无人机编队飞行一致性问题仿真

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小型无人机编队飞行的控制律设计与仿真

·220·
智能系统学报第 4卷
续表 1
参数名称符号参数名称符号
迎角
α
侧滑角
β
副翼偏角升降舵偏角
δ A
方向舵偏角
δ R
δ E
油门输入命令
δ T
长机下标
L
僚机下标
W
航迹滚转角
μ X 轴转动惯量
Ix
航迹倾斜角
γ Y轴转动惯量
Iy
航迹方位角
·219·
队在平直和轻度机动下进行飞行的情况 ,而且没有考虑队形变换等复杂的编队形式. 在飞行试验中往往要求无人机编队在某一可视范围内飞行 ,这就要求无人机编队必须进行必要的机动飞行 ,并能根据不同的任务要求 ,变换不同的队形. 本文针对一种小型无人机模型在大机动飞行情况下 ,实现三机编队的队形保持和 3种队形变换的目标要求 ,设计了僚机编队控制律. 仿真结果证实了其可行性和有效性.
的距离来实现. 如果采用长 -僚机编队模式 ,则特定对象即为长机 (飞在最前面的飞机 ) [ 223 ] ; 如果特定点为编队几何中心 , 则应采用虚拟长机编队模式 [ 4 ]. 在实际应用中 ,由于长 -僚机编队模式的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 [ 527 ]. 近年来 ,在飞行验证方面也取得了一些成果 : 2006年 ,西弗吉尼亚大学对其设计的编队控制器的性能进行了飞行测试 ,实现了 2 架小型无人机的松散编队飞行 [ 8 ] ; 2007 年 ,宾夕法尼亚州立大学成功进行了 2 架小型无人机协同搜索、监视一个感兴趣目标的飞行试验 [ 9 ].

多无人机协同编队飞行目标跟踪控制仿真

ABSTRACT： The research on multi － UAV's formation tracking control in complex environment was studied to solve the problem that the UAV forms and maintains formation while avoiding obstacles． For the formation of multi － UAV can only passively receive information on the leader and not take the initiative to track the formation of leader to fly， combined with the sliding mode control theory，we designed a formation controller，and the stability of the controller was proved by Lyapunov function． Meanwhile，for the multi － UAV formation cannot successfully avoid obstacles， taking into account the existence of multi － UAV fleet formation area，the artificial potential field method was used to make real － time planning on the flight path of multi － UAV formation． Through the simulations in different environments，the reasonable flight path of UAV formation and the state trend of UAV in the target tracking process were obtained． The result proves the feasibility of the control method． KEYWORDS： UAV； Target tracking； Sliding mode control； Formation； Artificial potential field

群体无人机跟踪目标编队控制仿真

第 36卷第 8 期文章编号:1006 - 9348(2019)08 - 0066 - 05
计算机仿真
2019年 8 月
群体无人机跟踪目标编队控制仿真
易文，雷斌 ( 武汉科技大学机械自动化学院，湖北武汉 430081) 摘要 :针对群体无人机跟踪目标编队控制问题，在只有部分无人机能访问到跟踪目标时变参考状态信息的情况下，为了保证无人机的信息状态最终依然能达成一致而且实现编队队形,在一致性跟踪理论的基础上提出了一种新的分布式无人机跟踪目标编队控制策略，该策略将无人机描述为二阶动力学系统, 采用相对位置偏差描述队形，使用代数图论描述无人机之间的通讯关系，在该策略下，即使有一个或多个无人机和跟踪目标之间出现通讯故障, 依然可以实现稳定编队队形，最后通过仿真验证该控制策略的有效性。关键词:编队控制; 时变参考状态;一致性跟踪;代数图论中图分类号:TP242 文献标识码: B
i 引言
近几十年来，对无人机编队飞行控制的研究已经成为军民间特别关注的话题，其中一致性理论是研究编队控制的重要方法，因此也成为控制领域研究的一个热点问题。
一致性跟踪方法是一致性理论的扩展。也可以称一致性跟踪为领导者跟随一致性，即多个智能体（跟随者）跟踪一个智能体(领导者)运动，这里的领导者既可是个真实的物理对象,也可是个虚拟的指令。目前关于时不变，时变参考状态,带有通讯延迟以及有界输入等条件下的一致性跟踪问题
ABSTRACT：To the issue of tracking target by formation control of UAVs, in the case that only some UAVs can ac cess the time - varying reference state information of the tracking target, a new distributed UAV tracking target forma tion control strategy was proposed on the basis of the consensus tracking theory to ensure that the UAV's information state can still reach consensus and achieve formation shape. The UAV was described as a second —order dynamic system, the relative position deviation was used to describe the formation shape, and the algebraic graph theory was used to describe the communication relationship between UAVs. Under this strategy, the stable formation shape can be achieved even if there exists a communication failure between one or more UAVs and tracking targets. Finally, the effectiveness of the control strategy was verified by simulation. KEYWORDS：Formation control；Time-varying reference state；Consensus tracking；Algebraic graph theory

