一种飞行双臂系统的质心补偿控制方法及系统

1.本发明属于非线性欠驱动机电系统自动控制技术领域，尤其涉及一种飞行双臂系统的质心补偿控制方法及系统。


背景技术：

2.本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。
3.无人机，全称无人驾驶飞行器(unmanned aerial vehicle)，是一种具有起降和着陆功能的不载人飞行器，可以在复杂环境中完成侦察、监视、传输、运送、通信等具有挑战性的任务，具有成本低廉、无伤亡、低损耗、可重复使用等优点，目前已应用到军事、民用、科学研究三大领域；无人机正向着小型化、智能化、专业化的方向发展，同时也获得了多方面的支持以及市场的投资，各方面对其支出日益增加。
4.按照飞行器的机械设计结构，可以将无人机分为固定翼、扑翼以及旋翼三大类，目前固定翼飞行器和旋翼飞行器的应用技术已经比较成熟，在日常生活中也广泛应用，而扑翼飞行器由于制作材料以及传感器的限制，技术还不成熟；其中，旋翼飞行器具有较强的机动性能以及良好的灵活性，并且体型较小，应用最为广泛，在搜索救援、货物运输、林火监测等诸多方面发挥巨大作用；与此同时，相较于研究更早、更深的地面移动机器人来说，旋翼飞行器机动性、灵活性更强，受地势、地形的限制更小，可以极大地扩展工作范围。
5.无人机与机械臂的结合拥有极大的研究价值和应用前景，由无人机和机械臂组成的飞行机械臂系统(unmanned aerial manipulators)相较于地面移动机器人来说，可以将作业范围扩展至空中三维空间，同时，也可以极大扩展无人机的作业能力和应用范围；也就是说，飞行机械臂系统可以将无人机的适用性从被动场景，如搜索救援、监控监视，扩展到主动场景，如施工、装配以及抓取等；由于所需任务的多样性，多数科研工作者选择独立设计组装飞行机械臂，而不用目前市面上可得到的商业机械臂；zhang等人以抓取移动物体为目标，设计了一套飞行机械臂系统，该系统由一个六旋翼和一个七自由度机械臂组成；除了串联机械臂之外，并联机械臂也发展迅速，kamel等人设计了一套由并联机械臂组成的飞行机械臂系统，虽然控制精度更高，但工作空间会较小。
6.受限于单臂的操作能力和灵活性，在很多场景下，仅仅一只手臂难以完成所需任务，比如抓取大型物体、开关阀门等等；suarez等人提出一种重量轻、转动惯量小的飞行双臂操作系统，与人类手臂类似且灵活轻便、装配简单，可实现抓取大型物体的功能；lippiello等人对飞行双臂系统提出了三种基于图像的视觉阻抗控制器，允许装备相机和力/力矩传感器的飞行双臂系统进行物理交互。
7.相较于飞行单臂系统，飞行双臂系统的耦合更加复杂，无人机受机械臂的影响更加剧烈，只有将这部分影响妥善处理，才能够实现系统的安全平稳运行；现有控制方法，难以保证飞行双臂系统平稳高效地完成既定任务，不能对飞行双臂系统进行行之有效的控制。


技术实现要素：

8.为克服上述现有技术的不足，本发明提供了一种飞行双臂系统的质心补偿控制方法及系统，利用动量定理在不进行任何线性化操作的情况下建立无人机的动力学模型，设计扰动观测器对无人机所受影响进行准确估计，在解决双臂的存在及其运动对无人机产生的影响的基础上，提高飞行双臂系统的定位精度，从而实现对飞行双臂系统进行有效、安全的控制。
9.为实现上述目的，本发明的一个或多个实施例提供了如下技术方案：
10.本发明第一方面提供了一种飞行双臂系统的质心补偿控制方法；
11.一种飞行双臂系统的质心补偿控制方法，包括：
12.根据测量的双臂几何参数，建立机械臂运动学模型；
13.基于机械臂运动学模型，考虑机械臂运动对无人机质心的影响，利用质点系的动量定理，建立无人机动力学模型；
14.基于无人机动力学模型，设计扰动观测器，构建非线性扰动补偿控制器；
15.实时获取飞行双臂系统的状态反馈信号，利用非线性扰动补偿控制器，计算将无人机精确定位到目标位置的控制信号，在控制信号的驱动下，完成无人机的精确定位。
16.进一步的，所述双臂几何参数，包括机械臂中相邻两个关节之间的距离；
