基于事件触发的多翼伞无人机系统技术方案

基于事件触发的多翼伞无人机系统，由地面控制站和多个翼伞无人机组成，每个翼伞无人机具有测量传感器模块，翼伞驱动控制模块和舵机，地面控制站具有翼伞姿态解算模块，翼伞姿态控制模块,事件应急模块，翼伞驱动辨识模块和翼伞驱动控制反演模块；翼伞无人机具有驱动模型检测模块；当翼伞无人机的实时姿态变化超过变化裕值，触发事件应急模块；事件应急模块使翼伞驱动控制模块停止工作，翼伞无人机进入自由飞行状态；翼伞驱动控制反演模型获得的电流随时间的具体输入值ζoptimize输入翼伞无人机的翼伞驱动控制模块。本发明专利技术具有翼伞无人机只需要采集数据和执行命令，无需进行运算的基于事件触发的优点。

【技术实现步骤摘要】
基于事件触发的多翼伞无人机系统
本专利技术涉及多个翼伞无人机归航轨迹控制领域。
技术介绍
翼伞无人机是一种具有可控性和滑翔性的降落伞，在军事、航天等领域有着广泛的需求和应用。然后，能否按预定着落点安全着落是整个翼伞控制的目标。随风飘的状态往往使得着落偏差是几公里甚至几十公里，因此，如此采用先进控制方法完成精准空投和定点无损是及其重要的。国内研究翼伞空头系统的研究所和高校主要有北航、南航、航空装备研究所、航宇救生装备有限公司空投部等，焦亮等提出基于混沌粒子群优化算法的翼伞系统轨迹智能算法；熊菁等采用模糊理论的PD控制进行研究；赵敏采用最优控制方法，规划处满足空投要求的最优归航轨迹。我国在这方面的研究起步较晚，实验验证就更少。CN201510824172.5披露了一种翼伞无人机飞行器，包括数据采集模块和用于对数据采集模块采集的数据进行分析处理以及发送控制指令的飞控导航计算机，飞控导航计算机包括惯性解算处理器、数据输入输出处理器和逻辑处理器，逻辑处理器包括由导航控制器和增稳控制器；用于执行飞控导航计算机发出的控制指令，并控制翼伞无人机飞行状态进行变化的执行机构；地面站模块：地面站模块包括用于保证数据通信可靠性的底面测控链路通信模块、用于将翼伞无人机的位置和飞行姿态等数据进行显示的数据显示模块和对翼伞无人机进行任务规划和遥控动作进行控制的地面站，地面站通过底面测控链路通信模块与飞控导航计算机相连接；数据采集模块的输出端通过模数转换模块连接飞控导航计算机的输入端，飞控导航计算机的输出端接执行机构的控制器信号输入端。这种翼伞无人机飞行器与地面站结合，地面站承担了任务规划和遥控动作指令的生成的任务，翼伞无人机飞行器自己承担任务规划和遥控动作指令以外的解算任务，在一定程度上降低了对飞行器运算能力的要求。但是，除了任务规划和遥控动作指令的生成以外，翼伞无人机飞行器需要解算自身的姿态，并将来自地面站的操作人员指令转化为对执行机构的执行指令。该翼伞无人机飞行器对飞控导航计算机仍然具有较高的解算和分析要求。并且，这种翼伞无人机飞行器只适用于只有一架翼伞无人机飞行器的情况，没有考虑多个翼伞无人机系统的行程规划和控制问题，也无法应对气流使翼伞无人机剧烈晃动等突发事件。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种翼伞无人机只需要采集数据和执行命令，无需进行运算的基于事件触发的多翼伞无人机系统。基于事件触发的多翼伞无人机系统，由地面控制站和多个翼伞无人机组成，每个翼伞无人机具有测量传感器模块，翼伞驱动控制模块和舵机，翼伞驱动控制模块使舵机控制操纵绳长度，测量传感器模块测得本翼伞无人机的实时信息，实时信息包括：加速度信息，角速度信息，磁力计确定的方位和操纵绳的长度；地面控制站具有轨迹规划模块；其特征在于：实时信息包括舵机的实际驱动电流；地面控制站具有翼伞姿态解算模块，翼伞姿态控制模块,事件应急模块，翼伞驱动辨识模块和翼伞驱动控制反演模块；翼伞无人机具有驱动模型检测模块；翼伞姿态解算模块接收测量传感器模块发来的舵机驱动电流信息，加速度信息，角速度信息和操纵绳长度信息，并解算为相应翼伞无人机的姿态，翼伞姿态解算模块设定翼伞姿态的变化裕值，当翼伞无人机的实时姿态变化超过变化裕值，触发事件应急模块；事件应急模块使翼伞驱动控制模块停止工作，翼伞无人机进入自由飞行状态；翼伞驱动辨识模块建立舵机驱动模型其中为驱动电流的输入，u(t)为操纵绳长度的输出，A为控制系数，B为状态系数；翼伞驱动辨识模块用参数估计法完成对控制系数A和状态系数B的确定，并将控制系数A和状态系数B分别输入翼伞无人机的驱动模型检测模块和翼伞驱动控制模块；最优操纵绳控制曲线uTAR输入翼伞驱动控制反演模块，翼伞驱动控制反演模型求解：目标函数为约束条件为状态约束为其中为翼伞驱动控制模块输出的最小电流，为翼伞驱动控制模块输出的最大电流，为电流随时间的变化函数，求得的结果为电流随时间的具体输入值翼伞驱动控制反演模型获得的电流随时间的具体输入值输入翼伞无人机的翼伞驱动控制模块。