基于雁阵变换的微型扑翼飞行机器人集群行为控制方法.pdf
《基于雁阵变换的微型扑翼飞行机器人集群行为控制方法.pdf》由会员分享,可在线阅读,更多相关《基于雁阵变换的微型扑翼飞行机器人集群行为控制方法.pdf(15页珍藏版)》请在咨信网上搜索。
1、第6 卷第3期2023年6 月引用格式】丁伟,张峰,宋敏,等.基于雁阵变换的微型扑翼飞行机器人集群行为控制方法J.无人系统技术,2 0 2 3,6(3):1 2 9-1 43.无人系统技术Unmanned Systems TechnologyVol.6No.3June 2023基于雁阵变换的微型扑翼飞行机器人集群行为控制方法丁伟,张长峰2,宋敏,崔龙,王宏伟,刘钊铭,缪磊(1.沈阳工程学院自动化学院,沈阳1 1 0 1 36;2.中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室,沈阳1 1 0 1 6 9)摘要:为了解决微型扑翼飞行机器人集群编队目标搜索覆盖效率、避障通过性和多机控制等难题,实
2、现扑翼飞行机器人集群编队的智能控制,提出了基于雁阵变换的扑翼飞行机器人集群行为控制方法。利用仿生集群行为控制函数的参数化特性,实现了飞行机器人编队的队形变换和角度控制;搭建了多扑翼飞行机器人实验系统,并在多种情况下设计基于仿生行为的多扑翼飞行机器人集群控制方法实验。最终的实验结果验证了方法的可行性和有效性。与传统的多飞行机器人实时控制方法相比,所提方法大幅提升了集群编队的搜索覆盖效率和避障通过率,在某些作业环境条件下,搜索覆盖率可提升50%以上,障碍通过率可提升6 0%以上。同时,创新点体现在将雁阵变换应用于多扑翼飞行机器人集群编队控制和将仿生集群行为控制应用于扑翼飞行机器人集群控制两个方面。
3、关键词:扑翼飞行机器人;雁阵变换;仿生集群行为控制;多机器人;机器人行为;编队控制中图分类号:TP24D0I:10.19942/j.issn.2096-5915.2023.03.31Clustering Behavior Control Method of Micro Flapping-wing FlyingRobot Based on Wild Goose Array TransformationDING Wei,ZHANG Feng,SONG Min,CUI Long,WANG Hongwei,LIU Zhaoming,MIAO Lei?(1.College of Automation,S
4、henyang Institute of Engineering,Shenyang 110136,China;2.State Key Laboratory of Robotics,Shenyang Institute of Automation,Chinese Academy of Sciences,文献标识码:AShenyang 110169,China)文章编号:2 0 9 6-59 1 5(2 0 2 3)0 3-1 2 9-1 5Abstract:In order to solve the problems of target search and coverage efficienc
5、y and obstacle avoidanceof multi-aircraft cooperation in the cluster formation of micro flapping-wing flying robots,and realize theintelligent control of the cluster formation of flapping-wing flying robots,this paper proposes a control methodfor the cluster behavior of flapping-wing flying robots b
