CN113867403B - 一种基于微型涡喷的全向力无人机及其控制分配方法 - Google Patents

Abstract

一种基于微型涡喷的全向力无人机及其控制分配方法，属于无人机飞行控制技术领域。为了使全向力无人机其姿态与位置的控制解耦使得无人机在空中以期望姿态悬停或运动成为可能，同时，微型涡喷发动机带来大推力也改善了其对非结构化环境的适应能力。技术要点：在每个涡喷发动机均增加一个绕无人机机体系O_cmx_B轴转动的自由度。基于微型涡喷的全向力无人机物理模型构建；设计PID控制器，根据期望的无人机姿态和位置，由控制器解算出虚拟控制指令；基于虚拟控制指令，在执行机构自由度冗余的情况下，考虑对实际控制量进行降级处理，根据各执行机构之间的几何关系确定系统的常值控制效能矩阵，然后反解出作用于执行机构的实际控制指令。本发明用于无人机飞行控制技术领域。

Description

一种基于微型涡喷的全向力无人机及其控制分配方法

技术领域

本发明涉及一种基于微型涡喷的全向力无人机以及对应构型下的控制分配技术，属于无人机飞行控制技术领域。

背景技术

针对现有的全向力无人机及控制分配从以下几个方面来阐述：

1)基于微型涡喷的推力矢量无人机

涡喷发动机以其高推重比、高能量利用率等特点逐渐被应用到无人机对象上，国外的Fusion Flight公司利用4个微型涡喷发动机(推力<1000N)组成的新型飞行器Jet-Quad在2019年已经完成了试飞。Jet-Quad无人机的四个发动机水平安装在机体的四个角且转轴相互平行，各涡喷发动机配备了垂直机身平面喷口朝下的可转动弯管，弯管与轴承内部相连，由连杆机构驱动；燃料舱置于机体中心，机身上表面具有两个进气口，用于提供氧气与以及舱内散热。

2)无人机控制分配

对于常规的四旋翼无人机，其参考输入为机体的期望滚转角φ_ref，俯仰角θ_ref，偏航角ψ_ref以及高度指令h；经控制器解算后通常得到的虚拟控制量u_v包括虚拟拉力f_v，虚拟滚转力矩τ_xv，俯仰力矩τ_yv，偏航力矩τ_zv。无人机控制分配(Control Allocation)作为飞行控制器的重要部分，是指根据无人机执行机构的作用形式，在满足相关非线性约束与性能指标的情况下，分配各个执行机构需产生的作动量δ，进而得到实际控制指令u_r。由于四旋翼无人机无冗余的操纵机构，其控制效能矩阵A为4×4的方阵，故而控制分配(在四旋翼上表现为四个螺旋桨转子的转速ω_i,i＝1～4)可直接通过对控制效能矩阵求逆唯一得到。

3)全向力控制

对于无人机而言，其在空间的运动状态可由3个位置坐标与3个姿态角来描述，并通过对应的力和力矩来改变。与全向力控制对应的是全向(Omni Directional)系统，全向系统是全驱动(Full Actuated)系统中的一种。在该系统中，总的推力可以在一个球壳内沿任意方向独立于总力矩变化，从而实现对姿态与位置通道的分离解耦控制。

综上，现有的全向力无人机控制量有限，难以实现全向力控制，致使无人机的机动能力、承载能力(续航/运输)与抗干扰能力较差。

发明内容

本发明要解决的技术问题为：

本发明的目的是提供一种基于微型涡喷的全向力无人机及其控制分配方法，以进一步实现了全向力控制，通过姿态与位置的控制解耦使得无人机在空中以期望姿态悬停或运动成为可能，并改善无人机对非结构化环境的适应能力。

本发明为解决上述技术问题所采用的技术方案为：

一种基于微型涡喷的全向力无人机，其具有四个涡喷发动机，每个涡喷发动机均增加一个绕无人机上沿质心O_cm指向机头方向的O_cmx_B轴转动的自由度。所述自由度可通过F-35B上采用的三轴承旋转喷管(3BSD)机构实现。

