基于群集行为的分布式多无人机编队动态避障控制

针对无人机编队保持和动态障碍物规避控制问题,本文提出了一种新的基于群集行为的分布式多无人机编队控制和避障控制算法.首先考虑了由机间气流等因素带来的干扰,基于吸引/排斥势场和一致性方法,设计了分布式无人机编队的队形保持控制算法,对编队内无人机之间的距离进行控制.进一步考虑外部移动障碍对无人机编队的影响,引入了排斥势场产生...     

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...     

基于虚拟结构法的多移动机器人分布式预测控制

研究多移动机器人协同编队控制问题,提出一种基于虚拟结构的分布式预测控制算法.与现有编队控制方法相比,基于虚拟结构的方法可以使移动团队更加稳定地保持期望编队队形运动,通过将变换矩阵与虚拟结构相结合可以改善编队结构的灵活性,从而有效拓展该方法的应用范围.最后将所提出控制算法与现有编队控制方法进行对比仿真,结果验证了其有效性...     

多无人机系统分布式编队控制

利用具有虚拟领航者的二阶动态一致性协议讨论了三维空间内分布式无人机编队控制问题。利用反馈线性化的方法将无人机非线性动力学模型线性化,将控制输入转化为惯性坐标系中三个坐标轴方向的加速度。运用一致性算法求解线性化后的无人机模型,使无人机能够形成稳定的预期编队并跟随虚拟领航者沿特定航线以一定速度运动。定义了编队的误差函数并运用Lyapunov稳定性理论证明了系统的稳定性。仿真验证了模型和算法的有效性。     

基于方位信息的无人机编队控制设计与验证

本文主要研究了无人机编队的抗扰跟踪控制设计. 针对各无人机只能获取邻机方位信息的情况, 文章设计了一种新的非线性控制器以完成多无人机系统的编队形成与跟踪任务. 考虑到无人机系统易受外界扰动影响的特性, 采用Leader-Follower式编队方法, 通过引入Leader位置信息来矫正基于方位信息的无人机编队系统的位置漂移.将反步法设计结合自适应设计与鲁棒控制设计, 来补偿未知参数与未知外界扰动对多无人机编队系统造成的影响,提高了多无人机方位编队系统的鲁棒性. 然后, 基于Lyapunov分析方法证明了系统的稳定性. 最后, 搭建了四旋翼无人机编队实验平台, 进行了基于方位信息的编队形成与跟踪飞行实验, 并与PD控制器进行了对比实验. 飞行实验结果验证了算法的有效性与实用性.     

无人机三维编队飞行的鲁棒H∞控制器设计

针对无人机编队控制中模型不确定性与外干扰同时存在的情况,首先基于无人机自身的自动驾驶仪和编队运动学关系建立了无入机编队的三维数学模型,这种建模方式物理意义明晰;进而提出一种基于鲁棒H∞控制理论的编队控制器设计方法,按前向、侧向和垂直方向3个通道分别设计控制律,降低了鲁棒控制器的调参难度,简化了三维编队控制问题.仿真结果表明了所设计的控制器的有效性,可实现无碰撞、快速、稳定地保持和调整无人机编队队形,具有良好的鲁棒性能.     

多无人机仿射编队的抗扰控制设计

多无人机仿射编队控制能够根据编队需求实现灵活的编队机动.针对存在外界未知扰动情况下的多无人机编队形成及变换问题,研究多无人机仿射编队抗扰控制及编队形成与变换过程中的避碰问题.首先,针对在外界干扰情况下仿射编队形成及变换问题,设计一种基于误差符号函数积分(RISE)的鲁棒控制算法.该控制算法能够对未知外界扰动造成的影响进行有效的补偿,提高多无人机仿射编队控制的鲁棒性.然后,基于Lyapunov分析法证明了编队控制系统的稳定性.针对多无人机机间避碰问题,利用缓冲维诺单元对无人机飞行区域进行分离,在仿射编队形成及变换过程中保证无人机间的碰撞避免.针对避碰过程中可能出现的死锁问题,提出一种启发式算法使无人机能够顺利从死锁中恢复.最后,使用室内实验平台验证所提出算法的有效性.     

基于分布式模型预测控制的无人机编队控制

针对多四旋翼无人机编队在巡航飞行过程中队形形成和保持问题,采用分布式模型预测控制方法将该问题转化为在线滚动优化问题.建立线性时不变的编队运动模型,进而在考虑状态和输入约束,不考虑时延、外界干扰、噪声的情况下,利用领航跟随策略设计一种分布式模型预测控制器,通过引入自身和邻居的假设状态轨迹设计代价函数.其中邻居信息的交互是在有向、时不变通信拓扑结构下进行的.基于该控制器,无人机能够在跟踪目标轨迹的同时,快速形成预先设定的队形并保持队形飞行.通过引入终端等式约束保证系统稳定,进而将目标函数作为Lyapunov函数,给出编队系统渐近稳定的充分条件.最后,利用6架无人机仿真验证控制算法的有效性和优越性.     