6、ased on the wild goose array transformation.Theformation transformation and angle control of flying robot formation are realized by using the parameterizationcharacteristics of the bionic cluster behavior control function;the experimental system of multi-flapping-wingflying robot is built,and design
7、 experiments of cluster control method for multi flapping wing flying robots收稿日期:2 0 2 3-0 3-2 8;修回日期:2 0 2 3-0 4-30基金项目:国家自然科学基金合作计划资助项目(U2013208);辽宁省自然科学基金资助项目(2 0 2 2 KF1212)130based on biomimetic behavior in multiple situations.The final experimental results verify the feasibility andeffectivene
8、ss of the method.Compared with the traditional real-time control method of multi-flying robots,thismethod greatly improves the search coverage efficiency and obstacle avoidance pass rate of the clusterformation.Under certain operating environment conditions,the search coverage rate can be increased
9、by morethan 50%,and the obstacle pass rate can be increased by more than 60%.The innovation of this paper isreflected in the application of wild goose array transformation to the formation control of multi-flapping-wingflying robot cluster and the application of bionic cluster behavior control to th
10、e flapping-wing flying robotcluster control.Key words:Flapping-wing Flying Robot;Wild Goose Array Transformation;Bionic Cluster BehaviorControl;Multi robot;Robot Behavior;Formation Control无人系统技术第6 卷1 引 言1.1扑翼飞行机器人扑翼飞行机器人通过机器人机翼扑动拍打空气产生的反作用力提供推力和升力,并通过飞行机器人尾翼和侧翼的位置偏移来调节机身的运动方向1。扑翼飞行机器人能够完成垂直升降、悬停和滑翔等
11、高难度运动,具有较高的运动灵活性和敏捷性。扑翼飞行机器人相较于固定翼飞行机器人和旋翼飞行机器人,具有体积小、隐蔽性高和机动性强等多方面的优势。随着仿生学、机械制造、微纳米加工、空气动力学和智能控制等技术的进一步发展,飞行机器人的研究引起越来越广泛的关注,仿生扑翼飞行机器人技术也得到了进一步的发展和提升2。微型化、智能化、集成化和集群化成为飞行机器人的发展趋势和方向,飞行机器人能够模仿鸟类和昆虫的飞行方式,灵活地完成低空侦察、监控以及搜索等任务。国内外研究团队已在仿生扑翼飞行机器人的飞行机理【3、动力学分析【4-5、扑翼机械结构设计6-1 0、飞行控制方法1-1 4和机器人视觉【1 5等方面取得
