多无人机飞行控制系统设计与轨迹规划

为解决无人机单机任务的不足,提出了一种多参数分段式无人机轨迹规划方法,并基于此完成了四种编队队形的设计,设计并实现了多无人机编队飞行控制系统。通过开展编队飞行试验验证发现,轨迹跟踪偏差小于0. 16m,多自由度飞行速度平均误差0. 0093m/s,多无人机间距远大于无人机轴间距的2倍,验证了编队飞行控制系统的有效性。     

无人机编队飞行问题初探

回顾了国内外无人机的发展历史和近年来的发展趋势，简要介绍了无人机在军事、国民经济和科学技术方面的作用。分析了单架无人机执行任务时面临的问题和编队飞行的优势，介绍了国内外在无人机编队飞行方面的研究状况，同时对保证无人机编队飞行的关键技术进行了探讨和分析。     

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。     

基于自组网策略的多机编队与防撞任务研究

近年来多旋翼无人机编队飞行技术取得了巨大的突破,将无人机技术与自组网技术相结合将会促进无人机集群技术的发展。为了促进无人机编队飞行技术的发展,以5架六旋翼无人机为研究对象,重点研究了基于自组网策略的多旋翼无人机队形组成、队形保持、队形重构以及飞行过程中的避碰策略,设计了数据闭环的地面编队控制软件并进行试飞验证。测试结果表明,该数据闭环地面编队控制软件稳定可靠,实现了编队队形组成、保持、重构以及在队形变换过程中的机间避碰等功能,对多旋翼无人机编队飞行工程化实现具有一定的参考价值。     

某小型无人机编队控制器设计及试飞验证

以某小型固定翼无人机作为研究平台,按前向、侧向和垂直方向3个通道设计僚机编队控制器.利用自动驾驶仪的航路飞行模态简化侧向通道编队控制器的设计,并采用在长机航向角发生较大变化时加入基于视线方位角的方法,使僚机保持编队精度.试验结果表明,所提出的编队算法是可用的,并能够很好地控制无人机的编队飞行精度.     

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。     

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。     

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。     

无人机自由编队飞行的补偿模糊神经网络控制

为了克服当前提出的无人机编队飞行的不足，提出一种新的无人机编队飞行概念——自由编队飞行，制定了相关的避让规则，用补偿模糊神经网络进行训练，实现自由编队飞行的补偿模糊神经网络控制。仿真显示，编队飞行的飞机能按照规则自主改变航路进行避让，表明了该方法的有效性。     

面向无人机编队队形保持的航路规划技术研究

针对无人机编队快速转弯时队形难以保持的问题,提出一种基于编队方向角变换的编队航路规划方法,使编队飞行过程中各无人机满足队形保持要求以及自身运动学约束。首先围绕编队保持问题构建编队数学模型,并结合无人机运动学约束构建编队飞行过程中的最优控制问题。然后,利用伪谱法对最优控制问题进行求解,从而获得编队协同飞行航路。仿真结果表明,规划出的编队航路在满足编队队形保持要求的同时,能够保证各无人机满足自身运动学约束。     

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。     

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。     

AI techniques in uninhabited aerial vehicle flight

This describes the development of an application of artificial intelligence (AI) for unmanned aerial vehicle (UAV) control. The project was part of the requirements for a class in AI at NOVA Southeastern University and a beginning project at NASA Wallops Flight Facility for a resilient, robust, and intelligent UAV flight control system. A method is outlined which allows a base level application for applying an artificial intelligence method, fuzzy logic, to aspects of control logic for UAV flight. One element of UAV flight, automated altitude hold, has been implemented and preliminary results displayed.     

国外高空长航时无人机动力技术的发展

高空长航时无人机是一种可在18—24km高空范围飞行、巡航时数不少于24h的无人机，在军用和民用领域都有广阔的应用前景。但是，由于高空长航时无人机的飞行任务与常规飞机的相比有很大不同，因此，为其动力装置的发展带来了很多新的技术挑战。     

面向智能空战的它机协同试飞验证方法

为验证无人机自主协同算法在空战环境下的适用性,提出了一种高等效的它机协同试飞验证方法。根据算法功能实现的需求,以成熟的民用固定翼无人机平台为基础进行改装,搭建它机试飞平台,对真实空战环境开展模拟和等效设计。以四机协同编队算法为例,在试飞平台上移植算法程序,开展相关科目试飞验证。当需要验证不同控制算法时,无需针对它机试飞平台开发控制策略,只需修改控制算法即可。试验结果表明：编队综合误差较小,算法能够实现无人机编队的稳定控制;同时,它机协同试飞验证方法因其迭代速度快、安全稳定性高、成本低等特点,可用作中间阶段算法的前置试飞手段,为算法的开发迭代提供有效验证。     

基于预测控制方法的UAV编队飞行

针对传统UAV编队控制律显式考虑约束能力不强的不足,基于预测控制方法和虚拟结构控制策略,设计了一种分布式编队控制律。该控制律能显式地考虑各种约束,每个UAV仅需要滚动求解有限时域优化问题得到自身控制输入,提出了一种简单的代价惩罚的方法实现障碍规避,并将优先级策略引入UAV之间避碰中。仿真结果表明,所设计的编队控制律具有...     

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。      

应用极值搜索算法优化无人机近距离编队飞行

针对无人机近距离编队飞行问题，采用极值搜索算法．解决其中僚机所需动力最小化的控制问题。在近距离飞行编队中，充当僚机的无人机会受到前面长机产生的旋涡力的影响，旋涡力是两飞机间距离的函数，以僚机的俯仰角作为搜索目标，寻求两无人机问的最大旋涡力．使得僚机所消耗动力最小，从而构造出最优的飞行编队结构。通过仿真．验证了所设计的控制方法能够极大地节省僚机的能量。