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。     

无人机编队飞行控制器设计

主要对两架无人机斜线编队控制进行研究,建立了相应的数学模型,并基于PI控制律分别设计了x,y两个方向的控制器,利用解析和数值计算两种方法解算.仿真结果表明,设计的控制器可以控制僚机跟随长机机动,保持原有的相对位置和姿态.     

无人机编队队形保持控制器的分散设计方法

针对无人机编队中邻近无人机的数学模型相互耦合的特性,提出了一种分布式编队队形保持控制器的分散设计方法。将无人机编队模型分解成解耦部分和关联部分。对解耦部分直接使用鲁棒控制方法设计控制器,对关联部分采用改进的关联系统分布式控制方法设计控制器。将两个控制器结合起来,控制无人机编队飞行。仿真结果表明:该控制器可以控制无人机编队,在定常运动和机动过程中,都能收敛到期望队形,并且对外界干扰具有一定的鲁棒性。控制器设计过程是分散的,涉及的计算的维数和单个无人机模型的维数相当,具有运算量小的优点。     

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。     

多无人机协同编队飞行控制的研究现状

多无人机（UAVs）编队飞行的协同侦察、作战模式可以在一定程度上提高单机单次作战任务的成功概率,因而引起各国对多机编队飞行的研究热潮。针对这一情形,在介绍了多UAV协同编队飞行（CFF）的定义和应用特点的基础上,结合近年来国内外多UAV编队飞行的发展状况和一些主要的研究成果,着重分析和讨论了编队飞行控制中几个相关的关键技术问题,主要包括：队形设计、气动耦合、队形的动态调整、航迹规划、信息互换以及编队飞行控制策略等问题;最后对未来的发展趋势进行了展望。研究成果对正在研究的多机作战平台系统的协同作战技术具有一定的参考意义。     

有人/无人机协同编队控制研究综述

有人/无人机协同作战是未来联合作战的重要作战样式之一,开展协同编队控制相关理论和技术研究,将有效促进协同作战能力的提升。针对有人/无人机协同编队控制问题,剖析有人/无人机协同作战的内涵,分析归纳协同作战验证项目的进展情况及发展趋势。在梳理有人/无人机协同编队控制结构的基础上,结合有人/无人机平台使用特点,从编队作战运用流程视角出发,对有人/无人机协同编队控制方法、编队生成与保持、编队重构、编队避障的研究现状进行系统综述,提出了下一步亟待解决的问题及深入探索的方向。相关研究可为有人/无人机协同作战运用提供技术参考和方向指导,具有重要的军事意义。     

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。     

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。     

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。     

无人机编队飞行技术的研究现状与展望

无人机编队飞行是无人机及其应用技术发展研究的新热点.在分析无人机编队飞行特点的基础上,阐述了无人机编队飞行原理与方法的研究现状,并展望了其今后的主要应用前景.     

均等通信时滞下多UAV协同编队控制

多无人机(UAV)系统编队控制中,时滞是无法回避的问题,研究时滞对多UAV编队形成和系统稳定性的影响,具有重要理论价值。重点研究均等通信时滞下多UAV协同编队控制问题,并获得系统的稳定性条件。首先,设计具有均等通信时滞的协同编队控制律,得到多UAV编队系统的闭环时滞状态方程;在恒定均等时滞下,考虑到系统模型不确定性,基于线性矩阵不等式(LMI)理论得到系统的时滞依赖稳定性条件;最后,进行仿真实验,结果表明多UAV编队系统是稳定的,期望的编队队形能够形成并保持。     

编队无人机的高生存力协同航路规划方法

提出了一种基于多目标遗传算法的编队无人机高生存力协同航路规划方法。方法由备选航路生成和协同规划两个步骤组成。备选航路生成的目的是为编队中的每一个无人机生成多条航路,该步骤采用的算法是多目标遗传算法。协同规划的目的是为各个无人机从备选航路中选择航路,使得各个无人机同时到达目标区域,以增加任务突然性,提高整个编队的生存力。通过仿真算例,把方法与基于Voronoi图的方法作了对比,给出了方法的优缺点分析。     

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。     

风干扰及输入约束下的无人机一致性编队控制

针对固定翼无人机编队飞行过程中同时存在风干扰和执行器输入约束的问题,研究了带有“虚拟领导者”的分布式一致性控制方法。建立风场环境中的无人机运动学方程,采用能够处理非对称上、下界的约束函数对输入进行限制;通过状态反馈推导恒定风扰和输入约束下的轨迹跟踪一致性编队控制律;进一步考虑随机风扰,设计输入约束下的鲁棒滑模编队控制律。仿真结果表明:与传统算法相比,所提出的编队控制律能够实现输入约束下的抗风扰轨迹跟踪编队飞行,并具有更快的收敛速度和更高的控制精度。     

无人机编队的高阶滑模控制方法研究

在未知干扰环境下,对无人机编队飞行的稳定性和精度提出了更高的要求,采用常规滑模控制的编队算法由于\"抖振\"等问题,不适应高精度和稳定性的要求.针对此问题,提出了一种基于高阶滑模控制的编队飞行控制方法,以三架无人机编队为例,建立了三维空间高阶滑模控制编队控制模型,实现了长机的航路跟踪及僚机的编队队形控制和保持.仿真结果表明...     

基于预设性能的四旋翼无人机编队安全控制

针对四旋翼无人机编队系统存在模型不确定性、未知外部干扰与内部碰撞等问题,提出一种基于预设性能的安全控制方法。首先使用预设性能函数结合误差转换方法,将防止内部碰撞的不等式约束问题转换为无约束问题。同时针对模型中的不确定项,使用神经网络进行逼近;针对神经网络逼近误差与未知外部干扰组成的复合干扰,使用非线性干扰观测器进行估计,并分别设计位置与姿态子系统控制器,避免了编队内四旋翼无人机的碰撞。然后借助Lyapunov方法证明了闭环系统所有信号的收敛性。最后通过数值仿真验证了所提控制方法的有效性。     

基于ROS的集群无人机同步路径编队控制

分析了目前集群无人机协同编队控制过程中存在的问题,基于机器人操作系统,采用模块化的软件结构设计,在有限带宽的数据链基础上,采用高效轻量的通信组网协议,设计了一套模块化的集群无人机协同编队软件系统。基于四旋翼的集群无人机验证平台,提出基于领航-跟随模式的同步路径协同编队控制方法。最后通过5架无人机的仿真与3架无人机飞行试验表明,该无人机平台设计合理,后续可以用于集群无人机系统开发的算法验证。提出的协同编队控制方法简单、适应性好,有一定的工程应用价值。     

基于改进人工势场的无人机编队避障

针对无人机编队飞行过程中的障碍物规避问题,提出了基于改进人工势场的避障控制方法.定义了空域障碍物产生的斥力势场,并给出了无人机规避障碍物的速度场,与基于虚拟长机的队形保持控制方法相结合,使无人机能够在感知到障碍物时使用改进人工势场法避障,并在避障结束后对队形恢复过程进行优化,使无人机能够更迅速恢复原有队形.仿真结果表明...