基于纳什议价的无人机编队自主重构控制方法

针对任务环境下携带不同载荷的无人机(Unmanned aerial vehicles, UAVs)组成的编队, 为实现无人机间的相互支援和补充而进行编队重构控制, 运用多目标多人博弈理论, 将其转化为纳什谈判过程. 结合分布式模型预测控制(Distributed model predictive control, DMPC)方法, 设计一种基于纳什谈判的分布式预测控制(Nash bargaining solution-DMPC, NBS-DMPC)算法求解该问题, 并对算法收敛性进行了证明. 仿真实验表明, 该算法能够有效控制编队自主重构, 实现编队无人机间的威胁规避和协同保护, 同时能够有效降低无人机编队自主重构控制问题的求解规模.     

基于粒子群算法和控制参数化的多无人机编队重构控制方法

针对多无人机(UAV)编队重构最优控制问题,提出一种基于粒子群算法(PSO)和控制参数化的方法。综合考虑无人机飞行动力学模型和编队重构的终端状态等式约束、安全防撞距离与通信保障距离的连续状态不等式约束。使用一种改进的粒子群算法求出该编队重构问题的最优控制输入;利用控制参数化方法将编队重构问题转化为一个最优参数选择问题,同时应用约束转录方法结合局部光滑技术处理连续状态不等式约束,并在改进粒子群算法获得的最优解下寻找更加精确的最优解。通过对比仿真,验证了所提重构方法的有效性。     

基于输入约束一致性算法的多无人机编队控制

针对多无人机系统的编队控制问题,提出了一种基于级联系统理论及输入约束一致性算法的控制方法。首先,给出了垂直起降无人机系统的一般性模型。然后,基于级联系统理论将复杂的一般性模型化简成级联形式,针对级联形式模型,利用双曲正切函数的有界性质,在控制器设计时引入双曲正切函数设计了一致性控制算法。最后基于所设计的输入约束一致性控制算法,设计编队控制算法研究了多无人机编队控制问题。基于Matlab仿真平台对所提控制方法进行验证,仿真结果表明在所设计的一致性控制算法作用下,系统中所有的状态都能够趋于一致。基于所设计的输入约束一致性算法,所提编队控制算法可以实现空间中的无人机保持指定的编队队形飞行。     

多无人机完全分布式有限时间编队控制

针对分布式通信网络,研究多无人机完全分布式编队生成和保持控制问题.基于滑模和自适应方法设计自适应耦合增益,进而结合与邻居无人机之间的相对状态设计一种新的有限时间编队控制器.该算法去掉了传统编队控制器依赖通信网络范围和拓扑及Leader无人机状态等全局信息的限制,基于Lyapunov理论证明无人机编队误差在有限时间可以收敛到边界可调的邻域内.对三维运动的多无人机编队进行仿真验证,结果显示,所设计的编队控制算法可以实现多无人机有限时间完全分布式编队生成和保持.     

基于自适应粒子群算法的多无人机混合编队技术

为了解决无人机群体在复杂战场环境下的编队、避障、避碰问题,提出了一种将基于行为法和虚拟领航者法相结合的混合编队技术;为无人机编队设计了奔向目标、队形保持、避碰及避障共4种基本行为,通过对编队无人机的行为权重参数进行调整控制无人机编队的机动,编队无人机的行为权重参数通过自适应粒子群算法进行优化,然后对编队无人机的基本行为进行矢量合成,归一化处理后控制无人机的机动;仿真实验测试证明了该方法能使无人机群体保持期望的队形,实现了编队避障和内部避碰,进而更有效地完成编队任务,提高了多无人机编队的机动性能,促进了多无人机混合技术的发展。     

三维动态环境下多无人机编队分布式保持控制

针对无人机编队沿参考轨迹飞行时遭遇突发障碍物而发生碰撞的问题, 提出一种可实时避障及机间避碰的分布式编队保持算法. 基于虚拟结构编队策略, 采用非线性模型预测控制(NMPC) 方法设计分布式编队控制器. 为了实现通讯延迟下的机间避碰, 采用基于不同优先级的改进避碰惩罚策略. 仿真结果表明, 所设计的分布式编队控制器能保证编队及时避开环境中的突发障碍物, 且无人机间不发生互碰, 避障后的各编队继续以原队形沿参考轨迹飞行.

