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.     

基于CMAC的无人机紧密编队飞行控制研究

针对多无人机紧密编队飞行控制系统,提出一种基于小脑模型神经网络的编队飞行队形保持控制器。该控制器以飞行控制系统横向、纵向及垂直方向通道的动态误差作为小脑模型关节控制器（CMAC）的激励信号,并与常规的PID控制器相结合构成系统的复合控制。仿真结果表明：该控制器能够控制无人机编队,在定常运动和机动过程中都可以保持期望队形,且这种控制方法具有超调量较小,鲁棒性强,响应速度快,抗干扰能力强等优点。     

BP神经网络PID控制器在无人机编队飞行中的应用

无人机编队飞行可以大幅提高作战效率,因而受到了越来越多的关注.从近距离编队出发,采用长机-僚机编队结构,设计一种基于BP神经网络参数整定的PID控制器,并以双机菱形编队为基础,对其进行仿真验证.仿真结果表明,该控制器能够实现双机近距离队形保持及重构,与常规PID控制器相比,省去PID参数整定时间,并且具有更快的响应速度、更小的超调量及更好的鲁棒性.     

无人机编队飞行的分布式控制策略与控制器设计

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,分析了编队飞行所必须涉及的队形保持、约束条件以及行为协调等关键性问题,进而引入分布式编队飞行控制策略并简要介绍了其优越性.根据分布式策略的层级概念,先后讨论了单机控制器的设计与上层的编队控制器的设计.最后分别进行了单机的FDC(flight dynamic and control)仿真和双机编队仿真.仿真结果表明,设计的控制器在执行效率和控制性能等方面具有突出的优势.     

基于领航-跟随的有人/无人机编队队形保持控制

针对有人/无人机编队飞行过程中的队形保持问题,采用领航-跟随策略设计一种有人/无人机编队队形保持控制器.首先从编队作战体系和控制原理角度设计有人/无人机编队控制系统结构;然后基于领航有人机与跟随无人机平面位姿的几何关系,建立编队内相对距离-角度运动学模型;最后在考虑僚机控制系统时变扰动的情况下,针对编队运动学模型特点设...     

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．     

无人机编队飞行神经网络自适应逆控制器设计

针对无人机编队飞行时存在的气动耦合和外部干扰等影响因素,提出基于“长-僚机”模式的神经网络自适应逆控制器设计方法.详细推导了气动耦合影响,建立了完整的编队飞行非线性数学模型,设计了非线性动态逆控制律,提出了改进的 BP 神经网络算法,自适应地逼近和在线补偿动态逆误差,改善了控制效果,并针对队形变换提出了简单有效的设计思想.仿真表明,该控制器能有效实现编队队形的保持或变换,控制系统结构具有良好的扩充性.     

基于STK的编队飞行队形保持控制及仿真

小卫星编队飞行是近年来各个国家航天领域研究的重点,而编队飞行队形的保持控制是其中的一个重要方面.主要介绍了一种基于STK的编队飞行队形保持控制仿真实现方法.控制算法采用了基于Hill方程动力学模型的线性二次型最优控制.利用STK中的嵌入式脚本(Plug-in),将由控制算法得到的队形保持控制力,添加到STK轨道计算的力学模型中,从而进行队形保持控制.通过对有一定初始构型偏差的卫星编队飞行进行仿真,控制结果表明:控制后的卫星编队队形误差可控制在1m之内,最高精度可达到厘米级.从而验证了此控制方法及仿真实现方法的可行性.     

椭圆轨道编队飞行的典型模态与构型保持控制方法

本文首先基于T—H方程推导了椭圆参考轨道编队飞行的周期性条件，讨论了椭圆参考轨道卫星编队飞行的典型模态，该模态是圆形参考轨道空间圆形模态的推广。然后论述了二阶带谐项(J2项)摄动对编队飞行构型保持的影响。最后，基于相平面法提出了一种编队飞行构型保持控制方法，该控制方法不是消极的抵消干扰的影响，而是积极的利用干扰的作用达到节约燃料并精确保持构型的目的。仿真表明，采用该控制方法可对椭圆参考轨道卫星编队构型进行有效的保持，卫星的相对位置保持精度可达到厘米量级。     

四旋翼无人机编队控制器设计

为解决单架四旋翼无人机载重和续航能力不足,应用场合限制等问题,本文设计了一种基于PID控制方法的编队控制器,僚机获取长机位置后通过控制器得到指令速度,从而形成预设编队,仿真实验结果表明了该控制器的有效性。     

Predicting Controller Capacity in Supervisory Control of Multiple UAVs

In the future vision of allowing a single operator to remotely control multiple unmanned vehicles, it is not well understood what cognitive constraints limit the number of vehicles and related tasks that a single operator can manage. This paper illustrates that, when predicting the number of unmanned aerial vehicles (UAVs) that a single operator can control, it is important to model the sources of wait times (WTs) caused by human-vehicle interaction, particularly since these times could potentially lead to a system failure. Specifically, these sources of vehicle WTs include cognitive reorientation and interaction WT (WTI), queues for multiple-vehicle interactions, and loss of situation awareness (SA) WTs. When WTs were included, predictions using a multiple homogeneous and independent UAV simulation dropped by up to 67%, with a loss of SA as the primary source of WT delays. Moreover, this paper demonstrated that even in a highly automated management-by-exception system, which should alleviate queuing and WTIs, operator capacity is still affected by the SA WT, causing a 36% decrease over the capacity model with no WT included.     

