无人机集群与反无人机集群发展现状及展望

无人机集群具有低成本、大规模、高自主等特点,逐渐成为军事智能领域的新方向,广泛应用于渗透侦察、诱骗干扰、察打一体、大规模饱和攻击和区域封控等作战任务。但是相较于无人机集群各方面的快速发展,反无人机集群相关技术及运用严重滞后。本文通过梳理无人机集群项目发展现状,分析相关目标特性,结合现有反无人机集群手段现状说明面临难点,总结反无人机集群关键技术说明相关技术在发展过程中的不足。最后展望了反无人机集群作战趋势及研究方向,推动未来反无人机集群作战发展。     

小型固定翼无人机集群综述和未来发展综述

围绕小型固定翼无人机集群这一难度高、发展快、应用前景广阔、多学科交叉的新方向,从集群系统内涵、现有典型项目、关键技术3个角度综述了国内外小型固定翼无人机集群的研究现状。在系统梳理集群系统内涵和应用优势的基础上,从集群协同模式探索、分布指挥体系构建、核心关键技术突破和集群验证等4个视角总结现有典型项目,从体系架构、通信组网、决策与规划、飞机平台、集群飞行、集群安全与集群指控等7个核心点综述了技术研究现状。最后,综合小型固定翼无人机集群中亟需解决的关键技术,展望了这一领域未来的发展趋势。     

小型固定翼无人机集群综述和未来发展

围绕小型固定翼无人机集群这一难度高、发展快、应用前景广阔、多学科交叉的新方向,从集群系统内涵、现有典型项目、关键技术3个角度综述了国内外小型固定翼无人机集群的研究现状。在系统梳理集群系统内涵和应用优势的基础上,从集群协同模式探索、分布指挥体系构建、核心关键技术突破和集群验证等4个视角总结现有典型项目,从体系架构、通信组网、决策与规划、飞机平台、集群飞行、集群安全与集群指控等7个核心点综述了技术研究现状。最后,综合小型固定翼无人机集群中亟需解决的关键技术,展望了这一领域未来的发展趋势。     

基于回访机制的无人机集群分布式协同区域搜索方法

为高效引导无人机（UAV）集群搜索未知任务区域内的动态目标,同时兼顾最大化覆盖搜索效能,提出一种回访机制驱动的UAV集群分布式协同搜索决策（RM-DCSD）算法。首先,基于栅格化方法构建了包含3种属性的综合态势信息图模型及其更新机理,为UAV进行实时在线搜索决策奠定基础;其次,以最大化搜索效率为优化目标,同时兼顾UAV的飞行安全与能耗代价,建立了UAV搜索效能函数,在此基础上,基于滚动优化思想进一步构建了UAV局部有限时域滚动优化模型;然后,综合考虑动目标的实际搜索需求以及传感器虚警和漏检情况,分别设计了信息素引导的回访机制与权系数动态切换引导的回访机制;接着,借鉴分布式模型预测控制思想,设计了基于信息融合的UAV集群分布式协同搜索决策机制,在确保集群分布式协同最优决策的基础上实现了对UAV成员态势信息图的解耦式更新,进一步增强了系统鲁棒性;最后,通过数值仿真实验对所提算法的有效性进行全面验证。仿真结果表明,RM-DCSD算法对动态未知搜索环境表现出良好的适应性,能够在引导UAV集群对未知区域进行最大化覆盖搜索的同时,通过回访机制驱动,有效兼顾对地面动目标的搜索需求。     

动态优先级解耦的无人机集群轨迹分布式序列凸规划

针对无人机集群轨迹规划高维强耦合特征导致计算复杂度高的难题,提出了动态优先级解耦的序列凸规划方法(DPD-SCP),将耦合的集群轨迹规划问题拆分为若干单机凸规划子问题,通过分布式求解提高集群轨迹规划的计算效率与可扩展性.设计飞行时间驱动的动态优先级解耦机制,降低飞行时间短无人机优先级,挖掘其轨迹调整潜力,消除集群相互规...     

