僚机编队飞行控制律设计

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小型无人机编队飞行的控制律设计与仿真

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 ].

空战战术编队(参考)

空战战术编队(参考)

超视距空战战术编队图解大全------可参考基中的编队原则,可减小基中的编队距离为电风扇编队作战编队进攻性空战基本原则(1)在兵力上要处于数量优势,同时编成利于攻击的队形。

(2)空战中尽量攻击敌长机,并分割敌僚机,使之丧失战斗力。

(3)长机要主动攻击敌机,僚机要时刻观察敌长、僚机行动,掩护长机行动。

如条件具备,应主动攻击敌机,并及时报告长机。

(4)长机出现弹药耗尽、负伤、机械设备故障等情况时,僚机应主动承担空中指挥任务。

(5)退出战斗时,编队应向战区的己方一侧、有地面防空火力掩护地区退出。

剩余油料较多、位置有利的飞机,应积极掩护其它飞机先行退出战斗。

编队防御性空战基本原则(1)当双机编队被敌机追踪时,应根据敌机的位置和距离,采取向外上下分开的机动动作,迫使敌顾此失彼。

(2)编队其中一架被跟踪时,其它飞机应全力实施火力掩护,努力使敌机放弃攻击。

(3)尽量用一架(双)飞机引诱敌机,其余飞机对敌攻击;防御的双(单)机向敌机转弯,诱使敌机跟随,另一对己机寻找机会攻敌。

(4)当敌机数量明显多于自己编队,或编队失去战斗力的飞机较多时,应主动退出战斗。

单机进攻性空战基本原则(1)进入作战空域和判明敌机已开始实施攻击时要投掉副油箱。

要不间断地观察敌情。

要尽量减少无线电通话。

在作战地域要以更大的速度飞行。

(2)在战术上要高度重视敌人。

要把对方的飞机当成最好的飞机。

在攻击前要实施目的明确的机动。

(3)要尽可能从敌机尾后或下方进行攻击。

如果己机机动性不及对手,应以高度优势攻击。

当有速度较快的飞机掩护时,可减速飞行。

(4)未确认敌机时不要攻击。

攻击机动动作和射击、发射动作要协调一致。

(5)遵守战斗纪律,要有全局意识和牺牲精神。

单机防御性空战基本原则(1)发现己机处于被动时,要迅速采取果断动作,摆脱敌机追踪和导弹攻击。

当有更快速或更高位置的飞机掩护时,可减速飞行,以获得同伴支援。

(2)要注意来自太阳方向的敌人。

不要让敌人尾随。

无人机三维编队飞行模糊PID控制器设计

无人机三维编队飞行模糊PID控制器设计

得到 运动 学 方程

e =k( 一 :石 )
() 9
V— + Y L wo

式中, 、 z为给定的编队间隔指令。 Y和
2 3 模 糊 P I 参数 的整 定 . I)
=一 w一 + + w c ● ●

( 4
模糊 I PD控制器 叨 巴 H叨 £ r十/ 樯 7 … J l 以偏差 的变化率为" I —¨ L 玎 启 和偏差 HX I U l f J U
21年 l 01 2月
西 北 工 业 大 学 学 报
J u a fN r w se oye h ia iest o r lo ot e tr P ltc nc lUnv ri n h n y
De . 2 1 c Ol V0 . 9 o 6 1 2 N .
第2 9卷第 6期
无 人 机 三 维编 队飞行 模糊 PD控 制器 设计 I
系图
, 结合无人机 自动驾驶仪模型 , 线性化后可
该能根据不同的任务要求变换不同的队形。本文结 合前述思想 , 将编队的几何关系引人编队飞行模型, 设计 了模糊 PD控制器 , I 实现 了编队队形的保持 , 并 能通过控制编队飞机 间的几何 间距合理变换 队形 。 仿真结果表明了控制的可行性和有效性。
(+ 一 ” 去