四旋翼无人机一致性编队飞行控制方法

四旋翼无人机一致性编队飞行控制方法作者：陈杰敏吴发林耿澄浩徐珊来源：《航空兵器》2017年第06期摘要：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。

关键词：四旋翼无人机；编队飞行；信息拓扑理论；一致性理论；主从式编队中图分类号： V249.1 文献标识码： A 文章编号： 1673-5048（2017）06-0025-07[SQ0]0 引言四旋翼无人机（以下简称四旋翼）是一种有四个螺旋桨且螺旋桨分别呈十字交叉型的飞行器。

在过去的数十年中，传感器及电子元器件的微型化、低廉化推动了四旋翼的快速发展。

四旋翼在军事领域可用于巡逻侦察、定点攻击等方面，在民用领域可用于遥感测绘、农业植保、通信中继、航拍航测、短途运输等方面，具有广泛的应用前景和实际用途，成为商业公司和科研单位的研究热点[1]。

随着无线传感网络等技术的创新应用，由多架无人机组成的编队在民用及军事等方面都展现出越来越广泛的用途，如能进行空中集群表演、组建军事通信网络、构建网络化军事打击编队等。

无人机编队飞行，是指在三维空间中，多架无人机按照一定的队形进行排列，使其在飞行过程中保持队形不变或者相对位置在一定范围内变动，并能根据外部情况和任务需求进行动态调整，以保持编队的协同一致性。

无人机编队飞行控制方式主要有主从法[2]、虚拟结构法[3-4]、行为控制法[5-6]等。

主从法结构中，其中一个飞行器被指定为主机，其余飞行器则被指定为从机。

基于局部综合制导与控制的无人机紧密编队飞行仿真

ｒｅｓｕｌｔｉｎｄｉｃａｔｅｓｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｐａｒｔｉａｌｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｇｕｉｄａｎｃｅｃｏｎｔｒｏｌｔｅｃｈｎｉｑｕｅｉｓｅｆｆｅｃｔｉｖｅｉｎｂｒｉｎｇｉｎｇｔｈｅＵＡＶｓｉｎｔｏｆｏｍａｒｔｉｏｎａｎｄａｌｓｏｍａｉｎｔａｉｎｉｎｇｔｈｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｗｉｔｈｍａｎｅｕｖｅｒｃｈａｎｇｅｓｉｎｌｅａｄｅｒａｉｒｃｒａｆｔ，ｗｈｉｃｈ
ＰａｒｔｉａｌＩｎｔｅｇｒａｔｅｄＧｕｉｄａｎｃｅａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ
ＺＨＡ０Ｆｅｎｇ，ＹＡＮＧＷｅｉ，ＹＡＮＧＺｈａｏ — ＸＵ
（１．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＡｅｒｏｎａｕｔｉｃｓ，ＮｏｒｔｈｗｅｓｔｅｒｎＰｏｌｙｔｅｅｈｎｉｅａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ ’ ａｎ７１００７２，Ｃｈｉｎａ；
编队飞行中。相对于常规的制导与控制设计，该方法可降低整体回路延迟。仿真结果证明，该方法可使无人机编队
有效形成和保持队形，对于长机机动动作，僚机具有很好的跟随性，能得到较好的编队飞行结果。关键词：无人机；紧密编队飞行；局部综合制导与控制；级联回路

基于分布式的虚拟领航一致性四旋翼无人机编队控制

( sin θ cos φ cosψ + sin φ sinψ ) U1 = mx ( sin θ cos φ sinψ − sin φ cosψ ) U1 = my mz cos φ cos θU1 − mg = =U 2 + I − I θψ ( yy zz ) φ I xx = U 3 + ( I − I ) φψ θ zz xx I yy U ψ = 4 + ( I xx − I yy ) φθ I zz
据文献[7]旋转矩阵定义如下：
cosψ cos θ sinψ cos θ e Rb = − sin θ
− sinψ cos φ + cosψ sin θ sin φ cosψ cos φ + sinψ sin θ sin φ cos θ sin φ
sinψ sin φ + cosψ sin θ cos φ − cosψ sin φ + sinψ sin θ cos φ cos θ cos φ
Formation Control of Quadrotor Based on Consensus and Virtual Leader Theory of Distributed Communication
Shuqi Qin1, Guosheng Wang1, Bing Liang2
1 2
Department of Weapon Control, The Academy of Army Armored Forces, Beijing School of Information Engineering, Jiangxi University of Science and Technology, Ganzhou Jiangxi

