CN118722091A - 一种敏捷构型的智能飞行汽车 - Google Patents
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Abstract
本申请提供一种敏捷构型的智能飞行汽车，涉及飞行汽车技术领域，包括：摆线转子飞行器和控制芯片；摆线转子飞行器中设置舵机；用于通过改变飞行汽车的偏航角实现平飞转弯行为；控制芯片中设置模态切换模块和空中模态控制模块；空中模态控制模块用于基于当前时刻的飞行汽车状态参数，利用空中状态方程解算得到当前时刻到下一时刻的最优总升力及三个方向的最优转矩，利用空中飞行的动力学模型计算得到摆线转子飞行器的当前时刻到下一时刻的四个转子的升力，将四个转子的升力发送至摆线转子飞行器。本申请能够通过改变飞行汽车的偏航角实现平飞转弯行为，在到达期望位置时不会出现掉高现象。
Description
技术领域
本申请涉及飞行汽车技术领域，尤其是涉及一种敏捷构型的智能飞行汽车。
背景技术
在飞行汽车处于空中飞行的过程中，无法直接改变偏航角(yaw)，通常通过改变滚转角(roll)以及俯仰角(pitch)以改变飞行汽车的偏航角，这种方式在到达期望位置时可能会出现掉高现象，无法实现平飞转弯行为。
发明内容
有鉴于此，本申请提供了一种敏捷构型的智能飞行汽车，以解决上述技术问题。
本申请实施例提供一种敏捷构型的智能飞行汽车，包括：摆线转子飞行器和控制芯片；所述摆线转子飞行器中设置舵机；用于通过改变飞行汽车的偏航角实现空中的平飞转弯行为；所述控制芯片中设置模态切换模块和空中模态控制模块；
所述模态切换模块，用于响应于模态切换指令，利用状态机将飞行汽车模态切换为空中模态，并启动空中模态控制模块；
所述空中模态控制模块，用于根据预先设置的飞行路径的起始点和目标点，判断飞行汽车的行为为上升、下降或平飞转弯，基于当前时刻的飞行汽车状态参数，利用空中状态方程解算得到当前时刻到下一时刻的最优总升力及三个方向的最优转矩，基于当前时刻到下一时刻的最优总升力及三个方向的最优转矩，利用空中飞行的动力学模型计算得到摆线转子飞行器的当前时刻到下一时刻的四个转子的升力，将四个转子的升力发送至摆线转子飞行器。
进一步地，当飞行汽车的行为为平飞转弯；
基于上一时刻的飞行汽车状态参数，利用空中状态方程解算得到当前时刻到下一时刻的最优总升力及三个方向的最优转矩，包括：
当飞行汽车的行为为平飞转弯，飞行汽车空中状态方程为：
其中，A、B和C均为矩阵；xk为当前时刻tk的飞行汽车状态参数：xk＝[pk,x；pk,y；pk,z；vk,x；vk,y；vk,z；wk,x；wk,y；wk,z；qk,w；qk,x；qk,y；qk,z]T其中，(pk,x；pk,y；pk,z)为当前时刻tk的飞行汽车位置的三个分量，(vk,x；vk,y；vk,z)为当前时刻tk的飞行汽车速度的三个分量，wk,x、wk,y和wk,z分别为当前时刻tk的飞行汽车的滚动角角速度、俯仰角角速度和偏航角角速度；[qk,w；qk,x；qk,y；qk,z]T为当前时刻tk的飞行汽车的四元组；
xk+1为预测的下一时刻tk+1的飞行汽车状态参数；
uk→k+1为当前时刻tk到下一时刻tk+1的控制输入：
uk→k+1＝[Thrust；Mx；My；Mz]T
其中，Thrust为当前时刻到下一时刻的总升力，Mx，My和Mz分别为当前时刻到下一时刻的飞行汽车三个方向的力矩；
yk+1为下一时刻tk+1的输出：
yk+1＝[pk+1,x；pk+1,y；pk+1,z；yawk+1]T
其中，(pk+1,x；pk+1,y；pk+1,z)为下一时刻tk+1的飞行汽车的位置的三个分量，yawk+1为下一时刻tk+1的飞行汽车的偏航角；
其中，p为飞行汽车的位置向量，为p的一阶微分，v为飞行汽车的速度向量，为v的一阶微分，w为飞行汽车的角速度分量，为w的一阶微分，q为飞行汽车的四元组，为q的一阶微分；为飞行汽车状态参数的微分；
的计算方程组如下：
其中，c为升力向量：c＝[0；0；Thrust]T，g为重力向量：g＝[0；0；9.8]T，M为力矩向量：M＝[Mx；My；Mz]T，J为转动惯量向量：J＝[Jxx；Jyy；Jzz]T，Jxx、Jyy和Jzz为飞行汽车的三个方向的转动惯量；T表示转置；
定义损失函数minJ为：
minJ＝(yk+1-yref)T·Q·(yk+1-yref)+uk→k+1 T·R·uk→k+1
其中，yref为下一时刻tk+1的输出的期望值：
yref＝[pref,x；pref,y；pref,z；yawref]T
(pref,x；pref,y；pref,z)为下一时刻tk+1飞行汽车三个方向的期望位置，yawref为下一时刻tk+1飞行汽车的期望偏航角，Q和R均为权重矩阵；
利用的计算方程组和损失函数，解算得到uk→k+1的最优向量，即当前时刻到下一时刻的最优总升力及三个方向的最优转矩。
进一步地，当飞行汽车的行为为上升或下降；
当飞行汽车的行为为平飞转弯，飞行汽车空中状态方程为：
