四旋翼无人机风场扰动轨迹控制器设计

针对四旋翼无人机飞行时受风场扰动影响大的问题,以及在任务场景中对期望姿态角有约束的要求,提出了一种具有输出指令限制的自适应滑模位置控制器,将位置控制器指令转换成为期望姿态指令后,能够保证所生成的期望姿态有界,且能够有效抑制风场扰动对轨迹跟踪的影响.针对旋转矩阵形式表示的期望姿态指令,设计了一种SO(3)滑模姿态跟踪控制器,并分别用Lyapunov稳定性理论进行了分析,得到了全局稳定性的结论.最后进行了无人机在风场中盘旋爬升飞行的仿真,结果表明控制器具有较好的轨迹跟踪性能.     

固定翼无人机编队集结控制算法研究

针对固定翼无人机协同作战时的编队集结问题，提出了一种新的路径规划和位置分配方法，并设计了包括航迹跟踪、高度保持和速度控制在内的自动驾驶仪。该路径规划算法通过矩阵迭代得到一组较优的目标点分配方案，满足总航程较小和同时到达约束。根据得到的各无人机飞向目标点的航迹，算出无人机编队集结的代价矩阵。在每架无人机确定了应飞航路后，开始沿航路飞向目标点，在此过程中，纵向采用高度保持自动驾驶仪，横向采用航迹跟踪自动驾驶仪，控制无人机按规定航迹飞行。速度调节自动驾驶仪可根据速度指令调节油门大小加减速，跟踪上目标速度，进而实现编队集结。仿真结果验证了所提出的编队集结控制方法的有效性和可行性。     

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。     

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。     

目标短时遮挡下的光电平台目标跟踪预测与控制

无人机在高空飞行并跟踪地面目标的过程中,当目标受到障碍物遮挡,会导致跟踪失败。本文建立了目标相对无人机的运动模型,设计了基于卡尔曼滤波的目标预测器,并在目标遮挡发生时利用目标角位置预测值以及姿态锁定回路实现了对目标的预测跟踪。本文运用相似性原理设计了室内目标跟踪场景。仿真和试验证明,本文所设计的预测器能较好的预测目标角位置,与控制回路相结合能克服短时间的目标跟踪丢失。     

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。     

无人机跟踪运动目标航迹规划算法

对无人机跟踪运动目标的原理进行了分析,设计了跟踪系统的动力学模型,提出了一种基于切线法的航迹规划算法。在动力学约束条件下实现了对无人机的航迹、速度、加速度等的最优控制,从而解决了无人机跟踪运动目标问题,并给出了算法的具体设计步骤。仿真结果表明,该算法能够快速、有效地为无人机规划出跟踪运动目标的最优航迹。     

固定翼无人机紧密编队的鲁棒协同跟踪控制

固定翼无人机（UAV）具有典型的欠驱动、非线性等特点,导致航点自主跟踪设计难度大,同时紧密编队飞行过程中无人机之间运动耦合与气动干扰明显,进一步增加了高性能控制设计难度。为此,本文针对固定翼无人机紧密编队飞行的航点自主跟踪问题,综合考虑轨迹平滑性、运动协同性和跟踪鲁棒性等需求,依托全驱系统建模方法提出了一种多层次鲁棒协同跟踪控制架构。该架构包括上层运动规划、中层协同滤波及底层鲁棒协同跟踪控制3个核心部分。上层运动规划根据离散航点指令,融合虚拟结构法和迭代线性二次型优化,实时生成可行、平滑的运动轨迹。在此基础上,为改善跟踪控制的瞬态性能,引入分布式协同滤波思想,对规划轨迹进行滤波处理,生成每架无人机个体的参考信号。最后,考虑到紧密编队中气动耦合与系统不确定性等挑战,设计了一种基于不确定性及干扰观测器的鲁棒协同跟踪控制方法,实现了编队轨迹的精确跟踪以及队形的可靠保持。所提出的鲁棒协同跟踪控制架构考虑了紧密编队飞行中的多种约束与挑战,实现了编队运动规划与跟踪控制的综合设计,可以有效提升系统自主性、协同性和鲁棒性。最后,通过5架固定翼无人机的紧密编队飞行仿真对所提方法进行综合测试,验证了方法的...     

