智能飞行鸟的机构设计及仿真

第1章绪论飞行是人类一直以来的梦想，至今人类仍然再不断地探索飞行背后的科学。飞机的发莱特兄弟在1903年设计并制造出了人类第一架可操控的飞机。此后的100多年里，各种类型不同用途的飞机得到了飞速发展，飞机产业的发展呈现出多元化发展的趋势，在目前的飞行器一般可以主要分为三类：固定翼飞行器、旋翼飞行器和扑翼飞行器。其中固定翼飞行器(如各种客机)与旋翼飞行器(如大疆生产的四旋翼飞行器与各种直升机)在实际生活中已经得到了比较成熟的发展与应用，但是扑翼飞行器的研究与应用与前两者在自然界中，飞行的生物，无论是鸟类还是昆虫，都采用了扑翼飞行的方式。扑翼飞行器所展现出的机动灵活的特性是固定翼飞行器与旋翼飞行器不具备的。扑翼飞行器的特性使得扑翼机器人使得到了越来越多的科学家与工程师的关注。在许多影视作品中，栩栩如生的龙令人赞叹。龙能逼真地扑动翅膀，离不开工程师与(1)应用于国防(比如军事侦擦)的微型扑翼飞行器(MAV);(2)应用与鸟类与昆虫的仿生扑翼研究；(3)高科技玩具；国内现在关于扑翼飞行器的研究相对较少。南京航空航天大学航空航天系的昂海松教授基于野鸭飞行的视频简化了飞行中机翼的扑翼模型，并提出了一种新的模型：变速折叠扑翼扑动模型。该模型更接近鸟翼的实际飞行规则。通过非定常涡旋法的对比计算，发现新模型移动的扑翼运动在一个周期内的平均升力系数明显高于原来的匀角速度刚体模型，更适合于小型翼展翼的设计。昂海松教授通过拍打幅度，俯仰幅度和拍打频率等各种拍打参数计算分析了扑翼平均升力系数的变化曲线，为微型扑翼机的设计提供了一定的参款扑翼飞行器。该机构使用的一个杠杆结构，依靠人力驱动机翼上下摆动。尽管该机构并不能实际飞行，但它被认为是扑翼飞行的雏形。随着科技的进步，机械从原始的人力驱动变成了液压、电磁驱动，越来越多的扑翼飞时飞行实验。扑翼机骨架和机翼由复合材料制成，并由微机电系统(MEMS)加工技术制造。它们的总量仅为十几毫克，可以实现转向和俯仰飞行。飞机仍然使用电机驱动曲柄，2014年、2016年与2018年设计并制作了SmartBird、BionicOpter、eMotionButterflies和BionicFlyingFox四款仿生扑翼机器人。为自行式，飞行和着陆，无需额外的驱动装置。其驱动形式与MicroBat类似，依靠电机带动曲柄，从而带动杆件。但是SmartBird的杆件设计更为复杂，这使得SmartBird能很好地模仿银鸥的飞行。其外形与内部结构如图所示。BionicOpter的灵感来源于蜻蜓。它的机身共有13个自由度，通过遥控蜻蜓可几乎到达各个空间角落。每个翅膀有三个自由度，分别是：(1)利用一个空间机构实现翅膀的扑动，提供推力；(2)利用一对齿轮副翅膀扑动的方向，机翼的转动决定了推力的方向；(3)利用一个串联机构实现了振幅控制，通过幅度控制器，推力的大小能够得到调BionicOpter实现独特飞行特性的先决条件是他得轻量化结构。无论是传感器，执行器和变速箱等组件，都很设计得紧凑，同时可以很好地协同工作。其形状和内部结构如图所eMotionButterflies模仿蝴蝶，机身高度集成，可体不同，eMotionButterflies可以进行群体协调飞行。借助蝴蝶的飞行特点，费斯托在小型化、轻量化以及功能集成方面又迈出了一步。eMotionButterflies的特点在于机械结构集成到了紧凑构造空间之中。材料应用的降低使接近自然的飞行行为成为可能。其外形与内部BionicFlyingFox模仿狐蝠特有的飞行模式。它的技术(1)配有极其轻薄的翼膜，从两翼一直延伸到了后肢，使两翼的面积比较大；(2)翼膜的蜂窝结构可以阻止翼膜上的裂纹扩大，从而使得BionicFlyingFox在翼膜(3)结构比较简单，BionicFlyingFox的所有关节点处在同一平面内；一起的六杆函数发生器实现了对鸟类飞行时翅膀运动的模拟。该机构设计思路如下：该机解每个关节的角度随时间的变化。