一种命令级的车辆与无人机自适应协同控制方法与流程
1.本发明属于无人机技术领域，具体指代一种命令级的车辆与无人机自适应协同控制方法。
背景技术：
2.无人机将地面车辆和多旋翼无人机通过线缆进行连接，当车辆在地面移动时，位于空中的无人机也需要进行同步移动，同时地面车辆上的电源设备通过系留线缆为无人机供电，使其能够获得充足的电力支持，从而保持长时间的滞空，以更好地保障任务需求。因而，无人机与地面车辆之间的协同运动是无人机能够保持机动飞行的关键。
3.在现有技术中主要是无人机根据地面车辆的运动状态、位置信息以及通过卫星系统和惯性元件获取的自身位置数据，计算两者之间的相对位置误差，从而实现无人机对地面车辆的自动跟随。然而，这种方法可能会导致无人机滞后反应，因为只是对地面车辆进行了指挥控制，无人机再进行了随动。再加上无人机的任务环境通常较为复杂多变，用于测量位置信息的卫星信号也容易受外界干扰而失效，导致获取的位置数据精度不高，并不能实现真正意义上的协同运动。因此，本发明通过命令层面的协同控制，使得无人机在突发情况或恶劣环境中仍然能够实现自适应的控制。
技术实现要素：
4.针对于上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种命令级的车辆与无人机自适应协同控制方法，通过命令层面的协同控制，有效解决了无人机与地面车辆之间的随动滞后问题，能够实现无人机在各种突发情况或恶劣环境中的协同自适应控制。
5.为达到上述目的，本发明采用的技术方案如下：
6.本发明的一种命令级的车辆与无人机自适应协同控制方法，包括以下步骤：
7.步骤1：根据任务需要，向地面车辆的控制系统发出相应的命令，地面车辆依据车辆动力学模型计算位移、速度、加速度等以及发动机的扭矩；
8.步骤2：将计算得到的车辆的位移、速度、加速度等参数经过转换得到无人机的空间位置、姿态角；
9.步骤3：无人机根据飞行控制原理解算出相应的指令以及旋翼电机的输入电压；
10.步骤4：地面车辆和无人机分别根据发动机的扭矩、旋翼电机的输入电压改变各自的运动状态；
11.步骤5：计算地面车辆和无人机之间的相对位置误差，进行自适应的动态调整。
12.进一步地，所述步骤1中的车辆动力学模型包括：发动机模型、变矩器模型、变速器模型和车辆运动学方程。
13.进一步地，所述步骤2中将车辆的位移、速度、加速度等转换为无人机的空间位置、姿态角的参数转换公式如下：
[0014][0015]
式中，a为车辆的加速度，α、β、γ分别为加速度的三个方向角(坐标轴的夹角)，λ为地面坡度，μ为车辆转弯角度。将车辆的加速度进行分解可以得到无人机在坐标系中三个方向的加速度，无人机的横滚角φ在运动过程中一般保持不变，俯仰角θ与地面坡度λ一致，方位角ψ等价于车辆转弯角度μ。
[0016]
进一步地，所述步骤3中的无人机飞行控制原理包括：动力学方程和旋翼电机模型。
[0017]
进一步地，所述步骤4中地面车辆根据发动机的扭矩me控制其运动状态，无人机也通过旋翼电机的输入电压u实现与车辆同步的控制。
[0018]
进一步地，所述步骤5中地面车辆和无人机之间的自适应动态调整方法包括：
[0019]
(1)通过地面车辆上配备的定位装置检测车辆的水平位置信息，速度、方向等传感器采集车辆的三轴姿态和速度，气压计测量车辆的垂直高度信息；
[0020]
(2)通过无人机上搭载的位置、高度传感器及惯性导航元件测定无人机的三维位置信息并计算其速度和姿态；
[0021]
(3)计算无人机和车辆之间的相对位置误差。若没有误差，则不需要进行调整，否则根据计算得到的相对位置误差采用控制算法求解无人机的期望速度，再通过期望速度与实际速度的差值计算期望加速度，然后根据无人机动力学模型得到相应的指令调整无人机的位置状态。
[0022]
本发明的有益效果：
[0023]
本发明根据车辆及无人机的相关控制原理，通过命令层面的协同控制，有效解决了无人机与地面车辆之间的协同运动的滞后问题，也避免了突发情况下卫星信号较弱甚至中断的问题，实现了无人机在各种复杂环境下的协同自适应控制。同时，考虑了车辆和无人机的控制系统原理的不同，通过测量计算地面车辆和无人机之间的相对位置误差，进行了自适应的动态调整，具有一定的可靠性和适用性。
附图说明
[0024]
图1为本发明的方法流程图；
[0025]
图2为车辆动力控制系统图；
[0026]
图3为车辆运动模型图；
[0027]
图4为无人机自适应动态调整方法图。
具体实施方式
[0028]
为了便于本领域技术人员的理解，下面结合实施例与附图对本发明作进一步的说明，实施方式提及的内容并非对本发明的限定。
[0029]
