基于零空间方法的四旋翼无人机避障与协同编队控制

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。     

基于自组网策略的多机编队与防撞任务研究

近年来多旋翼无人机编队飞行技术取得了巨大的突破,将无人机技术与自组网技术相结合将会促进无人机集群技术的发展。为了促进无人机编队飞行技术的发展,以5架六旋翼无人机为研究对象,重点研究了基于自组网策略的多旋翼无人机队形组成、队形保持、队形重构以及飞行过程中的避碰策略,设计了数据闭环的地面编队控制软件并进行试飞验证。测试结果表明,该数据闭环地面编队控制软件稳定可靠,实现了编队队形组成、保持、重构以及在队形变换过程中的机间避碰等功能,对多旋翼无人机编队飞行工程化实现具有一定的参考价值。     

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。     

基于Leader-Follower的多无人机编队轨迹跟踪设计

针对四旋翼无人机（UAV）群在轨迹跟踪过程中易受外界干扰而引起跟踪误差的问题，设计了基于Leader-Follower的多无人机协同编队轨迹跟踪控制方法。在该系统中，首先通过积分反步法（IBS）对所建四旋翼飞行器模型设计Leader无人机的轨迹跟踪控制器。其次设计了滑模控制（SMC）器，以控制Leader与Follower无人机实现期望的编队队形并同时跟踪参考轨迹。然后通过数值仿真验证了算法的有效性，仿真结果表明，系统具有良好的控制精度。最后通过视觉定位系统进行实验，结果表明所设计的控制器能够实现多个无人机轨迹跟踪和编队控制，所设计的算法具有可行性。     

无人机近距离编队飞行模型建立及控制器设计

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。     

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。     

鸭式旋翼/机翼无人机飞行动力学建模与分析

针对鸭式旋翼/机翼无人机兼有直升机和固定翼机飞行特性的特点,对其飞行动力学模型进行了理论建模与分析研究。应用动量理论建立了旋翼/机翼尾迹模型,分析了旋翼/机翼尾迹对鸭翼、平尾等气动部件的干扰特性,建立了直升机和转换飞行模式受旋翼/机翼尾迹干扰影响的动力学模型以及固定翼飞行模式的动力学模型。提出了各飞行模式的配平策略,使用Matlab工具箱函数简化了平衡特性计算和模型线性化过程,并进行了不同飞行模式、典型飞行状态的纵向运动稳定性分析。结果表明所建立的模型能够反映该类鸭式旋翼/机翼无人机各飞行模式的典型特性,并可用于飞行控制系统设计。     

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。     

无人机近距编队飞行建模与仿真

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。     

一种基于一致性的四旋翼无人机编队避障方法

针对一致性方法无法实现四旋翼无人机编队避障的问题,在航迹规划空间中引入势场来避免编队无人机间和编队无人机与障碍物间发生碰撞。以一致性方法为基础引导四旋翼无人机形成期望队形,为提高算法的收敛速度并且避免四旋翼无人机之间发生碰撞,增加了目标点的引力场和无人机间的斥力场;为有效避开外部环境中的障碍物,增加了障碍物的斥力场,并且构建了四旋翼无人机编队避障控制协议。仿真结果表明,新构建的控制协议能够引导编队无人机有效避开障碍物,并且能够恢复预期编队队形。     

多无人机编队飞行气动耦合仿真

针对多无人机紧密编队飞行中的气动耦合问题,提出了一种基于涡流模型分析和计算流体力学(CFD)仿真相结合的气动耦合研究方法.该方法首先在分析长机尾涡对僚机产生诱导速度的基础上,分别建立了僚机气动增量、两机相对位置及相对方位的数学模型,进一步通过仿真计算得到编队飞行时的最佳间距,最后利用CFD对长机与僚机间的气动耦合效应进行了仿真.结果表明:X-47B无人机按此间距编队飞行时,僚机的升阻比从5.4774提高到7.2231.     

