自由飞行空间机器人遥操作三维预测仿真系统研究
自由飞行空间机器人 通用运动学模型及其仿真3
(它由系统各个关节的线速度和角速度组成) , tp 代表了参考体的运动 , M 由系统各部分
的质量和转动惯量组成 。上式表明 , 系统的总动量 h 表示成了所选的参考体的运动速度 tp
的函数 , 利用上式 , 可以进一步进行系统的运动学分析 。
3 运动学分析 下面先选末端效应器作为参考体推导出了运动学方程式 。 将末端效应器作为参考体时系统的广义转动 t 的表达式为 :
5 vi 5 vp
I0
ω0
(10) (11)
=
5ω0 5ωp
5 v0 5 vp
…
5ωn 5ωp
5 vn 5 vp
m0
v0
ω
⁝
In
ωn
mn vn
将 [ω0 v0 … ωn vn ] T 记为 t , diag[ I0 , m0 , …, In , mn ] 记为 M ;则
hp =
5t 5 tp
首先 , E. Papadopoulos 和 S. Dubowsky[1]提出了基于拉格朗日方程的动力学模型 。它 可用来描述手臂运动过程中机器人各部分的速度 、加速度和力矩的关系 。但由于动力学方 程中包括二阶微分方程 , 使其模型十分复杂 , 而且需要做大量的计算 。
其次 , Y. Umetani 和 K. Yoshida[2]利用线动量守恒和角动量守恒及系统的特征方程 , 提出了反映空间机器人末端速度与各关节角速度关系的广义雅可比矩阵 ( Generalized Jaco2 bian Matrix , 简称 GJM) 。只要利用 GJM , 则不管机器人手臂的运动对卫星本体产生多大姿 态变化 , 照样可以应用地面机器人的分解运动速度控制 ( RMRC) 和分解运动加速度控制 (RMAC) 等控制方法捕捉目标 。但 GJM 方法只能求各关节的角速度 , 而不求线速度 , 而 且 GJM 不仅与机器人的各部分几何参数有关 , 而且还与机器人的动力学参数 , 如质量 、 转动惯量等参数有关 。K. Yamada 和 K. Tsuchiya[3] , R. Mukherjee 和 Y. Nakamura[4] , Y. Yokokohji 和 T. Toyoshima[5]等人采用不同的方法也都推导出 GJM。
空间机器人地面遥操作的关键技术研究
三、地面移动机器人遥操作系统 的关键技术
1、无线通信技术：无线通信技术是实现远程操作的关键。例如，蓝牙、WiFi和4G/5G等技术，都可以用于传输控制指令和实时视频数据。
2、遥控技术：遥控技术是实现远程操作的基础。除了传统的遥控器外，现在 越来越多的系统开始使用智能手机或其他智能设备作为遥控器，提供更直观和 便捷的操作体验。
4、通信技术
通信技术是实现空间机器人地面遥操作的关键之一。在空间任务中，地面控制 中心需要通过通信技术将遥控指令传输给空间机器人，同时需要将空间机器人 的状态信息和环境感知数据传输回地面控制中心。因此，通信技术需要具备高 速、高可靠性、低延迟等特点，以满足实时性要求。目前，常用的通信技术包 括卫星通信、微波通信、激光通信等，其中卫星通信是最常用的通信方式之一。
四、未来发展趋势
随着技术的不断发展，地面移动机器人的遥操作系统也将不断进步。未来，我 们可以预见到以下几个发展趋势：
1、无线通信技术的进一步发展：未来的遥操作系统将更加依赖于高速、低延 迟的无线通信技术，如6G等。
2、人机交互的改进：通过增强现实、虚拟现实等技术，将使得操作者与机器 人的交互更加直观和自然。
参考内容
随着空间科技的快速发展，空间机器人已经成为了太空探索的重要工具。然而， 由于空间环境的复杂性和危险性，遥操作技术成为了空间机器人应用的关键技 术之一。本次演示将基于虚拟现实与局部自主的空间机器人遥操作技术进行研 究，旨在提高空间机器人的自主性和操作性，为太空探索提供更高效、更安全 的支持。
空间机器人地面遥操作的关键技术研究
01 引言
03 研究现状 05 结论
目录
02 关键技术 04 应用前景 06 参考内容
引言
随着空间科技的不断发展，空间机器人已经成为了探索和开发太空的重要工具。 空间机器人地面遥操作技术作为一种关键支撑技术，可以实现地面控制人员对 空间机器人的远程操控，提高空间任务的完成效率和精度，降低空间任务的危 险性。本次演示将介绍空间机器人地面遥操作的关键技术，包括遥控技术、传 感器技术、计算机技术和通信技术，并分析当前研究现状和未来发展趋势，同 时探讨空间机器人地面遥操作技术的应用前景。
基于FlightGear的四旋翼无人机三维可视仿真系统研究的开题报告
基于FlightGear的四旋翼无人机三维可视仿真系统研究的开题报告一、研究背景近年来，无人机技术得到了迅速的发展和广泛的应用。
无人机被应用于军事情报、电力巡检、物流配送以及农业植保等领域，并且日益普及。
无人机的三维模拟技术是无人机研究的重要技术，可以为无人机研究人员提供一个安全、低成本、高效的平台。
因此，开发一种符合人类视觉感受的无人机仿真系统，对于提高无人机的仿真精度和降低研究成本具有重要意义。
二、研究目的本研究旨在基于FlightGear的四旋翼无人机三维可视仿真系统，设计出一套符合人类视觉感受的无人机飞行仿真实验平台。
该平台可以模拟无人机在不同环境下的飞行和操作，主要实现以下几个方面的目标：1. 基于FlightGear实现无人机的三维可视效果和运动特征的模拟，优化无人机的运动学、动力学、气动学等基本特性；2. 针对无人机常见的飞行任务（如起飞、降落、悬停、航线飞行、目标搜索等）、传感器数据采集（如图像、视频、激光雷达等）等，实现无人机飞行仿真场景的设计和开发；3. 开发仿真控制平台，实现无人机遥控器、飞控系统、地面站等传统硬件设备的仿真，用于对无人机的控制系统、传感器、系统应对不同情况下的响应能力和负载能力的研究；4. 结合虚拟和现实，实现基于虚拟现实的人机交互系统，使操作者在虚拟环境中可以进行真实的无人机飞行控制操作，使得无人机飞行仿真系统更贴近于实际应用场景。
三、研究内容本研究内容主要包括：1. 无人机仿真系统建模：针对四旋翼无人机，基于FlightGear进行三维场景建模，建立无人机外观、动力学、控制系统等的参数化模型；2. 无人机飞行控制设计：仿真无人机的控制系统，并使用基于PID控制器、LQR控制器等进行无人机飞行控制；3. 仿真场景设计：设置不同场景下的无人机飞行仿真场景和任务，包括航迹规划、目标搜索等，同时课重新设计无人机传感器采集数据和处理方法；4. 仿真实验系统设计：针对无人机所有硬件组成部分进行仿真，包括飞控系统、地面站等，使得仿真实验系统更加完整，实验数据更具可靠性；5. 人机交互模块设计：使用虚拟现实技术，实现基于3D图形的无人机飞行控制操作界面，使得操作者可以在虚拟环境中进行真实的飞行控制操作，并记录操作者的控制行为。
自由漂浮空间机器人动力学建模与仿真研究
业 ， 士研 究生 ， 究 方 向 ： 间 交通 管理 与 控 制 。 硕 研 空
…
图 １ 单臂 空 间 机 器 人 系统
定 义如下 坐标 系和符号 ：