17.根据双臂几何参数，构建dh参数表，得到各关节坐标系之间的坐标变换矩阵，进而计算得到的机械臂运动学模型为：
[0018][0019]
其中，是关节坐标系之间的转换矩阵，br
i1
、
iri1
分别为第i个关节的质心在机体坐标系fb和关节坐标系f
i1
下的位置。
[0020]
进一步的，结合质点系的动量定理，建立的无人机动力学模型如下所示：
[0021][0022]
其中，m
t
＝mb+mr+m
l
为飞行双臂系统总质量,wpb表示飞行双臂系统在世界坐标系fw下的位置坐标，是对wpb进行二阶求导，得到加速度，wrb表示飞行双臂系统在世界坐标系fw下的旋转矩阵，e3表示单位向量[0，0，1]
t
，g为重力加速度，u是飞行双臂系统的控制信号，u＝[u
x
，uy，uz]
t
，u
x
、uy、uz分别为x轴、y轴和z轴方向的控制信号,fd、τd表示机械臂对无人机引起的力和力矩扰动。
[0023]
进一步的，所述扰动观测器为：
[0024][0025][0026]
其中，是对d的估计，d表示借助扰动观测器进行双臂对无人机造成的影响的估计部分，是正定增益矩阵，ζ为辅助变量。
[0027]
进一步的，所述非线性扰动补偿控制器为：
[0028][0029]
其中，表示无人机位置误差，为正定对角增益矩阵，为正定对角增益矩阵，fc表示无人机所受到的可补偿扰动，表示扰动观测器输出的估计值。
[0030]
进一步的，所述状态反馈信号，包括无人机位姿及系统质心位置。
[0031]
本发明第二方面提供了一种飞行双臂系统的质心补偿控制系统。
[0032]
一种飞行双臂系统的质心补偿控制系统，包括机械臂模型构建模块、无人机模型构建模块、补偿控制器构建模块和无人机定位控制模块：
[0033]
机械臂模型构建模块，被配置为：根据测量的双臂几何参数，建立机械臂运动学模型；
[0034]
无人机模型构建模块，被配置为：基于机械臂运动学模型，考虑机械臂运动对无人机质心的影响，利用质点系的动量定理，建立无人机动力学模型；
[0035]
补偿控制器构建模块，被配置为：基于无人机动力学模型，设计扰动观测器，构建非线性扰动补偿控制器；
[0036]
无人机定位控制模块，被配置为：实时获取飞行双臂系统的状态反馈信号，利用非线性扰动补偿控制器，计算将无人机精确定位到目标位置的控制信号，在控制信号的驱动下，完成无人机的精确定位。
[0037]
本发明第三方面提供了一种飞行双臂系统。
[0038]
一种飞行双臂系统，包括无人机、由舵机和连接件组成的机械臂，机械臂为双臂，每只机械臂包含五个关节，从上到下依次为肩-偏航、肩-俯仰、肘-俯仰、腕-滚转、腕-俯仰。
[0039]
无人机包括机载电脑和飞控单元，机载电脑与飞控之间进行通讯；机载电脑使用本发明第一方面所述的一种飞行双臂系统的质心补偿控制方法，计算将无人机精确定位到目标位置的控制信号，将控制信号输入到飞控单元的驱动器中，完成无人机的精确定位。
[0040]
本发明第四方面提供了计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现如本发明第一方面所述的一种飞行双臂系统的质心补偿控制方法中的步骤。
[0041]
本发明第五方面提供了电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，所述处理器执行所述程序时实现如本发明第一方面所述的一种飞行双臂系统的质心补偿控制方法中的步骤。
[0042]
以上一个或多个技术方案存在以下有益效果：
[0043]
目前飞行机械臂系统主要是由单臂操纵，而当面临抓取大型物体等任务时，往往不能很好完成，本发明将飞行双臂系统作为研究对象，设计双臂结构，将质量主要集中在上方区域，以减小双臂的惯性，可以极大扩展作业能力和应用范围，并建立精确的数学模型。
[0044]
相较于飞行单臂操作系统，飞行双臂系统中双臂的存在及其运动对无人机产生的影响会更加强烈，本发明针对此问题提出了一种基于扰动观测器的质心补偿控制器，可以完成无人机的精准定位，在完成所需任务的同时，保证了系统的安全性和稳定性。