飞行器编队协同的虚假航迹产生仿真研究

ｃｏｒｒｅｃｔｌｙ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｓｏｌｖｅｔｈｉｓｍｏｄｅｌ，ｗｅｐｕｔｆｏｒｗａｒｄａｎｄｓｏｌｖｅｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｃｏｎｔｒｏｌｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｃｏｎｓｔｒａｉｎｔ
ａｉｍｔｏｄｅｃｅｉｖｅｔｈｅｎｅｔｗｏｒｋｏｆｒａｄａｒｓ，ｉｔａｌｓｏｐｒｏｖｅｔｈｅｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄ．
ＫＥＹＷＯｌＩＤＳ：Ｐｈａｎｔｏｍｔｒａｃｋ：Ｃｏｏｐｅｒａｔｉｏｎｃｏｎｔｒｏｌ：Ｎｅｔｗｏｒｋｏｆｒａｄａｒｓ
ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓａｎｄｃｏｓｔｆｕｎｃｔｉｏｎ，ａｎｄｃａｒｒｉｅｄｏｕｔｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎａｔｌａｓｔ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｉｓｔｅｃｈｎｉｑｕｅｃａｎｒｅａｃｈｔｈｅ
第３４卷第８期
文章编号：１００６—９３４８（２０１７）０８— ０１００—０５
计
算
机
仿
真
２０１７年０８月
飞行器编队协同的虚假航迹产生仿真研究

无人机自适应编队飞行控制设计与仿真

关键词：无人机；编队飞行控制；直接自适应控制；PID 控制器
中图分类号:V249
文献标识码:A
文章编号：1004-731X (2009) 05-1420-03
Adaptive Formation Flight Control Design for UAVs
LIU Xiao-xiong, ZHANG Wei-guo, WANG Zhen-hua, LI Guang-wen
ϕ i
=
1 τϕi
(ϕicБайду номын сангаас
− ϕi )
V i
=
1 τVi
(Vic
− Vi )
式中， i = 1, 2 表示两架飞机， ϕic 和 ϕi 分别表示偏航角和偏
航角输入指令，Vic 和 Vi 分别表示速度和速度输入指令，τϕi
和 τVi 表示自动驾驶仪时间常数。
对于两架无人机的编队飞行，可以使用图 1 的惯性坐标
d(t)
僚机
y(t)
自适应控制器
图 2 混合自适应控制系统结构
δa1 = K p1 p1 + Kφ1φ1 δr1 = Kβ1β1 + Kr1r1 + Kϕ1(ϕ1 − ϕ1c ) δe1 = Kq1q1 + Kθ1θ1 + Kv1V1
∫ δ p1 = δ p0 + Kv1 (V1c − V1)
1 编队飞行动力学模型
这种飞行弥补了单架无人机执行任务时所不能克服的问题。
以两架无人机编队飞行为例，编队飞行控制的目的主要
编队飞行控制主要解决的问题是飞机之间相对位置的是在各自飞机稳定控制的情况下，保持两机之间相对位置不
保持和空气动力的影响。怎样充分考虑飞机之间空气动力关系，用良好的控制方法，保持编队飞行控制系统的稳定性和良好的动态性能是设计的关键。基于上述设计目的，已有相应的研究针对于飞机的编队飞行控制问题 [1-9] ， Fabrizio Giulietti 提出使用内外环控制的思想[1-2]；Sai-Ming Li 使用全局稳定性的非线性自适应设计思想[3]；Bin Zuo 使用常规的 PID 设计方法进行设计[4]；Elham Semsar 采用反馈线性化的设计思想[5]。总结这些设计方法，主要是以编队动力学模型为设计基础，采用相应的设计思路。本文在上述研究的基础上，以两架紧密编队飞行的无人机为研究对象，考虑编队之

