基于虚拟结构法的分布式多无人机鲁棒编队控制

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.     

基于自适应滤波的无人机编队防碰撞系统研究

针对无人机双机近距编队飞行时,易发生碰撞事故的问题,文中提出了有效控制的防碰撞算法,并建立了半物理仿真系统。采用自适应Kalman滤波为防碰撞控制算法,使编队的距离保持在安全范围之内。该算法通过预测僚机的状态,实时控制僚机机动,当编队达到警戒距离时,僚机迅速执行规避动作,双机分离。搭建了模拟编队飞行的半物理仿真平台,用Zigbee实行无线通讯,以超声波实现机间测距。实验结果表明,该系统能防止编队发生碰撞,并且有效抑制滤波发散,具有较好的鲁棒性和实时性。     

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.     

一种简便的无人直升机多机编队飞行仿真系统设计与实现

基于X-Plane仿真环境设计并实现一种简便的无人直升机多机编队飞行仿真系统.针对使用真实无人机进行编队协同实验的成本和风险较高等问题,利用X-Plane自带的直升机模型和飞行环境设计并实现一个可同时多无人直升机在线仿真的系统,可以接收每架无人直升机的飞行数据以及对其进行控制.仿真结果表明,该系统可以实现对真实无人直升机编队飞行进行模拟以及对编队算法进行验证等功能.     

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。     

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.     

小型无人机编队飞行的控制律设计与仿真

针对一种小型无人机模型及其编队飞行的实际背景和限制条件,采用长一僚机（leader—wingman）编队模式,按前向、侧向和垂直方向3个通道分别设计了僚机编队控制律,从而使三维编队问题得以简化．对于多机编队的情况,应用基于长机模式（leadermode）和前机模式（frontmode）的2种编队控制策略,并通过仿真实验和比较分析,证实了长机模式的优越性．通过2架小型无人机编队队形保持和多架无人机在大机动飞行情况下的队形保持与队形变换等一系列仿真实验,验证了提出的编队飞行控制律的可行性和有效性．     

基于一致性的多无人机编队算法研究

多无人机协同编队是无人机技术发展的重要方向,相比于单架无人机,编队协同能够增大搜索面积,提高无人机执行任务的效率;为了提高编队控制算法的控制效果和执行效率,以一致性理论为基础,针对无人机的特点和实际飞行情况,设计了改进的一致性编队控制算法,对一致性变量的边界问题进行平滑设计以及限幅处理,设计了σ-范数来调整合适的控制量,通过分段规划获得最佳的轨迹控制效果,并在控制协议中加入对目标点控制,同时对控制算法中的参数进行优化设计,从而实现无人机一致性的稳定控制;最后根据无人机领航—跟随的控制逻辑设计了一致性编队算法,实现了不同紧密编队队形任务;仿真结果表明了经过改进的一致性编队控制算法的有效性。     

基于三维程控的无人机协同编队飞行研究

基于三维程控飞行策略,对多无人机(UAV)协同编队飞行控制进行研究,提出一种多机同方位任务需求的编队控制方法.采用“长机-僚机”编队结构模式控制编队飞行,以编队中的长机航迹坐标为基准坐标系实现了僚机与长机相对位置一致的控制;实现了编队中所有无人机同时到达指定位置并保持速度相对稳定的控制.通过航路规划和编队遥调,实现了人工干预与自动控制结合的编队飞行策略.仿真结果表明,该方法具有较好的可实施性、管理性、应用性和安全性.     

无人机编队飞行快速试验系统设计

为缩小针对无人机编队控制问题的理论研究与实际应用之间的脱节,设计了一套无人机编队飞行快速试验系统,包括基于X-Plane的硬件在回路(HIL)仿真系统和飞行试验系统.HIL仿真系统和飞行试验系统中使用相同的自驾仪和地面控制站,通过HIL仿真可以提前发现并修正在仿真中暴露的问题,从而减少飞行试验所需的时间和成本,缩短方法从理论到应用的时间.试验系统中解决了无人机之间及无人机与地面站之间的通信问题,使得无人机之间可以直接通信,不用通过地面站转发,且单个地面站可以监视和管理多架无人机.采用网络化的软、硬件设计,使得试验系统能够用于验证各种通信拓扑的编队控制算法.为验证上述系统的有效性,设计长机-僚机编队控制方法对试验系统进行验证.结果表明,通过HIL仿真验证的自驾仪可以直接移植到飞行试验系统中,只需微调一些控制参数即可快速实现无人机编队飞行.