全向旋翼机械臂设计、建模及动态补偿PID控制

设计了一种新型全向驱动旋翼机械臂系统,研究了其建模方法并提出了基于动态补偿PID的旋翼平台全向驱动控制方法。首先设计并分析了新型全向驱动旋翼机械臂机构;然后采用Craig参数法与递归Newton-Euler方程建立系统运动学与动力学模型,得出了旋翼平台与机械臂间动力学关系;针对旋翼平台全向驱动控制问题提出了动态补偿PID控制方法,最后推导出统一的多旋翼平台驱动力/力矩与转速的耦合矩阵方程实现设计与解耦计算。仿真考虑了随机噪声与扰动、参数不确定性、功率限制等实际问题,结果显示设计的系统能完成传统旋翼机械臂理论上无法完成的全向驱动控制并具有良好的控制品质,与Backstepping方法比较得出,在具有机械臂运动的任务级控制中,动态补偿PID控制有更好的控制精度和更强的扰动抑制能力。动态补偿控制实验验证了方法的实用性与有效性。

旋翼飞行机械臂固定时间滑模控制

针对旋翼飞行机械臂轨迹跟踪控制中的不确定性和扰动问题,提出了一种基于固定时间滑模观测器的滑模控制算法。首先,在广义坐标系下建立了旋翼飞行机械臂运动学与动力学模型,并设计出固定时间观测器对模型参数不确定性与外部扰动进行估计,通过在滑模中引入分段函数和饱和函数抑制固定时间观测器的抖振,加快其收敛速度。随后,将旋翼飞行机械臂划分为位置、姿态以及机械臂3个子系统,基于固定时间理论,分别对3个子系统设计了新型固定时间滑模控制器,并设计自适应趋近律以抑制滑模控制器的抖振。与传统滑模控制器相比,该控制器具有更快的收敛速度与更好的跟踪性能。利用Lyapunov稳定性理论证明了系统的稳定性。最后通过仿真实验验证了所提算法的有效性,该算法对旋翼飞行机械臂轨迹跟踪控制具有较好效果。

旋翼飞行机械臂建模及动态重心补偿控制

旋翼飞行机械臂是将多关节机械臂固连在旋翼飞行平台上而组成的一种面向主动任务操作的特殊系统,其飞行平台和机械臂之间存在强耦合特性.本文针对机械臂的规划运动对飞行平台的干扰问题,建立了系统运动学和动力学模型,并通过动态计算系统重心位置坐标,设计出基于backstepping的动态重心补偿控制方法,针对补偿项测量噪声问题设计了二阶低通滤波器,并使用Lyapunov稳定性理论证明了系统的稳定性.仿真和实验均验证了在相同的参数条件下,具有动态重心补偿项的控制算法比没有重心补偿项的控制算法在轨迹跟踪和姿态稳定方面具有明显优势.

旋翼飞行机械臂系统的混合视觉伺服控制

旋翼飞行机械臂是一种具有强耦合特性的机器人系统,借助视觉进行自主作业还存在诸多问题,如实时深度估计、目标极易丢失以及目标笛卡尔空间模型重建等.本文针对传统的基于图像与基于位置的视觉伺服的缺陷以及系统自身欠驱动等问题,建立了运动学模型和提出了基于力平衡原理的动力学联合建模,并通过欧几里得单应性矩阵分解设计出旋翼飞行机械臂系统的混合视觉伺服控制方法,在图像空间控制平移、笛卡尔空间控制旋转,减弱了平移与旋转之间的相互影响实现解耦效果,改善了系统对非结构因素的抗扰性能和全局稳定性.通过仿真和实验检验了系统鲁棒性和算法优越性.

