多无人机编队避障和编队重构方法

针对多无人机(UAV)编队飞行过程中的避障和故障问题,提出一种编队动态变换与重构方法。编队内UAV将障碍物和其余UAV作为动态威胁,根据当前飞行环境自适应地改变航迹评价函数的得分权重,提高编队在动态环境下的避障能力;当编队中某一UAV故障时,对剩余UAV进行编队队形重构,改变动态窗口法(DWA)目标函数中僚机相对于长机的位置,实时调整得到新的编队,从而实现容错编队飞行。仿真实验结果表明,所提编队避障和重构方法能够实现动态避障以及单机故障或动力不足情况下的容错编队飞行;与传统DWA相比,所得到的编队无人机间距离误差更小。

基于扩展卡尔曼滤波的固定翼无人机姿态解算方法

针对传统滤波方法各自使用时准确度低、稳定性差的问题,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波的固定翼无人机姿态解算方法.在姿态角保持稳定时采用标准扩展卡尔曼滤波算法进行解算,姿态角发生剧烈变化时采用阈值法优化改进扩展卡尔曼滤波算法进行解算.改进方法在扩展卡尔曼滤波的基础上加入互补滤波器,把经过互补滤波和PI控制的误差向量补偿给陀螺仪传感器,加入动态梯度下降法对加速度计传感器的运动加速度加以抑制,将处理后的传感器数据代入扩展卡尔曼滤波方程组,用来解算固定翼无人机的三轴姿态角,可有效减小动态干扰和线性化误差,解算结果稳定性更高.与其他解算方法相比,本文用于三轴姿态角求解的姿态解算方法,静态姿态角误差小于0.6°,动态姿态角后验均方误差仅为0.01,特别是在姿态角度变化较大的时间点,本文解算的过程更加稳定和准确.

主从式编队航天器连通性保持与碰撞规避

针对主从式航天器编队过程中存在的通信距离约束、航天器之间的碰撞以及空间干扰等问题,提出一种基于非线性干扰观测器和人工势函数的分布性协同控制方法。当初始通信网络连通时,通过在分布式协同控制器中引入吸引势函数,保证整个编队过程中通信网络始终是连通的。针对主航天器速度仅有部分从航天器直接可知的情况,为每一个从航天器设计分布式的速度观测器估计主航天器的速度,从而实现航天器之间的速度协同。此外,通过在控制器中引入非线性干扰观测器对外界干扰进行观测,显著增强了航天器编队的精度。仿真结果表明,本文提出的分布式协同控制方法不但能够实现对主航天器的速度跟踪以及航天器之间的队形保持,而且能够在编队过程中实现通信网络的连通性保持和航天器之间的碰撞规避。