12、了大量研究成果。其中,国外对扑翼飞行机器人开展研究较早,较多机构进行了扑翼飞行机器人系统的设计和研发工作。2005年,美国AeroVironment公司开发的仿蜂鸟扑翼飞行机器人“NanoHummingbird1 6”质量约1 9g,翼展约1 7 cm,能够持续飞行1 1 min。德国Festo公司研制的一款翼展为50 cm的仿生蝴蝶“eMotion Butterflies1 7】”。其机翼骨架采用碳纤维材料,通过两个独立的伺服电机进行机翼驱动与控制。美国麻省理工学院的“Phoenix18”。宽大的柔性翼利用碳纤维棒构成了一个三角形的结构,可提供30 0 W的强大升力。该仿生扑翼飞行机器人可实
13、现水平稳定飞行,速度大约为4m/s,能够携带GPS等多种传感器。但其控制系统有待完善,只能以手持方式起飞,无法完成复杂飞控动作。国内关于扑翼飞行机器人的相关研究起步较晚,但自2 0 0 0 年以来也取得了一定的发展和进步 1 9-2 1 北京航空航天大学孙茂等2 2 专注于空气动力学相关原理研究,并揭示了昆虫飞行时的非定常空气动力机理。西北工业大学【2 3-2 41 研制的“信鸽”仿鸽扑翼飞行机器人采用碳纤维材料搭建骨架,利用聚酯薄膜聚合物作为翼膜,翼展50 cm,质量2 2 0 g,续航时间30 min。其在控制飞行方面,可实现自主起飞和航行,飞行机器人具有一定的抗风能力,可应用于救援和侦察
14、等实际现场。上海交通大学【2 5研究了基于仿昆虫飞行模式的数学建模,选取光刻胶SU-8作为结构材料,采用微机电加工技术,设计了仿昆虫微型扑翼飞行机器人。北京科技大学2 6 设计了“USTB-Dove”仿鸟扑翼飞行机器人,翼展7 0 cm,质量2 2 0 g,可以通过手控或自控方式实现稳定飞行,续航时间为第3期40 min。从整体来看,国内对于仿生扑翼飞行机器人的研究成果相对集中在理论研究方面,实物实验平台的搭建相对较少,仍具有较大的进步空间。1.2飞行机器人集群编队研究现状飞行机器人集群编队是指飞行机器人集群根据不同的任务需求,构成一定的几何形态来协作执行任务,同时对环境具有感知能力,能作出适
15、应性动态调整行为的多智能体系统。群体模型通常来自自然界和生物集群,如鸟群、蚁群、兽群、鱼群和粒子群等。集群智能系统由一群简单的个体组成,个体按照相关规则在彼此之间进行信息交互,智能体也可以与环境进行信息交互。群体智能在数量上表现为多数量,在群体层面表现为分散化、去中心化和自组织的群体特征。总体来说,飞行机器人集群编队研究内容主要包括集群构型设计与切换、控制与保持、路径跟踪、障碍规避等协作行为。飞行机器人集群编队的研究仍处于探索阶段。集群系统比人工系统具有更优越的自主性、协调性和智能性。随着飞行任务复杂度的提升,对扑翼飞行机器人在大区域中执行任务时的机动性、快速性和效率等性能提出了更高的要求,单
16、扑翼机器人较难实现。在面对远距离、大环境信息量和高能量消耗等复杂任务时,扑翼飞行机器人集群具有感知信息量大、节省时间、作业效率高、群体能量消耗少和隐蔽性好等多方面优势,如图1 所示。仿生扑翼飞行机器人是以飞行鸟类为仿生对象,在仿生扑翼机器人集群飞行方面也需要从鸟类进化的集群机理中得到启发。通过阵型变换提升扑翼飞行机器人集群的搜索能力和环境避障能力,可以提升集群的任务执行力。所以,扑翼飞行机器人集群在远距离军事侦察、大范围环境监测、长时间灾难监测等军事或民用领域具有广泛的应用前景。综上所述,对仿生扑翼飞行机器人集群控制的研究,能够很好地解决扑翼飞行机器人集群阵丁伟等:基于雁阵变换的微型扑翼飞行机
17、器人集群行为控制方法执行任务时扑翼飞行器单机优势可微型化、噪声低仿生程度高产生升力效率高图1 扑翼飞行机器人的技术优势Fig.1 Technical advantages of flapping-wing flying robot型选择和变换的问题。利用集群控制,实现扑翼飞行机器人集群大范围搜索、低空侦察和目标覆盖等复杂应用任务。现阶段,由于固定翼飞行机器人和旋翼飞行机器人的控制技术发展相对成熟,集群编队控制主要集中于上述两类飞行机器人。相比之下,扑翼飞行机器人具有独特的功能优势以及良好的仿生性能,其集群编队作为一门前沿发展科学,具有广阔的应用前景。2014年,匈牙利罗兰大学TamasVics