基于仿真的无人机飞行实验研究

基于仿真的无人机飞行实验研究随着科技的迅速发展，无人机在各个领域的应用越来越广泛，从农业植保、物流配送，到影视拍摄、环境监测等，都能看到无人机活跃的身影。

为了确保无人机在实际应用中的安全性和可靠性，基于仿真的无人机飞行实验研究变得至关重要。

仿真技术在无人机研究中的应用具有众多优势。

首先，它能够降低实验成本和风险。

在真实环境中进行无人机飞行实验，可能会因为意外事故导致无人机损坏，甚至对人员和周边环境造成威胁。

而通过仿真，可以在虚拟环境中模拟各种复杂的飞行场景和故障情况，从而提前发现并解决潜在问题，避免实际损失。

其次，仿真实验可以提高研究效率。

相较于在真实环境中等待合适的天气条件、场地准备等，仿真实验能够快速地进行多次重复和参数调整，加速研究进程。

再者，仿真技术可以实现对无人机性能的精确评估。

通过建立精确的数学模型和物理模型，能够准确地预测无人机在不同条件下的飞行表现，为设计和优化提供有力依据。

在基于仿真的无人机飞行实验研究中，模型的建立是关键的一步。

这包括无人机的机械结构模型、动力系统模型、控制系统模型以及环境模型等。

机械结构模型需要准确描述无人机的几何形状、质量分布和惯性特性，以反映其在飞行中的运动状态。

动力系统模型则要考虑电机的性能、螺旋桨的效率以及电池的放电特性等，为无人机提供动力支持。

控制系统模型是确保无人机稳定飞行和完成预定任务的核心，包括姿态控制、位置控制和速度控制等算法的建模。

环境模型则要模拟大气条件、风力、温度等外部因素对无人机飞行的影响。

为了建立准确可靠的模型，需要收集大量的数据。

这些数据可以通过实际测量、理论计算和经验公式等多种途径获取。

例如，对于无人机的机械结构参数，可以通过 CAD 软件的设计数据或者实际的测量值来确定。

动力系统的性能数据可以通过电机和螺旋桨的厂家提供的规格参数，结合实验测试来获取。

控制系统的参数则需要通过对控制算法的分析和调试来确定。

环境数据可以借助气象站的观测数据或者相关的气象模型来模拟。

无人机编队飞行控制器设计与仿真

ｉｎｃａｓｅｏｆｄｉｓｔｕｒｂ，ａｎｄｗｈｅｎｔｈｅＰＩＤｐｒａａｍｅｔｅｒｓｃｈａｎｇｅ，ｔｈｅｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒｃａｎｓｔｉｌｌａｃｈｉｅｖｅｔｈｅｇｏｌａｏｆｆｏｍａｒｔｉｏｎｋｅｅｐｉｎｇ
中图分类号：Ｖ２９７文献标识码：Ｂ
ＦｏｒｍａｔｉｏｎＦｌｉｇｈｔＣｏｎｔｒｏｌＤｅｓｉｇｎｆｏｒＵＡＶｓ
ＭＵＢｉｎ，ＺＨＡＯＸｉａｏ—ｂｅｉ，ＨＵＡＮＧＹｏｎｇ
ｒａｔｅｏｆｂａｔｔｌｅｍｉｓｓｉｏｎ，ｔｈｕｓｍｏｒｅａｎｄｍｏｒｅｒｅｓｅａｒｃｈｅｓｈａｖｅｂｅｅｎｄｏｎｅ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｂｅｇａｎｗｉｔｈｔｈｅｃｌｏｓｅｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ｔａｋｉｎｇｔｈｅｌｅａｄｅｒ—ｆｏｌｌｏｗｅｒｓｔｒｕｃｔｕｒｅａｎｄｂｕｉｌｄｉｎｇａｒｏｔａｔｉｎｇｌａｆｍｅｕｓｉｎｇｆｏｌｌｏｗｅｒｖｅｌｏｃｉｔｙａｓＸａｘｉｓａｎｄｉｆｘｅｄｏｎｔｈｅ
（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＡｅｒｏｎａｕｔｉｃｓ，ＮｏｒｔｈｗｅｓｔｅｒｎＰｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ ’ ａｎＳｈａｎｘｉ７１００７２，Ｃｈｉｎａ）ＡＢＳＴＲＡＣＴ：Ｔｈｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｌｆｉｇｈｔｏｆｍｕｈｉ —ｕｎｍａｎｎｅｄａｅｉｒａｌｖｅｈｉｃｌｅｓ（ＵＡＶｓ）ｃａｎｇｒａｔｅｆｕｌｌｙｅｎｈａｎｃｅｓｕｃｃｅｓｓｆｕｌ

