多无人机协同编队飞行控制研究现状及发展

无人机在军事和民用应用上越来越广泛,为使无人机能够更好地发挥作用,需要采用多无人机编队飞行控制来实现协同侦察、作战、防御及喷洒农药等任务.多无人机协同编队控制技术主要包括信息感知技术、数据融合技术、任务分配技术、航迹规划技术、编队控制技术、通信组网技术和虚拟/实物验证实验平台技术等.首先对国内外多无人机编队相关技术的现状和进展进行综述,然后重点对多无人机编队控制方法进行分析,并对队形设计、队形调整和队形重构等问题进行归纳总结,最后对多无人机协同编队所面临的机遇和挑战进行了展望.结果表明:目前多无人机编队飞行理论方面取得了丰硕成果,但是实物飞行试验仅能实现简单通信环境下的协同编队飞行,任务分配和航迹规划实时性不高,控制方法应对突发情况鲁棒性低,多机多传感器协同感知能力不足,欠缺对实体的仿真实现,未来的研究方向应是突破上述关键技术的不足,开展复杂感知约束和复杂通信环境下的多无人机协同编队飞行研究,提出更加有效的控制方法,并进行多无人机实物编队飞行试验,使无人机能够更好地完成既定任务.

非匹配不确定的弹性高超声速飞行器终端滑模控制

为解决带有非匹配不确定的弹性高超声速飞行器(FHV)鲁棒跟踪控制问题,设计一种基于有限时间干扰观测器的非奇异终端滑模控制器.首先,通过将弹性模态的影响视为不确定,与系统参数不确定一起处理为综合不确定,将带有弹性的高超声速飞行器模型简化为便于控制器设计的面向控制模型;其次,设计有限时间干扰观测器估计模型的综合不确定;进而,基于干扰观测器,设计一种新型的非奇异终端滑模面,将高阶不匹配问题转化成一阶匹配问题,进行控制器的设计;最后通过Lyapunov理论证明了闭环系统的稳定性.仿真结果表明:所设计的控制器可以有效抑制非匹配不确定及弹性的影响,实现了飞行器速度与高度的稳定跟踪控制.

多智能体最优持久编队动态生成与控制

研究了多智能体系统中最优持久编队生成算法,并根据对应的通信拓扑设计了最优持久编队的运动控制算法.首先,提出了基础圈概念,通过有向增加顶点操作,研究了基础圈为三角形或包含部分四边形的最优持久编队的分布式生成算法;在此基础上,考虑到持久编队中单向通信邻居的状态信息,设计了基于距离的最优持久编队运动控制算法.最后,仿真研究验证了所提算法的有效性.

刚体航天器有限时间输出反馈姿态跟踪控制

为提高航天器系统飞行可靠性,研究角速度信息不可测量的刚体航天器有限时间姿态跟踪控制,将姿态导数信息作为未知状态,设计基于改进自适应超螺旋滑模的状态观测器,避免未知状态导数上界需要已知的约束,将姿态运动方程进行扩维,在有限时间内实现对未知角速度估计.同时考虑环境干扰和模型不确定,设计新的有限时间干扰观测器,结合连续自适应方法实现对系统综合不确定上界的估计.在此基础上,基于终端滑模技术,设计有限时间连续姿态跟踪控制器,较好地减小了控制输入抖振,并采用Lyapunov理论证明了观测器和控制器的有限时间稳定性.最后仿真结果说明了所提方法的有效性.

多智能体系统最优持久编队自动生成

在最优刚性编队基础上,本文研究了多智能体系统的最优持久编队自动生成算法,所得算法能最大限度地减少维持编队结构稳定所需的信息交互量.首先,对于任意的最小刚性图,提出了缩减其范围的两种刚性逆操作;然后,设计了将包含于此两种操作中的无向边增加方向的规则,以使对应顶点的出度不大于2;并且在此基础上得到了任意最小持久图的生成算法,保证了最优持久编队的生成.最后,进行仿真研究,验证了提出算法的有效性.

