CN112644719A - 用于控制致动器***的方法和使用所述方法的飞行器 - Google Patents

Abstract

提出了用于操作包括多个致动器的欠驱动致动器***的方法，每个致动器具有最大物理容量，该方法包括：用根据分配方程计算出的实际控制输入

控制致动器：用状态反馈控制根据***动力学方程循环计算期望的伪控制输入u_p；若u_p的至少一个分量大于能够基于致动器的最大物理容量并基于***内致动器的位置产生的对应的最大伪控制输入

将u_p的至少一个分量的优先级调整成优于u_p的其他分量；以及a)借助优先级算法求解分配方程以得到u_p的至少一个优先分量，其在求解分配方程以得到u_p的其他分量之前进行；或者b)在状态反馈控制期间将u_p的至少一个优先分量的极限值调整一定量，同时保持u_p的其他分量的各自的极限值基本恒定。

Description

用于控制致动器***的方法和使用所述方法的飞行器

技术领域

本公开涉及一种用于控制包括多个致动器的致动器***的方法，优选地，该方法用于控制多致动器飞行器，其中，优选地，所述致动器被设计为多致动器飞行器的独立推进单元。

本公开还涉及一种飞行器，特别地，涉及一种电力推进的VTOL(垂直起降)飞行器，该飞行器包括具有多个致动器的致动器***，其中，所述致动器被设计为飞行器的独立推进单元。

背景技术

在过度确定的致动器***(例如，多致动器飞行器(MAV))中，其中，每个致动器可以被认定为飞行器的推进单元，存在完成给定任务(例如，给定飞行方向)的不同可能性。可以以不同的方式/部分将给定的任务分配给不同的致动器。换句话说：每个致动器均接收相应的控制信号以控制其操作，以便所有致动器的联合操作可以完成所述给定任务(例如，沿所需方向飞行)。一种实现此目的的方法已在本申请人提交的德国申请DE 10 2019 101903中进行了描述。

然而，DE 10 2019 101 903没有解决如何在多致动器***中指定特定控制任务的附加问题，这种问题会在例如由于致动器故障或失效而不再可能满足所有期望的控制任务时出现。

发明内容

本公开的目的是提供一种用于欠驱动和/或过度确定的致动器***的分配方法，该分配方法以用于控制包括多个致动器的致动器***的方法为形式，其解决如何在多致动器***中指定特定控制任务的附加问题，这种问题会在例如由于致动器故障或失效(特别地，与多致动器飞行器(MAV)相关)而不再可能满足所有期望的控制任务(控制权限的降级)时出现。

该目的是通过本公开所限定的用于控制致动器***的方法以及通过本公开所限定的飞行器(或MAV)来实现的。在本公开中还限定了其他有利的实施方式。

根据本公开的第一方面，提供了一种用于控制包括多个致动器的致动器***的方法，优选地，该方法用于控制多致动器飞行器，其中，优选地，所述致动器被设计为多致动器飞行器的独立推进单元。该方法包括：用实际控制输入

(即，相应的控制信号)控制致动器，该实际控制输入是根据分配方程u＝D^-1u_p计算出的，其中，D^-1是逆分配矩阵，

是由***动力学方程

定义的伪控制输入，其中，

是***的n维配置矢量，

是状态依赖的广义惯性矩，

是状态依赖的科里奥利(Coriolis)力，

是重力，

是外力和扭矩，

是包含欠驱动的信息的控制输入矩阵，其中，在Rank(G(x))＜n的情况下，该***被认为是欠驱动的，或者，在k>m>n且Rank(G(x)D)＜n的情况下，该***被认为同时是欠驱动的及过度确定的，其中，

使用状态反馈控制来根据所述***动力学方程循环计算期望的伪控制输入u_p；如果所述期望的伪控制输入u_p的至少一个分量大于能够基于例如所述致动器最大物理容量u^max并基于***内致动器的位置(或其他特性/配置)产生的对应的最大伪控制输入

或者如果致动器***达到其允许的控制体积极限(即，u_p>u_p ^max)，而单个致动器未达到其自身极限(u^max)，例如，如果所有致动器都非常接近其各自的极限u^max，则将u_p的至少一个分量的优先级调整成优于u_p的其他分量；以及，a)借助于优先级算法，求解所述分配方程以得到u_p的所述至少一个优先分量，该求解操作在求解所述分配方程以得到u_p的其他分量之前进行；或者b)在反馈控制期间，将u_p的所述至少一个优先分量的极限值调整一定量，同时保持u_p的所述其他分量的各自的极限值基本恒定。