18、ek团队2 7 借鉴生物集群行为机理,在通信延迟、GPS丢失等情况下,利用1 0 架四旋翼飞行机器人完成了障碍物躲避、阵型稳定保持和多目标跟踪等多项任务。2 0 1 5年,美国海军研究院TimothyChung团队2 8 实现了50 余架固定翼飞行机器人的集群编队飞行,利用无线自组织网络进行信息交互和共享。2 0 1 8 年,美国国防预先研究计划局设立的“小精灵”项目2 9通过集群内部的信息收集与传递,协同破坏敌方防御系统,执行情报侦察与电子干扰攻击等破坏性任务。飞行机器人编队飞行的主要目标是驱动飞行机器人形成并保持固定阵型,其控制方法主要分为长机-僚机方法、基于行为方法、虚拟结构方法和一致性
19、方法。传统的长机-僚机方法主要由长机跟踪预设轨迹,僚机与长机保持相对位置跟随长机飞行。美国宾夕法尼亚大学Desai团队【30 提出的长机-僚机改进控制方案通过以上技术实现了无人飞行机器131执行任务时扑翼飞行器集群优势隐蔽性高、续航更远隐蔽性高信息感知量增大续航较长任务完成率提高灵活性高、整体能量消耗减少机动性强132人在非GPS定位环境中的集群编队飞行。基于行为方法是一种通过定义飞行机器人几种基本控制行为并对其进行执行和优化的编队控制方法。北京航空航天大学段海滨团队31 提出了一种基于鸽群层级群聚特性的集群控制方法,并通过多无人飞行机器人对该集群控制方法进行了仿真验证。国防科技大学王祥科团队
20、【32 针对大规模固定翼无人机集群的编队控制问题,提出了一种分层分组控制方法,并通过1 0 0 架固定翼无人机集群的全流程数值仿真,验证了集群控制方法的有效性。西北工业大学符小卫团队33针对切换拓扑结构下的集群编队控制问题,设计了只需个别无人机获取虚拟长机信息也能保证集群连通性的编队控制算法,并进行了仿真实验,验证了算法的有效性。日本庆应大学Kuriki教授团队34结合模型预测控制和一致性控制方法,成功进行了无人飞行机器人自主防碰撞的编队飞行实验。以上几种飞行机器人集群控制方法各有其特点和适应场合,基于行为的控制方法符合人工智能的发展思路,设计合理的机器人集群行为,可有效实现集群的智能控制。根
21、据无人机的资源利用和作战任务不同,飞行机器人集群的任务通常分为以下三类:(1)访问任务;(2)打击任务;(3)察打一体任务。其中,访问任务具体包括三种任务类型:(1)覆盖任务;(2)搜寻作业;(3)评估任务。无人机群访问任务是在满足侦测设备与能量约束的情况下,通过对机器人集群进行合理的任务分配,有效搜索、覆盖或评估访问目标,实现访问收益最大化的过程。飞行机器人集群覆盖任务是对局部目标进行连续监视和对特定区域的探测搜寻35。根据任务的执行策略不同,可以将其归类为行为式覆盖和非行为式覆盖【36。行为式覆盖策略是基于某种飞行机器人行为,优化各机器人的方向和飞行时间,以实现对任务区域最大化覆盖的目的,
22、如图2 所示。搜索覆盖率就是飞行机器人在搜索过程中覆盖的区域面积与区域总面积的比值。搜索覆盖率可按搜索面积或搜索点来进行计算,如图2(a)所示。图中,将飞行机器人需要覆盖的面积进无人系统技术654321图2 飞行机器人覆盖任务的优化策略Fig.2Optimization strategy of flying robot covering tasks行网格化的处理,得到了6 1 0 个网格单元,飞行机器人从初始点(1,1)开始进行基于行为的巡航覆盖,直到完成覆盖任务,停止于坐标点(3,9),共对6 1 0 网格区域的42 个子区域进行了巡检覆盖。因此,基于行为的覆盖策略,其搜索覆盖率为42/6
23、0 1 0 0%=7 0%。而以竖“一”字形编队通过搜索覆盖区域,其覆盖率为编队覆盖区域/总搜索面积,覆盖率为6/6 0 100%=10%。避障通过率就是飞行机器人编队在面对宽或狭窄等不同飞行通道环境的情况下,其飞行编队根据自身队形实现的障碍环境通过飞机数量与总飞机数量的比值。如图3所示,飞行机器人编队以竖“二”字形编队通过最大通过宽度为一架飞行机器人的障碍环境时,其障碍通过率为1 0 0%,而当飞行机器人编队以横“二”字形编队通过最大通过宽度为一架飞行机器人的障碍环境时,其障碍通过率为1/51 0 0%=第6 卷10987:12(a)行为式覆盖策略X/cm(b)非行为式覆盖策略3X/cm45
