具有性能预设的多机编队目标跟踪控制

针对无人机编队目标跟踪中性能不可控的问题, 提出了一种具有性能预设的分布式多机编队目标跟踪控制方法。首先提出一种基于运动参数组的编队队形描述与目标跟踪方法, 实现了编队的相位预设与队形控制; 其次利用误差变换方法将有性能约束的误差问题转换为无约束误差控制问题, 并给出了一致性预设性能控制律; 然后分别设计了指数型和预设时间型性能函数, 实现了同一控制律下对不同性能的控制, 保证了编队目标跟踪过程中的收敛时间以及瞬态和稳态性能。最后,仿真证实了无人机编队能够在预期设定的性能范围内实现编队队形控制, 并成功跟踪目标。     

无人机集群分组编队控制跟踪一体化设计

针对具有Lipschitz非线性动力学特性的无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)集群系统的分组编队跟踪控制问题,提出了一种基于一致性理论的分组编队协同控制方法。首先,建立分层双虚拟结构的协同控制框架,将多编队生成、保持以及组内组间协同变换等复杂编队任务作为控制目标,基于参数组的队形描述方法,在分层控制框架内分别设置轨迹导引UAV和基准UAV,并利用UAV之间的局部运动信息设计编队控制律,克服了采用现有多编队控制策略编队间难以协同的缺陷;其次,设计多编队控制和目标跟踪一体化控制策略,确保在多编队进行协同变换的同时实现对机动目标的精确协同跟踪;最后,仿真结果验证了所提的控制算法能够实现分组编队的跟踪控制。     

基于虚拟长机的无人机侦察编队控制方法

针对使用多无人机编队对周边区域实施协同侦察任务的协同控制问题,提出了以虚拟长机为编队航迹引导的分布式编队控制方法。该方法基于编队通信拓扑的分布性,以“相邻”无人机为参考估计长机状态,然后设计无人机编队的分布式线性化反馈控制器。仿真实验表明,在无人机编队沿阿基米德螺旋线实施侦察的过程中,该控制器能够使多无人机形成期望队形,并维持其稳定,同时减小编队队形误差,实现对侦察航迹的高精度跟踪。     

基于一致性协议的多无人机协同围捕控制方法

针对无人机对运动目标的协同围捕问题, 设计了一种快速协同围捕控制算法。首先, 基于人工势场法设计了无人机与目标的动态博弈关系, 使得目标的运动更加趋近于现实场景下逃跑者的行为模式。其次, 利用无人机与目标的速度关系, 将二维阿波罗尼奥斯圆扩展为三维阿波罗尼奥斯球, 通过阿波罗尼奥斯球设计了无人机编队围捕队形。然后, 将无人机获取的目标信息引入到一致性协议, 以此来完成无人机编队对目标的协同编队围捕, 并引入二跳网络加快围捕队形收敛, 提高了无人机编队的任务执行效率。最终, 通过仿真实验证明了该控制算法的有效性。     

基于视觉的多无人机协同目标跟踪控制律设计

针对基于视觉的多无人机协同目标跟踪控制律设计问题,对无人机协同控制策略进行了研究。分别提出了两架及多架无人机协同速度控制律,使无人机能够动态调整速度,以较低速度跟踪目标。针对多架无人机提出了一种最小化各无人机到目标夹角误差平方和的夹角误差定义方法,提高了无人机协同效率。仿真实验验证了本文提出的夹角误差定义方法和协同控制律的有效性。     

有人/无人机编队队形集结控制研究

针对有人/无人机(manned/unmanned aerial vehicle, MAV/UAV)编队队形集结控制问题，设计了一种基于航迹规划-跟踪的MAV/UAV编队集结控制策略。首先，考虑编队队形集结边界约束与防碰撞约束条件，设计了一种基于Dubins曲线与协同模拟退火粒子群优化相结合的编队集结航迹规划算法。然后，以规划得到的集结航迹作为期望航迹，设计了一种双回路结构的非线性路径跟踪控制方法。最后，利用Matlab软件对设计的航迹规划与跟踪控制方法进行了仿真对比实验，仿真结果验证了方法的有效性和优越性。     

