基于改进人工势场的无人机编队避障控制研究

针对人工势场方法在无人机避障过程中存在局部最小值的问题,基于虚拟结构和"长机-僚机"控制策略,提出一种复合矢量人工势场方法,有效实现了无人机编队在三维空间避开障碍物追踪运动目标的目的。该方法以3架无人机构成的编队作为研究对象,虚拟长机运动轨迹作为期望路径,障碍物简化为圆柱体,其周围的人工势场近似为球体表面。人工势场中的引力导引虚拟长机追踪目标,僚机追踪长机保持编队飞行。斥力作用使得编队避开障碍物,同时僚机不分次序和具体位置均匀地分布在以虚拟长机为球心的球体表面。无人机编队的避障路径取决于两种复合矢量的人工势场,每架无人机可选择最优路径避障,避障结束重组三角形编队飞行。通过仿真结果验证了该理论的可行性,为多无人机编队避障提供了一种思路。     

新型航空集群编队飞行空间对准控制方法

航空集群编队飞行是实现航空集群能力涌现的必要条件。对于飞行器较多的航空集群编队,若采用传统长僚机跟随方式,当僚机数量较多时,一旦僚机出现位置偏差,则容易与周边僚机发生碰撞,存在极大的安全隐患。为此,提出一种航空集群大编队飞行空间对准控制方法,通过分层式对准方法和基于距离的基准机选择算法,构建航空集群编队两级组织架构,并采用一致性控制协议对集群编队飞行进行了仿真验证,实现了航空集群大编队飞行整体队形严整和稳定。     

无人机编队协同追踪控制律和编队信息架构

针对"长机-僚机"模式的无人机编队追踪运动目标出现姿态信息和位置信息不一致而导致碰撞的问题,设计了一种协同追踪控制器并对该控制器进行稳定性分析。该控制器以3架无人机构成的编队作为控制体,采用拉氏矢量场方法获取无人机编队追踪运动目标的轨迹,同时构建无人机之间的信息架构,实现无人机编队按照预期的姿态和位置信息在运动目标周围的圆形轨道飞行的目的。研究单架无人机的航迹规划和多无人机编队协同追踪:对于单架无人机的航迹规划,采用反馈控制完成航向收敛证明;对于多无人机编队,采用一种多变量控制器可以保持无人机编队在圆形轨道运动,同时使用未知风和运动目标的自适应估计量来确定无人机编队在圆形轨道飞行的稳定性。仿真结果表明:在追踪过程中,3架无人机能够快速(15 s)以相同的姿态和位置渐进靠近目标,同时保持相对稳定;在满足航向速率和空速条件时,任意两架无人机相对距离误差能够快速(10 s)收敛到稳定值。该控制器突破了多无人机编队近距协同追踪目标的局限,可为多无人机分布式控制器设计提供方法借鉴。     

无人机编队飞行控制中的气动耦合问题

长僚机之间的气动耦合效应是无人机编队飞行中不可忽视的因素,以长僚机的双机编队为例,建立了编队飞行的涡流模型,在有无气动干扰的两种情况下,计算了僚机在编队队形中的气动力,最后设计了考虑气动耦合效应的无人机编队飞行控制系统并进行仿真研究.仿真结果表明气动效应对编队队列中无人机的飞行状态会产生一定影响,该控制系统能很快消除扰动影响,使僚机实现状态的跟踪和保持,达到稳定编队飞行的要求.     

采用自适应原始对偶迭代的无人机编队协同航路规划方法

针对目标通过机动进入无人机雷达探测盲区、导致雷达跟踪不稳定的问题，提出一种无人机编队协同航路规划方法。首先，根据雷达多普勒速度盲区、雷达探测视角、距离边界区等建立协同航路规划约束条件；然后，以机动目标稳健跟踪为目的建立优化目标函数，并结合约束条件构建协同航路优化模型；最后，设计了一种自适应原始-对偶迭代算法，对建立的航路优化模型进行快速求解，得到无人机飞行实时航路。对比仿真结果表明：所提方法能够实现无人机编队协同航路快速规划，达到对机动目标持续稳定跟踪的目的；与传统的高斯伪谱法和模型预测控制算法相比，所提方法求解速度提升了10%,算法复杂度相对较低；所提方法求解的无人机航路平滑性较好，可减少无人机飞行油耗，便于长时留空探测。     

基于一致性的无人机编队飞行几何构型控制

本文研究群体无人机系统编队飞行中的几何构型控制问题。采用一阶运动学模型进行系统描述,用有向图来表示其通信网络结构,将领导者-跟随者控制结构和一致性跟踪理论相结合,提出了一种协同控制算法,在不需要每台无人机都能接收到领导者状态信息的情况下,使无人机在编队飞行过程中改变几何构型的同时还可以相应改变行进方向。最后通过仿真验证了该控制算法的有效性。     

多智能体编队避障算法研究

利用势函数方法,研究了多智能体在障碍物环境下的追击编队控制.为解决单个智能体在势场中存在局部极小点与动态性能不好问题,引入速度势场建立新的势场函数.并研究了多智能体在不同环境下的编队控制,其中包括无障碍物环境,静态障碍物环境,以及静态障碍物和动态障碍物并存的复杂环境.通过选择与目标,障碍物和编队队形相关的势场函数,提出一种新的分布式编队避障控制算法.仿真结果表明所提算法能有效地解决多智能体编队避障问题.     