旋翼飞行机械臂的混合视觉伺服和分层控制方法

无人机臂系统是一种具有强耦合特性的智能移动机器人,借助视觉进行自主作业还存在诸多问题,如实时深度估计、目标极易丢失以及目标笛卡尔空间模型重建等,同时机载机械臂的运动会造成飞行平台的重心变化和动态不稳定。针对基于图像的只在目标附近线性收敛与基于位置的目标易偏离视野范围等不足以及系统自身欠驱动等问题,建立了运动学模型并通过欧氏单应性矩阵分解设计出旋翼飞行机械臂系统的混合视觉伺服控制方法,最后通过分层任务组合控制算法完善了其耦合机制。最终改善了系统对非结构因素的抗扰性能和全局稳定性,通过仿真和实验检验了系统鲁棒性和算法优越性。

旋翼飞行机械臂研究综述

旋翼飞行机械臂是由旋翼无人机(多旋翼无人机或无人直升机)和多连杆机械臂组成的新型飞行机器人系统。该机器人系统结合了旋翼无人机的机动飞行、定点悬停和机械臂灵活作业的特性,能够完成飞行作业任务。旋翼无人机具有对外部干扰敏感的特性。旋翼飞行机械臂在飞行作业过程中会受到来自环境复杂的干扰,再加上系统间严重的耦合作用,使得旋翼飞行机械臂的研究存在诸多难点。本文全面分析与总结了近几年国内外发表的文献,对旋翼飞行机械臂系统设计、系统建模与控制、应用场景和作业方法等方面的主要研究成果进行了综述。

基于旋翼飞行机械臂的在役大型金属结构智能检测系统研究

为解决大型金属结构人工检测的高空作业难题,降低金属结构表面灰尘、油污、漆皮剥落对裂纹视觉检测的干扰,将无人机、机械臂与涡流无损检测技术进行有机结合,构建一套面向大型金属结构,以多旋翼无人机为平台,搭载机械臂及末端涡流检测探头,与金属结构表面可靠接触采集缺陷信号,实时传输到地面显示,并以信号处理与模式识别方法实现金属结构表面及亚表面裂纹、锈蚀、孔穴等缺陷识别的智能化检测系统。可有效弥补视觉检测的不足,从根本上改变大型金属结构危险检测环境、重要检测部位的人工检验方式,提高大型金属结构检测的智能化、数字化、自动化水平。

一种带有重心调节机构的作业型飞行机器人建模与控制

针对作业型飞行机器人完成抓取、搬运等任务时所产生的重心偏移问题,设计了一种带有重心调节机构的作业型飞行机器人,并提出了一种重心调节控制策略.该方法通过对作业装置中的机械臂进行运动学推导,动态计算出机械臂运动时复合系统重心位置的改变量,利用力矩平衡方程计算得到调节机构所需转动的角度,从而实现对复合系统重心的调节.为验证所提出控制策略的有效性,在Matlab仿真环境中,分别研究了有无重心调节控制时机械臂运动对复合系统重心轨迹和定点悬停位姿的影响.通过户外实物实验测试了飞行机器人搭载负载情况下,调节机构在定点悬停作业时的稳定效果.实验结果表明,在所述控制策略下,重心调节机构能够在飞行机器人作业过程中实时调节复合系统重心的偏移量,验证了控制策略的有效性.

基于自适应RBFNN噪声估计的自抗扰控制在姿态控制中的应用

针对旋翼飞行多关节机械臂内部参数不确定性、外部环境和自身机械臂规划运动对飞行平台的干扰问题设计了一种姿态控制方法.首先将跟踪微分器作为期望姿态角的过渡过程,利用自适应RBFNN(径向基函数神经网络)算法对旋翼飞行多关节机械臂内、外部干扰进行逼近估计并实时补偿.然后采用非线性状态误差反馈控制来实现旋翼飞行多关节机械臂的姿态跟踪控制,并利用李亚普诺夫函数进行稳定性分析.最后,在仿真平台上实现该算法,将其仿真结果分别与PID(比例-积分-微分)控制、传统自抗扰控制(ARDC)进行比较分析.并且在实际旋翼飞行多关节机械臂系统上进行了实验,在0.4 s之内三轴姿态角可从0快速跟踪到0.6 rad且无超调.该算法对各通道的扰动有较强的抗干扰性,对系统参数有较强的鲁棒性,并且明显优于ARDC和PID算法.结果说明该算法能有效地解决系统不确定性干扰问题以实现姿态角的准确、快速跟踪.