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龙图腾网获悉浙江大学湖州研究院;湖州快飞智能科技有限公司申请的专利具有高速运动能力的空地双模态机器人控制系统构建方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116009565B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211048660.8，技术领域涉及：G05D1/495；该发明授权具有高速运动能力的空地双模态机器人控制系统构建方法是由高飞;潘能设计研发完成，并于2022-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本具有高速运动能力的空地双模态机器人控制系统构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种具有高速运动能力的空地双模态机器人控制系统构建方法，通过结合多旋翼无人机强运动性能与地面轮式机器人的高能量效率来实现更强的作业能力，特别是结合被动万向轮的四旋翼无人机基于微分平坦输出控制的高速地面运动以及快速模态切换，实现延长无人机续航时间的同时保证无人机高速运动能力的目的。

本发明授权具有高速运动能力的空地双模态机器人控制系统构建方法在权利要求书中公布了：1.具有高速运动能力的空地双模态机器人控制系统构建方法，所述机器人包括多旋翼无人机和能够被动地沿安装轴自由旋转的车轮；其特征在于，所述构建方法的具体过程为： S1、构建动力学模型： 记机体坐标系为xb，yb，zb和世界坐标系为xw，yw，zw；当机器人在空中悬停时，只需将支撑力FS设置为零，就能够获得机器人的动力学模型； 首先，假设车轮的半径、偏转度和空气阻力忽略不计，并且机器人在平坦的地面上移动；考虑机器人的状态其中是机器人在世界坐标系中的质心位置，是从世界坐标系到机体坐标系的旋转矩阵；输入为其中f为总推力，为推力产生的转矩，由此得到了基于牛顿－欧拉方程的动力学模型： 在式1中，m是机器人的总质量，g是重力加速度， FS是支撑力，是旋转矩阵，由水平速度之间的角度φ旋转； 在式2中，是惯性矩阵，是机体坐标系中的角速率，l是质心和轮心之间的长度；根据摩擦定律，有Ff＝FSμ，其中μ为滚动摩擦系数； S2、考虑摩擦力的微分平坦输出： 对平坦输出的选择是： 其中，x[s]是有限导数的堆栈ψ是偏航角，选择有一个额外的项给出关于平坦度变换的具体内容如下： x,u＝Ψξ4 首先，将式1乘以机体轴 其中： 令： 有和因此是当系统处于稳态时，得到这说明与的方向相同；因此有： 其中 左乘式1得： 接下来，使用霍夫变换来分解偏航四元数qφ和倾斜四元数qz： qφ＝cosψ2,0,0,sinψ2T9 因为qz代表倾斜变换，所以在qz中没有z分量；设qz＝wq，xq，yq，0T，qz通过求解方程得到： 旋转矩阵定义为： 其中是从四元数到旋转矩阵的变换，根据得到即 通过上式，得到： 其中sψ表示sinψ，cψ表示cosψ，而： 其中 此外还得到 S3、最小支持力轨迹生成： 作为差分平坦度输出的一个维数，FS的轨迹与具有一定的独立性；因此，制定一个优化问题－最小集体推力，以最小化能量消耗，这允许将支撑力FS的规划与位置和偏航角的规划分开 3.1优化问题建模：目标函数是具有三个线性不等式约束和一个非线性方程约束的集体推力范数；将FS设置为一个预先给定的常数FSpre；在另一方面，支援部队必须得到积极的承诺，否则机器人将不会停留在地面上；注意，在地面运动中，机器人的倾斜角度θqz由于其结构限制而受到限制，否则它会接触地面；因此，考虑到机器人的动力学模型，设计一个优化问题来求解最小支持力轨迹问题； 3.2一个可行的解：由于另一个平面度输出是由规划器生成的，设计一个具有变量的FS函数：水平加速度和倾斜角度θqz： FS＝FSpre：当较低时，由于机器人的倒挂摆状结构，应该有一个足够大的扭矩来稳定姿态；在这种情况下，将FS设为常数值FSpre，以避免频繁的推力变化会带来振动；根据倾斜角度θqz推断出机器人维持稳定平衡所需的最小扭矩： 对于最大倾角θmax小于π4的飞行器，FS随θ的增大而减小，因此有： 当大于飞行器在最大倾斜角θmax和FSpre下所能提供的加速度时，机器人必须减少支撑力才能提供更多的推力； FS＝0：机器人在地面运动中所能执行的最大加速度为alim，因为其FS应始终为正；如果要求机器人达到的理想状态，将FS设为零，并限制在这种情况下，机器人无法追上轨迹，只需在规划阶段限制地面运动的加速度就能够避免；同时，利用链式法则能够求出FS的导数； S4、统一控制器设计： 空中运动和地面运动的唯一区别是FS是否为零，所以能够对两种运动应用一个统一的控制器；控制器是一个串级位置－速度控制器；首先，从轨迹中取期望态并将与速度控制器的比例误差相加；然后计算所需的支撑力；然后通过应用平坦度变换公式4，得到了集合推力f和指令随后由飞行控制器转换为每个电机的推力f；最后，将比例位置误差加回速度控制器； S5、推力系数在线识别 飞行控制器所要求的推力信号通常是一个归一化数Γ∈[0，1]，因此需要一个推力系数kf来将f转换为Γ： kf能够通过预先校准测量，但它实际上是一个变量，取决于电池电压、空气密度、螺旋桨完整性和其他外部因素的变量；因此，采用遗忘因子递归最小二乘算法来在线识别kf：基本形式是： 其中ak和bk是观察值，xk是要更新的目标，λ是遗忘因子，通常设置在[0.95，1]和之间；基于模型： 其中是世界坐标系内估计的水平加速度，是在xW－yW平面上投影的归一化推力，选择kf为xk，为bk，为ak。

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