切换拓扑下无人机集群系统时变编队控制

针对多无人机(UAV)间通信拓扑可能发生变化的情况,研究了具有二阶积分特性的无人机集群系统的轨迹跟踪与时变编队控制问题。基于一致性方法设计了编队控制器,将编队控制问题转换成闭环系统的稳定性问题,引入了切换拓扑平均驻留时间的概念,并在此基础上利用线性矩阵不等式(LMI)方法,给出了控制器设计步骤。通过构造分段连续Lyapunov函数,证明了切换拓扑下无人机集群系统能够实现对指定轨迹的跟踪并且实现时变编队飞行。以三维空间运动的无人机集群系统为例进行了仿真验证,结果表明本文所提方法能够解决切换拓扑下无人机集群系统的轨迹跟踪与时变编队问题。     

基于改进贪心算法的无人机集群协同任务分配

无人机集群由于其强大的信息共享与行为协作等优势,在军事、民用及科研等领域发挥了重要作用。然而无人机集群在执行大规模任务时,任务的时间约束、时序关系以及性能要求都对集群任务的协同规划与分配提出了巨大的挑战。针对多无人机协同飞行约束下的任务分配问题,本文提出了一种基于改进贪心算法的无人机集群协同任务分配算法,在保证无人机间协同飞行以及任务间时序约束的前提下,优化无人机集群的飞行时间与距离。该算法借鉴图论中的有向图来表示任务间协同飞行约束关系,并依据改进的贪心算法对任务进行局部最优分配、优化,有效获得时间最优、距离最优两种策略下的近似最佳飞行路径。在构建的覆盖扫描任务场景上进行试验对比,验证了本文所提算法的有效性,该算法相较于传统解决方法在时间与距离性能上最高能提升20%。     

基于节点贡献度评估的集群无人机协同导航方法

针对集群无人机协同导航中传统构型优选效率低、实时性差等问题,提出了一种基于节点贡献度评估的集群无人机协同导航方法.推导了基于测距/测角信息的协同精度因子(CDOP)计算方法.并以CDOP为指标,提出了 一种节点贡献度计算方法.采用模糊综合评价法,以贡献度和测距/测角误差为因素集,提出了节点贡献度综合评估方法.该方法综合考虑节点构型、量测误差等因素,实现了最优构型下的量测信息快速筛选.将筛选后的量测信息与INS位置估计融合,实现集群无人机的协同定位.仿真结果表明,相较于快速选星经验方法,所提出的算法定位精度明显提升,定位误差小于1 m的误差累积分布由15.4％提高到了 49.1％.同时,在与改进粒子群优化算法精度相当的情况下,计算效率提升了 2.96倍.     

基于小脑模型关节控制器的无人机集群快速终端滑模容错控制

针对受执行器故障和外界干扰影响的集群无人机（UAV）协同编队控制问题,提出了一种自适应快速非奇异积分滑模（FNISM）容错控制（FTC）方法。为使集群无人机在执行任务时具有良好的协同跟踪性能,通过对无人机实际飞行情况的分析,考虑了无人机编队飞行时的执行器故障和尾涡扰动等对跟踪性能的不利影响。采用小脑模型关节控制器神经网络（CMANN）来估计并消除外部干扰的影响,同时运用CMANN逼近补偿执行器故障。研究表明:所提出的容错控制方案可以保证无人机编队闭环系统在故障情况下的最终一致有界稳定,并且可以通过减小滑模设计参数提高收敛速度,通过增大虚拟和实际控制器参数提高控制精度。4架无人机的集群编队在该方法、基于径向基神经网络（RBFNN）的鲁棒动态面容错控制、比例微分（PD）滑模容错控制3种方法下的对比仿真结果表明该方法在无人机集群编队出现故障时具有更优异的协同控制性能。      

基于分布式模型预测控制的多UAV协同区域搜索

针对多无人机(UAV)协同区域搜索问题展开研究。提出了一种基于分布式模型预测控制(DMPC)的多UAV分布式优化搜索方法。首先基于传统的搜索图模型,建立了多UAV协同搜索的问题描述和状态空间模型,然后在DMPC框架下,将集中式多UAV在线优化决策问题转化为各架UAV的小规模分布式优化问题,采用基于纳什最优和粒子群优化(PSO)相结合的算法实现对每个子系统优化问题的迭代求解。仿真结果表明:DMPC方法能够有效地降低多UAV协同搜索决策问题的求解规模,是一种可行的方法。     

无人机自主控制发展趋势研究

根据无人机自主控制的定义与内涵,将无人机自主控制关键技术划分为态势感知技术、规划与协同技术、自主决策技术和执行任务技术,并针对这四项关键技术发展所涉及内容分别进行了层级研究,初步给出了我国无人机自主控制层级发展规划和层级发展趋势图,可以为我国建立无人机自主控制能力标准或者开展无人机自主控制研究项目提供参考.     

