1.一种面向动态目标捕获的飞行机械臂运动轨迹计算方法，其特征在于，包括如下步骤：第一步、根据卡尔曼滤波模型，对目标在未来一段时域内轨迹进行预测，包括：对于三维惯性坐标系的 轴，用如下二阶线性模型作为动态目标的运动方程： ；其中， ， ， 分别代表目标沿 轴的位置、速度、加速度矢量； 为采样间隔；下标 为采样时刻； 为 时刻的过程噪声，服从高斯分布；记： ， ；其中， 为状态转移矩阵， 为输入矩阵；运动目标的位置观测值由机载传感器测得，观测方程表示为： ；其中，所述机载传感器包括相机、雷达， 为目标沿 轴的位置的观测值， 为观测噪声，服从高斯分布；记： ；其中， 为观测矩阵；令 ，根据卡尔曼滤波原理，目标在 时刻的位置 由以下公式计算得出： ；其中， ， 分别代表过程噪声与观测噪声的协方差矩阵； 为利用二次线性模型递推得到的目标在 时刻的位置估计， 为 时刻的目标位置观测值， 为 时刻的目标位置预测， 与 分别为 时刻与 时刻预测误差的协方差矩阵， 为 时刻预测误差的协方差矩阵的估计， 为卡尔曼增益矩阵， 为单位矩阵；通过卡尔曼滤波得到目标在 时刻的位置预测 后，进一步利用二阶线性模型对目标位置进行预测： ；其中， 与 （ ）表示未来某一时刻；目标在三维惯性坐标系的 轴， 轴的预测轨迹表示为： ； ；其中， ， ， 分别代表目标沿 轴的位置、速度、加速度矢量； ， ， 分别代表目标沿 轴的位置、速度、加速度矢量；第二步、将目标的轨迹预测值作为参考信号，利用线性模型预测控制的方法，计算出飞行机械臂末端的期望加速度信号，包括：定义飞行机械臂末端的位置矢量 与速度矢量 ；构建如下离散线性预测模型： ；其中， 为模型的状态向量； ， ， 分别表示时刻飞行机械臂末端的位置、速度、加速度矢量； 表示矩阵或向量的转置操作；记 为模型输入，即末端的加速度轨迹；利用离散线性预测模型，构建如下最优控制问题求解 ： ； ；其中， 为预测时域长度； 为求和函数； 表示2-范数；上标 代表期望值； 为 时刻末端的参考信号（由卡尔曼滤波预测得到）； ， 与 代表权重矩阵； 与 代表模型状态的上下界； 与 代表控制输入的上下界； 表示求取 使目标函数达到最小值；求解上述最优控制问题，得到飞行机械臂末端的期望加速度信号；第三步、建立各个任务目标矢量与飞行机械臂关节矢量间的映射关系，并构造任务代价函数，包括：假定飞行机械臂在执行任务过程中不进行大机动飞行，因此无人机的俯仰角、滚转角均视为常值 ；在此基础上，定义飞行机械臂的关节矢量 ；其中， 为无人机位置矢量； 为无人机偏航角； 为机械臂关节角矢量；（1）对于末端跟踪任务，任务矢量等价为飞行机械臂末端位置矢量 ，其与飞行机械臂关节矢量间的映射关系用以下非线性方程表示： ；其中， 为飞行机械臂的关节矢量 到飞行机械臂末端位置矢量 的非线性映射函数；将方程两边同时对时间求导，得到： ；进一步对时间求导，得到： ；其中， 为对应的任务雅各比矩阵； 为 对时间的导数； 与 分别为飞行机械臂的关节速度与加速度；将上式离散化，得到： ；其中， ， ， ， ， ， ， 为对应矩阵或矢量在 时刻的值；为确保实现末端对目标的精确跟踪与抓取，构造如下代价函数： ；其中， 与 代表 时刻飞行机械臂末端的期望位置与期望速度，设置为目标的位置与速度； 表示求取 使目标函数达到最小值；（2）对于最小化质心偏移任务，令任务矢量为飞行机械臂在水平方向的质心偏移位置矢量 ，其与飞行机械臂关节矢量间的映射关系用以下非线性方程表示： ；其中， 为飞行机械臂的关节矢量 到质心偏移位置矢量 的非线性映射函数；将方程两边同时对时间求导，得到： ；进一步对时间求导，得到： ；其中， 为对应的任务雅各比矩阵； 为 对时间的导数；将上式离散化，得到： ；其中， ， ， ， ， 为对应矩阵或矢量在 时刻的值；为确保实现末端对目标的精确跟踪与抓取，构造如下代价函数： ；其中， 与 代表 时刻质心偏移的期望位置与期望速度；令 ， 由下式计算： ；其中， 为增益矩阵；第四步、利用分层二次规划的方法对任务代价函数进行求解，根据末端的期望加速度信号解出飞行机械臂的各个关节的运动轨迹，包括：（1）将离散模型方程 ；带入代价函数 ，展开后可得二次规划问题①： ；其中， ， ；优化函数的约束条件为： ；其中， 是模型预测控制求解得到的期望末端加速度； 是飞行机械臂的关节加速度的上下界； 与 是飞行机械臂的关节速度的上下界； 与 是飞行机械臂的关节位置的上下界； 与 是增益矩阵；（2）将离散模型方程 ，带入代价函数 ，展开后可得二次规划问题模型②： ；其中， ； ；二次规划问题②采用与二次规划问题①相同的约束条件, 在此基础上，将二次规划问题①的解添加到二次规划问题模型②中作为一项等式约束： ；其中， 是二次规划问题①的解；求解二次规划问题②，得到飞行机械臂系统各个自由度的期望加速度 轨迹。
