无人机编队分布式体系结构
无人机编队飞行的分布式控制策略与控制器设计
约束条件 以及行为协调等关键性 问题 ， 而引入分布式编队飞行控制策略并简要介绍 了其优 越性 ． 进 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 Ｆ Ｃ（ ｉ ｔ ｙａ ｃ Ｄ ｆｇ ｎｍｉ ｌ ｈｄ ａｄｃｎ ｏ） 真和双机编队仿真 ． ｎ ｏ ｔ １仿 ｒ 仿真结果表 明， 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． 设 关键词 ： 无人机 ； 分布式控制 ； 飞行控制 ； 编队飞行
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固定翼飞行器编队控制的分布式协同算法研究
固定翼飞行器编队控制的分布式协同算法研究随着无人机飞行技术的不断发展，飞行器编队控制技术得到了越来越广泛的应用。
在固定翼无人机编队控制方面，分布式协同算法是一种新的研究方向，其具有很多优点，如抗单点故障、强容错等，因此受到了广泛关注。
本文将重点介绍固定翼飞行器编队控制的分布式协同算法的研究进展和应用前景。
一、研究背景编队控制是指将多个飞行器组成一个队形进行飞行任务的过程。
固定翼飞行器编队控制的本质是对多个飞行器之间的协调与整合，实现有序、协同飞行。
对于固定翼飞行器的编队控制，目前已经出现了很多研究方法，如层次式控制方法、集中式控制方法等，但这些方法都需要一个中央控制器对整个编队进行控制，因此局限性较大。
分布式协同算法是一种新的编队控制技术，这种方法不需要一个中央控制器来协调整个编队，而是通过多个控制节点之间的分布式通信来实现编队控制任务。
这种方法具有一定的鲁棒性和容错性，能够有效应对编队中的单点故障等问题，因此在固定翼无人机编队控制中具有很好的应用前景。
二、分布式协同算法原理分布式协同算法是一种基于多智能体系统理论的控制算法，其主要思想是将编队控制任务分配给多个智能体，通过智能体之间的协作完成整个编队控制任务。
在这个过程中，每个智能体只负责自身的控制，同时通过与其他智能体的通信，完成整个编队控制任务。
分布式协同算法需要解决的最大问题是多智能体之间的通信问题。
为了实现分布式协同算法，需要将每个飞行器都连接到一个无线传感器网络中，通过这种传感器网络逐步实现智能体之间的通信。
同时，通过分配信道和时隙，来避免不同智能体之间的干扰，在实现编队控制过程中，信息的传递和交流非常重要。
三、分布式协同算法研究进展目前，固定翼飞行器编队控制的分布式协同算法研究已经取得了很好的成果，以下是一些典型的研究案例。
案例一：单智能体编队控制算法在单智能体编队控制算法中，每个智能体都可以获取其他智能体的位置信息，并通过控制器来实现编队控制任务。
无人机编队控制与分布式优化研究
无人机编队控制与分布式优化研究无人机技术的飞速发展为许多应用场景带来了新的机遇和挑战。
无人机编队控制与分布式优化成为了当前研究的焦点之一。
本文将探讨无人机编队控制和分布式优化的关键问题，并讨论当前的研究进展和未来的发展方向。
无人机编队控制是指多架无人机之间通过信息交流和决策，协同地完成特定任务的过程。
在无人机编队控制中，关键问题之一是如何实现编队中各个无人机之间的协作与协调。
分布式控制技术是实现无人机编队控制的重要手段之一。
传统的集中式控制方法由于需要集中的控制器来协调编队中的无人机，容易出现单点故障和通信延迟等问题。
而分布式控制方法通过将决策过程分散到各个无人机中进行，可以提高系统的鲁棒性和灵活性。
在无人机编队控制中，动态的路径规划和障碍物避难是一个关键问题。
无人机编队在执行任务时，需要根据实际情况动态地规划飞行路径，并避免与其他飞行物、地面障碍物的碰撞。
为了解决这个问题，研究者们提出了许多路径规划和避障方法。
例如，基于人工势场的方法可以通过设置势函数和吸引力点来实现路径规划和避障。
此外，还有一些基于强化学习、遗传算法等智能优化算法的路径规划方法。
分布式优化是一种通过将优化问题分解成多个子问题并分配给各个节点进行求解的方法。
在无人机编队控制中，分布式优化可以帮助无人机编队更好地进行任务分配、资源分配和决策制定。
分布式优化的核心问题是如何将全局目标分解成多个局部目标，并将适当的约束条件引入到分布式求解过程中。
研究者们提出了许多分布式优化算法，如ADMM、多Agent系统等，这些算法在提高编队控制效果和降低计算复杂度方面起到了重要作用。
另一个关键问题是无人机编队中的通信与协同。
无人机编队中的无人机通常需要通过无线通信进行信息交换和决策共享。
在无人机编队中，信息的传输和协同对编队效果起着重要的影响。
研究者们提出了许多通信机制和协议来实现编队中的信息交换和共享。
例如，传统的无线通信技术可以实现无人机之间的点对点通信。
浅析无人机系统自主控制的关键技术
军将无人机系统自主控制的关键技术划分为体系结构、感知与认知、规划与控制、协同与交互部分。
本文重点介绍了这些技术，并指出了今后可能发展的方向。
1.引言近年来，随着各种新技术的不断应用，无人机系统的复杂性及功能的自动化程度等日益增加。
由于作战环境的高度动态化、不确定性以及飞行任务的复杂性，使得规划与决策成为无人机面临的新的技术挑战，各种基于程序化的自动控制策略已经不能满足未来先进多功能无人机对复杂作战环境下的多任务的需求，自主飞行控制能力的提高成为未来无人机飞行控制系统发展的主要目标。
对于无人机系统自主控制关键技术的划分，目前还没有形成统一的标准。
AGARD报告（Mission p l a n n i n g s y s t e m s f o r t a c t i c a l aircraft，AGARD-AR-313，1992）认为通信、协调、目标识别与分配、冲突消解是自主控制研究的难题；SAB报告（UAV technologies and combat operations，SAB-TR-96-01，1996）认为人机接口和直接控制的缺失是战术无人机首要解决的问题；美国学者Churchman和Chandle等认为相对于人机接口、通信和目标识别，决策是实现自主最为困难的问题，不确定环境中快速在线的重规划是自主控制的关键问题；美国学者Clough认为自主控制的关键问题在于态势感知、决策分析和通信协同；美国国家研究委员会认为规划与决策、传感与感知、监控与诊断、网络与协同等是无人系统的关键技术；Valavanis等人认为时空建模技术、智能分层控制、嵌入式计算、网络化通信、传感器和感知技术等是实现无人机系统自主控制的关键问题。
结合国内外学者对无人机自主控制的研究现状，本文给出一种自主控制关键技术的划分方式，将关键技术划分为：体系结构、感知与认知、规划与控制、协同与交互。
