[發明專利]一種復雜環境下四旋翼無人機大機動敏捷飛行方法

在審

• 申請號: 202310065839.2
• 申請日: 2023-01-13
• 公開（公告）號: CN116301026A
• 公開（公告）日: 2023-06-23
• 發明（設計）人: 白宇;方浩;吳德龍;王奧博;虞睿;楊慶凱;曾憲琳;張睿;李鎖輝
• 申請（專利權）人: 中國建筑一局（集團）有限公司;中建市政工程有限公司;北京理工大學
• 主分類號: G05D1/10
• 分類號: G05D1/10
• 代理公司: 北京理工大學專利中心 11120
• 代理人: 張麗娜

本發明公開了一種復雜環境下四旋翼無人機大機動敏捷飛行方法。本發明基于四旋翼無人機動力學的微分平坦性質設計機動性軌跡生成算法，通過minimum?snap構建軌跡規劃最優化函數，利用復合串級PID控制器實現了對機動性軌跡的可靠跟隨。本發明還給出了一種適用于大機動敏捷飛行的四旋翼無人機硬件結構，具有輕量化、緊湊化的設計和良好的動力學對稱性。本發明無需機器學習方法，僅依靠機載傳感器和算力資源實現實時規劃，解決了四旋翼無人機在復雜環境下實現大加速度、大姿態角的機動敏捷飛行問題，充分發揮四旋翼無人機的飛行潛力，擴展了其執行特殊任務的能力。

技術領域

本發明涉及機器人感知與導航技術領域，具體涉及一種復雜環境下四旋翼無人機大機動敏捷飛行方法。

背景技術

四旋翼無人機具有低成本、小尺寸、高機動、自由懸停的特點，在狹窄復雜地形下實現自主導航具有得天獨厚的優勢。但是，目前市面上的商用四旋翼無人機都設有姿態鎖，只能以較為平穩的姿態飛行，無法實現敏捷的大姿態飛行。這使四旋翼無人機喪失了機動性，無法通過更為受限的環境地形(如施工隧道、廢墟縫隙等)，限制了其完成特殊任務的潛力。四旋翼無人機作為具有六個自由度的動態系統，大機動敏捷飛行同時涉及到位置平移與姿態旋轉，使用可達性算法、增量搜索技術或基于LQR樹的搜索來探索整個狀態空間是不切實際的。因此，盡管已經有多種通用的機器人軌跡生成方法，都很難直接應用于四旋翼無人機的機動性軌跡生成并保證高效的在線規劃。此外，面向狹窄的使用場景時無人機還要受到尺寸、重量和功率的限制，這對使用有限的機載傳感器和算力資源提出了更高的要求。專家學者們針對以上所列出的優點和缺點，提出了不同的解決方案，針對四旋翼無人機的大機動敏捷飛行，已有的解決方案有如下幾種：

方案1：文獻(Mueggler?E,Huber?B,Scaramuzza?D.Event-based,6-DOF?posetracking?for?high-speed?maneuvers[C]//IEEE/RSJ?International?Conference?onIntelligent?RobotsSystems.IEEE,2014.)文獻關注于使用DVS相機的智能體進行6自由度高速軌跡跟蹤，位置與姿態達到了良好的跟隨效果。但是該方法僅適用于先驗已知的平面圖或梯度圖，無法實現實時在線規劃，并且在軌跡閉環控制中并沒有使用機載傳感器的位姿估計。

方案2：文獻(Foehn?P,Kaufmann?E,Romero?A,et?al.Agilicious:Open-sourceand?open-hardware?agile?quadrotor?for?vision-based?flight[J].ScienceRobotics,2022,7(67):eabl6259.)文獻提出了一個為四旋翼無人機大機動敏捷飛行定制的硬件、軟件框架，提供了高推重比執行器、機載視覺傳感器、圖形處理單元(GPU)和支持多種控制器的靈活軟件架構，達到了基于視覺的特技飛行效果。但是該方案基于學習方法，依賴神經網絡訓練、神經網絡推理加速計算硬件、實時飛行控制器和多功能軟件堆棧。

方案3：文獻(Mellinger?D,Kumar?V.Minimum?snap?trajectory?generation?andcontrol?for?quadrotors[C]//IEEE?International?Conference?on?RoboticsAutomation.IEEE,2011.)文獻利用四旋翼無人機微分平坦的特性，提出了一種高效的軌跡規劃算法來生成機動性的軌跡，實現了四旋翼無人機大姿態角傾斜、大加速度的機動飛行，達到了出色的飛行效果。與之前的工作相比，其優勢在于針對未知環境進行輕量化的實時在線規劃，并且不受四旋翼無人機動力學模型的限制。但是這項工作需要使用三種線性化控制器策略的切換，四旋翼無人機結構冗余，沒有發揮出其飛行性能極限，并且依賴于運動捕捉系統進行外部定位。

發明內容