面向扑翼飞行机器人的飞行控制研究进展综述.pdf
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1、面向扑翼飞行机器人的飞行控制研究进展综述汪婷婷1,2,3),何修宇1,2,3),邹尧1,2,3),付强1,2,3),贺威1,2,3)1)北京科技大学智能科学与技术学院,北京1000832)北京科技大学人工智能研究院,北京1000833)北京科技大学智能仿生无人系统教育部重点实验室,北京100083通信作者,E-mail:weiheieee.org摘要近十年来,研究人员从飞行生物的飞行机理着手分析,对扑翼飞行机器人的姿态控制、位置控制设计以及系统稳定性分析展开了深入研究,基于鲁棒控制、神经网络等技术,提出了诸多控制方法实现扑翼飞行机器人的自主飞行,其中,姿态控制通过自适应等控制器并结合线性化方法
2、来实现,位置控制则通过搭建层级架构的控制器等方法来完成,并通过设计扰动观测器等来处理系统的不确定性,以提高系统稳定性能.通过对相关研究工作进行总结,可以看出目前扑翼飞行机器人的飞行控制研究仍大多处于理论阶段,还需要进一步结合工程应用中的实际需求,推进扑翼飞行机器人的应用与推广.最后,探讨了扑翼飞行机器人飞行控制未来的研究方向.关键词扑翼飞行机器人;生物飞行原理;自主飞行控制;姿态控制;人工智能分类号TP242.6Researchprogressontheflightcontrolofflapping-wingaerialvehiclesWANG Tingting1,2,3),HE Xiuyu1
3、,2,3),ZOU Yao1,2,3),FU Qiang1,2,3),HE Wei1,2,3)1)SchoolofIntelligenceScienceandTechnology,UniversityofScienceandTechnologyBeijing,Beijing100083,China2)InstituteofArtificialIntelligence,UniversityofScienceandTechnologyBeijing,Beijing100083,China3)KeyLaboratoryofIntelligentBionicUnmannedSystems(Minist
4、ryofEducation),UniversityofScienceandTechnologyBeijing,Beijing100083,ChinaCorrespondingauthor,E-mail:weiheieee.orgABSTRACTInnature,flyingcreaturesflaptheirwingstogeneratelift,whichisnecessaryforflight.Mostbirdschangeflightpatternsbymovingtheirwingsusingtheirwingmusclesandadjustingtheirtailstates.Ins
5、ects,whicharewithouttails,canachievemaneuverableflight using their chest and abdomen muscles and other structures such as hind wings.Owing to high mobility and high energyefficiency,researchers have developed various flapping-wing aerial vehicles according to the bionic principle to improve flightpe
6、rformance.However,aflapping-wingaerialvehicleisanonlinearandtime-variablesystem.ThelowReynoldsnumberandunsteadyeddyareimportantcharacteristicsoftheflapping-wingaerialvehicle,andthevaluesaredifferentfromthoseoftraditionalaircraft.TheReynoldsnumberofthetraditionalaircraftislarger;thus,theairviscosityi
7、ssmallenoughtobeignored.However,theairviscosityofthebionicflapping-wingaerialvehicleishighatlowReynoldsnumberconditions.Adoptingaconventionalaerodynamicconfigurationwillresultininsufficientlift.Inaddition,thetraditionalaerodynamicstheorycannotexplainthehighliftoftheflapping-wingaerialvehicles,andthe
8、maturetechnologiesintraditionalaircraftdesigncannotbedirectlyappliedowingtothelowReynoldsnumber.Owingto the periodic movement of the flapping wing,it is difficult for researchers to accurately analyze the aerodynamic model.Theautonomousflightofaflapping-wingaerialvehicleislimitedbyseveralchallenges.
