基于反步推演法的多机编队队形重构控制

针对多无人机（UAV）集结期望的队形和达到稳态速度缓慢影响作战效率,基于反步推演法设计了一种协同导引控制律,用于解决多无人机快速队形重构和快速达到稳定状态。本文以一架虚拟长机为中心,3架僚机在3个顶点组成的三角形编队作为被控对象,且长机的速度方向作为编队的前行方向,僚机跟随长机编队飞行。采用长机导引机制,建立每架僚机的误差动力学模型;基于图论建立任意两架无人机之间的通讯模式,通过反步推演法得到多无人机编队队形保持的导引控制律。通过构建合理的Lyapunov函数,证明所提出的控制方法在编队集结和队形保持的有效性,同时将所提出的方法与模型预测控制（MPC）方法和拉普拉斯方法进行对比,更进一步验证所提方法有效性。仿真结果表明：每架无人机不仅能够按照期望的队形飞行,而且以动态响应快和稳态误差小收敛于虚拟长机的运动轨迹。     

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。     

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。     

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...     

基于Leader-Follower编队的无人机协同跟踪地面目标制导律设计

对地面目标的自动跟踪是无人机在任务应用阶段需要解决的重要问题之一,多无人机协同跟踪能够提高对目标运动状态的估计精度并降低目标丢失的概率,因而具有重要研究意义。本文提出了一种基于Leader-Follower编队的无人机协同跟踪制导方法,解决了传统Standoff跟踪模式对地面目标的速度范围限制问题。首先,通过控制无人机的航向不断趋近于地面目标牵连跟踪圆切线方向的方法设计了Leader无人机自动跟踪地面目标的制导律并完成了稳定性证明;其次,通过控制Follower无人机的速度和航向角逐渐趋近于Leader无人机速度和航向的协同跟踪策略,分别设计了Follower无人机自动跟踪Leader无人机的制导律和编队相位协同制导律并完成了稳定性证明;最后,分别针对静止目标、匀速直线运动目标和变速运动目标的跟踪问题进行了仿真验证,结果表明所提出的制导方法能够实现对不同运动状态地面目标的自动协同跟踪,并且跟踪性能优于基于李雅普诺夫向量法的制导方法。     

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...     

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。     

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。     

Adaptive leader–follower formation control for swarms of unmanned aerial vehicles with motion constraints and unknown disturbances

In this paper, the 3D leader–follower formation control problem, which focuses on swarms of fixed-wing Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) with motion constraints and disturbances, has been investigated. Original formation errors of the follower UAVs have been transformed into the Frenet-Serret frame. Formation control laws satisfying five motion constraints (i.e., linear velocity, linear acceleration, heading rate, climb rate and climb angle) have been designed. The convergence of the control laws has been discussed via the Lyapunov stability tool. In addition, to address the unknown disturbances, an adaptive disturbance observer is exploited. Furthermore, formation control laws involving estimated disturbances are presented as well. The collision avoidance between UAVs is achieved with the artificial potential method. Simulation results obtained using four scenarios verify the effectiveness of the proposed method in situations with constant disturbances and varying disturbances, as well as without disturbances.     

Cascade-type guidance law design for multiple-UAV formation keeping

A procedure to compute guidance commands for controlling the relative geometry of multiple unmanned aerial vehicles (UAVs) in formation flight is proposed. The concepts of branch, global leader, and local leader/follower are used to represent the whole formation geometry. A positive-definite function defined in terms of the formation error is then introduced and the Lyapunov stability theorem is used to obtain the cascade type guidance law. This scheme leads to the synchronized flight of all UAVs while maintaining formation geometry. The results of a high fidelity nonlinear simulation of a reconnaissance and surveillance mission example are presented to show the effectiveness of the proposed guidance law.     

Spacecraft formation-containment flying control with time-varying translational velocity

This paper investigates the problem of Spacecraft Formation-Containment Flying Control (SFCFC) when the desired translational velocity is time-varying. In SFCFC problem, there are multiple leader spacecraft and multiple follower spacecraft and SFCFC can be divided into leader spacecraft’s formation control and follower spacecraft’s containment control. First, under the condition that only a part of leader spacecraft can have access to the desired time-varying translational velocity, a velocity estimator is designed for each leader spacecraft. Secondly, based on the estimated translational velocity, a distributed formation control algorithm is designed for leader spacecraft to achieve the desired formation and move with the desired translational velocity simultaneously. Then, to ensure all follower spacecraft converge to the convex hull formed by the leader spacecraft, a distributed containment control algorithm is designed for follower spacecraft. Moreover, to reduce the dependence of the designed control algorithms on the graph information and increase system robustness, the control gains are changing adaptively and the parametric uncertainties are handled, respectively. Finally, simulation results are provided to illustrate the effectiveness of the theoretical results.     