此， 其动力学建模较为复杂。针对 自由漂浮 空间机器人系统进 行 了运 动学和 动力学方程 的推导 ， 出了动力学方程 求解 的详 给
细 算 法 ， 采 用 Ｓａｅｙ 具 箱 对 动 力 学 模 型 进 行 了数值 仿 真 。仿 真 结 果 表 明建 立 的 动 力 学模 型 可 方 便 的进 行 自由漂 浮 空 并 ｐｃｄｎ工 问机 器 人 的运 动 分 析 。
坐标 系 ∑， 惯 性 坐 标 系 ； ＝ ［ 棚， ，ｍ， 为 ｑ ｇ ｑ ｑ３
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１ ３期
王委锋 ， ： 等 自由漂浮空间机器人 动力学建模与仿真研究
３０ ０５
ｇ ］∈ 为基 座 航 天器 的姿 态 欧拉 角 ； 机 械 臂 Ｒ Ｃ为 第 ｉ 杆 的 质 心 ； 连 接 第 ｉ 根 Ｊ是 一１和 ｉ 连 杆 的关 根
也是 基 于 Ｋ Ｙ ｓｉａ等人 的研 究 成 果 ， ． ｏｈｄ 进行 自由漂
浮空 间机器人 的动 力 学建 模 和仿 真 技 术 的研 究 ， 重
点 进行其 运动 学和 动力 学 方程 的推 导 ， 给 出动力 并
学 方程 的求 解过 程 ， 后应 用 Ｓ ａｅｙ 最 ｐ ｃｄ ｎ工具 箱 对动
关键词 自由漂浮 空间机器人
动力学建模
机器人遥操作技术
机器人遥操作技术在当今科技飞速发展的时代，机器人遥操作技术正逐渐成为一个备受关注的领域。
它不仅为我们的生活带来了诸多便利，还在工业、医疗、太空探索等众多领域发挥着重要作用。
简单来说，机器人遥操作技术就是指操作人员在远处对机器人进行控制和操作，使其完成特定的任务。
想象一下，在危险的环境中，如核辐射区域或深海，人类无法直接进入，但通过遥操作技术，我们可以指挥机器人去进行探测、维修等工作。
又或者在医疗领域，医生可以在千里之外操控机器人为患者进行手术，大大提高了医疗资源的可及性。
机器人遥操作技术的实现离不开几个关键的部分。
首先是通信系统，它要确保操作人员发出的指令能够快速、准确地传递给机器人，同时机器人所感知到的信息也能及时回传给操作人员。
这就好比我们打电话，信号要清晰、稳定，不能有卡顿或延迟，否则就会影响交流效果。
为了达到这一要求，科学家们不断探索和改进通信技术，从早期的有线通信到如今的无线通信，从低速传输到高速传输，每一次进步都为机器人遥操作技术的发展提供了有力支持。
其次是传感器系统。
机器人需要通过各种传感器来感知周围的环境，比如视觉传感器（摄像头）、触觉传感器、力传感器等等。
这些传感器就像机器人的“眼睛”和“皮肤”，能够让机器人获取到关于周围环境的详细信息，然后将这些信息传递给操作人员。
操作人员根据这些信息做出判断和决策，再向机器人发送相应的指令。
然后是控制系统。
这是整个遥操作技术的核心部分，它负责将操作人员的指令转化为机器人能够理解和执行的动作。
控制系统要具备高精度、高稳定性和高可靠性，以确保机器人能够准确地执行任务。
同时，它还要能够处理各种复杂的情况，比如机器人遇到障碍物时的自动避让、在不稳定环境中的平衡控制等等。
在实际应用中，机器人遥操作技术面临着许多挑战。
其中之一就是时延问题。
由于信号传输需要时间，操作人员发出的指令到达机器人时可能会有一定的延迟，而机器人反馈的信息回到操作人员这里也会有延迟。
机器人的遥操作技术研究
机器人的遥操作技术研究一、引言机器人作为一种能够拟人化行为的智能机器人，目前已被广泛应用于许多领域，如工业生产、医疗保健等。
遥操作技术作为机器人技术中重要的内容，对机器人的控制、运作等方面起到关键作用。
本文主要研究机器人的遥操作技术，介绍机器人的遥控操作、传感器技术、控制算法等方面的研究进展。
二、机器人的遥控操作技术机器人的遥控操作技术作为机器人控制领域的重要分支，其目的是通过遥控器、计算机等设备实现对机器人的远程控制，使机器人能够在远程环境下完成人类所需的各种操作，如工业机器人的物料搬运、病房机器人的患者护理等。
机器人的遥控操作技术已经取得了很大的进步，在机器人的控制精度、运作速度等方面都有了很大的提高。
1. 遥控器技术遥控器技术是机器人遥操作技术中最常见的一种技术。
遥控器通过无线通信协议，将指令传输到机器人中，指导机器人完成各种操作。
目前市场上的遥控器种类很多，每种遥控器都有其独特的特点和优势。
如有些遥控器在传输距离上强于其他遥控器，有些遥控器具有更好的控制精度，而有些则具有更多的操作按键。
2. 计算机远程遥控技术计算机远程遥控技术是基于网络技术的一种遥控技术。
用户可以通过计算机软件来控制机器人在任意距离下工作，这种方法可以有效地扩展机器人的使用场景。
计算机远程遥控技术需要具有较高的实时性和灵敏度，以及快速的反应速度。
目前，通过云技术实现遥控操作已成为一种新的趋势。
用户可以通过云端互联网服务器、移动终端或计算机端进行机器人远程控制，降低了传输延迟，大幅提升了机器人的控制效率和操作便利性。
三、机器人的传感器技术机器人的传感器技术是指机器人通过传感器采集其所处环境信息，以定位自身位置、感知周围的场景等，从而对机器人进行控制和操作的技术。
机器人传感器技术发展迅速，已经广泛应用于机器人导航、环境控制、物体识别等方面。
1. 视觉传感器技术视觉传感器技术是一种基于计算机视觉的传感器技术，通过对图像进行处理，识别出图像中的特征物体。
空间机器人遥操作预测仿真系统研究
摘 要 ：针 对通讯信号在天地传输过程 中产生的较大时延导致对 空间机 器人的遥操 作产生 巨大 困难 ，提 出了通过虚拟现 实
技 术对遥操作结果进行预测仿真 。以规避 传输时延影响 的方 法，并通过虚 拟 夹具技 术降低操作 复杂度 ；通过基 于 时间戳 的
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一种遥操作仿生机械臂系统的研究与控制
实验验证了该方法可以对人体动作姿态进行处理和映射。[3]控 制系统设计及实验研究对遥操作仿人机械臂系统的主端运动捕 捉系统和从端仿人机器人主控系统进行设计,以实现人体动作数 据的采集和机器人的运动控制。
通过设计遥操作机械臂拿取物品实验,对人臂-机械臂姿态映射 方法和主从随动控制进行了实验研究。研究结果表明本文所研 制的遥操作机械臂系统能够实现仿人机械臂的同构式跟随运动。
针对该机械臂系统,采用D-H法建立机械臂的运动学模型,确立仿 人机械臂系统的运动学参数,对机械臂的正运动学和逆运动学分 别进行分析。[2]主从端人体运动映射方法研究对穿戴于人体各 位置的动作姿态数据采集单元进行数据采集,经过初步解算得到 的姿态作融合处理,分别得到人体躯干、大小臂及手部姿态四元 数,利用两两相邻姿态四元数进行姿态数据映射处理,分别解算 得到与人体各关节位置相对应的从端仿人机械臂的肩、肘及腕 关节各自由度的角度。
本文在对遥操作机器人技术领域的发展状态进行调研和分析的 基础上,研究并实现了一种遥操作仿人机械臂系统。该系统主要 由主端可以实现人体动作姿态采集的运动捕捉系统和从端能执 行作业动作的仿人型机械臂构成,可以控制仿生机械臂实现人体 动作跟随运动。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