24、6第3期20%。因此,可以看出,基于行为的覆盖搜索策略有较高的搜索效率。针对开放的非结构化的区域进行环境监测,飞行机器人集群可利用单机间的信息交互和合作,达到监测区域的动态变化,形成快速响应。对于空间搜寻、区域覆盖与监测等任务,机器人集群都是非常好的解决方法。2扑翼飞行机器人飞行机理与雁阵变换集群控制2.1扑翼飞行机器人飞行机理和雁阵变换原理雁群每年会随着季节变化而进行大规模迁徒,在迁徙过程中,雁群会以“V”字阵型或“二”字阵型进行编队排布,在保持稳定队形基础上,借助集群阵型提升群体的障碍通过性和飞行效率。单架扑翼飞行机器人在执行长距离侦察、巡逻以及多目标搜索等任务时,通常会出现续航不足的问题
25、。利用雁阵的不同队形,可实现扑翼飞行机器人集群的大范围空间搜索、巡检和覆盖任务,“二”字阵型有利于提升集群的障碍通过率和安全性,“人”字和“V”字阵型有利于提升集群巡检的搜索覆盖率,提升巡检任务的作业效率,如图3所示。2.1.1单仿生扑翼飞行机器人模型与控制为方便仿生扑翼飞行机器人模型建模和控制形成新队形队形变换以避障无人机按一定队形探测搜索图3飞行机器人集群编队队形变换和飞行任务场景示意图Fig.3 Schematic diagram of formation transformation andflight mission scenario of flying robot cluster丁
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 基于 雁阵 变换 微型 飞行 机器人 集群 行为 控制 方法
1、咨信平台为文档C2C交易模式,即用户上传的文档直接被用户下载,收益归上传人(含作者)所有;本站仅是提供信息存储空间和展示预览,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对上载内容不做任何修改或编辑。所展示的作品文档包括内容和图片全部来源于网络用户和作者上传投稿,我们不确定上传用户享有完全著作权,根据《信息网络传播权保护条例》,如果侵犯了您的版权、权益或隐私,请联系我们,核实后会尽快下架及时删除,并可随时和客服了解处理情况,尊重保护知识产权我们共同努力。
2、文档的总页数、文档格式和文档大小以系统显示为准(内容中显示的页数不一定正确),网站客服只以系统显示的页数、文件格式、文档大小作为仲裁依据,平台无法对文档的真实性、完整性、权威性、准确性、专业性及其观点立场做任何保证或承诺,下载前须认真查看,确认无误后再购买,务必慎重购买;若有违法违纪将进行移交司法处理,若涉侵权平台将进行基本处罚并下架。
3、本站所有内容均由用户上传,付费前请自行鉴别,如您付费,意味着您已接受本站规则且自行承担风险,本站不进行额外附加服务,虚拟产品一经售出概不退款(未进行购买下载可退充值款),文档一经付费(服务费)、不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
4、如你看到网页展示的文档有www.zixin.com.cn水印,是因预览和防盗链等技术需要对页面进行转换压缩成图而已,我们并不对上传的文档进行任何编辑或修改,文档下载后都不会有水印标识(原文档上传前个别存留的除外),下载后原文更清晰;试题试卷类文档,如果标题没有明确说明有答案则都视为没有答案,请知晓;PPT和DOC文档可被视为“模板”,允许上传人保留章节、目录结构的情况下删减部份的内容;PDF文档不管是原文档转换或图片扫描而得,本站不作要求视为允许,下载前自行私信或留言给上传者【自信****多点】。
5、本文档所展示的图片、画像、字体、音乐的版权可能需版权方额外授权,请谨慎使用;网站提供的党政主题相关内容(国旗、国徽、党徽--等)目的在于配合国家政策宣传,仅限个人学习分享使用,禁止用于任何广告和商用目的。
6、文档遇到问题,请及时私信或留言给本站上传会员【自信****多点】,需本站解决可联系【 微信客服】、【 QQ客服】,若有其他问题请点击或扫码反馈【 服务填表】;文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“【 版权申诉】”(推荐),意见反馈和侵权处理邮箱:1219186828@qq.com;也可以拔打客服电话:4008-655-100;投诉/维权电话:4009-655-100。