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1.  基于自适应粒子群算法的多无人机混合编队技术  
   李文  万晓冬  周文文《计算机测量与控制》,2021年第29卷第2期
   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.    

2.  基于快速扩展随机树算法的多无人机编队重构方法研究  
   李樾  韩维  陈清阳  张勇《西北工业大学学报》,2019年第3期
   为适应瞬息万变的战场环境,发挥多无人机不同队形下的作战优势,以快速扩展随机树(RRT)算法为基础,提出一种多无人机编队重构的方法。首先建立多无人机编队的运动模型,分析传统RRT算法与编队重构方法结合的可行性,并采用多余节点去除和构造过渡航迹等策略对航迹进行修正。之后,重点分析重构过程中的动力学及防碰撞等约束,为随机树的扩展和无人机的航迹变换提供依据。最后通过对比仿真和飞行试验,验证所提重构方法的安全性和可行性。结果表明,该重构方法能在复杂环境下快速实现编队重构,同时所规划的航迹利于无人机进行跟踪,可满足实际战场的飞行需求。    

3.  多无人机协同编队飞行控制研究现状及发展  被引次数:3
   宗群  王丹丹  邵士凯  张博渊  韩宇《哈尔滨工业大学学报》,2017年第49卷第3期
   无人机在军事和民用应用上越来越广泛,为使无人机能够更好地发挥作用,需要采用多无人机编队飞行控制来实现协同侦察、作战、防御及喷洒农药等任务.多无人机协同编队控制技术主要包括信息感知技术、数据融合技术、任务分配技术、航迹规划技术、编队控制技术、通信组网技术和虚拟/实物验证实验平台技术等.首先对国内外多无人机编队相关技术的现状和进展进行综述,然后重点对多无人机编队控制方法进行分析,并对队形设计、队形调整和队形重构等问题进行归纳总结,最后对多无人机协同编队所面临的机遇和挑战进行了展望.结果表明:目前多无人机编队飞行理论方面取得了丰硕成果,但是实物飞行试验仅能实现简单通信环境下的协同编队飞行,任务分配和航迹规划实时性不高,控制方法应对突发情况鲁棒性低,多机多传感器协同感知能力不足,欠缺对实体的仿真实现,未来的研究方向应是突破上述关键技术的不足,开展复杂感知约束和复杂通信环境下的多无人机协同编队飞行研究,提出更加有效的控制方法,并进行多无人机实物编队飞行试验,使无人机能够更好地完成既定任务.    

4.  基于纳什议价的无人机编队自主重构控制方法  被引次数:2
   茹常剑  魏瑞轩  戴静  沈东  张立鹏《自动化学报》,2013年第39卷第8期
   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.    

5.  分布式多无人机的时变编队非线性控制设计  
   鲜斌  李宏图《控制与决策》,2021年第36卷第10期
   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.    

6.  基于改进微分进化的无人机编队重构安全控制  
   吕明海  魏瑞轩  许卓凡《电光与控制》,2014年第21卷第9期
   无人机编队在环境或任务发生变化时,需要进行编队重构。在对无人机编队重构安全控制问题进行分析的基础上,采用分布式模型预测控制(DMPC)的思想,将重构问题转化为一系列在线优化问题。结合安全性约束条件建立其重构代价函数,提出一种基于改进微分进化的分布式模型预测控制算法(DE DMPC)求解每个时域内的代价函数优化问题。通过仿真证明,该算法能够实现编队重构安全控制,且较标准微分进化算法性能更好。    

7.  多无人机完全分布式有限时间编队控制  
   王丹丹  宗群  张博渊y  秦新立《控制与决策》,2019年第34卷第12期
   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.    

8.  风场干扰下基于一致性卡尔曼滤波的UAV 编队控制算法  被引次数:1
   陈侠  鹿振宇《兵工自动化》,2013年第32卷第10期
   针对风场干扰下多无人机(UAV)编队的控制问题,提出一种基于一致性卡尔曼滤波的多无人机编队控制算法。根据一致性卡尔曼滤波算法,测量每架无人机的风场干扰误差,预测控制编队中各机的相对位置;设置编队的中心关键点,并利用总卡尔曼滤波器调整其位置,由此实现了一致性卡尔曼滤波算法与航迹修正相结合解决风场干扰下多无人机编队的控制问题;并将该算法应用到轨迹跟踪问题,从而实现编队对复杂航迹的实时跟踪。仿真结果表明,文中提出的算法具有很好的灵活性、鲁棒性、可靠性和可伸缩性。    