这种划分方式思路清晰，便于学术上的讨论与研究。
无人机组网的网络结构与网络对抗应对之策
无人机组网的网络结构与网络对抗应对之策随着无人机技术的发展和普及，无人机在军事、民用、商业等领域中的应用越来越广泛。
在无人机的运行过程中，无人机组网是至关重要的一部分，它可以实现多个无人机之间的协同作战和相互支持。
无人机组网也面临着一些安全挑战，例如网络对抗和网络攻击。
本文将通过对无人机组网的网络结构和网络对抗的分析，提出相应的网络对抗应对之策。
一、无人机组网的网络结构无人机组网是指多个无人机之间通过网络进行通信和协同作战。
在无人机组网中，无人机之间可以通过有线或者无线的方式进行通信。
一般来说，无人机组网的网络结构可以分为集中式结构和分布式结构两种。
集中式结构是指所有的无人机都直接连接到一个中心节点，由中心节点来控制和调度各个无人机的任务。
而分布式结构则是指每个无人机都可以直接和其他无人机通信，可以实现去中心化的任务分配和协同作战。
在实际应用中，无人机组网的网络结构往往是复杂多样的，如何构建一个稳定、高效的无人机组网网络结构是至关重要的。
为了应对不同的任务需求，可以根据具体的情况选择集中式结构或分布式结构，并采取相应的网络技术来实现无人机之间的通信和协同作战。
在无人机组网中，由于无人机的数量庞大、通信距离远等特点，使得无人机组网面临着网络对抗的挑战。
网络对抗是指有人或有组织利用网络技术对无人机组网进行攻击或破坏，以达到破坏通信、破坏协同作战等目的。
网络对抗对无人机组网的影响主要体现在以下几个方面：1. 通信干扰：网络对抗者可以利用无线电频谱干扰器等设备干扰无人机之间的通信，造成通信中断或者通信质量下降，从而破坏无人机的协同作战能力。
2. 数据篡改：网络对抗者可以通过网络攻击手段篡改无人机之间的通信数据，使得无人机接收到错误的指令或者信息，导致无法完成任务或者执行错误的操作。
3. 拒绝服务攻击：网络对抗者可以利用DDoS等攻击手段对无人机组网的基础设施进行拒绝服务攻击，瘫痪无人机组网的通信设备，使得无人机无法正常通信和协同作战。
无人机编队飞行控制方法
无人机编队飞行控制方法无人机编队飞行控制方法引言在无人机技术的快速发展中，无人机编队飞行控制成为一项重要的研究领域。
通过编队飞行，多架无人机可以实现协同作战、搜索救援、航拍等各种任务，具有广阔的应用前景。
本文将详细介绍几种常见的无人机编队飞行控制方法，包括以下几个方面：•中心控制方法•分布式控制方法•基于视觉的控制方法•基于遗传算法的控制方法1. 中心控制方法中心控制方法是指通过一个中心节点对整个无人机编队进行控制和协调。
具体实现方式可以是将所有无人机连接到同一个中心控制器，或者通过无线通信的方式实现中心控制。
这种方法适用于任务比较简单且编队规模较小的情况。
•优点：–控制简单，易于实现；–可以实现高度协同的编队飞行。
•缺点：–单点故障问题，如果中心节点失效，整个编队将无法正常飞行；–编队规模受限，不适用于大规模编队运行。
2. 分布式控制方法分布式控制方法是指每个无人机都具有一定的自主决策能力，通过协同合作实现编队飞行。
每个无人机通过相互通信交换信息，并根据规则进行调整和协调。
这种方法适用于任务复杂、编队规模较大的情况。
•优点：–没有单点故障问题，每个无人机可独立运行；–适用于大规模编队，具有良好的可扩展性。
•缺点：–控制复杂，需要对各个无人机之间的通信和决策进行合理设计；–需要较高的计算能力和通信能力。
3. 基于视觉的控制方法基于视觉的控制方法是指通过无人机的摄像头或其他传感器获取环境信息，并根据这些信息进行编队飞行控制。
通过对各个无人机位置和姿态的识别和跟踪，实现编队的控制和协调。
•优点：–不依赖于外部设备，无需额外的传感器或通信设备；–可以实现对多种环境的自适应控制。
•缺点：–受限于传感器的性能和环境条件，可能存在识别误差；–对计算能力和算法要求较高。
4. 基于遗传算法的控制方法基于遗传算法的控制方法是指通过模拟生物进化过程，对编队飞行控制策略进行优化。
通过遗传算法的搜索和优化能力，找到最优的控制策略，实现编队的高效飞行。
分布式多无人机编队控制系统仿真
文 章 编 号 ：０ ６—９４ （ ０ ０ ０ ０ ０ —０ １０ ３ ８ ２ １ ）２— １ １ ３
计
算
机
仿
真
２１年２ ００ 月
分 布 式 多无 人机 编 队控 制 系统 仿 真
李广 文 ， 蒋正雄 ， 贾秋玲
（ 西北工业 大学 自动化 学院 ， 陕西 西安 ７ ０ ７ ） １０ ２
馈 的编队控制方法的有效性。 关键词 ： 多无 人 机 系统 ； 队控 制 ； 部模 型 ； 态 观 测 器 编 内 状 中图分类号：Ｐ３ Ｔ １ 文献标识码 ： Ａ
Ｓｉ ｕ ａ ｉｎ ｆＤｉｔ ｉ ｔ ｄ Ｆｏ ｍ ａ ｉｎ ｎ：ｏ ｍ ｌ ｔｏ ｏ ｓｒｂｕ ｅ ｒ ｔｏ Ｃｏ ！ ｌ ｒ Ｓ ｓｅ ｏ ｕｌｉ ｌ ｙ ｔ ｍ ｆ ｒ Ｍ ｔｐ ｅ ＵＡＶｓ
ＡＢ ＴＲＡＣＴ ： ｅ ｉｔ ｂ ｔｄ ｃ ｎ ｒ ｌ ｔ ｏ ｒｔ ｅｆ ｒ ｔ ｎ ｃ ｎ ｒｌｏ ｌ ｐｅ ＵＡＶｓｉ ｐ ｅ ｅ ｔ ｄ ｈ ｙ ａ ｃ Ｓ Ａ ｎ ｗ ｄ ｓ ｕ ｅ ｏ ｔｏ ｈ ｄ ｆ ｏ ｍａｉ ｏ ｔ ｆｍｕ ｔ ｌ ｉ ｒ ｍｅ ｏ ｈ ｏ ｏ ｉ ｒ ｓ ｎ ｅ ．Ｔ ｅ ｄ ｎ ｍｉ ｓ ｅ ｕ ｔ ｎ ｏ Ｖ ｓｆ ｓ ｙ ｔ ｎ ｆｒ ｄ ｉ ｔ ｎ ｅ ｒ ｒｍｏ ｅ ｆｔ ｅ ｄ ｓ ｅ ｅａ ｉｅ ｍｏ ｉ ｇ ｓｇ ａｓ ａ ｄ ｔ ｅ ａ ｔ ａ ｎ ｓ ｑ ａｉ ｆＵＡ ｉ ｉ ｔ ｒ ｓｏ ｍｅ ｎｏ ａ ｒｏ ｄ ｌ ｅ ｉ ｄ ｒ ｌｔ ｖｎ ｉｎ ｌ ｎ ｈ ｃｕ ｏ ｅ ｏ ｒ ｌ ａ ｏ ｈ ｒ ｖ ｌ ｗ ｉｈ ａ ｅ ｂ ｔ ｅ ｈ ｅ ｄ ｒＵＡＶ ａ ｄ ｔｅ ｆ ｌ ｗｅ ＡＶ．Ａ ｅ ｆ ｒ ａ ｄ ｃ ｎ ｒ ｌ ｒｉ ｈ ｎ ｄ ｓｇ ｅ ｏ ｍａ ｅ ｔ ｅｅＴ ｒ ｈ ｃ ｒ ｅ ｗｅ ｎ ｔ ｅｌ ａ ｅ ｎ ｈ ｌ ｒ Ｕ ｏｏ ｆ ｄ ｏ ｗ ｒ ｏ ｔｏｌ ｔ ｅ ｅ ｉｎ ｄ ｔ ｋ ｌｏ ｅ ｅ ｓ ｈ
多智能体分布式编队控制方法
多智能体分布式编队控制方法多智能体分布式编队控制方法1. 引言在现代控制系统中，多智能体分布式编队控制方法是一个重要的研究方向。
它涉及将多台智能体组织成一个协同工作的团队，以实现一些特定的任务。
通过合理的控制策略，多智能体可以在没有集中控制的情况下，以分布式的方式实现编队形态的维持和运动目标的达成。
本文将全面评估多智能体分布式编队控制方法，并探讨其深度和广度。
