摘要：近年来无人机在勘测救灾、空中观测、摄像等领域得到了广泛应用,搭载机械臂后无人机还可以完成样品采集等任务。受作业环境影响和无人机机械臂系统自身限制,为保证作业效率和设备安全,有必要对其运动进行规划。文中在运动学基础上采用梯度投影运动规划算法,对无人机机械臂抓取目标物进行运动规划,利用模糊推理确定其中的参数,并进行仿真试验验证。仿真结果表明该算法可有效对无人机机械臂的运动进行规划,并能协调无人机和机械臂运动,实现对目标物准确抓取。

摘要：利用人工智能技术控制稳定性高、不受外部环境因素干扰的优势,提出基于人工智能技术的无人机机械臂自动控制系统。采集模块利用光电编码器和采样电阻,将机械臂本体的位置、转速和电枢电流信息转化为编码脉冲与电压,并将其传输至STM32控制核心板。STM32控制核心板通过编码器模式和ADC/DMA收集多种信息,利用模糊神经网络控制算法结合动力学模型设计系统的模糊神经网络控制结构,在获得期望轨迹信息后,通过驱动器输出期望轨迹信息的PWM波,驱动机械臂完成机械臂协调控制。实验结果表明:该系统控制下的机械臂关节角偏差角度较小,姿态角轨迹跟踪控制效果与期望效果差距小,且控制稳定性高、超调量小;受参数变化影响较小,控制优越性强。