基于虚拟中心的四旋翼无人机一致性编队控制研究

为提升无人机“蜂群”系统编队控制的一致性,以四旋翼无人机及所属“蜂群”系统为例,建立了四旋翼无人机单机以及“蜂群”系统模型。基于虚拟中心控制方法,提出了一种四旋翼无人机一致性编队控制策略。设计了一种分布式协同一致性编队控制律,并对该控制律的稳定性进行了推导分析。对应用该控制律的多四旋翼无人机组成的“蜂群”系统进行了编队飞行仿真,仿真结果表明,该控制律作用下的四旋翼无人机能够稳定飞行并在12 s内完成编队,验证了该协同编队控制策略的可行性和有效性。研究结果为提升“蜂群”系统的编队一致性问题起到了一定的理论指导作用。     

有/无人机编队协同作战指挥控制关键技术综述

随着无人机技术的发展和作战任务的日渐复杂,有人机与无人机联合编队协同作战将是未来作战的一种重要形式,有/无人机编队协同作战指挥控制技术成为当前研究的难点问题之一。总结梳理了近年来国内外有/无人机协同作战相关项目研究进展情况。通过分析有/无人机编队组成和典型作战过程,研究了有/无人机协同作战指挥控制体系结构。从指控组织动态优化、智能决策、任务规划、数据通信四个方面,分析归纳了有/无人机编队协同作战指挥控制关键技术。对有/无人机编队协同作战指挥控制技术的未来发展方向进行了展望。     

多无人机协同编队飞行设计方法

为解决军事对抗训练中作战飞机协同编队飞行进袭态势的构建问题,提出一种多无人机协同编队飞行设 计方法。采用单机个体路径跟踪控制与多机群体集中控制的综合设计方法,设计多无人机协同编队飞行总体架构, 建立多无人机之间的相对运动关系模型,给出飞行实施的控制策略,通过仿真实例验证了多机协同编队控制效果。 仿真结果表明：多无人机协同编队控制方式能够实现跟随机对领航机航迹的跟踪,可有效解决在3 维空间的编队 控制。     

智能无人集群系统协同控制关键问题分析

无人机集群协同控制是智能无人机集群协同作战的技术基础,在复杂的动态环境和时间敏感态势下,可实现对各种信息快速有效地获取、处理、传输以及多平台的控制。针对智能化无人集群系统协同控制的关键问题,重点分析了复杂战场环境下多无人机系统的多级分布式协同控制体系结构以及具有时空约束的协同航迹规划问题,比较了采用三种不同算法的多无人机协同航迹规划的仿真结果;分析了集群编队控制中的协同控制策略和编队队形重构等关键问题,给出了多无人机编队运动轨迹和编队构型变化轨迹的仿真结果。最后从5个方面阐述了智能无人机协同控制技术的发展。     

无人机编队Dubins 航路规划及编队控制器设计

为完成无人机编队任务并解决无人机在飞行中因干扰而造成编队任务失败的问题,设计一种无人机编队 任务的Dubins 航路规划算法及控制器。根据无人机编队同时到达集结点的时间一致性要求,利用解析几何方法进行 航路设计,通过分析无人机飞行状态,设计了能够进行速度调整的控制器,并使用六自由度无人机模型验证了航路 算法及控制器的性能。仿真结果表明：该航路算法能够解算出各种编队任务的飞行航路,在控制器作用下能够很好 地完成编队任务。     

UAV集群自主协同决策控制的研究现状与分析

无人机集群自主协同决策控制为智能控制技术与平台控制技术的高度综合,是UAV集群协同作战的技术基础。如何通过有效的协同决策控制策略支持战场环境下UAV集群协同攻击多目标,满足在时空约束下以最大的成功概率和最低的风险命中目标,实现UAV集群整体作战效能大于单UAV独立作战效能的总和,是一个极具理论价值和实战意义的问题。对面向协同作战的UAV集群编队,分别从UAV集群协同任务分配、协同航迹规划、一致性协同编队控制、紧密编队中气动耦合问题、编队规避防障控制方面对国内外研究现状进行阐述,并对UAV集群自主协同决策技术研究进行重点分析。     

多无人机容错协同控制研究现状与展望

无人机集群系统的故障与环境干扰对多无人机协同控制带来诸多挑战,对多无人机容错协同控制的研究具有重要意义。基于分层递阶方法,提出了包含决策层、编队层、本地层的无人机容错协同控制研究框架。分别从故障诊断与容错控制方法两方面综述了本地层容错控制理论研究现状。梳理了包含单机故障、通信拓扑故障、外部因素干扰下的编队层容错控制方法。概述了无人机在对抗环境下任务分配的研究成果。基于现有研究成果对多无人机容错协同控制的难点进行归纳,并结合智能化健康管理、无人机编队重构、分布式网络安全等技术提出发展建议。     