卫星编队飞行的飞秒激光绝对距离测量与高精度控制技术

该报告的内容按编队卫星飞行的星间绝对距离测量与时间统一、编队构型的精确控制两部分独立展开。编队测量方面:完成了星间相对导航、精确定位的方案设计,主要是基于飞秒激光飞行时间的绝对距离测量方法与基于压电偏摆镜的锁相环路实现的。利用由主星发射的三路独立的飞秒激光绝对距离测量获得子星靶标的3个微米精度的绝对信息,其中微米精度是由飞秒激光的高时间分辨本领决定的;利用压电偏摆镜的锁相环路建立了星间自由光通信链路,使得测距激光脉冲能够实时跟踪自由漂浮的子卫星角锥棱镜。给出了基于飞秒激光的相对导航以及基于压电偏摆镜的跟瞄系统锁相环路的设计方案并基于已有条件测试了压电偏摆装置的稳定性,设计了跟瞄与测距系统集成方案,为三路测距与跟瞄、并实现精确定位的实验演示验证打下了基础。实验上,针对小卫星搭载的需求,建立了一台高稳定性、高集成度、全保偏结构的掺铒光纤飞秒激光源,测距、跟瞄与星间时钟统一的工作将主要依赖该飞秒激光源展开。编队控制方面:分析了编队卫星的动力学机理。以近距离航天器相对运动方程为基础,分析了编队飞行的基本特性,分析了不同动力学模型的特点,确立了不同应用场合下动力学模型的选取准则。然后,考虑到微小卫星质量与载荷限制导致携带燃料有限,而编队初始化是个能耗较大的变轨过程,基于Gauss伪谱法为编队初始化过程设计了最优轨迹。最后,研究了卫星编队构型保持控制问题。首先确定了主从式的卫星编队协同控制结构。在该控制结构下,基于非线性相对轨道模型,分别采用传统滑模控制方法、自适应滑模控制方法设计了构型保持控制器,并对所设计的控制算法进行了仿真验证,验证了所设计控制算法的鲁棒性。

基于改进DPSO的故障下多无人机协同任务规划

针对故障后多无人机协同任务规划问题,提出了一种基于改进离散粒子群算法并结合匈牙利算法的任务重分配方法。首先,采用匈牙利算法进行故障下无人机队形的快速重新排列;然后,引入柯西算子提升离散粒子群算法的全局搜索能力,以增强搜索空间,同时,还提出了非线性时变的变异策略,加快算法的收敛速度,综合改进的离散粒子群算法不仅加快了收敛速度,并且解的最优性也得到了提高,此外,在分配过程中,考虑了环境障碍信息,分配结果更贴近实际也更加合理;最后,运用基本粒子群算法进行无人机的航迹规划,并在三维空间中进行了仿真实验,结果表明:所设计的算法能够有效提升任务分配的寻优结果,为多无人机出现故障后协同任务分配问题提供了理论依据。

基于改进DPSO非退出故障下多无人机任务规划

针对非退出故障下多无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)协同任务规划问题,提出了一种基于混合策略改进的离散粒子群算法(mixed strategy improved discrete particle swarm optimization,MSDPSO)。该方法首先采用Sobol序列进行种群初始化,提高解空间的覆盖率;然后,提出非线性时变策略,加快算法的收敛速度;并引入柯西算子,增强离散粒子群算法的搜索空间;同时,还提出自适应交叉学习策略,丰富种群多样性,进而提升算法的全局寻优能力。综合改进的离散粒子群算法不仅加快了收敛速度,并且解的最优性也得到了提高。此外,运用三次样条插值算法进行无人机航迹规划,最后,将改进算法在三维空间中进行无人机故障前后的对比仿真实验,结果表明:所设计的算法具有显著的寻优有效性,为部分无人机发生轻微故障后,多机协同执行任务规划的问题提供了理论依据。

封面图片说明

封面图片来自本期论文＂多无人机协同编队飞行控制研究现状及发展＂,是自主开发的分布式虚拟系统仿真平台的多飞行器编队视景显示图片.自主开发的分布式虚拟系统仿真平台是由模型计算机、系统主控计算机、视景显示计算机、PC104控制器、无线AP/路由器以及Wi-Fi无线通信模块搭建组成.

动力学参数未知的四旋翼无人机预定性能控制

针对具有外部气流干扰、空气阻力和时变负载的不确定四旋翼无人机,考虑动力学参数未知的情况,基于自适应动态表面控制框架,提出了一种新的双闭环预定性能控制方法。将四旋翼无人机系统解耦为双环,即外环位置子系统和内环姿态子系统,内外环通过姿态提取算法连接。分别针对位置和姿态子系统,利用自适应方法对系统的未知动力学参数、空气阻力和外界干扰进行估计,同时引入新的坐标变换作用于跟踪误差,基于Lyapunov稳定理论,提出预定性能控制器设计方法,使闭环系统跟踪误差一致最终有界稳定,且整个动态过程中满足暂稳态性能要求。所提方法克服了系统动力学参数和负载精确已知的局限性,避免了预定性能控制设计中复杂的求逆过程。通过仿真实例验证了所提方法的有效性和优越性。