9、Tosolvethisproblem,researchershavestudiedthe收稿日期:20221224基金项目:国家自然科学基金资助项目(62225304,61933001);北京市自然科学基金资助项目(JQ20026);北京科技大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(FRF-IDRY-21-030,FRF-TP-22-003C2)工程科学学报,第45卷,第10期:16301640,2023年10月ChineseJournalofEngineering,Vol.45,No.10:16301640,October2023https:/doi.org/10.13374/j.issn
10、2095-9389.2022.12.24.001;http:/flight principle of birds and insects.Moreover,the attitude control,position control,and stability analysis of flapping-wing aerialvehicleshavebeenstudied.Severalcontrolstrategiesbasedonrobustcontrol,neuralnetworks,andothermethodshavebeenproposedtorealize the autonomou
11、s flight of flapping-wing aerial vehicles.Researchers have also adopted control methods such as adaptivecontrollerscombinedwithlinearizationtechniquestocontrolattitude.Positioncontrolhasbeenachievedusingahierarchicalcontrollerandotherapproaches.Inaddition,perturbationobservationisusedtodealwiththeun
12、certaintyofthesystemtoimprovestability.Inthispaper,theflightcontrolstrategiesofflapping-wingaerialvehiclesofdifferentscalesarereviewed.Thecurrentresearchontheflightcontroloftheflapping-wingaerialvehicleismostlyintheprototypephase.Mostofthesetheorieshavenotbeenverifiedinactualflight.Therefore,theflig
13、htcontroltheoryneedstobecombinedwithactualmissionstopromotetheapplicationoftheflapping-wingaerialvehicle.Finally,thefuturetrendoftheflightcontroloftheflapping-wingaerialvehicleishighlighted.KEYWORDSflapping-wingaerialvehicles;flightprinciple;autonomousflight;attitudecontrol;artificialintelligence飞行生
14、物在数亿年的进化中,具有极高的机动性1以及能量利用效率,研究人员受此启发,基于仿生学原理设计了扑翼飞行机器人25.扑翼飞行方式相比于传统的固定翼以及旋翼飞行方式更加特殊,其机翼的周期性扑动使得扑翼飞行机器人面临的气流环境更为复杂,扑翼飞行机器人所受到的空气动力具有高度非线性时变的特性67,这使得扑翼飞行机器人的自主飞行控制面临巨大的挑战.由于鸟类812和昆虫1315两类不同飞行生物在生理构造上的区别,它们产生动力的方式大相径庭.研究人员分别对不同飞行生物的飞行模式1619展开研究,这对扑翼飞行机器人的自主飞行具有启发作用.根据仿生对象的不同,扑翼飞行机器人分为仿鸟和仿昆虫两大类2024.由于所
15、处气流环境复杂,导致模型参数难以获取,这是不同类型的扑翼飞行机器人共同面临的难题,研究人员通常采用神经网络等方法来解决系统的不确定性.此外,仿鸟扑翼飞行机器人载重较大,可携带性能较好的处理器和传感器,因此针对它的飞行控制问题,研究人员通常对线性化的系统采用强化学习、模糊控制等较为复杂的方法;而仿昆虫扑翼飞行机器人负载有限,难以搭载复杂控制方法,研究人员的关注点更多放在了对昆虫高机动飞行的复现,因此它的飞行控制策略大多通过模仿昆虫的飞行模式来进行设计.本文总结了目前扑翼飞行机器人的飞行控制研究工作,并分析了其未来发展方向.本文组织结构如下:第一部分对生物的飞行原理进行介绍;第二部分对扑翼飞行机器
16、人飞行控制的研究进展与关键技术进行展示;第三部分对扑翼飞行机器人飞行控制系统的未来研究方向进行总结与展望;第四部分对本篇论文进行总结.1生物飞行原理自然界中,飞行生物通过拍打翅膀的方式实现飞行,其中,鸟类大多通过翼肌牵动翅膀并配合尾羽的状态变换不同的飞行模式,昆虫则是通过胸腹部肌肉以及后翅等其他结构的平衡辅助实现快速的高机动飞行2529.研究人员发现,鸟类独特的翅膀形状即使在滑翔中也能够产生足够的升力,而鸟类飞行所需的推进力则通过翅膀的扑动提供,此外其尾翼在机动飞行与姿态调整中也具有关键作用3031.鸟类在飞行时,在扑翼的上行程中通过翅膀的弯曲或者翼尖反转来最小化阻力32.Hieronymus
17、33通过解剖学诠释了骨骼肌与飞行羽毛之间的关联,解释了鸟类在飞行中自主调节翅膀形状的机制,而 Stowers 等34则通过断层扫描显示出鸟类翅膀变形时其骨骼的运动情况.Matloff 等35针对鸟类的羽毛展开研究,如图 1 所示,当骨骼移动改变机翼形状时,鸟类的飞羽分布被重新分配以增强对湍流的鲁棒性.由此可得,鸟类主要通过羽毛的排布、翅膀的形变以及翅膀尾翼协同实现飞行位姿变化,由于目前尚没有合适的材料对仿鸟扑翼飞行机器人的机翼进行分布式控制,因此,研究人员主要采用机翼尾翼协同控制实现飞行机器人的自主飞行.而昆虫在飞行中具有三个气动机制:延迟失速、旋转循环、尾流捕获,后两种机制除了提供升力之外,
