一个空气动力学扩展运动规划与动态意识在空中达到远方的操纵者

文摘

本文提出一种新颖的运动规划方法天线达到远方的操纵者,认为近表面所产生的空气动力效应的轨迹生成过程。multirotor配备的空中操作系统包括机器人达到远方的手臂,使多向检验也大大增加转子和检查元素之间的安全距离。因为这些系统分别运行在邻近的元素可以修改明显转子的气流,空气动力学的包容意识运动规划过程中需要确保可靠的避障。为此,一个合适的描述的空气动力学效应基于理论和实验注意事项已经导出。这个描述轨迹生成过程中考虑抛弃状态相关的空气动力现象由系统不能很好地补偿控制器和寻求替代方案,导致区域内最有效的轨迹安全操作。此外,运动规划师也突出了三个其他相关特性:联合考虑multirotor和机器人达到远方的手臂,生成有效的轨迹在能源消耗方面,和动态感知之间的强耦合空中平台和机器人手臂。由此产生的运动计划已经成功测试了一个模拟环境,忠实地反映了一个应用程序场景强烈影响空气动力学效应:检查桥梁找到潜在的表面裂缝的支柱。

1。介绍

许多应用程序中,可以使用无人机(uav),空中操作是引起兴趣。这个领域的潜在应用包括仪器的部署、维护操作和接触检验工业网站或民用建筑中访问是非常危险的或昂贵。动机是降低风险和运营成本。小型旋翼机确实可以访问更难以达到的地区比人类更容易操作,避免不必要的风险产业工人和允许没有关闭的设备的检查和维护操作(强制安全策略的人工操作)和不使用脚手架或起重机。

这些新的应用前景的空中机器人系统操纵任务还带来新的挑战。首先,有必要开发新操作或检查工具,如适应武器,可以无缝地集成到机身。此外,现有的算法操作无人机和机械手自动应该扩展的集成系统。在这方面,最具挑战性的问题之一是开发的新方法,在规划时考虑无人机和机械手动力学的运动完成空中操纵系统。不同位置之间移动时在一个密集的工业安装或接近障碍,这个计划将是至关重要的,准确的生成和无碰撞运动。

许多研究工作对空中操纵最近出版。(1]介绍了几个轻量级的设计,低触手允许表演把握和栖息在树枝或梁和和运输的有效载荷。此外,在2),一个人类和轻量级的双臂机械手集成在户外multirotor平台和测试飞行。在一个非常不同的系统规模,3空中操纵)提出了一个系统,由直升机和一个工业机械手。在其他有价值的贡献4,5),一个机械手臂multirotor附加到它的顶部是天花板为检验任务开发的桥梁。针对仿真,6)关注的动态模型的推导hexacopter配备了一个机械手臂和分析其稳定性。工业应用,7)提出了一种新颖的空中机器人机械手提供接触功能进行检查和维护。具有类似的目的,(8- - - - - -11]介绍的使用达到远方的空中操纵者。这些系统包括一个空中平台赋予一个长长的吧台扩展,其中包括一个轻量级的机械手在小费。该配置允许空中操纵任务甚至在难以达及的地方,因为它大大增加转子和操纵对象之间的安全距离。

然而,尽管大量的工作都集中在系统集成控制技术的发展,飞行器和机械设备,并不是很多人处理相关的运动规划问题。此外,现有的贡献(12)通常认为一个强大的简化解耦的方式解决规划问题,即。,adopting independent planners for the UAV and the manipulators that swap their operation according to the mission phase. Contributions where the motion planning of the vehicle and the manipulator is addressed integrately are mainly limited to manipulators mounted on mobile ground bases. As an example, [13)处理这个问题在灵活的移动机械手可以模仿(14]。与之前的作品相比,本文的作者提出了(9)一种新颖的算法,考虑联合空中平台和规划中的机械手操作。这种集成的策略,通过仿真和实验验证(11),允许更广泛和更安全的工作条件的考虑。

