动力学参数未知的四旋翼无人机预定性能控制

针对具有外部气流干扰、空气阻力和时变负载的不确定四旋翼无人机，考虑动力学参数未知的情况，基于自适应动态表面控制框架，提出了一种新的双闭环预定性能控制方法。将四旋翼无人机系统解耦为双环，即外环位置子系统和内环姿态子系统，内外环通过姿态提取算法连接。分别针对位置和姿态子系统，利用自适应方法对系统的未知动力学参数、空气阻力和外界干扰进行估计，同时引入新的坐标变换作用于跟踪误差，基于Lyapunov稳定理论，提出预定性能控制器设计方法，使闭环系统跟踪误差一致最终有界稳定，且整个动态过程中满足暂稳态性能要求。所提方法克服了系统动力学参数和负载精确已知的局限性，避免了预定性能控制设计中复杂的求逆过程。通过仿真实例验证了所提方法的有效性和优越性。     

基于记忆融合模式的多无人机分散式协同导航方法

针对多无人机协同交互过程中存在的通信时滞问题，提出基于记忆-融合的多无人机分散式协同导航算法。在无人机惯性和全球卫星导航系统（GNSS）紧组合导航框架基础上，建立含时滞影响的系统状态向量，并对系统状态误差及其方差进行推导，进一步构建关于各无人机状态的最优估计模型，并基于状态误差方差最小准则对状态进行最优估计。建立了基于机间相对测量的多无人机分散式协同导航算法，提出了基于记忆融合模式的时滞处理方法。在GNSS可获取及拒止环境下进行多无人机协同导航仿真与实验测试，结果表明，所提出的基于记忆-融合的分散式协同导航算法能有效补偿通信时滞造成的精度损失，有效提高定位精度。