2. 多智能体分布式编队控制方法的基本原理多智能体分布式编队控制方法的基本原理是将整个编队系统分为多个智能体，并为每个智能体设计独立的控制策略。
每个智能体通过与周围智能体进行局部通信，从而实现对整个编队系统的协作控制。
具体来说，分布式编队控制方法通过设计合适的控制算法，使每个智能体能够感知和响应周围智能体的状态，从而实现编队形态的维持和运动目标的达成。
3. 多智能体分布式编队控制方法的技术细节3.1 状态感知和信息共享在多智能体分布式编队控制方法中，每个智能体需要通过感知周围智能体的状态来实现协同控制。
为了实现状态感知，可以利用传感器和通信网络获取周围智能体的位置、速度和加速度等信息。
智能体之间需要进行信息共享，以便实现对整个编队系统的控制。
3.2 控制策略设计控制策略是多智能体分布式编队控制方法中的核心部分。
通过合理设计的控制策略，每个智能体可以根据周围智能体的状态和目标要求，调整自身的控制输入，以实现编队形态的维持和运动目标的达成。
控制策略的设计可以基于传统的控制理论，如PID控制，也可以基于现代控制理论，如模型预测控制。
3.3 算法实现和仿真验证在设计完控制策略后，需要将其实现成算法，并进行仿真验证。
通过仿真可以验证设计的控制策略是否能够实现预期的编队形态和运动目标，并对控制策略进行优化和调整。
4. 多智能体分布式编队控制方法的应用领域多智能体分布式编队控制方法在许多领域都有广泛的应用。
其中，无人机编队控制是一个热门的应用领域。
通过多智能体分布式编队控制方法，可以使多台无人机实现编队飞行，提高飞行效率和安全性。
无人机编队飞行的分布式控制策略与控制器设计
第5卷第5期智 能 系 统 学 报 V o.l 5 .52010年10月 C AA I T ransactions on Inte lligent Syste m s O ct .2010do:i 10.3969/.j issn .1673 4785.2010.05.003无人机编队飞行的分布式控制策略与控制器设计朱杰斌,秦世引(北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院,北京100191)摘 要: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(fligh t dyna m i c and contro l )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.关键词:无人机;分布式控制;飞行控制;编队飞行中图分类号:TP273.1 文献标识码:A 文章编号:1673 4785(2010)05 0392 08Distri bute d contr ol strategy and controller desi gn for UAV for mati on flightZ HU Jie b in ,Q I N Sh i y in(Schoo l of A uto m a tion Sc i ence and E lectr ica l Eng i neer i ng,B eihang U n i versity ,Be iji ng 100191,Ch i na)Abst ract :In v ie w of the practica l backg r ound and constra i n ts of for m ati o n fli g ht for a c lass o f s m a llUAV m ode ls ,so m e key pr oble m s i n vo l v ed i n for m ati o n fli g h,t such asm ai n taining for m ation ,env ironm enta l constraints ,and be hav ior coor d i n ation w ere analyzed in depth i n order to intr oduce the distri b uted contro l strategy for for m ation flight and d iscuss its advantages .Accord i n g to the h i e rarc h ica l concepts and organ izati o na l structure of d istri b uted con tro ls ,the contro ller desi g n for both sing le UAV and m ulti UAV for m ati o ns w ere st u died ,respective l y .There fore ,t h e FDC (flight dyna m ics and control)si m ulation for si n g l e UAV and genera lS i m ulink si m u lation f o r t w o UAV for m ati o n fli g h ts w ere carried out separately .The si m u lation resu lts show that the pr oposed con tro ll e rs prov ide so m e outstandi n g advantages in executive effic iency and con tro l perfor m ance .K eywords :unm anned aeria l veh i c le ;distributed con tro;l flight contro;l for m ati o n fli g ht 收稿日期:2010 07 26.基金项目:国防基础研究基金资助项目(D212006001);国家自然科学基金重点资助项目(60736025);国家自然科学基金资助项目(60875072).通信作者:朱杰斌.E m ai:l z j bbu aa @.无人机技术经过几十年的发展已经相对成熟,在军事和民用领域发挥着独特的作用.而无人机编队飞行技术作为无人机合作化发展中的一个核心概念,越来越得到人们的重视[1].在军事侦察中,无人机编队飞行可以扩大侦察视野,提高作战命中率和任务成功率,具有单机飞行无法比拟的优点.无人机要实现编队飞行,包括基于主 僚机编队模式的队形保持和队形变化,就必须实现对各个微小型飞行器的空间位置和姿态进行有效的控制[1].文献[2]提出了基于飞机的飞行自驾仪的编队飞行控制器设计,其中假定了飞机的自驾仪方程为一阶惯性环节,然后在此基础上进行长机和僚机的编队控制器设计.