基于iGMAS的星载原子钟性能评估

全球连续监测评估系统(international GNSS Monitoring&Assessment System,iGMAS)是我国建设的对全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)运行状况和主要性能指标进行监测和评估的平台。在卫星导航系统中,星载原子钟性能的好坏直接影响导航系统的服务性能,因此对星载原子钟性能的评估很有必要。基于iGMAS提供精密钟差和快速钟差产品,对北斗(Bei Dou Navigation Satellite System,BDS)和GPS的星载原子钟的准确度、漂移率、稳定性3个指标进行评估。实验结果表明,相对于精密钟差数据,快速钟差数据引入准确性评估误差量级在10-4,引入的漂移率和稳定性评估误差大于10^(-1),因此在评估允许误差大于10^(-4)的情况下,快速钟差数据可作为原子钟准确性评估的数据来源。

基于粒子群算法的固定时间多约束无人机轨迹规划

针对粒子群算法在轨迹规划时,将无人机视为质点,未考虑无人机的飞行时间、角度等参数的不足,提出一种数值方法结合粒子群算法的轨迹规划求解方法。首先,考虑到对每个时刻控制变量进行优化会耗费大量的时间,将无人机的飞行时间离散为一定数量的切比雪夫配点,在这些离散的配点处优化控制变量以减小计算负担;其次,将角速度作为控制变量,运用曲线拟合求解出角速度与时间的函数,经过积分求出无人机的角度、位置与时间的函数;再次,将结果代入粒子群优化模型并结合无人机运动学模型进行优化求解,根据分配的时间计算出最终的角速度、角度以及位置坐标;最后,在复杂环境下进行无人机轨迹规划仿真,通过与已有方法的对比,验证所提求解方法的有效性和可行性。结果表明,所提出的轨迹求解方法可以求出包括位置在内的各个运动学参数,规划出光滑的轨迹并且成功避开前进过程中的障碍物。所提方法有效提升了轨迹规划的求解维度,对实现智能自主化飞行有一定的参考价值。

基于改进高斯伪谱法的多无人机协同轨迹规划

针对当前伪谱法求解无人机轨迹存在的计算量大、运算时间长以及难以保证最优性等问题,提出了将粒子群算法与高斯伪谱法相结合的改进方法。首先,使用粒子群算法进行航迹预规划,保证近似最优解的快速实现;其次,针对高斯伪谱法配点的相对位置选取,对粒子群预规划的航迹点做拟合处理,并以此作为高斯伪谱法的初始参考指令,从而解决伪谱法的初值敏感问题,加快优化算法的收敛速度。最后,综合考虑无人机编队性能指标、飞行环境以及协同飞行约束等进行实验。实验结果验证了初值选取的重要性,同时表明了所设计算法可提升解的最优性与收敛速度。研究结果可为多无人机协同飞行控制快速规划出多维度、高精度的引导指令,对实现智能自主化飞行有一定参考价值。

四旋翼无人机固定时间姿态输出反馈控制

为实现角度不可测的四旋翼无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)姿态跟踪,提出一种新的输出反馈控制方案。首先,将外界干扰与系统模型中的不确定作为综合扰动整体估计,设计了固定时间扩张状态观测器来估计未知角速度和综合扰动,保证估计误差能够在固定时间内收敛到原点,且收敛时间不依赖于系统的初始条件。同时为了提升控制精度和速度,设计基于齐次性理论的固定时间控制器,能够保证系统的跟踪误差在固定时间内收敛至零,且收敛时间与四旋翼无人机的初始状态无关。最后,通过仿真研究,验证本文所提方案的有效性。

基于iGMAS的BDS空间信号精度性能评估

全球连续监测评估系统(international GNSS Monitoring&Assessment System,iGMAS)是我国为了向导航用户提供安全可靠的全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)服务而搭建的对导航性能指标进行监测和评估的平台。在卫星导航系统中,空间信号精度的优劣直接决定卫星导航的定位精度,因此对空间信号精度的评估十分必要。此次研究基于iGMAS提供的广播星历和精密星历产品,通过分段法求得用户测距误差,然后使用差分法分别求得用户测速误差和用户加速度误差。实验结果表明,用户测距误差、用户测速误差、用户加速度误差均达到国际精度(95%置信度),iGMAS下的广播星历数据可作为评估空间信号的数据来源;我国的iGMAS已经较为成熟,可作为评估空间信号精度的平台。