论文的主要研究内容如下:[1]从端机械臂的仿生设计与建模在 对人臂的运动机理和运动范围进行分析的基础上,设计了一种六 自由度的仿人机械臂机构。通过约束仿人机械臂各关节的运动 范围,使其运动范围与人臂基本相同。
一种遥操作仿生机械臂系统的研究与 控制
机器人的遥操作是指操作者远离机器人现场作业环境,远程控制 机器人完成现场的作业任务,遥操作机器人可以广泛用于用在家 庭服务,助老助残,灾难救援,排爆侦查、地质勘探以及太空探索 等领域。由于作业环境和作业任务的复杂性,同时全自主机器人 的发展还受到机构、控制、人工智能和传感器等方面技术的限 制,采用“人在环中”控制策略的遥操作机器人,将人的智能决 策能力和机器人的作业能力相结合,不受距离与环境限制,解决 人不能进入现场和机器人自主能力不足的现实问题。
空间机器人遥操作系统及局部自主技术研究
CATALOGUE目录•空间机器人遥操作系统概述•遥操作系统基本组成与原理•局部自主技术研究•空间机器人遥操作系统设计•空间机器人遥操作系统实现与验证•结论与展望定义特点定义与特点遥操作系统的重要性实现远程操控通过遥操作系统，可以实现对空间机器人的精确控制，从而提高任务的执行效率。
提高任务效率保障安全性遥操作系统的发展历程初期阶段01技术发展阶段02应用拓展阶段03基本组成遥操作的基本原理是主控站通过发送控制指令来操纵从动站，这些指令可以是基于人类操作员的直观判断，也可以是基于自动化算法的决策。
从动站接收到这些指令后，会通过自身的传感器和执行器进行相应的动作，以完成主控站的要求。
遥操作基本原理遥操作系统的主要功能自主导航技术030201局部自主决策算法目标识别与跟踪通过对环境中的目标进行识别和跟踪，为机器人提供准确的环境感知信息。
传感器融合将多种传感器获取的信息进行融合处理，以提高环境感知的准确性和鲁棒性。
地图构建通过机器学习等技术，将感知到的环境信息构建成地图，以供机器人进行导航和决策。
局部环境感知技术总体设计考虑时延和稳定性集成多种传感器基于卫星通信的遥操作系统人机交互设计局部自主控制设计路径规划根据空间机器人的任务需求，自主规划路径，提高自主导航能力。
避障策略采用避障策略，避免空间机器人在航行过程中遇到障碍物。
适应多变环境针对多变的环境条件，采用自适应控制算法，提高空间机器人的适应能力。
03人机交互界面系统实现01基于Cobots的遥操作系统02自主感知与决策基于Cobots的遥操作系统性能测试实验验证自主感知与决策模块验证人机交互界面评估自主感知与决策效果评估人机交互界面可用性分析遥操作系统性能分析结果分析1研究成果总结23该研究针对空间机器人遥操作系统进行了深入探索，解决了其中存在的关键技术问题，提高了系统的稳定性和可靠性。
空间机器人遥操作系统研究该研究主要针对空间机器人的局部自主导航和决策能力进行了深入研究，提高了机器人在未知环境下的适应能力和自主性。
基于RTW的空间机器人遥操作实时仿真系统
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空间机器人遥操作系统设计及研制
空间机器人遥操作系统设计及研制随着人类对太空探索的不断深入，空间机器人在太空任务中的应用越来越广泛。
为了能够实现远程控制空间机器人完成各种任务，空间机器人遥操作系统应运而生。
本文将围绕空间机器人遥操作系统设计及研制过程展开讨论，并引入输入的关键词。
空间机器人遥操作系统是一种能够实现对空间机器人进行远程控制、监测和管理的系统。
它依托于先进的通信、导航、控制等技术，为空间机器人完成任务提供强大的支持。
近年来，随着国际空间竞赛的加剧以及太空探索任务的增多，空间机器人遥操作系统的发展越来越受到。
空间机器人遥操作系统的设计需要满足多种复杂的需求，包括高精度的定位、稳定快速的通信、安全可靠的指令传输等。
为了满足这些需求，空间机器人遥操作系统设计应遵循以下原则和方法：模块化设计：将整个系统划分为多个模块，每个模块独立完成特定的任务，从而提高系统的可维护性和扩展性。
分布式架构：采用多级控制系统，各级之间通过高速数据总线相连，实现信息的快速传递和指令的精准执行。
智能控制策略：引入人工智能和机器学习等技术，实现自主导航、任务规划、故障诊断等职能，提高系统的智能化水平。
空间机器人遥操作系统的研制涉及到多个学科领域，包括电子工程、计算机科学、自动化控制等。
在研制过程中，技术难点也比较多，例如：高精度导航：空间机器人需要精确的导航系统，以便在复杂的太空环境中实现精确定位和姿态控制。
无线通信技术：由于太空环境中的无线通信条件非常复杂，因此需要研究可靠的无线通信技术，保证指令和数据的传输速度和质量。
系统集成与调试：由于空间机器人遥操作系统涉及多个子系统，各子系统之间的协同与调试成为研制过程中的重要难点。
深入研究高精度导航技术，例如惯性测量单元（IMU）和全球定位系统（GPS）的组合导航方法。
创新无线通信技术，采用适应性更强、抗干扰能力更高的调制解调技术和信道编码技术。
加强子系统之间的协同设计，采用模块化、分布式架构，减少子系统之间的耦合度，提高系统的可维护性和扩展性。
无人机自主飞行三维可视化视景仿真
无人机自主飞行三维可视化视景仿真作者：张立珍来源：《电脑知识与技术》2013年第11期摘要：无人机在飞行过程中会产生大量复杂的数据，正因这些数据不易被理解使得研究人员不能直接对无人机的飞行过程做出判断分析。
据此，将无人机自主飞行和三维可视化技术结合起来研究，基于三维建模工具MultiGen Creator和三维视景系统软件MultiGen Vega创建无人机三维模型和地形数据库，并完成无人机飞行环境的设置和视景驱动程序的编写。
最终以一种直观的形式实时动态地再现了无人机自主飞行全过程，仿真效果理想。
研究人员可根据仿真效果图直接做出判断分析，在很大程度上提高工作效率。
关键词：无人机；自主飞行；MultiGen Creator；MultiGen Vega；三维可视化仿真中图分类号：TP37 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2013）11-2678-随着对无人机[1][2][3][4]研究的不断深入，无人机在自主飞行过程中会产生大量的复杂的数据信息。
研究人员要想获得无人机当前的飞行状况，就需要整合这些庞大复杂的数据，然而这些数据信息因不易被理解，使得研究人员不能直接给出判断分析，三维可视化技术就是在这样的情况下因运而生。
三维可视化技术利用三维建模工具MultiGen Creator[5]和三维视景系统软件MultiGen Vega[6]，可以将无人机自主飞行过程中得到的大量的飞行数据以一种逼真的三维图像显示出来，研究人员通过观察三维视景中无人机的飞行姿态，就可以直接对无人机的飞行状况作出判断分析，极大地提高工作效率。