当面向实际的编队控制对象时,必须首先完成对文中所提到的自驾仪的设计.文献[3]中利用了FDC (flight dyna m ic and contro l)工具箱进行了编队控制器的设计与非线性仿真,为最终走向双机编队的试飞提供了重要的参考.在实际应用中,主 僚机编队模式由于简便性和实用性而被广泛采用.事实上,基于这种模式已经设计出了多种形式的编队控制器,并给出了仿真验证结果[4 5].但是,在上述这些方法和试验中,大部分只是单独讨论编队控制器,并没有将编队控制器的设计与编队控制的约束与控制策略,单机自主控制器设计过程结合起来,缺乏一定的系统性、实用性.本文从无人机编队飞行的特点入手,讨论了编队飞行的编队方式和约束条件,并从分布式控制策略出发,研究了处于底层的单机控制器和处于上层的编队控制器的设计、以及二者之间的接口关系.仿真试验结果验证了本文所设计的控制器的可行性与有效性.1 问题的提法1.1 编队方式与约束条件无人机编队飞行,就是将多架无人机按照一定的队形进行排列,并使其在整个飞行过程中保持队形不变.按照不同的队形,主要有雁形编队、平行编队、纵列编队、蛇形编队、球形编队等.不同的编队队形有不同的优缺点,如雁形编队僚机可以有效利用长机的气流影响,减少阻力,提高巡航时间.而按照不同的控制策略,编队方式又分为集中式、分布式、分散式等[1].无人机编队的任务往往是大规模的机群编队,在完成编队任务的过程中,很可能因为一些干扰因素引起扰动.防止冲突的策略就是要避免在扰动下可能发生的碰撞和信息交互中的阻塞.多架无人机要保持一定的阵型,就需要更充分的信息交互.在密集编队下由于无人机会受到长机上洗气流的干扰,造成了僚机的阻力有较大的变化[6].按照空气动力学估算受上洗气流影响后的僚机阻力为D FF!D∀-L∀WV.式中:D FF为僚机受到的阻力,D∀为长机的阻力,L∀为长机的升力,W为上洗气流的速度,V为编队飞行的前向速度.可见,相对长机而言,僚机所受阻力减小了,这将会迫使其偏离原定的飞行航迹.因此,编队控制器的设计必须考虑在涡流影响条件下的紧密编队模型.1.2 队形保持与行为协调无人机编队在执行任务的过程中,由长机的感知传感器实时监控战场环境与态势,并将感知信息传给智能决策模块,由智能决策模块根据感知信息进行分析、整理与推理,确定是否需要进行队形的变更,若需要改变队形,则将处理后的感知信息传给队形控制模块,由队形控制模块根据当前环境和态势产生新的编队队形信息,通过长机的通信系统传给2架僚机的通讯系统,再由僚机的编队控制模块根据新的编队信息形成新的队形.另一方面,由于战场环境和态势的动态变化,长机可以根据当前形势变更自身的预定航迹.首先由长机的感知模块检测到当前环境中的动态事件或突发威胁,将感知信息传递给智能决策模块,通过智能决策模块的分析与推理,确定是否需要进行航迹的变更.若需要变更航迹,则将处理后的感知信息传给航迹规划模块,由航迹规划模块给出新的航迹并控制长机跟踪当前航迹,由于僚机始终保持与长机的编队跟踪,因此僚机自然地跟随长机沿着变更后的航迹飞行.2 分布式控制策略及其优越性要实现多架无人机的协同编队需要在传统的两机编队的基础上,采取分布式控制策略:按照层级的概念把大规模的无人机编队分割成若干个两机编队,每个单元编队之间又是紧密联系的,最终实现多机的编队[7].其编队组态关系如图1所示.图1 分布式控制编队组态关系F ig.1 Fo r m ati on con figuration o f d istri buted controls在图1中,V1为长机,V2和V4跟随V1飞行并保持与V1的相对位置不变,从而实现其与V1之间的稳定编队;V3则可在V2的引领下根据要求的相对位置飞行,同理,V5也在V4的引领下根据要求的编队位置飞行,从而使整体编队保持稳定.整个队列可由若干个基本的两机跟随飞行编队组成,具有良好的扩充性.在分布式控制策略中,每一架无人机需知道与之相邻无人机的信息,虽然控制效果相对较差,但信息交互较少,大大减少了计算量,系统实现效率高.如果用集中式控制策略完成编队,信息交互将是海量的,这是因为处理这些信息的复杂程度与编队无人机的数量成几何关系.而如果采用分散式控制策略只要保持自己与约定点的相对关系,不和其他无人机发生交互,因此其控制效果最差[1].3 飞行动态模型和扰动分析本文中采用的小型实验无人机对象的实物如图2所示.与其相关的各动态变量和物理参量的符号表示由表1给出.#393#第5期 朱杰斌,等:无人机编队飞行的分布式控制策略与控制器设计图2 小型无人机实物照F i g.2 P rofile of the s m a llU AV表1 符号说明Tab l e1 Instruct i on of sign s参数名称符号参数名称符号无人机速度V滚转角速度p无人机质量m俯仰角速度q发动机推力T偏航角速度r飞行阻力D滚转力矩M x飞行升力L俯仰力矩Mz 侧力Z偏航力矩M y迎角 X轴转动惯量Ix 侧滑角 Y轴转动惯量I y俯仰角Z轴转动惯量Iz 偏航角!X轴距离X d滚转角∀Y轴距离Yd 航迹角#Z轴距离Z d航迹偏转角!s翼展b速度滚转角∀s机翼面积S升降舵∃e动压 q副翼舵∃a平均气动弦长 c 发动机安装角∀T根据经典飞行控制理论,可建立小型无人机的12阶微分方程模型,其中包括动力学模型和运动学模型.m d Vd t=T cos( +%T)cos -D-mg si n,m V d#d t=T[co s( +%T)sin si n∀S+sin( +∀T)co s∀s]+L co s∀S-Z sin∀S-m g cos#,-m V cos#d&sd t=T[-cos( +%T)sin cos∀s+sin( +%T)sin∀s]+L sin∀s+Z co s∀s,d x d d t =V cos#cos!s, d y dd t=V sin#,d z dd t=-V cos#sin!s,I x d pd t=M x-(I z-I y)q#r,I y d rd t=M y-(I x-I z)p#q,I x d qd t=M z-(I y-I x)p#r,d!d t=1cos(r cos∀-q si n∀),dd t=r si n∀+q cos∀,d∀d t=p-tan(r cos∀-q si n∀).在小扰动的假设条件下,一般情况就能将飞行器的运动方程进行线性化.但是为了便于将线性扰动方程组分离为彼此独立的2组,即纵向和横侧小扰动方程,以减少方程组阶次而解析求解,还需作下列假设:1)飞行器具有对称平面(气动外形和质量分布均匀对称),且略去机体内部的转动部件的陀螺力矩效应.2)在基准运动中,对称平面处于铅垂位置,并且运动所在平面与飞行器对称平面相重合[8].