一种基于微型涡喷的全向力无人机的控制分配方法，包括以下步骤：

步骤一：基于微型涡喷的全向力无人机物理模型构建；

步骤二：设计PID控制器：基于步骤一建立的全向力无人机物理模型，设计双环PID控制器，根据无人机期望的姿态和位置与无人机当前的姿态和位置的偏差，由双环PID控制器解算出虚拟控制指令；

步骤三：基于步骤二得到的虚拟控制指令，根据当前位姿关系解算出需要的虚拟控制力与力矩，在执行机构自由度冗余的情况下，对实际控制量进行降级处理，根据各执行机构之间的几何关系(安装关系)方便快速地确定执行机构对无人机的常值控制效能矩阵，得到执行机构的中间的控制指令，利用三角运算反解出作用于执行机构的实际控制指令，实现对无机人姿态与位置(轨迹点)的同时控制。

进一步地，步骤一所述物理模型构建过程包括以下步骤：

涡喷坐标系S_i的定义为：以涡喷发动机推力作用点为坐标系原点O_i，O_ix_i轴与涡喷发动的的喷出气流方向一致(推力方向)，1～2号涡喷发动机的O_iy_i轴与弯管平面垂直且朝向机头，3～4号涡喷发动机相反，坐标系满足右手定则，i取值为1，2，3，4，表示四个涡喷；

对于单个涡喷发动机在机体系下产生的推力，有如下表达式：

式中：Δ_i为涡喷发动机产生的推力，Φ_i为涡喷发动机三轴承旋转喷管绕O_cmy_B轴转过的角度，Θ_i为涡喷发动机三轴承旋转喷管绕O_cmx_B轴转过的角度；

得到涡喷发动机产生的合力与合力矩在机体坐标的具体分量表示形式为：

a_i表示i号涡喷到无人机O_cmx_B轴距离；b_i表示i号涡喷到无人机O_cmy_B轴距离。

进一步地，将虚拟控制指令换算成各个涡喷在机体系下的三轴期望控制力与控制力矩，分别记为_CF_Bd和_CM_Bd：

式中：_CF_Bi ^3×1,i＝1～4表示单个涡喷发动机产生的合力在机体系下的投影，亦为降级后的控制量，A_ce即为降级后的控制效能矩阵，可以看到矩阵中仅包含无人机的定常尺寸参数。

进一步地，对A_ce求伪逆即可反解得到每个涡喷发动机在机体系下的推力矢量：

进一步地，用于涡喷发动机的实际控制指令，经过简单的三角函数变换：

进一步地，步骤三求解控制分配的过程主要包括以下步骤：

基于新型无人机构建模型，设计控制器得到虚拟控制指令，将虚拟控制指令转化为期望的虚拟控制力和控制力矩，通过降级解算出四个涡喷发动机的推力矢量在机体系下的投影，最后根据单个涡喷发动机推力矢量与对应实际控制量的几何关系有三角函数换算得到实际控制指令作用于无人机模型完成整个控制回路的闭环。

一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序配置为由处理器调用时实现权利要求1-8中任一项所述的一种基于微型涡喷的全向力无人机的控制分配方法的步骤。

本发明至少具有以下有益技术效果：

本发明提出的新型无人机与Jet-Quad相比，每个涡喷发动机均增加了一个绕无人机机体系O_cmx_B轴转动的自由度，新增加的自由度可通过F-35B上采用的三轴承旋转喷管(3BSD)机构实现，这样对应执行机构的控制量也对应地从8个增加到了12个(油门指令Δ_i、绕O_cmy_B轴转角Θ_i、绕O_cmx_B轴转角Φ_i，i＝1～4)。控制量的冗余使得该型无人机成为过驱动无人机系统，A通常由线性近似得到且不为方阵，从而给控制分配带来了新的挑战。目前用来求解这类控制分配问题的方法主要有广义逆分配法、几何分配法以及数学规划法三种，而本发明通过利用执行机构产生控制力/力矩之间的关系对控制量进行变换，得到了新的静态控制效能矩阵，能够简单快速地求解此类无人机的控制分配问题。