自主飞行无人机地理围栏算法设计与实现

为提高无人机飞行的安全性,提出了一种自主飞行的无人机地理围栏算法。首先,通过对原始地理围栏缩放并进行顶角平滑与自相交检测处理,提出一种对凹凸地理围栏普遍适用的地理围栏预控制层生成算法;然后,在传统射线法的基础上加入缓冲距离以解决交点数误判问题,利用改进的射线法进行地理围栏越界探测,且针对存在越界危险的无人机设计了一种越界航点重规划方法及相应的边界保持自主控制控制律;最后,利用四旋翼无人机搭建的实验系统进行了验证。仿真及实验结果表明:无人机能够在避免地理围栏越界的基础上尽可能小地修正原飞行路径,证明提出的地理围栏算法有效,能够保证自主飞行的无人机在地理围栏内的飞行安全。     

无人机密集编队穿越竞速导引算法

针对无人机密集编队穿越门框竞速问题,提出了一种时间近似最优的导引算法。首先,对穿越竞速问题进行了阐述;其次,在单架无人机穿越门框导引模型推导的基础上,研究了其穿越门框的导引算法,该算法具有在期望时间内将无人机导引到目标点的能力;最后,针对多架无人机编队穿越竞速问题,提出了基于飞行时间控制和脱靶量控制的穿越算法,该算法具有良好的时间近似最优性能;仿真结果表明,所设计的导引算法能够使无人机编队在期望时间内完成穿越竞速,且具有极低的脱靶量和导引时间误差;可为无人机集群避障与防撞控制提供技术支撑。     

三维编队飞行模型建立及自适应鲁棒控制

以张量分析为工具建立无人机编队飞行相对运动模型,用飞行中外界干扰的估计值构造系统能量函数,根据Lyapunov稳定判据,提出一种无人机编队飞行队形保持的自适应鲁棒控制律。研究表明：无人机编队飞行张量模型具有广泛的适用性;为无人机编队飞行深层问题研究、克服标架奇点引起的计算障碍等提供了新途径;提出的控制律简单,有效。     

具有通信时延下多无人机编队控制

 针对具有二阶动力学特性多无人机系统模型,在具有通信时延及编队构型时变的情况下,本文提出了一种基于一致性理论的编队控制算法。首先将多个无人机的时变编队控制问题转换成闭环系统的渐近稳定问题;然后通过构造Lyapunov-Krasovskii 函数,并以线性矩阵不等式（linear matrix inequality）的形式给出多无人机编队系统时变编队稳定的充分条件;最后以被视为质点的多无人机系统为例进行了仿真验证。结果表明：当通信时延、控制协议参数等满足稳定条件时,文中提出的编队控制算法能使多无人机编队系统形成期望的时变编队队形。     

舰载战斗机/无人机编队飞行控制研究现状与展望

在未来的海上攻防作战中,舰载战斗机和舰载固定翼无人机将成为航母编队的重要组成部分,舰载战斗机/无人机编队将是未来海洋战争的重要作战形式。首先总结了近年来国内外有人/无人机编队作战相关项目,然后描述舰载机/无人机编队任务流程,总结了舰载机/无人机编队飞行控制方法,其中包括了编队集结控制、队形变换控制、队形保持控制和编队重构控制四个方面。最后对舰载机/无人机编队飞行控制技术未来发展方向进行了展望。     

基于改进梯度策略的多虚拟结构算法的无人机协同控制

针对多无人机(unmanned aerial vehicles,UAVs)协同控制问题,提出一种用于无人机协同编队控制方法。以虚拟结构控制为框架,结合梯度策略方法设计奖励函数和惩罚函数,将其看成一种引力和斥力运用到无人机协同编队控制系统,解决在多虚拟结构控制点下因编队数量增加导致机群的稳定性和协调性下降的问题。本文算法使得无人机编队既能协同运动,又能在运动中维持稳定的队形变换,还能防止机群之间的两机碰撞。对有控制输入的无人机编队系统进行仿真,验证了该方法的有效性。     

基于OSDK的分布式无人机集群控制系统设计与验证

针对当下无人机集群平台可靠性低、实用性差的问题,提出基于Onboard SDK的分布式无人机集群控制系统(Distributed UAV Swarm Control System, DUSS)设计方案。首先,基于模块化思想,将DUSS分为控制模块、执行模块与监控模块,控制模块与监控模块利用自组网通信方式与ROS分布式通信机制,实现对异构集群的分布式控制,OSDK的使用在降低模块间耦合度的同时实现控制模块与执行模块的交互,其对底层控制逻辑的封装可减少时间成本;其次,在考虑真实物理环境中的惯性因素的基础上对人工势场法进行改进,设计一种一致性联合虚拟势场(CVPF)编队算法,解决目标不可达问题并使用DUSS进行演示;最后,通过试验证明DUSS在保证避碰的前提下可实现编队飞行、队形保持以及队形变换等功能,验证了DUSS作为分布式无人机集群平台的可行性与CVPF算法的稳定性。     

