基于扰动观测器的无人机固定时间编队协同控制

针对无人机的编队控制问题,基于虚拟领航者编队方法,提出了 1种基于固定时间超螺旋干扰观测器的反步控制策略。首先,设计了 1种固定时间超螺旋扰动观测器,以保证在固定时间内,对无人机编队机动所受扰动的快速观测;其次,针对编队控制问题,设计了基于超螺旋扰动观测器的反步控制策略,该控制器显著降低了抖振效应;然后,使用李雅普诺夫理论和固定时间理论,分析了控制策略的固定时间稳定性;最后,通过仿真算例验证了所提出的控制策略的有效性与可行性。     

基于滑模的多无人机系统协同编队控制

针对具有非完整约束的多无人机系统编队控制问题，提出了一种基于滑模的协同编队控制算法。控制目标是使多无人机系统能够收敛到期望编队，并且能够跟踪上期望的运动轨迹。在领导-跟随结构中，编队的期望运动轨迹由一个动态的虚拟领导者来表示，仅部分跟随者先验已知虚拟领导者信息，并且所有跟随者之间只能局部交互信息。首先，采用分布式状态观测器，使所有跟随者能够在有限时间内估计出虚拟领导者的状态。然后，利用该观测器的估计状态，提出了基于滑模的协同编队控制算法。最后，基于李雅普诺夫稳定性理论证明了多无人机系统的稳定性,并且通过5架无人机的仿真验证了所提算法的有效性。     

基于相对方位信息和单间距测量的多智能体编队协同控制

由多个载体组成的多智能体系统对复杂环境具有更高的适应性,能够完成传统单个载体无法完成的任务。针对多智能体编队集结与队形移动跟踪问题,提出了一种改进的多智能体编队协同控制新算法。首先,以拒止环境下跟随智能体仅能通过光学传感器测量相对方位信息为任务背景,针对"领导者——第一跟随者"结构的多智能体编队,提出了基于相对方位信息与单间距测量的控制器,使得第一跟随者智能体可以追随移动的领导者智能体,并且可以通过改变与领导者智能体的间距对编队整体队形进行缩放控制。其次,提出一种了改进的分布式控制律,使得其他跟随者智能体可以仅通过两个相对方位信息完成编队飞行。然后,根据Lyapunov第二方法,构建了系统的能量函数,验证了所提出算法的稳定性。最后,通过数值仿真实验对所提算法进行了验证。仿真结果表明,基于该控制律多智能体系统能够完成编队集结、队形缩放和编队飞行的任务。     

面向无人机空中加油紧密编队的鲁棒控制方法

针对无人机空中加油紧密编队系统鲁棒控制问题，提出了一种基于障碍函数的自适应干扰观测器的分布式鲁棒编队控制方法。对固定翼无人机外环动力学模型进行转换，构造了具有非匹配和匹配扰动的二阶多体系统简化模型，并基于障碍函数设计了相应通道的自适应干扰观测器；利用邻机状态信息定义了相应的一致误差函数，在此基础上，基于编队系统通信拓扑结构，引入干扰补偿机制，开发了空中加油无人机紧密编队系统分布式鲁棒控制器，以实现理想的异构无人机编队跟踪控制性能。基于Lyapunov稳定性理论，分析了闭环系统的稳定性和收敛性。最后，通过将所提方法应用在由不同型号的1架加油机和2架受油机构成的编队系统上，进行数值仿真验证。所得到仿真结果与理论分析一致，验证了设计的干扰观测器和控制器的有效性。     

基于相对方向的非线性无人机群反步编队跟踪控制

针对具有未知动态模型的非线性无人机群的编队问题，设计了基于神经网络的反步控制策略。首先，通过径向基(RBF)神经网络来逼近无人机的未知非线性动态，增加系统的鲁棒性和抗扰能力；然后，引入方向刚性图理论，结合反步控制策略，设计了仅基于方向信息的无人机群编队分布式控制器，并通过Lyapunov方法证明了控制系统的稳定性；最后，通过Simulink仿真验证了控制器的有效性。     

软管连接约束下的加油机/无人机编队跟踪控制

在自主空中加油任务中,针对受油无人机（UAV）与加油机对接后形成的软管约束下的编队跟踪控制问题,提出一种基于领航-跟随的加油编队跟踪控制方法。首先,建立软管约束下加油编队运动学/动力学模型。然后设计非奇异终端滑模编队快速收敛控制器,以满足软管约束下加油编队的快速收敛需求;再考虑复杂气流和软管未知扰动,结合扩张状态观测器和PI型动态逆控制,设计无人机轨迹跟踪控制器,并基于Lyapunov稳定性分析证明闭环系统可实现有限时间的快速稳定。最后,通过数值仿真来验证所设计加油编队控制方法的有效性。     