在本文中，“致动器的配置”是指***中、例如在飞行器上的致动器的配置，即它们的几何定位(位置和旋转)和其他特性，例如，转子的推力和转矩曲线、电机的输出轴扭矩等。

此外，根据本公开的第二方面，提供了一种飞行器或MAV，特别地，提供了一种电力推进的VTOL飞行器(eVTOL)，包括：具有多个致动器的致动器***，其中，所述致动器被设计为飞行器的独立推进单元，其中，在操作期间，所述致动器被适配成从至少一个飞行控制单元接收控制输入

即，其各自的分量，其中，所述飞行控制单元包括反馈控制单元和分配单元，其中，所述控制输入u是借助于在所述至少一个飞行控制单元上运行的至少一种计算机算法确定出的，优选地，在飞行器上和/或实时地确定出，更优选地，由所述分配单元确定出，其中，i)借助所述反馈控制单元，所述至少一个飞行控制单元被适配成执行根据本公开的所述第一方面的方法中的情况b)，和/或，ii)借助所述算法，所述至少一个飞行控制单元被适配成执行根据本公开的所述第一方面的方法；以及，各自的控制输入u被提供至所述致动器。

根据本公开的(分配)方法可以应用于各种各样的***，例如飞行器、机器人、欠驱动和/或过度确定的***等。为了更好地理解，可以使用牛顿-欧拉原理或拉格朗日方法得出的此类***的运动方程如下：

如上文所述，其中，

是***的n维配置矢量，例如，三维中的位置和旋转，

是状态依赖的广义惯性矩，

是状态依赖的科里奥利力，

代表重力，以及

是外力和扭矩，例如，取决于空气动力学、碰撞等。“状态”表示所考虑的***(例如飞行器(MAV))的(物理)状态。可以定义一个所谓的伪控制输入

用于控制该(致动器)***。该伪控制输入(在多致动器飞行器中，由于其致动器(例如，推进单元)的功能，该伪控制输入等于作用在飞行器上的总推力和扭矩)在用所谓的控制输入矩阵

修正后，再输入到由方程1给定的***动力学。该矩阵包含例如欠驱动的信息，如本领域技术人员所知，如果Rank(G(x))＜n，则该***被认为是欠驱动的。

值得注意的是，***可以同时是欠驱动的及过度确定的，即，在k>m>n或Rank(G(x)D)＜n的情况下。

通过如下方程2在实际控制输入

与伪控制输入

之间进行分配：

u_p＝Du (方程2)

其中，

被定义为分配矩阵。

使用借助上述反馈控制单元(对于MAV-VTOL而言其包括例如姿态、高度、位置/速度控制、路径/轨迹跟踪等)实现的状态反馈控制定律，并基于方程1中描述的***动力学，可以计算出期望的伪控制输入u_p。然而，这需要借助实际控制输入u来被分配给物理致动器。因此，为了根据u计算u_p，需要逆矩阵计算。方程3对此进行了描述：

u＝D^-1u_p (方程3)

其中，D^-1可以是直接逆运算或加权逆运算。本公开的基本思想认为：所需的控制输入(u_p)的一个或多个分量达到阈值

其中，u_p ^max包含u_p的每一个分量的阈值，该分量的阈值可以被试探性地确定。这些试探性设置的值小于***的控制体积限制(即，u_p的物理上可能的值)。因此，u_p ^max表示致动器以各自的、接近其物理容量的控制值来被请求(solicit)。在这种情况下，如果实际或所需的伪控制输入u_p的至少一维达到物理性能限制，可以提出任务优先级算法。这并不一定意味着致动器必须处于饱和状态，而是在***受到外部干扰(例如，风、物理接触等)时，或者在致动器例如由于故障、飞鸟撞击、与另一个飞行物(例如，无人机)的碰撞等原因损耗的情况下也可适用。

因此，在本公开的上下文(即，根据本公开的方法)中，提出了用于MAV-VTOL、例如用于通用四旋翼、八旋翼或直升机的任务优先级算法。然而，该任务优先级算法不局限于此类应用，其也可以应用于在飞行器中使用的任意欠驱动和/或过度确定的致动器***。

MAV-VTOL***的伪控制输入可以被写为

(即，方程2中，m＝4)，其中，u_t是总推力，τ_*是围绕体轴的体坐标框架控制扭矩，该体轴为*＝{x,y,z}。这些***本质上是欠驱动的，因为它们的运动是在三个维度上(三个位置和三个旋转，即，n＝6，而控制维度仅仅是四个，即，m＝4)。考虑侧倾绕(笛卡尔)坐标系的x轴，俯仰绕(笛卡尔)坐标系的y轴，而偏航绕(笛卡尔)坐标系的z轴。

