【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器人运动规划，特别涉及一种面向复杂未知环境的无人机吊运系统运动规划方法及系统。
技术介绍
1、对于未知环境下的自主运输任务，无人机吊运系统与环境构成强耦合系统，难以实现安全自主飞行作业。现有大多研究均考虑已知静态环境下的运动规划方法，用于实现简单环境下的自主运输。然而，在许多实际运用中，将已知静态环境运用于无人机吊运系统是保守的，并且还需要指定特定路点。与传统路径规划方法相比，自适应启发式机器人动力学约束下的路径规划方法是一种有效的方法，能在未知环境下通过考虑整个系统的安全性提高轨迹优化的效率和系统安全性。尽管已经有一些无人机吊运系统自主运动规划的研究结果，但其运动规划效果通常忽略环境的相关影响，难以适应现实中未知复杂的环境。为了促进国家重大工程基础设施空中交互检测运维作业，亟需发展无人机吊运系统相关的运动规划、自主运输能力。
技术实现思路
1、基于上述问题，本专利技术技术方案提出一种面向复杂未知环境的无人机吊运系统运动规划方法及系统，其目的是为了解决
技术介绍
中无人机吊运系统的运动规划的技术问题。
2、本专利技术提供的技术方案如下：
3、一方面，一种面向复杂未知环境的无人机吊运系统运动规划方法，包括如下步骤：
4、步骤s1：构建无人机吊运系统动力学模型；
5、步骤s2：根据动力学模型，推导无人机吊运系统微分平坦输出空间；
6、步骤s3：基于动力学模型以及无人机吊运系统微分平坦输出，采用混合a*算法，构造自适
7、步骤s4：利用无人机吊运系统微分平坦性质，规划无人机吊运系统微分平坦输出空间中的负载状态后，再根据无人机吊运系统的能量消耗和运行时间，构造用负载状态表示的负载轨迹的优化函数；
8、利用微分平坦性质中只需规划微分平坦输出空间中的变量即可实现全维度状态的规划，对于无人机吊运系统，其微分平坦输出空间由负载位置和无人机偏航角组成，那么只需要规划负载位置即可，由此优化函数可以描述成负载轨迹及其高阶导数的线性组合的形式；无人机偏航角的取值属于自行设定值；
9、优化函数是对负载轨迹进行优化，优化函数的构造是由系统的能量消耗以及消耗的时间构成，最终通过优化，可以获得满足约束的负载轨迹多项式；
10、步骤s5：获取多约束条件；
11、根据起点和期望的终点，设置起点与终点约束；基于无人机吊运系统动力学模型，依据负载和无人机耦合特性，设计动力学与绳长约束；利用步骤s3的路径规划算法得到的可行路径，提取无人机吊运系统所在环境中的安全空间，构建安全性约束；
12、步骤s6：在多约束下，对优化函数进行求解，获得安全可行的负载轨迹，提供给非线性负载轨迹跟踪控制器，实现无人机吊运系统在未知复杂环境下的自主运动规划。
13、全文中所提及的负载是指无人机吊运系统吊运的负载；
14、进一步地，所述无人机吊运系统动力学模型的具体构建过程如下：
15、步骤s101：利用牛顿-欧拉方法，构建无人机吊运系统动力学模型如下：
16、
17、
18、
19、
20、
21、
22、其中，公式(1)表示无人机吊运系统的负载的速度，公式(2)和(3)表示无人机吊运系统的负载摆动动力学，公式(4)表示无人机吊运系统的负载平移动力学，公式(5)和(6)表示无人机吊运系统旋转动力学；
23、mq表示无人机吊运系统质量，ml表示负载质量，l表示绳子长度，j表示常数惯性矩阵，g表示重力常数，均为无人机吊运系统的物理参数，其中表示实数集；vl表示惯性坐标系下无人机吊运系统的负载的线速度；表示负载速度；
24、表示惯性坐标系，ow表示惯性坐标系的原点，xw、yw、zw分别表示坐标系的x、y、z轴下负载的线速度；
25、q为由无人机吊运系统的负载坐标系原点ol指向无人机机体坐标系原点ob的单位向量，表示无人机吊运系统的负载的姿态；表示q相对时间的导数；是的转置；
26、表示无人机吊运系统吊运的负载坐标系，ol表示负载坐标系的原点，xl、yl、zl分别表示负载坐标系的x、y、z轴，表示无人机吊运系统中无人机机体坐标系，ob表示机体坐标系的原点，xb、yb、zb分别表示无人机机体坐标系的x、y、z轴；
27、表示惯性坐标系下无人机吊运系统的负载的线加速度，ω和分别表示无人机机体坐标系下的角速度和角加速度；ω表示负载的角速度，表示负载的角加速度，r表示无人机姿态的旋转矩阵，向量e3＝[0,0,1]t，和分别为广义控制力和控制力矩；定义操作符(·)^:表示对于任意a,满足(a)^b＝a×b，其中so(3)为欧氏群，操作符×表示叉乘运算；定义(·)^的逆为(·)∨；