1 无人机自主飞行三维视景仿真系统的构建1.1三维视景仿真系统的总体结构无人机自主飞行三维视景仿真系统主要包括无人机模型和飞行仿真场景两大部分的构建。
整体而言，无人机自主飞行三维视景仿真系统的开发主要要经历创建无人机三维仿真模型和地形模型、生成虚拟飞行仿真场景、编写驱动程序这三个步骤。
空间飞行机器人运动控制技术及地面模拟实验
初始化机器人→设定目标轨迹→启动控制器→机器人运动→传感器数据采集→控制器计算→输出控制指令→调整 机器人运动状态→重复执行直至达到目标。
实验结果与分析
实验结果
通过地面模拟实验，实现了空间飞行机器人的稳定控制，机器人能够按照设定目标轨迹进行运动，并 有效应对外界干扰。
结果分析
通过对比不同控制策略下的实验结果，分析各种控制方法的优缺点，为实际空间飞行机器人的运动控 制提供理论支持和实践经验。
04
技术挑战与展望
技术挑战
环境适应性
空间飞行机器人需要适应复杂多变的空间环境， 包括真空、微重力、高辐射等，对机器人的材料 、能源、导航等方面提出了巨大挑战。
人机交互与远程操控
在空间飞行任务中，地面控制人员需要通过人机 交互界面远程操控机器人，要求机器人具备高效 、稳定、实时的通信能力，同时人机交互界面需 满足操作简便、直观的要求。
空间飞行机器人运动控制技 术及地面模拟实验
汇报人： 2023-12-25
目录
• 空间飞行机器人概述 • 运动控制技术 • 地面模拟实验 • 技术挑战与展望 • 结论
01
空间飞行机器人概述
定义与特点
定义
空间飞行机器人是一种能够在空 间环境中自主或半自主运行的智 能机器人，具备导航、控制、通 信和执行任务等多项功能。
02
运动控制技术
姿态控制
姿态控制是指对空间飞行机器人在空间中的姿态进行调整和稳定的技术。通过姿 态控制系统，可以控制机器人的俯仰、偏航和滚动三个自由度，使其保持稳定的 姿态。
姿态控制算法：基于动力学模型的PID控制、基于最优控制的卡尔曼滤波算法等 。这些算法能够根据传感器的数据，实时计算出必要的控制指令，调整飞行姿态 。
基于虚拟现实遥操作机器人原型系统的研究的开题报告
基于虚拟现实遥操作机器人原型系统的研究的开题报告一、选题背景随着虚拟现实（VR）技术的发展，其在各个领域的应用越来越广泛。
其中，VR在机器人远程控制方面具有广阔的应用前景。
虚拟现实遥操作机器人系统是一种全新的控制方式，它可以使远距离操作更加简单和高效，在工业制造、危险救援、医疗等领域具有非常重要的应用价值。
二、研究内容本课题的研究内容为基于虚拟现实遥操作机器人原型系统的研究，具体包括以下几点：1. 构建机器人原型系统：通过使用实际机器人和传感器设备，构建机器人原型系统，包含机器人的硬件和软件部分。
2. 设计虚拟现实控制界面：基于虚拟现实技术，设计出一个可视化的控制界面，使用户可以通过VR头显和手柄控制机器人的移动、视角和动作等。
3. 实现遥操作功能：将控制界面与机器人原型系统进行连接，实现通过虚拟现实遥操作机器人的功能。
4. 进行应用实验：通过模拟实际场景，对虚拟现实遥操作机器人系统进行测试和验证，比较其与传统控制方式的差异和优势。
三、研究目的本课题旨在研究基于虚拟现实遥操作机器人原型系统的控制方式，并探讨其在工业制造、危险救援、医疗等领域的应用前景。
同时，通过实践验证，掌握虚拟现实技术的应用方法和机器人遥操作的相关知识。
四、研究意义1. 提高远程操作效率：相比传统控制方式，虚拟现实遥操作机器人系统的控制方式更加直观和高效，可以提高远程操作的效率和准确性。
2. 降低安全风险：在一些危险性较高的领域，如核电站、矿山等，虚拟现实遥操作机器人系统可以降低人员的安全风险。
3. 拓展应用领域：通过虚拟现实遥操作机器人系统的研究和实践，可以将其应用到更广泛的领域，如医疗、军事等。
五、研究方法1. 文献调研：搜集关于虚拟现实技术和机器人遥操作的相关文献和研究成果，了解研究现状。
2. 构建机器人原型系统：采购机器人和传感器设备，搭建机器人原型系统，开发相应的控制软件。
3. 设计虚拟现实控制界面：通过虚拟现实技术，设计出一个直观、易用的控制界面，实现对机器人原型系统的遥操作。
自由漂浮空间机器人动力学建模与仿真研究
自由漂浮空间机器人动力学建模与仿真研究王委锋;罗建军;马卫华【摘要】空间机器人相比固定基座机器人,增加了6个自由度,且空间机器人的机械臂与基座之间存在动力学耦合问题.因此,其动力学建模较为复杂.针对自由漂浮空间机器人系统进行了运动学和动力学方程的推导,给出了动力学方程求解的详细算法,并采用Spacedyn工具箱对动力学模型进行了数值仿真.仿真结果表明建立的动力学模型可方便的进行自由漂浮空间机器人的运动分析.%Space robot compare with compared to a fixed base robot increase 6 degrees of freedom, and between robot manipulator and the base of space robot have the problem of dynamics coupling. So the dynamic modeling is more complicated. The kinematics and dynamics equations of free-floating space robot system are derived. A detailed algorithm for the solving of dynamics equation is given. The numerical simulation of dynamic modeling is carried through using Spacedyn toolbox. The simulation results suggest that the dynamics modeling can be easily for free-floating space robots motion analysis.【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2011(011)013【总页数】5页(P3004-3008)【关键词】自由漂浮空间机器人;动力学建模;Spacedyn工具箱【作者】王委锋;罗建军;马卫华【作者单位】西北工业大学航天学院,西安,710072;西北工业大学航天学院,西安,710072;西北工业大学航天学院,西安,710072【正文语种】中文【中图分类】V476.51空间机器人的应用将对未来宇宙开发具有重要意义，它可以代替宇航员完成某些舱外动作，降低风险和成本。
自由漂浮空间机器人轨迹跟踪的模型预测控制