利用水平无侧滑飞行条件∀= ∃0和p=r∃0,将飞机运动方程解耦为不依赖于横侧向状态量( ,∀,p,r,!)的纵向运动方程:mV=T cos -D-m g sin#,m V#=T si n +L-mg cos#,=q- #,I zq=M z.式中:T、D、L及M z分别为发动机推力、气流阻力、升力及绕俯仰轴力矩,这些参量需要根据飞机当前的飞行状态来确定,在此以飞机某一平衡状态为基准,在小扰动情况下,假设这些力和力矩为相应量的线性关系.若将无人机的定常直线无侧滑飞行作为基准运动,在小扰动假设下就可得到无人机的纵向近似模型为mV=(T0+Tv∋v+T∃e∃e)cos -(D0+Dv∋v+D∋ +D∃e∃e)-mg si n#,m V#=T sin +(L0+Lv∋v+L∋ +L∋+Lq∋q+D∃e∃e)-m g co s#,=q- #,I zq=M z0++M zv∋v+M z∋ +M z∋+M zq∋q+M z∃e∃e.同理亦可通过小扰动理论得到横侧向的近似模型:m V=(Z o+Z∋ +Zp∋p+Zr∋r+#394#智 能 系 统 学 报 第5卷Z ∃a ∃a + Z ∃e∃e )-m V (-p sin +r cos ), ∀=p -(r cos ∀-q sin ∀)tan ,!=r co s ∀-q sin ∀cos,I x p =M x 0+M x ∋ + M x p ∋p + M xr ∋r + M x ∃ ∃a + M x∃e∃e ,I y r =M y 0+ M y ∋ + M y p ∋p + M yr ∋r + M y ∃a ∃a + M y∃e∃e . 将无人机的固有参数和通过吹风试验得到的飞行参数,以及通过系统辨识方法得到的发动机参数代入到其中可以得到纵向与横向的状态方程.4 控制器设计实现纵向与横航向的解耦建模之后,单机控制器的设计亦可分为纵向控制器和横侧向控制器分别进行.必须注意到,本文所设计的单机控制器是服务于其上层的导航与编队系统,从而使得编队飞行过程能够按照导航系统或编队控制器所要求飞行参量(速度、高度及偏航信号等)实现稳定、快速、准确的控制效果[9].4.1 单机纵向控制器的设计根据编队试飞的要求,纵向自驾仪的设计主要包括高度控制器(控制高度)和速度控制系统.首先确定飞机的平飞状态,并代入到上面介绍的小扰动方程中,整理得到纵向的状态方程:X =A lon X +B lon u ,Y =C lon X +D lon u.式中:X =[V q H ]T,V 为前向速度, 为迎角,q 为俯仰角速度, 为俯仰角,H 为高度,u =[∃e ∃T ]T.∃e 、∃T 分别为升降舵与油门舵机输入.在本文中,将平飞速度与高度确定后,其对应的状态矩阵和控制矩阵分别为A lon =-0.06415.25790-9.8000-0.000-0.0309-5.04971.00000-0.0012-0.0287-26.2897-4.17580-0.0000001.0000000-1515,B lon =274.95020.4336-1.6634-34.86500000,C lon =I 5,D lon =05%2.1)俯仰保持控制器设计.该控制器内环是俯仰角速率反馈回路.该回路通过增加短周期模态的阻尼来增加其纵向的稳定性.其反馈系数可以通过根轨迹法来确定.外环是俯仰角反馈回路,在该回路的前向通道,仅仅是比例式控制器往往是有稳态误差的,需要在前向通道加入积分式控制器.本文使用Tyreus Luyben 方法设计该回路中的PI 控制器[10].其俯仰保持的控制律表示形式为∃e =Kp ( g - )+KI &( g -)d t-k q q .(1)式中:Kp 为前向通道的比例系数,KI 为前向通道的积分系数,k q 为俯仰角反馈系数, g 为期望俯仰角(控制律的表达式中系数的书写规则:K 为前向通道系数,下标p 表示比例系数,下标I 表示积分系数;上标则表示对应于相应的回路,如式(1)中上标 表示俯仰角回路;k 为反馈系数,下标表示对应的反馈回路).2)高度保持控制器的设计.高度保持控制器的是在俯仰保持控制器的外环.通过高度保持控制器的控制,UAV 可以爬升到飞行包线范围内任意高度.在编队控制系统中,该控制器直接接受导航系统或者是僚机编队控制系统的信号.引入俯仰角偏离信号,飞机在未达到给定高度时,就提前收回舵面,减少飞机的上升率,对高度稳定系统起到阻尼作用,为进一步增加阻尼,同时还引入了高度微分信号∋ H [11].图3 高度保持控制器组织结构F ig .3 O rganiza ti on structure o f he i ght contro ller#395#第5期 朱杰斌,等:无人机编队飞行的分布式控制策略与控制器设计高度保持控制系统的控制律表达形式为∃e =Kp ( c - )+Ki &( c -)d t -k q q, c =K Hp∋H +K HI&∋H d t .式中:∋H =H g -H -k H H 为高度偏差信号.3)速度保持控制器的设计.通过控制油门的大小来达到改变发动机推力从而达到控制的目的.其基本方案如图4所示.从图中可以看到,UAV 到自动控制驾驶仪为虚线连接,这表示自动驾驶仪从UAV 感受的量是随着目标的不同而变化的,当需要飞机进行俯仰保持时,则感受的是俯仰角和俯仰角速率,若需要UAV 保持高度飞行时则自驾仪感受的是飞机的高度和高度变化率.图4 速度控制器的组织结构F i g.4 O rganiza ti on structure o f veloc it y contro ller速度误差信号包括2部分,一部分是期望速度与实际速度输出的差值,另一部分是速度微分信号.其控制律的表达形式为∃T =K Vp (∋V +Kv V)+K VI (∋V +K v V)d t .式中:∋V =V g -V .4.2 单机横航向控制器的设计在横向与航向控制器的设计中,采用与纵向控制器类似的结构.内环是滚转保持控制器,外环为横航向保持的控制器.因此其基本设计思路与高度控制器类似.1)滚转保持控制器.该回路通过控制副翼偏转,产生升力差,从而产生滚转力矩.其控制律表达形式为∃a =K ∀p∋∀+K∀I&∋d t .式中:∋∀=∀g -∀-k p p.2)偏航保持控制器.该回路通过飞机滚转产生侧力,使飞机发生偏航.其控制律表达形式为∃a =K ∀p ∋∀+K ∀I&∋∀d t+K !p ∋!+K !I &∋!d t .式中:∋!=!g -!-k ! !.为保证飞机能够无侧滑且不掉高地协调转弯,还必须加入消除侧滑的控制器和高度保持控制器.在飞机的协调转弯中,横航向的偏航角速度与滚转角速度的关系是 !=gV 0∀,横侧向控制器的基本框架如图5所示.