基于非线性扰动观测器的扑翼飞行机械臂鲁棒控制

《IEEE/ASME Transactions on Mechatronics》：Nonlinear Disturbance Observer-Based Robust Control for Flapping-Wing Aerial Manipulators

　　

扑翼飞行机械臂（Flapping-Wing Aerial Manipulators，FW-AEROMs）在机器人应用中因高效率与低质量而具前景，但其固有非线性、时变动力学使其易受建模误差与环境扰动影响，损害操纵稳定性。现有鲁棒与自适应控制方法常过于复杂或计算密集，难以在此类平台实时机载实现。为此，研究人员提出一种并行非线性扰动观测器（Nonlinear Disturbance Observer，NDOB）鲁棒控制器，面向X形扑翼微飞行器（FW-MAV）的高度与纵向动力学。该方法通过模块化扰动补偿机制增强基线比例-积分-微分（Proportional-Integral-Derivative，PID）控制器，实时估计并抑制由风扰、载荷变化及操纵诱发扰动构成的集总扰动，无需重构控制器。研究人员给出控制器-观测器耦合系统稳定性分析，确保扰动估计收敛与鲁棒闭环行为。在商用Flapper Nimble+平台（集成多机械臂）上的实验验证表明，所提控制器较基线PID显著提升了轨迹跟踪精度与扰动抑制能力。结果确认了该NDOB框架的有效性与工程可部署性，系首个经实验验证的FW-AEROMs基于模型的鲁棒控制架构。

研究背景方面，扑翼飞行机械臂（FW-AEROMs）将微飞行器（Micro Aerial Vehicles，MAVs）与物理交互能力结合，可执行抓取、巡检与采样等任务。仿鸟扑翼平台相较旋翼具备柔顺性与低碰撞风险，其中悬停型扑翼微飞行器（FW-MAVs）因上下拍均产生升力而适合精细定位。然而现有悬停型FW-MAV研究多聚焦自由飞稳定与轨迹跟踪，尚无在持续悬停中执行空中操纵的实验验证。此类平台动力学强非线性、欠驱动且非仿射，现有神经网络、滑模、自抗扰等方法或假设过强或计算过重，难以兼容机载固件。因此研究人员采用基于模型的中庸路线，在商用Flapper Nimble+（103 g机体配12 g抓取机械臂）上探索悬停操纵控制。

关键技术方法上，研究人员建立X形FW-MAV纵向降阶模型，将滚转与偏航忽略、控制输入取拍动频率f与压力中心纵向位置l_d，把气动阻力项归并至集总扰动d_z、d_θ；在此基础上设计并行非线性扰动观测器（NDOB），各轴独立以p(z)=k_1ze_z+k_2ze_z³型非线性增益函数构造观测器动态，避免加速度信号直接差分；以现有Crazyflie固件级联PID作基线，将NDOB估计值前馈抵消，形成“PID+扰动补偿”并行架构；并以李雅普诺夫（Lyapunov）法证明估计误差e_d满足?_d=-l e_d而全局指数收敛。实验样本为Flapper Nimble+真实飞行数据，含无风、阵风、加挂载荷与机械臂张合工况。

研究结果部分，第二节动态模型中，研究人员给出质量m、惯量I、俯仰角θ下的纵向方程m?=-mθ??-mg sinθ-b_xf(?-l_zθ?)+?_d等，并将垂直与俯仰重排为?=F+G u+d形式，确认耦合项可作集总扰动处理。第三节NDOB鲁棒控制设计中，推导并行观测器ξ?_z=-l(z)ξ_z-l(z)[p(z)+F(z)+G_z(z)u_z]与d?_z=ξ_z+p_z(z)，取l=?p/?z=k₁+3k₂e²使李雅普诺夫导数V?=-(k₁+3k₂e²)e_d²<0，从而观测器误差指数收敛；复合李雅普诺夫V=?e²+?e_d²导出闭环稳定。第四节数值仿真中，基于MATLAB实现（1）式非线性动力学，在注入风扰与模型失配下NDOB-PID较纯PID位置误差更小。第五节实验验证中，在Flapper Nimble+平台对比默认PID、自抗扰（SOA）等算法，于风速暴露、载荷增减及机械臂抓取动作下，NDOB-PID的高度均方根误差与俯仰偏差均最低，证实其实时机载可行性。

讨论与结论部分，研究人员指出该工作是首个悬停型FW-AEROMs实验验证的鲁棒控制框架；并行NDOB以不颠覆原有PID固件的方式增补模块化补偿，对资源受限扑翼平台具部署价值；稳定性证明覆盖控制器-观测器耦合，扰动准静态假设在扑翼慢变气动误差下成立。结论为：所提基于NDOB的并行鲁棒控制器在Flapper Nimble+上显著提升轨迹跟踪与抗扰性能，是FW-AEROMs领域首例经实验确认的模型基鲁棒架构，后续可拓展至6自由度含滚转偏航建模。论文发表于《IEEE/ASME Transactions on Mechatronics》。