自由漂浮空间机器人轨迹跟踪的模型预测控制宁昕;武耀发【摘要】针对传统控制方法难以解决自由漂浮空间机器人(free-floating space robot,FFSR)轨迹跟踪过程中的各类约束的问题,采用模型预测控制对自由漂浮空间机器人的轨迹跟踪问题进行了研究.在自由漂浮空间机器人拉格朗日动力学模型的基础上,建立了系统伪线性化的扩展状态空间模型;在给定系统的性能指标和各类约束的情况下,基于拉盖尔模型设计相应的离散模型预测控制器,并证明控制器的稳定性,控制器中引入任务空间滑模变量实现了对末端期望位置和期望速度的同时跟踪;以平面二杆自由漂浮空间机器人为例,对无约束末端轨迹跟踪和有约束末端轨迹跟踪两种情况进行对比仿真验证.仿真结果表明,该模型预测控制器不仅可以实现对末端期望轨迹的有效跟踪,还能满足各类约束.【期刊名称】《控制理论与应用》【年(卷),期】2019(036)005【总页数】10页(P687-696)【关键词】自由漂浮空间机器人;扩展状态空间;拉盖尔模型;模型预测控制【作者】宁昕;武耀发【作者单位】西北工业大学航天学院,陕西西安710072;航天飞行动力学技术国家重点实验室,陕西西安710072【正文语种】中文1 引言随着空间科学技术的发展,人类的太空活动日益频繁.然而,恶劣的太空环境对宇航员的生命安全构成了巨大的威胁,再加上太空任务高难度、高精度的要求,更是对宇航员的一大挑战.因此,用空间机器人代替宇航员执行一系列太空任务便成了必然趋势[1-3].由于自由漂浮空间机器人(free- floating space robot,FFSR)不需要消耗额外的燃料来调整基座位姿,因此有关FFSR的研究一直以来都是空间技术领域的热点.与地面固定基座机器人不同,FFSR机械臂的运动会引起基座的运动,因此具有较强的动力学耦合特性,为非完整约束系统.这使得FFSR的路径规划以及跟踪控制问题变得非常困难.为了更好地完成复杂精细的空间在轨任务,学者们相继开展了对FFSR在空间非合作目标捕获过程中的末端轨迹跟踪控制问题的研究[4-5]. Umetani和Yoshida[6]从FFSR系统满足动量守恒原理的特点出发,结合系统的几何关系,提出了反映FFSR速度级运动特性的广义雅可比矩阵,并基于此提出了分解运动速度控制的方法,实现了对末端期望速度的跟踪.Parlaktuna和Ozkan[7]根据动力学等价机械臂模型将自由漂浮空间机器人的控制问题从惯性空间转化到了关节空间,得到了参数线性化的关节空间动力学方程,参考地面固定基座机器人的控制方法,设计了用于自由漂浮空间机器人关节空间轨迹跟踪控制的PD控制器.Abiko和Hirzinger[8]针对系统惯性参数不确定性的情况,采用逆链逼近的方法设计了一种自适应控制器,该控制器能补偿系统的不确定性,实现末端效应器对期望轨迹的精确跟踪.但由于该方法未考虑系统动力学奇异性,因此其只适用于系统非奇异的情况.齐乃明、张文辉等人[9]为解决空间机器人系统参数不确定性问题,提出了一种神经网络自适应补偿控制方法,该方法引入GL矩阵和乘法算子来辨识系统不确定性参数,大大降低了运算量.魏承等人[10]基于动态抓取域的概念,应用关节主动阻尼控制,对空间机械臂抓捕目标过程中的碰撞冲击问题进行了研究.程靖和陈力[11]提出了一种基于极限学习机(extreme learning machine,ELM)的自适应神经网络控制方法,解决了空间机器人双臂捕获航天器后姿态管理和辅助对接操作的协调控制问题.然而,上述这些方法也只是考虑了系统不确定性的影响,并没有考虑关节角和关节角速度范围、控制力矩输入、避动力学奇异等各类约束,也无法对控制力矩进行优化,因此需要进一步研究.模型预测控制(model predictive control,MPC)是20世纪70年代发展起来的一种先进控制方法,该方法直接产生于工业控制过程的实际应用,并在与工业应用的紧密结合中不断完善和成熟.MPC由于采用了多步预测、滚动优化和反馈校正等控制策略,因而具有控制效果好、鲁棒性强、对模型精确性要求不高以及可以在线处理各类约束的优点,目前已被广泛应用于发电、炼油、冶金、化工、汽车、航天等领域[12-13].事实上,基于模型预测的轨迹跟踪控制器设计已经有许多研究成果.Gu等人[14]提出了一种基于滚动时域优化的轮式移动机器人轨迹跟踪控制器,控制器中将参考轨迹选为优化问题中的终端等式约束,既保证移动机器人渐近收敛到期望轨迹,又保证了在线求解优化问题的可行性.Faulwasser和Findeisen[15]针对非线性系统轨迹跟踪过程中的输入和状态约束问题,提出了一种非线性预测控制方法,并分析了约束情况下的输出轨迹跟踪问题的几何特征.近年来,学者们尝试将模型预测控制用于FFSR的轨迹跟踪控制研究,也取得了一些成果.Rybus等人[16]在没有对FFSR系统进行线性化处理的情况下,采用非线性模型预测控制(nonlinear model predictive control,NMPC)的方法实现了对末端期望轨迹的跟踪控制,并与逆运动学控制方法和改进的简单自适应控制方法(modi fied simple adaptive control,MSAC)进行了对比.Wang等人[17]采用反馈线性化的方法对FFSR系统模型进行处理,提出了一种考虑避障约束的FFSR模型预测控制方法,说明了模型预测控制方法用于FFSR控制的有效性,但由于其采用了反馈线性化的处理方法,因此在控制过程中需要事先进行任务空间轨迹规划得到参考的关节空间状态.宗立军等人[18]在Wang的基础上提出了一种FFSR混合整数预测控制方法,该方法基于命题逻辑建立了控制过程中各约束的优先级,有效弥补了MPC方法用于FFSR控制时,多约束可能导致最优控制问题不可行的缺点.本文针对传统控制方法难以解决自由漂浮空间机器人轨迹跟踪过程中的各类约束的问题,采用模型预测控制的方法对自由漂浮空间机器人的轨迹跟踪问题进行了研究.该方法的优点是不需要对系统模型进行反馈线性化处理,因此也不需要事先进行任务空间的轨迹规划,并且可以实现对末端位置和末端速度的同时跟踪.首先,在自由漂浮空间机器人系统的动力学模型的基础上,建立伪线性化的扩展状态空间模型;然后,在给定系统的性能指标和各类约束的情况下,基于Laguerre模型设计相应的模型预测控制器,引入任务空间滑模变量实现末端位置和末端速度的同时跟踪,并证明控制器的稳定性;最后,采用平面二杆FFSR对所提出的控制方法进行对比仿真验证.2 FFSR系统动力学模型FFSR系统由基座航天器和安装在其上的若干机械臂连杆以及末端效应器组成,如图1所示.图中:Oc为系统质心,Oc0为基座质心,Oi(i=0,1,2,···)为两根连杆之间的关节,Oci(i=1,2,···)为连杆质心,r0∈ R3为基座质心位置矢量,ri∈ R3(i=1,2,···)为连杆质心位置矢量,pi∈ R3(i=1,2,···)为关节位置矢量,pe∈R3为末端位置矢量,b0为基座质心到第1个关节的位置矢量,ai(i=1,2,···)为关节到连杆质心的位置矢量,bi(i=1,2,···)为连杆质心到下一关节的位置矢量.下面简单介绍下其运动学模型和动力学模型.从图中可以看出,FFSR末端位置矢量可以表示为如下的形式:对上式进行求导,并结合系统动量守恒的特点进行化简,可以得到其中:Jg即为FFSR系统的广义雅克比矩阵,其不仅与运动学参数有关,还与动力学参数有关.Js与Jm分别为基座和机械臂的雅克比矩阵,Is与Im分别为基座和机械臂的惯量矩阵.