通信时延条件下的单一领导者多无人机系统编队控制

针对存在通信时延时含单一领导者的多无人机系统的编队控制问题,基于一致性控制理论设计了控制器,使得系统在一定的通信时延条件下依旧能够使各系统状态趋于一致,形成期望的编队。首先,建立系统中各无人机的动力学模型,做出一些基本假设,并根据一致性理论设计参数待定的控制器;其次,通过变量代换和数学变形,得到一个新系统,将原系统的编队控制问题转化为低阶系统的渐近稳定问题;最后,设计Lyapunov-Krasovskii函数,结合线性矩阵不等式推导出了系统达到一致性的充分条件。仿真结果表明,在满足给出的条件时,系统能够在时滞条件下形成期望的时变编队。

有向拓扑下多无人机系统编队跟踪控制

针对分布式群系统编队控制问题,提出一种有向拓扑条件下的分布式编队控制方法。首先,通过在控制协议中引入辅助函数,利用变量代换,将编队控制问题简化为自治系统的稳定性问题,使得复杂的控制问题简单化。其次,通过求解线性矩阵不等式设计控制增益矩阵,形式简单,求解复杂度低。然后借助李雅普诺夫方法分析系统的稳定性。仿真实验表明,多无人机系统在分布式控制协议下,能够有效实现编队跟踪控制。

基于固定时间的多无人机系统自适应姿态控制

针对一类具有非对称输入饱和与时变输出约束的多无人机系统,提出一种自适应固定时间一致性姿态控制算法。首先,设计障碍李亚普诺夫函数限制姿态角输出信号在预设时变约束的边界内,同时利用径向基神经网络解决不确定非线性问题。其次,设计与无人机姿态系统相同阶次的辅助系统,并利用辅助信号与误差变量构建坐标变换,补偿非对称输入饱和的影响。基于固定时间理论和李亚普诺夫稳定性理论,证明该控制算法能够保证多无人机系统的姿态角一致性跟踪误差在固定时间内收敛到原点附近的邻域内,且闭环系统内所有信号都是有界的。最后,通过仿真结果验证所提控制算法的有效性。

一种新型多无人机系统体系结构的设计

针对多无人机系统(multi-UAV system)的特点和执行作战任务的需要,对多无人机系统的体系结构进行了初步研究,先提出功能需求和设计原则,然后给出一种新型多无人机系统体系结构的详细设计方案。在该体系结构下,所有的无人机物理上平等,没有哪一架无人机是不可缺少或不可替代的。该体系结构实现了在动态变化的战场环境下,无人机可以根据当前任务情况自主组建动态团队和子团队,无人机在团队框架下协作完成预定任务。团队中的无人机自主选举出团队领导,由团队领导对整个团队或子团队进行逻辑上的集中管理。最后对该体系结构实现中存在的几个问题进行分析并给出解决办法。设计过程表明,该体系结构能够满足所提出的功能需求。

带领导者和不同时滞的多无人机系统编队控制

基于多智能体系统时滞一致性理论,对有领导者和不同时滞的多无人机系统编队控制问题进行研究,改进了系统的控制协议,使多无人机系统在获得很少信息的情况下就能实现一致。在变拓扑网络结构下,采用时域LMI方法得到不同时滞二阶多无人机系统达到一致的充分条件,通过解线性矩阵不等式得到了时滞的最大容许值。进一步,对无人机间通信时滞和无人机与领导者间通信时滞相同的情况加以讨论,并通过仿真实验验证了控制器设计的有效性。

多无人机系统支持的潜艇协同作战应用研究

为改善潜艇平台探测目标能力有限的问题,提出一种多无人机系统支持潜艇协同作战的新方式。为保证协同单元间的信息畅通,建立多数据链互联体系;设计无人机控制站功能逻辑结构,实现多无人机系统与作战指挥系统间的互联互通;考虑协同作战特点和战术任务需求,采用递阶分层的多无人机系统体系结构保证作战任务的高效执行;最后给出一种典型的战场实例,阐述潜艇协同多无人机系统的作战过程。

随机延迟多无人机系统一致性跟踪控制

对固定拓扑和切换拓扑两种结构下随机延迟多智能体系统一致性跟踪控制进行了研究。利用图论相关知识和李雅普诺夫稳定性定理等理论对系统进行分析,得出有领导者的随机延迟多智能体系统达到渐近一致的条件,并将所得理论研究成果应用于无人机编队建模中,仿真实验结果表明随着多无人机系统发生延迟概率的增大,系统实现一致所需的时间越长。