接着用傅立叶级数拟合具有光滑连续周期函数的离散轨迹，最后利用多项式求解器Bertini求解除了改机构。较好拟合翅尖以及腕关节轨迹。但是，为了求解多项式，该方法在2.2GHz的256个核的图1-18Calibri的外观(1)目前大多数扑翼飞行机器人的扑翼驱动机构多为单自由度，能实现的运动一般(3)飞行器偏向轻量化设计，拓展功能较少，一般带负载能力较差，这导致扑翼飞1.3任务描述以及实施方案Inventor是一款强大的计算机辅助设计软件。本文主要利用Inve编写软件，本文利用ArduinoIDE编写(1)向下扑打阶段：向下扑打是扑翼运动的主要阶段，机翼展开到达最大区域，从(2)向上扑打阶段：在两翼运动到最低点后，它们迅速折叠并聚集，然后开始向上但长而尖的羽毛的鸟类会以连续的漩涡飞行。飞行模式的选择也会在加速和减速之间变3.1空间链的选择翅膀是鸟的飞行器官。研究、设计扑翼飞行器离不开对鸟类翅膀的分析。首先需要确立研究对象。本文选用了喜鹊，一种在大连理工大学校园中常见的鸟类作为研究对象。为了研究喜鹊翅膀扑动时的运动特性，本文将鸟的翅膀的骨架等效成空间四自由度的TRR链。其中T代表了肩部二自由度的关节，两个R分别代表着肘部与腕部的回转关节。如图所示，T形接头的第一轴垂直于主体的横向平面(沿错误!未找到引用源。的y轴)并且通过VA来测量。T关节的第二轴垂直于由肩关节，并且通过VB测量。该关节平行于肘关节和腕关节，其转动分别由VC和VD测量。令肱骨的长度为11=45.7200mm、桡骨长12=58.4200mm,翼尖距离腕关节的距离为13=193.0400mm。3.2D-H方程的建立D-H方程主要用在机器人运动学上，这种建模方法的过程如下：(1)在每个连杆上建立一个坐标系；(2)通过齐次坐标变换来实现两个连杆上坐标的变换；(3)在多连杆串联的系统中，多次使用齐次坐标变换，建立首末坐标系的关系。D-H方程的构建需要四个参数，分别为：ai,αi-1,di,θi。其中：本文将扑翼机器人的翅膀即TRR联的初始状态的D-H参数定义如下：id0100200300400对第i个关节，利用这四个参数可以将该关节的变化矩阵可以写成：把这些连杆变化矩阵连乘可以得到坐标系{N}相对坐标系{0}的变化矩阵0T=T₂Ti-T…N-T如果能通过传感器测量出关节角度的值，翅膀连杆在笛卡尔坐标系里的位置与姿态就可以通过计算出来。3.3Matlab运动学建模分析了D-H方程后，本文利用Matlab实现扑翼机器人翅膀的运动学建模。Toolbox可以完成TRR空间链的初步建模，其步骤如下：(1)安装、启动RoboticsToolbox;(2)将D-H参数输入Link函数建立连杆；N图3-2运动链建模3.4逆运动学求解图3-4测量轨迹的位置根据图3.1错误!未找到引用源。中收集的数据可以确定空间链的运动。为此，我们首先确定肩肘TR子链的构型空间，该构造是由VA,YB和YC定义的。将图3.2错误!未找到引用源。的两个视图手动重新绘制到Inventor草图环境中，可以获得每个点的x,y,z坐标。这个过程在表3-1轨迹的位置翅尖XVZXyZWV1681399288263398V347845625833672V6628767V769812876表3-1描述了离散的周期轨迹。通过将每个数据轨迹中的点数，其间隔为△P=0.05个单位。这些点表示为，即TR子链是三自由度连杆，当指定腕关节的点位置时完全确定。为了解决反向运动学，我其中h0和h1分别是原始和双重部分，值为该变换的平移向量P可以通过一下关系来提取除以(9)并取arctan函数得到未知的YA。l²=(pxsecyA-l₁cosyp)²+(p,-l,sinys)²特征根为可以从方程(12)找到并代入展开后的(15)以获得21√p²+p²coSys+2p,Jsinys-p²-p²-p²-I²+I²=0公式(17)采取的形式已知两种解决方案通过将(14)除以(13)并取arctan函数，我们得到两个对应的Vc解，等式(12),(19)和(20)是反向运动学解，其描述了将腕部点定位在P处的TR子链的两种构型空间。