基于规则的无人机编队队形构建与重构控制方法

针对已有方法在无人机编队队形控制方面的不足,结合无人机系统有限范围感知的特点提出一种基于规则的队形控制方法。首先,利用目标位置选择算法为编队成员选择刚体中的期望位置点,使分布式条件下的复杂无人机编队队形控制问题转化为个体对自身期望位置点的追踪问题;其次,通过控制协议的设计引导编队成员对自身的期望位置点进行追踪和避免碰撞;最后,在netlogo平台上实现了队形的控制;进一步,将目标位置选择算法与基于全局信息的“禁忌搜索”优化算法的效果进行了对比。实验表明:本文的控制方法简单,生成的航迹图简洁、平滑,其效果与基于全局信息的优化效果接近,且可生成任意队形和对突发威胁能主动有效的规避。     

多无人机协同探测快速目标的控制方法设计

针对无人机(unmannd aerial vehicle, UAV)对快速运动目标的协同探测问题, 设计了一种多UAV协同探测控制算法。首先假设每架UAV都携带相同的探测载荷, 根据载荷特性设计了针对快速运动目标的UAV协同探测队形。然后引入固定时间控制一致性协议到UAV载荷角度控制中, 控制载荷持续照射目标; 引入有限时间一致性协议到UAV编队控制中, 用以形成协同探测队形, 并通过二跳网络加快队形的收敛。通过将UAV队形控制与UAV载荷的角度控制相结合, 从而实现UAV对快速运动目标探测时间的最大化, 极大的延长了高速运动目标被发现的时间。最终通过理论分析和仿真实验证明了该控制算法的有效性。     

基于改进势场的无人机编队恢复与一致性仿真

针对多无人机编队防撞、编队恢复及位置和速度收敛一致性问题,提出以改进势场原理与一致性理论为基础的分布式协同编队控制算法。建立静态障碍物模型、无人机质点模型与二阶系统动态模型;定义含协调因子和通信权重的机间协调势场函数,实现防撞和队形恢复的控制目标;在基本一致性协议中引入编队中心参考向量、期望速度和速度镇定项,实现位置和速度的收敛一致性;结合改进的一致性协议与改进势场作用下的合加速度设计协同编队控制算法,并由Hamilton函数证明该算法的稳定收敛性。仿真结果表明：该方法可以实现防撞、队形恢复及位置与速度收敛一致的控制目标。     

多无人机协同运动的虚拟队形制导控制

针对多个无人机的协同运动问题,提出一种多无人机协同运动的虚拟队形制导控制方法。该方法采用跟随-领航者法,借鉴虚拟结构法的思路,首先,根据航路点数据和协同任务队形结构在线规划出虚拟队形期望航路,避免了虚拟结构法刚性结构的缺点;然后,设计非线性航路跟随制导律,导引无人机沿期望航路运动,完成对虚拟队形期望航路的跟踪;第三,基于Lyapunov稳定性理论设计了队形误差控制器,用来补偿由于航路机动带来的航迹切向队形误差;最后,综合制导律和队形误差控制器得到协同运动控制指令。仿真算例表明,该方法能有效实现多个无人机的协同运动。     

基于超扭曲算法的无人机动态逆编队控制器设计

针对扰动条件下的无人机编队飞行控制系统,研究了一种将非线性动态逆（nonlinear dynamic inversion, NDI）理论与超扭曲算法相结合的非线性编队控制方法。以其中一架僚机的编队控制器设计为例,在无人机质心动力学和运动学模型的基础上,建立了基于偏差的编队控制系统,从而将编队控制问题转化为僚机的路径跟踪问题;在二阶滑模控制中超扭曲算法的基础上,设计了僚机的NDI控编队控制器,以消除滑模算法中存在的抖振现象,并实现对位置指令的跟踪及干扰的抑制。最后以3架编队无人机构成的编队飞行控制系统为例,对此方法进行了数学仿真,仿真结果表明基于该方法的编队控制系统具有良好的稳定性和鲁棒性。     