18、还能够在飞行中调节其方向和大小36.White-head 等37对果蝇飞行中的姿态调整展开研究,在其飞行中增加扰动,并用高速相机拍摄果蝇进行飞行姿态矫正的动作.Jayakumar 等38针对蝴蝶的腹部运动在扑翼飞行的节距稳定性中的作用开展研究,采用分层滑模控制方法来计算蝴蝶胸腹关节力矩的控制输入,从数值上对腹部运动在蝴蝶汪婷婷等:面向扑翼飞行机器人的飞行控制研究进展综述1631扑动飞行的节距稳定性中所起作用展开分析.如图 2 所示,为蝴蝶的二维模型,其中,t为胸部俯仰角,a为腹节角,cm为机翼的平均气动弦长,为机翼前缘相对于胸廓前缘的距离,为机翼的扑动运动.Wingcmtau0exeyaAbd
19、omentThorax图图2蝴蝶的二维模型图38Fig.2Two-dimensionalbutterflymodel38Senda 等39同样对蝴蝶的扑动飞行机理进行研究,其分析结论对扑翼飞行机器人的控制设计提供了理论指导,基于蝴蝶飞行机理所设计的反馈系统能够实现稳定飞行.昆虫不具有羽毛和尾翼,主要通过独特的翅膀构造和胸、腹部配合等方式来完成高机动飞行,能够实现悬停、急转等特殊动作.研究人员借鉴昆虫的高机动飞行动作,设计仿昆虫扑翼飞行机器人的飞行控制方法.2扑翼飞行机器人飞行控制2.1仿鸟扑翼飞行机器人的飞行控制鸟类通过翼肌牵动翅膀能够实现多自由度的运动,完成精巧复杂的飞行动作.然而,由于多变
20、的气流环境、复杂的气动模型等因素,研究人员需要通过在飞行控制板中搭载相应的算法以实现对仿鸟扑翼飞行机器人的控制,提高控制精度40.机载嵌入式控制器41能够实时处理包括惯性测量单元、卫星定位系统等多种传感器数据,采用扩展卡尔曼滤波方法处理所获取的扑翼飞行机器人的状态量,通过所搭载的控制算法实现对扑翼飞行机器人的飞行控制.2.1.1位姿控制在实际飞行中,扑翼飞行机器人的位姿控制对于飞行稳定性具有重要意义,研究人员针对其非线性、强耦合等问题开展了位姿控制的研究.针对稳定飞行时,Wang 等42分析了扑翼飞行机器人的气动力特性,如图 3 所示,随后提出了一种基于全形式动态线性化的自适应控制方法实现对飞
21、行机器人的俯仰控制,以解决扑翼飞行机器人非线性等问题,而由于执行器具有最大频率,会导致飞行过程中发生输入饱和,为补偿该输入饱和而设计了抗饱和补偿器.关于扑翼飞行机器人的姿态跟踪问题,Liu 等43通过采用不同的激活函数加速姿态跟踪误差的收敛速度,消除跟踪中的滞后误差,其中,采用神经动力学的方法来建立模型.Li 和 Duan44依据鸟类飞行机理提出了一种自适应鲁棒控制架构,以标称模型为基础,分离出结构不确定性与非结构不确定性,并依据其不同的特性分别基于直接反馈、自适应方法和鲁棒方法设计相应的控制器.Hu 等45基于反步法对扑翼飞行机器人的自适应模糊姿态控制展开研究,能够克服建模误差对控制系统的影
22、响.bxbybztytztxwxwyTTrT图图3扑翼飞行机器人三维气动力模型42Fig.3 Three-dimensional aerodynamic model of the flapping-wingaerialvehicle42除了扑翼飞行机器人机载控制板所携带的传感器,研究人员还能够通过额外的视觉系统来辅助其飞行控制问题4648,付强等49采用标记点检测法,通过单目相机得到扑翼飞行机器人的位置信息,采用卡尔曼滤波的方法进行降噪处理,并通过单神经元 PID 控制器实现了仿鸟扑翼飞行机器人的高度控制.此外,Liang 等50针对仿鸟扑翼飞0.6 P10P9FOFNP6P5FOFNForc
23、e/N0.40.200.20.6 S5S6FOFNR6R5FOFNForce/N0.40.20.20.4Normalized separation distance Normalized separation distance0.60.81.0000.20.40.60.81.000.2图图1鸽子的一对飞羽间的反作用力随分离距离的变化35Fig.1Changeintheopposingforcebetweenthetwoflightfeathersofapigeonwithseparationdistance351632工程科学学报,第45卷,第10期行机器人着陆过程中的姿态控制展开研究,设计了
24、一种自抗扰控制策略,由两个独立的自抗扰控制器分别控制俯仰和滚转方向的姿态,并应用扩展状态观测器对所受扰动以及不同自由度间的耦合进行估计,补偿控制器输出,以达到追踪目标轨迹的目的.通过试验可得,所设计的自抗扰控制方法能够对扑翼飞行方式的姿态进行稳定,在不同飞行模式下具有良好的控制效果,如图 4 所示.Start pointTransition pointTouchdown point图图4仿鸟扑翼飞行机器人的自主着陆50Fig.4Autonomouslandingofabird-likeflapping-wingaerialvehicle502.1.2轨迹跟踪控制在完成仿鸟扑翼飞行机器人的位姿控
25、制问题的基础上,研究人员分别基于层级结构、平均理论等方法提出了飞行机器人轨迹跟踪策略.针对扑翼飞行机器人在纵向平面上的轨迹跟踪问题,贺威等51分别建立了扑翼气动力/力矩与扑动频率以及尾翼气动力/力矩与其倾角的关系表达式,提出一种基于层级结构的自适应控制方法,Rakotomamonjy 等52参考飞行生物的行为,将各个机翼的气动力集成起来,经过解析简化与周期性处理,导出平均模型,并根据垂直方向与俯仰轴的动力学设计非线性控制律,而 Hsiao 等53设计了一种针对微型仿鸟扑翼飞行机器人稳定垂直运动的控制律,搭建了飞行机器人系统架构,使其能够稳定进行垂直运动并跟踪高度控制指令.Torres等54针对
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