复杂条件下多智能体系统编队一致性控制

针对噪声信号使多智能体系统难以形成一致的问题,综合运用代数图理论、矩阵论等知识,结合一致性形成条件和现有的一致性协议,提出一种改进的带有噪声的一致性控制算法。该算法能够使系统状态量与控制输入量收敛到一个很小的范围,从而大大弱化噪声对系统的影响。将这种改进算法应用到多智能体编队控制中并进行仿真,仿真结果表明,采用改进的一致性控制算法后,多智能体运动轨迹波动小,轨迹曲线平滑,各运动参数趋于一致,具有良好的编队一致性。     

从鸟群群集飞行到无人机自主集群编队

无人机可通过自主集群编队提高其在复杂环境下执行任务的能力.多飞行器并存导致系统协调管理难度提升等一系列问题,因此如何设计合理高效的无人机集群编队协调自主控制算法是一个亟待解决的难点问题.在鸟群群集飞行过程中,个体通过遵循简单行为规则进行相互合作而产生复杂有序的集体行为.由于鸟群群集飞行过程中所表现出的邻近交互性、群体稳定性和环境适应性等特点与无人机集群编队的自主、协调和智能等控制要求有着紧密的契合之处,因此,研究鸟群群集飞行机制,并将其映射到无人机集群系统,是解决无人机集群编队协调自主控制问题的一条切实可行的途径.     

基于动态φ值的领航跟随法多机器人编队控制

针对领航跟随法编队控制在复杂环境下适应能力差的缺点,提出了一种改进的算法,使其对环境的适应性得到了改善。在领航跟随编队控制算法中设置了动态的φ值,当编队的领航者改变方向（或者遇到障碍物改变方向）时,φ值即变为动态的,随着领航者角速度的变化而变化,从而使跟随者路径更加平滑,队形的保持更加可靠。通过player／stage仿真平台验证了改进算法的稳定性。     

基于有限视觉信息的小型无人机编队控制

依据大雁飞行时依靠视觉信息形成V字形编队的群体行为,研究装载单目鱼眼镜头的小型无人机凭借视觉信息控制编队的问题.通过数学方法刻画小型无人机的"视觉盲区",并设计代价函数来表征小型无人机在不同飞行状态中的"视觉代价".据此提出一种基于代价函数的控制律,在保证无人机任意时刻不飞入其他无人机"视觉盲区"的前提下,利用梯度下降...     

多无人飞行器协同编队控制

本文将一种新颖的"扩展—分解—聚集(EDA)"策略应用于多无人机协同编队控制问题的解决。这种EDA策略可以将复杂的编队控制问题转化成一组相对容易解决的子问题。为了实现多无人机Aerosonde的编队飞行控制,文中设计了分布式纵向、横向队形控制器,用于仿真验证所提出EDA策略的可行性及有效性。     

卫星编队飞行的飞秒激光绝对距离测量与高精度控制技术

该报告的内容按编队卫星飞行的星间绝对距离测量与时间统一、编队构型的精确控制两部分独立展开。编队测量方面:完成了星间相对导航、精确定位的方案设计,主要是基于飞秒激光飞行时间的绝对距离测量方法与基于压电偏摆镜的锁相环路实现的。利用由主星发射的三路独立的飞秒激光绝对距离测量获得子星靶标的3个微米精度的绝对信息,其中微米精度是由飞秒激光的高时间分辨本领决定的;利用压电偏摆镜的锁相环路建立了星间自由光通信链路,使得测距激光脉冲能够实时跟踪自由漂浮的子卫星角锥棱镜。给出了基于飞秒激光的相对导航以及基于压电偏摆镜的跟瞄系统锁相环路的设计方案并基于已有条件测试了压电偏摆装置的稳定性,设计了跟瞄与测距系统集成方案,为三路测距与跟瞄、并实现精确定位的实验演示验证打下了基础。实验上,针对小卫星搭载的需求,建立了一台高稳定性、高集成度、全保偏结构的掺铒光纤飞秒激光源,测距、跟瞄与星间时钟统一的工作将主要依赖该飞秒激光源展开。编队控制方面:分析了编队卫星的动力学机理。以近距离航天器相对运动方程为基础,分析了编队飞行的基本特性,分析了不同动力学模型的特点,确立了不同应用场合下动力学模型的选取准则。然后,考虑到微小卫星质量与载荷限制导致携带燃料有限,而编队初始化是个能耗较大的变轨过程,基于Gauss伪谱法为编队初始化过程设计了最优轨迹。最后,研究了卫星编队构型保持控制问题。首先确定了主从式的卫星编队协同控制结构。在该控制结构下,基于非线性相对轨道模型,分别采用传统滑模控制方法、自适应滑模控制方法设计了构型保持控制器,并对所设计的控制算法进行了仿真验证,验证了所设计控制算法的鲁棒性。