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。     

基于虚拟子目标联合边界力的编队避障算法

针对复杂环境条件下无人机（unmanned aerial vehicle,UAV）集群编队系统中领航-跟随集群的编队控制和人工势场法中的避障问题，提出了一种基于虚拟子目标联合边界力（joint virtual sub-target and boundary force, JVBF）的无人机集群编队避障算法。采用基于虚拟子目标的领航-跟随法并优化修正力函数来实现无人机集群的队形控制，以达到帮助跟随无人机快速恢复队形的目的；采用基于边界力的人工势场法负责局部路径规划，解决无人机目标不可达和狭窄通道内振荡的缺点。仿真结果表明，所提算法相较于传统算法具有更高的编队队形一致性和时间效率。     

基于联邦滤波算法的无人机集群分层协同导航

为了解决传统单主从式无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)相对导航结构因长机故障导致导航精度发散以及全连通协同导航算法计算量和通信负担较重的问题,提高集群导航稳定性以及导航信息的利用率,基于联邦滤波算法,提出了一种分层协同导航算法,并且根据导航精度将UAV集群分为长机层与僚机层,建立了UAV集...     

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。     

无人机三维编队保持的自适应抗扰控制器设计

针对无人机编队飞行过程中领航无人机在三维空间机动飞行时的编队队形保持问题,构建了无人机三维编队保持控制系统。根据无人机编队飞行三维空间几何学关系,利用无人机自动驾驶仪模型和编队运动学模型建立了旋转坐标系下三维编队飞行的数学模型。在考虑闭环系统存在时变外界干扰的情况下,设计了无人机编队保持的自适应控制器,并基于李亚普诺夫理论,对设计的自适应控制律的稳定性进行了证明。最后通过仿真验证,该控制器能够有效抑制干扰带来的影响,使僚机能够迅速跟随长机机动,并保持编队队形的稳定。     

考虑韧性的无人机集群自组织区域覆盖方法

为提高无人机集群执行自组织区域覆盖任务成功率,提出一种基于个体相互作用力、边界排斥力、重点区域吸引力3种虚拟力的分布式自组织覆盖算法。在此基础上,进一步考虑无人机个体自身故障或毁伤等失效的影响,将集群韧性指标纳入到覆盖关键阈值调节机制中。仿真实验结果表明,该方法能有效使无人机集群对目标区域及重点区域进行覆盖,且能在集群发生故障或遭受毁伤后迅速进行自组织恢复,获得较高的任务成功率。     

无人机三维空间近距编队控制模型研究

研究了无人机在"长机-僚机"编队模式下在三维空间编队飞行的问题,建立了旋转参考坐标系,建立了一个有七个状态、三个输入、三个扰动变量的在三维空间双机编队飞行的动力学模型,并设计了两个编队控制律。最后通过数值模拟验证了控制律的性能。     

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。     

无人机全局渐近稳定自动编队飞行控制研究

研究了无人机在"长机-僚机"编队结构中僚机的编队保持自动驾驶仪控制算法.首先提出了一个基于两机相对位置动力学的控制算法,但该算法在状态空间中存在奇异点,因此又提出了一个在惯性坐标系中基于新的误差形式的无奇异点的编队控制算法.最后证明了该算法在整个状态空间中的全局渐近稳定性并进行了数值模拟,说明该控制算法具有较好的性能.     

基于虚拟结构的卫星编队机动控制

针对某些航天任务在小卫星机动过程中需要保持编队构型,提出了利用虚拟结构解决三星编队机动控制问题。建立了虚拟结构坐标系,在机动过程中,三颗卫星视为一个虚拟刚体,保持编队构型。设计了虚拟结构的动力学和运动学控制器。动力学控制器包含编队队形反馈,实现对编队速度的控制。针对外加干扰,设计了姿态变结构控制器,利用李雅普诺夫方法证明了系统的稳定性。对三星编队机动进行仿真,实现了编队构型的保持,验证了方法的有效性。     

