CN114510066A - 一种倾转旋翼重载物流无人机控制方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种倾转旋翼重载物流无人机控制方法及系统，该方法包括：考虑无人机系统飞行过程的不确定因素干扰，构建姿态动力学模型；根据姿态动力学模型构建无人机系统的姿态控制状态方程；根据无人机系统的姿态控制状态方程建立扩张状态观测器并引入至串级PID控制器，得到扰动补偿姿态控制器。该系统包括：控制系统和机体结构。能够实现物流无人机有扰动条件下的稳定飞行，满足物流无人机平稳运载货物的严格要求。本发明作为一种倾转旋翼重载物流无人机控制方法及系统，可广泛应用于无人机控制。

Description

一种倾转旋翼重载物流无人机控制方法及系统

技术领域

本发明涉及无人机控制领域，尤其涉及一种倾转旋翼重载物流无人机控制方法及系统。

背景技术

近年来，随着多旋翼无人机技术的逐渐成熟，其在行业应用上的推广也逐渐扩大。在物流配送行业中，许多公司已经开始研发相应的物流无人机用于快递、文档或外卖等的配送。现有物流无人机多采用传统多旋翼无人机结构设计或VTOL结构设计，目前的控制设计仍有以下问题：飞行过程中抗扰动能力较差、重载情况下灵活性降低、降落时安全系数不够高等问题，进而影响到了无人机的工作效率。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明的目的是提供一种倾转旋翼重载物流无人机控制方法及系统，能够实现物流无人机有扰动条件下的稳定飞行，满足物流无人机平稳运载货物的严格要求。

本发明所采用的技术方案是：一种倾转旋翼重载物流无人机控制方法，包括以下步骤：

考虑无人机系统飞行过程的不确定因素干扰，构建姿态动力学模型；

根据姿态动力学模型构建无人机系统的姿态控制状态方程；

根据无人机系统的姿态控制状态方程建立扩张状态观测器并引入至串级PID控制器，得到扰动补偿姿态控制器。

进一步，还包括倾转旋翼控制步骤：

基于磁力计获取当前偏航轴的角速度并与目标角速度相减，得到角速度差；

将角速度差输入角速度PID控制器，计算得到旋翼转速和旋翼倾转角度的控制量。

进一步，还包括着陆控制步骤：

根据深度摄像头和超声波传感器采集数据并生成降落区域地形信息；

根据降落区域地形信息作出控制补偿，平稳降落。

进一步，还包括弹力脚架控制步骤：

根据惯性测量数据、动力输出数据和电池电压信息估计无人机飞行时的负载情况；

获取着陆加速度数据；

根据负载情况和着陆加速度数据，结合回归预测调节脚架装置上的弹簧弹力大小。

进一步，所述姿态动力学模型的公式表示如下：

上式中，Φ₂表示的是无人机在机体坐标系B下的角速度向量，J为转动惯量矩阵，τ表示不确定性干扰，Γ表示旋翼转动产生的扭距。

进一步，所述扩张状态观测器公式表示如下：

上式中，

分别代表扩张状态观测器估计出的角度、角速度及总扰动量，β₁、β₂、β₃为预设的观测器参数，使观测器估计值跟上真实值，e表示估计角度与角度真实值的差值，x₁表示无人机系统角度的真实值，a₁、a₂表示非线性因子，h表示步长，b表示系统输入的系数，u表示系统输入，fal表示fal函数。