多智能体系统一致性若干问题的研究

多智能体系统一致性若干问题的研究一、概述在现代科技飞速发展的今天，多智能体系统已成为机器人协作、无人机编队、智能交通等领域中的研究热点。

这类系统由多个智能体组成，每个智能体具备自主决策和协同工作的能力，通过相互间的信息交互和协调，以实现共同的目标。

而在多智能体系统的运作过程中，如何实现各智能体之间的一致性，成为了关键的问题之一。

多智能体系统一致性问题的研究，主要关注如何通过设计合适的分布式控制算法，使得系统中的各个智能体在局部信息交互的基础上，能够实现状态或行为的趋于一致。

这一问题的研究不仅有助于提高系统的协同性能，增强系统的可靠性和鲁棒性，同时也为实际应用提供了理论支持和技术指导。

近年来，随着人工智能技术的不断进步，多智能体系统一致性问题的研究取得了显著的成果。

研究者们提出了各种算法和技术，如基于线性系统的协议设计、基于优化理论的方法、基于博弈论的策略等，以应对不同场景下的一致性需求。

尽管取得了一些进展，但多智能体系统一致性问题仍然面临着诸多挑战。

多智能体系统的复杂性和动态性使得一致性的实现变得尤为困难。

系统中的智能体可能受到各种因素的影响，如通信延迟、噪声干扰、环境变化等，这些因素都可能对一致性的实现产生不利影响。

随着系统规模的扩大，如何设计高效的分布式控制算法，以保证系统的一致性和稳定性，也是一个亟待解决的问题。

本文旨在深入探讨多智能体系统一致性的若干问题，分析现有算法和技术的优缺点，提出新的解决方案和改进措施。

通过本文的研究，我们期望能够为多智能体系统一致性的实现提供更加有效的理论支持和实践指导，推动该领域的研究和应用不断向前发展。

1. 多智能体系统的定义与特点多智能体系统（MultiAgent System, MAS）是由多个具备一定自主性和交互能力的智能体所组成的集合，这些智能体通过相互之间的信息交换和协作，共同解决复杂的问题或完成特定的任务。

每个智能体都可以视为一个独立的计算实体，具备感知、推理、决策和行动的能力，能够在系统中独立操作或与其他智能体进行协同工作。

基于一致性理论的无人机编队控制算法设计

基于一致性理论的无人机编队控制算法设计
许培元;王杰;葛浩正
【期刊名称】《电脑编程技巧与维护》
【年(卷),期】2024()4
【摘要】随着科学技术的快速发展,无人机执行任务的复杂度日益增加,单架机已经难以满足多变的任务需求,使用多无人机编队来代替单架机执行复杂任务是大势所趋。

主要对无人机编队协同飞行问题进行研究,基于一致性理论设计了编队的分布式控制协议,给出了无人机的编队协同控制律,并在Matlab/Simulink仿真环境下完成控制策略的仿真验证。

基于真实的无人机六自由度模型对上述算法与控制策略进行了全过程的仿真及验证。

仿真结果表明,设计的控制律能够保证无人机完成编队保持。

【总页数】4页(P112-114)
【作者】许培元;王杰;葛浩正
【作者单位】西安航空计算技术研究所
【正文语种】中文
【中图分类】V27
【相关文献】
1.基于一致性理论的四旋翼无人机分布式编队控制方法
2.一致性理论优化无人机集群编队控制
3.基于动态角色分配的一致性协同无人机编队控制
4.基于虚拟中心的四旋翼无人机一致性编队控制研究
5.基于虚拟领航者的无人机一致性编队控制
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变结构三阶一致性无人机编队控制

文章编号：1006 - 9348(2021 )04 - 0302 - 04变结构三阶一致性无人机编队控制王明华，胡士强(上海交通大学航空航天学院，上海200240)摘要:对多无人机的编队飞行控制问题进行了研究，解决了多无人机编队构成并稳定飞行和编队内某无人机失事情况下其它无人机仍保持队形稳定飞行的问题。

