紫外光通信协作无人机防撞编队的控制方法

为了研究强电磁干扰环境下无人机防撞编队的避障控制效果, 采用无人机编队间紫外光通信模型, 对传统人工势场法进行改进, 给出了具体无人机编队机间和无人机与障碍物的势场函数, 实现无人机编队在飞行的同时可以进行局部避障。结果表明, 在相同条件下, 改进后的人工势场法比传统人工势场法的避障时间减少了7.38%, 避障总路径减少了5.8%, 将改进后的避障算法应用到编队中可实现无人机编队的机间避障与外部障碍物的规避, 且编队间能够保持固定队形飞行至目标点。这一结果对强电磁干扰环境下无人机编队避障的研究有一定的应用价值。     

基于深度强化学习的无人机编队控制

针对无人机编队控制中无人机智能化程度不足、缺乏自主学习能力等问题,基于深度强化学习中DDQN算法设计无人机编队控制器,该控制器可同时控制速度与航向通道,使僚机能够自学习跟踪长机并保持编队,提高无人机智能化程度。为验证设计控制器的有效性,通过仿真将设计的DDQN控制器与传统PID控制器进行对比。对比结果表明,该控制器可有效形成无人机编队并满足编队要求,对无人机编队智能化控制进行了有效探索。     

无人机集群编队控制算法实现

无人机的编队控制是无人机集群协同作业的关键技术。从工程实践的角度出发,比较了各种编队控制方法的优劣后采用领航—跟随法进行无人机的编队控制;选择比例—积分—微分控制器作为领航—跟随法的基础,以软件仿真的形式实现算法,使用不同的编队队形对领航— 跟随法进行了验证,实验结果表明该算法在队形保持控制上的可用性和稳定性。     

四旋翼运输编队的环形耦合同步控制器设计

无人机编队协同运输时,外界干扰可能使无人机运动不同步、破坏队形、损坏运输物品.针对这一问题,提出一种优先保持队形稳定的无人机编队控制方法.首先,使用虚拟结构编队飞行策略,设计单个四旋翼的比例微分控制器(PD控制器),然后添加整个编队的环形耦合同步控制器.用仿真验证了该方法的有效性,与已有的虚拟状态估计控制方法相比,该方...     

多无人机编队保持轨迹的对偶优化设计

考虑多无人机编队保持优化模型的设计问题,联合多无人机的运动学方程、性能指标及其约束构成一个约束优化问题。通过对指标函数的某种线性变换达到解耦的效果,引入拉格朗日乘子矢量构造该约束优化问题的拉格朗日函数。对于对偶问题中出现的两类优化变量———基变量和对偶变量,将所有基变量和对偶变量全转化为某一个对偶变量的关系式。对于该对偶变量求解,采用凸算法中的梯度投影策略,通过简单的代入运算可得到其他优化变量的数值。最后用仿真算例验证了该方法的有效性。     

基于分层控制结构的有人/无人机编队队形控制

针对有人/无人机(MAV/UAV)系统在三维空间下的协同编队队形保持和变换问题,提出了具有分层结构的有人/无人机编队控制方法。根据有人/无人机指挥控制方式和作战流程,设计有人/无人机编队系统控制结构,其中,采用动态面控制方法设计有人机轨迹跟踪控制器,解决了反步控制中虚拟控制信号反复求导的问题;基于有限集中分布式编队控制策略设计无人机编队控制器,实现了多架无人机与有人机的协同编队飞行,并基于Lyapunov理论证明了控制器的稳定性。最后,针对三维空间下的有人/无人机编队进行仿真,仿真结果验证了所设计有人/无人机编队控制策略的有效性。     

弹性模型结合改进滑模控制器的无人机协同控制

提出了一种基于改进指数趋近律的滑模控制器的无人机编队建模与控制方法。首先采用弹性系统模型对无人机编队进行动力学分析,把每个无人机看作一个质量点,无人机之间的位置关系可以视为编队控制时的约束力;在此基础上采用一种固定的通信拓扑,对编队平衡状态进行分析,建立无人机编队的动力学模型。同时利用一种基于改进指数趋近律的滑模控制器实现无人机编队协同控制,以此加快系统稳定的收敛速度,削弱传统滑模控制器的抖振现象,保证无人机编队协同控制的稳定性。最后,通过实际无人机编队飞行试验来验证无人机编队动力学模型的可行性与无人机编队控制器的稳定性。     