针对(4)的所有点P求解逆运动学。在离散化轨迹的每个点处获得TR链的两种构型空间当他们将鸟的肘放在不自然的位置时，“+”构型空间被丢弃。由此产生的TR子链构型空间序列，代表周期性机制轨迹。利用Matlab可以求的角度的值。θ0π续的角度变化函数。拟合结果如图所示。得到该函数后，可以进行运动仿真与电机的运动a第4章仿生扑翼飞行器动力学分析为了探究扑翼飞行器的输入力矩与关节位置、速度、以及加速度的关节的关系，本文将进行动力学分析。扑翼飞行器的翅膀的TRR运动链是一个开放链。研究开放链常用拉格朗日方程以及牛拉格朗日方程的一般形式是：这里Ek是系统的动能，Ep是系统的势能。通过系统的动能减去系统的势能即可得到拉格朗日方程L。动力学方程则可以表示成：对于扑翼飞行器，可以列出力矩方程：这里M是对称正定质量矩阵c科里奥利和向心力矩的向量，g是包含重力转矩的向量。拉格朗日方程对于具有简单结构的机器人非常有效，对于具有更多自由度的机器人来说，就会变得很麻烦。本部分的目的是分析选取机构，能够实现将电机的旋转运送转化成机器人的扑翼运根轴被约束在翅膀连接件的两根杆件中(图5.2),随着电机的转动，轴的回转运动带动图5-1驱动件图5-2翅膀连接件5.2.2BionicOpter的扑翼方向变换机构传动比为0.5,可以起到减少增加力矩的效果。齿轮转动可以改变翅膀扑打的方向，从而可以为飞行器提供不同方向的动力，并实现各个方向的运动。BionicOpter的扑翼振幅控制机构较为复杂。首先是一个四杆机构，电机带动曲柄，导致摇杆转动。摇杆与凸轮固连。凸轮的转动带动滑块的平动。5.2机构分析曲柄滑块机构结构简单且易于实现。但是由于滑块运动时会受到较大的摩擦，机械效率相对较低。在扑翼飞行器中，常用的曲柄摇杆机构有双曲柄双摇杆机构与单曲柄双摇杆机构。其中双曲柄双摇杆机构具有良好的对称性，此外两翼可以独立控制，然而与单曲柄双摇杆机构的缺点是更多的零部件使得飞行器更重，难以做到轻量化。单曲柄双摇杆机构是最单的一种扑翼运动实现形式，它的效率高、容易轻量化。其缺点是两翼用同一个曲柄控制，且存在一定的相位差，控制性能与飞行的稳定性稍差。图5-10双曲柄双摇杆机构图5-11单曲柄双摇杆机构5.1.3凸轮弹簧机构通过设计凸轮的轮廓曲线，凸轮弹簧机构可以输出需要的扑翼运动。然而高精度的凸轮制造成本大，并且整体的体积比较的。所以这种机构在扑翼飞行器的应用越来越少了。图5-12凸轮弹簧机构综合以上的分析，为了使得设计的扑翼飞行器具有良好的控制性能，同时为了确驱动机构。5.3三维模型制作过程选取了机构后，本文利用AutodeskInventor进行了三维模型制作，其操作过程如下：(1)利用曲面建模技术建立鸟的身体，并且将身体作为之后安装零件的支架；(2)由于身体部分会被翅膀部分分开，建立一个连接件连接扑翼机器人的身体；(3)建立翅膀的骨架，骨架的长度由运动学部分给出；为了验证文章运动学与逆运动学部分的结果，本文利用AutodestInventor的运动仿真模块进行了扑翼机器人运动时的多项参数的仿真，其操作过程如下：(1)为各个运动关节创立运动副约束；图5-16翅尖轨迹输出绍飞行机器人的执行器的选择与执行器的控制方法，以实现仿生扑翼飞行器的复杂的运且使用简单。利用Arduino或51单片机可以实现PID控制算法。常用的有ST公司的STM32F103和F407。ARM接口资源与单片机相比更多。32位的伺服电机能将输入的电压信号转换为电机的力矩输出，驱动被控制部分(比如机械6.3.2直流无刷电机近年来，无刷直流电机在机器人领域得到了许多的应用。MIT的MiniCheetah6.4控制策略位置控制模式一般是通过外部输入的脉冲的频率来确定转动速度的大小，通过脉冲的个数来确定转动的角度。