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。     

未知区域无人机协同搜索方法及效率分析

随着无人机技术的广泛使用,利用多架次无人机集群的自主协同控制,对某片区域进行覆盖侦察和目标搜索成为该领域的热点和难点问题。本文基于Voronoi图构型的多无人机区域覆盖模型实现了对未知区域的搜索覆盖面积和搜索时间的优化部署,基于概率地图信息更新融合的协同搜索策略实现了无人机自主协同控制,最后利用Matlab平台仿真并比较了不同情况下无人机集群搜索的效率。     

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。     

集群无人机队形重构及虚拟仿真验证

队形重构是集群无人机（UAV）控制的重要问题，指无人机按照要求安全、无碰撞地从一个队形变换到另一个队形，其难点在于快速规划最优安全轨迹并控制无人机进行轨迹姿态的高精度跟踪。针对集群无人机队形重构的上述问题，首先，基于CAPT（Concurrent Assignment and Planning of Trajectories）算法，解决了多无人机的目标分配和轨迹生成的实时性问题，实现了集群无人机的最优安全路径规划；其次，提出一种有限时间多变量积分滑模连续控制算法，解决了无人机轨迹姿态的高精度跟踪问题，并通过MATLAB仿真验证了该控制算法的有效性；最后，为了更加真实直观地演示无人机三维仿真效果，建立了基于Gazebo-ROS的无人机仿真平台，实现了12架四旋翼无人机队形重构"建模-仿真-可视化"的一体化仿真演示，验证了上述路径规划算法和轨迹姿态控制算法的有效性。     

人工势场与虚拟结构相结合的无人机集群编队控制

采用人工势场法进行无人机集群编队控制时,无人机集群通常难以准确地到达期望位置,且容易陷入局部极点问题。针对上述问题,提出一种人工势场与虚拟结构相结合的无人机集群编队控制方法。在三维空间中设立虚拟结构质点,并将其分为编队参考点和目标参考点两部分,通过建立集群个体间以及个体与编队参考点之间的人工势场,使得无人机集群在该势场作用下以编队参考点为参考形成预设编队,再通过建立目标参考点和编队参考点之间的人工势场,使得无人机集群在该势场作用下跟随编队参考点轨迹到达期望位置。仿真结果表明,在随机的初始位置条件下,无人机集群可以跟随编队参考点快速形成预设编队,并准确地到达期望位置。     

基于群智机理的集群防碰撞控制

在执行作战任务以及民用中,无人机集群由于具备高可靠性和高效费比的特点而受到广泛关注;随着城市低空空域的开放,作战环境的动态复杂性剧增,对无人机集群防碰撞提出了严峻的挑战。针对无人机集群执行任务时的编队个体之间防碰撞以及遭遇突发障碍时的集群防碰撞问题,提出了基于群智机理的集群防碰撞控制方法。通过引入力学概念,设计了集群内部吸引力、排斥力以及编队构型力的模型;通过集群个体间的信息共享以及类脑知识发育,构建了基于群信息共享和类脑反射的无人机防碰撞模型。仿真结果表明：所提集群控制方法提高了集群的集结效率,而且在遭遇突发障碍时能够规避动态障碍,再次完成编队重构;群智机理的引入缩短了无人机集群面临突发障碍时的反应时间。     

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。     

网络攻击下无人机集群安全协同控制技术

文章综述了网络攻击下无人机集群的安全协同控制技术。首先,对无人机集群相关应用背景以及实际应用中可能遭遇的问题进行介绍;然后,对现有的集群无人机协同控制技术进行总结与分析;最后,简单介绍常见的网络攻击类型与目前的安全协同控制研究进展。在此基础上,针对网络攻击下的无人机集群控制技术现状以及关键科学技术难题进行了总结与展望。     

多无人机协同打击制导控制技术研究进展

自杀式无人机具备长时巡航侦察和高速突防打击的特点,为充分发挥其集群进攻优势,突破复杂环境下的协同打击制导控制技术具有重要意义。由单机控制到集群动态协同、由单一约束到时空综合控制是探索时空约束下多机协同控制的基本思路。本文介绍了无人机集群进攻的应用背景,分析了多机协同打击系统发展现状;探究了攻击时间可控制导律、攻击角度可控制导律、时空约束下集群协同制导控制等关键技术;总结了当前无人机协同运用中的不足之处,并对下一步的研究方向进行了展望。本文研究的内容对于集群攻击作战运用及多机协同控制器的设计具有一定的参考意义。     

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。     

蜂群无人机充电排队优化方法

针对蜂群无人机快速充电排队问题，首次提出以平均队列长度和平均等待时间作为蜂群无人机充电排队优劣的评价指标。并通过理论分析和数值计算，在多充电平台的条件下，对蜂群无人机的分布式充电和集中式充电2种充电排队方式进行了比较和分析。得出蜂群无人机在泊松到达的条件下，随着服务强度的增加，评价指标对应的曲线出现了一个交叉点。在这个交叉点前，即服务强度较弱时，集中式充电排队方式优于分布式充电排队方式。在交叉点之后，即随着服务强度的增强，分布式充电排队方式将逐渐优于集中式充电排队方式。本文为蜂群无人机高效地完成任务提供了快速充电排队解决方案。     