也存在一些贡献,目前计划方法,明确需要考虑动态生成容许和无碰撞轨迹。因此,(15]提出kinodynamic运动规划期间考虑运动学和动力学约束的轨迹生成。然而,这些计划需要规划空间两次配置空间配置变量的维数与它们相关的velocities-which意味着较高的计算成本。另外,(16,17提出其他方法,将运动规划问题分为两个阶段。在第一阶段,一个基本的计划搜索路径兼容替代系统的边界范围。在第二阶段中,路径转换为兼容kinodynamic约束的轨迹。这些方法的一个重大缺点来自第一阶段所需的近似,因为它可以使无碰撞路径的存在。随着这些作品,本文提出了一个扩展的作者(9]在[10)在操作包括动态感知规划师的健壮的避障。为此,搜索树的扩张是基于闭环控制的模拟空中机械手代替几何篡改。

不应被忽视的另一个方面,在规划一个天线系统的运动是相关的空气动力学效应的危险影响转子在凌乱的操作环境。事实上,旋转翼平台所产生的气流很受物理障碍接近它的影响。出于这个原因,表面的距离地面或天花板扰乱空气的自然运动,导致重大改变转子产生的推力的空中平台。这些空气动力现象,分别作为地面效应和天花板效应,可能是危险的标准multirotors激怒他们的不稳定甚至崩溃。作者的知识,没有任何先例的文学贡献解决这些不受欢迎的空气动力现象在规划层面的影响。相反,有一些贡献,处理空气动力现象的控制水平。以这种方式,18)提出了一种增强的控制方案为表演的目的提高降落在地面效应的存在。此外,(19]分析了地面效应的影响在几个multirotors的控制方法。此外,(20.提出一种新的无人机配置,利用天花板效应。后者允许精确的联系桥梁进行检验。

本文扩展了先前的贡献(10]提出的作者,动态意识(DA)是首先介绍了健壮的避障。最相关的扩展是空气动力学效应的考虑运动规划过程中的补充动力意识的方法。这个新配方意味着搜索树的扩张将不仅基于控制系统的动态也在其动力行为。为此,一个合适的描述的空气动力学效应基于理论和实验注意事项已经导出。这个描述轨迹生成过程中被认为是抛弃国家相关的空气动力现象可能引发不受欢迎的碰撞和寻求替代方案,导致区域内最有效的轨迹安全操作。最好的作者的知识,介绍了第一个运动计划与空气动力学意识(ADA)克服以前描述的不良反应。

作为一个说明性的空气动力学意识的潜在好处的例子,图1显示飞行在空气动力现象的困难与混乱的场景。可以看到,无人机试图遵循冲浅灰色的直线轨迹生成使用标准运动计划通过两个深灰色元素被认为是在图中。然而,由于地面效应当系统出现苍蝇接近较低的深灰色表面,一个不受欢迎的提升发生,系统与上层深灰色元素碰撞。

有几个可以受益于这种空气动力学的应用程序意识。工业场景像石油和天然气设施(见图2(一个))是一个明显的例子,因为存在大量管阵列和笨重的坦克可以引起空气动力的相互作用。这项工作提出了桥梁的实际应用检验,用例评估拟议的运动计划。当前可用的手段,在钢筋混凝土桥梁裂缝检测的应用场景(见图2 (b))需要视觉检查合格的操作员。这通常检查脚手架的使用要求或起重机在难以达及的高海拔地区,危及人类的生命。

在这种背景下桥的检查情况,提出一种新型的使用达到远方的空中机器人系统操作(ARS-LRM)为了避免人类的风险和减少运营成本。这个空中机械手由multirotor和手臂机器人达到远方的特殊集成平台使360°旋转的天线在垂直面包含multirotor的质量中心。这种特殊的配置机械手也允许多向检验得到解决和大幅增加转子之间的安全距离和检查区域,使这个平台非常方便的解决方案对于上述场景的桥梁检查。此外,由于ARS-LRM系统必须靠近桥面,空气动力现象,如天花板效应,将发挥重要作用。因此,这种情况下将是一个优秀的试验台分析利益相关的空气动力学轨迹生成过程中的意识。