翼伞驱动控制模块只需将来自地面控制站的电流值输入执行机构即可，执行机构即可使操纵绳长度达到要求的目标，翼伞驱动控制模块无需解算操纵绳长度需要对应的使执行机构动作的电流值。进一步，，测量传感器模块持续向翼伞姿态解算模块发送信息；事件应急模块被触发指定时长后，若翼伞无人机的姿态变化仍超过变化裕值，翼伞驱动控制模块向舵机输入。稳定翼伞无人机姿态的电流信号。进一步，测量传感器模块包括电流测量模块，惯性传感单元，磁力计，GPD定位仪和风速测量模块。进一步，翼伞驱动辨识模块确定控制系数A和状态系数B的过程包括：步骤1：接收翼伞无人机的电流测量模块记录的参数辨识区间[0,Ttest]电流随时间的变化函数的变化情况，记为步骤2：记录操纵绳长度的输出，记为步骤3：求解最小值其中Ttest为参数辨识所需的时间；步骤4：将带入通过数值求解得到u(t)，继而求解出然后通过智能优化算法完成参数A，B的估计。进一步，驱动模型检测模块判断舵机驱动模型的输出和实际操纵绳的长度信息是否匹配，当两者出现明显不匹配时，触发事件应急模块，并将驱动控制模块的实时电流和当前操纵绳的长度信息传送给地面控制站。明显不匹配指的是实际操纵绳长度与舵机驱动模型的输出之间的差值大于设定裕值。进一步，轨迹规划模块包含多翼伞轨迹归航模型，多翼伞轨迹归航的全离散单元和AMPL优化单元；多翼伞轨迹归航模型中，翼伞无人机的运动学模型为：其中，R为翼伞无人机是总数，xr,yr,z表示第r个翼伞无人机在大地坐标系中坐标，νr表示第r个翼伞无人机的水平飞行速度，表示第r个翼伞无人机测量到的水平风速，νz表示翼伞无人机的垂直下落速度，θr表示第r个翼伞无人机的转弯角度，ur表示第r个翼伞无人机的操纵绳长度。各个翼伞无人机运动区域的限制条件为：翼伞无人机之间的安全距离xmar,ymar设定为：xr-xb≥xmar,yr-yb≥ymar；r＝1,2,...,R；b＝1,2,...,R；r≠b；以期望降落点坐标和转弯角度为目标函数为：T为翼伞无人机的降落总时间；多翼伞轨迹归航的全离散单元将xr,yr,z,θr,ur,在时域中离散成NE份子时间区间，离散后的时间表示为t＝tm+hmτ，在每个子时间区间中，状态变量表示为：Ks为整数；状态变量必须满足的连续性条件为：仅连续性条件中，m＝1,2,...,NE-1；控制变量表示为Ku为整数；控制变量必须满足的连续性条件为：仅连续性条件中，m＝1,2,...,NE-1；全离散的运动学方程为：限制条件全离散为：安全距离全离散为：全离散的轨迹归航模型的目标函数为：；；；AMPL优化单元优化求解全离散的轨迹归航模型及其目标函数，得到每个翼伞无人机的最优轨迹和最优控制曲线；并以每个翼伞无人机的最优轨迹和最优控制曲线作为集中优化的初始猜测求解多个翼伞无人机的归航轨迹；再将验证的归航轨迹验证是否满足状态变量的约束，连续性条件和任意两个翼伞机器人之间的安全距离是否满足；若满足，则将最优轨迹和最优控制曲线输入翼伞驱动控制反演模块；若不满足，则再次计算最优轨迹和最优控制曲线。进一步，每个翼伞无人机的测量传感器模块向翼伞姿态解算模块发送实时信息；地面控制站设有滚动时域实时控本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于事件触发的多翼伞无人机系统，由地面控制站和多个翼伞无人机组成，每个翼伞无人机具有测量传感器模块，翼伞驱动控制模块和舵机，翼伞驱动控制模块使舵机控制操纵绳长度，测量传感器模块测得本翼伞无人机的实时信息，实时信息包括：加速度信息，角速度信息，磁力计确定的方位和操纵绳的长度；地面控制站具有轨迹规划模块；其特征在于：实时信息包括舵机的实际驱动电流；地面控制站具有翼伞姿态解算模块，翼伞姿态控制模块,事件应急模块，翼伞驱动辨识模块和翼伞驱动控制反演模块；翼伞无人机具有驱动模型检测模块；翼伞姿态解算模块接收测量传感器模块发来的舵机驱动电流信息，加速度信息，角速度信息和操纵绳长度信息，并解算为相应翼伞无人机的姿态，翼伞姿态解算模块设定翼伞姿态的变化裕值，当翼伞无人机的实时姿态变化超过变化裕值，触发事件应急模块；事件应急模块使翼伞驱动控制模块停止工作，翼伞无人机进入自由飞行状态；翼伞驱动辨识模块建立舵机驱动模型