图5 横侧向自驾仪组织结构F i g .5 O rg an i zati on structure o f lateral autop ilot4.3 编队接口关系在考虑到分布式控制系统中的层级概念,前面所述的单机控制系统处于整个编队系统中的最底层.因此底层的控制与上层系统之间数据的交互显得非常重要.考虑双机编队过程中的运动学模型,在图6的参考坐标系中标出了长机和僚机的瞬时位置和速度向量.图6 僚机的参考坐标系F i g .6 T he re ference coo rdina te syste m o fw i ng m an在参考坐标系中,设长机的位置为(x,y ,z),运动学方程为d xd t=V L cos !e - !W y -V W ,d yd t=V L sin !e - !W x ,z =h W -h L .式中:航向角误差为!e =!L -!W .由上式可知,僚机与长机的相对距离(x,y ,z ),僚机编队控制器必须与底层的控制器交互!、h 、V 这3个接口的数据.这3个接口对应于上述所设计的单机自主控制器的输入端.在设计僚机对长机的跟踪控制时,主要是利用x 、#396#智 能 系 统 学 报 第5卷y 、z 三通道控制完成对编队中僚机三方面的控制.其中前向距离与侧向距离可以通过对V W c 与!W c 的控制达到编队保持与变换目的.其控制律的形式为V W c =K xp (x l -x W ),!W c =K yp (y l -y W )+K yI &(y l -y W )d t .式中:下标l 表示长机,下标W 表示僚机.高度的控制可以直接由下层的高度保持控制器实现,无需单独设计控制律形式.5 仿真分析与性能评价5.1 基于FDC 的仿真结果分析FDC 工具箱即飞行动力学与控制工具箱.它是由来自Delft 大学的M arc Rauw 应用Si m ulink 编写的开放的针对于飞行动力学研究的专用工具箱[12].利用M atla b /FDC ,在以下假设条件下进行仿真:1)空速V =15m /s ,迎角 =5.1853∋,高度H =30.2)仿真时间10s .以下仿真试验均在以上的假设条件下进行.5.1.1 速度控制器的仿真结果分析仿真输入:在时间为3s 的时候接收到一个∋V =5m /s 阶跃输入.图7 速度控制器的仿真结果F i g .7 Si m ulati on results of ve locity contro ller从图7中可以看出,UAV 很好地跟踪了指令信号,在2s 之内便已经能够无误差的跟踪.同时在保证速度跟踪到位的时候,由于要保证定高加速,俯仰角也从原有的俯仰角减小到1.5∋左右.并且从高度变化图中,也可以看到UAV 从速度15m /s 增加到20m /s 的过程中,高度仅仅短暂上升了3c m 后又迅速收敛回到原有的高度,达到了定高增速的目的.5.1.2 高度控制器的仿真结果分析高度控制器的仿真结果:此时断开内环俯仰保持对升降舵的控制,同时打开速度保持器,保持速度不变.飞机的平飞条件同上,在时间为1s 处接收一个阶跃输入∋H =6m.仿真结果见图8.图8 高度控制器的仿真结果F i g .8 Si m ulati on results of he i ght contro ll e r从仿真结果可以看出,UAV 需要上升6m 时,飞机俯仰角短暂迅速达到60∋左右,然后又迅速低头回到原始俯仰角,飞机的速度也迅速提高,在1.5s 内迅速恢复到原始速度,从而使得UAV 在2s 内达到期望高度.5.1.3 横航向控制器的仿真结果分析采用的转弯策略是:通过转动副翼,使得UAV 滚转,并启动航向误差消除控制器,调整方向舵,消除侧滑.飞机的初始平飞条件同上,在0时刻接收到一个偏航角为10的阶跃输入.仿真结果见图9~10.图9 横航向控制器的仿真结果F i g .9 S i m u l ation resu lts o f l a tera l au t op il o t#397#第5期 朱杰斌,等:无人机编队飞行的分布式控制策略与控制器设计图10 高度与侧滑角变化F i g .10 Change of heigh t and si deslip ang le从图9中的前2幅子图中可以看到,飞机通过滚转产生偏航,并且滚转角迅速回复到0,最后一副子图则说明了偏航角的变化迅速跟踪到偏航信号,且响应时间不超过1s .从图10的第1幅子图可以看到,UAV 在发生滚转初始时刻,发生一定的掉高,但是在高度保持器的作用下,迅速恢复到0.从图10第2幅子图可以看到,飞机发生轻微的侧滑,但在飞机自身的横航向阻尼以及飞机自身的侧滑消除控制器的共同作用下,迅速恢复到0.以上仿真结果说明本文设计的偏航控制器能够迅速地跟踪到偏航信号,并且能够保证在与纵向耦合的情况下,保证一定程度下不掉高的偏航.5.2 基于线性模型的编队仿真结果分析在验证控制器能够在搭建的非线性模型下依然保持足够的有效性、快速性和精确性之后,拟将本文设计的控制器移植到相同初始条件下的线性模型中,便于多架无人机进行编队的仿真(减少计算量与仿真时间).利用M atlab /Si m ulink 在以下几个假设条件和前提条件下进行仿真.1)2架无人机采用主僚机编队形式;2)飞行速度保持在15m /s ;3)队形初始条件:主僚机前向距离与侧向距离20m;4)队形变化后:主僚机前向距离与侧向距离10m ;5)15s 处长机加入偏航信号;6)仿真时间60s .仿真结果如图11.从仿真结果可以看出,僚机准确地跟踪了长机,并保持了变换后的队形.在长机15s 处发生偏航的情况下,僚机依然能够准确跟踪到长机,并维持设定的队形距离.该仿真结果说明了本文设计的编队控制器均能够达到预期的结果.图11 双机编队仿真结果F i g.11 Si m ulati on results of t wo UAV f o r m ati on5.3 仿真结果比较与性能评价本文设计的控制器是建立在分布式的控制策略的基础之上的.其所搭建的编队控制系统是搭建于各个僚机与长机的姿态与轨迹控制系统之上的.其上层与底层的交互,仅通过3个编队接口即可实现,避免了集中式的大数据量的交换.与文献[5]比较,本文将高度差和内环姿态控制器的计算完全依赖于各UAV 自带的自驾仪的计算,而外环仅仅计算队形中横向与纵向的距离控制.因此有效地减轻了编队控制器自身的计算量,并且达到了良好的控制效果.非线性仿真更加贴近实际飞行环境,因此相较普通的线性模型仿真结果更为逼真,但是其仿真计算量大,在进行多UAV 的编队仿真时,这个缺点会更加明显.本文设计的仿真试验在综合考虑了非线性仿真与线性仿真的优缺点之后,首先在非线性模型下验证所设计的单机控制器,在确保其所设计的控制器能够有效地控制非线性模型的基础之上,将控制器移植到线性模型下进行双机编队控制器的仿真试验.