基于自适应方法的多无人机编队队形控制

针对"长机-僚机"近距编队队形因风场扰动而不能保持期望队形的问题,首先,提出了一种自适应队形保持控制的方法,该方法可用于抵消因风场不确定性对无人机的横侧向和前行方向所产生的距离误差,同时能够保持无人机编队稳定飞行。其次,由于风场的不确定性会引起"长机-僚机"之间的动力学发生变化,因此设计了一种基于"长机-僚机"相对运动模型的自适应控制律用以估计风场在3个方向的大小,进而控制无人机之间的相对运动以消除风场不确定性所产生的距离误差并保持速度的一致性,最终实现保持期望的队形。再次,通过构建合理的李雅普诺夫函数,证明无人机编队在风场干扰下能够保持编队稳定飞行,同时"长机-僚机"之间相对横向、横侧向以及纵向的距离误差均接近零。最后,通过仿真验证：所提出的自适应控制方法具有良好的鲁棒性,这为工程实践提供理论依据。     

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。     

多无人机同时到达的分散化控制方法

多无人机(UAV)同时到达是典型的协同控制问题,在编队飞行、协同攻击中都有应用。以多无人机协同多目标攻击为应用背景,对多无人机同时到达问题进行了研究。考虑到战场环境的动态性和不确定性以及无人机自身的特点,提出一种适用于多无人机同时到达的分散化控制方法,其内容包括仅依靠局部信息交互的分散化控制结构和基于一致性算法的分散化控制策略。为方便操作员控制无人机群体的整体行为,分别设计了引入外部参考信号和虚拟Leader的分散化控制策略。根据路径规划和速度控制的不同特点将二者结合起来,利用它们的互补优势来应对路径误差和突发威胁等不利因素的影响。仿真结果表明,本文提出的分散化控制方法能够实现多无人机同时到达,并且具有很好的灵活性、鲁棒性、可靠性和可伸缩性。     

考虑输入饱和的固定翼无人机自适应增益滑模控制

针对复杂环境下的固定翼无人机飞行控制问题，考虑输入饱和以及复杂外界干扰的影响，提出一种基于自适应滑模控制方法的固定翼无人机飞行控制策略。首先，对固定翼无人机模型进行介绍，将模型分为姿态子系统和速度子系统；其次，针对姿态子系统和速度子系统的特点以及控制需求，分别采用自适应多变量螺旋滑模和自适应快速超螺旋滑模设计姿态控制器和速度控制器，该策略无需设计干扰观测器对外界干扰进行估计，仍然可以实现固定翼无人机对姿态参考指令和速度参考指令的有限时间精确跟踪，并基于Lyapunov的稳定性分析方法证明了闭环系统的稳定性。最后，对本文所提出的控制策略进行了仿真验证，结果表明该控制策略具有良好的控制性能。     

多导弹三维编队控制

 多导弹编队控制可极大提高多枚导弹协同作战的效能。重点研究了多导弹编队控制涉及的2个主要问题：编队结构问题和三维编队保持控制器设计问题。提出了改进的领弹-跟随弹编队模式,结合多级分布式控制策略,解决了领弹失效时队形无法保持的问题;设计了基于相对误差的三维非线性跟随弹编队控制器,得到相应的跟踪控制律。不管领弹如何机动,跟随弹与领弹的相对距离始终为指定的期望值,同时跟随弹的速度、航向角和滚转角也能与领弹保持一致,通过仿真验证了所设计的编队控制器具有鲁棒性和稳定性。     

Adaptive distributed observer design for containment control of heterogeneous discrete-time swarm systems

This paper develops both adaptive distributed dynamic state feedback control law and adaptive distributed measurement output feedback control law for heterogeneous discrete-time swarm systems with multiple leaders. The convex hull formed by the leaders and the system matrix of leaders is estimated via an adaptive distributed containment observer. Such estimations will feed the followers so that every follower can update the system matrix of the corresponding adaptive distributed containment observer and the system state of their neighbors. The followers cooperate with each other to achieve leader–follower consensus and thus solve the containment control problem over the network. Numerical results demonstrate the effectiveness and computational feasibility of the proposed control laws.     

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。     

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。