进一步，所述根据深度摄像头和超声波传感器采集数据并生成降落区域地形信息这一步骤，其具体包括：

基于深度摄像头对待降落区域进行三维建图，判断待降落区域是否符合降落要求；

判断到降落区域符合降落要，通过超声波传感器计算降落区域地形坡度，得到降落区域地形信息。

进一步，所述降落区域地形坡度的计算公式如下：

上式中，d表示脚架上超声波传感器的距离，e表示脚架上两个超声波模块测量值的差值。

应用于上述控制方法的一种倾转旋翼重载物流无人机系统，包括：

控制系统，包括姿态控制模块、着陆地形识别模块和脚架控制模块；

所述姿态控制模块通过扰动补偿姿态控制器实现无人机的姿态控制，并通过PID控制器实现旋翼倾转结构的控制；

所述着陆地形识别模块、由深度摄像头及超声波构成，用于实现无人机着陆的可行性判断及着陆姿态控制的补偿；

所述脚架控制模块通过计算获得脚架装置的弹力调节值；

机体结构，包括倾转结构和脚架装置；

所述倾转结构为舵机驱动的差动倾转旋翼结构，并搭载编码器实现倾转角度的闭环控制；

所述脚架装置通过电机驱动丝杆结构调节弹簧避震的弹力大小。

本发明方法及系统的有益效果是：本发明在常规多旋翼无人机串级PID控制器的基础上，考虑物流无人机飞行过程中货物与货箱发生撞击产生扰动，基于多旋翼无人机动力学模型设计扩张状态观测器估计飞行过程中产生的扰动，并设计控制器作出扰动补偿，实现物流无人机有扰动条件下的稳定飞行，满足物流无人机平稳运载货物的严格要求。通过倾转旋翼结构保证物流无人机转向的灵活性，通过着陆地形识别模块和脚架控制模块，提高物流无人机降落的安全性。

附图说明

图1是本发明具体实施例姿态控制步骤的流程图；

图2是本发明具体实施例系统的结构框图；

图3是本发明具体实施例倾转旋翼控制步骤的流程图；

图4是本发明具体实施例着陆控制步骤的流程图；

图5是本发明具体实施例弹力脚架控制步骤的流程图；

图6是本发明具体实施例物流无人机的整体示意图；

图7是本发明具体实施例扰动补偿姿态控制器框图；

图8是本发明具体实施例无人机降落区域地形坡度判断示意图；

图9是本发明具体实施例差动倾转旋翼结构示意图；

图10是本发明具体实施例差动倾转旋翼结构控制框图；

图11是本发明具体实施例可调节弹力脚架装置结构示意图。

附图标记：1、舵机；2、差速器；3、机臂；4、编码器；5、固定架结构；6、碳管；7、光轴；8、弹力调节滑块；9、避震导向滑块；10、弹簧；11、连杆；12、驱动电机；13、丝杆结构；14、L型脚架；15、胶圈；16、导向轮。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步的详细说明。对于以下实施例中的步骤编号，其仅为了便于阐述说明而设置，对步骤之间的顺序不做任何限定，实施例中的各步骤的执行顺序均可根据本领域技术人员的理解来进行适应性调整。

本发明针对常规物流无人机重载状态下转向灵活性不足、飞行过程中抗扰动能力较差、降落时安全系数不够高等问题，本专利设计的物流无人机在常规多旋翼无人机的基础上在结构及控制算法上作出改进，构建一种新型倾转旋翼结构的重载物流无人机。

如图1所示，本发明提供了一种倾转旋翼重载物流无人机控制方法，该方法包括以下步骤：

S1、考虑无人机系统飞行过程的不确定因素干扰，构建姿态动力学模型；

具体地，物流无人机的整体示意图参照图6，对于本专利所设计的物流无人机，其姿态变换的动力学模型与常规多旋翼无人机相同，表达式如下：

其中Φ₂表示的是无人机在机体坐标系B下的角速度向量，分别包含俯仰、横滚和偏航轴的角速度。定义R为从机体坐标系到世界坐标系I的旋转矩阵，sk()表示向量叉乘，J为转动惯量矩阵，Γ是由旋翼转动产生的扭距。

实际上，物流无人机飞行过程中可能遇到加速或减速运动时，运载的货物在货箱内移动，与货箱发生碰撞产生扰动，亦或是飞行过程中遭受空气乱流等不确定因素的干扰，故上述无人机的姿态动力学模型应更正为：

其中τ为上文所述的货物碰撞、空气乱流等扰动。常规无人机姿态控制器没有考虑扰动对无人机姿态控制产生的影响，故飞行过程中受扰动影响可能会产生飞行不稳定的问题，本专利所设计的控制器则对物流无人机飞行过程中的扰动做出了估计和补偿。

S2、根据姿态动力学模型构建无人机系统的姿态控制状态方程；

具体地，对于更正后的姿态动力学模型，将-Φ₂×JΦ₂+τ视为无人机系统的总扰动，Γ为旋翼转动产生的扭距，即为无人机系统姿态控制的输入。对系统进行解耦，并只以系统的横滚轴为例，无人机的姿态动力学模型课进一步化简为如下状态方程的形式：