基于平行接近法的固定翼无人机协同编队导引律

针对固定翼无人机协同编队飞行,提出了一种低速固定翼无人机协同编队导引律,旨在形成一种灵活性较高的半刚性编队。以低速固定翼无人机为对象,分析了长机-僚机在编队飞行中的纵横航向运动关系。其次根据长机追随航线,僚机追随长机的飞行任务特性和航线的一般特点,进行了直线、转弯、盘旋三种导引模式的长机导引律设计。再根据长机飞行位置,设立虚拟动态跟踪点,综合僚机位置信息,设计了基于平行接近法的协同导引律,并对导引律的响应速度和稳定性进行了验证。通过分析仿真机的半实物仿真及实测飞行的结果,验证了该导引律具有较好的制导性能和较高的机动稳定性,在特定飞行任务中能够满足对无人机编队飞行的控制需求。     

基于改进A*算法的多无人机协同战术规划

多无人机协同作战是未来无人机作战方式的重要发展趋势。为增强多无人机系统的任务执行能力,提高系统整体作战效能并实现高效资源分配和调度,提出一种基于改进A^*算法的多无人机协同战术规划方法。按照离线规划和重规划两方面,设计战役层和战术层的作战目标迭代优化方案;建立编队协同作战的数学模型,以编队成员间的时间协同和碰撞协同代价为变量,得到多约束条件下的综合编队目标函数;结合多层变步长搜索策略和单步扩展的搜索方式,基于改进A^*算法,用于求解复杂战场环境下的多无人机编队协同作战航路。分别利用改进A^*算法和传统A^*算法进行对比仿真实验。仿真结果表明,多无人机协同战术规划方法能够较好地完成作战任务,改进A^*算法能够获得更优的航路,从而验证了所提算法的有效性。     

无人机集群任务规划与协同系统架构

针对无人机集群任务规划与协同控制面临的规模可扩展、任务多样化、指控互操作等新需求新挑战，界定了无人机集群任务规划与协同系统架构概念与内涵；从集群拓扑组织方式入手分析了集群任务规划与协同系统架构发展现状；在此基础上，提出了混合式无人机集群任务规划与协同系统架构设计方法，建立了分布式扁平化体系架构总体设计方法、自适应演化与自组织重构机制和事件驱动的协同触发机制。采用层次化设计思想，设计了系统底层控制层、高层控制层、协调层、通信层和人机交互层五层次结构。研究结果表明，相比于现有方法，提出的体系架构和设计方法充分考虑了单体间的组织方式、信息交互模式和互操作等集群间的基础性问题，为无人机集群任务规划与协同系统架构设计提供了理论支撑和设计参考。     

面向空地协同作战的无人机-无人车异构 时变编队跟踪控制

本文研究了无人机自主伴飞协同侦察技术中的异构集群系统空地协同时变编队跟踪控制问题,要求多无人机与无人车在形成期望时变编队构型的同时,实现对领导者参考轨迹的跟踪。首先,对无人机与无人车进行单体运动学与动力学建模,并引入代数图论概念,建立异构集群系统的协同控制模型。然后,引入虚拟领导者刻画编队整体的运动轨迹,并基于对虚拟领导者状态的分布式观测器,对各无人机-无人车构造分布式编队跟踪控制器。进一步分析异构集群系统实现时变编队跟踪的可行性条件,给出编队跟踪控制器中各参数的选取方法。最后,给出了一个仿真例子来验证所设计控制器的有效性。     

无人机雁行仿生群飞路径规划

为解决单架无人机因互相之间没有通信机制而无法独立进行路径规划的问题,提出一种仿生雁群路径航 路选择的无人机群飞路径规划。介绍算法原理,将无人机初始化为粒子后,在无人机群中确定主机、僚机。依据遗 传算法基础原理,将仿生学引入到无人机群协同编队飞行航点规划当中,使用遗传算法对组群飞行的主机航路进行 路径规划,产生需要的解或最优解;通过模仿雁群跟随的策略,设计僚机跟随主机的算法,从而实现组群飞行,并 进行了实验验证。实验结果表明,该研究对无人机群飞行控制有一定的参考价值。     

四旋翼无人机一致性编队飞行控制方法

四旋翼无人机在民用及军用领域都发挥着越来越重要的作用。为了完成某些特定任务,需要由多架四旋翼组成的编队保持适当队形飞行。与单架四旋翼执行任务相比,四旋翼编队具有能增加任务成功率、提高整体抗干扰性能、扩大监控范围等优点。本文基于主从式编队结构,结合信息拓扑理论,把四旋翼编队描述为二阶一致性系统,设计编队控制器来实现四旋翼编队的稳定飞行。主机和从机均采用PID控制,主机跟踪预设轨迹,从机跟踪编队控制器计算出的轨迹跟踪指令。最后通过仿真分析了控制算法对四旋翼编队队形生成及队形保持的控制效果。     

