多旋翼无人机的机械臂抓取动力学分析和控制研究
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【摘要】:多旋翼无人机(Multi-rotors)的快速发展将机器人的运用由地面扩展到了空中,给人类的生产生活带来了很大的变化。目前的无人机运用大多是通过搭载摄像头等传感器实现对地面的拍摄和监控。但是这些运用普遍缺少与环境物体之间的主动交互。通过旋翼无人机搭载机械臂,让无人机能够对环境物体进行操作,这将极大地扩展无人机的应用范围。多旋翼无人机的抓取有别于传统旋翼无人机的控制,其主要难点在于无人机和机械臂的动力学相互耦合,模型更加复杂。此外,在飞行过程中,需要根据目标物体的实际位姿规划出准确的飞行轨迹,对于具有高维状态量的无人机复合系统而言,传统的A*或者基于运动采样RRT等轨迹规划方法无法正常使用,因此需要一种新的规划方法。首先本文通过欧拉-拉格朗日方程建立了四旋翼无人机-机械臂复合系统的三维动力学模型,而美国宾州大学GRASP实验室的无人机抓取模型则是本文模型在x-z平面上的特例。接着,为了解决传统轨迹规划方法难以用在无人机等多维状态情况下,基于上述模型,本文利用迭代线性二次调节方法(i LQR)设计了一种新的复合系统轨迹规划器,该方法基于系统的非线性动力学模型,构造非二次的代价函数,并通过对动力学模型进行线性化、代价函数二次化,最终获得系统的空间三维运动轨迹;而目前经典的最小化Snap方法则是利用微分平滑获得无人机的期望轨迹,规划方法虽然比较简单,但其规划并不是基于模型的。再接着,本文将结合无人机和机械臂的特点,基于PID、几何空间方法和加速度前馈控制方法,设计了相应的控制器跟踪期望轨迹。无人机的控制采用内外环控制,得到驱动无人机运动的推力和力矩。对于机械臂本文使用简单的PID控制器控制它的转动。为了验证本文提出的方法,本文对基于Gazebo的ROS无人机仿真系统Rotors-Simulator进行重要扩展,建立了基于动力学引擎ODE的无人机-机械臂仿真平台,并在该平台验证无人机-机械臂复合系统动力学模型、轨迹规划器和跟踪控制器。由于采用了先进的动力学引擎,该平台与实际无人机的动力学特性十分接近。最后通过仿真对比实验,验证了本文提出的方法的有效性,并且其效果优于现有的方法。本文提出的方法和建立的仿真平台,除了可以直接应用于无人机机械臂抓取规划和控制中,还可以进一步扩展到移动机械臂、太空机械臂以及无人机悬挂物等研究领域,对于其他研究人员是个重要参考,对于我国掌握无人自主系统的路径规划和跟踪控制核心技术有重要意义。
【关键词】:多旋翼无人机抓取 轨迹规划 迭代线性二次调节器 跟踪控制器 最小化Snap规划器
【学位授予单位】:哈尔滨工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TP242
【目录】:
- 摘要4-6
- ABSTRACT6-10
- 第1章 绪论10-17
- 1.1 课题研究背景及意义10-12
- 1.2 多旋翼无人机抓取的研究现状与分析12-15
- 1.2.1 国内研究现状12
- 1.2.2 国外研究现状12-15
- 1.2.3 国内外研究现状总结15
- 1.3 本文主要研究内容15-16
- 1.4 本文组织结构16-17
- 第2章 多旋翼无人机抓取的动力学模型建立17-30
- 2.1 多旋翼无人机的飞行原理17-19
- 2.2 动力学模型建立19-26
- 2.3 动力学模型在x-z平面上的简化分析26-28
- 2.4 本章小结28-30
- 第3章 抓取运动的轨迹规划器设计30-46
- 3.1 算法介绍30-31
- 3.1.1 最小化Snap规划算法30
- 3.1.2 迭代线性二次调节器30-31
- 3.2 基于最小化Snap的规划算法31-37
- 3.2.1 微分平滑31-33
- 3.2.2 轨迹规划33-37
- 3.3 基于i LQR的轨迹规划算法37-45
- 3.3.1 i LQR问题定义37-39
- 3.3.2 代价函数及其二次化39-42
- 3.3.3 轨迹规划42-45
- 3.4 本章小结45-46
- 第4章 轨迹跟踪控制器设计46-52
- 4.1 旋翼无人机的控制46-51
- 4.1.1 控制器结构46-47
- 4.1.2 基于几何空间SE(3)的跟踪误差47-48
- 4.1.3 跟踪控制器48-51
- 4.2 机械臂控制51
- 4.3 本章小结51-52
- 第5章 仿真结果及对比分析52-61
- 5.1 平台搭建52-55
- 5.2 结果与分析55-60
- 5.2.1 最小化Snap方法的结果分析55-57
- 5.2.2 i LQR方法的结果分析57-59
- 5.2.3 两种方法的对比59-60
- 5.3 本章小结60-61
- 结论61-63
- 参考文献63-68
- 致谢68
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