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引言
当今，无人机以自身独特的优势获得了极大的发展，在军用、警用、国土安全，灾害预警，线路巡检和影视航拍，通讯，农业，环境保护等诸多领域有着广范应用。特别是在当下人工智能的时代浪潮中，其研究成果也是日新月异，物流运输已成为无人机重要的应用方向之一。无人机作为一个理想的作业平台，吊挂飞行是其遂行任务之一。它具有灵活的机动性，可以在其它运输工具难以到达的地方，快速、高效地开展物资运输投放作业；而且无需考虑地理环境，不受陆地交通运输的管制，操作简单易上手；再者，采用吊挂形式的运输不用担心吊挂物外形的影响。因次，吊挂无人机在军事和民用领域得到了越来越广泛的应用。然而无人机在吊挂物体飞行时，其系统稳定性会受到来自吊挂物体摆动的影响，这也是国内外高校和研究团队关注和研究的焦点
1. 吊挂无人机飞行控制特点
吊挂无人机是一个多变量、非线性、强耦合、时变、欠驱动的高阶耦合系统,是一个复杂的被控对象, 其主要特点体现在以下几个方面：
建模难度大
对于无人平台柔性吊挂这样的多自由度复合结构的控制有着其自身特殊的技术难点，并不能通过无人机和垂吊物各自建模、控制与规划方法的简单组合来解决，而且很难建立精确的全机动力学模型，这对吊挂无人机控制系统的鲁棒性提出了极大的挑战。
耦合特性严重
无人机本身存在严重的耦合，而吊绳和吊挂物的引入则改变了系统整体气动布局，进而加剧了耦合。
全机动力学特性复杂
面向任务作业过程中无人机、垂吊物、降落目标相对运动，加之随机的环境扰动，使其产生复杂的全机动力学特性。使得垂吊物与降落地面接触过程中两者之间的作用力/力矩及随机的外力/力矩扰动将使系统动力学模型呈献较多不确定结构和参数。
2. 国内外发展及技术研究现状
吊挂无人机是近年来出现的一个新概念，就目前公开发表的相关文献来看，其研究成果还比较少。尤其在型号无人机方面，由于一直是世界各国军方推崇的装备，相关研究属于机密，目前一些发达国际的研究成果也未公开发表。
在大型吊挂无人机研究方面，就目前来看其技术相对成熟的当属美国和以色列，比如美国的格鲁门公司，以色列飞机工业公司马拉特分部等在型号无人机方面都具有相当成熟的技术成果。其次技术比较成熟的是英国、德国、意大利法国等欧洲发达国家。此外日本的雅马哈公司在这方面的研究也是居世界前列。但是，对于执行外吊挂运输任务的无人直升机来说研究成果相对较少，公开发表的文章也也寥寥无几。我们可以看到的，如美国卡曼公司的K-MAX和洛克希德马丁公司的MQ-8C都是专门用来执行机外吊挂运输任务的无人直升机。K-MAX无人直升机目前已经可以达到自主飞行的技术水平，并且在阿富汗战场上成功执行了吊挂运输补给任务。2015年6月，卡曼公司Aerosystems部门恢复K-MAX载重直升机的生产。K-MAX载重直升机在世界各地用于消防、日志记录和其他要求高载重的任务。2017年5月份，K-MAX进行了恢复生产以来的首飞测试。
图1 K-MAX吊挂无人直升机
图2 MQ-8C吊挂无人直升机
国内对无人直升机的研制始于“八五”期间。发展至今，虽然取得了一定的成果，但是在飞行控制和动力等关键技术方面跟国外相比差距依然很大，多数的核心元件需要进口，并且在研制模式上基本是对国外的成熟机型进行仿制或对有人机进行无人化改造。《装备预先研究技术成熟度评价标准》，把我国工业无人直升机的技术成熟度列为7级(共9级)。技术相对较为成熟的为中航工业602所，其次是总参谋部60所，最后是以北京中航智科技有限公司为首的民营企业。但是，对于执行吊挂运输任务无人机的研究成果在国内还尚未出现。
20世纪中期到90年代是利用直升机开展吊挂运输作业的研发初创期，但由于关键技术问题不能很好解决，研制进程缓慢。随着飞控技术的突破以及复合材料、动力、传感器等核心技术的快速发展及广泛应用,加之军方在高技术战场侦察的需要,我国越来越重视无人直升机的研究，确保逐步实现智能化、多元化。但是，对于无人平台柔性吊挂这样的多自由度复合结构的控制有着其自身特殊的技术难点，并不能通过无人机和垂吊物各自建模、控制与规划方法的简单组合来解决，这对吊挂无人机控制系统的鲁棒性提出了极大的挑战。因此，现有用于无人机控制技术还不能完全应用于吊挂无人机上面。
虽然目前对吊挂无人机的研究成果较少，但是针对非吊挂无人机的飞行控制，国内外学者进行了广泛的研究，对此还是有一定借鉴意义的。从经典PID 控制到现代控制理论再到人工智能控制，在理论上和实际型号应用上都取得了一定成果，如表1所示。目前主要的控制方法有：鲁棒控制、LQR控制、特征结构配置、变结构控制、MPC控制、动态逆控制、神经网络、模糊控制以及显模型跟踪控制等。
表1 无人机飞行控制方法及应用
Table 1 UAV flight control method and its application
控制方法
特点
应用及案例
PID 控制
工程实用性强，处理不确定能力弱
大多数国内无人直升机
模糊控制
不依赖于对象的数学模型，靠经验进行推理
姿态、悬停、位置等
自适应控制
处理不确定性能力强，对对象本身依赖较少，强扰动下处理能力弱
无人直升机全包线控制
神经网络控制
在推理，控制参数寻优，故障诊断上有很强的优势，然而实时性难以保证且需要对象精确的数学模型
无人直升机全包线控制
鲁棒控制
鲁棒性强，设计计算复杂困难
姿态控、悬停、位置控制等
动态逆控制
对对象数学模型精确度要求高，逆模型求解困难，鲁棒性不强
姿态控制、全包线飞行控制
MPC控制
与模型相关
姿态、高度、导航等
LQR控制
能够处理系统的动态问题和噪声问题，需要对象的精确模型
姿态解耦控制
显模型跟踪控制
设计简单，响应效果好，鲁棒性不强
全包线飞行控制,已应用于ADOCS 项目和 RASCAL 项目
特征结构配置
闭环系统阻尼，可解耦，稳定性好，多用在多输入多输出系统
目前在 BO-105型直升机上得到应用
变结构控制
鲁棒性好，工程上不适用
全包线飞行控制和姿态控制
在小型吊挂无人机方面，其概念已经得到初步验证。德雷克赛尔大学自主系统实验室研究并完成了旋翼机自主跟踪，负载吊取，车辆部署的作业。通过悬吊在机架下的吊取装置对整个系统展开了验证。德国的蒂宾根生物控制研究所采用仿真旋翼无人机重点研究了无人机与负载之间的相对轨迹跟踪，并且在仿真环境下实现了对动目标的抓取。上述验证案例均未进行样机的实际试飞试验。
新墨西哥大学计算机科学系设计并实现了基于干扰观测器的旋翼无人机分层控制的自主飞行，提出了一种运动规划方法，用于生成悬挂载荷的旋翼飞行无人机具有最小剩余摆动（无摆动）的轨迹，并通过计算机模拟和室内演示实验初步验证了结果。