多无人机编队队形保持优化控制仿真研究

采用多无人机编队保持队形的优化控制可以通过调节较少参数使各无人机能够精确跟踪领航无人机,达到稳定编队队形的目的。以简化的自动驾驶仪模型作为编队保持控制系统的内回路,基于以长机为参考的旋转坐标系建立相对运动学模型,采用全局渐近稳定控制方法设计了多无人机编队保持控制器。经过仿真验证,该控制器实现了长机在三维空间机动飞行时僚机能够迅速跟踪长机并保持编队队形的稳定,且响应速度和跟踪精度较为理想。仿真结果表明,该控制器能够实现多无人机编队队形在三维空间下的保持。     

基于滑模干扰观测器的无人机编队动态面控制

针对采用虚拟结构法无人机编队中的不确定性问题,提出了一种基于滑模干扰观测器的编队控制器设计方案。采用滑模干扰观测器对汇总不确定项进行估计和补偿。在此基础上,采用动态面控制(DSC)算法设计了每架无人机的三个通道的编队控制器,克服了反演控制算法的"微分膨胀"影响。利用Lyapunov稳定性理论分析了控制参数的选取条件,保证了闭环系统是半全局一致最终有界的,且编队跟踪误差最终足够小。以5架小型无人机构成编队为例开展了编队飞行仿真分析。仿真结果表明,基于滑模干扰观测器的动态面控制算法保证了编队控制系统的控制精度和鲁棒性,有效地克服了不确定项的影响。     

多模式下无人机紧密编队飞行控制仿真研究

针对复杂场景下固定翼无人机紧密编队的飞行控制问题,提出了使用三种不同飞行模式的控制策略以及对应控制参数的优化整定方法。首先建立了考虑涡流效应的紧密编队飞行非线性模型,然后针对不同飞行场景设计了协同飞行模式、队形变换模式和花式飞行模式,最后使用爬山-遗传算法对编队控制器的参数进行了优化。仿真结果表明,所设计的编队控制方法和优化参数可以稳定并有效地进行不同模式下的无人机编队飞行控制。     

四旋翼无人机流场及气动干扰数值模拟研究

主要研究了一般的四旋翼无人机在悬停和前飞状态下的流场数值模拟方法和前飞状态下的气动干扰。以普通"十"字构型布局的四旋翼无人机为例,建立了基于CFD的网格分区、旋转网格和雷诺时均方程等高精度算法的流场数值模拟方法,并进行了试验验证。以此为基础,进一步对四旋翼无人机在不同前飞状态下的气动干扰进行数值模拟,以加深理解四旋翼飞行器的空气动力学特性,可为其总体气动布局设计和飞控设计提供气动力变化规律支持。     

无人机编队飞行技术的研究现状与展望

无人机编队飞行是无人机及其应用技术发展研究的新热点.在分析无人机编队飞行特点的基础上,阐述了无人机编队飞行原理与方法的研究现状,并展望了其今后的主要应用前景.     

基于预设性能的四旋翼无人机编队安全控制

针对四旋翼无人机编队系统存在模型不确定性、未知外部干扰与内部碰撞等问题,提出一种基于预设性能的安全控制方法。首先使用预设性能函数结合误差转换方法,将防止内部碰撞的不等式约束问题转换为无约束问题。同时针对模型中的不确定项,使用神经网络进行逼近;针对神经网络逼近误差与未知外部干扰组成的复合干扰,使用非线性干扰观测器进行估计,并分别设计位置与姿态子系统控制器,避免了编队内四旋翼无人机的碰撞。然后借助Lyapunov方法证明了闭环系统所有信号的收敛性。最后通过数值仿真验证了所提控制方法的有效性。     

无人机编队的高阶滑模控制方法研究

在未知干扰环境下,对无人机编队飞行的稳定性和精度提出了更高的要求,采用常规滑模控制的编队算法由于"抖振"等问题,不适应高精度和稳定性的要求.针对此问题,提出了一种基于高阶滑模控制的编队飞行控制方法,以三架无人机编队为例,建立了三维空间高阶滑模控制编队控制模型,实现了长机的航路跟踪及僚机的编队队形控制和保持.仿真结果表明...     

倾转三旋翼无人机纵向推力矢量控制研究

针对倾转三旋翼无人机纵向姿态控制问题开展研究,结合倾转三旋翼无人机构型的特殊性,提出了一种基于推力矢量控制的纵向姿态控制策略,同时基于新型的推力矢量控制方法设计了更高效的倾转三旋翼无人机操纵机制;采用牛顿-欧拉法对倾转三旋翼无人机进行动力学建模分析,通过对机翼采取分段分析的方法,设计了旋翼/机翼下洗载荷模型,并进行了仿真和实地飞行试验。试验结果表明,所提出的纵向姿态控制策略,能有效提高无人机飞行效率,具有更强的速度响应能力,提高了飞行过程中的可靠性和安全性。