式 中 i=L, 分 别表 示长 机和僚 机 。 W 根据 图 1 示 的两架 无人 机编 队飞行 的几 何关 所
要求和飞行阶段。如执行搜索任务时采用覆盖区域 较广的菱形编队 , 执行 空战任务时采用攻击性较强
的横一字 形 编 队。 因此 , 人 机 编 队 飞行 过 程 中应 无
1 编 队飞行模型推 导

无人机自适应编队飞行控制设计与仿真

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

无人机全局渐近稳定自动编队飞行控制研究_王正

无人机全局渐近稳定自动编队飞行控制研究_王正

Abstract: The control algorithm of formation hold autopilot on a “leader-follower” configuration of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) was studied. A control algorithm was proposed based on the dynamics of the relative position between the two vehicles. But the dynamics model of such algorithm has a singularity in the state space. So a singularity-free formation control algorithm was proposed based on a new error formulation in inertial frame. In the end global stability of the overall system was proved and favorable properties of the proposed formation control algorithm were demonstrated through numerical simulation. Key words: formation flight; UAV; global asymptotically stable; formation-hold autopilot
这样在旋转坐标系中长机的坐标 x 和 y 就可以用两机的 惯性坐标和僚机的航向角来表示:
• 2014 •
第 21 卷第 7 期 2009 年 4 月

无人机编队飞行控制器设计与仿真

无人机编队飞行控制器设计与仿真

i n c a s e o f d i s t u r b,a n d wh e n t h e P I D p ra a me t e r s c h a n g e ,t h e c o n t r o l l e r c a n s t i l l a c h i e v e t h e g o l a o f f o m a r t i o n k e e p i n g
中 图分 类 号 : V 2 9 7 文献 标 识 码 : B
F o r ma t i o n Fl i g h t Co n t r o l De s i g n f o r UAVs
MU Bi n, ZHAO Xi a o—b e i , HUANG Yo n g
r a t e o f b a t t l e mi s s i o n,t h u s mo r e a n d mo r e r e s e a r c h e s h a v e b e e n d o n e .T h i s p a p e r b e g a n wi t h t h e c l o s e f o r ma t i o n, t a k i n g t h e l e a d e r—f o l l o we r s t r u c t u r e a n d b u i l d i n g a r o t a t i n g la f me u s i n g f o l l o we r v e l o c i t y a s X a x i s a n d i f x e d o n t h e
( C o l l e g e o f A e r o n a u t i c s ,N o r t h w e s t e r n P o l y t e c h n i c a l U n i v e r s i t y , X i ’ a n S h a n x i 7 1 0 0 7 2 , C h i n a ) AB S T R AC T: T h e f o r m a t i o n l f i g h t o f m u h i —u n m a n n e d a e i r a l v e h i c l e s( U A V s )c a n g r a t e f u l l y e n h a n c e s u c c e s s f u l

无人机编队飞行的分布式控制策略与控制器设计

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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无人机编队飞行的自适应控制设计

无人机编队飞行的自适应控制设计

无人机编队飞行的自适应控制设计王建宏;许莺;熊朝华【摘要】Under the UAV formation flight mode, there would be difficulty in consistency control of keeping and coordinating formation due to the restricted formation flight environment. This paper applies the adaptive control strategy to design the formation flying and generate the speed or heading angle command signal of the controller based on the formation distance and long wingman position and attitude information. It studies two cases: forma-tion control law design with the aerodynamic coupling interference parameters unknown; formation control law design with confounding factors unknown. From the theoretical analysis, it finds out that the formation flying dis-tance error eventually converges to 0 and formation movement stability or formation flying can be maintained by using the basic Lyapunov function structure. The simulation example is then used to prove the efficiency of this parallel distribution algorithm.%无人机在以机群编队飞行的模式下,受编队飞行环境的影响,使得无人机在保持编队队形和协同编队一致性控制问题上存在技术难度。

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1.1 僚机编队飞行控制律设计僚机在编队队形保持阶段需要实时跟踪动态的坐标点,并没有预定的航线。