本文的其余部分组织如下。部分2描述了ARS-LRM系统,相应的多体动力学模型,导出系统的分布式控制方法。然后,部分3关注最相关的空气动力学效应的描述。节4规划算法,特别注意新的空气动力学(ADA)机制提出了意识。为了更好地说明它的好处,部分5定义了一个现实的场景测试算法,检查应用程序的桥梁。演讲后的完整的系统以及激励的情况下,部分6包括几个ARS-LRM控制系统的闭环模拟当计划后,由不同的运动轨迹规划算法,被认为是。后者说明了运动规划与空气动力学意识优于算法得到的结果不包括这个特性。最后,部分7结论和未来的工作。

2。多向检查长臂机械手的天线

2.1。系统描述

我们可以看到在图3,提出了达到远方的空中机器人系统操作(ARS-LRM)由一个multirotor和手臂机器人达到远方的特殊集成平台使360°旋转的天线在垂直面,恰逢multirotor质量的中心。此功能为多向运动垂直面内扩大显著检验机械臂的工作空间,进而延伸的范围位置的天线平台可以执行检验任务。后者允许一个更好的选择最安全的操作条件系统的天线。此外,增量达到远方特性之间的安全距离转子和检查区域。最后一个特点是更加相关,当检查地区包括元素会影响转子气流,一样的应用场景研究工作。这两个特性,多向和达到远方的功能,构成一个重要的改进对先进的空中操纵者的基础武器通常是固定在机身底部的一部分。此外,通过简单的交换工具位于终端执行器,ARS-LRM系统赋予的能力执行各种各样的操作任务。

它已被证明在AEROARMS项目(22),一个平面描述运动规划系统是足够的。这种简化方法简化了建模和控制派生,同时保持了操作系统的基础。这种假设后,空中平台的特点是质量吗 ,主惯性矩 和维度 。关于转子的位置,四轴飞行器配置与螺旋桨的半径可以选择。在这个配置中,转子是对称分布的无人机质量中心在纵向和垂直距离和 ,分别。此外,机械手臂被认为是与无人机质量中心保持一致。这个长臂机械手被视为刚体的长度 ,质量 和主惯性矩 。其质量中心位于距离 关于 。最后,最终的效应在这个简化的模型一直被看作是一个守时的质量位于机械臂的末端。之前定义的参数的值如表所示1。

2.2。造型

所(23],multirotor主要决定于它的动态力学模型在元素的距离不是操作时,可以修改显著转子的气流。本节包含相同的假设推导模型的基本结构(空气动力学的描述将在部分3),因此,该系统将通过详细描述完整的多体系统的力学模型。凯恩的方法已用于这个目的,因为它有一些独特的优点像ARS-LRM当处理多体机械系统。后者,最引人注目的是一个紧凑的模型的推导非耦合的一阶微分方程的广义速度衍生品以及简单的电子计算机化和由此产生的运动方程的计算效率。

配置变量选为纵向系统广义坐标和垂直无人机的质量中心的位置在惯性参考系 ,multirotor螺距角 ,和机械臂的关节角(见图4)。广义速度 被定义为 在哪里无人机质心的速度吗关于惯性参考系 , 角速度的空中平台关于惯性参考系 ,和机械臂的角速度关于空中平台 。以前的方程导致以下运动微分方程:

关于力和力矩作用在ARS-LRM系统(见图4),转子生成合成提升力应用于multirotor质量中心以及一个力矩应用于空中平台 。此外,控制机械手的控制作用是由应用于手臂关节的力矩 。

