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。     

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。     

弹性飞翼无人机鲁棒姿态控制设计

针对大展弦比飞翼布局无人机的刚体运动与弹性运动耦合动力学模型,提出了一种基于反步法的鲁棒非线性控制方法。该方法考虑了飞翼无人机的非线性因素,将动态面反步控制作为内环控制抵消系统的非线性因素;同时考虑系统实际存在的弹性耦合项、参数不确定项以及外部扰动,将内环反步控制与飞翼无人机模型整体作为新的被控对象,引入最优化理论对新的被控对象设计了外环鲁棒控制器。仿真结果表明,所提出的控制器不仅满足飞翼无人机姿态跟踪性能的要求,且对模型不确定性和气动弹性影响具有鲁棒性。     

Virtual target guidance-based distributed model predictive control for formation control of multiple UAVs

The paper proposes a Virtual Target Guidance (VTG)-based distributed Model Predictive Control (MPC) scheme for formation control of multiple Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). First, a framework of distributed MPC scheme is designed in which each UAV only shares the information with its neighbors, and the obtained local Finite-Horizon Optimal Control Problem (FHOCP) can be solved by swarm intelligent optimization algorithm. Then, a VTG approach is developed and integrated into the distributed MPC scheme to achieve trajectory tracking and obstacle avoidance. Further, an event-triggered mechanism is proposed to reduce the computational burden for UAV formation control, which takes into consideration the predictive state errors as well as the convergence of cost function. Numerical simulations show that the proposed VTG-based distributed MPC scheme is more computationally efficient to achieve formation control of multiple UAVs in comparison with the traditional distributed MPC method.     

Trajectory tracking control of a VTOL unmanned aerial vehicle using offset-free tracking MPC

Designing a stable and robust flight control system for an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) is an arduous task. This paper addresses the trajectory tracking control problem of a Ducted Fan UAV (DFUAV) using offset-free Model Predictive Control (MPC) technique in the presence of various uncertainties and external disturbances. The designed strategy aims to ensure adequate flight robustness and stability while overcoming the effects of time delays, parametric uncertainties, and disturbances. The six degrees of freedom DFUAV model is divided into three flight modes based on its airspeed, namely the hover, transition, and cruise mode. The Dryden wind turbulence is applied to the DFUAV in the linear and angular velocity component. Moreover, different uncertainties such as parametric, time delays in state and input, are introduced in translational and rotational components. From the previous work, the Linear Quadratic Tracker with Integrator (LQTI) is used for comparison to corroborate the performance of the designed controller. Simulations are computed to investigate the control performance for the aforementioned modes and different flight phases including the autonomous flight to validate the performance of the designed strategy. Finally, discussions are provided to demonstrate the effectiveness of the given methodology.     

超低空空投航迹倾角自适应跟踪控制

针对超低空空投下滑阶段考虑执行器输入死区、不确定性大气扰动以及模型存在未知非线性等因素干扰轨迹精确跟踪等问题,提出了一种自适应神经网络动态面跟踪控制方法.建立了含执行器输入死区的超低空空投载机纵向非线性模型,采用神经网络逼近模型中未知非线性函数,引入非线性鲁棒补偿项消除了执行器死区建模误差和外界扰动.应用Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统所有信号均是有界收敛的.仿真验证表明,所提方法既保证了轨迹跟踪的精确性,又具有强鲁棒性.     

基于极值搜索的四旋翼无人机自抗扰控制

为了提高四旋翼无人机飞行过程中的抗干扰能力,提出了基于极值搜索算法的自抗扰控制技术。首先,建立了四旋翼无人机非线性数学模型;然后,设计了基于极值搜索的自抗扰控制器,对无人机的位置和姿态进行控制;同时,设计扩张状态观测器估计系统内部及外部总扰动,对系统扰动进行补偿。仿真结果表明,所提方法不仅能抑制外界干扰,而且能显著改善飞行控制系统的瞬态性能和稳态性能。     

Distributed bearing-based formation control of unmanned aerial vehicle swarm via global orientation estimation

Most existing formation control approaches for Unmanned Aerial Vehicle(UAV)swarm assume that global position and global coordinate frame are directly available for each agent. To extend the application domain, this paper proposes a distributed bearing-based formation control scheme, without any reliance on global position or global coordinate frame. The interactions among UAVs are described by a directed topology with two-leader structure. To address the issue of unavailable global coordinate fr...     

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。     

Distributed coordinated control scheme of UAV swarm based on heterogeneous roles

This paper proposes a new distributed coordinated control scheme based on heterogeneous roles for Unmanned Aerial Vehicle(UAV) swarm to achieve formation control. First, the framework of the distributed coordinated control scheme is designed on the basis of Distributed Model Predictive Control(DMPC). Then, the effect of heterogeneous roles including leader, coordinator and follower is discussed, and the role-based cost functions are developed to improve the performance of coordinated control for...     