图1 FFSR系统示意图Fig.1 Sketch of FFSR对于FFSR系统来说,机械臂与基座存在严重的动力学耦合,这使得系统动力学建模及控制较为困难.因此,本文采用类似于研究地面固定基座机器人的方法,将系统基座看成一个6自由度的虚拟连杆,采用扩展机械臂法来建立FFSR系统的拉格朗日动力学模型.定义系统的广义坐标q=[qsqm],其中:qs为基座部分的广义坐标,qm为连杆部分的广义坐标,qm=[q1q2···qn],则FFSR系统的总动能如下:式中:mi,Ii,ωi分别为系统各部分的质量、惯量以及角速度,H(q)为系统正定对称的惯量矩阵,其表达式如下(这里不作详细推导)[19]:式中H1,H2,H3,H4,H5,H6的表达式如下(ki表示关节转轴i的单位方向矢量):将系统势能忽略不计(太空环境为微重力环境),则FFSR系统的拉格朗日动力学方程为式中τ为系统的广义力矩,由于本文研究的对象为FFSR系统,基座不受任何外力矩,因此τ=[0 τm],τm为关节力矩.将式(3)代入式(5)可得系统的动力学模型如下:式中C(q,)为离心力和科氏力矩阵,可由下式求得:事实上,C矩阵的形式不是唯一的,若适当选取C矩阵可使得为反对称矩阵,即xT(−2C)x=0(∀x∈Rn).具体做法是将C看作一个整体去求,然后再对求导即可,此时的C矩阵满足反对称矩阵的设计要求.选取系统的状态变量为xm= q]T,输入变量为u=τ,输出变量为(显然ym=pe)可以由式(6)建立系统伪线性化形式的状态空间模型,并离散化如下:式中:其中h为离散化的时间步长,A,B,C的表达式如下:式中:n为扩展机械臂的自由度,n=m+6,m为机械臂关节个数,In表示n×n的单位矩阵,0n表示n×n的零矩阵.3 模型预测控制器设计模型预测控制是一种基于模型的闭环优化控制策略,该方法在线求解系统有限时域的最优控制问题,通过满足一定的约束,对性能指标函数进行优化来得到系统预测时域内的控制输入序列,并将控制输入序列的第一个值作为下一时刻的系统输入,然后重复上述步骤,直至控制过程结束.3.1 扩展状态空间模型首先,定义末端位置跟踪误差如下:式中yd表示系统末端期望位置.令d为系统末端期望速度,则对上式求导可得末端速度跟踪误差如下:为了使得滚动优化与反馈校正同步进行,本文在预测模型中引入如下的扩展状态变量其中∆xm(k)=xm(k)−xm(k−1).重新定义系统输出为=,通过推导可得到系统的扩展状态空间模型式中:∆u表示系统控制输入增量,Ae,Be,Ce的表达式为3.2 性能指标本文将应用拉盖尔函数来进行模型预测控制器的设计[20],目的是使用更少的优化参数来代替原设计中的控制时域的长度,从而在保证系统动态性能的同时降低计算量.首先给出拉盖尔模型的定义.假设稳定系统k时刻的脉冲响应是P(k),对于给定的参数N,P(k)可以表示为式中:cj(j=1,2,···,N)为拉盖尔系数,由系统确定;lj(k)(j=1,2,···,N)为标准正交的拉盖尔函数.在k时刻未来控制输入序列定义为式中Nc为控制时域,将i时刻后的控制输入看作稳定系统的脉冲响应,并表示为如下的形式:式中δ(i)表示脉冲函数,即当i=0时,δ(i)=1,否则δ(i)=0.根据拉盖尔模型的定义式(13),可以将式(15)中的脉冲响应∆u(k+i)近似表示为式中:L(k)为拉盖尔近似模型的状态向量,L(k)=[l1(k)l2(k)···lN(k)]T,η为由N个拉盖尔系数组成的参数向量,η=[c1c2···cN]T.这样一来,求解最优控制增量∆u(k+i)的问题就转化为求解参数向量η的问题,从而减少了控制器优化参数的个数,由此带来的计算量也相应减少,这也正是采用拉盖尔近似模型的目的.则在k时刻以后的m时刻系统的状态变量和输出变量如下:式中表示Ae矩阵的m次方,给定如下的系统性能指标:式中:Q,R分别为系统状态和控制输入的权重矩阵,R为对角线元素为µ的Nc维对角矩阵,µ为常数且µ>0.根据拉盖尔函数的标准正交性,将式(14)和式(16)代入式(19)中可得式中RL为对角线元素为µ的N维对角矩阵,RL与R维数不同.将式(17)代入式(20)可得式中:可以看出,式(21)中第3项与η无关,因此要使得性能指标J最优,实质上是使前两项之和最小,即如果系统状态、输入和输出不受任何约束,令,可以得到使得系统性能指标最优的参数向量为3.3 约束处理由于控制的目的是跟踪期望轨迹,因此只考虑引入输入约束和状态约束,而不引入输出约束.3.3.1 输入约束引入如下的输入约束:由式(16)可知,式(24)又可写为式中M0的表达式如下(0k为全零矩阵,其维度与Lk(m)相同): 又由于,因此式(25)可写为式中M1的表达式如下:则输入约束(24)和(25)可以表示为下面的矩阵不等式约束3.3.2 状态约束本文引入如下的系统状态约束:由式(8)可以得到系统状态xm的预测值如下:式中:则式(29)可以写为上式也可写为如下的矩阵不等式约束:将式(28)和式(32)联立即为系统性能指标优化时需要满足的约束条件.3.4 优化求解实质上,该模型预测控制可以看成下面的二次规划问题来求解式中:在上述二次规划问题中,选取Ω为N×N的正定对称矩阵.根据优化理论可知,该规划为严格凸二次规划,如果至少有一个向量η满足约束并且目标函数J可行域有下界,那么该二次规划问题就有一个全局最小值η,并且该值是唯一的.此外,向量η成为全局最小值的必要条件是满足KKT条件,对于严格凸二次规划问题来说,KKT条件也是充分条件.这里采用MATLAB中的Quadprog函数对上述优化问题进行求解,从而得到使得性能指标最优的η的值,将其代入式(16)便可得到最优控制序列,取控制序列的第1个值∆uk0作为控制输入的增量,并对系统输入进行如下的校正3.5 稳定性分析首先,给出如下的假设:假设1 在滚动时域优化问题中引入一个附加的终端状态约束其中:x(k+Np|k)是由控制序列∆u(k+m)产生的终端状态,m=0,1,2,···,Np.假设2 对于每一个采样时刻k存在η使得性能指标J最小并且同时满足不等式约束和式(35)的终端等式约束.接下来,证明该控制系统的稳定性[21].定义Lyapunov函数为其中:是k 时刻式(20)中性能指标J在同时满足不等式约束和等式约束情况下的最优解,∆u(k+m)=LT(m)ηk.因为假设2确保了ηk的存在,所以V(x(k),k)=Jmin,其中ηk是x(k)的函数.很显然,V(x(k),k)是正定的,并且当x(k)趋于无穷大时,V(x(k),k)也趋于无穷大.类似地,将式(36)中的k替换成k+1便会得到k+1时刻的Lyapunov函数V(x(k+1),k+1),其中状态变量为,ηk+1是k+1时刻性能指标J在满足所有约束情况下的最优解,∆u(k+1+m)=LT(m)ηk+1.假定在k时刻所有约束已经满足,对于滚动时域内的初始状态x(k+1)来说,ηk+1的一个可行解(非最优解)是ηk,这可以从下面的式子看出因此,在k+1时刻,可行解ηk对应的可行控制序列是将LT(0)ηk,LT(1)ηk,···,LT(Np−1)ηk向前移动一个时间步长并且令最后一个元素为0得到的,即LT(1)ηk,LT(2)ηk,···,LT(Np− 1)ηk,0.