无人机编队飞行一致性问题仿真

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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

无人机飞行控制算法设计与仿真分析

无人机飞行控制算法设计与仿真分析近年来，随着无人机技术的不断发展和应用需求的增长，无人机飞行控制算法的设计与仿真分析成为了一个热门的研究领域。

本文将深入探讨无人机飞行控制算法的设计原理和仿真分析方法。

无人机的飞行控制算法是指通过计算机对无人机进行精确的控制，使其能够稳定、准确地执行特定的飞行任务。

飞行控制算法的设计主要包括姿态控制、航迹控制和高度控制等方面。

其中，姿态控制是无人机最基本的控制方式，它以无人机的姿态为基准，通过引导飞行器的前后左右、上下运动来实现机体的平稳飞行。

航迹控制则是无人机在飞行过程中按照预定的路径进行规划和执行，通过不断优化路径规划算法来达到更高的飞行效率。

高度控制则是指在飞行过程中对无人机的高度进行精确控制，保持其稳定飞行在特定的高度。

设计一个高效、稳定的无人机飞行控制算法是一个复杂的工程问题。

首先，需要了解无人机的基本飞行原理和飞行动力学模型，以便于根据其特性进行合理的控制。

其次，需要选择合适的控制策略，常用的控制策略包括PID控制、模糊控制和自适应控制等。

PID控制是一种常用的控制方法，通过调节比例、积分和微分参数来实现对飞行器稳定性的控制。

模糊控制则是一种基于模糊推理的自适应控制算法，通过模糊规则库将模糊输入映射成模糊输出，从而实现对飞行器的控制。

自适应控制则是一种根据飞行器的动态变化自动调整控制策略的方法，通过对飞行器状态进行实时监测和分析，自动调整控制参数，从而实现对飞行器的精确控制。

在设计好无人机飞行控制算法后，需要进行仿真分析来验证该算法的有效性和性能。

仿真分析可以将设计的算法应用到虚拟的飞行场景中进行模拟，通过对飞行器的各项指标进行评估，来判断控制算法的稳定性和性能是否达到要求。

常用的仿真软件有MATLAB、Simulink、ROS等，通过建立适当的数学模型，并结合算法设计和控制策略，进行飞行场景的模拟和性能评估。

除了仿真分析，实际的物理试验也是验证无人机飞行控制算法有效性的重要手段。

无人机编队飞行一致性问题仿真

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。

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

无人机编队飞行视景仿真关键技术研究

ｄｉｒｆＶｅａａｈｇｌｙｃｎｒｌｏＦＣ，ｔｅｆｒｔｎｆｙｎｉｒｖｅｓｏｇｎｄｔｅａｉｔｏｔｏｆＭｉｈｏｍａｉｉｇｓｍｕｌｔｏｅｈｑｅｕｈａｏｐｒｔｇｍｅｈｉｍｆｍｕｔ－ｏｌａｉｎｔｃｎｉｕｓｓｃｓｃｏｅａｉｃａｓｏｌＵＡＶｙｉｇｎｎｉｌｆｎ
ｈｔｈｓｇｄｌｗｅｌｅｌｉｐｂｌｙｓｏｇｐｒｂｌａｌｉｔｆａａａｆｒｔｅｓｓｍａｉｈｆｅｉ，ｌｒａ・ｍｅａａｉｔ，ｔｎｏｔｉｔｄｅｉｂｌｙｏｄｔｔｓｅ．ｙｅｈｉｔｙｔｃｉｒａｉｎｒａｉｙｎｒ
ｓｍｕａｅａａｃｍｍｕｉａｉｎａｄｒａ－ｉｏｔｏ，ｉｐａ，ｅｏｄｎｄｒｄｓｌｙｏｏａｉｎｆｉｇａｅｓｕｉｄｉｌｔｎｒｓｌｓｐｏｅｔａｉｌｔｄｄｔｏｎｃｔｏｅｌｍｅｃｎｌｄｓｌｙｒｃｒｉｇａｅｉｐａｎｆｒｔｏｙｎｒｔｄｅ．Ｓｍｕａｉｅｕｔｒｖｔｎｔｒｎｍｌｏｈ
［ｙｗｏｄ｜ｖｒａａｉ；ｍａｎｄＡｅａｅｉｌＵＡ）ｏａｏ；ｃｎｉｌｉｎｍａ－ｃｉｅｉｅａｔｎｔｔｅｄｒｇＫｅｒｓｉｕｌｅｌＵｎｎｅｒｌｈｃｅＶｆｒｔｎｓｅｅｍｕａｏ；ｎｍａｈｎｔｒｃｏ；ｅｎｅｉｔｒｔｙｉＶ（ｍｉｓｔｎｉｘｒｎＤＯＩ１．９９．ｓ．０ —４８２１．００１：０３６／ｉｎ１０３２．０２１．７ｊｓ０

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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。

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。

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。