首先,基于图论设计编队通讯网络。

其次，基于三阶一致性理论设计编队控制器，通过积分得到每架无人机的目标位置和速度。

在编队内无人机失事情况下，设计变结构通讯网络，并给出编队通讯结构变化规则。

仿真结果表明，上述控制方案能够保证多无人机迅速构成编队并稳定飞行，在编队内无人机失事情况下，能够保证其它无人机依旧按目标路径和编队形状稳定飞行。

关键词：无人机;编队控制;一致性理论;变结构中图分类号:V279 文献标识码：BVariable Structure Formation Control of QuadrotorsBased on Third - Order Consensus Algorithm 第38卷第4期计算机仿真2021年4月WANG Ming-hua，HU Shi -qiang(School of Aeronautics and Astronautics,Shanghai Jiao Tong University,Shanghai 200240,China)A B S T R A C T：The research of formation f l i g h t control of quadrotors was studied t o solve the problem t h a t the quadrot o r s form and maintain while one quadrotor i n the formation crashed.First,the graph theory was used t o design a f o rmation communication network.Then,the thi r d- order consensus theory was used t o design the formation controller.The t a r g e t position and velocity of each quadrotor would be obtained through integration.In the case of one quadrotor crashed i n the formation,the variable structure communication network was designed. The rules f o r changing the communication network were given. The simulation r e s u l t s show t hat the control method above can ensure quadrotors form quickly and the formation maintains well while one quadrotor i n the formation crashed.K E Y W O R D S：Quadrotor； Formation f l i g h t control； Consensus theory； Variable structurei引言小型旋翼无人机体积小、重量轻、控制灵活、可悬停、成本低，已被应用于空中监测、火灾救援、摄影摄像等多个领域。

无人机编队飞行导航方法及其仿真研究

第２卷第１期８１
文章编号：０６９４（０１１ — ０４０１０ — ３８２１）１０６ — ４
计
算
机
仿
真
２１１０年１月１
无人机编队飞行导航方法及其仿真研究
袁杰波，杨峰，张共愿，梁彦
（北工业大学自动化学院，西陕西西安７０７）１０２
ＹＵｉ— ｏＡＮＪｅｂ，ＹＡＮＧＦｎ，ＺｅｇＨＡＮＧＧｏｇｙａｎ－ｕｎ，ＬＡＮＧＹｎＩａ
（ｅａｍｎｏｔａｉ，ｏｈｅｔｎＰｌｔｈｉｌｎｖｒｔ，Ｘ ’ｎＳａｘ１０２ＣｉａＤｐｒｅｔｆｕｏｔｎＮｒｗｓｒｏｙｃｎｃｉｓｙｉａｈｎｉ０７，ｈｎ）ｔａｍｏｔｅｅａＵｅｉ７
ｒｃａｙ－
ＫＥＹＷＯＲＤＳ：ｒｔｏｌｇｔＦｏｍａｉｎｆｉｈ；Ｌｏａｉｎ；Ｋａｍａｉｅｉｃｔｏｌｎｆｔｒｎｇｌ
１引言
近年来，人机的编队飞行越来越受到国际上的关注。无
所渭无人机编队飞行，多架无人机为适应和［］提出的算法需要每个载机的ＧＳ都输出稳定２３所Ｐ
的信号，一旦某一载体失去ＧＳ信号，Ｐ导航精度马上就会显
著下降。而文献［］［］提出的算法得到的都是载机之４和５所间的相对信息，无法获得精确的测地导航信息。本文所提出的针对无人机编队飞行的导航算法，如果所有载机都载有ＧＳ那么只要编队中任一载机可以输出ＧＳ信号，以之Ｐ，Ｐ并为长机，就可以计算得到各载机精确的测地导航信息，整个

52基于一致性算法的无人直升机编队飞行研究-印佼-(7)

第二十八届（2012）全国直升机年会论文基于一致性算法的无人直升机编队飞行研究印佼1王勇强2孙传伟1（1. 南京航空航天大学直升机旋翼动力学国家级重点实验室，南京，210016；2. 北京大学工学院，北京，100871）摘要：本文基于一致性算法，进行了无人直升机编队飞行的初步研究。

建立了一种简化的无人直升机运动模型，考虑了模型带自动驾驶仪的情况，给出了相应的约束条件；运用代数图形理论描述了各无人直升机之间的通信拓扑关系；提出了基于一致性算法的多无人直升机速度、姿态角和高度同步控制策略；并结合相对位置和相对姿态角反馈的编队图控制方法，给出了基于编队图的多无人直升机分布式编队飞行控制策略；最后，以五架无人直升机三维空间编队飞行为例，验证了算法的有效性。

关键词：无人直升机；图论；一致性算法；编队飞行；分布式协同控制1 引言无人机（Unmanned Aerial Vehicle, UA V）由于具有重量轻、尺寸小、机动性高、隐蔽性好、适应性强、可自主飞行和价格低廉等特点，在民用和军用领域受到了广泛关注。

民用方面，无人机用于地形测量、气象观测、城市环境监测、资源勘探、森林防火和人工降雨等；军事上，无人机用于侦察、监视、通信中继、电子对抗、战果评估、骚扰、诱惑、反潜、目标攻击等任务。