     

分布式多无人机的时变编队非线性控制设计

研究了基于分布式通信网络的多无人机时变编队控制问题,考虑到外界扰动对多无人机协同编队系统的影响,提出一种新的连续非线性鲁棒编队控制方法.首先基于一致性方法构造了分布式无人机编队误差系统,降低了编队控制器对全局编队信息的要求;然后采用一种基于误差符号函数积分的鲁棒控制算法补偿未知外界扰动的影响,提高了无人机编队系统的鲁棒性,并基于Lyapunov分析的方法,证明了多无人机编队误差的半全局渐进收敛性;最后在四旋翼无人机编队实验平台上进行了多无人机时变编队的实时实验验证,实验结果表明,所提出的分布式编队控制算法可以实现多无人机时变编队控制,且具有较好的协同性能和抗干扰能力.     

基于分布式一致性的无人机编队控制方法

多无人机系统中,系统状态的一致性是实现多无人机协同控制的基础,针对多无人机中存在的三维空间编队控制问题,提出一种分布式一致性的无人机编队协同控制方法。在主机-从机组成的多无人机系统的基础上,引入分布式结构,设计无人机控制系统模型并建立无人机编队协同机制。根据协同机制设计基于一致性算法的协同编队控制器、基于匈牙利算法的任务分配策略以及避障策略。分别在简易模拟器和基于ROS-Gazebo的实景模拟器中仿真验证了协同控制方法的有效性。结果表明：无人机群能够有效地完成协同编队任务,并且可以通过调整层次结构进行有效编队重构。     

有向切换通信拓扑下多无人机分布式编队控制

本文对多无人机分布式时变编队控制问题进行了研究. 无人机之间的通信拓扑假定是有向和切换的. 基于 自身状态与邻居状态的相对局部信息构建了分布式编队控制器. 通过引入一个恰当的编队误差向量, 将有向切换 通信拓扑下的多无人机编队问题转化为一个切换系统的镇定问题. 基于Lyapunov稳定性分析方法得到了达成编队 的充分性条件. 仿真实验结果验证了结论的有效性.     

基于一致性的小型四旋翼机群自主编队分布式运动规划

设计一种小型四旋翼无人机群起飞后自主形成正多边形编队的分布式运动规划方法.在四旋翼无人机的串级控制系统框架下,分布式编队控制器以简化agent模型为基础,同时采用平均一致性算法和有领导一致性算法,共同产生各无人机位置与偏航角的期望轨迹.讨论了达成最终协调目标队形的拓扑条件,并给出一种基于有向Hamilton环的通信拓扑设计方案.最后通过数值仿真验证了所提出算法的有效性.     

基于无人机分层网络的非对称链路研究

战场信息感知和通信能力是影响战场信息网络性能的重要因素.依据无人机自身特点和未来战场通信的需求,提出了无人机平台辅助的分层式通信网络结构.网络采用无人机与地面ad hoc分簇网络实现有效信息交换.考虑到无人机与地面骨干节点之间链路的非对称性,提出一种基于非对称因子η的动态链路资源分配算法.仿真结果表明,动态分配算法实现的链路效率在高系统负载时比Slotted Aloha方式在性能上有较大改善,数据包的平均传输时延在系统负载率小于0.9时维持在较小水平,而当负载率大于0.95时时延增长速度显著加快.     

基于动态角色分配的一致性协同无人机编队控制

随着微电子技术、数字通信技术的飞速发展,无人机编队已应用到许多领域。针对无人机编队保持和编队中能耗问题,提出了一种基于动态角色分配的一致性协同无人机编队控制方法。根据无人机运动学模型设计了一种反馈线性化姿态控制器。在此基础上,基于长机僚机模式设计了一种一致性编队控制算法,提升了编队系统的鲁棒性。同时,设计了一种基于匈牙利算法动态角色分配方法,使多无人机在执行任务过程中可依据具体的周围环境情况来重新制定编队方案确定各无人机位置以此来缩小执行任务周期,同时减小整体能量消耗,并以5架无人机构成编队为例开展了编队飞行仿真分析。仿真结果表明,基于动态角色分配的一致性协同无人机编队控制算法保证了编队控制系统的控制精度和鲁棒性,有效地减小了整体的能量消耗。     

基于粒子滤波的无人机自主轨迹视觉导航控制方法研究

针对现有无人机导航控制方法存在的控制效果不佳的问题,本文提出一种基于粒子滤波的无人机自主轨迹视觉导航控制方法研究。利用粒子滤波算法,实现对无人机自主轨迹视觉导航控制方法的优化设计。采用栅格法构建无人机飞行环境地图,根据无人机的机械组成结构和工作原理,构建运动状态模型。利用内置的摄像机设备采集视觉图像,执行图像灰度转换、几何校正、滤波等预处理步骤。通过对视觉图像的特征提取,判断当前环境是否存在障碍物。利用粒子滤波算法确定无人机位姿,结合障碍物识别结果规划无人机的自主飞行轨迹。将位置、速度和姿态角的控制量计算结果,输入到安装的导航控制器中,完成无人机的自主轨迹视觉导航控制任务。通过实测分析得出结论：应用设计的导航控制方法,其位置误差、速度误差以及姿态角误差均维持在预设值以下,即设计的导航控制方法具有良好的控制效果。     