其中x₁表示的是无人机横滚轴的角度，x₂表示的是无人机横滚轴的角速度，f(…,x₂)代表前面所述的无人机系统的总扰动，u代表系统的输入，即旋翼转动在横滚轴方向上产生的扭距，b为系统输入的系数。将总扰动设为被扩张的状态向量x₃，总扰动的导数设为w，则无人机系统的姿态控制状态方程可以进一步表达为：

S3、根据无人机系统的姿态控制状态方程建立扩张状态观测器并引入至串级PID控制器，得到扰动补偿姿态控制器。

具体地，对无人机系统建立扩张状态观测器：

其中

分别代表扩张状态观测器估计出的横滚轴角度、角速度及总扰动量，x₁为无人机系统横滚轴角度的真实值，e为估计角度与角度真实值的差值。β₁、β₂、β₃为观测器参数，设定合适的值即可使观测器估计值很好地跟上真实值。式中的fal函数表达式如下：

其中a为非线性因子，h为步长。将上述建立的扩张状态观测器(ESO)引入到串级PID控制器中，得到本专利所扰动补偿姿态控制器框图，如图7。

本专利所提出的物流无人机为一种无人机构型，故本专利所设计的控制器参数如PID控制器参数及扩张状态观测器参数需根据物流无人机实际装配时的具体轴距及载重量设定。本发明在常规多旋翼无人机串级PID控制器的基础上，考虑物流无人机飞行过程中货物与货箱发生撞击产生扰动，基于多旋翼无人机动力学模型设计扩张状态观测器估计飞行过程中产生的扰动，并设计控制器作出扰动补偿，实现物流无人机有扰动条件下的稳定飞行，满足物流无人机平稳运载货物的严格要求。

进一步作为本方法的优选实施例，参照图3，还包括倾转旋翼控制步骤：

S4、基于磁力计获取当前偏航轴的角速度并与目标角速度相减，得到角速度差；

S5、将角速度差输入角速度PID控制器，计算得到旋翼转速和旋翼倾转角度的控制量。

具体地，差动倾转旋翼控制用于调节物流无人机偏航轴的旋转角度，使用的控制器为角速度PID控制器，控制器同时控制电机转速及舵机的旋转角度(即旋翼的倾转角度)。如图10所示，飞控系统通过磁力计采集数据获取当前偏航轴的角速度，与从遥控设备获取的目标角速度相减，获得角速度差，再通过角速度PID控制器分别算得旋翼转速及旋翼倾转角度的控制量。此外，对旋翼倾转角度的控制量需作限幅处理：

|u₁|≤α

其中u₁为PID控制器计算得出的控制量，α为控制量的幅值，α由舵机的PWM输入区间确定，用于限制旋翼倾转角度不超过20°。对舵机输入端的限幅处理可防止旋翼倾角过大造成无人机升力的损失，在提高无人机偏航轴转向的灵活性的同时仍保证其具有足够的升力输出。

进一步作为本方法的优选实施例，参照图4，还包括着陆控制步骤：

S6、根据深度摄像头和超声波传感器采集数据并生成降落区域地形信息；

S7、根据降落区域地形信息作出姿态补偿，平稳降落。

具体地，本发明的着陆地形识别装置通过深度摄像头对待降落区域进行三维建图，判断待降落区域是否符合降落要求；通过在物流无人机四个脚架下端安装的超声波传感器判断降落区域地形坡度。以图8为例，描述物流无人机某一个方向上所处地形坡度的判断方法：

图中d表示脚架上超声波传感器的安装距离，于物流无人机组装时测量而得，e为脚架上超声波模块1及超声波模块2测量值的差值，由反正切函数可求得无人机降落区域地面的坡度为：