其中，无人直升机（Helicopter UA Vs）由于具有可垂直起降、悬停及可在舰船、荒地起降等特点[1]，其应用空间和发展前景巨大。

由于受到尺寸、传感器、储能及重量方面的影响，单架机的机载设备及其执行任务的能力会严重受到限制[2]。

实行多架无人直升机编队飞行，可有效解决这一问题。

实现无人直升机编队飞行需提出一种新方法来替代传统的导航和控制策略。

近几年，多无人机系统分布式协同控制成为了人们关注的焦点，它仅依靠局部信息交互，具有很好的灵活性、鲁棒性、可靠性和可伸缩性。

将一致性理论与图论应用到分布式协同控制算法中，已逐渐证明是一种行之有效的方法[2]。

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摘要摘要这些年来，随着自动化技术，无线通信技术的发展以及无人机越来越广泛的应用，在航天航空领域，多无人机编队控制是人们的研究热点。

无人机编队问题隶属于多智能体协调控制问题，它的应用很广泛，而单个无人机的应用总是有限的，为了完成更多任务，可以使无人机与无人机之间组成编队，能够通过个体之间的交互进行区域的信息交流来使整体呈现有规则的行动。

所以，凭借无人机编队在空间的分布性，协同执行任务时的并行性以及比较强的容错能力，无人机编队飞行一致性问题值得我们去研究并仿真。

本课题以中等数量的无人机编队为研究对象，基于多智能体一致性研究方法和编队控制理论来研究无人机编队飞行一致性问题。

用到的知识包括一致性理论，编队控制理论，图论以及矩阵论。

首先研究无领航者无人机编队飞行一致性问题，并在解决并仿真该问题以后分析具有领航者无人机编队飞行状态达到一致所满足的条件，并对无人机编队飞行一致性算法进行仿真验证。

关键词：无人机一致性理论编队控制ABSTRACTOver the years, with the automation technology, wireless communication technology and the development of unmanned aerial vehicles more widely used in the aerospace field, multi-UAV formation control people's research focus. UAV formation problem belongs to multi-agent coordination and control issues, ideological coordination between multi-agent control is the result of people's animal and plant populations observed in nature to explore. UAV very broad application, and the application of a single drone is always limited, in order to get more done, you can make between the UAV and UAV fleet composition can be performed by the area of interaction between the individual information AC to make the whole show regular action. So, with the UAV formation distributed in space, the cooperative parallelism and relatively strong fault tolerance to perform a task, the UAV formation flight consistency worthy of our study and emulation.The problem with a moderate number of UAV formation for the study, based on multi-agent methodology and consistency of control theory to study the formation of UAV formation flight consistency. Used knowledge includes theoretical consistency, formation control theory, graph theory and matrix theory. Firstly no leader UAV formation flight consistency and resolve the problem later analysis and simulation with a leader UAV formation flight to reach agreement satisfied the conditions and flight consistency algorithm performed UAV formation simulation.Keywords：UAV Consistency Theory Formation Control目录目录摘要 (1)第一章绪论 (1)1.1 本课题的研究背景以及意义 (1)1.2 研究现状以及发展方向 (2)1.2.1 无人机的编队技术 (2)1.2.2一致性理论的研究 (5)1.2.3一致性在编队控制中的应用 (6)第二章预备知识 (9)2.1图论 (9)2.2 矩阵 (10)2.3一致性理论算法 (12)第三章无领航者无人机编队飞行一致性算法 (13)3.1 问题描述 (13)3.2 模型描述及证明 (13)3.3 实例仿真及分析 (18)第四章有领航者无人机编队飞行一致性算法 (21)4.1 问题描述及模型构建 (21)４.２连续时间协议及证明 (22)4.3 实例仿真及分析 (25)第五章总结与展望 (31)5.1 本文总结 (31)5.2 未来展望 (32)致谢 (33)参考文献 (35)第一章绪论1.1 本课题的研究背景以及意义这些年来，随着自动化技术，无线通信技术的发展以及无人机越来越广泛的应用，在航天航空领域，多无人机编队控制是人们的研究热点。