参照图1所示，本发明的一种命令级的车辆与无人机自适应协同控制方法，包括以
下步骤：
[0030]
步骤1：根据任务需要，向地面车辆的控制系统发出相应的命令，地面车辆依据车辆动力学模型计算位移、速度、加速度等以及发动机的扭矩；
[0031]
车辆运动状态的改变主要是轮胎力作用的结果，而轮胎力又是间接通过发动机、变矩器、变速器进行驱动产生的，车辆动力控制系统如图2所示。车辆动力学模型包括：发动机模型、变矩器模型、变速器模型、车辆运动学方程，表达式如下：
[0032]
发动机模型：
[0033]
me＝g(p,α,β)
[0034]
式中，me为发动机的输出扭矩，p为发动机进气压力，α为节流阀开度转角，β为点火提前角；
[0035]
变矩器模型：
[0036][0037]
式中，m
t
为变扭器的涡轮输出扭矩，m
p
为泵轮输入扭矩；
[0038]
变速器模型：
[0039][0040]
式中，ms为驱动前轮的力矩，cs为扭转刚度，δs为扭转变形，ξs为阻尼系数，w
t
为涡轮转速，ig为主减速器的齿轮传动比，w1、w2为两个前轮的角速度，i
t
为变速器的速比，ξ
t
为变速器的阻尼系数，i
t
为涡轮的转动惯量，ij为变速器第j档的转动惯量；
[0041]
如图3所示，根据力学相关原理建立车辆运动学方程：
[0042][0043]
式中，m为车辆质量，v
x
、vy分别为车辆的纵向、侧向速度，wr为车辆的横摆角速度，f
xi
、f
yi
为纵向轮胎力、侧向轮胎力，fw为空气阻力，δ为前轮转角，iz为车辆转动惯量，tf、tr分别为前、后轮的轮距，a、b分别为车辆质心到前、后轴的距离， jw为车轮的转动惯量，wi(i＝1,2,3,4)为四个轮胎的转动角速度，t
di
(i＝1,2)为前轮的驱动力矩，rd为车轮半径，m
fi
(i＝
1,2,3,4)为四个轮胎的阻力矩，t
bi
(i＝1,2,3,4)为四个轮胎的制动力矩。
[0044]
步骤2：将计算得到的车辆的位移、速度、加速度等参数经过转换得到无人机的空间位置、姿态角；
[0045]
为了使地面上的车辆和位于空中的无人机始终保持相对静止，就要求两者的位移、速度(大小和方向)、加速度等属性时刻保持一致，但无人机和车辆的状态参数不一致，因此建立参数转换公式，将车辆的位移、速度、加速度等参数转换为无人机的空间位置和姿态角，表达式如下：
[0046][0047]
式中，a为车辆的加速度，α、β、γ分别为加速度的三个方向角(坐标轴的夹角)，λ为地面坡度，μ为车辆转弯角度。将车辆的加速度进行分解可以得到无人机在坐标系中三个方向的加速度，无人机的横滚角φ在运动过程中一般保持不变，俯仰角θ与地面坡度λ一致，方位角ψ等价于车辆转弯角度μ。
[0048]
步骤3：无人机根据飞行控制原理解算出相应的指令以及旋翼电机的输入电压；
[0049]
多旋翼无人机是通过调节多个电机转速来改变螺旋桨转速，实现升力的变化，进而达到飞行姿态控制的目的。为了更好地观测无人机的运动状态，定义pe＝[x,y,z]
t
为无人机相对于地面坐标系的空间位置，ae＝[φ,θ,ψ]
t
为无人机的姿态角，其中横滚角φ为绕xb轴逆时针旋转角度，俯仰角θ为绕yb轴逆时针旋转角度，方位角ψ为绕zb轴逆时针旋转角度。无人机飞行控制原理主要包括动力学方程和旋翼电机模型。
[0050]
根据牛顿-欧拉公式可以推导出无人机的动力学方程为：
[0051][0052]
式中，m为无人机质量，kf为空气阻力系数，g为重力加速度，l为旋翼中心到无人机质心的距离，i
x
、iy、iz分别为无人机绕x轴、y轴、z轴的转动惯量，ir为旋翼的转动惯量，ω＝w1+w2+w3+w4为旋翼转速的代数和；
[0053]
ui(i＝1,2,3,4)为将旋翼转速作为控制输入的四个虚拟控制通道：
[0054][0055]
式中，kr为旋翼的升力系数，kq为电机的扭力系数，wi(i＝1,2,3,4)为四个旋翼的转速；
[0056]
旋翼电机模型中，旋翼转速w与控制电压u之间的传递函数表示为：
[0057][0058]
式中k
m1
和k
m2
是常数。
[0059]
步骤4：地面车辆和无人机分别根据发动机的扭矩、旋翼电机的输入电压改变各自的运动状态；
[0060]
地面车辆根据动力学模型解算出的发动机扭矩调整发动机的扭矩，实现相应的位置移动，无人机也通过飞行控制原理计算出的旋翼电机输入电压以控制旋翼转速也实现与车辆同步的控制，从而使得两者进行同步的自适应的调整，始终保持相对静止。
[0061]
步骤5：计算地面车辆和无人机之间的相对位置误差，进行自适应的动态调整；
[0062]
