带机械臂的四旋翼无人机协同控制方法研究

Multi-quadrotor with manipulators can accomplish complicated jobs such as flying in formation, objects transporting, and assembling platform in sky. Therefore, it can be used in military and civilian fields. However, the multi-quadrotor with manipulators is the under-actuated system with redundant freedoms and there are limitations of attaching sensors for the system. Therefore, the motion control of the system is very challenging. A hierarchical three-layered control scheme is proposed for the motion control of the system. In the control scheme, the first layer is responsible for interpreting the user’s requirements and presenting the compound task, the second layer is responsible for interpreting the compound task from the first level and giving the motion and force parameters of a single quadrotor, the third layer write the whole dynamic model of the arm plus vehicle and adopt a decoupling control law based on dynamic compensation. . The accomplishment of this project will give a breakthrough in the control of under-actuated unmanned quadrotor with freedom redundancy, the cooperation control of multi-quadrotor with manipulator, and decoupling control of the quadrotor and the manipulator.

带机械臂的四旋翼多无人直升机协同工作可以完成空中编队飞行，空中物体运送和装配以及空中平台搭建等复杂工作，因此具有重要民用和军用价值。但是，由于带机械臂的四旋翼单个无人机系统是具有冗余自由度的欠驱动系统，同时由于此类多无人机系统的传感器数量有限，因此，此类多无人机系统的协同工作控制问题具有很大的挑战性。本研究拟采用一种分三个等级的多层控制方法来实现对此类多无人机系统的控制。第一层次负责解读用户需求以给定组合任务参数，第二层次负责解读组合任务参数以给定单个无人机的运动和力学参数，第三层次通过建立机-臂一体化的模型和相互补偿的控制策略实现单机的机-臂解耦控制。. 本项目的完成将在带有冗余自由度的欠定系统控制问题，在实现带机械臂的多无人协同控制问题和在单机的机-臂解耦控制问题上有所突破。

带机械臂的四旋翼多无人机协同工作可以完成空中编队飞行，空中物体运送和装配、空中平台搭建和高空救援等复杂工作，因此具有重要民用和军用价值。本项目首先完成了单个无人机的建模和控制，并通过仿真实验验证了相关建模方法和控制方法的有效性。接下来，完成了带机械臂的无人机的建模与控制，通过模拟仿真也验证了相关建模方法和控制方法的有效性。其中，项目重点研究和分析了模糊控制和专家PID控制方法在带臂无人机控制上的有效性。最后，项目研究了多个无人机的协同编队问题和协同控制问题，采用阻抗控制方法实现了多机的协同工作。同时，对于多机的编队问题，也通过模拟仿真验证了编队算法的有效性。为了提高无人机抓取物体的有效性，项目设计了一种新型的机械臂，该机械臂能以较为省力的方式抓取物体。同时，本项目还运用仿生学方法，设计了一种新型夹持装置，该装置也可以用于带臂无人机的机械臂中。. 通过研究发现，与传统PID控制方法比较，模糊PID和专家PID控制方法能够更有效地控制带臂无人机，提高无人机系统的控制精度并有效减小相应超调量。同时，在多机协同控制中，项目采用的阻抗控制方法能够有效实现多机的协同工作。本项目的完成对于复杂机器人系统的建模、控制、状态估计以及多机协同控制都具有重要的理论价值和应用价值。相关研究成果在未来的无人机救援、无人机协同平台搭建、无人机对抗和黑飞无人机管控等方面都具有重要的应用价值。