其中，A、B和C均为矩阵；xk为当前时刻tk的飞行汽车状态参数：xk＝[pk,x；pk,y；pk,z；vk,x；vk,y；vk,z；wk,x；wk,y；wk,z；qk,w；qk,x；qk,y；qk,z]T其中，(pk,x；pk,y；pk,z)为当前时刻tk的飞行汽车位置的三个分量，(vk,x；vk,y；vk,z)为当前时刻tk的飞行汽车速度的三个分量，wk,x、wk,y和wk,z分别为当前时刻tk的飞行汽车的滚动角角速度、俯仰角角速度和偏航角角速度；[qk,w；qk,x；qk,y；qk,z]T为当前时刻tk的飞行汽车的四元组；
xk+1为预测的下一时刻tk+1的飞行汽车状态参数；
uk→k+1为当前时刻tk到下一时刻tk+1的控制输入：
uk→k+1＝pThrust；Mx；My；Mz]T
其中，Thrust为当前时刻到下一时刻的总升力，Mx，My和Mz分别为当前时刻到下一时刻的飞行汽车三个方向的力矩；
yk+1为下一时刻tk+1的输出：
yk+1＝[pk+1,x；pk+1,y；pk+1,z；yawk+1]T
其中，(pk+1,x；pk+1,y；pk+1,z)为下一时刻tk+1的飞行汽车的位置的三个分量，yawk+1为下一时刻tk+1的飞行汽车的偏航角；
其中，p为飞行汽车的位置向量，为p的一阶微分，v为飞行汽车的速度向量，为v的一阶微分，w为飞行汽车的角速度分量，为w的一阶微分，q为飞行汽车的四元组，为q的一阶微分；为飞行汽车状态参数的微分；
的计算方程组如下：
其中，c为升力向量：c＝[0；0；Thrust]T，g为重力向量：g＝[0；0；9.8]T，M为力矩向量：M＝[Mx；My；Mz]T，J为转动惯量向量：J＝[Jxx；Jyy；Jzz]T，Jxx、Jyy和Jzz为飞行汽车的三个方向的转动惯量；T表示转置；
定义损失函数minJ为：
minJ＝(yk+1-yref)T·Q·(yk+1-yref)+uk→k+1 T·R·uk→k+1
其中，yref为下一时刻tk+1的输出的期望值：
yref＝[pref,x；pref,y；pref,z；yawref]T
(pref,x；pref,y；pref,z)为下一时刻tk+1飞行汽车三个方向的期望位置，yawref为下一时刻tk+1飞行汽车的期望偏航角，Q和R均为权重矩阵；
利用的计算方程组和损失函数，解算得到uk→k+1的最优向量，即当前时刻到下一时刻的最优总升力及三个方向的最优转矩。
进一步地，所述空中飞行的动力学模型为：
其中，F1，F2，F3和F4表示四个转子的升力，M1，M2，M3和M4表示四个转子的转矩，l1，l2，l3，l4表示四个转子质心到飞行汽车质心的距离，θ为舵机偏角，m为飞行汽车质量，为当前时刻到下一时刻的最优总升力，和为当前时刻到下一时刻的三个方向的最优转矩。
进一步地，所述控制芯片还包括：地面模态控制模块，所述模态切换模块还用于：响应于模态切换指令，利用状态机将飞行汽车切换为地面模态，并启动地面模态控制模块；
所述地面模态控制模块，用于根据起始点和目标点的相对位置，判断飞行汽车的行为为运动或静止，基于当前时刻的运动状态参数，利用第一P ID控制器和第二PID控制器计算下一时刻的位置环的输出量以及姿态环的输出量，由此得到下一时刻的速度和转向角的二阶微分；基于下一时刻的速度和转向角的二阶微分，利用地面运动的动力学模型计算得到摆线转子飞行器的四个转子的下一时刻的速度，将四个转子的下一时刻的速度发送至摆线转子飞行器。
进一步地，基于当前时刻的状态参数，利用第一P ID控制器和第二P ID控制器计算下一时刻的位置环的输出量以及姿态环的输出量，由此得到下一时刻的速度和转向角的二阶微分；包括：
第一PID控制器的微分方程为：
其中，K1p、K1i和K1d分别表示第一PID控制器的比例系数，积分系数和微分系数；ex、ey和ez为飞行汽车的位置偏差的三个分量：
[ex,ey,ez]T＝[px-px_ref,py-py_ref,pz-pz_ref]T
[px；py；pz]T为当前时刻飞行汽车的位置的三个分量；
[px_ref,py_ref,pz_ref]T为飞行汽车的目标位置的三个分量；
[δx,δy,δz]T为位置环的输出量；δx为x方向的位置一阶微分；δy为y方向的位置一阶微分；δz为z方向的位置一阶微分；
第二PID控制器的微分方程为：
其中，K2p、K2i和K2d分别表示第二PID控制器的比例系数，积分系数和微分系数；为飞行汽车转向角偏差：
yaw为当前时刻飞行汽车的转向角，yawref飞行汽车的目标转向角；
为下一时刻的姿态环的输出量；为飞行汽车转向角的一阶微分；
根据下一时刻的位置环的输出量，计算左轮的速度vl以及右轮的速度vr，得到下一时刻的速度
根据下一时刻的姿态环的输出量，得到下一时刻的转向角的二阶微分
进一步地，所述地面运动的动力学模型为：
其中，v1，v2，v3，v4表示四个转子的速度，R为转子半径，ll和lr为左轮半径和右轮半径。
进一步地，所述控制芯片还包括：水面模态控制模块，所述模态切换模块还用于：响应于模态切换指令，利用状态机将飞行汽车切换为水面模态，并启动水面模态控制模块；
所述水面模态控制模块，用于根据起始点和目标点的相对位置，判断飞行汽车的行为为运动或静止，基于当前时刻的状态参数，利用第三PID控制器和第四PID控制器计算下一时刻的位置环的输出量以及姿态环的输出量，由此得到当前时刻到下一时刻的最优总升力和Z方向的最优转矩；基于当前时刻到下一时刻的最优总升力和Z方向的最优转矩，利用水面运动的动力学模型计算得到摆线转子飞行器的当前时刻到下一时刻的四个转子的升力；将四个转子的升力发送至摆线转子飞行器。
