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一种针对目标捕获的飞行机械臂一体化协调规划方法 

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申请/专利权人:北京航空航天大学杭州创新研究院

摘要:本发明提供一种针对目标捕获的飞行机械臂一体化协调规划方法,目标是在多种约束条件下一体化协调优化无人机和机械臂的运动轨迹。首先,根据飞行机械臂的实际机械结构建立相应的运动坐标系,利用齐次变换原理构建飞行机械臂执行器末端位姿在惯性坐标系下的运动学方程。其次在考虑无人机飞行姿态的前提下,构建飞行机械臂末端位姿跟踪误差与无人机运动状态和机械臂末端运动状态的表征方程;针对飞行机械臂的运动特征和执行目标捕获任务时的实际安全约束,设计以系统运动状态为变量的优化函数,并构造相应的代价函数对系统各状态进行约束;最后利用模型预测控制器一体优化无人机和机械臂执行器末端的期望加速度。

主权项:1.一种针对目标捕获的飞行机械臂一体化协调规划方法,其特征在于,包括以下步骤:S1:根据飞行机械臂的实际机械结构建立相应的运动坐标系,利用运动学齐次变换原理构建飞行机械臂执行器末端位姿在惯性坐标系下的运动学方程;S2:在考虑无人机飞行姿态的前提下,构建飞行机械臂末端位姿跟踪误差与无人机运动状态和机械臂末端运动状态的表征方程;S3:根据飞行机械臂的运动特征和执行目标捕获任务时的实际安全约束,设计以飞行机械臂运动状态为变量的优化函数,并构造相应的代价函数对飞行机械臂的各状态进行约束;S4:利用模型预测控制器一体规划无人机和机械臂执行器末端的期望加速度,并通过积分得到无人机和机械臂末端的期望速度和位置,完成在飞行机械臂对目标的高精度捕获任务;所述步骤S1具体如下:根据飞行机械臂系统结构图建立相应的运动坐标系,分别为惯性坐标系、无人机本体坐标系、机械臂基座坐标系、附着在飞行机械臂执行器末端的坐标系;在和之间只有一个固定的位置偏移;利用运动学齐次变换原理建立飞行机械臂执行器末端位姿在惯性坐标系下的运动学模型,表示如下: 式中,表示飞行机械臂执行器末端在惯性系下的位置,是飞行机械臂执行器末端在惯性系下的旋转矩阵;表示无人机基座质心在惯性系的位置,是无人机质心在惯性系下的旋转矩阵;表示机械臂执行器末端在机械臂基座坐标系;表示机械臂执行器末端在机械臂基座坐标系下的旋转矩阵;表示机械臂基座坐标系到无人机质心坐标系之间的常值偏差,表示机械臂基座在无人机质心坐标系下的旋转矩阵;为单位矩阵;的计算公式如下: 式中,分别表示飞行机械臂在惯性系下的滚转角,俯仰角和姿态角;所述步骤S2具体如下:根据上面建立的运动学方程,在考虑无人机飞行姿态的前提下,构建飞行机械臂末端位姿跟踪误差与无人机运动状态和机械臂末端运动状态的表征方程,表示如下: 式中,表示飞行机械臂执行器末端时刻在惯性坐标系的期望位置,即被捕获目标所在位置;表示飞行机械臂执行器末端时刻在惯性坐标系的实际位置;表示无人机质心时刻在惯性坐标系的实际位置;表示机械臂执行器末端时刻在机械臂基座坐标系的实际位置;无人机质心时刻在惯性系下的旋转矩阵的传播方程可表示为: 式中,为采样间隔;为执行叉乘操作的反对称矩阵算子;所述步骤S3具体如下:令作为飞行机械臂的被控状态变量,对其进行运动学状态空间建模,表示如下: 其中,表示飞行机械臂被控状态变量在时刻的12维输出;表示飞行机械臂被控状态变量在时刻的12维输出;为被优化的控制变量表示无人机质心时刻在惯性系下的加速度和机械臂执行器末端时刻在机械臂基座坐标系的加速度;表示状态空间在时刻的输出;代表无人机质心的位置输出,代表无人机质心的速度输出,代表机械臂末端的位置输出,代表机械臂末端的速度输出;系统矩阵、输入矩阵和输出矩阵的取值如下: 式中,表示的单位矩阵,表示的零矩阵;所述步骤S4具体如下:进一步设计模型预测控制器代价函数,同时考虑系统输出振荡、控制信号光滑、状态约束和执行器输出限幅多种约束,构建如下最优控制问题求解: 式中,表示总的代价函数,表示模型预测控制的输入向量;、、分别是跟踪误差代价函数,输出振荡代价函数和控制输入的代价函数;表示求函数的最小值,其中优化输入为函数的自变量;飞行机械臂执行器末端的跟踪误差代价函数表示为: 式中,是由状态跟踪误差组成的误差矢量;为设计的控制域长度;代表求向量的2范数;是跟踪误差代价函数的权重矩阵;飞行机械臂执行器末端跟踪误差可由状态空间输出来表示,形式如下: 式中,为当前控制时刻;为前向预测的步长;飞行机械臂执行器末端控制输出振荡代价函数表示为: 式中,表示飞行机械臂执行器末端位置输出的增量矢量,是输出振荡代价函数的权重矩阵;飞行机械臂执行器末端控制输入代价函数表示为: 式中,表示模型预测控制器优化变量的增量矢量;控制动作的平稳性是保护飞行机械臂执行机构的主要因素,通过添加控制输入代价函数可以平滑系统的控制输入,减小飞行机械臂加速度的剧烈变化;是控制输入代价函数的权重矩阵,为可调参数;通过调整可以对无人机和机械臂的运动状态进行调节。

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