[發明專利]作業飛行機器人動態滑翔抓取與力位混合控制方法

有效

• 申請號: 202110819205.2
• 申請日: 2021-07-20
• 公開（公告）號: CN113467501B
• 公開（公告）日: 2023-03-28
• 發明（設計）人: 陳彥杰;吳楊寧;張振國;何炳蔚;計書勤;王浻淏;吳凝
• 申請（專利權）人: 福州大學
• 主分類號: G05D1/08
• 分類號: G05D1/08;G05D1/10
• 代理公司: 福州元創專利商標代理有限公司 35100
• 代理人: 陳鼎桂;蔡學俊

1.一種作業飛行機器人動態滑翔抓取與力位混合控制方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟S1：考慮重心偏移以及抓取過程中受力和力矩，構建搭載機械臂的四旋翼無人機系統模型和二自由度機械手模型；

步驟S2：通過對機械手與物體瞬時接觸力和抓取力的分析，計算機械手末端受到的瞬時接觸力f_m和抓取力f₁,f₂；

步驟S3：構建參數估計器，并對飛行平臺的質量m以及慣性張量I_x,I_y,I_z進行估計；

步驟S4：根據步驟S3得到的估計參數，進行飛行平臺位置控制，在建模誤差存在的情況下進行神經網絡滑模自適應控制，并解算出升力u₁、翻滾力矩u₂、俯仰力矩u₃、偏航力矩u₄；

步驟S5：針對所抓取的力分析進行二自由度機械臂力控制，并解算出控制力矩τ₁,τ₂；

步驟S6：通過升力u₁、翻滾力矩u₂、俯仰力矩u₃、偏航力矩u₄解算出四個旋翼的轉速ω_i，i＝1,2,3,4；

步驟S7：通過解算得到的控制力矩τ₁,τ₂和四個旋翼的轉速ω_i，控制無人機；

所述步驟S2具體為：

步驟S21:構建作業型飛行機器人的動力學方程：

其中：M_u＝diag(m,m,m,I_x,I_y,I_z)，ξ＝[x,y,z,φ,θ,ψ,q₁,q₂]^T,τ＝[v₁,v₂,v₃,u₂,u₃,u₄,τ₁,τ₂]^T，f_m＝[f_x,f_y,f_z]^T，^IR_E＝[^IR_Eu,^IR_Ef]^T，v₁,v₂,v₃為虛擬控制量；

步驟S22：在作業型飛行機器人抓取物體瞬間，由動量定理得：

其中：t₀為抓取開始時間，Δt為抓取時間；

同時計算出所抓取物體的動量：

ξ_m＝[x_m,y_m,z_m]^T為所抓取物體的位移；

步驟S23：利用沖量定理，計算出運動過程中產生的沖量；

其中P_m為碰撞過程中產生的沖量；

步驟S24：碰撞后物體速度和作業型飛行機器人末端執行器速度相同：

/

其中：^IR_B＝[I_3×3,RP_x,RP_q],

步驟S25：聯立式(6)-(9)得出瞬時接觸力f_m：

步驟S26：由牛頓運動力學得出抓取過程中所受到的抓取力為：

其中θ_r為末端執行器手指轉速，K_r,k_r2(ζ)為抓取可變參數；

所述步驟S4具體包括以下步驟：

步驟S41：定義期望向量χ_d＝[x_d,y_d,z_d,φ_d,θ_d,ψ_d]^T，定義誤差如下：

e＝χ-χ_d (20)

步驟S42：將滑動表面變量s定義為：

其中Λ是對角增益矩陣；

步驟S43：使用RBF神經網絡進行質量評估，網絡算法定義如下：

其中W^T和分別是網絡算法的權重和誤差；

步驟S44：估算的質量定義為：

步驟S45：從等式(22)至(23)，得到如下的質量估計誤差：

其中是一個有界變量，并定義/

步驟S46：符號f^*定義如下：

步驟S47：抓取力動力學中存在建模誤差，定義為Δ_u,讓Δ_m＝f-m_sf^*，并且Δ＝Δ_u+Δ_m，則錯誤估計被設計為

針對無人機的動力學，滑模神經網絡控制器的設計如下：

其中：

所述步驟S5具體為：

步驟S51：定義將瞬時接觸力寫成：

其中J＝-[Δt(^IR_B^-1m_s^-1+M^-1IR_E)]，

步驟S52：將操縱器動力學重寫為：

步驟S53：機械手的預期位移定義為并定義系統誤差如下：

步驟S54：令等式(28)重寫為：

步驟S55：RBF神經網絡用于估計E，并且網絡算法表示為：

其中和/分別是網絡算法的權重和誤差，而/

步驟S56：針對無人機(28)的動態特性，魯棒的自適應神經網絡控制器的設計如下：

其中是E的估計值，而/v_f是一個魯棒補償器項，定義為：

其中其中θ(0)＞0。