进一步地，基于当前时刻的状态参数，利用第三P ID控制器和第四P ID控制器计算下一时刻的位置环以及姿态环，由此得到当前时刻到下一时刻的最优总升力和Z方向的最优转矩；包括：
第三PID控制器的微分方程为：
其中，K3p、K3i和K3d分别表示第三PID控制器的比例系数，积分系数和微分系数；ex、ey和ez为飞行汽车的位置偏差的三个分量：
[ex,ey,ez]T＝[px-px_ref,py-py_ref,pz-pz_ref]T
[px；py；pz]T为当前时刻飞行汽车的位置的三个分量；
[px_ref,py_ref,pz_ref]T为飞行汽车的目标位置的三个分量；
[δx,δy,δz]T为下一时刻的位置环的输出量；[δx,δy,δz]T为位置环的输出量；δx为x方向的位置一阶微分；δy为y方向的位置一阶微分；δz为z方向的位置一阶微分；
第四PID控制器的微分方程为：
其中，K4p、K4i和K4d分别表示第四PID控制器的比例系数，积分系数和微分系数；eΦ,eΘ和为飞行汽车的滚动角偏差、俯仰角偏差和转向角偏差：
roll为当前时刻飞行汽车的滚动角，rollref为飞行汽车的目标滚动角；pitch为当前时刻飞行汽车的俯仰角，pitchref为飞行汽车的目标俯仰角；yaw为当前时刻飞行汽车的转向角，yawref为飞行汽车的目标转向角；
为下一时刻的姿态环的输出量；δΦ为滚动角的一阶微分；δΘ为俯仰角的一阶微分；为偏向角的一阶微分；
根据位置环的输出量得到当前时刻到下一时刻的最优总升力根据姿态环的输出量得到当前时刻到下一时刻的Z方向的最优转矩
进一步地，所述水面运动的动力学模型为：
其中，F1，F2，F3和F4表示四个转子的升力，M1，M2，M3和M4表示四个转子的转矩，l1，l2，l3，l4表示四个转子质心到飞行汽车质心的距离，θ表示舵机偏角。
本申请能够通过改变飞行汽车的偏航角实现平飞转弯行为，在到达期望位置时不会出现掉高现象。
附图说明
为了更清楚地说明本申请具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例的敏捷构型的智能飞行汽车的功能结构图；
图2为本申请实施例的摆线转子飞行器的示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
首先对本申请实施例的设计思想进行简单介绍。
在飞行汽车处于空中飞行的过程中，无法直接改变偏航角(yaw)，通常通过改变滚转角(roll)以及俯仰角(pitch)以改变飞行汽车的偏航角，这种方式在到达期望位置时可能会出现掉高现象，无法实现平飞转弯行为。
为解决上述问题，本申请通过在摆线转子飞行器中设置变距舵机，然后在控制芯片中设置对应的控制程序，可以解决传统无人机欠自由度的问题。在空中飞行的过程中，可以较为方便的改变飞行汽车的偏航角(yaw)，即在到达期望位置时不会出现掉高现象，可以实现平飞转弯行为。可以自主分析期望位置以及期望姿态，并且根据期望值判断是否需要更改偏航角。
如不需要改变偏航角，将位于后两转子处的舵机角度置为0°，则该平台类似于传统无人机平台，所控制的自由度为x,y,z,roll以及pitch，仅仅依靠改变滚转角(roll)以及俯仰角(pitch)调整实际位置以及姿态。
如需要改变偏航角，则会根据期望偏航角的正负去分别将舵机角度置为10°以及-10°。由于此时该多模态仿真平台的目标为改变偏航角，则在此时该多模态仿真平台将会抑制滚转角以及俯仰角的改变，以防产生掉高现象以及对于偏航角解算的影响，此时控制的自由度为x，y以及yaw。在该多模态仿真平台达到期望位置以及期望姿态时，舵机角度会复原到0°，以达到一个动态稳定的效果。
在介绍了本申请实施例的应用场景和设计思想之后，下面对本申请实施例提供的技术方案进行说明。
如图1所示，本申请实施提供一种敏捷构型的智能飞行汽车，包括：摆线转子飞行器和控制芯片；所述摆线转子飞行器中设置舵机；用于通过改变飞行汽车的偏航角实现空中的平飞转弯行为；所述控制芯片中设置模态切换模块和空中模态控制模块；
所述模态切换模块，用于响应于模态切换指令，利用状态机将飞行汽车模态切换为空中模态，并启动空中模态控制模块；
所述空中模态控制模块，用于根据预先设置的飞行路径的起始点和目标点，判断飞行汽车的行为为上升、下降或平飞转弯，基于当前时刻的飞行汽车状态参数，利用空中状态方程解算得到当前时刻到下一时刻的最优总升力及三个方向的最优转矩，基于当前时刻到下一时刻的最优总升力及三个方向的最优转矩，利用空中飞行的动力学模型计算得到摆线转子飞行器的当前时刻到下一时刻的四个转子的升力，将四个转子的升力发送至摆线转子飞行器。
摆线转子飞行器中设置四个转子：MOTOR1、MOTOR2、MOTOR3和MOTOR4，分别连接一个电子调速器ESC，对应为：ESC1、ESC2、ESC3和ESC4，摆线转子飞行器的具体结构图如图2所示。
其中，模态切换指令可以来自于外部的控制器，也可以根据环境感知自主产生。