在根据本公开的方法的相应的实施方式中，在多致动器飞行器的情况下，

其中，u_t是总推力，τ_*是围绕体轴的体坐标框架控制扭矩，该体轴为*＝{x,y,z}，τ_x是侧倾扭矩，τ_y是俯仰扭矩，τ_z是偏航扭矩。需要注意的是，所述扭矩已被命名为“侧倾”、“俯仰”和“偏航”扭矩，以便更广泛的群体能够更好地理解。它们正确的定义应当是：τ_*是围绕体坐标框架*轴的扭矩。

现在，如果飞行器需要，例如由于外部干扰或致动器的某些故障或由于其他原因，则u_p的一个或多个分量可能达到其允许的极限。在这种情况下，如果一项任务要求u_p的一个以上维度应大于或等于可用的u_p，则需要将所述维度之一的优先级调整成优于其他。作为一个具体示例，可能是一项任务要求推力u_t和侧倾扭矩τ_x都大于或等于可用的相应控制值。那么，有必要将例如侧倾扭矩τ_x的优先级调整成优于推力u_t。这意味着首先确定侧倾以便获得可接受的相应控制值，然后再确定推力，这意味着不能(完全)获得推力的期望值。

应当注意的是，为了实现优先级，不一定要求至少一个致动器实际达到饱和(或者损耗)。然而，如果这样的***被设计用于无需致动器饱和或损耗的任务，它就可以在所有维度上交付任意(合理)需要的控制量，那么根本就不需要优先级。

可以在本公开的相应实施方式中使用的、针对MAV致动器***的基本逻辑包括以下原理中的至少一些：

·通常将u_p的分量τ_x(侧倾扭矩)和τ_y(俯仰扭矩)的优先级调整成优先于u_p的其他分量。换句话说：侧倾扭矩τ_x和俯仰扭矩τ_y可以被预先选择，而偏航扭矩τ_z和总推力u_t可以被认为是u_p的其他分量。由于MAV-VTOL是欠驱动的，失去侧倾或俯仰控制权限将导致水平方向发生平移变化，这是应当避免的。

·如果交通工具(例如，飞行器)的平移速度(特别是水平平移速度)大于阈值(给定的，例如，以m/s为单位)，并且如果该交通工具(例如，飞行器)的高度大于另一阈值(给定的，例如以米为单位)，则将τ_z(偏航扭矩)的优先级调整成优先于u_t(总推力)。通过这种方式，如果需要实现优先级，并且如果交通工具(例如，飞行器)以高速远离地面，则保护了飞行器的航向，而牺牲了高度。

·如果交通工具(例如，飞行器)的平移速度小于阈值(给定的，例如，以m/s为单位)，并且如果该交通工具(例如，飞行器)的高度小于另一阈值(给定的，例如以米为单位)，则将u_t的优先级调整成优先于τ_z。通过这种方式，如果需要实现优先级，并且如果交通工具(例如，飞行器)靠近地面，则保护了高度，而牺牲了偏航定位。

尽管此特定优先级调整逻辑是MAV-VTOL特定的，但本领域技术人员可以根据***来扩展或更改它。

在根据本公开的方法的相应实施方式中，在情况a)中，如上所述，如果u_p的至少一个分量可以被预先选择，优选地，被永久预先选择，并且求解所述分配方程可以包括求解所述分配方程以得到u_p的所述至少一个预先选择的分量，该求解操作在求解所述分配方程以得到u_p的其他分量之前进行。通过这种方式，促进了实现针对该特定分量的期望的控制输入。

在根据本公开的方法的另一实施方式中，在u_p的预先选择的分量为多个的情况下，求解所述分配方程以得到u_p的所述预先选择的分量可以包括：求解所述分配方程以同时得到u_p的所述多个预先选择的分量。通过这种方式，促进了实现针对这些特定分量的各自的期望的控制输入。

在根据本公开的方法的另一实施方式中，求解所述分配方程以得到u_p的所述其他分量可以包括：如果所述期望的u_p的所述至少一个分量(其大于所述相应的最大伪控制输入

)为u_p的预先选择的分量，则求解所述分配方程以同时得到u_p的所述其他分量。

如上文通过涉及航向和高度的示例所详述的，在根据本公开的方法的优选实施方式中，优选地，如果所述期望的u_p的所述至少一个分量(其大于所述相应的最大伪控制输入

)不为u_p的预先选择的分量，则定义至少一个物理阈值，并将其与***相应状态变量的当前(测量)值进行比较；基于所述比较的结果确定求解所述分配方程以得到u_p的其他分量的顺序。

