基于激光跟踪仪的空中测量机器人关键技术研究

作     者：戚心辰 

作者单位：哈尔滨工业大学 

学位级别：硕士

导师姓名：吴剑威

授予年度：2021年

学科分类：08[工学] 082503[工学-航空宇航制造工程] 0825[工学-航空宇航科学与技术] 

主      题：空中机器人 模糊神经网络 导航方式 激光跟踪仪 空中测量 

摘      要：在测量领域,无人机具有较强的机动性,被广泛作为测量传感器的载具,以实现灵活的测量。为了增加测量的维度,减少测量死角,无人机搭载机械臂可以增加其测量的自由度,实现更全面的测量效果。无人机携带传感器可以实现较好地局部测量功能,但是常规的测量方式难以实现对大型构件的测量。在工业测量领域,激光跟踪仪是一种高精度的大尺寸测量仪器。它精度高、效率高、跟踪测量实时性好、安装快捷、操作简单等特点,被较多的运用在大尺寸工件的配装测量。但是对于靶标的摆放,如果采用手持触碰,对于大型构件的测量会很不方便。利用机器人搭载激光跟踪仪靶标,可以结合两者的优点,最终实现对大型装备(如飞机、舰船等装备的制造与装配产线)、大型构件的几何量精密测量。本文设计了基于激光跟踪仪的空中测量机器人系统,建立了四旋翼无人机末端搭载多自由度机械臂的模型。为了减少机械臂运动给无人机带来的影响,研制了无人机姿态控制系统。在完成对无人机姿态控制之后,根据厂房室内环境GPS效果不佳的情况,对无人机室内导航方面进行了研究。最终通过机械臂末端位置搭载激光跟踪仪靶标,实现了多自由度的空中机械臂测量功能。首先本文建立了四输入六输出的四旋翼无人机运动学和动力学模型以及三自由度的机械臂测量模型。针对机械臂与无人机身耦合给无人机带来的额外干扰的问题,基于模糊理论与神经网络建立了无人机姿态控制补偿系统。对于传统PID控制带来的过于依赖被控模型的问题,通过对PID控制进行补偿,设计了基于模糊神经网络的智能控制补偿器,通过神经网络参数自我整定的自适应性对于机械臂晃动给无人机带来的干扰实现补偿,提高了无人机的稳定性和鲁棒性。针对室内测量环境GPS信号不佳的情况,提出了结合惯性定位和视觉定位的视觉惯性里程计(Visual-inertial odometry,VIO),实现了无人机的室内定位功能。单纯的惯性导航IMU数据会随着时间推移而产生大量的汇总漂移,而这可以通过视觉里程计的不频繁更新进行校正。融合视觉和惯性部件将能够大幅度提升定位的准确性和稳定性。通过硬件T265摄像头实现了基于树莓派为机载计算机与Pixhawk 2.4.8为飞控的无人机的室内平稳定点定位飞行。使用树莓派作为空中机械臂测量系统控制中枢,搭建了基于激光跟踪仪的空中测量机器人硬件系统。树莓派作为机载计算机控制无人机和机械臂。无人机采用Pixhawk 2.4.8作为飞控硬件,利用T265追踪摄像头实现无人机室内定位。在机械臂采用总线舵机并利用STM32芯片驱动,通过CH340芯片实现TTL转USB使之与树莓派相连实现数据通讯。无人机和机械臂的运行都在树莓派的Robot Operating System(ROS)系统下进行。在机械臂末端搭载激光跟踪仪靶标,实现了末端位置数据回传与高自由度的测量功能。