由于ηk+1为最优解,于是有其中是将式(36)中的k替换成k+1,并且将原来的控制序列替换为可行控制序列LT(1)ηk,LT(2)ηk,···,LT(Np− 1)ηk,0得到的.令则有注意到,和V(x(k),k)在采样时刻k+1,k+2,···,k+Np−1具有相同的控制序列和状态序列,因此根据假设1,可将上式简化为将式(43)代入式(41)可得可以看出,Lyapunov函数值为减小的.因此,该模型预测控制系统是渐近稳定的. 3.6 FFSR轨迹跟踪控制由于自由漂浮空间机器人的广义雅克比矩阵不仅与运动学参数有关,还与动力学参数有关,在运动学求解的过程中很容易发生由广义雅克比矩阵奇异而导致的动力学奇异,系统状态会出现发散的情况,因此在选定期望轨迹时必须事先分析其工作空间.自由漂浮空间机器人的工作空间一般分为路径无关工作空间和路径相关工作空间,所谓路径无关工作空间指的是在该工作空间内无论选取什么样的轨迹均不会因运动学求解而发生动力学奇异.因此选定的期望轨迹必须在路径无关工作空间内,否则就可能因动力学奇异而导致控制失效.此外,由于期望轨迹是在任务空间给出的,而实际系统输出为末端速度,因此不需要事先进行路径规划将任务空间轨迹转化到关节空间.此外,轨迹跟踪过程中还存在一个问题,实际系统输出并不包含末端位置,如果初始时刻实际末端位置与期望末端位置存在误差,那么即便末端能跟踪期望速度,末端实际位置与期望位置也会存在常值跟踪误差,这个误差就是由初始末端位置误差引起的.为了实现末端位置和速度的同时跟踪,使得在系统实际的初始值偏离期望的初始值时,系统轨线仍然能在有效时间内到达滑模面,文中引入如下的任务空间滑模变量[22]:式中:λ为常数,λ>0.联立式(9)-(10)以及上式可得定义为引入末端位置误差后的新的末端期望速度,表达式如下:用代替便可以将末端位置误差引入到系统模型中,对比式(46)和(47)可知,当实际末端速度能有效跟踪新的末端期望速度时,z→0,即,控制过程渐近收敛.根据上述理论推导,所设计的模型预测控制器的结构如图2所示.在给定约束的情况下,采用二次规划算法对系统性能指标进行求解得到下一时刻的控制输入增量∆U,进一步得到控制输入u,代入动力学模型求解得到系统状态和q,系统状态和q一方面用于求解状态增量∆xm,另一方面将其代入运动学模型可以得到末端位置ym和末端速度,将ym代入式(9)得到末端位置误差e,代入式(47)新的末端期望速度的差值即为系统输出误差,将和∆xm构成的扩展状态向量代入系统扩展状态空间模型得到系统的预测输出,再进行下一步优化求解.图2 FFSR模型预测控制器结构示意图Fig.2 Model predictive controller structure of FFSR4 仿真验证文中方法适用于任意自由度的单臂空间机器人,为简单起见,以平面二杆FFSR系统为例,对提出的控制方法进行仿真验证,系统的几何参数如表1所示.表1 空间机器人系统几何参数Table 1 Geometry parameter of FFSR机器人基座连杆1 连杆2质量/kg 12.9 4.5 1.5惯性/(kg·m2) 0.208 0.32 0.049长度/m 0.327 0.62 0.6为了验证该模型预测控制器处理约束的有效性,本文设计了无约束和有约束两种轨迹跟踪任务.仿真中,预测时域Np=40,控制时域Nc=15,系统状态和控制输入的权重矩阵分别取Q=I12×12,R=0.1I2×2,拉盖尔多项式的参数均取a=[0.8,0.8],N=[8,8],系统初始状态为xm=[0 0 0 0 0−0.22−0.019 0 2.14−2.71]T,仿真初始时刻为0,仿真时间为60s,仿真步长取0.01s.4.1 无约束轨迹跟踪假定末端期望跟踪轨迹为圆,其表达式如下:对应的末端期望速度为仿真结果如图3-6所示.由图3可以看出,无约束情况下,机械臂末端在2s左右跟踪上给定的期望轨迹.由图4可以看出,初始时刻为了使得机械臂末端平稳地跟踪末端位置,需要对末端速度误差进行修正,因此轨迹跟踪误差较大.由图5可以看出,在跟踪过程中,各关节角随着轨迹跟踪任务的周期性变化而变化,而基座姿态角由于动力学耦合的原因发生了漂移.此外,由图6可以看出,跟踪上期望轨迹以后,控制器只需维持当前的跟踪状态而不需要做更多的调整.图3 无约束情况下末端跟踪轨迹Fig.3 Trajectory of end point without constraints图4 无约束情况下轨迹跟踪误差Fig.4 Trajectory tracking error of end point without constraints图5 无约束跟踪情况下的系统状态变化Fig.5 Variation of system state without constraints图6 无约束跟踪情况下的控制输入变化Fig.6 Variation of control input without constraints4.2 有约束轨迹跟踪假设跟踪轨迹与第4.1节相同,跟踪过程中需要满足的输入约束和状态约束条件如下:仿真结果如图7-10所示.由图7可以看出,有约束情况下,机械臂末端在5s左右跟踪上给定的期望轨迹,与图3所示的无约束情况相比跟踪上期望轨迹耗费的时间稍长一些.由图9和图10可以看出,在跟踪过程中,系统状态和控制输入均满足给定的约束条件,与图5和图6进行对比发现,系统状态和控制输入的幅值均有不同程度的减小.图7 有约束情况下末端跟踪轨迹Fig.7 Trajectory of end point without constraints图8 有约束情况下轨迹跟踪误差Fig.8 Trajectory tracking error of end point without constraints图9 有约束跟踪情况下的系统状态变化Fig.9 Variation of system state without constraints图10 有约束跟踪情况下的控制输入变化Fig.10 Variation of control input without constraints4.3 权重矩阵对跟踪效果的影响由于系统状态包含轨迹跟踪误差项,因此通过调整系统状态和控制输入的权重矩阵可以实现跟踪误差和关节力矩的折衷考虑.为了研究权重矩阵对跟踪效果的影响,本文将第4.2节仿真中的增益矩阵R=0.1I2×2调整为R=0.5I2×2,即提高控制输入在性能指标中的权重,自然地系统状态的权重就会相对降低.为方便描述,令R=ωI2×2,ω分别取0.1和0.5,两种情况下的仿真条件与第4.2节相同,仿真时间设为20s.仿真结果如图11-12所示,从图11可以看出,ω=0.1比ω=0.5时前期跟踪误差要小,而到了后期二者的平均跟踪误差相差不大,说明提高控制输入权重会使得前期轨迹跟踪误差变大.而从图12可以看出,ω=0.5比ω=0.1时前期控制输入要小很多,到了后期二者控制输入相差不大.