[0045]
本发明有望被进一步应用于大型无人直升机上，具有十分重要的现实意义。
[0046]
本发明附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
[0047]
构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。
[0048]
图1为第一个实施例的飞行双臂系统硬件结构图。
[0049]
图2为第二个实施例的方法流程图。
[0050]
图3为第二个实施例的实验平台图。
[0051]
图4(a)为第二个实施例的无人机定位实验中的时间位置图。
[0052]
图4(b)为第二个实施例的无人机定位实验中的时间推力图。
[0053]
图5为第三个实施例的系统结构图。
具体实施方式
[0054]
下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。
[0055]
应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本发明提供进一步的说明；除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
[0056]
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本发明的示例性实施方式；如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
[0057]
实施例一
[0058]
本实施例公开了一种飞行双臂系统，可灵活操作的飞行双臂系统的硬件结构如图1所示，包括无人机以及由舵机和连接件组成的双臂。
[0059]
为扩展飞行机械臂系统的抓取和操作能力，将单臂替换为双臂，臂的质量主要集中在上方肩部分，这一巧妙的机械结构设计可以减小系统的惯性，进而减小双臂对无人机的影响。
[0060]
左右双臂是由十个舵机及连接件组合而成，机械臂模仿人体手臂的关节配置，每只手臂包含五个关节，即五个自由度，从上到下依次为肩-偏航、肩-俯仰、肘-俯仰、腕-滚转、腕-俯仰，关节及舵机型号、参数如下表1所示。
[0061]
表1关节及舵机参数表
[0062]
关节舵机最大扭矩(n
·
m)重量(g)肩-偏航xm540-w1508.9165肩-俯仰xm540-w27012.9165肘-俯仰xm540-w1508.9165腕-滚转ax-18a1.856腕-俯仰ax-18a1.856
[0063]
无人机选取为旋翼机，包括但不局限于四旋翼，可以换为尺寸相近的六旋翼或八旋翼，本实施例的四旋翼无人机选用轴距是550mm的四旋翼无人机，无人机包括机载电脑和pixhawk飞控单元，机载电脑与飞控单元之间通过mavlink协议进行通讯。
[0064]
机载电脑使用实施例二所公开的一种飞行双臂系统的质心补偿控制方法，计算将
无人机精确定位到目标位置的控制信号，将控制信号输入到飞控单元的驱动器中，完成无人机的精确定位。
[0065]
实施例二
[0066]
本实施例公开了一种飞行双臂系统的质心补偿控制方法，控制目标是将无人机精确定位到目标位置。
[0067]
如图2所示，一种飞行双臂系统的质心补偿控制方法，包括：
[0068]
步骤s201：根据测量的双臂几何参数，建立机械臂运动学模型。
[0069]
机械臂中关节角度表示为其中，表示从上到下的第i个关节的角度，即肩-偏航、肩-俯仰、肘-俯仰、腕-滚转、腕-俯仰，k＝1表示右臂，k＝2表示左臂，为了便于描述，定义如下简写表达式：
[0070][0071]
测量双臂的几何参数，即机械臂中相邻两个关节之间的距离，如图1中所示的l1、l2、l3、l4。
[0072]
以右臂为例，构建dh参数表，如下表2所示。
[0073]
表2 dh参数表
[0074][0075]
通过dh参数表，可以得到两个相邻关节坐标系之间的转换矩阵记第i个关节质心在机体坐标系fb和关节坐标系f
