本文關(guān)鍵詞：多旋翼無人機的機械臂抓取動力學(xué)分析和控制研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：多旋翼無人機(Multi-rotors)的快速發(fā)展將機器人的運用由地面擴展到了空中,給人類的生產(chǎn)生活帶來了很大的變化。目前的無人機運用大多是通過搭載攝像頭等傳感器實現(xiàn)對地面的拍攝和監(jiān)控。但是這些運用普遍缺少與環(huán)境物體之間的主動交互。通過旋翼無人機搭載機械臂,讓無人機能夠?qū)Νh(huán)境物體進行操作,這將極大地擴展無人機的應(yīng)用范圍。多旋翼無人機的抓取有別于傳統(tǒng)旋翼無人機的控制,其主要難點在于無人機和機械臂的動力學(xué)相互耦合,模型更加復(fù)雜。此外,在飛行過程中,需要根據(jù)目標物體的實際位姿規(guī)劃出準確的飛行軌跡,對于具有高維狀態(tài)量的無人機復(fù)合系統(tǒng)而言,傳統(tǒng)的A*或者基于運動采樣RRT等軌跡規(guī)劃方法無法正常使用,因此需要一種新的規(guī)劃方法。首先本文通過歐拉-拉格朗日方程建立了四旋翼無人機-機械臂復(fù)合系統(tǒng)的三維動力學(xué)模型,而美國賓州大學(xué)GRASP實驗室的無人機抓取模型則是本文模型在x-z平面上的特例。接著,為了解決傳統(tǒng)軌跡規(guī)劃方法難以用在無人機等多維狀態(tài)情況下,基于上述模型,本文利用迭代線性二次調(diào)節(jié)方法(i LQR)設(shè)計了一種新的復(fù)合系統(tǒng)軌跡規(guī)劃器,該方法基于系統(tǒng)的非線性動力學(xué)模型,構(gòu)造非二次的代價函數(shù),并通過對動力學(xué)模型進行線性化、代價函數(shù)二次化,最終獲得系統(tǒng)的空間三維運動軌跡;而目前經(jīng)典的最小化Snap方法則是利用微分平滑獲得無人機的期望軌跡,規(guī)劃方法雖然比較簡單,但其規(guī)劃并不是基于模型的。再接著,本文將結(jié)合無人機和機械臂的特點,基于PID、幾何空間方法和加速度前饋控制方法,設(shè)計了相應(yīng)的控制器跟蹤期望軌跡。無人機的控制采用內(nèi)外環(huán)控制,得到驅(qū)動無人機運動的推力和力矩。對于機械臂本文使用簡單的PID控制器控制它的轉(zhuǎn)動。為了驗證本文提出的方法,本文對基于Gazebo的ROS無人機仿真系統(tǒng)Rotors-Simulator進行重要擴展,建立了基于動力學(xué)引擎ODE的無人機-機械臂仿真平臺,并在該平臺驗證無人機-機械臂復(fù)合系統(tǒng)動力學(xué)模型、軌跡規(guī)劃器和跟蹤控制器。由于采用了先進的動力學(xué)引擎,該平臺與實際無人機的動力學(xué)特性十分接近。最后通過仿真對比實驗,驗證了本文提出的方法的有效性,并且其效果優(yōu)于現(xiàn)有的方法。本文提出的方法和建立的仿真平臺,除了可以直接應(yīng)用于無人機機械臂抓取規(guī)劃和控制中,還可以進一步擴展到移動機械臂、太空機械臂以及無人機懸掛物等研究領(lǐng)域,對于其他研究人員是個重要參考,對于我國掌握無人自主系統(tǒng)的路徑規(guī)劃和跟蹤控制核心技術(shù)有重要意義。
【關(guān)鍵詞】：多旋翼無人機抓取 軌跡規(guī)劃 迭代線性二次調(diào)節(jié)器 跟蹤控制器 最小化Snap規(guī)劃器
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP242
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-17
• 1.1 課題研究背景及意義10-12
• 1.2 多旋翼無人機抓取的研究現(xiàn)狀與分析12-15
• 1.2.1 國內(nèi)研究現(xiàn)狀12
• 1.2.2 國外研究現(xiàn)狀12-15
• 1.2.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀總結(jié)15
• 1.3 本文主要研究內(nèi)容15-16
• 1.4 本文組織結(jié)構(gòu)16-17
• 第2章 多旋翼無人機抓取的動力學(xué)模型建立17-30
• 2.1 多旋翼無人機的飛行原理17-19
• 2.2 動力學(xué)模型建立19-26
• 2.3 動力學(xué)模型在x-z平面上的簡化分析26-28
• 2.4 本章小結(jié)28-30
• 第3章 抓取運動的軌跡規(guī)劃器設(shè)計30-46
• 3.1 算法介紹30-31
• 3.1.1 最小化Snap規(guī)劃算法30
• 3.1.2 迭代線性二次調(diào)節(jié)器30-31
• 3.2 基于最小化Snap的規(guī)劃算法31-37
• 3.2.1 微分平滑31-33
• 3.2.2 軌跡規(guī)劃33-37
• 3.3 基于i LQR的軌跡規(guī)劃算法37-45
• 3.3.1 i LQR問題定義37-39
• 3.3.2 代價函數(shù)及其二次化39-42
• 3.3.3 軌跡規(guī)劃42-45
• 3.4 本章小結(jié)45-46
• 第4章 軌跡跟蹤控制器設(shè)計46-52
• 4.1 旋翼無人機的控制46-51
• 4.1.1 控制器結(jié)構(gòu)46-47
• 4.1.2 基于幾何空間SE(3)的跟蹤誤差47-48
• 4.1.3 跟蹤控制器48-51
• 4.2 機械臂控制51
• 4.3 本章小結(jié)51-52
• 第5章 仿真結(jié)果及對比分析52-61
• 5.1 平臺搭建52-55
• 5.2 結(jié)果與分析55-60
• 5.2.1 最小化Snap方法的結(jié)果分析55-57
• 5.2.2 i LQR方法的結(jié)果分析57-59
• 5.2.3 兩種方法的對比59-60
• 5.3 本章小結(jié)60-61
• 結(jié)論61-63
• 參考文獻63-68
• 致謝68

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