国外无人机集群协同控制技术新进展

综述国外无人机集群系统内涵、发展阶段及典型应用的研究现状,着重梳理协同控制技术在无人机集群中的应用和发展。首先详细分析Leader-follower方法、基于行为法、基于一致性方法及虚拟结构法四种协同控制技术的国外研究现状,并归纳总结其优缺点;然后着眼于无人机的感知能力,从基于位置、位移及距离的编队控制方法视角,分析协同控制技术的发展历程及方向;提出了现阶段无人机集群协同控制亟待解决的问题及深入探索的方向。     

基于状态估计的多机编队保持技术研究

针对工程中通信带宽有限的情况,研究了基于TDMA网络的多无人机编队控制发散问题,通过将网络通信时延转变为具有时变异步时延的切换拓扑网络一致性收敛问题,设计了一种基于状态估计的多机编队控制协议。通过卡尔曼滤波器对通信时刻编队内无人机状态进行估计,解决了协议中状态信息时刻不一致导致的编队发散问题,适用于TDMA组网的大规模编队控制。最后数值仿真结果表明该控制协议能够有效抑制网络中异步时延对多机编队保持精度的影响,提高了多机协同编队保持控制的稳定性。     

复杂区域多UAV覆盖侦察方法研究

为提高多无人机对复杂目标区域进行覆盖侦察的效率,首先采用多边形宽度和最小面积外接矩形求解方法对不规则区域进行整理和离散化处理;其次,基于改进蚁群算法对各离散网格中心节点进行优化生成树的构建;最后,依据所得优化生成树进行多无人机协同覆盖侦察航路的规划。仿真结果表明,所提方法在完成目标区域覆盖侦察任务过程中所需转弯次数最少,且无需重新任务规划即可完成编队侦察任务重构,有效的提升了系统覆盖侦察的效率。     

一种基于协同电子对抗的无人机蜂群编队方法

针对未来复杂战场环境中无人机蜂群面对敌电子战设备进行有效的电子对抗和隐身突防的问题,从阵列分析与综合的角度提出了一种基于多目标优化的无人机蜂群编队方法。将无人机蜂群看作三维稀疏阵列,对无人机蜂群的辐射与散射问题进行综合分析;将无人机蜂群的协同探测与协同干扰等效为整个阵列辐射方向图的综合问题,无人机蜂群的协同隐身等效为散射阵列综合问题,从而将无人机蜂群的协同对抗问题转化为一个多目标优化的无人机蜂群编队问题。以蜂群的辐射和散射作为优化目标,利用遗传算法对无人机的编队进行优化仿真。理论分析与实验仿真结果表明,该方法能够有效提高无人机蜂群的协同对抗能力,在提高探测与干扰能力的基础上,降低了无人机蜂群的雷达散射特性,提高了无人机蜂群的战场生存能力。     

舰艇编队组织反舰导弹协同饱和攻击任务规划问题分析

阐述了反舰导弹饱和攻击的重要意义和基本概念,对舰艇编队组织反舰导弹协同饱和攻击涉及的确定攻击目标、确定导弹发射数量、主要协同内容等任务规划问题进行了分析,对应给出了基本模型。从编队组织反舰导弹协同饱和攻击的难度来看,研制任务规划系统是解决问题的关键。     

舰载无人机编队协同对海突击作战效能评估指标体系研究

结合舰载无人机编队协同对海突击作战使用的特点,分析了其作战过程和制定指标体系的原则,在ADC法的基础上附加了作战保障能力系数,构建了包含总体效能层、作战过程层、局部效能层和装备性能层四层指标的舰载无人机编队协同对海突击作战效能评估指标体系,对指标体系的各个指标进行了具体的分析和研究,并建立了部分关键指标的数学模型,为舰载无人机编队协同对海突击作战效能评估提供了基础。     

考虑几何约束的无人机双机编队相对姿态确定方法

针对无人机常用的领航—跟随双机编队飞行控制模式,提出了一种考虑几何约束的相对姿态确定方法。利用飞行器配备的视觉传感器,获得飞行器间及飞行器到目标的视线矢量信息,该方法不需要考虑目标的位置信息,避免了由位置偏差带来的误差。同时,给出了双机编队模式下视觉传感器的测量模型,分析了传感器量测噪声的统计特性,推导了基于几何约束的确定性相对姿态求解方法。仿真结果表明,考虑几何约束的双机编队无人机相对姿态确定方法可以有效估计出飞行器间的相对姿态,估计精度较高,能够满足无人机协同编队飞行控制需求,解决了远距离编队情况下视线矢量共面不可观测问题。