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。     

基于蜂群编队形式的气动耦合优化模型研究

为提高小型蜂群无人机紧密编队协同飞行时的整体气动效率,强化系统作战效能,文中以某蜂群无人机平台为研究对象,对其集群编队飞行时的气动耦合问题进行了深入研究。针对不同作战任务场景,设计了几类以典型长-僚机编队为模块单元的编队飞行结构,利用耦合涡流模型的数值仿真方法,完成了双机编队单元的寻优设计,同时基于双机编队单元优化结果,运用遗传算法,得到集群飞行时,各无人机单元气动增量数据传递信息,并辅以计算流体力学仿真验证,确定了完整的气动数据传递体系。最终建立了多任务、多条件、多目标导向的气动耦合优化模型,实现了集群优化飞行策略方法,达到了作战能力倍增的效果。     

无人机紧密编队飞行控制仿真研究

以"长机-僚机"编队模式为模型,研究了无人机紧密编队飞行问题,建立了三维空间双机编队飞行动力学模型,分析紧密编队飞行时长机涡流产生的气动耦合效应对僚机升力、阻力和侧力的影响的变化,建立等效气动模型,根据僚机距离长机最优位置的误差通过PID方法调整僚机与长机的相对距离进行队形保持控制。     

基于变权重变异鸽群优化的无人机空中加油自抗扰控制器设计

针对空中加油过程中的受油机模型建模误差和强扰动以及自抗扰控制器（ADRC）人工参数整定难的问题，提出了一种基于变权重变异鸽群优化（VWMPIO）算法的无人机自抗扰控制器优化算法。首先，给出了六自由度无人机（UAV）模型，基于自抗扰控制结构设计了一种受油机的姿态控制器，在此基础上用所提出的变权重变异鸽群优化算法整定了自抗扰控制器参数。随后，将变权重变异鸽群优化与其他基本鸽群优化算法、粒子群优化算法进行了实验对比，并从控制性能和抗噪声性能的角度对自抗扰控制器和传统的比例-微分-积分（PID）控制器进行了仿真对比。实验结果表明所提算法能提高复杂态势环境下无人机空中加油的控制精度和扰动抑制性能。     

基于改进鸽群算法的气动捕获轨道优化

针对火星探测器的气动捕获轨道，提出了一种改进的鸽群算法对气动捕获轨道进行优化。首先，考虑成功进行气动捕获所要求的终端约束和过程约束，根据从捕获轨道进行轨道转移进入目标轨道所需的速度增量，提出了进行捕获轨道优化的最优性能指标。然后，针对原始鸽群算法存在的一些不足，提出一种改进算法，并对改进算法的参数取值进行了分析。最后，基于大气内飞行的动力学方程，将气动捕获轨道优化问题转化为多参数优化问题，利用所提出的改进鸽群算法对气动捕获轨道进行优化，并通过仿真实例验证该算法的有效性。     

无人机近距离编队飞行模型建立及控制器设计

针对无人机编队飞行问题，提出了无人机近距离编队飞行的建模方法。采用全状态量反馈．同时将气动干扰作为非线性反馈，设计出一套适用于无人机近距离编队飞行的自动驾驶仪。通过仿真验证，表明此控制器能较好地稳定优化后的编队飞行结构，并具有良好的鲁棒性。     

无人机紧密编队飞行气动耦合仿真研究

针对典型的长僚机固定翼双机紧密编队飞行中的气动耦合问题，基于计算流体力学(Computational Fluid Dynamics, CFD)理论，对在同一高度飞行的无人机单机和长僚机双机单元分别进行流场仿真研究。仿真结果表明：在特定的外部环境下，当两架小型无尾后掠翼无人机距离为两倍翼展、机翼在翼展方向重叠12.15%时，僚机的升力增量和阻力负增量均达到最大值，气动效率最佳。     

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。     

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-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。     