Implementation and Testing of a Backstepping Controller Autopilot for Fixed-wing UAVs

The ability of backstepping controllers to deal with nonlinearities make this technique a suitable candidate for the control of small fixed-wing Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). The authors have already proposed a comprehensive approach combining backstepping with PID controllers for simultaneous longitudinal and latero-directional control of fixed-wing UAVs, achieving good performance even with considerable levels of signal noise Sartori et al (2013). In further detail, the ability of the mixed approach to control different size and configuration aircraft in the presence of parametric uncertainties or noise, and when implemented on a microcontroller board was demonstrated. The present paper illustrates integration and testing of the backstepping controller on a real unmanned aircraft. After a summarizing the adopted control design and strategy, initial software and hardware simulations validate the control action for the selected aircraft. The implementation of the microcontroller on the aircraft and the integration with other aircraft systems is also illustrated. Experimental results obtained for ground and flight tests are presented, validating the applicability of the backstepping controller.     

非完整机器人Leader-Follower编队控制器设计

编队控制是多机器人协作的最重要的研究领域,其目的是控制组中的机器人的相对位置和方向,让机器人移动作为一个整体。Le-ader-follower策略已经广泛地应用到多机器人系统编队控制中。文中涉及了非完整移动机器人leader-follower编队控制问题,然后描述了基于leader-follower策略的控制方法,最后采用输入/输出反馈线性化方法设计控制器,以确保编队的渐进稳定。在保持理想的相对距离和转向角时,该控制器能够有效地稳定编队。仿真结果表明了该编队控制方案的有效性。     

非完整机器人Leader-Follower编队控制器设计

编队控制是多机器人协作的最重要的研究领域,其目的是控制组中的机器人的相对位置和方向,让机器人移动作为一个整体.Le-ader-follower策略已经广泛地应用到多机器人系统编队控制中.文中涉及了非完整移动机器人leader-follower编队控制问题,然后描述了基于leader-follower策略的控制方法,最后采用输入/输出反馈线性化方法设计控制器,以确保编队的渐进稳定.在保持理想的相对距离和转向角时,该控制器能够有效地稳定编队.仿真结果表明了该编队控制方案的有效性.     

基于神经网络的多机协同编队控制器设计

针对多架无人机协同编队飞行控制问题,设计了一种基于BP神经网络的无人机编队飞行控制器.以两机编队为单元,僚机同时跟踪长机和相邻僚机,根据相对位置和参考坐标系统,采用BP神经网络训练得到最佳的PID控制参数,设计三通道PID控制器并对编队系统进行分布式协同控制,使系统快速跟踪指令并保持编队队形.对四架无人机组成的编队系统进行仿真,系统编队可快速保持期望队形,表明设计的编队控制系统具有良好的稳定性和较强的抗干扰能力.     

基于多任务的无人机编队控制研究

考虑到多架无人机编队飞行的特点,将松散编队及协同思想应用到紧密编队控制中,提出了一个三架无人机协同作战编队的飞行控制系统设计方法;在编队飞行动力学模型的基础上,设计了基于特征结构配置的无人机横侧向控制律,进行指定航路的飞行控制;然后,设计编队控制器,两架僚机可紧紧跟随长机并保持队形稳定;仿真结果表明,设计的控制器可以控制多架无人机进行紧密编队飞行,具有一定的实用性和推广价值。     

分布式多无人机编队控制系统仿真

研究一种能够控制多无人机编队的分布式控制方法,采用无人机的动态方程转化为跟随机和领航机间相对运动信号与希望的相对运动信号间的误差模型,然后设计了前馈控制器以使误差模型的平衡点位于坐标原点,最后采用反推法设计了反馈控制器以镇定坐标原点的平衡点。上述方法将领航机的信息视为外部系统产生的信号,为前馈控制器部分设计了内部模型以补偿这些外部信号的作用。同时还设计了能够估计所有误差信号的状态观测器以实现需要全部误差信息的反馈控制器。算例仿真表明了应用编队控制律,各无人机能够较快地形成希望的队列,并按希望队形稳定飞行,验证了前馈加反馈的编队控制方法的有效性。     

Linear Quadratic Control for Quadrotors UAVs Dynamics and Formation Flight

Cooperative control of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) is currently being researched for a wide range of applications. Applicability of aerial unmanned systems might be increased by formation flight. After a necessary overview of quadrotor flight dynamics and linear quadratic control fundamentals, this control technique is applied to the full quadrotor dynamics. Then the more recent and challenging neural networks based control strategy is introduced from a theoretical perspective and applied to the quadrotor vertical dynamics; the results are compared with the relevant linear quadratic controlled behaviour. Finally, based on the developed single-quadrotor control architectures, a practical leader-follower formation concept is simulated, both for the linear quadratic and the neural networks based approach.     

无人直升机模态转换控制器的设计

无人直升机具有多种特点,应用前景极为广泛。但它在几种模态转换的过程中,存在着很大的不确定性,建模困难,很难实现工作模态的平稳转换。该文基于直升机模态转换期间的近似动力学模型,利用模糊逻辑的方法设计出一种模态转换控制器,并基于灵敏度分析方法,提出一种判定系统李亚普诺夫稳定的方法。仿真实验表明所设计出的控制器较好地解决了模态之间的平稳转换问题,并验证了所设计的控制系统满足李亚普诺夫稳定性,取得了满意的结果。