根据超声波传感器所得到的降落区域地形信息，飞控系统可在物流无人机着陆前作出相应姿态补偿，保证物流无人机的安全降落。

进一步作为本方法优选实施例，参照图5，还包括弹力脚架控制步骤：

S8、根据惯性测量数据、动力输出数据和电池电压信息估计无人机飞行时的负载情况；

S9、获取着陆加速度数据；

S10、根据负载情况和着陆加速度数据，结合回归预测调节脚架装置上的弹簧弹力大小。

具体地，通过融合物流无人机惯性测量单元数据、动力输出数据及电池的电压信息，估计无人机飞行时的负载情况，从而针对负载情况调节脚架装置的弹簧弹力大小。在得知无人机负载情况的前题下，基于惯性测量单元采集的加速度数据回归预测弹簧阻力调节的大小，实现无人机无弹起、侧翻趋势的稳定降落。

如图2所示，一种倾转旋翼重载物流无人机系统，包括：

控制系统，包括姿态控制模块、着陆地形识别模块和脚架控制模块；

所述姿态控制模块通过扰动补偿姿态控制器实现无人机的姿态控制，并通过PID控制器实现旋翼倾转结构的控制；

所述着陆地形识别模块、由深度摄像头及超声波构成，用于实现无人机着陆的可行性判断及着陆姿态控制的补偿；

所述脚架控制模块通过计算获得脚架装置的弹力调节值；

机体结构，包括倾转结构和脚架装置；

所述倾转结构为舵机驱动的差动倾转旋翼结构，并搭载编码器实现倾转角度的闭环控制；

具体地，所述差动倾转旋翼结构设计图参照图9，通过舵机1驱动差速器2，使得物流无人机两侧旋翼沿机臂3轴向分别向相反方向旋转，实现旋翼的差动倾转。常规无人机只能通过改变不同螺距旋翼的转速差产生的反扭力矩获得偏航轴方向上的转动力矩，在此基础上，无人机两侧旋翼倾转后可使其旋翼升力在偏航轴转动方向上产生分力矩，从而增强无人机在偏航轴转动方向上的驱动能力，提高无人机沿偏航轴的转向速率，保证物流无人机转向的灵活性。此外，在差速器结构另一端还设有编码器4获取旋翼的倾转角度，保证倾转结构倾转角度控制的精确性。

所述脚架装置通过电机驱动丝杆结构调节弹簧避震的弹力大小。

具体地，所述脚架装置结构示意图参照图11，具体为可调节弹力脚架装置，由固定架结构5、碳管6、光轴7、弹力调节滑块8、避震导向滑块9、弹簧10、连杆11、驱动电机12、丝杆结构13、L型脚架14、胶圈15、导向轮16构成。固定架结构将整个装置固定于碳管，并为电机、丝杆结构、光轴提供固定位置；装置中四根弹簧嵌套于光轴，其中两根一端固定于弹力调节滑块，另一端固定于避震导向滑块，另外两根根一端固定于避震导向滑块，另一端固定于固定架结构，即避震导向滑块夹于四根弹簧之间；弹力调节滑块中部穿孔包含螺纹，即可通过丝杆转动驱动滑块顺着光轴上下移动；电机可驱动丝杆结构转动，改变弹力调节滑块以调节弹簧弹力的大小；避震导向滑块中部穿孔不含螺纹，且孔径大于丝杆，通过连杆传导力驱动滑块压缩弹簧沿光轴上下移动；连杆连接避震导向滑块与L型脚架，形成避震结构；L型脚架两端分别为胶圈和导向轮，其中导向轮端高度略低于胶圈端，无人机降落时导向轮先接触地面，随着无人机升力继续减小，导向轮受无人机重力作用下朝外滑动，同时将力通过连杆传至避震导向滑块压缩弹簧，直至胶圈端接触地面，完成落地动作。所设计脚架整体结构具有减震作用，防止物流无人机落地时弹起；所设计的导轮结构具有防止物流无人机发生侧翻的作用，当物流无人机具有侧翻趋势时仅会驱动到向轮向一侧滑动并减小其侧翻趋势。

上述方法实施例中的内容均适用于本系统实施例中，本系统实施例所具体实现的功能与上述方法实施例相同，并且达到的有益效果与上述方法实施例所达到的有益效果也相同。

一种倾转旋翼重载物流无人机控制装置：

至少一个处理器；

至少一个存储器，用于存储至少一个程序；

当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现如上所述一种倾转旋翼重载物流无人机控制方法。

上述方法实施例中的内容均适用于本装置实施例中，本装置实施例所具体实现的功能与上述方法实施例相同，并且达到的有益效果与上述方法实施例所达到的有益效果也相同。

一种存储介质，其中存储有处理器可执行的指令，其特征在于：所述处理器可执行的指令在由处理器执行时用于实现如上所述一种倾转旋翼重载物流无人机控制方法。

上述方法实施例中的内容均适用于本存储介质实施例中，本存储介质实施例所具体实现的功能与上述方法实施例相同，并且达到的有益效果与上述方法实施例所达到的有益效果也相同。