相比于Jet-Quad以及一般的旋翼无人机而言，该发明设计的无人机进一步实现了全向力控制。姿态与位置的控制解耦使得无人机在空中以期望姿态悬停或运动成为可能。同时，微型涡喷发动机带来大推力也改善了其对非结构化环境的适应能力。提升的机动能力、承载能力(续航/运输)与抗干扰能力将使得该型无人机具有更加广阔的应用场景，比如狭长空间的巡视与穿越、运动目标的定向监视等。

本发明所提出的控制分配方法利用执行机构产生的各个方向力之间的关系进行降级分解得到静态控制效能矩阵。也就是说，本发明所提出的静态控制效能矩阵分配方法充分考虑了执行机构产生的各个方向上的力之间的几何关系，相较于传统的控制分配方法，该方法步骤简单，对机载计算机的性能要求更低，能够快速有效地根据虚拟控制指令解算实际控制指令。

通过动力学方程，可快速有效的建立无人机的动力学方程；然后通过设计的PID控制律设计双环飞行控制器，并对相应的PID参数进行整定，从而得到相应的虚拟控制指令；最后在控制分配模块，解算出需要的实际控制指令。本发明用于无人机飞行控制技术领域。

附图说明

图1是基于微型涡喷的全向力无人机的建模示意图；

图2是基于PID控制器的全向力无人机飞控系统设计图，利用Simulink软件做可视化编程截图，图中的英文均为公知；

图3是控制分配模块的设计示意图；

图4是选取的实施例中的制导测试流程图；

图5是基于本发明控制分配方法选取的实施例下的控制效果曲线；左边图表示无人机位置控制效果，右边图为姿态控制效果。

图6是本发明实施例中对应的控制分配结果图，由左至右依次为：涡喷推力变化曲线(横坐标表示时间，单位为为秒；纵坐标表示推力，单位为牛顿)；涡喷绕O_cmy_B转过的角度(横坐标表示时间，单位为为秒；纵坐标表示转角，单位为弧度)；涡喷绕O_cmx_B转过的角度(横坐标表示时间，单位为为秒；纵坐标表示转角，单位为弧度)。

具体实施方式

本实施方式所述的基于微型涡喷的全向力无人机物理模型构建及其控制分配方法，包括以下步骤：

步骤一：基于微型涡喷的全向力无人机物理模型构建，包括以下步骤：

本发明设计的基于微型涡喷的全向力无人机的特点主要体现在无人机的执行机构上，故而建模方法主要考虑基本的牛顿第二定律(平动运动)和欧拉方程(转动运动)。建模之前首先定义必要的坐标系，包括：地面参考坐标系S_G-O_Gx_Gy_Gx_G、机体坐标系S_B-O_cmx_By_Bz_B、涡喷坐标系S_i-O_ix_iy_iz_i(i＝1～4)。在无人机起飞前，O_Gx_Gy_Gx_G与O_cmx_By_Bz_B重合，而O_cmx_By_Bz_B的定义为：原点O_cm选择为无人机的质量中心，O_cmx_B指向机头，O_cmy_B垂直机身平面向下，坐标系满足右手定则；结合图1，涡喷坐标系S_i的定义为：以涡喷发动机推力作用点为坐标系原点O_i，O_ix_i轴与涡喷发动的的喷出气流方向一致(推力方向)，1～2号涡喷发动机的O_iy_i轴与弯管平面垂直且朝向机头，3～4号涡喷发动机相反，坐标系满足右手定则。

在S_B下得到的无人机动力学模型可表示为：

式中：m为无人机的总质量，J为无人机机体系下的转动惯量，v_B、ω_B分别为机体系下无人机速度和角速度，F_B、M_B分别为机体系下无人机受到的力和力矩，下标G、C、D分别表示来源于重力、控制力、干扰力(风场等)的作用。本发明中主要关注来自于涡喷发动机的控制力和控制力矩，对于单个涡喷发动机在机体系下产生的推力，有如下表达式：

式中：Δ_i为涡喷发动机产生的推力(由于暂不考虑涡喷发动机的内部动力学，认为油门指令等价于发动机推力)，Φ_i为涡喷发动机三轴承旋转喷管绕O_cmy_B轴转过的角度(仅考虑大小，后同)，Θ_i为涡喷发动机三轴承旋转喷管绕O_cmx_B轴转过的角度(喷管垂直机身向下时为标称点)。进一步地，可以得到_CF_B、_CM_B的具体分量表示形式为：