【技术特征摘要】
1.基于事件触发的多翼伞无人机系统，由地面控制站和多个翼伞无人机组成，每个翼伞无人机具有测量传感器模块，翼伞驱动控制模块和舵机，翼伞驱动控制模块使舵机控制操纵绳长度，测量传感器模块测得本翼伞无人机的实时信息，实时信息包括：加速度信息，角速度信息，磁力计确定的方位和操纵绳的长度；地面控制站具有轨迹规划模块；其特征在于：实时信息包括舵机的实际驱动电流；地面控制站具有翼伞姿态解算模块，翼伞姿态控制模块,事件应急模块，翼伞驱动辨识模块和翼伞驱动控制反演模块；翼伞无人机具有驱动模型检测模块；翼伞姿态解算模块接收测量传感器模块发来的舵机驱动电流信息，加速度信息，角速度信息和操纵绳长度信息，并解算为相应翼伞无人机的姿态，翼伞姿态解算模块设定翼伞姿态的变化裕值，当翼伞无人机的实时姿态变化超过变化裕值，触发事件应急模块；事件应急模块使翼伞驱动控制模块停止工作，翼伞无人机进入自由飞行状态；翼伞驱动辨识模块建立舵机驱动模型其中为驱动电流的输入，u(t)为操纵绳长度的输出，A为控制系数，B为状态系数；翼伞驱动辨识模块用参数估计法完成对控制系数A和状态系数B的确定，并将控制系数A和状态系数B分别输入翼伞无人机的驱动模型检测模块和翼伞驱动控制模块；最优操纵绳控制曲线uTAR输入翼伞驱动控制反演模块，翼伞驱动控制反演模型求解：目标函数为约束条件为状态约束为其中为翼伞驱动控制模块输出的最小电流，为翼伞驱动控制模块输出的最大电流，为电流随时间的变化函数，求得的结果为电流随时间的具体输入值翼伞驱动控制反演模型获得的电流随时间的具体输入值输入翼伞无人机的翼伞驱动控制模块。2.如权利要求1所述的基于事件触发的多翼伞无人机系统，其特征在于：事件应急模块被触发时，测量传感器模块持续向翼伞姿态解算模块发送信息；事件应急模块被触发指定时长后，若翼伞无人机的姿态变化仍超过变化裕值，翼伞驱动控制模块向舵机输入为电流随时间的具体输入值。3.如权利要求2所述的基于事件触发的多翼伞无人机系统，其特征在于：测量传感器模块包括电流测量模块，惯性传感单元，磁力计，GPD定位仪和风速测量模块。4.如权利要求3所述的基于事件触发的多翼伞无人机系统，其特征在于：翼伞驱动辨识模块确定控制系数A和状态系数B的过程包括：步骤1：接收翼伞无人机的电流测量模块记录的参数辨识区间[0,Ttest]电流随时间的变化函数的变化情况，记为步骤2：记录操纵绳长度的输出，记为步骤3：求解最小值其中Ttest为参数辨识所需的时间；步骤4：将带入通过数值求解得到u(t)，继而求解出然后通过智能优化算法完成参数A，B的估计。5.如权利要求4所述的基于事件触发的多翼伞无人机系统，其特征在于：驱动模型检测模块判断舵机驱动模型的输出和实际操纵绳的长度信息是否匹配，当两者出现明显不匹配时，触发事件应急模块，并将驱动控制模块的实时电流和当前操纵绳的长度信息传送给地面控制站。明显不匹配指的是实际操纵绳长度与舵机驱动模型的输出之间的差值大于设定裕值。6.如权利要求5所述的基于事件触发的多翼伞无人机系统，其特征在于：轨迹规划模块包含多翼伞轨迹归航模型，多翼伞轨迹归航的全离散单元和AMPL优化单元；多翼伞轨迹归航模型中，翼伞无人机的运动学模型为：；其中，R为翼伞无人机是总数，xr,yr,z表示第r个翼伞无人机在大地坐标系中坐标，νr表示第r个翼伞无人机的水平飞行速度，表示第r个翼伞无人机测量到的水平风速，νz表示翼伞无人机的垂直下落速度，θr表示第r个翼伞无人机的转弯角度，ur表示第r个翼伞无人机的操纵绳长度。各个翼伞无人机运动区域的限制条件为：

【专利技术属性】
技术研发人员：陈将进，陈特欢，
申请(专利权)人：宁波大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33