凯恩的方法的应用程序通过MotionGenesis软件(24)会导致下面的平移和旋转的动态微分方程: 在矩阵是 矩阵是 和 , , , , , ,和 重力加速度。

2.3。控制

分布式控制方案之间的空中平台和机械手臂(见图5)已经衍生为ARS-LRM系统提供的能力生成的跟踪轨迹运动规划算法。目标是完成模拟环境,使调查新ARS-LRM平台的规划策略。一个标准的控制结构,利用基于模型反演的非线性控制策略已被选为这个目的。这个选择是代表提供的平均表现为这种系统最先进的控制器。

关于multirotor、控制方案的灵感来源于[23),包括使直线化系统通过模型反演,将PID控制律应用于合成动力学。在上述模型反演,不考虑耦合机械手臂的动作,因此,它将被视为扰动必须取消的PID控制规律。控制的基本原理将调整multirotor举升力向量来生成所需的平移加速度降低位置错误。控制方案的总体概述如图6(一), , 和块代表分别的反演转化动力学、旋转运动,旋转动力学。

机械手臂的控制策略选择再次通过基于线性化模型反演和PID控制,其收益率能够指挥的非线性控制律中的机械手的关节位置允许旋转360°的排名。与前面的情况下,耦合作用将不考虑模型反演,因此,它将被视为扰动必须补偿控制律。这种方法的示意图表示如图6(b),代表了块负责反相臂的动态和扭矩对应于控制器的输出信号。

控制器的参数已调通过经典的极点配置方法。选中的值构成一个平衡,保证一个合适的动态范围,而常见的机械限制这种系统不不自量力。

3所示。描述的空气动力学效应

空中机器人系统的使用操作任务通常需要转子在邻近的表面,可以影响他们的气流。在这样的条件下工作导致空气动力现象可以引起动荡,甚至崩溃。为了避免这些危险的飞行条件下,应考虑空气动力学效应的补偿控制器的设计(19]或考虑轨迹生成过程的运动计划。本文将采用第二种方法在随后的章节中,但首先,描述这些影响是必需的。目的,一个试验台,允许推力的分析行为而转子运行接近表面设计。

试验台由一个均衡l型结构,集成了一个负载细胞在其较低的端点和转子的空气动力学特征将末端的垂直部分(见图7)。此外,一个圆柱形允许自由旋转的结构被用来避免合力的持有人之间的地面基础和l型结构的十字路口拐角处。这种结构允许的力平衡分析计算转子推力通过测量反应力应用于负载细胞。结果平衡方程如下: 在哪里和在图中描述的维度7。对于电子嵌入式结构,试验台Arduino大型2560集成数据采集单元和包括传感器来测量转子转速以及负荷细胞收集反应力的测量 。此外,转子的PWM信号指挥监控输出使用interruption-based算法运行的董事会。Arduino超级2560是通过串行端口连接到PC与Matlab过程提供了一个图形界面,显示和保存所有数据收集的传感器。

正如上面提到的,实验过程的测量是基于转子试验台提供的推力。这些测量将在场景收集一个元素(参见图中的障碍7)位于接近转子(从上面、下面或外侧,这取决于特定的现象正在研究,也就是说,地面效应,天花板效应,或壁效应)。PWM输入信号,控制转子的速度将是相同的在所有的测试中,这反过来又意味着所需的转子推力也将是相同的。然而,测量转子推力会改变根据空气动力学条件。在每个实验的开始,转子将获得恒定的PWM输入在一段时间内,保证了系统的稳定状态。从这个角度,测量登记的负载细胞过滤方便得到的平均值测量转子推力。最后的测试结果将给出的数据对平均值的推力和距离元素用于转子气流干扰。一些测试下为每个距离进行了研究。这使得它可以获得统计特征如标准差在图表示8使用一个误差棒的格式。