步骤二：基于步骤一建立的基于涡喷发动机的全向力无人机的动力学模型，设计PID控制器，根据期望的无人机姿态和位置，由控制器解算出虚拟控制指令。按照经典的飞行控制器设计思路，依然选取带宽更宽的姿态环作为控制内环，位置环作为控制外环。

姿态控制器的主要功能为：给定期望的姿态角[φ_d θ_d ψ_d]，结合当前无人机获取到的姿态角、姿态角速度信息[φ θ ψ p q r]，得到需要的虚拟控制量[α_x α_y α_y]。具体的姿态环PID控制律设计为：

式中：K_pφ、K_pθ、K_pψ为比例系数，K_dφ、K_dθ、K_dψ为微分系数，K_iφ、K_iθ、K_iψ为积分系数。对全向力无人机而言，由于位置和姿态的控制已经不再耦合，故而位置控制器只需对定期望轨迹点[x_d y_d z_d]进行跟踪，结合测得的无人机位置速度信息

进而得到需要的虚拟控制量[a_x a_y a_z]。其控制律与姿态控制器形式一致，不再赘述。

步骤三：基于步骤二设计的控制器得到虚拟控制指令u_v＝[α_x α_y α_z a_x a_y a_z]，在执行机构自由度冗余的情况下，考虑对实际控制量进行降级处理，根据各执行机构之间的安装关系方便快速地确定系统的常值控制效能矩阵，得到执行机构的中间的控制指令，最后利用三角运算求解出实际控制量，具体包括以下步骤：

首先将虚拟控制指令换算成机体系下的三轴期望控制力与控制力矩，分别记为_CF_Bd和_CM_Bd。根据步骤一中的单个涡喷推力与控制力之间的关系可以得到：

式中：_CF_Bi ^3×1,i＝1～4表示单个涡喷发动机产生的合力在机体系下的投影，亦为降级后的控制量，A_ce即为降级后的控制效能矩阵，可以看到矩阵中仅包含无人机的定常尺寸参数。随后，通过对A_ce求伪逆即可反解得到每个涡喷发动机在本体系下的推力矢量：

要得到作用于涡喷发动机的实际控制指令，只需经过简单的三角函数变换，根据步骤一中涡喷坐标系S_i与机体坐标系S_B之间的关系，具体计算公式为：

本发明提出的上述控制分配方法计算过程十分简单，涉及到的算法复杂度低，对整个控制器带宽的影响小。特别是针对微型涡喷发动机这类响应速度更慢，系统非线性程度更高的执行机构，快速有效的控制分配能较大程度地减少控制律的设计负担。

采用以下实施例验证本发明的有益效果：

实施例：

1)实验环境

本实施例选用的无人机模型质量设置为8kg，主要考虑其主惯量I_xx＝0.41kg·m²，I_yy＝0.54kg·m²，I_zz＝0.17kg·m²。单个涡喷发动机的最推力约为45N，涡喷发动机的三轴承喷管两个方向的最大可转动角度均为[-30°,30°]。无人机的整体平面构型为正方形，其具体尺寸参数为：a＝[0.29 0.29 0.29 0.29]m，b＝[0.29 0.29 0.29 0.29]m。

本发明涉及到的建模、设计与仿真测试软件环境为Windows 10+MATLAB2021Simulink，硬件环境为AMD RYZEN7-4800H CPU+16.0GB RAM。

2)实验结果及分析

针对本发明中设计的无人机及其控制分配方法，首先按照步骤一中的动力学方程，根据相关的参数，在Simulink中搭建对应的动力学模块；然后按照步骤二中设计的PID控制律设计双环飞行控制器，并对相应的PID参数进行整定，最终设计出的飞行控制系统如图2所示；最后在控制分配模块，按照步骤三中的算法，解算出需要的实际控制指令，控制分配模块的搭建如图3所示。