集群组合式柔性无人机：创新、机遇及技术挑战

无人机集群是目前飞行器领域研究的前沿方向,基于对无人飞行器的集群化发展趋势和新技术特征分析,聚焦综述了一种结构创新型的组合式柔性无人飞行器。从集群特征出发,阐述了组合式柔性无人机的概念、特点、研究现状、优势及应用设想。面向结构新型智能组合体的研究难点,从总体、气动、结构、能源、控制及通信等方面梳理并分析了组合式柔性无人机发展中亟待解决的关键技术。     

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。     

基于信息预处理的无人机集群协同电子侦察

为了提供长期有效的电子侦察能力,高机动性无人机电子侦察平台需要组成 1个多无人机电子侦察网络。多无人机电子侦察网络在面对复杂电子侦察任务时,需要具有对不同平台电子侦察结果判别和整合的能力。针对传统基于证据理论(DempsterShafer,DS)的协同电子侦察方法中,因为电磁环境的复杂性和基于 DS合成公式对不可靠信息缺少必要的筛除而导致的证据悖论问题,文章提出了基于电子侦察信息预处理的无人机集群协同电子侦察融合判决新方法。该方法对每架无人机的电子侦察信息进行预判断,得到每架无人机电子侦察信息的可信度权值,提出信息融合算法,对预处理后的电子侦察信息进行融合判决。仿真结果表明,该方法可以有效提升对多无人机电子侦察信息的甄别能力,提高无人机集群协同电子侦察性能。     

毫米波波束编码技术在无人机智能集群中的应用

毫米波波束编码技术由于其速率高、抗干扰能力强的优点被认为是无人机智能集群通信网络的重要解决方案。但在无人机智能集群的通信场景中,多种原因造成的机体不稳定抖动会使通信波束产生小角度偏转,引起通信质量的下降,从而影响无人机集群的控制与决策。针对这一问题,提出一种面向无人机集群通信的自适应波束设计方法。首先,根据传感器回传的机体波束抖动情况建立等效信道模型,随后利用量化的信道模型参数建立目标函数并获得理想的波束编码向量,在此基础上利用几何贪婪算法对其进行分解。仿真结果表明,提出的集群波束编码方法能够有效提高均值通信速率,同时相较于其他的系数分解算法,有效降低了计算复杂度。     

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...     

无人机集群研究进展综述

集群行为是一种常见于自然界中鱼群、鸟群、蜂群等低等群居生物的集体行为，生物群中的个体仅依靠局部感知作用和简单的通信规则自主决定其运动状态，并且从简单的局部规则涌现出协同的整体行为。受此启发，提出了无人机集群作战的概念。无人机集群作战是指依靠大量低成本、速度快、适应能力强、易于携带和投射的无人机形成规模优势，从而取得战争的主动权。由于无人机集群技术的重要战略地位，中美俄等军事大国均开始重视无人机集群技术的持续发展。介绍了无人机集群的研究动机，从模型、协议和平台3个角度总结了研究方法，重点分析了几种典型作战模式以及涉及的若干关键技术。综上所述，集群技术在军事方面具有重要的应用价值，必将引领全新的作战模式。     

基于蜂群编队形式的气动耦合优化模型研究

为提高小型蜂群无人机紧密编队协同飞行时的整体气动效率,强化系统作战效能,文中以某蜂群无人机平台为研究对象,对其集群编队飞行时的气动耦合问题进行了深入研究。针对不同作战任务场景,设计了几类以典型长-僚机编队为模块单元的编队飞行结构,利用耦合涡流模型的数值仿真方法,完成了双机编队单元的寻优设计,同时基于双机编队单元优化结果,运用遗传算法,得到集群飞行时,各无人机单元气动增量数据传递信息,并辅以计算流体力学仿真验证,确定了完整的气动数据传递体系。最终建立了多任务、多条件、多目标导向的气动耦合优化模型,实现了集群优化飞行策略方法,达到了作战能力倍增的效果。     

GNSS拒止环境下UAV集群协同导航技术发展现状及分析

随着无人机(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)技术的发展,无人机集群成为近年的重点研究方向。无人机集群协同导航技术能够提升无人机在卫星导航拒止环境下的定位导航能力,成为集群协同技术研究中的一大热点。对现有的导航技术以及集群协同相关技术进行论述,将卫星导航拒止环境下的协同导航技术分为协同组织架构、导航定位方式、机间相对定位、协同定位优化四个方向,并总结了对应方向的发展现状,同时分析了不同场景下的协同导航技术方案,最后阐述了协同导航未来发展的重点方向。     

基于DDPG算法的无人机集群追击任务

无人机的集群化应用技术是近年来的研究热点，随着无人机自主智能的不断提高，无人机集群技术必将成为未来无人机发展的主要趋势之一。针对无人机集群协同执行对敌方来袭目标的追击任务，构建了典型的任务场景，基于深度确定性策略梯度网络（DDPG）算法，设计了一种引导型回报函数有效解决了深度强化学习在长周期任务下的稀疏回报问题，通过引入基于滑动平均值的软更新策略减少了DDPG算法中Eval网络和Target网络在训练过程中的参数震荡，提高了算法的训练效率。仿真结果表明，训练完成后的无人机集群能够较好地执行对敌方来袭目标的追击任务，任务成功率达到95%。可以说无人机集群技术作为一种全新概念的作战模式在军事领域具有潜在的应用价值，人工智能算法在无人机集群的自主决策智能化发展方向上具有一定的应用前景。