获得的实验结果,分析地面,天花板和墙的影响,与它们相关的配置在试验台,如图所示8。在这些数据中,系统的行为是由空气动力学修改 ,提升力之间的比率在空气动力学效应的存在(IAE)和相同的力量存在的这些效应(探索):

之间的依赖和距离影响气流转子的表面表达的无量纲比率的分子的距离 从转子中心障碍(见图8),分母是转子半径,也就是说, 因为地面和天花板或影响 壁效应。

实验结果与地面效应(符合经典的方法25](点缀黑色曲线在图8(a))。这个巧合验证试验台的设计以及实验过程。此外,前面提到的经典方法是在方程(8),并将以下采用模型地面效应。这个方程的推导是基于图像的方法和假设使直线化潜在的空气动力学:

相对于天花板效应,在文献中没有理论结果。另外,实验方法之后获得一个解析表达式: 的系数 和 时获得了最小二乘法最小化误差的实验结果。合成模型已通过冲黑色曲线在图描述8天花板效应(b)。实验结果表明,这种影响将转子向元素上方时,转子是密切合作。这种效应可能很快导致危险的飞行条件,因为它往往会突然减少转子之间的安全距离和上面的元素。

关于墙的效果,实验结果如图8(c)已经表明,它并没有一个系统上的重大影响。底层的解释是,自然转子气流流从上部到下部,因此,一个元素位于外侧不会产生这么大的干扰。因此,这种影响将不考虑横向近似外部元素。

完整的范围的空气动力现象产生的影响,研究了在这一节中可以反映在3 d地图。为此,相对应的数值不同的操作点计算中使用的模型方程(8)和(9)。这方面的一个例子可以看到图形表示在图9一个长方形的障碍。这些地图将在下一节中用于实现运动计划的修改,使空气动力学意识。

4所示。运动规划与动态和空气动力学意识

本节介绍了运动计划(MP)与动态和空气动力学(ADA)派生ARS-LRM系统意识。将被称为MP-ARM-ADA合成算法。缩略词的手臂代表空中机器人机械手和澄清的更一般的分类,算法的适用性超出特定ARS-LRM配置提出了检验的桥梁。概括地说,规划方法(MP-ARM)的基础是建立在一个(最优迅速探索随机树(26])算法,优化利用的优点具体的系统研究。在此基础方法的优化,开发了两个扩展增加系统的安全操作时凌乱的环境。首先,动态感知(DA)可以应用于应付空中平台之间的强耦合和机械手臂。其次,空气动力学为健壮的操作意识(ADA)接近表面涉及空气动力学效应可以被应用。下面的内容将正常发育的两个概念。

4.1。规划师基础操作

MP-ARM规划师的操作构成的基础后续扩展(DA和ADA)是基于一个集成的搜索空间的探索ARS-LRM的两个子系统。为此,空中平台的配置变量——除了螺距角将直接由控制器在有限的范围内保证平稳运动,计划内的机械手臂被认为是联合算法(见图的配置变量4)。这种集成策略以来,规划师操作提供了高分辨率相同配置的最终效应的位置可以分化根据multirotor和机械手臂的位置。后者可以实现更广泛和更安全的工作条件和构成显著影响之前的贡献在航空领域的操纵者的规划问题是解耦的方式解决或者只考虑终端执行器的位置。

关于操作基础的扩展搜索树,一个 - - - - - -基于算法(参见算法1)优化能源和时间性能了。虽然该算法提出了某些与著名的结构相似方法,大多数的中间功能已经定制处理下机械手研究的天线。例如,图10说明了两个权重参数包括在成本函数 允许某些运动的优先级ARS-LRM系统。这些具体的派生的全套已正确描述在之前的贡献(9]。

