三维动态环境下多无人机编队分布式保持控制

针对无人机编队沿参考轨迹飞行时遭遇突发障碍物而发生碰撞的问题, 提出一种可实时避障及机间避碰的分布式编队保持算法. 基于虚拟结构编队策略, 采用非线性模型预测控制(NMPC) 方法设计分布式编队控制器. 为了实现通讯延迟下的机间避碰, 采用基于不同优先级的改进避碰惩罚策略. 仿真结果表明, 所设计的分布式编队控制器能保证编队及时避开环境中的突发障碍物, 且无人机间不发生互碰, 避障后的各编队继续以原队形沿参考轨迹飞行.

     

一种多约束下无人机编队的模型预测控制算法

针对多无人机在编队飞行过程中需满足机间避碰、通信、避障等约束的问题,设计一种考虑多约束的分布式模型预测控制算法,使无人机编队在满足上述约束的前提下,实现轨迹跟踪、队形保持.首先,在不考虑通信时延、外界干扰、噪声的情况下,以四旋翼为控制对象,建立线性时不变的单机及编队运动模型;然后,在考虑状态约束、输入约束、机间避碰、机间通信、避障等多种约束的情况下,以轨迹跟踪、队形保持为控制目标,基于虚拟领航策略设计一种分布式模型预测控制算法;接着,对优化问题的可行性以及编队系统的渐近稳定性进行分析,其中算法的终端部分设计、相容性约束设计是保证系统稳定的关键;最后,利用6架无人机仿真验证所提出控制算法的有效性.     

移动机器人编队的运动控制策略

为实现移动机器人编队的多样性、稳定性和队形变换连续性,并解决移动机器人编队运动中的避障、避碰、到达目标的问题,对基本队形进行分析,提出队形参数化的思路,建立基本队形虚结构的参数化数学模型,通过调整参数使队形在基本队形及其衍生的队形间进行变换;机器人在运行的过程中,利用行为融合方法、跟随领航者法、人工势场法和虚结构法对机器人进行运动控制,实现了机器人的避障、避碰、队形归建等目标。对上述策略进行了仿真实验,实验结果表明,使用本策略既保留了虚结构法队形稳定、队形归建迅速的优点,又改进了其灵活性差的不足。     

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...     

基于非线性动态逆的无人机编队协同控制

针对多无人机在空间机动过程中的编队形成与保持控制问题,提出一种基于非线性动态逆的无人机编队控制方法.将编队控制过程分解为两步:首先给出分布式长机状态估计算法,各编队无人机根据"相邻"无人机状态解算自身的期望运动指令;其次是设计接于非线性动态逆的编队控制器,使各无人机快速跟踪其期望指令并形成和保持稳定队形.仿真实验表明,编队长机进行空间机动过程中,各僚机能够准确估计其状态,快速形成并维持队形稳定.     

基于改进势场法的无人机编队协同避障控制算法

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。     

基于手眼双模态人机接口的移动机器人编队共享控制

传统的基于手控器单模态人机接口的移动机器人编队控制系统在进行队形变换和局部避障等复杂运动控制时效果较差。本文针对此问题提出了一种基于力反馈手控器和眼动仪双模态人机接口的编队共享控制方法。首先,将操作员的手部输入信号和视线跟踪信号分别映射为编队行进和队形切换命令。然后,设计一个由主端遥操作控制器和从端自主控制器组成的共享控制框架。主端遥操作控制器负责接收分发操作员的控制命令并接管编队行进运动控制和队形切换控制,从端自主控制器负责根据系统状态自主完成队形保持、外部避障和内部避碰等任务。最后,通过避障实验、队形切换实验和单双模态对比实验来证明该控制方法的有效性。实验结果表明,相对于传统的单模态双边遥操作控制,本文提出的控制方法降低了操作负荷,控制效率提升了17.42%。     

考虑障碍环境下的多机器人编队控制研究

编队和避障控制是机器人路径规划设计中的典型问题,文中提出了将leader-following法和人工势场法相结合的方法,来更好地完成多机器人在未知环境下的编队和避障控制。之前的研究只将leader-following算法用于多机器人的编队控制,而文中提出此方法也可以用于多机器人系统的避障控制。基于leader-following法,多机器人能自动编队并保持队形;而结合人工势场法,多机器人可以保持队形行进,在遇到障碍物的情况下变换队形避障,在避障后恢复原队形,最终到达目标。通过仿真实验证明,该算法实现了多机器人在未知环境下的自动编队和避障,从而证明了leader-following算法可以用于机器人的避障控制。     

基于行为的多机器人任意队形的控制

针对多机器人队形优化控制任务,提出一种快速收敛的机器人任意队形的控制算法。各机器人在奔向目标的过程中以队形的几何中心为参考点,自主地确定队形向量。在保持队形的过程中,采用动态死区法,通过对各个区域大小的控制达到对机器人速度的控制,维持规定队形。采用反向避碰、切线避障,根据各机器人间的位置,引入整体队形向量约束机器人的方向,达到机器人整体队形的方向与机器人运动方向一致。实验结果表明该算法可以快速、有效地完成各种编队任务。     