固定翼无人机编队构型与通信拓扑优化

本文研究了考虑攻防对抗态势与最小信息流要求的固定翼无人机(unmanned aerial vehicles, UAVs)编队构型与通信拓扑优化问题。建立了编队构型指标体系, 给出了大规模集群分层编队构型设计模型和编解码方法, 提出了基于态势场的队形模型, 采用粒子群算法开展了队形参数优化。建立了通信网络拓扑效能指标体系, 提出了通信代价模型, 给出了基于Q学习的网络连通性控制算法。仿真算例验证了所提方法的有效性。     

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。     

通信距离受限条件下的无人机集群协同区域搜索

针对通信距离受限条件下的无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)集群协同搜索任务, 考虑防相撞约束, 定制了一种能够在搜索过程中根据机间距离切换交互方法的UAV交互决策机制, 实现了动态环境中的搜索航迹规划。首先, 运用栅格化方法建立包含3种属性的环境认知地图对任务区域进行表征。其次, 考虑多种搜索任务需求, 以最大化搜索效率为目标建立UAV集群协同搜索模型。然后, 根据机间有效通信距离定义了UAV协同搜索过程中的通信状态, 设计了一种能够在通信完全有效、局部有效以及完全失效3种典型场景下切换信息交互方法的信息交互与决策机制。最后, 采用滚动时域优化方法, 实现集群各成员的自主决策与交互行为。仿真结果表明, 所提算法能够在通信距离受限条件下有效完成协同搜索任务, 在完成覆盖搜索任务时能够有效兼顾对动目标的搜索。     

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。     

基于节点通信度的信息加权一致性滤波

协同目标跟踪是无人机集群等多传感器网络的典型应用。在分布式传感器网络目标跟踪过程中,目标状态估计的一致性直接影响到跟踪有效性。针对目标跟踪过程中网络节点之间一致性迭代次数受限的问题,提出了一种基于节点通信度的信息加权一致性滤波算法,设计了用节点通信度来充分衡量传感器节点在网络中的通信拓扑状况,并构建了非对称一致性权值的选取机制,可在复杂拓扑结构网络中实现快速一致性跟踪。典型目标跟踪场景仿真验证表明,所提算法相比经典的信息加权一致性滤波算法,目标跟踪的不一致程度降低了20%以上,有效提升了分布式跟踪的一致性速度。     

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。     

基于节点通信度的信息加权一致性滤波

协同目标跟踪是无人机集群等多传感器网络的典型应用。在分布式传感器网络目标跟踪过程中,目标状态估计的一致性直接影响到跟踪有效性。针对目标跟踪过程中网络节点之间一致性迭代次数受限的问题,提出了一种基于节点通信度的信息加权一致性滤波算法,设计了用节点通信度来充分衡量传感器节点在网络中的通信拓扑状况,并构建了非对称一致性权值的选取机制,可在复杂拓扑结构网络中实现快速一致性跟踪。典型目标跟踪场景仿真验证表明,所提算法相比经典的信息加权一致性滤波算法,目标跟踪的不一致程度降低了20%以上,有效提升了分布式跟踪的一致性速度。     

无人机通信网络动态联盟形成方法

无人机之间通过相互协作形成无人机网络以完成相应任务,现有研究较少考虑无人机的移动性所造成的无人机网络的拓扑结构变化而引起的通信方面的问题。本文将无人机网络在通信范围内的通信延迟最低作为目标,基于贝叶斯联盟博弈解决无人机的移动性所造成的的网络结构动态性,以及协作无人机的选择策略问题。在贝叶斯联盟博弈模型中,针对无人机的移动性,将无人机分为两种类型:协作行为的无人机和不协作行为的无人机。基于信念更新机制来帮助无人机观测其他无人机的行为并找到可能的联盟结构。仿真结果表明,由贝叶斯联盟博弈算法得到的通信延迟最小的无人机联盟结构是纳什稳定的。