28、步骤s102：以绳子拉力为中间变量，构建无人机吊运系统中无人机牛顿欧拉方程：
29、
30、其中，表示惯性坐标系下无人机吊运系统的线加速度，表示沿绳子上的拉力；
31、步骤s103：以绳子拉力为中间变量，构建如下无人机吊运系统的负载的牛顿欧拉方程：
32、
33、进一步地，所述无人机吊运系统微分平坦输出空间得推导过程为：
34、步骤s201：用无人机吊运系统的负载状态表示由无人机吊运系统的负载坐标系原点ol指向无人机机体坐标系原点ob的单位向量：
35、
36、其中，表示惯性坐标系下无人机吊运系统的负载的线加速度；||||为范数符号；
37、公式(9)表明q可以由负载状态进行表示；
38、由负载状态及其高阶导进行表示ω：
39、结合公式(3)和公式(9)，则ω可改写为：
40、
41、其中，表示q相对于时间的导数，ω表示负载摆动的角速度；
42、依据公式(9)和公式(10)，表明ω可以由负载状态及其高阶导进行表示；
43、步骤s202：引入如下约束条件：qtq＝1 (11)
44、依据公式(11)，t写成：t＝tqtq (12)
45、结合公式(8)和公式(9)，t采用负载状态表示：
46、
47、其中，qt表示q的转置；
48、步骤s203：惯性坐标系下无人机吊运系统的位置xq用负载的位置xl及其高阶导的线性组合表示：
49、
50、步骤s204：根据公式(9)、(10)、(13)、(14)得出，无人机吊运系统的微分平坦输出空间为[xl,ψ]，其中ψ表示机体坐标系下的偏航角。
51、无人机吊运系统动力学中的所有状态可以由微分平坦输出空间中的状态的高阶导数的线性组合的形式描述。
52、进一步地，所述自适应启发搜索的机器人本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种面向复杂未知环境的无人机吊运系统运动规划方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述无人机吊运系统动力学模型的具体构建过程如下：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述无人机吊运系统微分平坦输出空间的推导过程为：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述自适应启发搜索的机器人动力学约束下的路径规划算法的构造过程如下：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，用负载状态表示的负载轨迹的优化函数的构造过程如下：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多约束包括起点、终点约束、动力学约束、以及安全性约束绳长约束，具体构造过程如下：
7.一种基于权利要求1-6任一项所述方法的系统，其特征在于，包括：
8.一种电子终端，其特征在于：至少包括：
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于：存储了计算机程序，所述计算机程序被处理器调用以执行：
【技术特征摘要】
1.一种面向复杂未知环境的无人机吊运系统运动规划方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述无人机吊运系统动力学模型的具体构建过程如下：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述无人机吊运系统微分平坦输出空间的推导过程为：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述自适应启发搜索的机器人动力学约束下的路径规划算法的构造过程如下：
5.根据权利要求1所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：钟杭，李鸿文，王耀南，华和安，张辉，毛建旭，江一鸣，谢核，彭伟星，
申请(专利权)人：湖南大学，
类型：发明
国别省市：
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