多四旋翼协同吊运载荷的规则虚拟管道建模与防摆控制研究

《Journal of Systems Engineering and Electronics》：Regular Virtual Tube for Cooperative Transportation of a Payload by Multiple Quadrotors

本文针对多无人机协同吊运系统(CTS)在密集障碍环境中的安全通行难题，提出了一种结合规则虚拟管道(RVT)与障碍物膨胀方法的新型虚拟管道建模方法。研究通过分析负载摆动特性，设计了膨胀安全距离，构建了RVT-EE管道，确保无人机与负载同时避障。仿真结果表明，该方法能有效减少负载碰撞次数，提升运输安全性，为复杂环境下多无人机协同运输提供了系统化解决方案。

　　

在多无人机（UAV）协同作业领域，如何让多架无人机协同吊运一个负载安全穿过密集障碍环境一直是个棘手难题。传统方法如编队控制、多智能体轨迹规划或人工势场法，虽各有优势，但往往难以兼顾系统可扩展性、计算复杂度和对负载摆动运动的精确分析。尤其当负载因惯性或外力发生摆动时，仅保证无人机自身避障并不能确保负载不碰撞障碍物，这给实际应用带来了巨大安全隐患。

针对这一挑战，发表在《Journal of Systems Engineering and Electronics》上的研究提出了一种创新解决方案——基于膨胀环境的规则虚拟管道（RVT-EE）。该研究首次将虚拟管道概念引入多无人机协同吊运领域，通过分析负载的最大摆动角度ψ_max，计算出关键安全距离R_c = L sin ψ_max - m（其中L为缆绳长度，m为无人机间最小距离），进而对障碍物进行等效膨胀。这样构建的虚拟管道不仅引导无人机群沿预定轨迹飞行，还确保了负载始终处于安全区域内。

为验证方法有效性，研究团队设计了四无人机吊运负载的仿真实验，负载受到有界外部扰动d = [10sin t, 10cos(2t), 0]^T。通过对比A*算法、传统RVT和RVT-EE三种方法的性能，结果显示RVT-EE在多种飞行速度下均能实现零碰撞（NC=0），且负载与障碍物的平均距离（AD）显著优于其他方法。特别是在v_m,i=20 m/s的高速情况下，传统RVT发生79次碰撞，而RVT-EE始终保持安全距离。

研究采用的关键技术方法主要包括：基于A*算法和m段n阶极点多项式的管道生成器曲线γ(s)优化；考虑负载摆动边界的管道半径λ(s,θ)参数化设计；结合分布式控制器（包含航线追踪v_c,i^l、无人机间避碰v_c,i,j^a和管道保持v_c,i^t）的群体协同控制；以及弹簧-阻尼模型下的缆绳张力计算（刚度系数k=150，阻尼系数c=200）。

2.1 多无人机CTS动力学模型

通过建立四旋翼无人机六自由度模型和负载力平衡方程，推导出负载加速度a_l与无人机推力u_Fi的耦合关系。当负载摆动至临界点（‖ψ₁‖=‖ψ₂‖=ψ_max）时，系统达到最大摆动范围。

2.4 规则虚拟管道模型

定义参数化虚拟管道J(s,ρ,θ)=γ(s)+ρλ(s,θ)n(s)cosθ，通过最小化管道曲率和最大化安全半径的优化目标，生成平滑且少弯曲的飞行通道。管道默认最大半径设为λ_max=10米，保障运输编队凝聚力。

3.1 负载摆动运动

分析三种典型摆动情形：单缆受拉、双缆受拉和三缆受拉状态下的负载运动边界。在无人机最大加速度a_max和推力约束下，负载空间摆动角ψ必须满足ψ≤ψ_max=30°。

3.2 膨胀障碍物

将传统虚拟管道与膨胀环境方法结合，通过等效收缩多无人机CTS和膨胀障碍物（膨胀距离R_c），构建RVT-EE管道。该方法使负载在无人机高速飞行时仍能保持在管道内，避免因摆动越界。

4. 仿真与分析

仿真结果表明，无虚拟管道引导时系统易偏离航线；传统RVT虽能保证无人机避障，但负载碰撞次数达79-315次；而RVT-EE在所有速度场景下均实现零碰撞，且平均安全距离提升至30米以上。

研究结论表明，基于膨胀环境的规则虚拟管道有效解决了多无人机协同吊运系统中的负载防摆避障问题。通过将负载摆动边界纳入管道设计，RVT-EE在保障群体协同性的同时，显著提升了复杂环境下的运输安全性。该方法为未来无人机群在物流运输、应急救援等场景的应用提供了重要技术支撑，下一步研究将考虑管道规划与防摆控制的协同优化。