别表示四旋翼飞行器位置环和姿态环中的动力学方程；第三个方程表示有效载荷的动力学方程。

四旋翼飞行器相对于世界坐标系的姿态表示为

四旋翼飞行器体坐标系相对于世界坐标系的旋转矩阵为R(η_i)，关于M(η_i),R(η_i),

的具体描述见下公式

M(η_i)＝Ψ(η_i)^TJ_iΨ(η_i) (3)

Ψ(η_i)是从欧拉角的时间导数到角速度的映射，具体定义如下：

简写s_φ,c_φ代表sinφ,cosφ。

2)设计姿态环和位置环的分布式控制器：

当多无人飞行器进行协同搬运有效载荷时，无人飞行器有分散性控制能力，所以无人飞行器之间应该具有一定的信息交流与共享，即无人飞行器内部存在一定的通信关系。无人飞行器之间的稳定的构型是多无人飞行器搬运有效载荷任务成功与否的关键。

通信网络结构图被用来表示各无人飞行器之间的信息交流和共享的相互关系。系统内的各架无人飞行器是通信网络图中的节点，无人飞行器间的信息共享关系则是通信网络图中的边。无人飞行器的通信系统构成了一个通信网络图G，该图是一个无向图，节点V表示协同的无人飞行器，E表示无人飞行器之间的通信关系，{v,v}表示无人飞行器和无人飞行器之间的信息传输，箭头的指向时信息的传输方向，如图2所示即为多无人飞行器的通信拓扑图。

首先定义协同误差

式中i,j表示不同的无人飞行器，N表示无人飞行器的数量，a_ij,b_i式给定的常数，r_ij表示无人飞行器之间的构型。选择以下滑模面

并基于以上模型设计一个系统的二阶滑模控制器

其中

k₁,k₂,k₃都是给定的常数，sat(.)是一个饱和函数：

3)设计基于能量的干扰检测机制：

现在考虑一般机械系统的方程：

其中，M(q)和

分别是惯性矩阵和科里奥利矩阵，U(t)和D(t)分别是控制输入和扰动。G(q)和μ有如下的关系：

等式两边同时乘以

并与

相加，得到以下方程：

对上式进行积分得到

其中，

是动能，

是干扰注入系统的能量。受干扰主要是载荷，所以动能和势能的影响可以被忽略。

本发明提出的方法试图监测扰动引入的任何能量，因此引入能量检测机制来估计外部干扰注入的能量。这部分能量必须被耗散掉才能保持系统的稳定，而控制输入既能控制四旋翼的输入，又能完成耗散能量的任务。无人飞行器在不受干扰的情况下可以稳定飞行，无人飞行器的能量输入曲线是斜率基本不变的对角线。当无人飞行器的输入能量突然增加时，可以检测到干扰施加到系统内。

给出四旋翼飞行器的能量输入的定义：

如果没有干扰，

是一条斜率基本不变的斜线，如果有干扰施加到系统的时候，

会出现陡增的现象，基于以上原理定义了一个增益因子：

其中，ò是一个大于0的常数，可避免

局部过大，0＜μ＜1是一个使

逐渐衰减的常数。

4)能量补偿机制进行干扰补偿：

控制器可以消耗干扰注入系统的能量，而

可以衡量干扰注入系统能量的多少，所以本发明再控制器中减去

和速度的乘积，所以得到了以下控制器：

以上内容阐述了物资投送的多无人飞行器协同绳系吊装稳定控制的具体方法，设计了一个能够保持稳定队形的分布式滑模控制器，还设计了一个干扰检测机制和能量补偿机制，将注入系统的干扰实时的进行补偿，时刻保持系统的稳定，以便多无人飞行器稳定的运输物资。

以上内容仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上做出的任何改动，均落入本发明的权利要求书的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种多无人飞行器协同绳系吊装运输系统的稳定控制方法，其特征在于包括下述步骤：

1)建立多无人飞行器协同搬运系统的运动学和动力学模型；

由三根系绳连接在无人机和负载上构成多无人机协同搬运负载系统，多无人飞行器协同搬运系统的运动学和动力学模型为：

其中，q_i，

分别为第i架无人飞行器的位置、线速度、线加速度，η_i，

为第i架无人飞行器的姿态角、姿态角速度、姿态角加速度，m_i，m_L为第i架无人飞行器的质量和所悬挂载荷的质量，T_i为第i架与载荷相连接的绳子的拉力，

为系绳与竖直方向的夹角，D_i1(t)，D_i2(t)，D₃(t)为干扰，M(η_i)，Ψ(η_i)，R(η_i)为中间变量，f_i，τ_i为位置环(x，y，z)和姿态环(θ，φ，ψ)的控制器；

2)设计姿态环和位置环的分布式控制器；

姿态环和位置环的分布式控制器为：

其中，

为第i架无人飞行器的控制输入，

为比例系数，

是第i架无人飞行器分别在x，y，z轴的转动惯量，sat(.)是避免抖振的饱和函数，

为无人飞行器协同误差；

3)设计基于能量的干扰检测机制；

在系统施加干扰之后，设计了一种基于能量的干扰检测机制：

为系统的能量，

为与干扰注入系统的能量呈正相关的一个系数，ε为避免

过大的一个常数，μ为一个使

持续衰减的一个常数；

4)能量补偿机制进行干扰补偿；

在位置环控制器中进行干扰补偿：

在干扰时加入系统之后，及时的检测并进行补偿，使得多无人机协同搬运系统能够更好的稳定控制。

2.根据权利要求1所述的多无人飞行器协同绳系吊装运输系统的稳定控制方法，其特征在于：

所述常数μ取0.99。

Images