Self-organization of reconfigurable protocol stack for networked control systems

In networked control systems (NCS), the control performance depends on not only the control algorithm but also the communication protocol stack. The performance degradation introduced by the heterogeneous and dynamic communication environment has intensified the need for the reconfigurable protocol stack. In this paper, a novel architecture for the reconfigurable protocol stack is proposed, which is a unified specification of the protocol components and service interfaces supporting both static and dynamic reconfiguration for existing industrial communication standards. Within the architecture, a triple-level self-organization structure is designed to manage the dynamic reconfiguration procedure based on information exchanges inside and outside the protocol stack. Especially, the protocol stack can be self-adaptive to various environment and system requirements through the reconfiguration of working mode, routing and scheduling table. Finally, the study on the protocol of dynamic address management is conducted for the system of controller area network (CAN). The results show the efficiency of our self-organizing architecture for the implementation of a reconfigurable protocol stack.     

小型无人机舵面故障的控制重构设计

小型无人机一般采用单余度设计,舵面故障后重构控制只能根据系统解析冗余进行设计,传统辨识方法复杂而且往往不能满足无人机重构控制的实时性。对由于舵面故障多样性引起的无人机参数大范围跳变进行分析,采用基于线性模型的方法离线重构控制器参数,实际飞行中在线自适应选择控制律,并针对存在大扰动的重构过程设计了动态补偿方案,保证无人机在故障发生后重构完成前的过渡过程的安全性。仿真实验表明,该方法能满足无人机舵面故障时控制律重构的实时性要求,保证过渡过程平稳,而且基于线性模型的控制器设计方法简便,工程实用性强。     

通信时延下UAV/UGV混合编队控制系统的稳定性分析

针对通信时延下的高维异构无人机(UAV,unmanned aerial vehicle)/无人车(UGV,unmanned ground vehicle)混合编队控制系统,对系统稳定的充分必要条件和准确时延边界的计算方法进行了研究;具体地,为了处置UAV/UGV工作空间、运动学模型的差异,建立考虑异构特性的UAV/UGV混合编队模型;并针对UAV群组、UGV群组,分别设计基于信息一致性的分布式控制器;利用矩阵相似变换,将高维异构的UAV/UGV混合编队控制系统降维拆分为若干等价的低维子系统,极大地降低了稳定性分析的解析难度和运算量;在此基础上,利用辅助特征函数法推导准确的时延边界,得到系统稳定的充要条件;最后通过仿真验证了所提出稳定性分析方法的有效性。     

无人机航迹控制模块的优化设计与实现

当前在无人机作业过程中,能够根据预设的目的地信息自主控制飞行的模块,在多个最优方案条件下,需要预设复杂约束条件,否则就会存在寻优过程不收敛的问题,导致控制效果不佳。针对这一问题,研究了无人机航迹自主控制模块的改进设计。设计可以采集无人机的位置、速度等飞行信息,并上传至飞行主控器的模块硬件,软件在符合无人机飞行约束与威胁约束的条件下,规划获取后续飞行的最优航迹点。为了保证无人机飞行距离最短、高度最小,将无人机航迹自主控制问题变成优化问题。在面临多个最优方案条件下,构建基于鲸鱼算法的无人机航迹选择模型,以无人机飞行航线代价最小为目的,使用鲸鱼算法求解无人机航迹自主控制方案,完成软件设计。实验结果显示：使用所设计模块后,无人机可自主控制飞行航迹,成功避开静态威胁因素、动态威胁因素安全飞行至目的地。     

面向无人机自组网编队控制的通信组网技术

随着技术的发展,多无人机系统协同作业的研究得到越来越多的关注。编队控制是无人机协同作业的关键技术,对具有动态信道与拓扑特征的无人机自组网的通信组网技术提出了极高的要求。首先介绍了无人机自组网编队控制的相关模型;基于此,从编队保持和重组、任务更新、编队可靠性等方面综述并分析了5种编队控制策略以及它们对无人机自组网通信组网技术的不同需求;最后展望了面向无人机自组网编队控制的通信组网技术的发展前景和方向。