联合连通拓扑下多无人机编队控制

针对在联合连通拓扑条件下的多无人机系统,研究了具有二阶动力学系统模型的多无人机系统时变编队控制问题。基于一致性理论,设计了一致性控制器,将联合连通拓扑条件下的编队控制问题简化为低阶时间平均系统的渐进稳定性问题。利用Lyapunov函数证明了所设计的控制器能够实现编队控制,并利用线性矩阵不等式(LMI)方法给出了控制器的设计算法。在三维空间中,对多无人机系统进行了仿真,验证了所设计的一致性控制器能够使得多无人机系统在联合连通拓扑条件下形成时变编队。     

基于相对方位信息和单间距测量的多智能体编队协同控制

由多个载体组成的多智能体系统对复杂环境具有更高的适应性,能够完成传统单个载体无法完成的任务。针对多智能体编队集结与队形移动跟踪问题,提出了一种改进的多智能体编队协同控制新算法。首先,以拒止环境下跟随智能体仅能通过光学传感器测量相对方位信息为任务背景,针对"领导者——第一跟随者"结构的多智能体编队,提出了基于相对方位信息与单间距测量的控制器,使得第一跟随者智能体可以追随移动的领导者智能体,并且可以通过改变与领导者智能体的间距对编队整体队形进行缩放控制。其次,提出一种了改进的分布式控制律,使得其他跟随者智能体可以仅通过两个相对方位信息完成编队飞行。然后,根据Lyapunov第二方法,构建了系统的能量函数,验证了所提出算法的稳定性。最后,通过数值仿真实验对所提算法进行了验证。仿真结果表明,基于该控制律多智能体系统能够完成编队集结、队形缩放和编队飞行的任务。     

异构多智能体系统分组输出时变编队跟踪控制

空地协同控制是前沿的热点研究之一,以无人机、无人车为代表的空地智能体动力学模型的差异为研究带来了挑战。研究了高阶异构多智能体系统在有向拓扑条件下的分组输出时变编队跟踪控制问题,提出了虚拟领导者、分组领导者以及跟随者组成的三层协同控制架构。虚拟领导者用于规划整个多智能体系统的状态轨迹,分组领导者跟踪虚拟领导者所提供的轨迹信息,并相互协作以实现分组间的协同配合。跟随者跟踪分组领导者的输出并实现期望的输出编队。在有向通信拓扑结构条件下,基于局部邻居间的相对信息、观测器理论和滑模控制理论构造了控制协议,利用Lyapunov稳定性理论证明协议的有效性。数值仿真结果表明提出的方法能够实现无人机、无人车等异构智能体的空地协同,具有较好的工程应用价值。     

基于MAS的无人机编队飞行智能优化控制

 针对无人机编队飞行的实际背景和限制条件,提出了一种基于多智能体系统（MAS）技术的编队飞行的智能优化控制策略和实现算法。利用多Agent之间的交互作用,以灵活便捷的方式进行各单机之间的协同优化,从而可实现多架无人机的自主编队飞行。考虑到leader-follower原理的支配机制,对面向编队飞行的僚机控制律与实现算法进行了重点研究,设计了僚机编队控制器,通过仿真实验验证了其鲁棒性和稳定性。最后针对编队队形的变换与躲避威胁等特殊情况对无人机编队单元之间的协调优化进行了仿真验证和分析。     

自主多无人机的分散化协同控制

协同前提是无人机(UAV)平台间的通信和信息共享,无人机平台之间信息和计算是高度分布的,无人机平台的运动以及通信拓扑的变化,使得集中式协调控制结构很难实现。以最小通信量为基础的分散协同控制具有可扩展性、异构性和动态可重构性等特点,可靠性和鲁棒性较好。针对多无人机平台分散化协同的特点和要求,建立了集中和分散相结合的多无人机平台协同控制系统结构,集中式任务管理系统主要完成目标分配、通信管理和编队管理功能,分散式协同部分主要实现局部任务规划、协调策略及协调控制等功能。分别以多机协同目标跟踪、多机和多编队一致性协调、多机协同编队控制与重构等多无人机平台分散化协同控制技术为应用对象,探讨了分散化协调机制、策略、控制及其与信息之间关系。给出了部分算法的仿真结果。     