9.  基于视觉的四旋翼无人机自主定位与控制系统  
   曹美会  鲜斌  张旭  文曦《信息与控制》,2015年第2期
   针对GPS(global positioning system)信号缺失环境下无人机(UAV)自主飞行控制问题,设计了一种基于视觉的自主定位与控制方法.首先通过增加特征点提取数量和优化关键帧存储来对传统视觉SLAM(simultaneous localization and mapping)算法进行改进,提高了算法的鲁棒性与通用性.其次,引入光流传感器作为视觉SLAM地图丢失情况下辅助位置信息测量单元,提高无人机飞行控制的安全性,并成功地克服视觉SLAM图像丢失问题和光流法存在的位置漂移问题.然后采用EKF(extended Kalman filter)融合无人机位置和3维加速度信息,得到了较为精确的位置信息,同时提高了信号输出频率.最后,利用上述方法获取的无人机位置信息设计PID(proportion integration differentiation)和RISE(robust integral of the signum of the error)非线性控制器,增加了算法的鲁棒性.为验证该控制策略的有效性,搭建了四旋翼无人机视觉控制系统实验平台.该平台采用嵌入式控制系统架构,使用机载计算机运行所提算法,避免了图像及控制命令在无线传输过程中引起的时间延迟和信号干扰.室外飞行实验表明,此控制方案实现了自主定位与飞行控制功能.    

10.  局部通信下的无人机编队导航方法研究  
   马梓元  龚华军《计算机测量与控制》,2020年第28卷第1期
   无人机的编队与导航是无人机群执行各种复杂任务的基础,在远距离、高海拔等大范围场景下及灾难救援等实际任务中,无人机群的通信能力高度受限,集中式的编队方法不具备实用性。本文基于开源机器人操作系统ROS实现了无人机群的路径规划,并结合一种纯分布式的群集控制方法,实现了仅需要局部通信的无人机编队导航方法,并通过无人机仿真实验进行了验证。实验结果表明,本文所提出方法能够支持无人机在局部通信下的编队与导航。    

11.  多无人机系统编队控制综述  
   《仪表技术》,2020年第1期
   多无人机系统编队随着战场环境变化将成为对空作战主要形式,分析了多无人机编队控制优势,给出了目前编队常见的几种形式,研究了多无人机系统编队控制的方法,对leader-follower法、基于行为的队形控制、虚拟结构法(virtual structure)进行了综述。将无人机编队控制方法按照通信方式分为集中式控制、分散式控制和分布式控制。指出一致性分布式控制与编队控制的相辅相成关系,并对多无人机编队后续研究作出了展望。    

12.  多小型飞行器自主编队姿态协同控制方法  被引次数:1
   梁海朝  王剑颖  孙兆伟  张昱煜《哈尔滨工业大学学报》,2016年第48卷第4期
   针对多小型飞行器空间自主编队姿态协同飞行任务,研究了空间多小型飞行器自主编队在空间干扰影响下的姿态协同控制问题.考虑到编队无法获取外界参考信息,需要进行自主编队的情况,提出一种编队姿态协同控制方法.首先,提出的控制方法基于小型飞行器绝对姿态信息实现编队姿态协同,能够适应多种编队通信拓扑结构,并且对于外干扰力矩具有较强的鲁棒性;然后,根据Lyapunov定理,从理论上证明了闭环系统的稳定性和收敛性;最后,通过数值仿真验证了理论分析结果及所提出控制方法的有效性.研究结果表明,所提出的控制方法能够在干扰力矩作用下,利用小型飞行器绝对姿态信息实现编队姿态协同,且能够适应多种编队构型.    

13.  基于改进人工势场的无人机编队防碰撞控制方法  
   《哈尔滨工程大学学报》,2017年第6期
   针对无人机编队飞行过程中的机间防碰撞、障碍物规避问题,提出了基于改进人工势场的防碰撞控制方法。利用一致性理论,引入了通信拓扑和通信权重的概念,给出了改进的机间人工势场函数和作用区域。定义了无人机与空域障碍物的斥力势,构建了受二者相对运动速度影响的辅助斥力势,使无人机高效地规避障碍物,并给出了机间防碰撞、障碍物规避的总速度场。提出了防碰撞控制算法,给出了速度、俯仰角、偏航角等防碰撞指令;设计了一种飞行控制器来跟踪防碰撞指令,构建了含防碰撞控制算法、飞行控制器的完整编队系统。三维飞行仿真结果表明:所提编队防碰撞控制方法可以快速实现机间防碰撞,并能有效规避空域障碍物。    

14.  存在时延的分布式无人机编队控制方法  
   王品  姚佩阳《计算机测量与控制》,2016年第24卷第9期
   多无人机协同是未来无人机应用的重要方式,多无人机编队作为多无人机协同的重要技术和研究热点也已引起越来越多关注,分布式无人机相较于集中式具有灵活性好、鲁棒性强,对通信及计算机性能要求低等优点;针对无人机的非线性动力学模型,在有向固定拓扑的条件下,运用高阶一致性理论解决无人机系统的分布式编队问题;基于Lyapunov稳定性原理,利用线性矩阵不等式(LMI),分别得出在具有时变时延导数信息及无导数信息情况下的稳定性充分条件;最后,仿真验证了这种编队控制方法的有效性;研究结果表明,利用文章所提出的方法控制无人机编队飞行,在满足稳定性的前提下,无人机系统能够形成稳定的编队,并达到预期速度。    