i1
下的位置分别为br
i1
和
iri1
，根据机械臂的运动学可以得到两个位置之间的转换关系：
[0076][0077]
其中，表示右臂的机体坐标系fb与第i个关节坐标系f
i1
之间的转换矩阵，
表示右臂的第i-1个关节坐标系与第i个关节坐标系f
i1
之间的转换矩阵。
[0078]
对上式进行时间求导，可得如下方程：
[0079][0080]
其中，表示在机体坐标系fb中第i个关节质心的速度，表示右臂的关节角向量，是对q1进行一阶求导，是在机体坐标系fb中机械臂第i个关节的雅可比矩阵。
[0081]
步骤s202：基于机械臂运动学模型，考虑机械臂运动对无人机质心的影响，利用质点系的动量定理，建立无人机动力学模型。
[0082]
对四旋翼无人机进行动力学建模时，可将其视为六自由度刚体，通过牛顿-欧拉方程或者拉格朗日方法进行建模，但对于飞行双臂系统来说，臂的运动会导致系统质心变化，因此，采用质点系的动量定理来构建无人机动力学模型。
[0083]
假设飞行双臂系统上任一点a，其系统动量p的计算公式如下：
[0084][0085]
其中，mb、mr、m
l
分别表示无人机、右臂和左臂的质量，ra表示a点在世界坐标系fw下的绝对位置，是对ra进行一阶求导，结合质点系的动量定理，可得无人机的动力学模型如下所示：
[0086][0087]
其中，m
t
＝mb+mr+m
l
为飞行双臂系统总质量,wpb表示飞行双臂系统在世界坐标系fw下的位置坐标，是对wpb进行二阶求导，得到加速度，wrb表示飞行双臂系统在世界坐标系fw下的旋转矩阵，e3表示单位向量[0，0，1]
t
，g为重力加速度，u是飞行双臂系统的控制信号，[u
x
，uy，uz]
t
，u
x
、uy、uz分别为x轴、y轴和z轴方向的控制信号,fd、τd表示机械臂对无人机引起的力和力矩扰动，fd的具体公式如下：
[0088][0089]
其中，bωb表示无人机在机体坐标系fb下的角速度，表示对角速度bωb进行一阶求导，得到加速度，br
oc
表示飞行双臂系统的质心在机体坐标系fb下的位置，表示对质心位置br
oc
进行一阶求导，得到飞行双臂系统的速度，表示对质心位置br
oc
进行二阶求导，得到飞行双臂系统的加速度，具体计算公式如下：
[0090][0091]
其中，br
i1
、br
i2
分别表示右臂和左臂第i个关节质心在机体坐标系fb下的位置，分别表示在机体坐标系fb中右臂和左臂第i个关节质心的速度，mi表示第i个关节的质量。
[0092]
步骤s203：基于无人机动力学模型，设计扰动观测器，，构建非线性扰动补偿控制器。
[0093]
将无人机的动力学模型公式(5)改写为如下形式：
[0094][0095]
其中，u表示要计算的控制信号，fc表示由双臂产生的可直接被补偿掉的扰动，d需要借助扰动观测器进行双臂对无人机造成的影响的估计部分。
[0096]
首先，设计扰动观测器，其形式如下：
[0097][0098]
其中，是对d的估计，是正定增益矩阵，ζ为辅助变量，定义实际位置与目标位置的误差变量e：
[0099][0100]
其中，p＝[x,y,z]、pd＝[xd,yd,zd]分别表示无人机的实际位置和目标位置，接下来，定义滤波信号s：
[0101][0102]
其中，为正定对角增益矩阵。
[0103]
选择李雅普诺夫候选函数如下：
[0104][0105]
对公式(12)关于时间求导：
[0106][0107]
基于此，设计如下非线性扰动补偿控制器：
[0108][0109]
其中，u表示要计算的控制信号，s表示滤波信号，fc表示由双臂产生的可直接被补
偿掉的扰动，d需要借助扰动观测器进行双臂对无人机造成的影响的估计部分，为正定对角增益矩阵，为正定对角增益矩阵。
[0110]
步骤s204：实时获取飞行双臂系统的状态反馈信号，利用非线性扰动补偿控制器，计算将无人机精确定位到目标位置的控制信号，在控制信号的驱动下，完成无人机的精确定位。
[0111]
具体的，获取无人机位姿bωb以及系统质心位置br