由于已知每个致动器的物理容量(进一步由u^max定义)和每个致动器在***(飞行器)中的位置(或定位)，因此，也可获知***(飞行器)可以产生的最大推力和最大扭矩。这在之前被定义为

如果根据反馈控制定律(即，借助于使用方程1的所述反馈控制单元)确定出的期望的控制输入u_p大于u_t,τ_x,τ_y,τ_z中的至少一个的

即，总推力和分别围绕侧倾、俯仰和偏航轴的扭矩，则总推力与这三个扭矩之间的优先级调整将会是需要的。

如在本公开的上下文中定义的，提出实现该优先级调整的两种替代方式：

·在控制分配期间，即借助于所述分配单元：优选地，优先级算法首先求解方程3以得到所需的控制输入分量τ_x和τ_y。之后，如果τ_z被定义具有高于u_t的优先级，继续求解方程3以得到τ_z，之后再得到u_t。然而，如果u_t的优先级高于τ_z，则继续求解方程3以得到u_t，之后再得到τ_z。在这里，也可以适当降低u_t或τ_z的上限。

·在反馈控制中：注意τ_x、τ_y、τ_z是姿态扭矩，u_t是高度推力，其组合定义了伪控制输入u_p。优选地，使用已知的反馈控制定律计算该伪控制输入u_p，例如，在所述反馈控制单元中的姿态控制器和高度控制器。因此，例如，将u_t的优先级调整成优于τ_z，意味着将例如包括在所述反馈控制单元中的高度/推力控制器的优先级调整成优于例如包括在所述反馈控制单元中的偏航控制器。在这种情况下，实现本公开的目的的一种方式是降低u_t的上限值(例如，从100％降到90％)，同时保持τ_z的上限值基本上恒定(或者将其降低较小程度)。

在根据本公开的方法的相应实施方式中，在情况b)中，将u_p的所述至少一个优先分量的所述极限值调整一定量可以包括降低所述极限值，优选地，将该极限值降低该极限值的初始值的百分比，其中，该初始值可以对应于100％。

在根据本公开的飞行器的另一实施方式中，该飞行器包括以下中的至少一者：传感器单元、估计单元和输出单元，该传感器单元、该估计单元和该输出单元与所述反馈控制单元操作连接，分别用于向所述反馈控制单元提供表示该飞行器的物理和操作状态的传感器数据、估计数据或输出数据，其中，至少一个飞行控制单元被设计成分别根据所述传感器数据、估计数据或输出数据，确定所述期望的伪控制输入u_p。通过这种方式，可以提高确定所述期望的伪控制输入u_p的质量。

在根据本公开的飞行器的又一个实施方式中，该飞行器包括以下中的至少一者：传感器单元、估计单元和输出单元，该传感器单元、该估计单元和该输出单元与所述分配单元操作连接，分别用于向所述分配单元提供表示该飞行器的物理和操作状态的传感器数据、估计数据或输出数据，其中，至少一个飞行控制单元被设计成分别根据所述传感器数据、估计数据或输出数据，以及根据所述期望的伪控制输入u_p，确定所述实际控制输入u。通过这种方式，可以提高确定所述实际控制输入u的质量。

在根据本公开的飞行器的再一个实施方式中，所述反馈控制单元和所述分配单元操作连接，并且所述反馈控制单元被适配成向所述分配单元提供所述期望的伪控制输入u_p，该分配单元被适配成对分配方程u＝D^-1u_p进行求解，并向所述致动器输出控制输入u。