目前来说，无人机能够应用在农业、工业以及军事等行业，包括街景拍摄、地图测绘、灾后救援、边境巡防等。

而单个无人机的应用总是有限的，为了完成更多任务，可以使无人机与无人机之间组成编队，能够通过个体之间的交互进行区域的信息交流来使整体呈现有规则的行动。

所以，凭借无人机编队在空间的分布性，协同执行任务时的并行性以及比较强的容错能力，无人机编队飞行一致性问题值得我们去研究并仿真。

无人机编队问题隶属于多智能体协调控制问题，而多智能体之间协调控制的思想是人们对自然界中动植物群体观察探索的结果1。

自然界中，广泛存在着动物与动物之间，植物与植物之间或者动植物群体之间的协调行为，例如分工明显的蚂蚁，结伴巡游的鱼群以及协同合作捕食的狼群。

协同合作的群体拥有单一个体不能实现的优点，完成更多有目的性的，复杂的活动。

鉴于以上动植物群体的特点，我们提出了多智能体协调控制问题。

综上所述，本课题以中等数量的无人机编队为研究对象，基于多智能体一致性研究方法和编队控制理论来研究无人机编队飞行一致性问题。

在研究无领航者无人机编队飞行一致性问题的基础上，分析具有领航者无人机编队飞行状态达到一致所满足的条件，并对无人机编队飞行一致性算法进行仿真验证。

争取在协同控制理论研究及应用方面有突破和创新，为无人机在军事和民间应用方面提供学术支持。

该研究可以直接应用于无人机编队飞行一致性的控制，同样也可以应用于其他智能体系统的编队问题。

1.2 研究现状以及发展方向1.2.1 无人机的编队技术编队控制技术在最早是针对卫星巡航提出的，目的是提高卫星在巡航是对地面观测的覆盖率。

自从进入二十一世纪以来，国内外在本课题方面进行大量的理论摸索和实物研究。

在最近的二三十年，国外的研究人员提出了一种关于飞行编队的新理念：多无人编队协同飞行，也就是两架或者两架以上飞机根据不同的任务来规划不同的编队和航迹。

控制人员对无人机编队进行协同控制，使它能够更有效得完成既定任务。

如下图1.1所示，不同任务的空间排列编队是不同的。

图1.1 多种无人机编队形态相对无单一无人机来说，无人机编队具有很明显的优势。

编队飞行时，多架无人机可以互相减小飞行时受到的空气阻力，进而减少能源的消耗。

同时，888角度成像、高精度定位等单一无人机无法完成的任务。

在应用层面来说，无人机的编队飞行可以作为验证航天器飞行时功能的手段，该方法成本低，周期短，同时便与实施，所以肯定会有很广阔的应用前景。

无人机在执行确定任务时，它往往应该保持在队列中的位置相对不变。

在整个无人机编队中，无人机与无人机之间有信息的交互保证编队的一致性。

而信息交互的的控制方法一般有以下三种2：（1）集中式。

每架无人机要把本身的速度，加速度，位置，运动形态等所有信息与编队内剩余每一架无人机交互。

在这种集中式控制方法中，每架无人机要知道编队内所有无人机的信息，这样使得控制效果最好。

但是这样就需要大量的信息交互，可能会使信息在交互过程中丢失或者产生错误，计算量比较大，对于系统的要求更高。

所以除非是十分严谨的军事编队，一般不采用这种控制方式。

(2) 分布式。

每一架无人机要把自己的速度、加速度、位置和运动形态等所有信息与编队中与编队中相邻的无人机交互。

在这种分布式控制方法中，每一架无人机只需要与它相邻无人机进行信息交互。

虽然相对于集中式的控制效果较差，但是无人机与无人机之间信息交互变少了，系统实现就变得很简单。

(3) 分散式。

这种控制方式中每一架无人机不需要与其他无人机交互，只要联系自己编队中确定的无人机。

所以它的控制效果最差，由于基本没有信息的交互，计算量也就最少，但是它的结构最为简单。

以上就是无人机信息交互控制最常见的三种方法。

从控制效果来看，集中式控制是最好的，但是对系统要求太高，容易出错，虽然分布式控制方法的效果不如集中式，但是其结构简单，信息交互量少，不容易出错。

除了这个之外，分布式控制方法适应性更强，可以针对不同情况作出不同应对，比如在执行任务过程中某个无人机故障需要更换时或者在任务变更需要其他无人机加入时使用分布式控制方法就显得很灵活。

如果在这里我们使用集中式控制方法编队，那么信息的交互量将是非常大的，而如果我们采用分散式控制方法编队那么就不能保证在编队的过程中无人机之间不会发生碰撞，只有采用分布式控制方法才能同时解决无人机间信息交互和可能碰撞的问题，这也是未来编队信息交互方法的发展的方向。

接下来介绍的是无人机编队队形控制的算法，有很多学者在这方面做了研究。

到目前为止，比较成熟的队形控制算法有以下几种：(1)长机—僚机法(Leader-Follower)；(2)基于无人机行为法(Behavior-Based)；(3)虚拟结构方法(Virtual Structure)。

（1）长机—僚机法。

是分布式控制中最常见的一种，一般保持编队中的每架无人机与提前约定好无人机的相对位置不变，而当这个约定好的无人机是领航机的时候，那么这个保持队形的方法被称为跟随保持。