oc
，基于公式(14)所示的非线性扰动补偿控制器，计算最终的控制信号u，将控制信号u输入到飞控单元的驱动器中，完成无人机的精确定位。
[0112]
为验证方法的有效性，对本实施例的质心补偿控制方法进行测试实验；四旋翼无人机上安装了运行64位ubuntu 18.04操作系统的树莓派，它通过5g频段的wifi与地面站相连，实验平台如附图3所示；；飞行双臂系统的主要物理参数为mb＝3.1kg,mr＝m
l
＝1.0kg,g＝9.8kg
·
m/s2，mb、mr、m
l
分别表示无人机、右臂和左臂的质量；无人机目标位置设置为
[0113]
本实施例的质心补偿控制方法的控制增益为：
[0114]
kγ+1＝diag([8.5,8.5,9.5])
[0115]
k+γ＝diag([8.5,8.5,9.5])
[0116]
λ＝diag([0.3,0.3,0.4])
[0117]
图4展示了相应的无人机定位实验结果，无人机位置对应x,y,z，输入的系统控制信号为u
x
,uy,uz，即在x轴、y轴和z轴方向的推力，实线表示本实施例的方法，点划线表示传统方法，虚线为期望位置；从图中可以看到，实线与虚线之间的误差相比于点划线与虚线之间的误差要更小，因此利用本实施例的质心补偿控制方法能够驱动无人机运动至目标位置，定位更加准确。
[0118]
综上所述，本发明不仅提出了一套可灵活操作的飞行双臂操作系统的物理结构，同时所提的控制器能够大幅减弱机械臂对无人机的影响，实现无人机高精度定位。
[0119]
实施例三
[0120]
本实施例公开了一种飞行双臂系统的质心补偿控制系统；
[0121]
如图5所示，一种飞行双臂系统的质心补偿控制系统，，包括机械臂模型构建模块、无人机模型构建模块、补偿控制器构建模块和无人机定位控制模块：
[0122]
机械臂模型构建模块，被配置为：根据测量的双臂几何参数，建立机械臂运动学模型；
[0123]
无人机模型构建模块，被配置为：基于机械臂运动学模型，考虑机械臂运动对无人机质心的影响，利用质点系的动量定理，建立无人机动力学模型；
[0124]
补偿控制器构建模块，被配置为：基于无人机动力学模型，设计扰动观测器，构建非线性扰动补偿控制器；
[0125]
无人机定位控制模块，被配置为：实时获取飞行双臂系统的状态反馈信号，利用非线性扰动补偿控制器，计算将无人机精确定位到目标位置的控制信号，在控制信号的驱动下，完成无人机的精确定位。
[0126]
实施例四
[0127]
本实施例的目的是提供计算机可读存储介质。
[0128]
计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本公开实施例二所述的一种飞行双臂系统的质心补偿控制方法中的步骤。
[0129]
实施例五
[0130]
本实施例的目的是提供电子设备。
[0131]
电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，所述处理器执行所述程序时实现如本公开实施例二所述的一种飞行双臂系统的质心补偿控制方法中的步骤。
[0132]
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种飞行双臂系统的质心补偿控制方法，其特征在于，包括：根据测量的双臂几何参数，建立机械臂运动学模型；基于机械臂运动学模型，考虑机械臂运动对无人机质心的影响，利用质点系的动量定理，建立无人机动力学模型；基于无人机动力学模型，设计扰动观测器，构建非线性扰动补偿控制器；实时获取飞行双臂系统的状态反馈信号，利用非线性扰动补偿控制器，计算将无人机精确定位到目标位置的控制信号，在控制信号的驱动下，完成无人机的精确定位。2.如权利要求1所述的一种飞行双臂系统的质心补偿控制方法，其特征在于，所述双臂几何参数，包括机械臂中相邻两个关节之间的距离；根据双臂几何参数，构建dh参数表，得到各关节坐标系之间的坐标变换矩阵，进而计算得到的机械臂运动学模型为：其中，是关节坐标系之间的转换矩阵，
b
r
i1
、
i
