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针对多无人机(UAV)集结期望的队形和达到稳态速度缓慢影响作战效率,基于反步推演法设计了一种协同导引控制律,用于解决多无人机快速队形重构和快速达到稳定状态。本文以一架虚拟长机为中心,3架僚机在3个顶点组成的三角形编队作为被控对象,且长机的速度方向作为编队的前行方向,僚机跟随长机编队飞行。采用长机导引机制,建立每架僚机的误差动力学模型;基于图论建立任意两架无人机之间的通讯模式,通过反步推演法得到多无人机编队队形保持的导引控制律。通过构建合理的Lyapunov函数,证明所提出的控制方法在编队集结和队形保持的有效性,同时将所提出的方法与模型预测控制(MPC)方法和拉普拉斯方法进行对比,更进一步验证所提方法有效性。仿真结果表明:每架无人机不仅能够按照期望的队形飞行,而且以动态响应快和稳态误差小收敛于虚拟长机的运动轨迹。 相似文献
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无人机近距编队飞行建模与仿真 总被引:1,自引:0,他引:1
无人机编队飞行有着单架无人机无法比拟的优点,但属于较新的研究领域。从无人机未来发展需求出发,根据近距编队的特点,提出了一种近距编队控制方法,并以双机近距编队为基础对控制律设计和算法实现进行了研究。通过建立僚机旋转参考系下的双机编队相对运动模型,同时考虑长机翼尖涡对僚机产生的气动耦合效应,基于PI控制设计了一种无人机近距编队飞行控制器,通过仿真验证和比较分析,证明僚机可以很好地跟随长机的机动保持编队构型,验证了提出的编队飞行控制方法的可行性和有效性。 相似文献
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基于自适应方法的多无人机编队队形控制 总被引:2,自引:2,他引:0
针对"长机-僚机"近距编队队形因风场扰动而不能保持期望队形的问题,首先,提出了一种自适应队形保持控制的方法,该方法可用于抵消因风场不确定性对无人机的横侧向和前行方向所产生的距离误差,同时能够保持无人机编队稳定飞行。其次,由于风场的不确定性会引起"长机-僚机"之间的动力学发生变化,因此设计了一种基于"长机-僚机"相对运动模型的自适应控制律用以估计风场在3个方向的大小,进而控制无人机之间的相对运动以消除风场不确定性所产生的距离误差并保持速度的一致性,最终实现保持期望的队形。再次,通过构建合理的李雅普诺夫函数,证明无人机编队在风场干扰下能够保持编队稳定飞行,同时"长机-僚机"之间相对横向、横侧向以及纵向的距离误差均接近零。最后,通过仿真验证:所提出的自适应控制方法具有良好的鲁棒性,这为工程实践提供理论依据。 相似文献
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应用极值搜索算法优化无人机近距离编队飞行 总被引:2,自引:0,他引:2
针对无人机近距离编队飞行问题,采用极值搜索算法.解决其中僚机所需动力最小化的控制问题。在近距离飞行编队中,充当僚机的无人机会受到前面长机产生的旋涡力的影响,旋涡力是两飞机间距离的函数,以僚机的俯仰角作为搜索目标,寻求两无人机问的最大旋涡力.使得僚机所消耗动力最小,从而构造出最优的飞行编队结构。通过仿真.验证了所设计的控制方法能够极大地节省僚机的能量。 相似文献
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基于MAS的无人机编队飞行智能优化控制 总被引:3,自引:1,他引:2
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。 相似文献
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针对传统UAV编队控制律显式考虑约束能力不强的不足,基于预测控制方法和虚拟结构控制策略,设计了一种分布式编队控制律。该控制律能显式地考虑各种约束,每个UAV仅需要滚动求解有限时域优化问题得到自身控制输入,提出了一种简单的代价惩罚的方法实现障碍规避,并将优先级策略引入UAV之间避碰中。仿真结果表明,所设计的编队控制律具有... 相似文献
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针对四旋翼无人机在编队飞行执行任务时可能遭遇障碍物问题,考虑多无人机避障及机间避撞的需求,提出 1种基于零空间方法的四旋翼无人机避障与协同编队控制算法。首先,建立四旋翼无人机动力学模型,并建立虚拟控制量简化控制模型;其次,基于零空间方法进行避障与协同编队控制算法研究,将无人机任务执行分解为目标趋向任务、避障避撞任务和协同编队任务,并根据优先级进行任务融合得到期望速度;再次,基于 PID方法设计控制律;最后,通过仿真验证所提控制算法的有效性。所提方法可保证四旋翼无人机在编队飞行中遭遇障碍物时的飞行安全。 相似文献
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无人机自由编队飞行的补偿模糊神经网络控制 总被引:1,自引:0,他引:1
为了克服当前提出的无人机编队飞行的不足,提出一种新的无人机编队飞行概念——自由编队飞行,制定了相关的避让规则,用补偿模糊神经网络进行训练,实现自由编队飞行的补偿模糊神经网络控制。仿真显示,编队飞行的飞机能按照规则自主改变航路进行避让,表明了该方法的有效性。 相似文献
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无人机近距离编队飞行模型建立及控制器设计 总被引:1,自引:2,他引:1
针对无人机编队飞行问题,提出了无人机近距离编队飞行的建模方法。采用全状态量反馈.同时将气动干扰作为非线性反馈,设计出一套适用于无人机近距离编队飞行的自动驾驶仪。通过仿真验证,表明此控制器能较好地稳定优化后的编队飞行结构,并具有良好的鲁棒性。 相似文献
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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。 相似文献
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研究在Simulink下进行无人机自主飞行全程仿真的方案,用Aerospace模块建立无人机的非线性数学模型,以Simulink的使能模块构造内回路控制律,Stateflow实现外回路的制导、导航模块,并使用仪表模块和虚拟现实模块实现实时监控,可以搭建出完全基于Simulink的模型,能够实现控制律和控制策略的仿真验证。无人机的多模态仿真结果说明Matlab/Simulink下实现飞行控制全程仿真的有效性。 相似文献
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基于改进一致性算法的无人机编队控制 总被引:1,自引:1,他引:0
编队飞行是指多架无人机保持以一定队形进行飞行的状态,相比于单架飞机执行任务,无人机编队能够增加搜索面积,提高飞机飞行性能,增大完成任务成功率。编队控制是实现编队安全高效完成指定任务的前提。本文以一致性理论为基础,针对无人机运动模型的特点与实际飞行要求,对基本的一致性算法进行改进,提出了改进一致性无人机编队控制算法。首先利用纵向和横侧向解耦的自动驾驶仪模型给出了无人机的三自由度运动方程,根据机动性与飞行性能要求定义了各方向上的加速度、速度与角速度约束。基于一致性理论,将编队控制分为平面与纵向2个方向进行,在状态控制的基础上,利用各状态变量间的几何关系对无人机运动自由度进行转换,加入编队队形信息,设计了编队控制算法。为了使算法生成的指令信号满足约束条件,提出了"最小调整"约束条件处理策略。依据粒子群算法对各无人机的爬升加速度进行优化,以避免机间碰撞。仿真结果表明:提出的编队控制算法具备编队成形与变换功能,能够使无人机编队状态快速收敛到指定值,且保持指定队形,无人机飞行状态满足所有约束条件。 相似文献