在开始仿真测试前，需要设计相对全面的程序制导流程来测试控制器及其内部的控制分配算法的有效性。采用Simulink中的Stateflow Chart实现制导模块的搭建，该模块向控制器输入相应的期望轨迹与姿态。如图4所示，本实施例中涉及到的制导流程包括：垂直起飞到20m高度→悬停10s→水平转移40m→悬停10s→做0.2rad的俯仰角机动并保持20s→做0.2rad的偏航机动并保持20s→同时做位置机动和姿态机动，保持偏航角为0.2rad垂直降落。在此过程中，期望的滚转角一直保持为0rad。图5展示了实际的飞行控制效果，可以看到整个飞行过程对制导指令跟踪效果良好。图6展示了飞行过程中控制分配实时解算出的实际控制指令，左中右分别展示了Δ_i、Φ_i和Θ_i的变化曲线。

根据本发明设计的新构型无人机及其控制分配方法能够较好地解决现有无人机灵活性与承载能力之间的矛盾，其位姿分离特性更是扩宽了无人机的应用场景，为无人机的的发展方向提供了新的思路。

本发明还可有其它多种实施例，在不背离本发明精神及其实质的情况下，本领域技术人员当可根据本发明作出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。

Claims (4)

1.一种基于微型涡喷的全向力无人机的控制分配方法，其特征在于：所述全向力无人机的每个涡喷发动机均增加一个绕无人机上沿质心O_cm指向机头方向的O_cmx_B轴转动的自由度，所述自由度可通过F-35B上采用的三轴承旋转喷管机构实现；所述方法包括以下步骤：

步骤一：构建基于微型涡喷的全向力无人机物理模型；所述物理模型构建过程包括以下步骤：

涡喷坐标系S_i的定义为：以涡喷发动机推力作用点为坐标系原点O_i，O_ix_i轴与涡喷发动的喷出气流方向即推力方向一致，1～2号涡喷发动机的O_iy_i轴与弯管平面垂直且朝向机头，3～4号涡喷发动机相反，坐标系满足右手定则，i取值为1，2，3，4，表示四个涡喷；

对于单个涡喷发动机在机体系下产生的推力，有如下表达式：

式中：Δ_i为涡喷发动机产生的推力，Φ_i为涡喷发动机三轴承旋转喷管绕O_cmy_B轴转过的角度，Θ_i为涡喷发动机三轴承旋转喷管绕O_cmx_B轴转过的角度；

得到涡喷发动机产生的合力与合力矩在机体坐标的具体分量表示形式为：

式中：a_i表示i号涡喷到无人机O_cmx_B轴距离；b_i表示i号涡喷到无人机O_cmy_B轴距离；

步骤二：设计PID控制器：基于步骤一构建的全向力无人机物理模型，设计双环PID控制器，根据无人机期望的姿态和位置与无人机当前的姿态和位置的偏差，由双环PID控制器解算出虚拟控制指令；

步骤三：基于步骤二得到的虚拟控制指令，根据当前位置、姿态关系解算出需要的虚拟控制力与力矩，在执行机构自由度冗余的情况下，对实际控制量进行降级处理，根据各执行机构之间的几何关系确定执行机构对无人机的常值控制效能矩阵，得到执行机构的中间的控制指令，利用三角运算反解出作用于执行机构的实际控制指令，实现对无人机姿态与位置的同时控制；其中，将虚拟控制指令换算成各个涡喷在机体系下的三轴期望控制力与控制力矩，分别记为_CF_Bd和_CM_Bd：

式中：_CF_Bi ^3×1,i＝1～4表示单个涡喷发动机产生的合力在机体系下的投影，亦为降级后的控制量，A_ce即为降级后的控制效能矩阵，可以看到矩阵中仅包含无人机的定常尺寸参数。

2.根据权利要求1所述一种基于微型涡喷的全向力无人机的控制分配方法，其特征在于，对A_ce求伪逆即可反解得到每个涡喷发动机在机体系下的推力矢量：

3.根据权利要求2所述一种基于微型涡喷的全向力无人机的 控制分配，其特征在于，用于涡喷发动机的实际控制指令，经过三角函数变换：

4.一种计算机可读存储介质，其特征在于：所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序配置为由处理器调用时实现权利要求1-3中任一项所述的一种基于微型涡喷的全向力无人机的控制分配方法的步骤。

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