示例性的，所述空中模态为飞行汽车处于空中，并且在该模态下可以实现诸如上升、下降、悬停以及平飞转弯等行为。
当飞行路径的起始点的高度值小于目标点的高度值，则飞行汽车的行为为上升，当飞行路径的起始点的高度值大于目标点的高度值，则飞行汽车的行为为下降，上升及下降的控制策略包括：
1.飞行汽车根据期望行为或位置，将舵机转角置为0以抑制yaw对于飞行汽车姿态的影响，准备调节各转子转速以达到期望行为或位置。
2.实时反馈当前位置，根据所设置的期望位置，损失函数以及状态量的上下限去解算最优的升力以及转矩。
3.根据解算出的升力以及转矩根据动力学模型反解出各个转子所需的转速并传输给飞行汽车。
4.飞行汽车根据当前时刻所需的转速去调节位移以及姿态以达到期望行为或位置，最终飞行汽车变为悬停。
当飞行路径的起始点的高度值等于目标点的高度值，且起始点和目标点不是一个点，则飞行汽车的行为为平飞转弯，平飞转弯的控制策略包括：
1.飞行汽车根据期望行为或位置，在控制器中抑制roll以及pitch对于飞行汽车的影响，将舵机转角置为10°或-10°来通过yaw改变飞行汽车的姿态，准备调节各转子转速以达到期望行为或位置。
2.实时反馈当前位置，根据所设置的期望位置，损失函数以及状态量的上下限去解算最优的升力以及转矩。
3.根据解算出的升力以及转矩根据动力学模型反解出各个转子所需的转速并传输给飞行汽车。
4.飞行汽车根据当前时刻所需的转速去调节位移以及姿态以达到期望行为或位置，最终飞行汽车变为悬停。
当起始点和目标点是一个点，则飞行汽车的行为为悬停，悬停的控制策略包括：
飞行汽车各个转子的转速产生的升力和等于飞行汽车自身的重力，并且各个姿态角为0。
在本实施例中，当飞行汽车的行为为平飞转弯；
基于上一时刻的飞行汽车状态参数，利用空中状态方程解算得到当前时刻到下一时刻的最优的升力及三个方向的最优转矩，包括：
当飞行汽车的行为为平飞转弯，飞行汽车空中状态方程为：
其中，A、B和C均为矩阵；xk为当前时刻tk的飞行汽车状态参数：xk＝[pk,x；pk,y；pk,z；vk,x；vk,y；vk,z；wk,x；wk,y；wk,z；qk,w；qk,x；qk,y；qk,z]T其中，(pk,x；pk,y；pk,z)为当前时刻tk的飞行汽车位置的三个分量，(vk,x；vk,y；vk,z)为当前时刻tk的飞行汽车速度的三个分量，wk,x、wk,y和wk,z分别为当前时刻tk的飞行汽车的滚动角角速度、俯仰角角速度和偏航角角速度；[qk,w；qk,x；qk,y；qk,z]T为当前时刻tk的飞行汽车的四元组；
xk+1为预测的下一时刻tk+1的飞行汽车状态参数；
uk→k+1为当前时刻tk到下一时刻tk+1的系统输入：
uk→k+1＝[Thrust；Mx；My；Mz]T
其中，Thrust为当前时刻到下一时刻的总升力，Mx，My和Mz分别为当前时刻到下一时刻的飞行汽车三个方向的力矩；
yk+1为下一时刻tk+1的输出：
yk+1＝[pk+1,x；pk+1,y；pk+1,z；yawk+1]T
其中，(pk+1,x；pk+1,y；pk+1,z)为下一时刻tk+1的飞行汽车的位置的三个分量，yawk+1为下一时刻tk+1的飞行汽车的偏航角；
其中，p为飞行汽车的位置向量，为p的一阶微分，v为飞行汽车的速度向量，为v的一阶微分，w为飞行汽车的角速度分量，为w的一阶微分，q为飞行汽车的四元组，为q的一阶微分；为飞行汽车状态参数的微分；
的计算方程组如下：
其中，c为升力向量：c＝[0；0；Thrust]T，g为重力向量：g＝[0；0；9.8]T，M为力矩向量：M＝[Mx；My；Mz]T，J为转动惯量向量：J＝[Jxx；Jyy；Jzz]T，Jxx、Jyy和Jzz为飞行汽车的三个方向的转动惯量；T表示转置；
定义损失函数minJ为：
minJ＝(yk+1-uref)T·Q·(uk+1-yref)+uk→k+1 T·R·uk→k+1
其中，yref为下一时刻tk+1的输出的期望值：
yref＝[pref,x；pref,y；pref,z；yawref]T
(pref,x；pref,y；pref,z)为下一时刻tk+1飞行汽车三个方向的期望位置，yawref为下一时刻tk+1飞行汽车的期望偏航角，Q和R均为权重矩阵；
利用的计算方程组和损失函数，解算得到uk→k+1的最优向量，即当前时刻到下一时刻的最优总升力及三个方向的最优转矩。
具体的解算方法为：
根据状态方程以及损失函数，可以得到如下不等式
由于其中的未知量均与系统输入u有关，故可简化为如下不等式
A(u)和f(u)为关于u的函数；
求解方法则为Lagrange乘子法，方法主要如下：
定义如下函数L(u,λ)：
L(u,λ)＝f(u)T·Q·f(u)+uT·R·u+λT(A(u)-b)
λ为参数向量；令L(u,λ)对u以及λ的导数为0，得到线性方程组：
即可通过上述等式求得u的最优解。
本实施例中，当飞行汽车的行为为上升或下降；飞行汽车空中状态方程和平飞转弯时相同，不同的是的计算方程组如下：
本实施例中，所述空中飞行的动力学模型为：
