扑翼机器人弹跳辅助起飞过程的控制系统设计与实验研究文献综述

 2022-09-25 14:51:40

文献综述(或调研报告):

随着新材料、制造技术、传感器和执行器以及控制理论的发展,人们逐渐研制出更小、更轻的扑翼机器人(FWR)。与传统的固定翼机器人相比,扑翼机器人具有机动性强、隐蔽性强、能耗低等优点,更适合应用于军事和民用领域。目前已经有很多关于扑翼机器人(FWR)设计和控制的研究[1]。R.J.Wood等人通过优化压电弯曲作动器,设计了一种能安全悬停和着陆的仿昆虫FWR。M.Keennon等人设计了一种无尾扑翼微型飞行器,灵感来自蜂鸟。Y.S.Andaste等人设计了一种能够控制旋转和俯仰角度的扑翼机器人平台。H.L.Jiang等人以海鸥为灵感设计了一款FWR。Y. Zou等人设计了一个低于100毫克的昆虫鳞片FWR。然而,几乎所有这些现有的FWR不能自主起飞,必须依靠外部辅助推力,这大大限制了它们的适用性。因此,研究扑翼机器人的自主起飞具有重要意义。

目前,关于扑翼机器人起降过程的研究较少。从现有研究来看,扑翼飞行机器人按照体积、尺寸的不同大致可分为大型可载人扑翼飞行机器人和微小型扑翼飞行机器人。对于大型可载人扑翼飞行机器人,如多伦多大学的“Flapper”[2]扑翼飞行机器人和“Snowbird”[3]人力扑翼飞机,起飞均采用汽车拖拽起飞,在后续飞行中分别采用发动机和人力驱动,飞行时间短、效果不明显,最终以失败告终。在微小型扑翼飞行机器人方面,如 Caltech 公司的扑翼“MicroBat”[4]为最早发明的具有实际意义的微型扑翼飞行机器人,该机器人不具备起降功能;荷兰瓦格宁根大学雨燕机器人“Roboswift”[5],该机器人的最大特点为在头部安装有螺旋桨,采用扑翼 螺旋桨方式提供动力,对于该机器人的起降方式未有明确报道,但采用螺旋桨驱动无疑降低了飞行时的仿生性;德国Festo公司的“SmartBird”[6]仿海鸥机器人,该公司号称完全掌握了鸟类的飞行秘密,机器人飞行效率高达76%,超过了同类型机器人,对于该机器人的更多资料尚未公开,从已有文献中可以看到该机器人仍然需要仍投掷完成起飞;美国 AeroVironment公司的“Nano Hummingbird”[7],该机器人的最大突破在于其自身具有悬停功能,这意味着该机器人可以完成自主起飞,事实上该机器人在尾部安装有起落架,起落架由轻质材料组成仅起到固定作用;扑翼蝙蝠“Bat Bot”[8],与以往扑翼飞行方式不同,该机器人在翅膀扑动的同时具有展开折叠功能,这种扑动方式大大提高了飞行效率,采用人工投掷起飞,降落在柔性网绳上;可栖息扑翼机器人“RoboBee”[9],该机器人改变了以往机器人的起降方式,在机器人头部安装有草帽结构的铜电极,通过静电作用吸附在物体表面或底部。相对于传统起降方式,采用静电吸附完成短暂停留可以减少能量的消耗,在连续吸附期间,维持静电荷所需的能量仅为飞行时的千分之一。由于该机器人只有84g,静电荷吸附可以很牢固,该机器人吸附在物体底部,断电后吸附力不存在,机器人与物体脱离完成重新起飞。

目前,许多科学家通过对鸟类或昆虫的起飞过程的研究,来探索其自主起飞功能。F.H.Heppner等人研究了鸽子的起飞过程[11],发现它们的腿推力远大于起飞时的重量。P.Provini等人研究了腿部跳跃对鸟类起飞速度的影响[12],发现后肢在鸽子起飞速度中的贡献率占90%以上。对于体重较大的鸟类,起飞过程分为两个步骤:助跑加速,跳跃。Tobalske等人在蜂鸟起飞过程中发现了一种新思路[13]。在蜂鸟起飞过程中,他们在安装有应变片的栖木上测量蜂鸟起飞时的后肢推力,并用高速摄像机记录下它的翅膀扑动运动。尽管其他鸟类使用腿部推力获得其80-90%的初始飞行速度,然而蜂鸟在自主起飞期间,腿部(对飞行速度)贡献率为59%。与其他物种不同的是,蜂鸟在使用后肢推动时会多次拍打它们的翅膀。此外,Tobalske等人还研究了不同动机状态下,蜂鸟的起飞性能,并最终发现:动机影响着蜂鸟的起飞表现,逃逸起飞和侵略性起飞降低了后肢贡献率(分别为46% 和47%),并提高了飞行速度。当逃逸时,蜂鸟在腿部推动之前缩短了身体运动并以更早更快的频率拍打翅膀。因此,蜂鸟能够通过调节它们的腿部和翅膀的运动来增加起飞速度。这些起飞案例都对我们研究扑翼机器人的起飞机制起到很大的帮助。

受到这些鸟类起飞过程研究的启发,国内一些学者提出了如下的扑翼机器人起飞方案:

文章[10]提出了一种轮式助跑起飞方法,该方法的设计灵感来自于一些大型鸟类,它们以助跑的方式起飞,以达到初始速度。仿真结果验证了机器人模型的有效性。具有1/4椭圆翼和1米翼展的机器人,在迎角为20°,平均升力为7.13N,平均推力为1.49N,前进速度为8m/s,拍打频率为2Hz时,扇形刚性尾翼可有效控制机器人的姿态。

文章[1]主要提出跳跃辅助起飞多模态运动机器人的概念设计,分别设计了跳跃、扑翼、机尾和驱动机构。文章采用四杆机构来进行跳跃运动,采用多平行四边形机构来实现机器人的跳跃腿。扑翼机构由左右对称空间四杆机构、机翼框架和偏转机翼组成。机尾机构还设计了用于在起飞和飞行过程中提供机器人的稳定性和控制的功能。机尾机构由左右两个机尾组成,分别由两个空间四杆机构驱动。四杆机构由输入摇杆、连杆、输出摇杆和尾架组成。尾框通过连接器安装在车身框架上。尾部固定在输出摇杆上。因此,当伺服电机在一定范围内顺时针和逆时针旋转时,尾部将分别向下和向上摆动。两个尾部分别由两个伺服电机控制,用于机器人的偏航和俯仰运动控制。驱动机构设计了一个用于控制弹跳及扑翼的组合系统,以达到最小化机器人质量的要求。

对于机器人空中自主飞行控制的研究,文章[14]提出了一种利用摄像头图像处理控制飞行器的方法,即一种新颖的障碍物检测外观线索。这种线索能捕捉图像中纹理和/或颜色的变化,并基于这样的假设:当相机靠近障碍物时,图像中纹理和/或颜色的变化较少。此外,文章的第二个贡献是对随机抽样的研究,以显著减少提取图像外观特征的计算工作量。结果表明,随机抽样的外观变化线索可以与视觉流互补,进行障碍物检测。将两种视觉线索结合起来,可以获得较好的障碍物检测性能。随机抽样可有效地计算出线索在自主飞行中的利用率:达到了系数~100的加速,从而成功控制了16克的微型飞行器 Delfly II。

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