一种自主飞行的小型无人机系统设计

介绍了小型无人机系统的总体结构,分析了无人机的结构设计和算法,阐述了弹射起飞系统和伞降着陆系统的设计原理,采用嵌入式系统和GPS设计无人机的飞行姿态控制、导航控制、任务控制系统和数据链,实现了空中机器人的自主飞行。     

基于ROS的集群无人机同步路径编队控制

分析了目前集群无人机协同编队控制过程中存在的问题,基于机器人操作系统,采用模块化的软件结构设计,在有限带宽的数据链基础上,采用高效轻量的通信组网协议,设计了一套模块化的集群无人机协同编队软件系统。基于四旋翼的集群无人机验证平台,提出基于领航-跟随模式的同步路径协同编队控制方法。最后通过5架无人机的仿真与3架无人机飞行试验表明,该无人机平台设计合理,后续可以用于集群无人机系统开发的算法验证。提出的协同编队控制方法简单、适应性好,有一定的工程应用价值。     

多无人机协同控制方法及应用研究

多无人机集群作战是未来战争的重要形式。作为集群作战中的关键技术,协同控制有着极为广泛的应用,例如多无人机编队飞行、协同侦查与集群攻击等。简述了多无人机集群作战的发展历程,归纳了集群作战过程中的关键技术,给出了协同控制方法的分类与体系结构。然后,从编队控制、合围控制、跟踪控制3个方面,总结了近年来国内外关于协同控制方法的研究成果。重点介绍了编队控制中的四种典型方法及相关应用,分析了各类编队控制方法的优缺点。最后对多无人机协同控制方法的未来发展方向进行了展望。     

一种两自由度飞行机械臂系统的设计与实现

提出了一种基于欧拉-拉格朗日方法的飞行机械臂系统模型,在机械臂缓慢运动的合理假设下,模型不仅能有效描述实际系统,同时模型表达得到了精简。在此基础上进行控制器设计,首先使用输出变换将系统反馈线性化,并将内外环动态分离,基于此分别设计外环滑模控制器和内环比例-积分-微分（PID）控制器。该控制器在仿真实验中能有效抑制机械臂带来的扰动且镇定和轨迹跟踪性能明显优于经典的串级比例-积分-微分控制器。结果表明本文提出的建模和控制方法能够有效补偿机械臂的已建模扰动,并能充分抑制机械臂摆动产生的未建模扰动,且控制器计算复杂度适中,能够满足实际应用需求。     

有人机/无人机协同任务控制系统

针对有人机/无人机协同任务控制系统的设计和实现问题展开研究。结合有人机/无人机协同控制过程的特点,提出了基于自然语言接口方式的有人机/无人机协同任务控制系统结构。在此基础上,分析了系统模块的关键内容,设计了面向有人机与无人机交互过程的任务指令格式,提出了基于优先级的任务模式调度策略,针对无人机的典型任务模式,讨论了航路规划的计算方法选择,最后构建了有人机/无人机协同任务仿真环境。仿真试验结果验证了整体方法的可行性。     

尾座式无人飞行器鲁棒容错编队控制

针对尾座式无人飞行器编队在执行器故障、严重的非线性和耦合性、参数不确定性、外界扰动等影响下的容错控制问题进行了研究。提出了一种鲁棒容错编队控制方法来实现一群尾座式无人飞行器在执行器故障情况下的期望编队飞行。所构建的控制器由2部分组成：标称控制器和干扰补偿控制器。设计标称控制器使系统实现期望的控制性能,利用干扰补偿控制器抑制多种不确定性和执行器故障的影响。通过理论分析证明了系统的鲁棒稳定性,并通过数值仿真验证了算法的有效性。