r
i1
分别为第i个关节的质心在机体坐标系f
b
和关节坐标系f
i1
下的位置。3.如权利要求1所述的一种飞行双臂系统的质心补偿控制方法，其特征在于，结合质点系的动量定理，建立的无人机动力学模型如下所示：其中，m
t
＝m
b
+m
r
+m
l
为飞行双臂系统总质量,
w
p
b
表示飞行双臂系统在世界坐标系f
w
下的位置坐标，是对
w
p
b
进行二阶求导，得到加速度，
w
r
b
表示飞行双臂系统在世界坐标系f
w
下的旋转矩阵，e3表示单位向量[0，0，1]
t
，g为重力加速度，u是飞行双臂系统的控制信号，u＝[u
x
，u
y
，u
z
]
t
，u
x
、u
y
、u
z
分别为x轴、y轴和z轴方向的控制信号,f
d
、τ
d
表示机械臂对无人机引起的力和力矩扰动。4.如权利要求1所述的一种飞行双臂系统的质心补偿控制方法，其特征在于，所述扰动观测器为：观测器为：其中，是对d的估计，d表示借助扰动观测器进行双臂对无人机造成的影响的估计部分，是正定增益矩阵，ζ为辅助变量。5.如权利要求1所述的一种飞行双臂系统的质心补偿控制方法，其特征在于，所述非线性扰动补偿控制器为：其中，表示无人机位置误差，为正定对角增益矩阵，为正定对角增益矩阵，f
c
表示无人机所受到的可补偿扰动，表示扰
动观测器输出的估计值。6.如权利要求1所述的一种飞行双臂系统的质心补偿控制方法，其特征在于，所述状态反馈信号，包括无人机位姿及系统质心位置。7.一种飞行双臂系统的质心补偿控制系统，其特征在于，包括机械臂模型构建模块、无人机模型构建模块、补偿控制器构建模块和无人机定位控制模块：机械臂模型构建模块，被配置为：根据测量的双臂几何参数，建立机械臂运动学模型；无人机模型构建模块，被配置为：基于机械臂运动学模型，考虑机械臂运动对无人机质心的影响，利用质点系的动量定理，建立无人机动力学模型；补偿控制器构建模块，被配置为：基于无人机动力学模型，设计扰动观测器，构建非线性扰动补偿控制器；无人机定位控制模块，被配置为：实时获取飞行双臂系统的状态反馈信号，利用非线性扰动补偿控制器，计算将无人机精确定位到目标位置的控制信号，在控制信号的驱动下，完成无人机的精确定位。8.一种飞行双臂系统，包括无人机、由舵机和连接件组成的机械臂，其特征在于，机械臂为双臂，每只机械臂包含五个关节，从上到下依次为肩-偏航、肩-俯仰、肘-俯仰、腕-滚转、腕-俯仰；无人机包括机载电脑和飞控单元，机载电脑与飞控之间进行通讯；机载电脑使用如权利要求1-6任一项所述的一种飞行双臂系统的质心补偿控制方法，计算将无人机精确定位到目标位置的控制信号，将控制信号输入到飞控单元的驱动器中，完成无人机的精确定位。9.计算机可读存储介质，其上存储有程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-6任一项所述的一种飞行双臂系统的质心补偿控制方法中的步骤。10.电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-6任一项所述的一种飞行双臂系统的质心补偿控制方法中的步骤。

技术总结
本发明提出了一种飞行双臂系统的质心补偿控制方法及系统，涉及非线性欠驱动机电系统自动控制技术领域，根据测量的双臂几何参数，建立机械臂运动学模型；利用质点系的动量定理，建立无人机动力学模型；设计扰动观测器，构建非线性扰动补偿控制器；实时获取飞行双臂系统的状态反馈信号，利用非线性扰动补偿控制器，计算将无人机精确定位到目标位置的控制信号，完成无人机的精确定位；本发明利用动量定理在不进行任何线性化操作的情况下建立无人机的动力学模型，设计扰动观测器对无人机所受影响进行准确估计，在解决双臂的存在及其运动对无人机产生的影响的基础上，提高了飞行双臂系统的定位精度，从而实现对飞行双臂系统进行了有效、安全的控制。安全的控制。安全的控制。


技术研发人员：梁潇 王杨 何慰 于海 韩建达 方勇纯
受保护的技术使用者：南开大学
技术研发日：2023.02.28
技术公布日：2023/5/24