基于时域映射的多无人机系统给定时间分布式最优集结

针对多无人机系统给定时间最优集结问题,建立了基于时域映射的分布式优化框架。首先,引入一类特殊的时域映射,将原时域的给定时间决策问题转化为了无限域中的渐近稳定问题,简化了分析设计流程。其次,进一步设计了给定时间梯度下降算法,其收敛时间与系统初始条件及其他参数无关,能够被预先给定,且算法时变增益的使用消除了参数选择过程,在全局信息严重匮乏的情况下仍然适用。仿真结果表明:所提方法能够在给定时间内实现多无人机分布式最优集结,并保证任务时间内闭环系统全局有界。

联合连通拓扑条件下多无人机系统编队包含控制

针对联合连通拓扑条件下具有多个领导者的多无人机系统编队包含控制问题,分别为领导者和跟随者设计分布式一致性控制器,依据领导者和跟随者对Laplacian矩阵进行分块,对具有有向生成树的Laplacian矩阵进行特殊分解,将领导者的编队控制问题简化为低阶时变系统的渐近稳定性问题。定义跟随者实现包含控制误差量,将跟随者的包含控制问题简化为时变系统的渐近稳定性问题。利用平均化方法,将两个时变系统的渐近稳定性问题转化为两个时间平均系统的渐近稳定性问题,借助线性矩阵不等式和Lyapunov函数给出了控制器的设计步骤,使得多无人机系统的通信拓扑切换足够快,多无人机系统就能在联合连通拓扑条件下实现编队包含控制。通过仿真验证,结果表明所设计控制器的有效性。

切换拓扑条件下的多无人机系统编队包含控制

针对切换拓扑条件下的多无人机系统编队包含控制问题,基于一致性算法设计了分布式控制器,通过变量代换将领导者的编队控制问题先转化为一致性问题,再通过对Laplacian矩阵的特殊分解,将一致性问题简化为低阶系统的渐进稳定性问题;通过具有多领导者的Laplacian矩阵性质,将跟随者的包含控制问题转化为渐进稳定性问题。文中给出切换拓扑平均驻留时间概念,结合线性矩阵不等式和Lyapunov函数给出了一致性控制器的设计步骤,并证明了在所设计的控制器作用下,切换拓扑图条件下的多无人机系统能够实现编队包含状态飞行。在三维空间中对多无人机系统系统进行仿真验证,结果表明所设计的一致性控制器解决了切换拓扑条件下的多无人机系统编队包含控制问题。

有向切换拓扑条件下多无人机系统抗扰动编队-追踪控制

考虑到无人机飞行过程中受到短时有界阵风扰动,设计了H∞控制器使领导者追踪期望轨迹,跟随者形成期望编队。通过对包含领导者多无人机系统通信拓扑结构分解,将编队-追踪控制问题转换为两个系统的渐进稳定性问题,借助线性矩阵不等式和Lyapunov函数给出了控制器设计步骤的合理性证明。最后对多无人机系统进行仿真,所设计的控制器能够实现编队-追踪控制并满足暂态性能指标。

多无人机系统编队控制综述

多无人机系统编队随着战场环境变化将成为对空作战主要形式,分析了多无人机编队控制优势,给出了目前编队常见的几种形式,研究了多无人机系统编队控制的方法,对leader-follower法、基于行为的队形控制、虚拟结构法(virtual structure)进行了综述。将无人机编队控制方法按照通信方式分为集中式控制、分散式控制和分布式控制。指出一致性分布式控制与编队控制的相辅相成关系,并对多无人机编队后续研究作出了展望。

具有时变通信拓扑的多无人机系统编队控制

针对多无人机系统在时变通信拓扑下的编队控制问题,设计了一种分布式编队控制算法。首先通过线性变换,将无人机在切换通信拓扑下的编队问题转换为一个具有较低维数的切换线性系统的稳定性问题。然后,通过分析拓扑图的拉普拉斯矩阵的性质,成功找到一个该切换线性系统共同李雅普诺夫函数,进而利用李雅普诺夫稳定性分析方法,得到了在通信拓扑结构时变的情况下,无人机系统编队形成的充分条件。最后,通过仿真实验验证了结论的正确性。