其中，F1，F2，F3和F4表示四个转子的升力，M1，M2，M3和M4表示四个转子的转矩，l1，l2，l3，l4表示四个转子质心到飞行汽车质心的距离，θ为舵机偏角(已设定好的，10°或者-10°)，m为飞行汽车质量，为当前时刻到下一时刻的最优总升力，和为当前时刻到下一时刻的三个方向的最优转矩。
优选的，所述控制芯片还包括：地面模态控制模块，所述模态切换模块还用于：响应于模态切换指令，利用状态机将飞行汽车切换为地面模态，并启动地面模态控制模块；
所述地面模态控制模块，用于根据起始点和目标点的相对位置，判断飞行汽车的行为为运动或静止，基于当前时刻的运动状态参数，利用第一P ID控制器和第二PID控制器计算下一时刻的位置环的输出量以及姿态环的输出量，由此得到下一时刻的速度和转向角的二阶微分；基于下一时刻的速度和转向角的二阶微分，利用地面运动的动力学模型计算得到摆线转子飞行器的四个转子的下一时刻的速度，将四个转子的下一时刻的速度发送至摆线转子飞行器。
地面模态为飞行汽车处于地面，并且在该模态下可以实现诸如直行、转弯以及静止等行为。
运动及静止的控制策略包括：
1.飞行汽车根据期望行为或位置，准备调节各转子转速以达到期望行为或位置。
2.实时反馈当前位置，设置位移环以及姿态环去根据期望位置解算各个转子所需的线速度。
3.解算出的线速度根据动力学模型反解出各个转子所需的转速并传输给飞行汽车。
4.飞行汽车根据当前时刻所需的转速去调节位移以及姿态以达到期望行为或位置，最终飞行汽车变为静止。
具体的，基于当前时刻的状态参数，利用第一P ID控制器和第二PID控制器计算下一时刻的位置环的输出量以及姿态环的输出量，由此得到下一时刻的速度和转向角的二阶微分；包括：
第一PID控制器的微分方程为：
其中，K1p、K1i和K1d分别表示第一PID控制器的比例系数，积分系数和微分系数；ex、ey和ez为飞行汽车的位置偏差的三个分量：
[ex,ey,ez]T＝[px-px_ref,py-py_ref,pz-pz_ref]T
[px；py；pz]T为当前时刻飞行汽车的位置的三个分量；
[px_ref,py_ref,pz_ref]T为飞行汽车的目标位置的三个分量；
[δx,δy,δz]T为位置环的输出量；δx为x方向的位置一阶微分；δy为y方向的位置一阶微分；δz为z方向的位置一阶微分；
第二PID控制器的微分方程为：
其中，K2p、K2i和K2d分别表示第二PID控制器的比例系数，积分系数和微分系数；为飞行汽车转向角偏差：
yaw为当前时刻飞行汽车的转向角，yawref飞行汽车的目标转向角；
为下一时刻的姿态环的输出量；为飞行汽车转向角的一阶微分；
根据下一时刻的位置环的输出量，计算左轮的速度vl以及右轮的速度vr，得到下一时刻的速度
根据下一时刻的姿态环的输出量，得到下一时刻的转向角的二阶微分
示例性的，所述地面运动的动力学模型为：
其中，v1，v2，v3，v4表示四个转子的速度，R为转子半径，ll和lr为左轮半径和右轮半径。
优选的，所述控制芯片还包括：水面模态控制模块，所述模态切换模块还用于：响应于模态切换指令，利用状态机将飞行汽车切换为水面模态，并启动水面模态控制模块；
所述水面模态控制模块，用于根据起始点和目标点的相对位置，判断飞行汽车的行为为运动或静止，基于当前时刻的状态参数，利用第三PID控制器和第四PID控制器计算下一时刻的位置环的输出量以及姿态环的输出量，由此得到当前时刻到下一时刻的最优总升力和Z方向的最优转矩；基于当前时刻到下一时刻的最优总升力和Z方向的最优转矩，利用水面运动的动力学模型计算得到摆线转子飞行器的当前时刻到下一时刻的四个转子的升力；将四个转子的升力发送至摆线转子飞行器。
所述水面模态为飞行汽车处于水面，并且在该模态下可以实现诸如直行、转弯以及静止等行为。
运动及静止的控制策略包括：
1.飞行汽车根据期望行为或位置，设置前方的两个转子的转速为0，准备调节后两个转子转速以达到期望行为或位置。
2.实时反馈当前位置，设置位移环以及姿态环去根据期望位置解算所需推力以及转矩。
3.根据解算出的升力以及转矩根据动力学模型反解出后两个转子所需的转速并传输给飞行汽车。
4.飞行汽车根据当前时刻后两个转子所需的转速去调节位移以及姿态以达到期望行为或位置，最终飞行汽车变为静止。
本实施例中，基于当前时刻的状态参数，利用第三PID控制器和第四PID控制器计算下一时刻的位置环以及姿态环，由此得到当前时刻到下一时刻的总升力和Z方向的转矩；包括：
第三PID控制器的微分方程为：
其中，K3p、K3i和K3d分别表示第三PID控制器的比例系数，积分系数和微分系数；ex、ey和ez为飞行汽车的位置偏差的三个分量：
[ex,ey,ez]T＝[px-px_ref,py-py_ref,pz-pz_ref]T
[px；py；pz]T为当前时刻飞行汽车的位置的三个分量；
[px_ref,py_ref,pz_ref]T为飞行汽车的目标位置的三个分量；
[δx,δy,δz]T为下一时刻的位置环的输出量；[δx,δy,δz]T为位置环的输出量；δx为x方向的位置一阶微分；δy为y方向的位置一阶微分；δz为z方向的位置一阶微分；
第四PID控制器的微分方程为：
其中，K4p、K4i和K4d分别表示第四PID控制器的比例系数，积分系数和微分系数；eΦ,eΘ和为飞行汽车的滚动角偏差、俯仰角偏差和转向角偏差：