多无人机协同航迹规划技术研究

多无人机协同航迹规划是多无人机协同控制的重要组成部分。多无人机协同航迹规划能得到满足安全性、协同性和任务要求的较优航迹,这对提高无人机系统性能有重要的意义。介绍了多无人机协同航迹规划的问题描述和求解结构,总结了在协同规划问题中的约束条件和航迹协调方法,着重阐述了几种在多无人机编队中常用的控制方法。在此基础上,对未来可能的研究方向进行了展望。     

基于层级网络的多无人机自主编队策略

为了研究任意几何形态的无人机自主编队方法,综合运用虚拟结构原理和智能体模型,提出了一种较为通用的基于层级网络的自主编队策略。首先,引入了虚拟领航员结构和无人机智能体模型,并建立了划分等级次序的层级网络;其次,针对假设条件,研究了虚拟领航员的运动规律,并给出了入列及防撞的具体策略;最后,通过系列仿真试验对自主编队策略进行了验证。结果表明,多无人机能够进行固定形态的自主编队并保持稳定,通过合理调整层级关系,无人机还可进行编队重构。     

基于PX4飞控的多旋翼无人机编队跟踪系统设计

为解决单架无人机续航能力不足、执行任务单薄、应用场合受限等问题，目前多无人机协同跟踪具有极其重要的研究价值。以多旋翼无人机为研究对象，设计了一种基于 PX4飞控的多旋翼无人机协同编队系统。利用飞控底层软件，将设计的制导律进行移植，通过ROS系统对无人机进行外部控制，各个僚机和长机之间能够实时获取其他无人机位置，然后通过控制器得到指令速度，从而形成预设跟踪编队。仿真实验结果表明，整个编队系统对目标的跟踪精确有效，并且所设计的制导律可以在PX4飞控架构下实现对地面目标的编队跟踪，提高了多旋翼编队跟踪系统的稳定性。     

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。     

基于分布式自适应的多智能体容错一致性控制

针对"领航者-跟随者"的多智能体编队，由于领航者系统出现故障引起编队通讯中断而不能完成任务的问题，提出了一种基于一致性理论的分布式自适应控制方法，用于解决该问题。首先，以一个位于顶点的智能体作为领航者，其余3个位于同一条线上的智能体作为跟随者，由此所构成的三角形编队作为被控对象。其中，领航者速度方向作为编队的前行方向，跟随者位于领航者之后。其次，基于图论，对智能体局部信息参数进行分布式自适应更新，并设计分布式自适应控制律，用于弥补多智能体编队中领航者故障所造成的影响。同时，根据相邻智能体的局部信息，设计整体分布式自适应容错控制律，进一步通过构建合理的Lyapunov函数，证明所设计控制器的稳定性，以及"领航者-跟随者"之间相对横向以及相对纵向的距离误差均收敛于固定常数。最后，仿真验证表明：所提出的自适应控制方法具有良好的鲁棒性，这也为工程实践提供了理论依据。     

有人/无人机协同作战运用研究现状与展望

有人/无人机协同是未来作战样式的重要发展方向,对于加快发挥无人机装备的作战价值,与有人机形成优势互补、协同高效的作战体系具有重要意义。首先,总结了近年来国内外在有人/无人机协同作战方面的重点研究项目进展;然后,阐明了有人/无人机协同作战的协同关系与指挥架构,并从规划控制的角度梳理了该领域涉及的关键技术(主要包括协同任务分配、协同航迹规划以及协同飞行控制);最后,对未来有人/无人机协同作战运用的研究发展方向进行了总结和展望。     

影响图决策方法在编队协同空战中的应用

针对空战环境下出现的大量不确定信息,将影响图决策方法和多Agent系统理论引入到编队协同空战决策研究中,把编队看成一个多Agent系统,编队中的长机和僚机都看成是Agent,利用影响图对多Agent系统进行建模,实现了编队中长机、僚机在不确定空战环境下做出结果最佳的决策。仿真结果表明了决策的有效性。     

面向智能空战的它机协同试飞验证方法

为验证无人机自主协同算法在空战环境下的适用性，提出了一种高等效的它机协同试飞验证方法。根据算法功能实现的需求，以成熟的民用固定翼无人机平台为基础进行改装，搭建它机试飞平台，对真实空战环境开展模拟和等效设计。以四机协同编队算法为例，在试飞平台上移植算法程序，开展相关科目试飞验证。当需要验证不同控制算法时，无需针对它机试飞平台开发控制策略，只需修改控制算法即可。试验结果表明：编队综合误差较小，算法能够实现无人机编队的稳定控制；同时，它机协同试飞验证方法因其迭代速度快、安全稳定性高、成本低等特点，可用作中间阶段算法的前置试飞手段，为算法的开发迭代提供有效验证。     