综上所述,权重矩阵的调整对跟踪效果的影响主要体现在跟踪上期望轨迹前的一段时间内,仿真后期影响较小.图11 ω=0.1和ω=0.5两种情况下末端位置跟踪误差对比Fig.11 Comparison of tracking error of end position in both casesω=0.1andω=0.5图12 ω=0.1和ω=0.5两种情况下关节力矩对比Fig.12 Comparison of joint torque in both casesω=0.1and ω=0.55 结论本文提出了一种自由漂浮空间机器人轨迹跟踪的模型预测控制方法.该方法将系统的扩展状态空间模型作为预测模型,在满足各类约束的条件下,采用MATLAB二次规划函数对性能指标进行优化求解,引入任务空间滑模变量实现末端位置和末端速度的同时跟踪.该控制方法的优点在于:1)不需要事先进行关节角及关节角速度规划,而是直接在任务空间给定参考轨迹.2)当存在初始位置跟踪误差的时候,该方法依然可以实现对末端位置和末端速度的有效跟踪.这对于自由漂浮空间机器人末端轨迹跟踪控制来说具有重要意义.不足之处在于,该方法引入的约束为线性约束,在后续的研究中可以考虑引入较为复杂的非线性约束.当然,还可以考虑模型不确定性,进一步研究鲁棒模型预测控制在自由漂浮空间机器人轨迹跟踪控制中的应用.【相关文献】[1]LIANG B,DU X D,LI C,et al.Advances in space robot on-orbit servicing for non-cooperative spacecraft.Robot,2012,34(2):242-256.[2]ZHANG W H,YE X P,JI X P,et al.Development summarizing of space robot technology national and outside.Flight Dynamics,2013,31(3):198-202.[3]FLORES-ABAD A,MA O,PHAM K,et al.A review of space robotics technologies for on-orbit servicing.Progress in Aerospace Sciences,2014,68:1-26.[4]ZHANG F H,FU Y L,WANG S G,et al.Research on adaptive control of free floating space robot with inertia parameter uncertainty.Acta Aeronautica Et 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X型遥控模拟飞机三维飞行仿真系统的研制的开题报告
X型遥控模拟飞机三维飞行仿真系统的研制的开题报告一、课题背景随着无人机技术的发展，模拟飞行仿真已成为一项重要的技术手段。
模拟飞行仿真系统能够模拟真实飞机飞行环境，提供全方位的环境信息，使用户能够通过虚拟环境感受飞行的真实感。
本课题旨在设计一款基于X型遥控模拟飞机的三维飞行仿真系统，能够提供真实的飞行环境、真实的飞行动作和与真实飞机相同的操控方式，以此来提高X型遥控模拟飞机的性能和可靠性。
二、课题研究内容本课题研究的内容主要包括以下几个方面：1. 模拟飞机建模：根据X型遥控模拟飞机的特点，使用计算机图形学技术进行建模，实现真实飞机的外形和技术参数的虚拟表示。
2. 飞行环境仿真：利用虚拟环境技术，构建真实的飞行环境，包括天气、时间、地形、照明等信息，使用户能够感受到真实的飞行环境。
3. 多机通信：利用无线通信技术，设计多台计算机之间的通信交互，实现多人同时参与飞行的功能。
4. 飞行监控：通过实时跟踪和监控，实现对模型飞机的位置、速度、高度等参数的实时检测和监控。
5. 系统优化：通过对系统的优化和改进，实现系统的性能和可靠性的提高，使系统能够更好地适应不同的应用场景。
三、课题研究意义X型遥控模拟飞机三维飞行仿真系统的研制具有重要的研究意义和实践价值，具体体现在以下几个方面：1. 提高X型遥控模拟飞机的性能和可靠性，使其能够更好地应用于不同领域。
2. 推动模拟飞行技术的发展和推广，为航空产业和军事战略提供更加精准和实用的技术支持。
3. 提升模拟机系统在教育、培训、演示等方面的应用效果，为培养人才做出贡献。
四、课题研究方法本课题采用多种研究方法，主要包括探索性研究、实证研究、案例研究、仿真实验等，其中，实证研究和仿真实验是本课题研究的核心方法。
五、课题研究计划本课题的整体研究计划涵盖以下内容：1. 需求分析：对模拟机系统的使用环境、功能需求、技术要求、性能指标进行详细的分析和探讨，明确系统的设计目标和要求。
无人机飞行控制系统仿真研究(陕西科技大学)论文正文
无人机的数学模型无人机是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵的不载人飞机。
可反复使用多次，广泛用于空中侦察、监视、通信、反潜和电子干扰等。
因此研究无人机控制系统的设计具有重要意义。
要研究无人机动力学模型的姿态仿真，首先必须建立飞机的数学模型。
在忽略机体震动和变形的条件下，飞机的运动可以看成包含六个自由度的刚体运动，其中包含绕三个轴的三种转动（滚动、俯仰与偏航）和沿三个轴的线运动。
为了确切的描述飞机的运动状态，必须选择合适的坐标系。
1.1常用坐标系1.1.1地面坐标系地面坐标系是与地球固连的坐标系。
原点A固定在地面的某点，铅垂轴向上为正，纵轴与横轴为水平面内互相垂直的两轴。
见图1-1。
图1-1 地面坐标系1.1.2机体坐标系机体坐标系原点在机的重心上,纵轴在飞机对称平面内，平行于翼弦，指向机头为正；立轴也在飞机对称平面内并垂直于，指向座舱盖为正；横轴与平面垂直，指向右翼为正，见图1-2。
图1-2 机体坐标系1.1.3速度坐标系速度坐标系原点也在飞机的重心上，但轴与飞机速度向量V重合；也在对称平面内并垂直于，指向座舱盖为正；垂直于平面，指向右翼为正，见图2-3。
图1-3 速度坐标系1.2飞机的常用运动参数飞机的运动参数就是完整地描述飞机在空中飞行所需要的变量，只要这些参数确定了，飞机的运动也就唯一地确定了。
因此，飞机的运动参数也是飞机控制系统中的被控量。
被控量包括俯仰角、滚转角、偏航角、仰角、侧滑角、航迹倾斜角，航迹偏转角；同时利用副翼、方向舵、升降舵及油门杆来进行对飞机的控制。
这些称为无人机飞控系统中的控制量。
1.3.1 无人机六自由度运动方程式的建立基于飞机运动刚体性的假设，我们就可以推导出飞机的一般数学模型为一组非线性微分方程组。
根据牛顿定律，其运动方程应由两部分组成:一部分是以牛顿第二定律(动力定律)为基础的动力学方程组，由此解得无人机相对于机体坐标系的角度向量和角速度向量;另一部分则是通过坐标变换关系得出的运动学方程组确定出无人机相对于地面坐标系的位置向量和速度向量。