4.2。动态感知

前面小节中给出的基本方法保证规划的轨迹,碰撞自由以及高效的执行时间和能源消耗。然而,强劲的动力耦合,存在于ARS-LRM multirotor之间的系统和机械臂需要进一步关注因为它引起相当大的轨迹规划和执行之间的区别。这是一个控制器限制补偿扰动的结果与上述耦合有关。碰撞风险引入的这些差异尤其重要工业网站或民用建筑等杂乱的环境中。图11说明了不受欢迎的动态效应的一个例子,可以出现在这样的场景。

为了克服这种不良影响的动态耦合,将动态意识(DA) MP-ARM规划算法是必需的。为此,搜索树的扩张是基于控制系统的行为,这意味着碰撞检测是通过闭环控制系统的模拟计算(绿色实线在图12)而不是仅仅使用状态之间的几何插值(蓝色虚线图12)。这保证了合成障碍和兼容的轨迹都是免费的计划的动态约束ARS-LRM系统。树的方法考虑动力分析扩展基于root-to-candidate验证。因此,不仅动力新可能的分支到达候选节点的可行性分析也从树根的完整路径。更多细节关于这个扩展的基础算法,请参考以前的工作的作者10]。

4.3。空气动力学的认识

当ARS-LRM系统自主移动在混乱的环境中,动态感知变得安全运行的基本特征。然而,这种机制可能不够健壮的避障的一些场景。如上所述节3空气动力现象,如地面效应或天花板效应相关的操作multirotor邻近的表面可以修改其空气动力和,因此,可能会引发动荡,甚至崩溃。出于这个原因,为了避免这些不安全的条件下,本节提出了空气动力学的包容意识(ADA)内的运动规划过程。

类似于动态感知方法,空气动力学意识机制的工作原理是基于确保无碰撞轨迹通过ARS-LRM控制的闭环仿真系统。然而,在这个新方法,不仅系统的动力学已经考虑搜索树的扩张也是其空气动力学。图13(a)系统化的操作基础增强算法(MP-ARM-ADA)对比与MP-ARM MP-ARM-DA版本。在这个图中,轨迹之间的差异计算MP-ARM-DA MP-ARM-ADA是额外的安全距离对灰色表面空气动力学表明意识。否则,控制系统将无法弥补天花板效应,可能引发一场碰撞。此外,图13(b)描述了完整的闭环方案执行的仿真支持所需空气动力学意识概念。可以看到,MP-ARM-ADA算法利用空气动力学模型的输入的控制信号由控制器( , )相应的PWM信号,其输出是实际上的力和转矩控制的运动系统由于空气动力学效应( , )。

为了推导出块空气动力学介绍了在图13(b),所要求的力和转矩控制器( , )必须分解成不同的转子的贡献。这将为应用程序方程推导出的部分3描述一个转子的空气动力学效应。可以实现上述分解如下: 在标和让左和右转子图的引用4。另外,纵向 , 和垂直 每个转子的位置也需要计算空气动力现象的价值在特定操作要点:

使用这些职位作为切入点的3 d地图计算部分3,气动比例实际推力管理平台之间的运动( )和推力由控制器( )可以获得。因此,每个转子的举升力的存在是由空气动力的影响

结合使用方程(10)和(12)允许的最后计算总力和力矩 , 真正发挥的平台。

5。应用场景:桥梁检查

提出了桥梁的实际应用检验作为用例评估在前一节中给出的运动计划。当前可用的手段,在钢筋混凝土桥梁裂缝检测的应用场景的呈现在图2 (b)需要视觉检查合格的操作员。这通常检查脚手架的使用要求或起重机在难以达及的高海拔地区,危及人类的生命。出于这个原因,提出使用ARS-LRM系统作为替代选择,避免人类的风险和运营成本降到最低。

为了说明的好处ARS-LRM系统用例正在考虑,由图的模拟环境14(一)将在本节中。在这个场景中,系统必须执行目视检查甲板之间的结点和桥的一个支柱(图中标识为一个红色的点)。为此,视觉相机将集成终端执行器的长臂臂ARS-LRM系统。