附图说明

现在将参考附图来描述本公开的进一步的特征和优势，这些附图以举例的方式示出了本公开的具体实施方式。

图1示出了根据本公开的飞行器的示意图；

图2示意性地示出了包括在图1的飞行器中的飞行控制单元的实施方式；

图3示出了包括在根据本公开的方法中的优先级算法的实施方式的详细逻辑；

图4示出了图3中的算法的细节；以及

图5示出了包括在根据本公开的方法中的另一种优先级算法的实施方式的详细逻辑。

具体实施方式

图1示出了示例性MAV-eVTOL飞行器，其由附图标记1来表示。飞行器1具有飞行控制单元2，该飞行控制单元2与多个致动器3操作连接，该致动器3为飞行器推进单元的形式，每个致动器3具有电动机3a和推进器3b。出于清楚的考虑，在图1中仅显式地标记出一个致动器。根据图1的示例，在(每个)致动器3的附近设置至少一个传感器4，该传感器4用于测量致动器3的操作状态。测量致动器3的操作状态可以包括但不限于：测量致动器的温度、电功率消耗/机械功率消耗、旋转速度(RPM)等，以确定其当前操作状态和健康状态(例如，过热的)。飞行器1上还有许多与飞行有关的传感器(该传感器可以被布置在多种位置上，例如，在飞行控制单元2的附近，在至少一个传感器4的附近，或者在其他位置)，和/或估计单元和输出单元，该传感器确定与飞行控制和安全相关的数据(姿态、空速、对地速度、避免碰撞数据等)，该估计单元和输出单元对于本领域的技术人员而言是公知的，并在此处未示出。至少一个传感器4和所述其他传感器提供飞行器状态数据SD，该飞行器状态数据SD可由飞行控制单元2使用。同样地，所述估计单元和输出单元可以提供各自的估计数据和输出数据，在此未示出。这样，飞行控制单元2(借助适当的算法)使用已知的状态反馈控制定律(对于MAV-VTOL来说包括例如姿态、高度、位置/速度控制、路径/轨迹跟踪等)可以计算出期望的控制输入u_p，例如基于方程1中描述的***动力学进行计算。然而，这需要使用实际控制输入u来被分配给物理致动器3，该实际控制输入u的其中一个表示为u_i(与给定致动器i相关)，如图1所示。为了根据u计算u_p，需要一种逆矩阵计算。上面已经详细解释了这一点。

图2更详细地示意性地示出了飞行控制单元2的实施方式。飞行控制单元2包括反馈控制单元2a和分配单元2b。在附图标记2c处，提供了运动规划单元，该运动规划单元计算并向反馈控制单元2a提供期望的飞行轨迹DT。来自运动规划单元2c的飞行轨迹DT可以是自动算法的输出，全自动飞行计算机的输出，或者是将飞行员输入映射到平滑且有界的输出以实现稳定、鲁棒且更好的处理质量的参考动力块(block)的输出。反馈控制单元2a被适配成接收与飞行器1的状态有关的相关数据，例如传感器数据SD等，以便根据期望的飞行轨迹DT确定期望的控制输出u_p。传感器数据SD不限于仅来自电机的数据，如图2示意图所示。将在状态反馈控制单元2a中使用的传感器数据SD通常主要来自于IMU、气压计、GNSS等。这些部件通常远离推进单元设置。尽管对于反馈控制不是必需的，但是也可以使用来自推进单元的反馈。然后，将期望的控制输出u_p提供给分配单元2b，该分配单元2b包括执行进一步解释的优先级算法的计算装置。换句话说：分配单元2b接收所述期望的控制输入u_p，并且借助于所述优先级算法，求解分配方程以得到u_p的至少一个优先分量，该求解操作在求解所述分配方程以得到u_p的其余分量之前进行，如进一步详细解释的。然后，以实际控制输入u_i的形式将相应计算的输出提供给各个致动器3。例如，通过向反馈控制单元2a和/或分配单元2b提供控制反馈，可以使用来自传感器4(或其他来源；参见上文)的数据SD来增强性能，但是，这不是必需的。

图3示出了根据本公开的方法中所包括的优先级算法的实施方式的详细逻辑。

输入变量是

其中u_t是总推力，τ_*是围绕体轴的体坐标框架控制扭矩，该体轴为*＝{x,y,z}，τ_x是侧倾扭矩，τ_y是俯仰扭矩，τ_z是偏航扭矩，以及，参数p(用于优先级)的初始值为0。

飞行器可以产生的最大推力和最大扭矩(或考虑飞行器的物理限制下的最大允许推力和扭矩)是已知的。先前已将其定义为

是另一个输入值，它可能会因致动器故障等而改变。如果根据反馈控制定律(例如，借助于所述反馈控制单元)确定出的期望的控制输入u_p大于或等于u_t,τ_x,τ_y,τ_z中的至少一者的

即，总推力以及分别围绕滚动、俯仰和偏航轴的扭矩，则需要对总推力与这三个扭矩之间进行优先级调整。如图3的S1所示，这意味着将p设置为非零值，即，p＝1或p＝2，这取决于u_t,τ_x,τ_y,τ_z中的哪个已达到饱和(例如，

)。此外，u_p的各个分量u_t,τ_x,τ_y,τ_z被设置成其最大值。

在S2，校验p≠0是否成立。如果是(Y)，则方法在S3处继续。否则(N)，没有达到饱和，并且对u＝D^-1u_p进行求解以一次获得所有u_p(即，u_p的分量)。