无人机编队飞行面临问题及关键技术研究

随着无人机任务的复杂性增加,无人机编队飞行成为无人机发展的新方向。为了研究无人机由于编队带来的新问题,分析在单架无人机执行任务时所遇到的问题及无人机编队飞行的必要性,并在分析无人机编队飞行的特点基础上,阐述编队飞行过程中所需解决的问题。通过查阅近几年国内外对于无人机编队的问题研究,总结整理出无人机编队主要面临的队形保持中控制器设计、防撞避障及航迹规划中路径优化等问题。针对各个问题,对编队飞行过程中的关键技术进行探讨和分析。     

紫外非均匀虚拟势场下无人机编队重构避碰算法

针对复杂电磁环境下无人机编队重构过程中的路径规划和机间避碰问题,该文在传统紫外虚拟势场基础上,利用距离因子对斥力函数进行了改进,构建了一种紫外非均匀虚拟势场来协助无人机进行机间避碰。改进的紫外非均匀虚拟势场可以使得无人机避碰路径更加平滑,相同时间内,无人机可以飞行更远的距离。此外,通过无线紫外光测距方法计算无人机机间距离,并结合紫外非均匀势场对传统的人工势场法进行改进,实现无人机编队重构。仿真结果表明,该文算法可以有效解决传统算法下路径振荡和局部最小值问题,同时避碰效率相比传统人工势场算法有明显提升,在预设环境中该文算法路程缩短6%,到达目标点的时间提前40%。最后在两种不同的队形重构场景下,对该文算法进行了验证,结果表明该文算法可以有效实现无人机队形重构中预期的机间避碰效果。     

基于人工势场法的集群避障算法应用研究

针对无人机集群避障的问题,选用效率高、应用普遍的人工势场法作为避障算法, 结合一致性编队理论,采用领航者—跟随者编队算法对无人机进行编队控制。并且对于障碍物增加虚拟障碍点进行重新拟合,以优化避障路径。结合以上内容有效地解决了无人机集群的避障应用问题。     

无人机编队信息交互拓扑多目标优化

无人机编队信息交互拓扑优化对于提高无人机集群任务执行的协同性和通信传输效率具有重要意义。首先,提出无人机编队剩余能量不均衡度指标,在编队通信链长的基础上,将网络延迟影响因素、剩余能量不均衡度纳入无人机编队信息交互拓扑的生成体系中,综合考虑多个目标优化无人机集群信息交互拓扑;然后,通过构建满意度偏差隶属度函数,建立目标规划模型实现多个目标的综合;同时,在拓扑生成中采用多叉树结构进行分级,并改进人工蜂群算法求解模型,可以支持较大规模无人机的协同;最后,通过16架无人机组成的编队进行仿真分析,验证了模型的合理性及算法的有效性。     

多无人机编队半实物仿真系统开发与应用

针对多无人机编队飞行试验的需求,文中开发一种半实物仿真系统,用以开展多机编队飞行的半实物仿真试验,并对编队功能和性能进行试验验证。根据无人机系统的组成和硬件配置,设计并构建半实物仿真系统的架构。针对机载传感器的接口类型完成仿真系统的硬件选型,并设计仿真电缆。基于被试无人机的气动参数和发动机参数,建立无人机的Simulink六自由度实时仿真模型,并开发部署相应的仿真环境和仿真软件。基于该仿真系统,进行8架无人机编队飞行的半实物仿真试验。试验结果表明,参试的8架无人机能够实现编队飞行的功能,并根据给定的不同队形的指令进行队形变换和保持。所设计系统不仅能在飞行试验前进行编队仿真验证和测试,还能对地面操作手进行飞行试验前的模拟训练。     

无人机紧密编队协同控制设计与仿真

研究了紧密编队无人机所受气动耦合的影响以及三维环境下的编队控制方法,分析了在气动耦合影响下编队的动力学特性和运动学特性,建立了紧密编队控制的数学模型。根据编队飞行实体试验的工程控制方法,采用经典PID控制设计了紧密编队控制系统。仿真实验表明,设计的控制系统能够较好地实现无人机紧密编队队形形成与保持,并且具有编队形成速度快、编队误差小的优点。     