通信时延条件下的多无人机系统编队包含控制

针对通信时延条件下含多领导者的多无人机系统编队包含控制问题,以四旋翼无人机为例,基于一致性理论设计了控制器,在所描述情形下,能够实现领导者的期望时变编队以及对跟随者的包含控制。对系统中的无人机建立了动力学模型,作出基本假设和说明,并分别对领导者和跟随者设计了一致性分布式控制器。通过变量代换和矩阵分解,将原系统的编队包含控制问题转化为两个低阶系统的渐进稳定问题。设计Lyapunov-Krasovskii函数,运用线性矩阵不等式(LMI)的相关定理,推导出系统实现编队包含控制的充分条件。在MATLAB环境中对系统进行飞行仿真,结果表明,在满足所给条件时,系统在通信时延条件下能够实现编队包含控制。

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。

基于区块链的多无人机协同任务分配方法研究

针对多无人机系统自主协同控制缺少统一的底层技术平台和面临的单点失效、信息安全威胁等问题,提出了基于区块链技术构建协同任务规划平台的方法。以多无人机协同任务分配问题为研究对象,将合同网任务分配算法描述为智能合约,应用区块链共识算法实现系统共识,设计出一种安全高效在线实时任务分配方法。采用Hyperledger Fabric开源软件搭建了仿真实验验证系统,并以典型的海洋常规潜艇搜捕应用场景进行了仿真验证,实验结果证实了该方法的可行性和优越性。

面向多点侦察和通信服务的多无人机协同任务分配

针对多无人机对多个异构任务目标进行侦察和通信服务的协同优化问题,通过考虑不同目标的任务要求和价值,以及多机协同增益与任务行为制约关系,构建斯坦伯格博弈模型,将上层无人机建立为博弈领导者,下层无人机建立为博弈的跟随者,并提出一种分布式策略更新迭代算法,实现了多无人机任务分配方案的稳定收敛以及系统任务收益优化.仿真结果显示,所提方法能有效提升多无人机系统同时完成多个任务的效益,并能在不同环境下实现面向异构任务价值的高效协同.

多无人机协同吊运系统逆动力学分析

对于3台无人机利用绳索协同吊运重物的系统,利用牛顿-欧拉法建立了系统的动力学方程。由于绳索与无人机的连接点具有3个自由度,当重物为实现较为复杂的轨迹时,对其逆动力学分析发现,系统处于欠约束状态。对该系统进行了深入讨论,可以通过添加约束的方式进行求解。最后通过仿真验证了该方法的有效性,表明该动力学建模是合理的,为下一步的系统规划与控制的研究提供了基础。

带参改进一致性算法在多无人机集结任务的应用

多UAV集结是实现多UAV同时执行侦察和攻击任务的前提,是执行任务成功率最大化的根本保证;基于多智能体一致性理论的多UAV分布式协同控制已经广泛应用于多UAV协同作战中,通过一致性算法实现多UAV状态趋于一致;建立了多UAV集结问题的数学模型,基于协调变量和协调函数的分布式求解策略进行求解;改进了多智能体基本一致性算法和基于过去状态差值的一致性算法,提出了一种带参改进一致性算法,分析了算法的收敛条件;该算法提高了系统的收敛速度,缩短任务完成的时间;仿真实验验证了带参改进一致性算法的有效性和可行性。

多无人机绳索悬挂协同搬运固定时间控制

针对多无人机绳索悬挂协同搬运跟踪控制问题,设计了一种新的固定时间协同跟踪控制算法。首先,通过旋量分析,计算系统不同状态下的有效旋量空间,并根据静力学平衡计算系统在有效旋量空间约束下的拉力容许裕度。其次,在保证绳索张紧以及最大拉力约束的条件下,基于微分平坦性以及绳索拉力优化分配算法,规划编队的期望跟踪轨迹。然后,基于Udwadia-Kalaba方程建立系统动力学模型,设计了连续的基于类超扭滑模和积分滑模的鲁棒控制项,以补偿系绳拉力给无人机造成的扰动,并设计了基于双极限齐次性原理的固定时间无人机协同外环位置控制器。针对无人机内环姿态稳定控制,设计了固定时间姿态稳定控制器。仿真结果表明,绳索拉力满足张紧和最大拉力约束,且设计的固定时间协同跟踪控制算法保证了系统在固定时间内稳定跟踪期望轨迹。