现在，如果一些致动器达到某种饱和度(或损耗)，即p≠0，则必须使u_p的所述维度(或分量)中的至少一个优先于其他。在图3的示例中，在步骤S3中，τ_x(侧倾扭矩)和τ_y(俯仰扭矩)的优先级总是高于u_p的其他分量。首先对u＝D^-1u_p进行求解以获得τ_x和τ_y，这意味着控制资源被分配以使能够实现τ_x和τ_y的期望值。

之后，在S4，校验p＝1是否成立(参见S1)。如果是(Y)，则方法在S5处继续。否则(N)，p＝2，这意味着u_t和τ_z没有饱和，并且对u＝D^-1u_p进行求解以同时得到u_t和τ_z(S6)。

在S5，如果飞行器的平移速度v(特别是水平平移速度)大于阈值v_t(给定的，例如，以m/s为单位，即，‖v‖>v_t)并且如果飞行器的高度z大于另一阈值z_t(给定的，例如，以米为单位)，则τ_z(偏航扭矩)优先于u_t(总推力、高度)。通过这种方式，在需要优先级调整、且飞行器以足够高的速度充分远离地面的情况下，可以保护飞行器的航向，而牺牲高度。

在S5处的比较之一产生否定结果(N)的情况下，该方法在S7处继续。如果飞行器的平移速度小于或等于所述阈值v_t(即，‖v‖≤v_t)并且如果飞行器的高度小于或等于所述阈值z_t(即，z≤z_t)，则u_t优先于τ_z。通过这种方式，在需要优先级调整、且飞行器靠近地面的情况下，可以保护高度，而牺牲偏航定位。如果S7处的比较之一产生否定结果(N)，该方法在S8处继续。S8表示在高度u_t与偏航τ_z之间没有优先级，并且对u＝D^-1u_p进行求解以同时得到u_t和偏航τ_z(该操作在对u＝D^-1u_p进行求解以得到τ_x和τ_y之后进行)。

如果在S5处的两个比较均得出肯定结果(Y)，则该方法在S9处继续，其中，偏航τ_z优先于高度u_t，即，对u＝D^-1u_p进行求解以首先获得τ_z，之后再获得u_t。

如果在S7处的两个比较均得出肯定结果(Y)，则该方法在S10处继续，其中，高度u_t优先于偏航τ_z，即，对u＝D^-1u_p进行求解以首先获得u_t，之后再获得τ_z。

步骤S5和S7在图4中示意性地示出，该图4的其他方面是不言自明的。

图5示出了根据本公开的方法中所包括的另一优先级算法的实施方式的详细逻辑。特别地，图5涉及根据方案1的部分b)的算法的实施方式。

输入变量是

其中u_t是总推力，τ_*是围绕体轴的体坐标框架控制扭矩，该体轴为*＝{x,y,z}，τ_x是侧倾扭矩，τ_y是俯仰扭矩，τ_z是偏航扭矩，以及，参数p(用于优先级)的初始值为0。

飞行器可以产生的最大推力和最大扭矩(或考虑飞行器的物理限制下的最大允许推力和扭矩)是已知的。先前已将其定义为

是另一个输入值，它可能会因致动器故障等而改变(参加图5的左上部分)。

如果根据反馈控制定律(例如，借助于所述反馈控制单元)确定出的期望的控制输入u_p大于或等于u_t,τ_x,τ_y,τ_z中的至少一者的

即，总推力以及分别围绕侧倾、俯仰和偏航轴的扭矩，则需要对总推力与这三个扭矩之间进行优先级调整。如图5的S11所示，这意味着将p设置为非零值，即，p＝1或p＝2，这取决于u_t,τ_x,τ_y,τ_z中的哪个已达到饱和(例如，

)。此外，u_p的各个分量u_t,τ_x,τ_y,τ_z被设置成其最大值u_p ^max。

在S12，校验p≠0是否成立。如果是(Y)，则方法在S13处继续。否则(N)，没有达到饱和，并且步骤S14，对u＝D^-1u_p进行求解以一次获得所有u_p(即，u_p的分量)。

现在，如果一些致动器达到某种饱和度(或损耗)，即p≠0(在S12处为“Y”)，则必须使u_p的所述维度(或分量)中的至少一个优先于其他。

在图5的示例中，在步骤S15中，τ_x(侧倾扭矩)和τ_y(俯仰扭矩)优先于u_p的其他分量。之后，根据u_t≤u_t ^max,1、τ_z≤τ_z ^max,1来限制u_t和τ_z，并使用新的伪输入来对u＝D^-1u_p进行求解。注意，在该步骤中，控制推力及偏航扭矩均由各自的值u_t ^max,1(例如，u_t ^max的90％)和τ_z ^max,1(例如，τ_z ^max的90％)来限制。