将下面的检验计划。天线系统将从桥的顶部开始操作,将导航在甲板上,直到达到检验点是可及的位置效应。这个操作系统化图14固体(b),红线表示操作限制和黑色虚线安全利润率对违反的障碍将被认为是一个碰撞。

这个场景出现的空气动力学的挑战,因为最有效的检验任务轨迹正在考虑要求ARS-LRM系统苍蝇接近表面的桥梁。后者这种情况适合建立第一个MP-ARM-ADA算法的验证。预计产生的轨迹尽可能高效的能源消耗但是没有危及空中平台的完整性,因为空气动力现象。为了描述这些影响,部分中给出的方法3之后计算空气动力学效应的3 d地图对应于在这一节中提出的应用场景(见图15)。

6。验证结果

本节分析了模拟相应的运动规划的应用提出了部分4先前描述的检验方案。验证分析一直是围绕两个主要阶段。作为第一步,之前由作者开发的算法的性能与天线工作线长臂机械手,即MP-ARM和MP-ARM-DA算法(9,10),分别评价。后者揭示了其局限性在检查情况下考虑,因为他们缺乏空气动力学的意识。第二步,一个完整的分析MP-ARM-ADA性能也被解决。这些结果的分析可以得出结论,它生成所需的空气动力学意识是有效和安全的轨迹,当ARS-LRM系统运行接近可以修改明显气流转子的元素。

概括地说,验证测试相同的次序进行了。首先,规划算法在分析被执行生成运动计划。然后,结果计划提供了ARS-LRM控制系统。因此客观分析不仅计划的轨迹,也后的闭环控制系统的模拟,当命令轨迹。事实上,后者将被认为是最具代表性的信息来建立不同算法的性能。

仿真工作一直在进行一个Matlab-Simulink框架提供的图形演变系统变量以及相应的虚拟现实动画。两个图形输出将使用在本节说明结果。此外,直观的快照图也被包括在内。在这些图中,虚线,虚线彩色线条代表,分别计划(浅颜色)和模拟(黑颜色)的运动multirotor质量中心以及终端执行器的定位。相比之下,快照本身只覆盖一些中间配置说明直觉ARS-LRM系统的定性行为。这些代表时间顺序配置是通过识别标签,从初始位置(标签 )到最终位置(标签 )通过一系列的中间位置(标签 )。

6.1。结果使用MP-ARM算法

数据16和17闭环仿真结果显示,当ARS-LRM控制系统(深蓝色)跟踪轨迹规划与MP-ARM运动规划师(浅蓝色)。此外,一个完整的视频动画可以在找到27]。虽然计划可以被认为是高效和无碰撞轨迹,试图执行这样的最优轨迹引发严重的不便由于空气动力现象。更确切地说,由于控制ARS-LRM系统是指挥接近底部导航桥面表面(最短的轨迹最终检验构成如图16),这意味着飞行相关的天花板效应的存在。后者产生干扰,控制器不能拒绝。因此,系统会变得不稳定,直到最后后方转子撞上桥。

6.2。结果使用MP-ARM-DA算法

在前一节中,数字18和19描述仿真结果当ARS-LRM控制系统(深绿色)生成的跟踪轨迹MP-ARM-DA运动规划师(浅绿色)。同样,可以找到相应的视频动画(28]。虽然在这种情况下,规划师考虑系统的动态规划过程中再次与天花板效应相关的干扰导致ARS-LRM系统碰撞的桥面闭环模拟。唯一的显著区别在于碰撞瞬间被延迟。这是添加动态感知的结果自规划师现在意识到碰撞风险由美国接近安全利润率(过度与这些国家,可以观察到的动态模拟)。因此,MP-ARM-DA规划师丢弃这些州。然而,这种改进是不够安全操作在这个应用场景因为碰撞最终发生。