基于虚拟长机的非线性视线导引律多机编队控制

针对多无人机编队控制难题,设计了一种基于虚拟长机与非线性视线导引律相结合的多机编队控制算法。将编队飞行过程分为航路飞行与航路切换两个阶段。在航路飞行阶段,虚拟长机由非线性视线导引律生成参考点,根据队形的几何位置生成实际编队飞机的期望参考点,进而得到每架飞机保持编队队形所需的滚转角指令;在航路切换阶段,虚拟长机采用圆弧飞行,以虚拟长机作为编队飞机的期望参考点生成队形保持的滚转角指令。速度指令由虚拟飞机与编队飞机之间的距离误差得到。以某固定翼飞机的非线性仿真模型为基础,设计典型“V”字队形,通过数值仿真验证了多架飞机在航路飞行与航路切换阶段编队算法的可靠性与控制精度。     

事件触发下的多无人机时变编队控制

针对二阶多无人机系统时变编队控制问题,借助事件触发函数,设计了一致性分布式控制器,使其形成时变编队。结合Laplacian矩阵的特殊性质,对其分解,将编队问题化简为低阶系统渐近稳定性问题。给出控制器设计算法,利用线性矩阵不等式(LMI)和Lyapunov函数证明了在给定事件触发函数下算法的有效性,并证明了所给事件触发函数时间序列不存在Zeno现象。对多无人机系统的运动在三维空间进行仿真,结果表明无人机在所设计的控制器作用下形成期望的时变编队,有效地节约了通信带宽和计算资源。     

有人/无人机混合编队协同任务分配方法

任务分配方法是任务控制过程的重要组成部分,是协同作战指挥决策的关键。本文在多无人机协同任务分配的基础上,分析了有人/无人机编队协同作战的突出特点,着重研究飞行员工作状态对参与任务分配的各无人机作战效能的影响,建立了基于飞行时间和工作负载的飞行员工作状态评价模型,并对传统无人机作战效能函数的数学模型进行改进,提出了有人机飞行员工作状态影响下的无人机效能评估模型。针对有人/无人机混合编队协同作战想定,进行了仿真计算。仿真结果表明：飞行员工作状态会对无人机的任务效能和编队的任务分配结果产生显著影响, 同时说明在有人/无人机混合编队的效能评估和任务分配过程中,飞行员的工作状态影响是不可忽略的因素。     

基于动态规划的无人机编队最优协同容错控制

为了克服未知的执行器故障对四旋翼无人机编队飞行的影响,提出了一种基于动态规划的最优协同容错控制律。首先,建立了四旋翼无人机模型,然后,基于动态规划设计了最优协同控制律,利用RBF神经网络逼近最优性能指标函数,设计了自适应律来估计未知的执行器故障,最终得到的最优协同容错控制律可实现对无人机编队飞行的高精度控制。通过对比仿真验证了设计的控制律具有更优的编队控制效果,编队飞行的最大轨迹跟踪误差仅为0.04 m,控制精度较高,设计的自适应律具有更优的故障估计效果,最大估计误差仅为0.05 N·m,实现了对四旋翼无人机编队的安全稳定控制。     

无人机自主编队飞行控制的技术问题

从未来无人机的性能需求出发,详细描述了无人机编队飞行的功能特点和核心技术。根据无人机的任务要求,将编队飞行分为作战编队、侦察编队和混合协同编队,同时研究了编队飞行控制的关键技术,并对无人机编队重构技术进行了探讨和分析。     

基于滑动均值法的无人机纯方位无源调整策略

<正>随着科学技术的迅猛发展，无人机在编队飞行中采用的纯方位无源定位是当前的研究热点之一^[1,2]。该方法的应用，使得无人机在遂行编队飞行中很大程度上保持了电磁静默，极大减少电磁波信号的对外发射，一定程度上避免了外界的不必要干扰^[3-5]。本文从数学背景出发，对无人机在遂行编队飞行中的纯方位无源定位技术进行研究。本文首先以纯方位无源定位为前提条件，建立二维平面上的极坐标系，并利用正弦定理、三角函数运算公式，确立了变量之间的函数关系，最终建立并求解出被动接收信号无人机的纯方位无源定位模型。     

基于一致性理论的四旋翼无人机分布式编队控制方法

介绍了图论和群体系统一致性的相关理论,提出一种分布式四旋翼无人机编队控制方法,将四旋翼无人机描述为二阶积分器动力系统,采用相对位置偏差描述编队队形;根据四旋翼无人机之间通信拓扑关系将四旋翼无人机编队建模为图,探索了领航跟随法和基于图论法的融合策略,给出一种有领航者的二阶一致性算法。在该算法下,编队可以完成编队集结和编队机动等行为,最后通过仿真实验验证了该方法的有效性。