15.  具有时延和干扰约束的多无人机滑模一致性编队控制研究  
   《西北工业大学学报》,2020年第2期
   针对三维环境下的多无人机(UAVs)系统,在同时存在时延和干扰约束的情况下,提出了一种基于一致性的滑模编队控制算法,首先在考虑时延的基础上设计合适的一致性算法,其次利用滑模控制(SMC)方法解决编队系统中的轨迹跟踪和控制问题,并保证系统对于外部扰动的鲁棒性。仿真结果表明:在同时考虑编队过程中的时延和干扰约束的情况下,所提出的控制算法能够保持期望的编队队形。    

16.  基于虚拟结构法的分布式多无人机鲁棒编队控制  
   李正平  鲜斌《控制理论与应用》,2020年第37卷第11期
   针对多无人机编队控制(UAVs)问题, 本文提出了一种基于虚拟结构法的非线性鲁棒控制算法. 首先将编队控制问题转化成两个子问题: 在惯性坐标系下虚拟刚体(VRB)光滑轨迹的生成设计, 以及在虚拟刚体坐标系下的无人机编队队形控制设计. 针对部分无人机无法直接获取虚拟刚体状态的约束, 通过引入相邻无人机的跟踪状态, 实现了分布式的编队控制. 同时, 考虑多无人机近距离编队飞行时相互间的气流扰动影响, 设计了基于supertwisting的鲁棒控制算法, 提高了编队系统的控制精度和稳定性. 利用Lyapunov稳定性分析方法, 证明了位置跟踪误差在有限时间内收敛到滑模面, 得到闭环系统全局渐近稳定的结果. 最后通过实际飞行实验, 验证了所提控制算法的有效性和鲁棒性.    

17.  基于改进势场法的无人机编队协同避障控制算法  
   孙翊君  代冀阳  应进  聂航《计算机应用与软件》,2022年第5期
   为了解决多无人机存在的自碰撞与障碍碰撞及编队通信架构等问题,在二阶模型的编队系统基础上,提出一种由图论和人工势场理论相结合的分布式编队控制策略。依据运动学原理建立无人机模型,以固定无向的通信拓补结构为基础,引入分段思想、旋转力、机间势场力来改进势场合力函数,以解决可能出现的目标不可达、死锁、编队安全问题,精准实现编队避障、避碰与航迹预规划;根据一致性理论对无人机状态误差进行修正,设计编队协同避障控制律以实现期望状态一致与航迹规划;通过构造Hamilton函数与反证法进行稳定收敛性分析,证明所提出控制算法的收敛一致性。通过仿真结果表明,无人机编队能够有效进行避障并快速达到期望一致。    

18.  无线紫外光协作蜂群无人机集结算法研究  
   赵太飞  梁浩  张港《激光杂志》,2021年第42卷第12期
   针对存在电磁干扰的复杂多变环境下,蜂群无人机机间通信与位置信息交互受到较大干扰,导致无人机之间形成编队速率和效率降低.提出以"日盲"紫外光(200 nm~280 nm)作为通信媒介,利用其全天候、可非视距、抗干扰能力强等优点设计紫外光信标结构,同时提出一种利用无线紫外光在蜂群无人机机间进行通信定位的方法提升电磁干扰环境下蜂群无人机的通信定位能力;通过建立飞行引导误差模型,改进领航者-跟随者算法在蜂群无人机集结过程中误差反馈大的问题.最终对比理想情形下仿真结果,验证了改进的算法在实际情形下,通过较小幅度的调整可以迅速完成集结.    

19.  面向不确定性环境的多无人机协同防碰撞  
   周欢  魏瑞轩  崔军辉  茹常剑  关旭宁《电光与控制》,2014年第21卷第1期
   随着无人机碰撞事故的增加, 防碰撞已成为多无人机共空域飞行亟待解决的问题。首先, 进行多无人机协同防碰撞体系结构设计, 然后, 提出一种新的模型预测控制方法: 应用扩展卡尔曼滤波预测不确定性环境空间的障碍物和目标轨迹, 无人机通过机间通信实现环境信息共享, 基于模型预测控制方法进行多无人机协同防碰撞制导决策。仿真结果表明所提方法的有效性, 同时协同机制的效果明显。    

20.  无人机编队飞行导航方法及其仿真研究  
   袁杰波  杨峰  张共愿  梁彦《计算机仿真》,2011年第28卷第11期
   研究无人机导航优化编队问题,编队各成员的高精度定位是无人机协同编队飞行的关键技术和难点.为了提高编队定位的精度,提出了一种长机组合导航和长/僚机相对测量的编队成员导航定位方法,在编队导航系统模型的基础上,采用卡尔曼滤波原理估计出各成员的惯导误差,经校正后得到精确的导航信息,并进行仿真.仿真结果表明,改进的方法对所设计的长机与僚机的导航定位是完全可行的,编队各成员均获得较高的测地导航精度.    

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