一种针对多源干扰的无人机机械臂末端位姿控制方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113618743A(43)申请公布日2021.11.09(21)申请号202110993793.1(22)申请日2021.08.27(71)申请人北京航空航天大学杭州创新研究院地址310051浙江省杭州市滨江区长河街道创慧街18号(72)发明人郭雷吕尚可余翔王萌陈瑞(74)专利代理机构北京科迪生专利代理有限责任公司11251代理人张乾桢(51)Int.Cl.B25J9/16(2006.01)权利要求书3页说明书7页附图2页(54)发明名称一种针对多源干扰的无人机机械臂末端位姿控制方法(57)摘要本发明涉及一种针对多源干扰的无人机机械臂末端位姿控制方法，目标是实现特种无人机系统在多源干扰的情况下末端高精度控制。首先，建立特种无人机机械臂末端位姿控制系统多源干扰模型，其次针对系统标称模型设计鲁棒H∞控制器；然后针对多源干扰，设计干扰观测器，对外部干扰和模型不确定性进行估计和补偿；最后，通过合理的选取鲁棒H∞控制器和干扰观测器的参数，保证了机械臂末端位姿的高精度控制。本发明基于复合分层抗干扰控制架构，实现了特种无人机系统在多源干扰下机械臂末端的高精度位姿控制，适用于应急救援、狭小空间内非合作目标捕获等特种任务。CN113618743ACN113618743A权利要求书1/3页1.一种针对多源干扰的无人机机械臂末端位姿控制方法，其特征在于，步骤如下：第一步，建立含有基座抖动和模型不确定性的机械臂耦合动力学方程；第一步，建立含有基座抖动和模型不确定性的机械臂耦合动力学方程；第二步，根据机械臂系统动力学模型的标称部分，设计鲁棒H∞控制器，保证无人机机械臂末端在无外界干扰的情况下跟踪轨迹的精确性和稳定性；第三步，根据载荷振动干扰模型和系统的性能指标，设计干扰观测器对外界干扰进行实时估计与补偿；第四步，机械臂和无人机系统耦合无人机的基座抖动干扰被合理的等效为机械臂的期望轨迹受到了干扰影响而发生了偏差，针对这一基座抖动干扰，设计干扰观测器对其进行实时的估计和补偿，以保证机械臂末端高精度跟踪轨迹。2.根据权利要求1所述的一种针对多源干扰的无人机机械臂末端位姿控制方法，其特征在于，所述第一步，建立含有基座抖动和模型不确定性的机械臂耦合动力学方程，具体如下：针对特种无人机机械臂系统的模型不确定性，并同时考虑基座抖动的外部干扰建立整体的机械臂系统动力学模型，表示如下：其中，状态向量q,分别表示机械臂各个关节的转动角度，转动角速度和转动角加速度，τ代表系统的控制输入力矩，H0是系统正定的惯性矩阵标称部分，为包含了科氏力和向心力矩阵的标称部分，G0(q)表示重力矩阵的标称部分，ΔH(q),ΔG(q)分别表示系统惯性矩阵，科氏力矩阵和重力矩阵的不确定部分，在实际的抓取作业中，未知目标的质量体积等参数都不会超出系统的最大载荷，因此模型不确定性干扰d1为有界干扰；：d0表示系统所受到的载荷干扰，该载荷干扰的动力学模型表示为：其中，W为干扰子系统的状态变量；σ表示噪声；为干扰子系统的状态矩阵，m为干扰频率；N为干扰子系统的输出矩阵。3.根据权利要求1所述的一种针对多源干扰的无人机机械臂末端位姿控制方法，其特征在于，所述第二步，根据机械臂系统动力学模型的标称部分，设计鲁棒H∞控制器，保证特种无人机机械臂末端在无外界干扰的情况下跟踪轨迹的精确性和稳定性；控制律具体的表达式为：其中，表示系统的误差状态向量，eq＝q‑qd表示机械臂系统关节角的轨迹跟踪误差，K为待求的反馈增益；；联立机械臂系统动力学模型的公式(1)，得关节角误差动力学方程为：2CN113618743A权利要求书2/3页令方程可重写成状态空间形式为：状态矩阵I表示单位矩阵；定义机械臂系统的性能输出为Z＝Cx为选取的性能矩阵，其中x为定义的系统状态向量，当选取的参数r,P1和满足下列不等式时，就可以通过选取反馈增益保证机械臂系统满足给定的性能指标sym(M)＝M+MT。4.根据权利要求1所述的一种针对多源干扰的无人机机械臂末端位姿控制方法，其特征在于，所述第三步，根据载荷振动干扰模型和系统的性能指标，设计干扰观测器对外界干扰进行实时估计与补偿，首先，写出状态与干扰的增广系统模型，给出干扰观测器结构；然后，结合第二步中的鲁棒H∞控制器参数，选取干扰观测器的参数；具体的，所述的第三步动力学干扰观测器，将干扰观测器的观测误差视为一个新的状态变量，与关节角跟踪误差组成一个新的增广系统；针对干扰的特性，设计如下干扰观测器：其中，为估计的外界干扰，为估计的干扰子系统的状态变量，x为上文定义的误差状态向量，为辅助变量，L为待设计的观测器增益；；干扰观测器得到干扰估计值后，与鲁棒H∞控制器输出的标称控制量u复合，此时特种无人机机械臂系统的控制输入