其仿真试验,在不增加仿真计算量的基础上,相对于文献[2]有更大的实用价值.6 结束语本文在深入分析多机编队过程中所必须涉及的队形保持、约束条件以及行为协调等3个关键问题的基础上,引入分布式编队控制策略,将自主控制器的设计与编队接口结合起来,详细论述了单机控制器的控制律设计与编队控制律设计以及二者之间的接口关系.进而通过FDC 工具箱中的非线性动态模型的仿真实验验证了本文所设计的单机自主控制器与编队控制器的有效性,可为编队试飞提供技术支#398#智 能 系 统 学 报 第5卷持.将长机的自主导航与编队过程行为协调和航迹规划等方面将是进一步的研究重点.参考文献:[1]李文皓,张珩.无人机编队飞行技术的研究现状与展望[J].飞行力学,2007,25(1):9 11.L I W enhao,Z HANG H eng.R ev ie w s on un m anned aer i a l veh i c l e for m ati on fli ght[J].F light D ynam ic,2007,25(1):9 11.[2]PACHTER M,DA'ZZO J J,DARGAN J L.A uto m a tic form ati on fli ght contro l[J].A I AA Journa l o fG uidance,Con tro l and D ynam i 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编队控制方法
编队控制方法编队控制方法是指在多个机器人或无人机之间协调行动的一种方法。
在现代军事、航空、航天等领域中，编队控制方法已经得到广泛应用。
通过编队控制方法，可以实现多个机器人或无人机之间的协调行动，提高作战效率和精度，同时也可以减少人为干预的风险。
编队控制方法的实现需要依靠先进的技术手段和算法。
其中，最常用的编队控制方法包括集中式控制、分布式控制和混合式控制。
集中式控制是指通过一个中央控制器来控制整个编队的行动。
在这种方法中，中央控制器负责收集各个机器人或无人机的信息，并根据预设的算法来指挥它们的行动。
这种方法的优点是控制精度高，但是缺点是中央控制器容易成为单点故障，一旦中央控制器出现问题，整个编队的行动就会受到影响。
分布式控制是指将编队控制任务分配给各个机器人或无人机来完成。
在这种方法中，每个机器人或无人机都具有一定的智能和决策能力，可以根据自身的信息和环境来做出决策。
这种方法的优点是具有较高的鲁棒性和可靠性，但是缺点是需要较高的通信带宽和计算能力。
混合式控制是指将集中式控制和分布式控制相结合。
在这种方法中，中央控制器负责整个编队的协调和指挥，而各个机器人或无人机则根据自身的信息和环境来做出决策。
这种方法的优点是兼具集中式控制和分布式控制的优点，但是缺点是需要较高的计算能力和通信带宽。
除了以上三种常用的编队控制方法外，还有一些新兴的编队控制方法，如基于人工智能的编队控制、基于深度学习的编队控制等。
这些新兴的编队控制方法具有较高的智能化和自适应性，可以更好地适应不同的环境和任务需求。
编队控制方法是实现多个机器人或无人机协调行动的关键技术之一。
通过选择合适的编队控制方法，可以提高编队的作战效率和精度，同时也可以减少人为干预的风险。
无人机组成结构
无人机的系统结构和组成无人机系统结构主要包括五个部分，分别是：飞机平台系统、飞行控制与管理分系统、任务设备分系统、通讯与数据链系统、地面控制站及保障系统。
1. 飞机平台系统：是无人机飞行的主体平台，主要提供飞行能力和装载功能。
由机体结构、动力装置、电气设备等组成。
2. 飞行控制与管理分系统：是对无人机实现控制与管理，是无人机完成起飞、空中飞行、执行任务、返场着陆等整个飞行过程的核心系统。
3. 任务设备分系统：根据使用用途进行安装，无人机可装载的任务载荷包括：倾斜摄影相机、光电吊舱、根据任务需要进行换装，通过地面控制站实现任务设备信息的实时监视、记录，完成侦察、通信情报分析与分发。
4. 通讯与数据链系统：通讯与数据链分系统包括：地面数据链路与机载数据链，地面数据链路主要完成地面控制站至无人机的遥控指令的发送和接收，机载数据链主要完成无人机至地面站的遥测和载荷数据，用于传送无人机的姿态、位置、机载设备的工作状态、当前遥控指令和实时图像等。
5. 地面控制站及保障系统：主要完成对无人机的遥控、遥测、跟踪定位和任务设备信息传输，实现对无人机和机载任务设备的远距离控制。
无人机主要由机身、动力系统、飞控系统、通信系统、导航系统、任务系统组成。
1.机身：是无人机的主要部分，相当于人体的骨骼，为无人机提供支撑和搭载设备。
2.动力系统：主要提供飞行动力，包括电机、电源、电池等设备。
3.飞控系统：是无人机的核心系统之一，通过GPS、北斗导航系统对无人机进行定位和导航，实现无人机的自主飞行。
4.通信系统：主要完成地面控制站与无人机之间的遥控指令和数据传输，通过无线电、数传电台等设备进行通信。
5.导航系统：主要完成无人机的路径规划和导航，通过惯性导航、卫星导航等方式实现。
6.任务系统：根据使用用途进行安装，主要包括任务设备、传感器等。
除了以上几个系统，无人机还包括地面控制站、保障系统等，地面控制站主要完成对无人机的遥控、遥测、跟踪定位和任务设备信息传输，保障系统则主要负责对无人机进行维护和保障。
无人机概述及系统组成-2
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按任务高度分类
超低空：0-100m 低空：100-1000m 中空：1000-7000m 高空：7000-18000m 超高空：大于18000m
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概述
无人机的 定义 无人机的 分类 无人机的 发展
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国外无人机的发展
（视频）
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国内无人机的发展
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动力装置
飞行器
导航飞控
电气系统 任务设备
升力的计算公式：
1 2 Lift = C y r v S 2
r
Cy：升力系数， ρ：空气密度， V：动压（即相对速度）S：机翼参 考面积， 对于某一种翼型，通过实 验可以获得升力系数与迎角的关系曲 线，即C —α曲线。
