多智能体最优持久编队动态生成与控制

研究了多智能体系统中最优持久编队生成算法,并根据对应的通信拓扑设计了最优持久编队的运动控制算法.首先,提出了基础圈概念,通过有向增加顶点操作,研究了基础圈为三角形或包含部分四边形的最优持久编队的分布式生成算法;在此基础上,考虑到持久编队中单向通信邻居的状态信息,设计了基于距离的最优持久编队运动控制算法.最后,仿真研究验证了所提算法的有效性.     

多智能体系统最优持久编队自动生成

在最优刚性编队基础上,本文研究了多智能体系统的最优持久编队自动生成算法,所得算法能最大限度地减少维持编队结构稳定所需的信息交互量.首先,对于任意的最小刚性图.提出了缩减其范围的两种刚性逆操作;然后,设计了将包含于此两种操作中的无向边增加方向的规则,以使对应顶点的出度不大于2;并且在此基础上得到了任意最小持久图的生成算法,保证了最优持久编队的生成.最后,进行仿真研究,验证了提出算法的有效性.     

刚体航天器有限时间输出反馈姿态跟踪控制

为提高航天器系统飞行可靠性,研究角速度信息不可测量的刚体航天器有限时间姿态跟踪控制,将姿态导数信息作为未知状态,设计基于改进自适应超螺旋滑模的状态观测器,避免未知状态导数上界需要已知的约束,将姿态运动方程进行扩维,在有限时间内实现对未知角速度估计.同时考虑环境干扰和模型不确定,设计新的有限时间干扰观测器,结合连续自适应方法实现对系统综合不确定上界的估计.在此基础上,基于终端滑模技术,设计有限时间连续姿态跟踪控制器,较好地减小了控制输入抖振,并采用Lyapunov理论证明了观测器和控制器的有限时间稳定性.最后仿真结果说明了所提方法的有效性.     

面向多目标侦察任务的无人机航线规划

针对无人机执行多目标侦察任务的航线规划问题,提出一种改进粒子群算法结合高斯伪谱法的分层航线规划方法.设计改进粒子群算法进行航线预规划,针对传统粒子群优化算法收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,通过引入混沌映射初始化和自适应参数调整策略,加快算法收敛速度,提升解的最优性.在此基础上,结合最短路求解策略,完成对侦察任务的时序排列,得到可执行的最优侦察任务方案,进而为提升侦察航线的精确性和可控性,基于高斯伪谱法进行航线再规划.引入航线预规划结果作为初值猜测,进一步提升算法的效率和准确性.最后在复杂环境下进行无人机侦察航线仿真分析,结果表明所设计算法能够快速生成任务执行方案与高精度侦察航线,符合军事无人机执行侦察任务的工程应用.     

多无人机协同编队飞行控制研究现状及发展

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.     

非匹配不确定的弹性高超声速飞行器终端滑模控制

为解决带有非匹配不确定的弹性高超声速飞行器(FHV)鲁棒跟踪控制问题,设计一种基于有限时间干扰观测器的非奇异终端滑模控制器.首先,通过将弹性模态的影响视为不确定,与系统参数不确定一起处理为综合不确定,将带有弹性的高超声速飞行器模型简化为便于控制器设计的面向控制模型;其次,设计有限时间干扰观测器估计模型的综合不确定;进而,基于干扰观测器,设计一种新型的非奇异终端滑模面,将高阶不匹配问题转化成一阶匹配问题,进行控制器的设计;最后通过Lyapunov理论证明了闭环系统的稳定性.仿真结果表明:所设计的控制器可以有效抑制非匹配不确定及弹性的影响,实现了飞行器速度与高度的稳定跟踪控制.