CN119472768A 基于机械臂辅助的无人机主动降落方法 （浙江大学）

本发明公开了一种基于机械臂辅助的无人括：对无人机和机械臂分别进行动力学模型建位置的三维欧式空间和表示姿态的二维球面空最优控制的优化目标函数设置为最小化状态轨采用L_BFGS算法对无约束的优化目标函数进行2对无人机和机械臂分别进行动力学模型建模，其中将机械臂末端执行将基于机械臂辅助的无人机主动降落过程的最优控制的优化目标函数设置为最小化将优化目标函数中带有约束的状态轨迹转化成无系统动力学约束的标函数转化成无约束的优化目标函数，采用L_BFGS算法对无约束的优化目标函数进行求机进行动力学模型建模时，将无人机的状态建模为位置peR'、速度和旋转无人机的位置运动依赖于重力加速度9和推力f，旋转运动以体坐标系中的角速度weR3;臂的状态变量，机械臂末端执行器的姿态使用球坐标系的方位角和极角来表示，且;方位角和极角能够得到机械臂末端执行器的z轴方向3机械臂辅助的无人机主动降落过程的最优控制的优化目标函数设置为最小化状态轨迹的;示机械臂辅助的无人机系统在时刻t的状态，c(t)是机械臂辅力学模型，g(s(t),c(t))⃞0表示需满足的轨迹过程约束，s(0)-5。表示0时刻的初始状端约束表示无人机的位置需要与机械臂末端执行器的位置重合，并且无人机的z轴与机械;其中，za(T)表示机械臂末端执行器T时刻的z轴方向分量，利用机械臂末端T时刻的方位角$(T)和极角8(T)计算得到，p(T)和PZ(T)分别表示T时刻无人机的位置和机械臂末;unx是可行的最大角速度，ai和mx分别表示;;4;其中，xa.J,za表示机械臂末端执行器的位置pa的三维位置分量，Tns和Tnex表示半;其中，表示机械臂末端执行器的可行的最大速度，w;在基于机械臂辅助的无人机主动降落过程中，无人机需要。5;其中，为离散的时空参数表示的微分平坦轨迹(a,z…,ZI0))的简写形式，z表示微分平坦轨迹，表示的一阶求导，表示的b阶求导，下标表示轨迹过程约束和轨迹末端约束此时使用微分平坦空间坐标表示，采用惩罚泛函的方法将轨迹过程约束转化成为待优化目标函数的一;随后使用轨迹参数化的方法将连续的微分平坦轨迹转化成离散的时空参数表示，包6;7在触地阶段的控制方法。还提出了使用移动机械臂来完成无人机起飞降落任务循环的系无人机先移动到机械臂上方，并且在降落的大部分阶段只使用无人机的运动来对抗扰动，如保持无人机和机械臂视觉相对定位的准确性、机械臂逆运动学解的存在性以及无自碰，[0007]为实现上述发明目的，实施例提供的一种基于机械臂辅助的无人机主动降落方模为表示位置的三维欧式空间和表示姿态的二8将基于机械臂辅助的无人机主动降落过程的最优控制的优化目标函数设置为最将优化目标函数中带有约束的状态轨迹转化成无系统动力学约束的微分平坦轨[0008]优选地，对无人机进行动力学模型建模时，将无人机的状态建模为位置peR'、;;根据方位角和极角能够得到机械臂末端执行器的z轴方向分量。置为最小化状态轨迹的时间泛函和能量泛函，并给定降落的轨迹末端约束和轨迹过程约9;包括，s(t)=f(s(t),c(t)),表示轨迹需满足的机械臂辅的动力学模型，g(s(t),c(t))⃞0表示需满足的轨迹过程约束，s(0)-5。表示0时刻的初[0011]优选地，轨迹末端约束表示无人机的位置需要与机械臂;其中，za(T)表示机械臂末端执行器T时刻的z轴方向的方位角$(T)和极角8(T)计算得到，p(T)和PZ(T)分别表示T时刻无人机的位置和机械首先，无人机的控制输入角速度和推力需要处在可行的合理范围内，满足如;;;;;将无人机底面建模成三维空间内半径为的圆盘，圆盘的中心位于无人机的位置的位置由机械臂末端执行器的位置pa确定，平面的法向量与机械臂末端执行器的z轴za重;。;和轨迹末端约束此时使用微分平坦空间坐标表示，采用惩罚泛函的方法将轨迹过程约束转化成为待优化目标函数;随后使用轨迹参数化的方法将连续的微分平坦轨迹转化成离散的时空参数表示，将zll()表示为由一组时空参数q,t所确定的轨迹z[i(tlqt)，在进行轨迹参数化的同时，让轨迹满足约束，以及通过添加增广参数让轨迹满足约束态建模为表示位置的三维欧式空间和表示姿态的二的建模方法，采用四旋翼无人机，具体为：将无人机的状态建模为位置peR'、速度;难。末端任务空间建模一般以机械臂末端执行器的位置peR'和姿态Res'为状态，这表示位置的三维欧式空间和表示姿态的二维球面空间，这样在考虑主动降落任务的时候，;根据方位角和极角能够得到机械臂末端执行器的z轴方向分量。;表示函数p(T)的定义域为[0,co)，值域为[o,o]，箭头表示由定义域[0,co)推定的值域械臂辅助的无人机系统在时刻的控制输入，根据系统动力学方程，系统的状态包括迹需满足的机械臂辅助的无人机系统的动力学模型，g(s(t),c(t))⃞0表示需满足的轨迹;其中，za(T)表示机械臂末端执行器T时刻的z轴方向的方位角$(T)和极角8(T)计算得到，p(T)和PZ(T)分别表示T时刻无人机的位置和机械;;;;;的中心位于无人机的位置，圆盘的法向量与无人机的z轴za重合，机械臂末端执行器的械臂末端执行器的z轴za重合，为防止无人机底部与机械臂产生碰撞，需要满足以下约束;。的无人机系统的联合状态轨迹s(t)转化为平坦输出空间中的轨迹z(t)。在此简要地;其中，表示函数f(s)的定义域为n维欧式空间R，基于定义域推RR;其中，表示变换的定义域为m(b_1)维欧式空间(R)-1，推定的值域为n维欧式空间R"表示变换的定义域为mb维欧式空间，微分平坦变换Y,Y已被广泛研究，而在步骤S1所提出的机械臂的动力学模型则本身已经;和轨迹末端约束此时使用微分平坦空间坐标表示，采用惩罚泛函的方法将轨迹过程约束转化成为待优化目标函数;[0040]随后使用轨迹参数化的方法将连续的微分平坦轨迹转化[0041]这样的有限维无约束优化问题可