基于改进粒子群优化的多无人机协同航迹规划

由于航迹规划可以为多无人机飞行控制提供参考指令,且当前粒子群航迹规划算法存在收敛速度慢,成功率不高的缺点,故提出一种综合改进粒子群的多无人机协同航迹规划算法,考虑了无人机性能约束、障碍与威胁约束、空间协同与时间协同约束。首先,通过对学习因子线性化调整,实现了粒子惯性和最优行为的平衡;其次,引入混沌初始化,改善了粒子分布质量;然后,基于遗传变异思想设计了取代策略,同时提出了调速机制,提升了算法收敛速度;最后,将综合改进粒子群算法进行仿真验证。规划结果成功率高、收敛速度快且航迹代价小,可见改进算法的有效性。

基于改进粒子群算法的无人机航迹规划

针对当前基本粒子群算法无人机航迹规划在后期收敛速度比较慢、效率不高、易陷入局部最优等问题,提出一种改进粒子群算法。首先,在迭代前期和后期分段设置惯性权值的调整,实现粒子惯性和寻优行为的平衡;其次,设置一个定值与相邻2次适应度函数最优值比较策略,防止陷入局部最优;最后,引入遗传算法的交叉、变异机制,得出更优的结果。并通过仿真验证了改进粒子群算法在三维空间航迹规划的有效性和可行性。结果表明,与其他航迹规划算法相比,新算法具有路径长度更短、耗时更少、路径更平滑等优点,加快了收敛速度,提高了航迹规划效率和稳定性。因此,改进算法的航迹规划可得到满足约束关系的最优航迹,对实现自主飞行有重要的参考价值。

Generation of minimally persistent circle formation for a multi-agent system

In this paper,two methods of generating minimally persistent circle formation are presented.The proposed methods adopt a leader-follower strategy and all followers are firstly motivated to move into the leader’s interaction range.Based on the information about relative angle and relative distance,two numbering schemes are proposed to generate minimally persistent circle formation.Distributed control laws are also designed to maintain the desired relative distance between agents.The distinctive features of the proposed methods are as follows.First,only 2n 3 unilateral communication links for n agents are needed during the circle formation process and thus the communication complexity can be reduced.In addition,the formation topology is kept fixed for the whole motion and achieves a self-stability property.Finally,each follower keeps a regualr interval with its neighbors and the formation converges to a uniform circle formation.Simulation results are also provided to demonstrate the effectiveness of the proposed methods.

基于高阶微分滑模面的不确定飞机控制系统自适应滑模控制

飞机控制系统作为典型的多输入多输出(MIMO)非线性系统,具有很强的耦合性和不确定性,导致控制难度大幅度提高。针对这一情况,研究了一类飞机姿态控制系统的跟踪控制问题。首先,将飞机姿态控制系统进行坐标变换,并且考虑输入不确定性的存在情况,提出了一种新的高阶微分滑模面,证明了滑模面的稳定性,然后,基于此高阶微分滑模面和神经网络的逼近能力,设计了光滑的自适应滑模控制器。基于Lyapunov稳定性理论,证明了所设计的控制器既保证了飞机姿态控制系统具有很好的跟踪性能,又避免了传统滑模控制器抖振现象的出现。最后,通过仿真验证了所设计控制器的有效性。与传统的滑模控制器对比,所设计的控制器是光滑的,在实际飞机姿态控制领域中具有很好的应用前景。

基于扰动观测器的时变负载四旋翼无人机自适应有限时间控制

针对具有未知外部扰动和阻力系数的时变负载四旋翼无人机系统,提出了一种复合有限时间控制策略。首先,通过牛顿-欧拉方法建立了完整的四旋翼无人机数学模型。位置环采用自适应参数校正方法对负载进行估计,并与反步递推控制相结合,在阻力系数未知情况下设计了自适应轨迹跟踪控制器。其次,采用基于扰动观测器的有限时间滑模控制器,并利用Lyapunov稳定性理论进行无人机系统位置环和姿态环渐近稳定和有限时间稳定性验证。最后,通过数值仿真进行验证。结果表明,所提控制器提高了系统的收敛速度,减少了外界扰动对系统的影响。研究方法克服了已有研究要求阻力系数和负载已知的局限性,提高了系统的抗干扰能力,对于增强四旋翼无人机的实际应用性具有一定的参考价值。