用汉语描述就是：升力与空气密度、相对速度 的平方和机翼参考面积成正比。cy是一个性质 常数。 公式就是那个，不过具体计算就比较复杂了。 如：Cy这个常数，是一个性质量，它的数值跟 飞机材料机翼迎角和厚度等等都有关系。只有 升力大于本身重力才能使它离地飞行。
通讯链路世界民航组织官方说法了解一下就行gps天线1575m外接式imu惯性测量单元或外接其他传感器主板飞控软件地面站电机电池锂电及充电器动力机架包括支臂脚架结构飞行器显示操纵遥控发射机杆开关键盘鼠标头追等机载链路地面链路遥控接收机72m433m24g机载数传模块及天线900m24g机载图传模块及天线12g24g58g遥控发射机72m433m24g地面数传模块及天线900m24g地面图传模块及天线12g24g58g飞控地面站界面飞控地面站软件图传显示屏及osd系统组成飞行器动力装置导航飞控电气系统任务设备控制站显示系统操纵系统通讯链路机载地面无人机系统通讯链路机载终端常被称为机载电台集成于机载设备中
FAA的小笑话）
有人机_无人机编队协同任务分配方法
收稿日期 :2008 - 11 - 24 ; 修回日期 :2009 - 03 - 22 。 基金项目 :航空科学基金 (20075153) 资助课题 作者简介 :刘跃峰 (1980 - ) ,男 ,博士研究生 ,主要研究方向为复杂系统建模 、仿真与效能评估 ,智能化指挥与控制工程 。 E2mail :liuyuefengzol @sina. co m
合同网的基本思想是将任务的分配通过节点之间的招 投标过程实现 ,将协商引入到管理者和投标者的双向选择 过程中 。当管理者有任务需要其它结点帮助解决时 ,它就 向其他结点广播有关该任务信息 ,即发出任务通告 (招标) , 接到招标的结点则检查自己对解决该问题的相关能力 ,然 后发出自己的投标值并使自己成为投标者 ,最后由管理者 评估这些投标值并选出最合适的中标者授予任务 。在招投 标过程中 ,利用通信机制对每个任务的分配进行协商 ,避免
(西北工业大学电子信息学院 , 陕西 西安 710072)
摘 要 : 任务分配方法是任务控制过程的重要组成部分 ,是编队协同作战指挥策略的关键 。以合同网协议 (cont ract net p rotocol , CN P) 和多智能体系统 ( multi2agent system , MAS) 理论为基础 ,建立了有人机/ 无人机编队 MAS 结构和基于投标过程的任务分配模型 ,将任务优先权引入任务分配模型中 ,可以实现预先任务分配和执行 过程中动态任务分配 ,保证动态环境下编队整体分配效能较优 。针对作战想定进行了仿真计算 ,结果表明 ,基于 CN P 和 MAS 理论的有人机/ 无人机编队协同任务分配策略具有良好的预先任务分配和实时任务分配效果 ,能够 满足编队作战任务的需要 。
1. 1 有人机/ 无人机编队协同作战想定 有人机和无人机的协同编队按照数量多少可以分为 1
基于长机-僚机法的无人机编队控制器设计
dlink appraisement industry中国直升机设计研究所唐钰婧（1995-）女，硕士，助理工程师，工作方向为直升机传动系统设计。
丿DOI：10.3969/j.issn.1001-8972.2021.06.004唐钰婧基于长机-僚机法的无人机编队控制器设计为解决无人机编队控制问题，本文在基于长机-僚机法的基础上，建立一种LQR控制器。
首先，建立无人机处于平飞状态长机相对于僚机的运动方程，通过小扰动线化得到线化方程，引入无人机自动驾驶仪控制方程，得到双机编队模型。
在状态方程中引入控制变量误差信号，得到线性二次编队模型。
基于Iqr控制理论，得到合适的反馈增益，得到反馈控制器。
通过仿真表明，通过该控制器能够快速地实现僚机对长机的跟随，从而实现编队的队形形成、保持和变换过程。
无人机编队的想法主要来自于人们对自然界中鸟类迁徙现象的观察，人们经过研究发现，鸟类保持一定队形飞行，相比于单独飞行更为省力，所以鸟类在迁徙时总是排成“一”字型或"人”字型飞行。
受这一现象启发，科学家将编队引入了无人机领域，通过无人机编队来提高无人机执行任务的效率，如通过无人机编队进行侦查，可以在多个角度进行观察。
无人机编队是指多架无人机按照一定的规则，保持一定的队形飞行以完成一些复杂的任务，具体可以解释为无人机队形的形成，队形的保持以及队形的变化等过程。
根据无人机编队控制的定义可知无人机编队控制的重点在与无人机编队控制器的设计上，根据无人机之间信息的交互范围的不同，通常常见的编队控制方法可以分为三类：集中式控制、分布式控制和分散式控制。
集中式控制是指在编队中所有无人机信息集中在一起控制。
在这种控制方式下，编队中每一架无人机都需要获得其他所有无人机的位置、速度和姿态信息，同时也要把自身的相关信息给予其他无人机。
分布式控制中，每架无人机需要与周围无人机进行信息交互,无人机控制系统根据周围无人机的信息确定自身的运动。
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1.1 无人机编队分布式体系结构
1.1.1 单无人机体系结构
单无人机体系结构包含定位感知、控制、规划三个层面。
其主要研究如何将各个子模块集成在一体以达到个体的最优。
感知层解决“我在哪”的问题，规划层解决“我要去哪”的问题，控制层解决“我要怎么去”的问题。
图2.1为单无人机体系的结构图。
本文中感知层采用EKF (Extended Kalman Filter)算法进行多传感器数据融合，输入量为IMU(Inertial Measurement Unit)和GPS(Global Position System)，经过融合后可以得到更高频更精确的导航数据，包括姿态、速度和位置。
在单机体系结构中，地面站仅负责任务的上传和遥测数据的回传。
控制层接收地面站的规划航线并将其作为期望轨迹，结合感知层得到的导航数据，经过控制算法处理可以得到四通道的PWM输出，最后发送给执行机构。
图2.1 单无人机体系结构
1.1.2 多无人机分布式体系结构
在分布式体系结构中，各无人机节点通过拓扑网络进行信息交互，将个体间简单的行为规则合理组合在一起形成智能有序的集体。
在编队协同飞行阶段，群体内无中心节点，个体的行动是独立的，仅需要知道邻居信息即可以参与行动[39]。
图2.2是本文设计的多无人机分布式体系结构图。
图中结构可以分为空中端、通信层、地面站三部分。
空中端包含各个无人机节点的导航传感器模块、飞行控制系统模块、接收机模块、机载端数传模块等。
通信层为各无人机节点实现信息共享的媒介，信息的共享形式会在后面几节中详细介绍。
地面端主要是地面控制系统，功能包括上传群体的整体任务和监视群体以及群体中的每个个体的遥测数据，在遇到意外突发情况时，地面站监测人员可以随时介入获得该无人机的操作权，尽最大可能保证无人机编队飞行的安全性。