roll为当前时刻飞行汽车的滚动角，rollref为飞行汽车的目标滚动角；pitch为当前时刻飞行汽车的俯仰角，pitchref为飞行汽车的目标俯仰角；yaw为当前时刻飞行汽车的转向角，yawref为飞行汽车的目标转向角；
为下一时刻的姿态环的输出量；δΦ为滚动角的一阶微分；δΘ为俯仰角的一阶微分；为偏向角的一阶微分；
根据位置环的输出量得到当前时刻到下一时刻的最优总升力根据姿态环的输出量得到当前时刻到下一时刻的Z方向的最优转矩
本实施例中，所述水面运动的动力学模型为：
其中，F1，F2，F3和F4分别表示四个转子的升力，M1，M2，M3和M4分别表示四个转子的转矩，l1，l2，l3，l4分别表示四个转子质心到飞行汽车质心的距离，θ表示舵机偏角。
应当注意，尽管在上文详细描述中提及了装置的若干单元或子单元，但是这种划分仅仅是示例性的并非强制性的。实际上，根据本申请的实施方式，上文描述的两个或更多单元的特征和功能可以在一个单元中具体化。反之，上文描述的一个单元的特征和功能可以进一步划分为由多个单元来具体化。
此外，尽管在附图中以特定顺序描述了本申请方法的操作，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些操作，或是必须执行全部所示的操作才能实现期望的结果。附加地或备选地，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，和/或将一个步骤分解为多个步骤执行。
最后所应说明的是，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案而非限制。尽管参照实施例对本申请进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，对本申请的技术方案进行修改或者等同替换，都不脱离本申请技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本申请的权利要求范围当中。
Claims (10)
1.一种敏捷构型的智能飞行汽车，其特征在于，包括：摆线转子飞行器和控制芯片；所述摆线转子飞行器中设置舵机；用于通过改变飞行汽车的偏航角实现空中的平飞转弯行为；所述控制芯片中设置模态切换模块和空中模态控制模块；
所述模态切换模块，用于响应于模态切换指令，利用状态机将飞行汽车模态切换为空中模态，并启动空中模态控制模块；
所述空中模态控制模块，用于根据预先设置的飞行路径的起始点和目标点，判断飞行汽车的行为为上升、下降或平飞转弯，基于当前时刻的飞行汽车状态参数，利用空中状态方程解算得到当前时刻到下一时刻的最优总升力及三个方向的最优转矩，基于当前时刻到下一时刻的最优总升力及三个方向的最优转矩，利用空中飞行的动力学模型计算得到摆线转子飞行器的当前时刻到下一时刻的四个转子的升力，将四个转子的升力发送至摆线转子飞行器。
2.根据权利要求1所述的敏捷构型的智能飞行汽车，其特征在于，当飞行汽车的行为为平飞转弯；
基于上一时刻的飞行汽车状态参数，利用空中状态方程解算得到当前时刻到下一时刻的最优的总升力及三个方向的最优转矩，包括：
当飞行汽车的行为为平飞转弯，飞行汽车空中状态方程为：
其中，A、B和C均为矩阵；xk为当前时刻tk的飞行汽车状态参数：xk＝[pk,x；pk,y；pk,z；vk,x；vk,y；vk,z；wk,x；wk,y；wk,z；qk,w；qk,x；qk,y；qk,z]T其中，(pk,x；pk,y；pk,z)为当前时刻tk的飞行汽车位置的三个分量，(vk,x；vk,y；vk,z)为当前时刻tk的飞行汽车速度的三个分量，wk,x、wk,y和wk,z分别为当前时刻tk的飞行汽车的滚动角角速度、俯仰角角速度和偏航角角速度；[qk,w；qk,x；qk,y；qk,z]T为当前时刻tk的飞行汽车的四元组；
xk+1为预测的下一时刻tk+1的飞行汽车状态参数；
uk→k+1为当前时刻tk到下一时刻tk+1的控制输入：
uk→k+1＝[Thrust；Mx；My；Mz]T
其中，Thrust为当前时刻到下一时刻的总升力，Mx，My和Mz分别为当前时刻到下一时刻的飞行汽车三个方向的力矩；
yk+1为下一时刻tk+1的输出：
yk+1＝[pk+1,x；pk+1,y；pk+1,z；yawk+1]T
其中，(pk+1,x；pk+1,y；pl+1,z)为下一时刻tk+1的飞行汽车的位置的三个分量，yawk+1为下一时刻tk+1的飞行汽车的偏航角；
其中，p为飞行汽车的位置向量，为p的一阶微分，v为飞行汽车的速度向量，为v的一阶微分，w为飞行汽车的角速度分量，为w的一阶微分，q为飞行汽车的四元组，为q的一阶微分；为飞行汽车状态参数的微分；
的计算方程组如下：
其中，c为升力向量：c＝[0；0；Thrust]T，g为重力向量：g＝[0；0；9.8]T，M为力矩向量：M＝[Mx；My；Mz]T，J为转动惯量向量：J＝[Jxx；Jyy；Jzz]T，Jxx、Jyy和Jzz为飞行汽车的三个方向的转动惯量；T表示转置；
定义损失函数minJ为：
minJ＝(yk+1-yref)T·Q·(yk+1-yref)+uk→k+1 T·R·uk→k+1