基于人机合作的有人/无人机编队队形变换策略

队形变换是有人/无人机(manned/unmanned aerial vehicle, MAV/UAV)编队飞行的关键技术,为提高编队队形变换效率并减轻飞行员操纵压力,设计了基于人机合作的MAV/UAV编队队形变换策略。首先设计了MAV/UAV编队控制系统,然后在UAV运动学模型基础上设计了一种以路径跟踪为主,速度调节为辅的MAV/UAV编队队形变换策略。通过将水平转弯机动与虚拟力相结合,并考虑实际情况中编队内碰撞问题,设计了一种改进虚拟力路径跟踪方法;根据MAV与各UAV之间的路径差,设计各UAV速度控制律,使得MAV与各UAV速度与航向角一致,从而实现编队队形变换。仿真结果验证了所提方法的有效性和实用性。     

局部通信条件下多无人机协同搜索方法

针对复杂场景中障碍物、电磁干扰等因素造成的无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)编队部分通信链路不可达问题, 提出局部通信条件下的协同搜索(cooperative search under local communication, CSLC)方法。首先, 根据各UAV的实时位置计算当前时刻编队通信拓扑关系, 建立UAV编队的局部互通网络。在此基础上, 综合考虑UAV通信能力和编队协同目标搜索能力, 构建基于通信链路稳定收益和协同编队收益的协同搜索模型。最后, 设定多UAV编队所需的安全距离和最大运动速率的约束条件, 保证模型能够得到最优路径可行解, 提高多UAV协同搜索效率。实验结果表明, 与现有的目标搜索方法相比, CSLC方法在保证协同搜索路径可行性的同时, 提升了多UAV协同搜索的能力。     

基于辅助信标的无人机协同目标跟踪

针对无人机姿态角误差与观测误差影响目标定位精度问题, 构建基于辅助信标的无人机协同目标跟踪模型, 提高了对目标的定位精度。提出基于辅助信标的姿态校正方法, 利用辅助信标的精确位置实时校正无人机的姿态角, 减小姿态角误差对定位精度的影响。根据双无人机的最优观测构型, 设计双无人机协同控制律, 得到无人机观测的优化轨迹, 以提高无人机对目标的观测质量, 最后采用容积卡尔曼滤波算法得到目标的状态估计。仿真结果表明该算法能有效减小无人机姿态角误差和观测误差对目标定位的影响, 提高目标跟踪精度, 具有一定的工程应用价值。     

有人/无人机编队指挥控制系统结构设计

针对有人/无人机(manned aerial vehicle/unmanned aerial vehicle, MAV/UAV)编队指挥控制系统结构设计问题进行了研究。以未来空中作战为背景,结合MAV/UAV编队作战流程和特征,基于人机合作机制，设计了MAV/UAV编队协同三层递阶式指挥控制结构,分别为任务规划层、协调控制层和功能实现层。在此基础上,分析了系统结构中关键模块如辅助决策模块、人机交互系统、编队控制管理系统和航迹规划路径跟踪系统的内容。最后，设计了人机交互系统指挥界面,并针对典型控制任务进行了仿真验证。     

基于联盟的无人机集群编队控制方法

针对切换拓扑结构下的集群编队控制问题,设计只需个别无人机获取虚拟长机信息也能保证集群连通性的编队控制算法。当队形变换或部分通讯网络故障导致网络拓扑结构发生改变时,以距离为原则对集群进行联盟划分,各联盟内部成员以信息浓度大小为标准同其他成员进行竞争,由信息浓度最大的无人机获取虚拟长机信息,其联盟成员通过与该无人机通讯间接获取虚拟长机信息。该算法使得每架无人机在任意时刻都能直接或间接地获取虚拟长机信息。引入集群对虚拟长机的反馈机制,与传统反馈算法不同的是,本文中反馈无人机的数量和组成成员都是变化的,从而提高了系统的收敛速度和鲁棒性。在此基础上进一步讨论编队的损伤问题,设计了一种基于分层的分布式递归自修复算法,解决了网络分裂状态下的自修复及修复后队形变化过大的问题。仿真结果表明了所建模型的合理性和求解方法的有效性。