无人机系统的安全性与危险源分析

无人机系统的战术性能及优势将使其在未来高技术战争和民用航空中发挥越来越重要的作用。然 而,由于有人机与无人机飞行事故的特点不同,使得有人机的安全性分析与管理措施不完全适用于无人机系 统。首先,对无人机系统的飞行事故进行统计分析,得出无人机系统事故的特点;然后,合理借鉴有人机的安全 性分析,定义无人机系统的安全性,提出无人机系统事故的严酷度等级划分及相应的危险可接受度;最后,从设 计、机组训练及使用操作三方面进行危险源分析。本文提出的无人机系统不安全事件发生可能性等级划分和 危险源定性分析,可为后续无人机安全管理框架的构建奠定基础。     

太阳能/氢能无人机总体设计与能源管理策略研究

针对小型低空长航时电动无人机需求,给出了太阳能/氢能混合能源动力系统集成方案和小型低空长航时无人机构型。针对典型任务剖面,综合考虑太阳能电池和氢燃料电池特性,提出了一种考虑全机重量能量耦合关系的总体设计方法和任务剖面驱动的能源管理策略;建立了能源系统模型,给出了能源控制流程,开发了能源管理仿真平台。以1.5 kg任务载荷为例,完成了无人机总体方案设计,仿真分析了各种能源特性对飞行结果的影响。结果表明:能源管理策略能够根据任务剖面的要求合理配置能源系统的功率,满足各阶段的功率需求;无人机在冬至日航时为21 h、夏至日可实现跨昼夜飞行;在能源系统重量相同情况下,该混合能源无人机的航时分别是纯锂电池无人机和燃料电池无人机的5.5倍和1.2倍。     

多无人机监控系统人机交互界面研究

首先从人机权限方面考虑,提出基于三级自主等级以上的无人机系统,分析典型无人机作战任务下各操作项自动化程度、复杂性等信息,得出多机监控能力下操作员角色需向指挥员转变。然后以四机监控为例,通过设计人机智能认知信息架构,建立操作员意图识别模型,采用空域页面布局切换和时域页面智能推显等形 式进行人机交互界面设计,实现单操作员对多架无人机的监控。最后在飞行模拟器环境下进行了多机监控仿真测试,测试结果证明本文设计的人机交互界面合理可行。     

基于 LSTM的飞控系统状态监控

监测飞控系统状态参数是保证无人机飞行安全的重要手段。针对无人机飞控系统的组成特点和飞行控制律,设计并构建了基于长短期记忆网络(Long Short Term Memory Network,LSTM)的飞控系统状态监控模型。首先,利用无人机历史飞参数据训练模型,建立输入飞参数据与状态参数的回归映射关系;然后,利用训练好的网络模型,实时预测飞控系统的状态参数,通过对比实测值与预测值之间的差异,实现飞控系统的状态监控。选取无人机飞参数据进行实验,基于 LSTM的算法比反向传播神经网络(BPNN)、支持向量机(SVM)预测精度高,MSE平均值分别低 0.01和 0.26,MAE平均值分别低 0.05和 0.12。结果表明,所提出的方法能够有效监控飞控系统,为无人机飞行管理决策提供数据支持。     

基于 ABMS的无人机编队协同制空任务效能评估

无人机是海空作战的重要力量,制空作战是未来无人机的重要任务之一。为研究无人机编队协同制空作战的制胜机理,评估无人机编队协同制空作战效能:首先,对无人机编队协同制空任务进行分析,明确典型作战过程;然后,采用基于 Agent的建模与仿真(Agent-basedmodelingandsimulation,ABMS)方法,构建攻击型无人机、预警型无人机和空空导弹的 Agent模型,开展多无人机协同制空作战仿真和效能分析。结果表明,无人机探测距离、编队内攻击型无人机的数量,以及编队内有无预警型无人机,这些都将对作战效能产生重要影响,该结论可为无人机协同作战运用提供参考。