其中，yref为下一时刻tk+1的输出的期望值：
yref＝[pref,x；pref,y；pref,z；yawref]T
(pref,x；pref,y；pref,z)为下一时刻tk+1飞行汽车三个方向的期望位置，yawrer为下一时刻tk+1飞行汽车的期望偏航角，Q和R均为权重矩阵；
利用的计算方程组和损失函数，解算得到uk→k+1的最优向量，即当前时刻到下一时刻的最优总升力及三个方向的最优转矩。
3.根据权利要求1所述的敏捷构型的智能飞行汽车，其特征在于，当飞行汽车的行为为上升或下降；
当飞行汽车的行为为平飞转弯，飞行汽车空中状态方程为：
其中，A、B和C均为矩阵；xk为当前时刻tk的飞行汽车状态参数：xk＝[pk,x；pk,y；pk,z；vk,x；vk,y；vk,z；wk,x；wk,y；wk,z；qk,w；qk,x；qk,y；qk,z]T其中，(pk,x；pk,y；pk,z)为当前时刻tk的飞行汽车位置的三个分量，(vk,x；vk,y；vk,z)为当前时刻tk的飞行汽车速度的三个分量，wk,x、wk,y和wk,z分别为当前时刻tk的飞行汽车的滚动角角速度、俯仰角角速度和偏航角角速度；[qk,w；qk,x；qk,y；qk,z]T为当前时刻tk的飞行汽车的四元组；
xk+1为预测的下一时刻tk+1的飞行汽车状态参数；
uk→k+1为当前时刻tk到下一时刻tk+1的控制输入：
uk→k+1＝[Thrust；Mx；My；Mz]T
其中，Thrust为当前时刻到下一时刻的总升力，Mx，My和Mz分别为当前时刻到下一时刻的飞行汽车三个方向的力矩；
yk+1为下一时刻tk+1的输出：
yk+1＝[pk+1,x；pk+1,y；pk+1,z；yawk+1]T
其中，(pk+1,x；pk+1,y；pk+1,z)为下一时刻tk+1的飞行汽车的位置的三个分量，yawk+1为下一时刻tk+1的飞行汽车的偏航角；
其中，p为飞行汽车的位置向量，为p的一阶微分，v为飞行汽车的速度向量，为v的一阶微分，w为飞行汽车的角速度分量，为w的一阶微分，q为飞行汽车的四元组，为q的一阶微分；为飞行汽车状态参数的微分；
的计算方程组如下：
其中，c为升力向量：c＝[0；0；Thrust]T，g为重力向量：g＝[0；0；9.8]T，M为力矩向量：M＝[Mx；My；Mz]T，J为转动惯量向量：J＝[Jxx；Jyy；Jzz]T，Jxx、Jyy和Jzz为飞行汽车的三个方向的转动惯量；T表示转置；
定义损失函数minJ为：
minJ＝(yk+1-yref)T·Q·(yk+1-yref)+uk→k+1 T·R·uk→k+1
其中，yref为下一时刻tk+1的输出的期望值：
yref＝[pref,x；pref,y；pref,z；yawref]T
(pref,x；pref,y；pref,z)为下一时刻tk+1飞行汽车三个方向的期望位置，yawref为下一时刻tk+1飞行汽车的期望偏航角，Q和R均为权重矩阵；
利用的计算方程组和损失函数，解算得到uk→k+1的最优向量，即当前时刻到下一时刻的最优总升力及三个方向的最优转矩。
4.根据权利要求2或3所述的敏捷构型的智能飞行汽车，其特征在于，所述空中飞行的动力学模型为：
其中，F1，F2，F3和F4表示四个转子的升力，M1，M2，M3和M4表示四个转子的转矩，l1，l2，l3，l4表示四个转子质心到飞行汽车质心的距离，θ为舵机偏角，m为飞行汽车质量，为当前时刻到下一时刻的最优总升力，和为当前时刻到下一时刻的三个方向的最优转矩。
5.根据权利要求1所述的敏捷构型的智能飞行汽车，其特征在于，所述控制芯片还包括：地面模态控制模块，所述模态切换模块还用于：响应于模态切换指令，利用状态机将飞行汽车切换为地面模态，并启动地面模态控制模块；
所述地面模态控制模块，用于根据起始点和目标点的相对位置，判断飞行汽车的行为为运动或静止，基于当前时刻的运动状态参数，利用第一PID控制器和第二PID控制器计算下一时刻的位置环的输出量以及姿态环的输出量，由此得到下一时刻的速度和转向角的二阶微分；基于下一时刻的速度和转向角的二阶微分，利用地面运动的动力学模型计算得到摆线转子飞行器的四个转子的下一时刻的速度，将四个转子的下一时刻的速度发送至摆线转子飞行器。
6.根据权利要求5所述的敏捷构型的智能飞行汽车，其特征在于，基于当前时刻的状态参数，利用第一PID控制器和第二PID控制器计算下一时刻的位置环的输出量以及姿态环的输出量，由此得到下一时刻的速度和转向角的二阶微分；包括：
第一PID控制器的微分方程为：
其中，K1p、K1i和K1d分别表示第一PID控制器的比例系数，积分系数和微分系数；ex、ey和ez为飞行汽车的位置偏差的三个分量：
[ex,ey,ez]T＝[px-px_ref,py-py_ref,pz-pz_ref]T
[px；py；pz]T为当前时刻飞行汽车的位置的三个分量；
[px_ref,py_ref,pz_ref]T为飞行汽车的目标位置的三个分量；
[δx,δy,δz]T为位置环的输出量；δx为x方向的位置一阶微分；δy为y方向的位置一阶微分；δz为z方向的位置一阶微分；
第二PID控制器的微分方程为：
其中，K2p、K2i和K2d分别表示第二PID控制器的比例系数，积分系数和微分系数；为飞行汽车转向角偏差：