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。     

类X?47B无人机菱形编队气动干扰数值模拟

设计了一种由4架类X?47B飞翼布局无人机（UAVs）组成的菱形编队。通过求解RANS方程的数值模拟方法,研究了菱形编队无人机气动干扰问题,详细分析了影响机理,定量给出了编队减阻效果。计算结果表明:头机气动性能基本保持不变。两侧僚机受上洗气流影响,其减阻效果明显。尾机主要受下洗气流影响,其阻力增大,对编队久航和远航不利。在重力配平条件下,两侧僚机飞行阻力的减小是由攻角减小和诱导阻力减小共同引起的。尾机在编队中飞行阻力的增大主要是攻角增大带来的阻力增加,诱导阻力增大仅带来了20%的阻力增量。从减小下洗气流对尾机的不利影响出发,对不同垂向间距的尾机升阻特性进行了研究,并参考雁群头鸟变换行为机制,给出了无人机菱形编队飞行建议。      

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。     

基于改进RRT算法的无人机航路规划与跟踪方法研究

为了使航路规划算法在三维动态环境下能够快速规划出较优可行航路,基于快速扩展随机树算法(RRT),对规划航路点进行了无人机飞行动力学约束,并且设计了局部航路动态优化策略。针对传统的航路跟踪控制律跟踪较为曲折的航线时跟踪误差较大的问题,通过将规划算法得出的姿态指令引入姿态控制回路的方式,提高了航路跟踪控制算法的快速性与准确性。在此基础上,搭建了无人机验证平台,利用该验证平台完成了无人机自主避障飞行试验,对算法的有效性进行了验证,并对算法性能进行了评估。     

多无人机绳索悬挂协同搬运固定时间控制

针对多无人机绳索悬挂协同搬运跟踪控制问题,设计了一种新的固定时间协同跟踪控制算法。首先,通过旋量分析,计算系统不同状态下的有效旋量空间,并根据静力学平衡计算系统在有效旋量空间约束下的拉力容许裕度。其次,在保证绳索张紧以及最大拉力约束的条件下,基于微分平坦性以及绳索拉力优化分配算法,规划编队的期望跟踪轨迹。然后,基于Udwadia-Kalaba方程建立系统动力学模型,设计了连续的基于类超扭滑模和积分滑模的鲁棒控制项,以补偿系绳拉力给无人机造成的扰动,并设计了基于双极限齐次性原理的固定时间无人机协同外环位置控制器。针对无人机内环姿态稳定控制,设计了固定时间姿态稳定控制器。仿真结果表明,绳索拉力满足张紧和最大拉力约束,且设计的固定时间协同跟踪控制算法保证了系统在固定时间内稳定跟踪期望轨迹。     

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。     

基于改进人工势场算法的无人机群避障算法研究

针对无人机运动避障人工势场算法本身存在的极小值问题和局部最小值问题，采用改进的人工势场算法，提出了一种新的路径规划方法。不同于目前的人工势场法，该模型从双机相互作用开始，在障碍物斥力的基础上，增加了无人机之间的斥力，同时定义集群的前置形心作为另一个引力源。算法分析表明，该方法能够有效避免无人机陷入局部最小值，并增强了无人机机群的控制和避障能力。基于该无人机控制模型，给出了路径规划设计并进行了仿真实验。实验结果表明，基于该模型的无人机机群控制具有更好的避障性能和追踪目标的能力。     

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。     

小型无人机气动参数辨识的新型HGAPSO算法

针对小型无人机(UAVs)研制中操稳特性和飞行控制律设计评估对气动参数辨识的需求,提出了一种混合遗传粒子群优化算法(HGAPSO)。该算法以粒子群优化算法(PSO)为主体,在粒子优化路径中,引入遗传算法(GA)的交叉变异操作,增强粒子群跳出局部最优的能力;同时采用Kent映射改进粒子种群的初始化,使初始种群在可行解空间内分布更加均匀,增强全局优化能力。基于仿真结果,依据辨识准度及辨识成功率,对比了HGAPSO、常规PSO和GA优化算法气动参数辨识的结果,然后用蒙特卡洛仿真测试随机观测噪声的影响,结果表明该算法兼备PSO算法高的搜索效率和GA算法的全局优化能力,对随机观测噪声不敏感。最后,通过设计小型UAV试飞示例进行综合应用评价,结果表明:HGAPSO算法基于真实试飞数据进行气动参数辨识取得了满意结果,具有良好的实用性。