6.3。结果使用MP-ARM-ADA算法

为了达成与仿真序列,数据20.和21显示结果时产生的轨迹MP-ARM-ADA运动规划师(光橙色)吩咐ARS-LRM控制系统(暗橙色)。(29日包括完整的视频的动画仿真。相比之下MP-ARM MP-ARM-DA,增强MP-ARM-ADA算法避免穿越危险区域靠近桥。由于空气动力学意识,规划师丢弃在规划过程中这些问题的状态,探究了导致最有效的轨迹,但区域内的安全运行。为此,MP-ARM-ADA算法也利用ARS-LRM达到远方的功能的系统。他们使空中平台达到检验点的位置,保持一个更广泛的安全裕度的元素导致空气动力现象。

为了支持先前的结论MP-ARM-ADA算法的有效性,更广泛的模拟进行了。更特别,该算法已广泛执行检验大桥的场景获得50计划的样本轨迹,所有这些导致无碰撞处决。相同的广泛的方法之后MP-ARM和MP-ARM-DA算法,且只有一个实例的MP-ARM-DA导致无碰撞轨迹。这种分析强化MP-ARM-ADA方法的容量计划有效的轨迹,同时确保安全的操作条件。

此外,图22介绍了两个一般的分析指标MP-ARM-ADA计划轨迹;这些无人机和手臂的长度轨迹。中央红线中位数在盒子的边缘和百分位数。胡须延伸到最极端值获得的模拟。可以看到对于无人机轨迹的长度,存在小可变性在中位数,而最坏的和最好的情况下相对接近对方。同时,机械臂的角位移是相同的所有模拟(初始和最终的姿势)之间的最小距离,因为规划师总是计算子系统的最优轨迹。这些结果揭示了确定性行为的算法性能指标考虑,也会被认为是一个理想的特性在桥的距离等重要操作条件。

7所示。结论

这个工作领域的扩展状态的艺术运动规划空中达到远方的操纵者。特别是,一个空气动力学意识(ADA)内的空气动力学机制,允许考虑轨迹生成过程。验证测试在论文的最后一部分提出了证明了这部小说的应用算法MP-ARM-ADA变得至关重要,当一个空中机器人已经在大型表面的距离,会影响转子气流。

验证进行了在一个现实的场景:检验桥梁支柱的找到潜在的裂纹。然而,存在更大范围的应用程序也可以受益于这空气动力学意识。检查和维护的工业场景像石油和天然气设施的存在一个明显的例子,因为大型管阵列和笨重的坦克可以引发空气动力相互作用。

提出了系统的设计,达到远方的空中机器人系统操作(ARS-LRM),也被证明是非常方便的操作。首先,其能力多向运动显著扩大检查机械臂的工作空间,进而延伸的范围位置的天线平台可以执行检验任务。后者允许安全的操作条件的选择系统的天线。其次,达到远方的特性增加转子之间的安全距离和检查区域。最后一个特点是更重要的在检查区域包括元素会影响转子气流,在激动人心的情景一样为这个研究工作。

未来的扩展的工作将集中在扩大范围的空气动力学效应考虑运动计划。这将检查铺平道路典型元素的工业场景前面所提到的,如管阵列或烟囱。在这个新的环境,ADA的应用将使检测管道泄漏的烟囱厚度的测量,或目视检查控制阀等。实验验证将在相同的设施考虑之前完成示范工程由作者开发的,包括桥梁、水泥厂和炼油厂(7]。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

这项工作一直支持的欧洲项目HYFLIERS和抵制,地平线2020研究和创新计划资助的赠款协议下的欧盟委员会(European Commission) 779411年和769066年,ARM-EXTEND项目由西班牙Ministerio de隐藏y Competitividad (dpi2017 - 89790 r),汽车列车项目由西班牙Ministerio de Ciencia Innovacion y大学(rti2018 - 102224 b - i00)和西班牙部委MICINN (FPI项目2018)和MECD (FPU程序)。

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