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。     

无人机编队构成的分散最优控制方法研究

针对无长机带领、具有固定无向通信拓扑的无人机编队构成控制问题,提出了一种基于"相邻"无人机状态反馈的分散最优控制方法。该方法采用Laplacian矩阵描述编队通信结构,以"相邻"无人机与编队构型间的相对状态误差构建分散最优控制模型,并通过求解具有LMI约束的线性目标最优化问题得到编队各无人机的分散最优控制律。该方法使得多无人机在分散协同的前提下,基于局部信息快速准确地形成预定编队构型,达到运动方向和速度的一致性。仿真实验验证了该方法的有效性。     

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。     

联合连通拓扑下多无人机编队控制

针对在联合连通拓扑条件下的多无人机系统,研究了具有二阶动力学系统模型的多无人机系统时变编队控制问题。基于一致性理论,设计了一致性控制器,将联合连通拓扑条件下的编队控制问题简化为低阶时间平均系统的渐进稳定性问题。利用Lyapunov函数证明了所设计的控制器能够实现编队控制,并利用线性矩阵不等式(LMI)方法给出了控制器的设计算法。在三维空间中,对多无人机系统进行了仿真,验证了所设计的一致性控制器能够使得多无人机系统在联合连通拓扑条件下形成时变编队。     

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。     

无人机-无人车异构时变编队控制与扰动抑制

研究了无人机-无人车异构系统时变输出编队控制与扰动抑制问题，要求多无人机与无人车在受到未知外部扰动的情况下，保持设计的输出时变编队构型。首先，对无人机与无人车进行单体运动学与动力学建模，同时建立扰动模型，并引入代数图论概念，建立异构集群系统的协同控制模型。然后，对各无人机-无人车设计了具有分层架构的分布式时变输出编队控制器，包含基于一致性理论的编队中心估计项和基于内模原理的扰动抑制补偿项。进一步分析异构系统实现输出时变编队的可行性条件，给出了分布式编队控制器的参数选取算法，并证明了时变编队控制器构成的闭环系统的稳定性。最后，通过仿真算例来验证所设计的编队控制器的有效性。     

异构多智能体系统分组输出时变编队跟踪控制

空地协同控制是前沿的热点研究之一,以无人机、无人车为代表的空地智能体动力学模型的差异为研究带来了挑战。研究了高阶异构多智能体系统在有向拓扑条件下的分组输出时变编队跟踪控制问题,提出了虚拟领导者、分组领导者以及跟随者组成的三层协同控制架构。虚拟领导者用于规划整个多智能体系统的状态轨迹,分组领导者跟踪虚拟领导者所提供的轨迹信息,并相互协作以实现分组间的协同配合。跟随者跟踪分组领导者的输出并实现期望的输出编队。在有向通信拓扑结构条件下,基于局部邻居间的相对信息、观测器理论和滑模控制理论构造了控制协议,利用Lyapunov稳定性理论证明协议的有效性。数值仿真结果表明提出的方法能够实现无人机、无人车等异构智能体的空地协同,具有较好的工程应用价值。     

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。     

巡检无人机编队轨迹跟踪控制研究

针对单架无人机在多线电路巡检工程中效率低下的问题,提出一种巡检无人机编队控制巡检方法。针对编队过程中的饱和输入现象,采用领导者-跟随者控制算法进行无人机编队控制;在控制过程中将饱和考虑为干扰量,采用指数收敛观测器对饱和输入量进行估计;在姿态子系统控制中加入指数观测器来设计控制律,提升了编队系统的鲁棒性,最后通过李雅普诺夫稳定性分析判断系统最终达到渐近稳定。仿真结果表明了所提出控制算法的有效性。     

某小型无人机编队控制器设计及试飞验证

以某小型固定翼无人机作为研究平台,按前向、侧向和垂直方向3个通道设计僚机编队控制器.利用自动驾驶仪的航路飞行模态简化侧向通道编队控制器的设计,并采用在长机航向角发生较大变化时加入基于视线方位角的方法,使僚机保持编队精度.试验结果表明,所提出的编队算法是可用的,并能够很好地控制无人机的编队飞行精度.     

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。