以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明创造并不限于所述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做作出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。

Claims (9)

1.一种倾转旋翼重载物流无人机控制方法，其特征在于，包括姿态控制步骤：

考虑无人机系统飞行过程的不确定因素干扰，构建姿态动力学模型；

根据姿态动力学模型构建无人机系统的姿态控制状态方程；

根据无人机系统的姿态控制状态方程建立扩张状态观测器并引入至串级PID控制器，得到扰动补偿姿态控制器。

2.根据权利要求1所述一种倾转旋翼重载物流无人机控制方法，其特征在于，还包括倾转旋翼控制步骤：

基于磁力计获取当前偏航轴的角速度并与目标角速度相减，得到角速度差；

将角速度差输入角速度PID控制器，计算得到旋翼转速和旋翼倾转角度的控制量。

3.根据权利要求2所述一种倾转旋翼重载物流无人机控制方法，其特征在于，还包括着陆控制步骤：

根据深度摄像头和超声波传感器采集数据并生成降落区域地形信息；

根据降落区域地形信息作出控制补偿，平稳降落。

4.根据权利要求3所述一种倾转旋翼重载物流无人机控制方法，其特征在于，还包括弹力脚架控制步骤：

根据惯性测量数据、动力输出数据和电池电压信息估计无人机飞行时的负载情况；

获取着陆加速度数据；

根据负载情况和着陆加速度数据，结合回归预测调节脚架装置上的弹簧弹力大小。

5.根据权利要求4所述一种倾转旋翼重载物流无人机控制方法，其特征在于，所述姿态动力学模型的公式表示如下：

上式中，Φ₂表示的是无人机在机体坐标系B下的角速度向量，J为转动惯量矩阵，τ表示不确定性干扰，Γ表示旋翼转动产生的扭距。

6.根据权利要求5所述一种倾转旋翼重载物流无人机控制方法，其特征在于，所述扩张状态观测器公式表示如下：

上式中，

分别代表扩张状态观测器估计出的角度、角速度及总扰动量，β₁、β₂、β₃为预设的观测器参数，使观测器估计值跟上真实值，e表示估计角度与角度真实值的差值，x₁表示无人机系统角度的真实值，a₁、a₂表示非线性因子，h表示步长，b表示系统输入的系数，u表示系统输入，fal表示fal函数。

7.根据权利要求6所述一种倾转旋翼重载物流无人机控制方法，其特征在于，所述根据深度摄像头和超声波传感器采集数据并生成降落区域地形信息这一步骤，其具体包括：

基于深度摄像头对待降落区域进行三维建图，判断待降落区域是否符合降落要求；

判断到降落区域符合降落要，通过超声波传感器计算降落区域地形坡度，得到降落区域地形信息。

8.根据权利要求7所述一种倾转旋翼重载物流无人机控制方法，其特征在于，所述降落区域地形坡度的计算公式如下：

上式中，d表示脚架上超声波传感器的距离，e表示脚架上两个超声波模块测量值的差值。

9.一种倾转旋翼重载物流无人机系统，其特征在于，包括：

控制系统，包括姿态控制模块、着陆地形识别模块和脚架控制模块；

所述姿态控制模块通过扰动补偿姿态控制器实现无人机的姿态控制，并通过PID控制器实现旋翼倾转结构的控制；

所述着陆地形识别模块、由深度摄像头及超声波构成，用于实现无人机着陆的可行性判断及着陆姿态控制的补偿；

所述脚架控制模块通过计算获得脚架装置的弹力调节值；

机体结构，包括倾转结构和脚架装置；

所述倾转结构为舵机驱动的差动倾转旋翼结构，并搭载编码器实现倾转角度的闭环控制；

所述脚架装置通过电机驱动丝杆结构调节弹簧避震的弹力大小。

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