如图4所示，车辆和无人机的控制系统原理并不相似，通过命令层面的协同控制后，两者可能并没有达到实际意义的相对静止，因而还需要进行自适应的动态调整，具体步骤如下：
[0063]
(1)通过地面车辆上配备的定位装置检测车辆的水平位置信息，速度、方向等传感器采集车辆的三轴姿态和速度，气压计测量车辆的垂直高度信息；
[0064]
(2)通过无人机上搭载的位置、高度传感器及惯性导航元件测定无人机的三维位置信息并计算其速度和姿态；
[0065]
(3)计算无人机和车辆之间的相对位置误差。若没有误差，则不需要进行调整，否则根据计算得到的相对位置误差采用控制算法求解无人机的期望速度，再通过期望速度与实际速度的差值计算期望加速度，然后根据无人机动力学模型得到相应的指令调整无人机的位置状态。
[0066]
本发明针对无人机与地面车辆之间的随动滞后问题，以及用于定位的卫星信号较弱甚至中断的突发情况，通过命令层面的协同控制，实现了无人机在各种复杂环境下的协同自适应控制。同时，考虑了车辆和无人机的控制系统原理的不同，通过测量计算地面车辆和无人机之间的相对位置误差，进行了自适应的动态调整优化，具有实用价值。
[0067]
本发明具体应用途径很多，其思想和原理能够应用到车辆、船舶和飞机机之间的自动协同中，以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以作出若干改进，这些改进也应视为本发明的保护范围。
技术特征：
1.一种命令级的车辆与无人机自适应协同控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：根据任务需要，向地面车辆的控制系统发出相应的命令，地面车辆依据车辆动力学模型计算位移、速度、加速度等以及发动机的扭矩；步骤2：将计算得到的车辆的位移、速度、加速度等参数经过转换得到无人机的空间位置、姿态角；步骤3：无人机根据飞行控制原理解算出相应的指令以及旋翼电机的输入电压；步骤4：地面车辆和无人机分别根据发动机的扭矩、旋翼电机的输入电压改变各自的运动状态；步骤5：计算地面车辆和无人机之间的相对位置误差，进行自适应的动态调整。2.根据权利要求1所述的基于命令的自适应的无人机协同控制方法，其特征在于，所述步骤1中的车辆动力学模型包括：发动机模型、变矩器模型、变速器模型和车辆运动学方程。3.根据权利要求1所述的基于命令的自适应的无人机协同控制方法，其特征在于，所述步骤2中将车辆的位移、速度、加速度等转换为无人机的空间位置、姿态角的参数转换公式如下：式中，a为车辆的加速度，α、β、γ分别为加速度的三个方向角(坐标轴的夹角)，λ为地面坡度，μ为车辆转弯角度。将车辆的加速度进行分解可以得到无人机在坐标系中三个方向的加速度，无人机的横滚角φ在运动过程中一般保持不变，俯仰角θ与地面坡度λ一致，方位角ψ等价于车辆转弯角度μ。4.根据权利要求1所述的基于命令的自适应的无人机协同控制方法，其特征在于，所述步骤3中的无人机飞行控制原理包括：动力学方程和旋翼电机模型。5.根据权利要求1所述的基于命令的自适应的无人机协同控制方法，其特征在于，所述步骤4中地面车辆根据发动机的扭矩m
e
控制其运动状态，无人机也通过旋翼电机的输入电压u实现与车辆同步的控制。6.根据权利要求1所述的基于命令的自适应的无人机协同控制方法，其特征在于，所述步骤5中地面车辆和无人机之间的自适应动态调整方法包括：(1)通过地面车辆上配备的定位装置检测车辆的水平位置信息，速度、方向等传感器采集车辆的三轴姿态和速度，气压计测量车辆的垂直高度信息；(2)通过无人机上搭载的位置、高度传感器及惯性导航元件测定无人机的三维位置信息并计算其速度和姿态；(3)计算无人机和车辆之间的相对位置误差。若没有误差，则不需要进行调整，否则根据计算得到的相对位置误差采用控制算法求解无人机的期望速度，再通过期望速度与实际速度的差值计算期望加速度，然后根据无人机动力学模型得到相应的指令调整无人机的位置状态。
技术总结
本发明公开了一种命令级的车辆与无人机自适应协同控制方法，包括以下步骤：根据任务需要，向地面车辆的控制系统发出相应的命令，地面车辆依据车辆动力学模型计算位移、速度、加速度等以及发动机的扭矩；将计算得到的车辆的位移、速度、加速度等参数经过转换得到无人机的空间位置、姿态角；无人机根据飞行控制原理解算出相应的指令以及旋翼电机的输入电压；地面车辆和无人机分别根据发动机的扭矩、旋翼电机的输入电压改变各自的运动状态；计算地面车辆和无人机之间的相对位置误差，进行自适应的动态调整。本发明有效解决了无人机与地面车辆之间的随动滞后问题，能够实现无人机在各种突发情况或恶劣环境中的协同自适应控制。突发情况或恶劣环境中的协同自适应控制。突发情况或恶劣环境中的协同自适应控制。