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．     

Collision avoidance of multi unmanned aerial vehicles: A review

The control of a multiple unmanned aerial vehicle (UAV) system is popular and attracting a lot of attentions. This is motivated by many practical civil and commercial UAV applications. Collision avoidance is the fundamental in motion planning of multi-UAVs, especially for large teams of UAVs. Although several collision avoidance approaches have been reported, there is a lack of highlighting the key components shared by these approaches. In this work, we aim to provide researchers with a state-of-the-art overview of various approaches for multi-UAV collision avoidance. The existing works on collision avoidance are presented through several classifications based on algorithm used and frameworks designed, and their main features are also discussed. A discussion on the literature summary in multi-UAV collision avoidance is given, Finally, the challenges in the research directions are presented.     

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。     

基于信息图的多无人机三维协同搜索动目标方法

针对多无人机协同搜索区域内多运动目标问题,考虑传感器的探测概率与虚警概率、无人机的飞行与避撞约束和目标随机运动等特征,提出基于信息图的多无人机三维协同搜索方法.以无人机搜索的短期收益、长期收益和协调收益的平衡为核心,考虑无人机三维运动的特征,构建多无人机协同搜索的数学规划模型,并设计包含目标存在概率、环境不确定度、重访信息素和搜索增益4个因子的搜索信息图.基于滚动规划架构,整合新提出的剪枝方法进行模型的求解.在典型的协同搜索场景下,通过数值仿真验证所提方法的有效性.仿真结果表明,所提出的方法可以在秒级的时间内做出每架无人机的三维航迹决策,重访信息素和搜索增益因子可以引导无人机捕获更多的目标.对比仿真结果表明,所提出的方法可以在捕获更多目标的同时具有更少的误判次数,有效提升了多无人机协同搜索的任务效能.     

多运动目标的多无人机协同搜索追踪策略

针对多无人机协同搜索追踪区域内多运动目标问题,考虑无人机的传感器与避撞等约束和目标随机运动等特征,提出了以垂线搜索为基础的多无人机协同搜索追踪策略.策略包含任务分配和航迹规划两部分.在任务分配部分,设计了航道均分垂线搜索算法,将搜索资源在区域内均匀分配,提高协同搜索效能.在航迹规划部分,设计了改进的人工势场算法,避免发...     

Optimization-Based Safety Analysis of Obstacle Avoidance Systems for Unmanned Aerial Vehicles

The integration of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) in airspace requires new methods to certify collision avoidance systems. This paper presents a safety clearance process for obstacle avoidance systems, where worst case analysis is performed using simulation based optimization in the presence of all possible parameter variations. The clearance criterion for the UAV obstacle avoidance system is defined as the minimum distance from the aircraft to the obstacle during the collision avoidance maneuver. Local and global optimization based verification processes are developed to automatically search the worst combinations of the parameters and the worst-case distance between the UAV and an obstacle under all possible variations and uncertainties. Based on a 6 Degree of Freedom (6DoF) kinematic and dynamic model of a UAV, the path planning and collision avoidance algorithms are developed in 3D space. The artificial potential field method is chosen as a path planning and obstacle avoidance candidate technique for verification study as it is a simple and widely used method. Different optimization algorithms are applied and compared in terms of the reliability and efficiency.     

一种用于群体模拟的分层次避障法

个体避障是实现基于主体的(agent-based)群体模拟中一个很重要的问题,为了实现个体间以及个体和环境间的碰撞避免并杜绝穿透,人们提出了大量避障方法.但是,这些方法面临的挑战在于:如何杜绝穿透现象并最大程度地减少由于避障需求而带来的个体行为模拟上的空间限制和失真.针对这一问题,提出了一种分层次避障方法,从静态避障、动态避障、穿透矫正3个不同的层次对避障进行处理.静态避障层和动态避障层通过对物体的划分和分别避障,极大地减少了各层次避障时需要考虑的各种复杂情形;而基于可变包围盒和原位置的穿透矫正层则有效地杜绝了模拟中出现的穿透现象,也消除了现有模拟中由于避免穿透而引入的空间限制和失真.     

面向无人机自主防碰撞的认知博弈制导控制

针对非隔离空域中的无人机碰撞规避问题,提出一种基于认知博弈制导的无人机自主防碰撞方法.首先,描述了非隔离空域中无人机自主防碰撞控制问题.其次,建立了无人机与入侵机的运动学模型,并构建了无人机的认知安全域,将无人机碰撞规避问题转化为涉及两方的博弈问题.然后,提出了制导策略集的求解方法.最后,仿真结果验证了所提方法的有效性.     

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.