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。     

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。     

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。     

基于高增益观测器的四旋翼无人机轨迹跟踪控制

为了实现四旋翼无人机对给定姿态的快速跟踪,基于Terminal滑模控制方法设计了一种四旋翼无人机的姿态控制器,在设计滑模面时引入非线性函数来保证跟踪误差在有限时间内收敛。考虑在线速度未知的情况下,通过设计高增益观测器来对无人机速度进行观测,并利用所观测的信号设计位置控制器。最后利用Lyapunov理论证明了系统的稳定性。仿真结果表明,四旋翼无人机在线速度不可测的情况下,仍可进行轨迹跟踪控制。     

考虑多边界状态约束的飞翼布局无人机姿态控制

以大展弦比飞翼布局无人机为研究对象,针对强扰动环境下多边界状态约束时的飞行姿态控制问题,提出一种指令-控制律联合限制的全状态约束控制方法。该控制方法分别独立设计了指令边界限制器、过渡指令产生器和指令跟踪控制器3个部分。首先,基于无人机动力学特性设计的指令边界限制器,利用无人机的各个状态边界来限制姿态控制器的指令,实现了将非受控状态的约束问题转化为受控状态的约束问题;其次,基于"安排过渡过程"的思想并考虑约束限制环节,设计了过渡指令产生器,为无人机在线生成从当前姿态到期望跟踪姿态的过渡指令;最后,基于障碍Lyapunov函数和扩张状态观测器,设计了指令跟踪控制器,使无人机能够克服干扰且快速稳定地跟踪过渡指令。通过采用Lyapunov稳定性理论分析,该控制方法能够保证姿态跟踪误差收敛有界,且始终处于给定区间内部。仿真结果表明,该控制方法能够保证无人机飞行状态在不超出约束边界的同时,实现对姿态指令的准确跟踪。     

基于改进A^*算法的无人机快速轨迹规划方法

针对旋翼无人机在三维障碍物环境中自主飞行时路径搜索速度慢、轨迹生成通常忽略无人机动力学特性的问题,发展一种基于改进A^*算法并同时考虑无人机动力学特性和运动学性能的快速轨迹规划方法。首先,在三维障碍物环境中运用改进A^*算法通过剔除部分网格节点降低A^*算法的节点计算量,提升算法的路径搜索速度;其次,以最小化飞行轨迹的四阶导数作为目标函数,以路径点处的位置、速度、加速度等各阶导数作为约束条件优化飞行轨迹;最后,在三维障碍物环境中对比A^*算法改进前后的路径搜索结果,并对优化的飞行轨迹进行仿真飞行测试。结果表明:改进A^*算法大幅降低了A^*算法的节点计算量,显著提升了路径搜索速度;且无人机能够始终以较小位置误差沿优化轨迹光滑连续飞行。     

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。     

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。     

四旋翼无人机非奇异终端滑模位置控制器设计

针对四旋翼无人机存在模型不确定性、在野外飞行时易受外界环境干扰问题,首先采用牛顿-欧拉法进行系统建模;然后按照内外环控制结构,外环位置控制器输出姿态指令作为内环姿态控制器的输入,内环采用串级PID控制器,重点针对外环设计了一种非奇异终端滑模控制器,并基于Lyapunov理论证明了位置子系统的稳定性,得出系统误差能够在有限时间收敛到0的结论;最后,通过定点控制和轨迹跟踪仿真,表明控制器具有较快的响应速度和良好的抗干扰性能,能够快速精确地进行轨迹跟踪。     

基于能量优化的无人机机动轨迹生成方法

基于能量优化的无人机机动能够使无人机在不失去决定性位置优势的情况下获取相对于对手的能量优势，足够的能量优势可转换为有效的位置优势，有利于无人机在空战中随时改出当前机动并投入下一机动动作，对于无人机获取空战胜利至关重要。开展了基于能量优化的无人机机动轨迹生成方法研究，通过在无人机机动飞行包线内设计合适的机动指令，使得无人机能量性能指标最优。以上升转弯机动为例进行了机动轨迹生成的详细设计，并与常规上升转弯机动轨迹生成结果进行对比，仿真结果显示所设计的机动动作完成时间缩短了28.6%~83.8%，总能量变化减少了64.7%~70.1%，实现了无人机机动飞行的能量优化。