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.     

基于图和流体扰动算法的多无人车编队及避障研究

为解决多无人车编队在存在运动目标、移动威胁与突发威胁等多种情况的复杂环境中的避障问题,设计了一种基于刚性图论和流体扰动算法的多无人车编队避障控制算法。首先,针对编队控制问题,采用图论方法描述多无人车之间的协同关系,利用无人车之间的距离约束,基于反步控制理论设计领航-跟随编队控制器。李雅普诺夫分析表明,期望的编队形状是渐近稳定的。其次,针对复杂动态障碍物环境下的编队避障问题,设计了基于流体扰动算法的避障路径规划方法,由领航无人车规划出编队的行驶路径,实现编队的整体避障。最后,基于MATLAB的仿真结果验证了所提算法的有效性。     

面向多无人系统的安全协同模型

随着无人系统技术的不断发展,多无人系统的协同控制技术受到了广泛的关注。设计合理的协同模型是多无人系统中的重要研究内容,而已有协同模型在开放的网络环境中存在一定的安全性问题。在分析已有模型的不足的基础上,提出了一种具有安全特性的多无人系统协同模型RCC(Rules Combined Coordination)。RCC模型在协同过程中引入了逻辑规则,提供了终端的合法性认证及通信双方的权限控制,保障了多无人系统的安全性。最后,基于开源机器人系统ROS及RCC模型,搭建了多无人车的协同仿真平台,并在其中设计了导航、避障等实验场景,仿真实验的相关结果验证了RCC模型具有可用性和安全性。     

基于HLA的小卫星编队飞行分布式仿真

小卫星编队飞行技术的应用需要突破构形保持、姿态协同等复杂的关键技术难题。在一定逼近度下建立地面仿真环境,既可用于测试与验证复杂关键技术解决方案的有效性和可行性,又大大降低了系统研制代价和新技术应用的风险性。根据HLA(高层体系结构)分布式仿真技术,设计实现了小卫星编队飞行分布式仿真平台。仿真平台包含小卫星编队构形维持控制、重构控制和小卫星姿态指向一致控制等模块,具有对仿真结果的统计分析能力。同时以成像高度计三星编队为例,利用仿真平台进行了数字仿真,验证了该平台的可行性以及小卫星编队飞行构形维持和姿态指向一致控制模块的有效性。     

基于图与势场法的多车道编队控制

多车协同驾驶能显著提高交通安全和效率,是未来5G网联自动驾驶技术的重要应用场景之一.传统上,多车协同驾驶的主要形式为单一车道上的无人车队列,其队列稳定性受队列长度、通信距离及延迟的限制.本文提出一种无人车编队方法,将单车道队列扩展为多车道护航编队.针对不同场景下的需求设计多车道编队调整策略,结合基于图的分布式控制,完成任意预定义的编队结构;同时,利用势场法对行车环境建立势场模型,实现无人车的避障轨迹规划,提高编队的避障能力;最后,结合纵横向控制器,实现无人车多车道护航编队控制.仿真实验表明,本文提出的无人车多车道护航编队方法,能适应不同交通场景,如道路变化、障碍车运动等,完成自动变换编队结构,实现安全、高效通行.     

无人艇全分布式动态事件触发编队控制

针对通信资源受限的多无人艇(USV)编队控制问题, 本文提出了一种动态事件触发数据传输机制以降低通信频率, 减少控制算法对系统带宽的占用. 首先, 基于滑模和自适应控制算法设计一种全分布式编队控制器, 使得所有编队成员在保持预设队形的同时能够完成对期望轨迹的跟踪. 与现有编队控制器相比, 该控制器不需要通信网络的全局信息. 然后, 基于Lyapunov稳定性理论证明了编队跟踪误差以及所有闭环信号都能达到稳定状态. 此外,该算法能够保证触发时间序列不表现出Zeno行为. 最后, 通过数值仿真验证了全分布式编队控制器的有效性     

多机器人编队离散模型及队形控制稳定性分析

针对包含绕心运动情况下的多机器人编队进行离散建模,并利用该模型解决保持队形期望前端始终朝着编队前进方向的控制问题.以控制多机器人编队收敛到期望的队形并镇定到预设运动规律上为目标,定义了一类通信拓扑图,基于该类图提出了一种分布式协同控制算法.给出了该控制算法下编队系统渐进稳定的充分必要条件及反馈控制参数的收敛域.证明了在该充分必要条件下可实现编队收敛到期望的队形和预设运动规律上的目标.仿真实验表明,在该算法控制下多机器人编队较好地收敛到期望队形并按预设规律运动,且过程中始终保持队形期望前端朝着编队前进方向,进而验证了该算法的有效性和正确性.     

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.     

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。     

基于ROS的机械臂仿真实验平台设计

针对机械臂成本高不利于推广以及远程教学场景下难以进行仿真实验的问题,设计了一种基于机器人操作系统(Robot Operating System,ROS)的机械臂仿真实验平台,该仿真实验平台包括机械臂仿真模块、ROS分布式节点控制模块、上位机控制软件,其中,上位机控制软件完成机械臂的末端控制、关节控制以及机械臂的状态显示等功能;ROS分布式节点控制模块负责将上位机控制软件发送的控制指令处理后发送给机械臂仿真模块;基于该仿真实验平台,仅需修改机械臂模型配置文件即可实现对不同种类机械臂的兼容与个性化定制,大幅降低了实验成本.实践证明,该虚拟仿真实验平台具有可扩展性强、易于维护等优点.     