在S13，校验p＝1是否成立。如果是(Y)，则方法在S16处继续。否则(N)，p＝2，方法在S15处继续，如上文所阐述的。

在S16，校验飞行器的平移速度v(特别是水平平移速度)是否大于阈值v_t(给定的，例如，以m/s为单位，即，‖v‖>v_t)以及飞行器的高度z是否大于另一阈值z_t(给定的，例如，以米为单位)。通过这种方式，在需要优先级调整、且飞行器以足够高的速度充分远离地面的情况下，可以保护飞行器的航向，而牺牲高度(参加S18)。

如果S16处的比较之一产生否定结果(N)，则该方法在S17处继续。这涉及校验飞行器的平移速度是否小于或等于所述阈值v_t(即，‖v‖≤v_t)并且飞行器的高度是否小于或等于所述阈值z_t(即，z≤z_t)。通过这种方式，在需要优先级调整、且飞行器靠近地面的情况下，可以保护高度，而牺牲偏航定位，参见S19。

如果S17处的比较之一产生否定结果(N)，则该方法在S15处继续，如上文所阐述的。

如果在S16处的两个比较均得出肯定结果(Y)，则该方法在S18处继续，其中，偏航τ_z优先于高度u_t。之后，根据u_t≤u_t ^max,2<u_t ^max,1、τ_z≤τ_z ^max,1来限制u_t和τ_z，并使用新的伪输入来对u＝D^-1u_p进行求解。注意，在该步骤中，与偏航扭矩相比，用更保守的值来限制控制推力(例如，u_t ^max,2是u_t ^max的80％，而u_t ^max,1是u_t ^max的90％)。

如果在S17处的两个比较均得出肯定结果(Y)，则该方法在S19处继续，其中，高度u_t优先于偏航τ_z。之后，根据τ_z≤τ_z ^max,2<τ_z ^max,1、u_t≤u_t ^max,1来限制τ_z和u_t，并使用新的伪输入来对u＝D^-1u_p进行求解。注意，在该步骤中，与控制推力相比，用更保守的值来限制偏航扭矩(例如，τ_z ^max,2是τ_z ^max的80％，而τ_z ^max,1是τ_z ^max的90％)。

Claims (15)

1.一种用于操作包括多个致动器(3)的欠驱动致动器***的方法，优选地，该方法用于操作多致动器飞行器(1)，其中，所述致动器(3)优选被设计为所述多致动器飞行器(1)的独立推进单元，每个所述致动器具有最大物理容量u^max，所述方法包括：

用根据分配方程u＝D^-1u_p计算出的实际控制输入

控制所述致动器(3)：

其中，D^-1是逆分配矩阵，

是由***动力学方程

定义的伪控制输入；

其中，

是所述***的n维配置矢量，

是状态依赖的广义惯性矩，

是状态依赖的科里奥利力，

是重力，

是外力和扭矩，

是包含欠驱动的信息的控制输入矩阵，其中，在Rank(G(x))＜n的情况下，所述***被认为是欠驱动的，或者，在k＞m＞n且Rank(G(x)D)＜n的情况下，所述***被认为同时是欠驱动的及过度确定的，其中，

使用反馈控制来根据所述***动力学方程循环计算期望的伪控制输入u_p；

如果所述期望的伪控制输入u_p的至少一个分量大于能够基于所述致动器最大物理容量u^max并基于所述***内所述致动器(3)的位置或配置产生的对应的最大伪控制输入

或者如果所述致动器***达到其控制体积极限，u_p＞u_p ^max，而单个致动器未达到其自身极限u^max，例如，如果所有致动器(3)都非常接近其各自的极限u^max，则将u_p的所述至少一个分量的优先级调整成优于u_p的其他分量；以及，

a)借助于优先级算法，求解所述分配方程以得到u_p的所述至少一个优先分量，该求解操作在求解所述分配方程以得到u_p的其他分量之前进行；或者

b)在状态反馈控制期间，将u_p的所述至少一个优先分量的极限值调整一定量，同时保持u_p的其他分量的各自的极限值基本恒定。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，在情况b)中，将u_p的所述至少一个优先分量的所述极限值调整一定量包括：降低所述极限值，优选地，将所述极限值降低所述极限值的初始值的百分比。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，在情况a)中，u_p的至少一个分量被预先选择，优选地，被永久预先选择，并且，求解所述分配方程包括求解所述分配方程以得到u_p的所述至少一个预先选择的分量，该求解操作在求解所述分配方程以得到u_p的其他分量之前进行。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，在u_p的预先选择的分量为多个的情况下，求解所述分配方程以得到u_p的所述预先选择的分量包括：求解所述分配方程以同时得到u_p的所述多个预先选择的分量。

