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。     

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。     

基于小脑模型关节控制器的无人机集群快速终端滑模容错控制

针对受执行器故障和外界干扰影响的集群无人机（UAV）协同编队控制问题，提出了一种自适应快速非奇异积分滑模（FNISM）容错控制（FTC）方法。为使集群无人机在执行任务时具有良好的协同跟踪性能，通过对无人机实际飞行情况的分析，考虑了无人机编队飞行时的执行器故障和尾涡扰动等对跟踪性能的不利影响。采用小脑模型关节控制器神经网络（CMANN）来估计并消除外部干扰的影响，同时运用CMANN逼近补偿执行器故障。研究表明：所提出的容错控制方案可以保证无人机编队闭环系统在故障情况下的最终一致有界稳定，并且可以通过减小滑模设计参数提高收敛速度，通过增大虚拟和实际控制器参数提高控制精度。4架无人机的集群编队在该方法、基于径向基神经网络（RBFNN）的鲁棒动态面容错控制、比例微分（PD）滑模容错控制3种方法下的对比仿真结果表明该方法在无人机集群编队出现故障时具有更优异的协同控制性能。     

固定翼无人机编队的启发分布式模型预测控制

针对无人机编队飞行控制中队形保持、路径规划、重构、防撞等多重功能需求,采用启发型分布式模型预测控制框架,将需求转化为多目标优化问题中的代价函数与相容性约束求解,实现了对无人机编队飞行的一体化控制.同时,采用分阶段式的轨迹规划算法,融合模型预测轨迹规划与多项式轨迹规划,利用多项式轨迹系数实现高效的邻居轨迹信息交互,从而增大了模型预测控制的预测范围,并降低了规划控制过程中的计算量与通信量.最后,通过9架无人机的协同避障编队仿真,证明了该方法的有效性.     

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。     

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。     

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。     

基于MAS的无人机编队飞行智能优化控制

 针对无人机编队飞行的实际背景和限制条件,提出了一种基于多智能体系统（MAS）技术的编队飞行的智能优化控制策略和实现算法。利用多Agent之间的交互作用,以灵活便捷的方式进行各单机之间的协同优化,从而可实现多架无人机的自主编队飞行。考虑到leader-follower原理的支配机制,对面向编队飞行的僚机控制律与实现算法进行了重点研究,设计了僚机编队控制器,通过仿真实验验证了其鲁棒性和稳定性。最后针对编队队形的变换与躲避威胁等特殊情况对无人机编队单元之间的协调优化进行了仿真验证和分析。     

切换拓扑下异构无人集群编队-合围跟踪控制

针对异构无人集群存在层内不同协同控制目标以及层间协同耦合的控制问题，提出了“编队-合围跟踪”控制的定义与框架，采用具有时变输入的跟踪-领导者来生成集群系统的整体参考轨迹，克服了现有编队-合围控制中无法有效控制集群整体宏观运动的缺陷。对于存在切换拓扑的高阶异构集群系统，基于分布式鲁棒自适应估计技术以及预先定义的合围控制策略，利用邻居局部信息交互构造了分布式编队-合围跟踪控制器，给出了分层耦合情况下控制器的多步设计方法。采用共同李雅普诺夫稳定性理论，证明了切换拓扑条件下异构集群实现输出编队-合围跟踪的充分条件。通过无人机-无人车异构集群的仿真例子，验证了所提出的编队-合围跟踪控制方法的有效性。     

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。     

复杂环境下多无人机轨迹姿态协同控制

考虑多无人机在实际飞行过程中的避障需求，在建立面向控制的四旋翼无人机轨迹姿态模型基础上，为克服传统多无人机为每架无人机规划轨迹的不足，研究了基于多无人机中心点的轨迹设计策略。进一步，考虑避障约束，基于半定规划进行迭代区域扩张完成了多无人机的安全飞行区域及队形设计。在此基础上，基于干扰补偿策略为每架无人机设计了协同控制器，最终确保了多无人机在多障碍环境下的安全飞行。     

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。     

基于鲁棒H∞控制的多机协同编队

针对环境风干扰情况下无人机编队保持精度差的问题，设计了基于邻居无人机相对状态的编队控制协议。通过定义恰当的被控输出来量化环境风干扰对多机编队的影响，将受扰多机编队控制问题转化为鲁棒H∞控制问题。基于H∞控制方法，得到了满足期望H∞干扰抑制指标的多机编队充分条件，并以线性矩阵不等式的形式给出。此外，对于僚机之间的通信拓扑为无向图的情形，可以通过只求解2个线性矩阵不等式确定控制协议。最后数值仿真结果表明，该控制协议能够有效抑制阵风干扰对多机编队的影响，提高了多机协同编队的鲁棒性。     

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CPSO的UAV编队集结路径规划

针对多无人机编队集结路径规划问题,提出了具有合作机制的分布式协同粒子群(CPSO)算法。为了满足无人机运动学约束,采用曲率连续的PH曲线作为备选路径。基于协同进化思想提出CPSO算法,为每架无人机规划出一条满足机间协同约束的最优安全可飞行路径。仿真结果表明,规划得到的多条路径能够满足无人机运动学约束、安全性及无人机之间的协同性要求;相比于协同进化遗传算法,CPSO算法搜索成功率更高,稳定性更好。     

多无人机协同控制方法及应用研究

多无人机集群作战是未来战争的重要形式。作为集群作战中的关键技术,协同控制有着极为广泛的应用,例如多无人机编队飞行、协同侦查与集群攻击等。简述了多无人机集群作战的发展历程,归纳了集群作战过程中的关键技术,给出了协同控制方法的分类与体系结构。然后,从编队控制、合围控制、跟踪控制3个方面,总结了近年来国内外关于协同控制方法的研究成果。重点介绍了编队控制中的四种典型方法及相关应用,分析了各类编队控制方法的优缺点。最后对多无人机协同控制方法的未来发展方向进行了展望。     

多无人机协同航迹规划技术研究

多无人机协同航迹规划是多无人机协同控制的重要组成部分。多无人机协同航迹规划能得到满足安全性、协同性和任务要求的较优航迹,这对提高无人机系统性能有重要的意义。介绍了多无人机协同航迹规划的问题描述和求解结构,总结了在协同规划问题中的约束条件和航迹协调方法,着重阐述了几种在多无人机编队中常用的控制方法。在此基础上,对未来可能的研究方向进行了展望。