[19]利用角度编码器可以将测得的角速度积分得到角度，从而实现闭环控制。用于本文是依据逆运动学求解得到角度变化，故采用位置控制。第7章总结与展望(3)本文仅仅扑翼飞行器的设计以及仿真，并未制作模型。可以制作一款模型进行扑翼飞行器飞行轨迹控制系统方案如下：在扑翼飞行器虚拟样机的支架上任取一根翼扑动频率F的大小，进而控制扑翼飞行器左右KsKs十K,/s十K,反馈信号位移8传感器输入)被控制量位移S运行结果：连接连杆%计算自由度%计算运动学方程000000运动学方程：(2)计算关节角度%计算角度的值，用于傅里叶拟合symspxpypzphillphi2phi3phi4111213thetapx=[1.793.113.372.982.101.480.910.57]phil(i)=atan(-pz(i)/pxAconst=2*11*sqrt(px(i)^2+pCconst=-px(i)^2-pz(i)^phi2(i)=atan(Bconst/Aconst)-acos(-Cconst/sqrt(Aconst^2+phi2(i)=simplify(phi2(phi3(i)=atan((py(i)-11*sin(phi2(i)/(sqrt(px(i)^2+pz(i)^2)-11*cos(ph(3)傅里叶拟合结果Ab1=-30.43%(-30.43,-30.a4=6.629f(x)=a0+al*cos(x*w)+ba3*cos(3*x*w)+b3*sin(3*x*w)+a4*cos(phiAtheta=[0,pi/4,pi/2,(3*pi)/4,pi,(5*pi)/4,(3*pi)/2,(b2=b3= 0.07097 0.01072bl*sin(x*w)+a2*cos(2*x*w)+b2*sin(2*x*w)+a3*cos(3*x*w)+b3*sin(outputArg1=(1999*cos(2*x)/10000+(727*cos(3*x)/10000+(817*cos(4*x)/12500十(2181*cos(5*x))/50000十(6663*cos(6*x))/100000(2048741513686367*sin(3*x))/576460752303423488+(304498190815433725914323419136-(4918363138652809*sin(5*x))/2305843009213693952十(237*sin(6*x))/10000+(2043*cos(x))/5000+(1899*si%函数f35637*cos(4*x))/100000-(4*x))/302231454903657293676544-(1117*cos(x))/10000-(4469*sinAconst=2*11*sqrt(pxphi2(i)=atan(Bconst/Aconst)-acos(-Cconst/sqrt(Aconst^2+phi2(i)=simplify(phi2(phi3(i)=atan((py(i)-11*sin(phi2(i)))/(sqrt(px(i)^2+pz(i)^2)-11*cos(phi(4)角度输出%将求得的角度变化函数封装成函数f1、f2、f3,按时间变化输出16个角度值a1=a'%进行矩阵转置(5)角度函数outputArg1=(417*cos(3*x))/125-(1731*cos(2*x))/100+(6629*cos(4**x))/50+11*sin(3*x)-(5749*cos(xoutputArg1=(1999*cos(2*x))/10000+(727*cos(3*x)/10000+(817*cos(4*x))/12500十(2048741513686367*sin(3*x))/576460752303423488+(30449819081543725914323419136-(4918363138652809*sin(5*x))/2305843009213693952