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。     

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。     

基于ROS的协作机器人控制系统

为了实现协作机器人的控制,对协作机器人进行了控制系统研究,在保证系统鲁棒性和实时性的前提下,提出了在PC机上,构建基于Ubuntu系统下结合ROS,利用CAN通讯的方式,搭建协作机器人的控制系统.最后通过仿真实验和实体机器人控制实验,验证协作机器人控制系统应用效果.实验结果表明,该协作机器人控制系统具备控制协作机器人进行路径规划的基本工作能力,能够很好的建立上下位机的通讯,进行协作机器人控制.同时本控制系统具有模块化、可移植性高、框架清晰、低延时等特点.     

通信延迟条件下无人机编队重构的自主安全控制

多架无人机协同执行任务是未来网络化战场上的一种重要作战要求,然而复杂战场环境的变化极大地影响无人机编队的生存能力.为了自主安全地实现复杂战场环境中存在通信延迟的无人机编队重构控制,构建基于分层结构的无人机编队重构的自主安全控制架构.然后,提出一种基于纳什谈判的分布式预测控制(Nash bargaining solution-distributed model prediction control,NBS-DMPC)的新方法.针对存在通信延迟的问题,设计了基于信息滤波算法的信息补偿方法.最后,仿真实验表明所提算法能够自主安全地控制无人机编队重构并能有效降低问题的求解规模.同时仿真结果也验证了所提信息滤波算法在通信时延下的有效性.     

面向数据共享的多无人机协同SLAM方法

协同即时定位与地图构建(SLAM)建立在多无人机的联合感知能力之上,通过局部地图的交互融合构建一个增量式全局环境地图,以提高多无人机任务协同的准确性、实时性和鲁棒性.针对多无人系统协同定位与构图中数据高效共享与利用的难题,面向快速、准确、大范围多机协同SLAM需求,本文提出了一种基于集中式架构的多无人机局部地图数据高效...     

基于协同噪声干扰的机载雷达射频隐身性能优化算法

随着现代战场中无源探测系统能力的不断提升,机载雷达的生存环境受到日益严峻的威胁和挑战。针对当今电子战中对射频（RF）隐身技术的需求,提出了一种基于协同噪声干扰的机载雷达射频隐身性能优化算法。本文首先以电子对抗中的功率准则为基础,研究了协同噪声干扰对机载雷达射频隐身性能的影响;然后建立了雷达信号截获概率模型,并提出了一种基于协同噪声干扰的机载雷达射频隐身性能优化算法,通过自适应地调整机载雷达的发射功率和协同干扰机的噪声干扰信号功率,在满足系统资源和性能要求的前提下,最小化截获概率;最后通过仿真实验验证了所提算法的可行性和有效性。     

改进粒子滤波在WSN辅助机器人定位中的应用

针对无线传感器网络(WSN)辅助机器人定位问题,提出了一种改进的粒子滤波算法。为提供精确定位,在粒子滤波算法中引入节点置信度概念,给出了节点置信度的数学表达式,用于实现节点间的信息融合。新算法通过计算节点置信度,选择置信度高的节点参与辅助机器人定位;根据节点置信度,还可以确定每个节点对粒子更新的影响程度。开发了一种新的基于USARSim的无线传感器网络-机器人系统仿真平台,利用平台对新算法进行了验证。仿真实验结果表明,提出的算法机器人定位精度高,粒子滤波收敛速度快,仿真平台符合无线传感器网络辅助机器人定位研究的需要。     

基于双向测距的协同定位系统误差分析

针对协同定位系统中影响节点定位精度受测距误差影响的问题,主要研究和分析了测距误差传播以及移动场景误差对协同定位系统的影响.采用基于GPS(Global Positioning System)和超带宽双程测距的低成本协同定位系统,分析了协同定位系统中的误差传播过程,推导了测距协方差阵和定位协方差阵.在不同场景下进行了仿真,经分析得出节点间几何关系是影响系统定位误差的最重要因素.该结论对于协同定位系统中移动节点的定位精度提升具有一定的指导价值.     

未知环境下多AUV协同避障方法研究

针对多AUV（autonomous underwater vehicle）系统在未知环境中进行路径规划时难以兼顾避障与编队的问题,提出了一种基于领航—跟随者与行为的多AUV协同避障方法。首先,通过构造碰撞危险度及偏离目标评价函数,设计了AUV局部路径规划方法;在此基础上,结合编队控制方法,分别为领航者和跟随者设计不同的行为以及行为选择模式。半物理仿真实验结果表明,该算法能够实现多AUV系统在未知环境中的协同避障,且队形偏离度与恢复队形时间优于传统多机器人避障算法。实验结果证明了该算法的可行性与有效性。     

Shared Control of Highly Automated Vehicles Using Steer-By-Wire Systems

A shared control of highly automated Steer-by-Wire system is proposed for cooperative driving between the driver and vehicle in the face of driver's abnormal driving. A fault detection scheme is designed to detect the abnormal driving behaviour and transfer the control of the car to the automatic system designed based on a fault tolerant model predictive control (MPC) controller driving the vehicle along an optimal safe path. The proposed concept and control algorithm are tested in a number of scenarios representing intersection, lane change and different types of driver's abnormal behaviour. The simulation results show the feasibility and effectiveness of the proposed method.