应用极值搜索算法优化无人机近距离编队飞行

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。     

无人机自由编队飞行的补偿模糊神经网络控制

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。     

无人机编队飞行问题初探

回顾了国内外无人机的发展历史和近年来的发展趋势，简要介绍了无人机在军事、国民经济和科学技术方面的作用。分析了单架无人机执行任务时面临的问题和编队飞行的优势，介绍了国内外在无人机编队飞行方面的研究状况，同时对保证无人机编队飞行的关键技术进行了探讨和分析。     

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.     

基于改进一致性算法的无人机编队控制

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。     

基于自抗扰控制技术的无人机编队控制器设计

针对无人机编队飞行控制系统,采用长机-僚机结构,建立以僚机速度方向为x轴的固连于僚机的旋转坐标系。根据无人机的自动驾驶仪模型以及两机的编队飞行几何关系,建立了编队运动数学模型,设计了分别适用于无人机航向和速度两个通道的自抗扰编队控制器。仿真结果表明,所设计的控制器可以通过控制编队间距,方便、精准地控制无人机编队飞行,能够实现无人机编队飞行过程中队形的变换和保持,且控制系统结构具有良好的扩充性。这种控制方法超调量小,鲁棒性强,优于传统控制方法。     

多无人机飞行控制系统设计与轨迹规划

为解决无人机单机任务的不足,提出了一种多参数分段式无人机轨迹规划方法,并基于此完成了四种编队队形的设计,设计并实现了多无人机编队飞行控制系统。通过开展编队飞行试验验证发现,轨迹跟踪偏差小于0. 16m,多自由度飞行速度平均误差0. 0093m/s,多无人机间距远大于无人机轴间距的2倍,验证了编队飞行控制系统的有效性。     

基于距离的无人机编队路径跟踪控制

针对复杂通信环境下无人机编队跟踪控制问题，提出了基于距离的无人机编队路径跟踪容错控制方法。基于刚性图编队控制框架，引入距离误差，实现编队控制，并针对无人机编队生成的收敛速度问题，引入预设性能技术，以指定跟踪性能生成无人机编队。针对无人机执行器可能出现的故障，利用自适应滑模容错控制技术，实现具有容错性能的编队控制。考虑无人机在飞行环境中遇到的不确定扰动和模型自身存在的未建模动态，引入神经网络控制器，提高控制算法的抗干扰能力。最后，基于Lyapunov理论证明了所设计编队控制系统的稳定性，仿真验证了控制方法的有效性。     

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。     

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。     

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Stateflow的 无人机多模态控制转换逻辑设计

针对基于Simulink建立的无人机飞行管理系统存在逻辑复杂、全飞行状态航迹仿真建模繁琐等缺点,文章利用有限状态机建立无人机全状态、多种导航控制模态下的控制和逻辑切换流程,并结合飞行管理系统、飞行控制系统和无人机运动学模型建立无人机全状态仿真系统,通过仿真对飞行工作模式的切换效果进行了验证。     

无人机机动轨迹跟踪系统设计

对无人机机动飞行轨迹跟踪系统的内环姿态控制律和外环轨迹跟踪控制律两部分分别进行了设计。利用非线性动态逆方法设计了内环姿态控制律。外环轨迹跟踪控制律采用逆动力学前馈加模糊反馈的控制结构,提高系统对飞行条件及期望轨迹剧烈变化时的跟踪精度。仿真结果表明,所设计的系统能够控制无人机精确跟踪指定的机动轨迹,且相对于固定增益系统具有更好的鲁棒性。     

无人机参数优化自抗扰编队保持控制器设计

针对无人机编队飞行中的队形保持问题,采用结合粒子群算法的自抗扰控制技术对控制器进行设计,使响应过程具有良好的动态品质和较小的稳态误差。建立三维空间内基于相对误差的无人机编队飞行模型,并在此基础上设计了跟踪微分器、扩展状态观测器和非线性状态反馈自抗扰控制器,采用粒子群算法对控制器中部分参数进行优化整定。仿真结果表明,设计的结合粒子群算法的改进自抗扰控制器具有良好的控制性能,能以较高的精度实现无人机编队保持任务。     

Flight safety measurements of UAVs in congested airspace

Describing spatial safety status is crucial for high-density air traffic involving multiple unmanned aerial vehicles (UAVs) in a complex environment. A probabilistic approach is proposed to measure safety situation in congested airspace. The occupancy distribution of the airspace is represented with conflict probability between spatial positions and UAV. The concept of a safety envelope related to flight performance and response time is presented first instead of the conventional fixed-size protected zones around aircraft. Consequently, the conflict probability is performance-dependent, and effects of various UAVs on safety can be distinguished. The uncer-tainty of a UAV future position is explicitly accounted for as Brownian motion. An analytic approximate algorithm for the conflict probability is developed to decrease the computational consumption. The relationship between safety and flight performance are discussed for different response times and prediction intervals. To illustrate the applications of the approach, an experi-ment of three UAVs in formation flight is performed. In addition, an example of trajectory planning is simulated for one UAV flying over airspace where five UAVs exist. The validation of the approach shows its potential in guaranteeing flight safety in highly dynamic environment.     

基于信息一致性的无人机紧密编队集结控制

提出了基于信息一致性的分段式无人机紧密编队集结控制策略,将集结过程分为3步:参考集结点选取和目标集结点分配、形成松散编队以及形成紧密编队。首先,以线切入预定航线的方式计算参考集结点,按照松散编队队形展开生成目标集结点,并利用基于三维距离空间的优化选择算法,将目标集结点快速、准确地分配给每架无人机。然后,使用速度一致性实现向目标集结点定点集结和向松散编队伴航集结,通过非精确的航迹控制快速形成松散编队,提高编队集结的效率。接下来,启动速度、姿态一致性来实现编队最终的精确航迹控制,并逐步压缩编队队形进入紧密编队,避免发生碰撞,完成从松散编队到紧密编队的平稳过渡,同时准确地跟踪预定航线。使用协同修正方法抑制了测量误差、协同误差和通信延迟,提高了紧密编队的稳定性和控制精度。最后,基于MATLAB平台环境对所提三维集结控制策略进行了仿真,验证了其合理性与有效性。     

无人机着陆控制的特征结构配置方法实现

针对无人机纵向着陆系统的控制需求,采用特征结构配置方法的设计方案。阐述了全状态反馈理论基础上的特征结构配置的原理以及根据设计指标确定特征结构配置的方法,并对某型无人机纵向飞控系统动态响应进行分析,给出仿真实例。仿真结果表明,应用特征结构配置方法设计出的控制器,能够使飞机准确地跟踪期望轨迹,满足系统动态性能要求。在工程中具有一定的实用价值