5.根据权利要求3或4所述的方法，其中，求解所述分配方程以得到u_p的所述其他分量包括：如果所述期望的u_p的所述至少一个分量大于所述相应的最大伪控制输入

且为u_p的预先选择的分量，则求解所述分配方程以同时得到u_p的所述其他分量。

6.根据权利要求3-5中任一项所述的方法，其中，优选地，如果所述期望的u_p的所述至少一个分量大于所述相应的最大伪控制输入

且不为u_p的预先选择的分量，则定义至少一个物理阈值，并将其与所述***的相应状态变量的当前值进行比较；并且其中，基于所述比较的结果确定求解所述分配方程以得到u_p的其他分量的顺序。

7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其中，在多致动器飞行器(1)的情况下，

其中，u_t是总推力，τ_*是围绕体轴的体坐标框架控制扭矩，该体轴为*＝{x，y，z}，τ_x是侧倾扭矩，τ_y是俯仰扭矩，τ_z是偏航扭矩。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，根据权利要求3来预先选择侧倾扭矩τ_x和俯仰扭矩τ_y。

9.根据权利要求7或8所述的方法，其中，偏航扭矩τ_z和总推力u_t被认为是根据权利要求3的u_p的其他分量。

10.根据权利要求9所述的方法，其中，根据权利要求6，如果所述多致动器飞行器(1)的平移速度v、特别是水平平移速度大于第一阈值v_t，并且如果所述多致动器飞行器(1)的高度z大于第二阈值z_t，则偏航扭矩τ_z优先于总推力u_t。

11.根据权利要求9或10所述的方法，其中，根据权利要求6，如果所述多致动器飞行器(1)的平移速度v、特别是水平平移速度小于或等于第一阈值v_t，并且如果所述多致动器飞行器(1)的高度z小于或等于第二阈值z_t，则总推力u_t优先于偏航扭矩τ_z。

12.一种飞行器(1)，特别是电力推进的VTOL飞行器，包括：

致动器***，包括多个致动器(3)，其中，所述致动器(3)被设计为所述飞行器(1)的独立推进单元，其中，在操作期间，所述致动器(3)被适配成从至少一个飞行控制单元(2)接收控制输入

其中，所述飞行控制单元(2)包括反馈控制单元(2a)和分配单元(2b)，其中，所述控制输入u是借助于在所述至少一个飞行控制单元(2)上运行的至少一种计算机算法确定出的，优选地，在所述飞行器(1)上和/或实时地确定出，更优选地，由所述分配单元(2b)确定出，其中，

i)借助所述反馈控制单元(2a)，所述至少一个飞行控制单元(2)被适配成执行根据权利要求1所述的方法的情况b)，或者根据权利要求2所述的方法；和/或，

ii)借助所述算法，所述至少一个飞行控制单元(2)被适配成执行根据前述权利要求中任一项所述的方法；

以及，各自的控制输入u被提供至所述致动器(3)。

13.根据权利要求12所述的飞行器(1)，包括以下中的至少一者：传感器单元(4)、估计单元和输出单元，所述传感器单元(4)、所述估计单元和所述输出单元与所述反馈控制单元(2a)操作连接，分别用于向所述反馈控制单元(2a)提供表示所述飞行器(1)的物理和操作状态的传感器数据(SD)、估计数据或输出数据，其中，所述至少一个飞行控制单元(2)被设计成分别根据所述传感器数据(SD)、估计数据或输出数据，确定所述期望的伪控制输入u_p。

14.根据权利要求13所述的飞行器(1)，包括以下中的至少一者：传感器单元(4)、估计单元和输出单元，所述传感器单元(4)、所述估计单元和所述输出单元与所述分配单元(2b)操作连接，分别用于向所述分配单元(2b)提供表示所述飞行器(1)的物理和操作状态的传感器数据(SD)、估计数据或输出数据，其中，所述至少一个飞行控制单元(2)被设计成分别根据所述传感器数据(SD)、估计数据或输出数据，以及根据所述期望的伪控制输入u_p，确定所述实际控制输入u。

15.根据权利要求14所述的飞行器(1)，其中，所述反馈控制单元(2a)和所述分配单元(2b)操作连接，并且所述反馈控制单元(2a)被适配成向所述分配单元(2b)提供所述期望的伪控制输入u_p，所述分配单元(2b)被适配成对分配方程u＝D^-1u_p进行求解，并向所述致动器(3)输出控制输入u。

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