有向切换拓扑下非线性多智能体系统的一致性控制

本文研究有向切换拓扑条件下无领导者的Lur'e型非线性多智能体系统的动态一致性问题。设计了基于协同邻居输出信息的观测器类型的动态一致性算法，可以保证在邻居状态信息未知情况下系统达到一致。利用Laplacian矩阵的特殊性质以及Laplacian矩阵的降维变型形式，提出了一种新的拓扑依赖的多重Lyapunov函数构建方法，进而将切换拓扑下的一致性问题转换为低维切换系统的稳定性问题。该方法放宽了对拓扑条件的约束，实现了网络拓扑依赖矩阵和系统动态依赖矩阵的独立设计。再利用多重Lyapunov函数法结合线性矩阵不等式方法对系统进行稳定性分析，给出动态一致性控制器的反馈矩阵的求解方法，得到了平均驻留时间条件。结果表明，提出的方法可使得Lur'e型非线性多智能体系统达成一致，只要满足每个候选拓扑中都包含有向生成树且切换拓扑的平均驻留时间大于一个指定的阈值。     

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。     

基于终端滑模的无人机编队协同控制

文章研究了具有输入受限及外部干扰的无人机编队有限时间协同控制问题。首先,引入抗饱和辅助系统来解决执行器的饱和问题,利用自适应方法对扰动上界进行估计和补偿;然后,设计新型全局快速终端滑模的控制器,使得编队内各无人机在有限时间内收敛到指定的编队位置,并通过李雅普诺夫稳定性分析方法,证明控制方法的有效性;最后,对提出的控制方法进行数字仿真,验证了实际可行性。     

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。     

航天器姿控系统的PD型学习观测器故障重构

针对满足Lipschitz条件的航天器姿态控制系统这一非线性系统中存在的执行器加性故障、空间干扰与测量噪声问题,提出了基于PD型迭代学习观测器的故障重构方法。该方法具有期望的鲁棒性能指标,能够在系统存在空间干扰与测量噪声情况下实现对突变故障与时变故障等故障类型的精确重构。基于线性矩阵不等式技术给出系统化PD型迭代学习观测器的设计方法,并根据Lyapunov稳定性理论对上述设计方法的稳定性条件进行了理论证明,同时利用鲁棒技术抑制空间干扰与测量噪声对执行器故障重构的影响,通过线性矩阵不等式工具箱求解观测器参数矩阵。最后,将该方法应用到航天器姿态控制系统中,仿真结果证明了该方法的有效性。     

Fractional order adaptive robust formation control of multiple quad-rotor UAVs with parametric uncertainties and wind disturbances

In recent times, multiple Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) are being widely utilized in several areas of applications such as agriculture, surveillance, disaster management, search and rescue operations. Degree of robustness of applied control schemes determines how accurate a swarm of UAVs accomplish group tasks. Formation and trajectory tracking controllers are required for the swarm of multiple UAVs. Factors like external environmental effects, parametric uncertainties and wind gusts make the controller design process as a challenging task. This article proposes fractional order formation and trajectory tacking controllers for multiple quad-rotors using Super Twisting Sliding Mode Control (STSMC) technique. To compensate the effects of the disturbances due to parametric uncertainties and wind gusts, Lyapunov function based adaptive controllers are formulated. Moreover, Lyapunov theorem is used to guarantee the stability of the proposed controllers. Three types of controllers, namely fixed gain STSMC and fractional order Adaptive Super Twisting Sliding Mode Control (ASTSMC) methods are tested for the swarm of UAVs by performing the numerical simulations in MATLAB/Simulink environment. From the presented results, it is verified that in presence of wind disturbances and parametric uncertainties, the proposed fractional order ASTSMC technique showed improved robustness as compared to the fixed gain STSMC and integer order ASTSMC.     

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。     

质量矩导弹构型及自适应控制律设计

 质量矩导弹姿态运动模型含有活动质量块的位置、速度和加速度项,是典型的带有输入非线性的快时变多体系统。从构型和控制律设计两方面入手研究该类导弹跟踪控制问题。通过对姿态动力学模型的深入分析,获得了一种使系统具备良好动态品质的构型。以此为基础,建立了仿射型姿态运动模型,利用退步方法设计了控制律;考虑到系统中存在气动参数、外界扰动和执行机构动态特性等不确定因素,设计了鲁棒自适应补偿项;最后进行数学仿真,通过与标准退步控制律进行比较,验证了该控制律的有效性。     

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。