yaw为当前时刻飞行汽车的转向角，yawref飞行汽车的目标转向角；
为下一时刻的姿态环的输出量；为飞行汽车转向角的一阶微分；
根据下一时刻的位置环的输出量，计算左轮的速度vl以及右轮的速度vr，得到下一时刻的速度
根据下一时刻的姿态环的输出量，得到下一时刻的转向角的二阶微分
7.根据权利要求6所述的敏捷构型的智能飞行汽车，其特征在于，所述地面运动的动力学模型为：
其中，v1，v2，v3，v4表示四个转子的速度，R为转子半径，ll和lr为左轮半径和右轮半径。
8.根据权利要求1所述的敏捷构型的智能飞行汽车，其特征在于，所述控制芯片还包括：水面模态控制模块，所述模态切换模块还用于：响应于模态切换指令，利用状态机将飞行汽车切换为水面模态，并启动水面模态控制模块；
所述水面模态控制模块，用于根据起始点和目标点的相对位置，判断飞行汽车的行为为运动或静止，基于当前时刻的状态参数，利用第三PID控制器和第四PID控制器计算下一时刻的位置环的输出量以及姿态环的输出量，由此得到当前时刻到下一时刻的最优总升力和Z方向的最优转矩；基于当前时刻到下一时刻的最优总升力和Z方向的最优转矩，利用水面运动的动力学模型计算得到摆线转子飞行器的当前时刻到下一时刻的四个转子的升力；将四个转子的升力发送至摆线转子飞行器。
9.根据权利要求8所述的敏捷构型的智能飞行汽车，其特征在于，基于当前时刻的状态参数，利用第三PID控制器和第四PID控制器计算下一时刻的位置环以及姿态环，由此得到当前时刻到下一时刻的最优总升力和Z方向的最优转矩；包括：
第三PID控制器的微分方程为：
其中，K3p、K3i和K3d分别表示第三PID控制器的比例系数，积分系数和微分系数；ex、ey和ez为飞行汽车的位置偏差的三个分量：
[ex,ey,ez]T＝[px-px_ref,py-py_ref,pz-pz_ref]T
[px；py；pz]T为当前时刻飞行汽车的位置的三个分量；
[px_ref,py_ref,pz_ref]T为飞行汽车的目标位置的三个分量；
[δx,δy,δz]T为下一时刻的位置环的输出量；[δx,δy,δz]T为位置环的输出量；δx为x方向的位置一阶微分；δy为y方向的位置一阶微分；δz为z方向的位置一阶微分；
第四PID控制器的微分方程为：
其中，K4p、K4i和K4d分别表示第四PID控制器的比例系数，积分系数和微分系数；eΦ,eΘ和为飞行汽车的滚动角偏差、俯仰角偏差和转向角偏差：
roll为当前时刻飞行汽车的滚动角，rollref为飞行汽车的目标滚动角；pitch为当前时刻飞行汽车的俯仰角，pitchref为飞行汽车的目标俯仰角；yaw为当前时刻飞行汽车的转向角，yawref为飞行汽车的目标转向角；
为下一时刻的姿态环的输出量；δΦ为滚动角的一阶微分；δΘ为俯仰角的一阶微分；为偏向角的一阶微分；
根据位置环的输出量得到当前时刻到下一时刻的最优总升力根据姿态环的输出量得到当前时刻到下一时刻的Z方向的最优转矩
10.根据权利要求9所述的敏捷构型的智能飞行汽车，其特征在于，所述水面运动的动力学模型为：
其中，F1，F2，F3和F4表示四个转子的升力，M1，M2，M3和M4表示四个转子的转矩，l1，l2，l3，l4表示四个转子质心到飞行汽车质心的距离，θ表示舵机偏角。
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| CN202410800885.7A CN118722091A (zh) | 2024-06-20 | 2024-06-20 | 一种敏捷构型的智能飞行汽车 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202410800885.7A CN118722091A (zh) | 2024-06-20 | 2024-06-20 | 一种敏捷构型的智能飞行汽车 |
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| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN118722091A true CN118722091A (zh) | 2024-10-01 |
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ID=92852239
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202410800885.7A Pending CN118722091A (zh) | 2024-06-20 | 2024-06-20 | 一种敏捷构型的智能飞行汽车 |
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2024
- 2024-06-20 CN CN202410800885.7A patent/CN118722091A/zh active Pending
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