基于高阶控制障碍函数的多固定翼无人机鲁棒避障安全编队跟踪控制

在多固定翼无人机编队跟踪控制问题中,系统地处理输入饱和约束、外界输入扰动以及无人机间避碰安全约束存在着挑战。针对这些挑战,本文提出了一种基于高阶控制障碍函数方法的分布式鲁棒避障协同编队控制律。首先,在不考虑避障约束的情况下,设计了一种满足输入和速度约束的多固定翼无人机标称鲁棒编队跟踪控制律。该标称控制律基于滑模控制方法,能够在有界输入扰动影响下实现精准的编队跟踪控制。然后,针对无人机之间的避障要求以及无人机与障碍物之间的避障要求,分别设计了考虑输入约束的改进高阶控制障碍函数,并基于不变集理论,推导了存在外界输入扰动情况下的线性控制输入避障约束条件。最后,基于标称编队跟踪控制律和鲁棒控制输入避障约束条件,为各固定翼无人机构造了一个局部二次规划问题,并通过求解该问题得到最终的鲁棒避障安全编队跟踪控制律。仿真实例表明,本文设计的控制律相较于不考虑外界输入扰动的控制律而言可以有效地处理扰动,相较于基于势函数方法的控制律而言减轻了系统产生的震颤并且更好地处理了无人机的速度约束,相较于基于分布式MPC（模型预测控制）方法的控制律而言在计算时间方面有了显著提升。上述结果验证了所设计控制律的创新性和有效性。     

通信随机时滞条件下基于分布式模型预测的AUV编队控制

考虑水声通信随机时滞条件下AUV编队协同控制问题,提出一种基于分布式模型预测的AUV编队控制方法.首先,通过所设计的随机时滞通信同步策略,将异步状态信息转换为同步状态信息;然后,结合虚拟轨迹、状态预测、控制约束以及编队内AUV状态信息描述协同编队代价函数,将其引入局部滚动时域优化,实现编队控制目标,并利用李雅普诺夫理论验证编队控制器的稳定性;最后,将所提出方法与现有编队控制方法进行对比仿真,仿真结果验证了其有效性.     

面向多无人飞行器的有界跟踪控制方法的设计与验证

针对多无人机跟踪轨迹时的控制问题和安全问题,本文提出了一种四旋翼无人飞行器的有界跟踪控制方法.该方法能够保证多台无人机在进行轨迹跟踪的同时将自身运动限制在指定范围内.本文通过能量分析的方法设计了具体形式的控制器,并基于Lyapunov稳定性分析证明了系统误差的有界和收敛特性.在此基础上,通过设计和搭建室内多无人飞行器实验平台,完成了多无人飞行器实时轨迹跟踪的实验,验证了该控制器的实际性能.实验结论表明,无人飞行器的有界跟踪方法不但拥有良好的动态特性,而且能够有效地避免无人飞行器越过安全边界造成碰撞等问题,具有较好的安全性和鲁棒性.     

基于二阶运动学模型的移动机器人主从跟踪系统的鲁棒控制

In this paper, we study the problem of modeling and controlling leader-follower formation of mobile robots. First, a novel kinematics model for leader-follower robot formation is formulated based on the relative motion states between the robots and the local motion of the follower robot. Using this model, the relative centripetal and Coriolis accelerations between robots are computed directly by measuring the relative and local motion sensors, and utilized to linearize the nonlinear system equations. A formation controller, consisting of a feedback linearization part and a sliding mode compensator, is designed to stabilize the overall system including the internal dynamics. The control gains are determined by solving a robustness inequality and assumed to satisfy a cooperative protocol that guarantees the stability of the zero dynamics of the formation system. The proposed controller generates the commanded acceleration for the follower robot and makes the formation control system robust to the effect of unmeasured acceleration of the leader robot. Furthermore, a robust adaptive controller is developed to deal with parametric uncertainty in the system. Simulation and experimental results have demonstrated the effectiveness of the proposed control method.     

鲁棒低增益变结构模型参考自适应控制

就对象含未建模动态且其建模部分相对阶大于1时的变结构模型参考自适应控制(VS-MRAC)系统,提出了一种鲁棒低增益变结构控制方案,特点是系统变结构律在低增益状态下仍可保证所有辅助误差均在有限时间内收敛到零,从而提高了系统跟踪精度.此外,还研究了平均值滤波器对系统稳定性的影响.     

通信拓扑切换下车辆队列分布式模型预测控制

考虑通信拓扑切换下异质非线性车辆队列系统协同控制问题,提出一种能够保证车辆队列稳定和弦稳定的分布式模型预测控制策略.先结合车辆队列动态通信拓扑切换过程,构建与时间相关的图函数,再利用邻居车辆状态信息描述平均协同代价函数,并将其引入局部滚动时域优化控制问题.进一步,应用平均停留时间概念和切换系统Lyapunov稳定性理论...