【技术实现步骤摘要】
基于观测器的多无人机协同运输系统控制方法
[0001]本专利技术属于多智能体编队控制领域,更具体地,涉及一种基于观测器的多无人机协同运输系统控制方法。
技术介绍
[0002]多智能体编队控制是当前多智能体系统研究的热点问题,它是指由多个智能体组成的团队在向特定目标或特定方向运动的过程中,相互之间保持预定的几何形态。多智能体编队控制在军事、航天和工业等各个领域具有广泛的应用,例如实现移动机器人、无人机、潜艇、卫星和航天飞行器等运动载体的编队控制。在军事领域中,多移动机器人采用合理的编队可以代替士兵执行恶劣和危险环境下的诸如侦察、搜寻、排雷和巡逻等军事任务。以侦察任务为例,单个机器人获取环境信息的能力通常有限,但如果多个机器人保持合理的队形,分工获取周围的环境信息,就有可能迅速且准确地感知群体所在区域的环境信息,使群体的资源利用率比成员随机分布时更高。在航天领域,卫星编队不但可大大降低系统成本,提高系统的可靠性和生存能力,而且可扩展和超越传统单个卫星的功能,完成许多单个航天器不可能完成的任务。
[0003]多无人机协同运输是多智能体编队的一个重要应用方向。一方面,为了实现对多无人机协同运输系统的控制,首先需要对多无人机协同运输系统进行动力学建模。然而,在建立多无人机协同运输系统动力学模型的过程中,由于绳系约束的存在,利用传统的拉格朗日方法会造成动力学方程中出现高阶微分的情况,高阶微分的存在会导致动力学方程因求解运算量过大而难以求解,从而无法获得对无人机的控制量。另一方面,在对多无人机协同运输系统进行控制的过程中, ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.基于观测器的多无人机协同运输系统控制方法,其特征在于,包括:确定构成多无人机协同运输系统的多无人机的编队队形参数;构建无约束下的单无人机动力学方程;根据所述多无人机的编队队形参数和所述无约束下的单无人机动力学方程,并基于Udwaida
‑
Kalaba理论构建绳系约束下的所述多无人机的动力学方程;根据所述多无人机的动力学方程,构建状态观测器和状态扩张观测器;根据所述状态观测器和所述状态扩张观测器获取目标单无人机的外环控制参数;根据所述目标单无人机的外环控制参数,并基于快速终端滑模控制方法对所述目标单无人机进行内环控制。2.根据权利要求1所述的多无人机协同运输系统控制方法,其特征在于,所述多无人机的编队队形参数包括编队偏差矩阵、无人机的起始位置矩阵、无人机的目标位置矩阵、负载的起始位置和负载的目标位置。3.根据权利要求2所述的多无人机协同运输系统控制方法,其特征在于,所述编队偏差矩阵的表达式为:ΔX=[ΔX1,ΔX2,...,ΔX
i
]
T
上式中,ΔX
i
为第i个无人机的偏差向量,T表示转置;所述无人机的起始位置矩阵的表达式为:X0=[X
01
,X
02
,...,X
0i
]
T
上式中,X
0i
为第i个无人机的起始位置,X0=X
l0
+ΔX,X
l0
为所述负载的起始位置;所述无人机的目标位置矩阵的表达式为:X
d
=[X
d1
,X
d2
,...,X
di
]
T
上式中,X
di
为第i个无人机的目标位置,X
d
=X
ld
+ΔX,X
ld
为所述负载的目标位置。4.根据权利要求3所述的多无人机协同运输系统控制方法,其特征在于,所述无约束下的单无人机动力学方程的表达式为:的单无人机动力学方程的表达式为:的单无人机动力学方程的表达式为:的单无人机动力学方程的表达式为:的单无人机动力学方程的表达式为:的单无人机动力学方程的表达式为:
上式中,x、y和z分别为无人机在世界坐标系下的x轴坐标值、y轴坐标值和z轴坐标值,φ、θ和ψ分别为无人机的滚转角、俯仰角和偏航角,u1、u2、u3和u4分别为无人机四个通道的控制输入,m为无人机的质量,d
fx
、d
fy
和d
fz
分别为无人机在x方向、y方向和z方向上受到的干扰力,I
x
、I
y
和I
z
分别为无人机在x方向、y方向和z方向上的转动惯量,J
r
为无人机桨叶的转动惯量,l为无人机桨叶到无人机质心的距离,d
φ
、d
θ
和d
ψ
分别为无人机在φ方向、θ方向和ψ方向上受到的干扰力矩的作用,Ω=Ω1‑
Ω2+Ω3‑
Ω4,Ω1、Ω2、Ω3和Ω4分别为无人机四个桨叶的转动速度,g为重力加速度。5.根据权利要求4所述的多无人机协同运输系统控制方法,其特征在于,所述多无人机的动力学方程的表达式为:上式中,a
ci
为绳系约束下的第i个无人机的加速度,a
cl
为绳系约束下的负载的加速度,a
u
为未受到绳系约束的系统加速度,a
ui
为未受到绳系约束的第i个无人机的加速度,a
ul
为未受到绳系约束的负载的加速度,M=diag(m1,...,m
i
,...m
N
,m
l
)∈R
(N+1)
×
(N+1)
,m
i
和m
l
分别为第i个无人机的质量和负载的质量,代表克罗内克积,I3为维度是3的单位矩阵;的单位矩阵;X
i
为第i个无人机的坐标,为Moore
‑<...
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