对于固定翼飞机而言,传统的控制方法难以实现对动态目标点的实时跟踪。

为此本文提出了一种新的固定翼编队横侧向跟踪算法,取名为最优转弯半径(OTR, Optimal Turning Radius)算法,且已经验证了在长僚机模式下的编队跟踪中相比于传统PID 控制律有更好的性能。

该算法在跟踪期望点附近引入了超前跟踪点和滞后跟踪点的概念,并将跟踪距离分为远距、中距和近距三种情况。

在转弯段,僚机横侧向指令中增加长机的转弯半径实时反馈。

在长机保持直线飞行时,僚机横侧向指令主要由航迹误差生成,期望航迹根据远距、中距、近距不同情况分别计算。

在长机转弯时,僚机横侧向指令会加入长机的转弯半径实时反馈,保证转弯过程中僚机也能迅速的跟踪到期望点,进而让编队快速收敛到期望的队形。

1.1.1 OTR 算法的原理推导设僚机相对于长机的设定偏差为(,,)F L e x y z →,长机坐标为(,,)L l h λ,其中(,,)F L e x y z →属于本地通用横墨卡托格网 (UTM, Universal Transverse Mercator) 坐标系,其y 轴与长机航向重合,(,,)L l h λ表示长机在GPS 坐标系下的经纬高坐标。

根据僚机与长机的固定偏差F L e →和长机的位置L 可以计算出僚机的期望位置(,,)c F l h λ。

其计算过程分为三步:(1) 将(,,)L l h λ转化到UTM 坐标下得到(,,)uL x y z 。

(2) 在UTM 坐标系下将(,,)uL x y z 和(,,)F L e x y z →相加得到僚机的期望UTM 坐标(,,)u c F x y z 。

(3) 将(,,)uc F x y z 转化到GPS 坐标系下得到(,,)c F l h λ。

编队跟踪保持过程中一个很大的难点便是转弯过程中的期望路径震荡,表现出来的现象便是滚转角的震荡和航向偏向相反方向。

为此本文在实际期望跟踪点附近设计超前跟踪点和滞后跟踪点,并且引入长机的实时转弯半径作为反馈。

超前跟踪点的设计可以有效的解决过点转弯导致的侧向通道震荡问题,滞后跟踪点的设计使僚机在远距依旧能保持跟踪能力。

定义超前跟踪点为(,,)c l F l h λ→,滞后跟踪点为(,,)c tr F l h λ→。

定义函数(),,g f x d 表示在GPS 坐标系下以位置f 为基准点,向x 方向前进距离d 得到的经纬高位置。

设相对于期望点超前距离为c l L →,相对于期望点滞后距离为c tr L →,则:()(,,)=g (,,),,c l c c l F l h F l h L L ψλλ→→ (3.30) ()(,,)=(,,),,c tr c c tr F l h g F l h L L ψλλ→→- (3.31)式中L ψ为长机的航向角,超前点和滞后点在期望点附近沿着长机航向方向选取。

定义长机与僚机的实时距离为L F L ↔,近距离用cL F L ↔表示,远距离用fL F L ↔表示。

则僚机期望位置的计算公式为:(,,)(,,)(,,)(,,)fc tr L F LFc fc c L F L F L F c c l L F L F F l h L L F l h F l h L L L F l h L L λλλλ→↔↔↔↔↔→↔↔⎧≥⎪=<<⎨⎪≤⎩(3.32)下面以fL F L F L L ↔↔≥为例介绍,其他情况推导类似,僚机期望滚转角c φ的计算方法如图3.11:长机僚机2ϕc tr F →(,,)c l l h λ→ψψA B图3.11 滞后点跟踪示意图图中F ψ代表僚机的航向,2ϕ表示僚机当前位置与滞后点的连线与僚机航向的夹角。

1ϕ和2ϕ互余。

c F F L ↔代表僚机与期望点之间的距离。

ABC 三点组成等腰三角形,显然已知僚机当前位置、僚机航向、滞后点位置,可以求解出2ϕ。

将2ϕ作为已知条件看待,结合三角形的正弦定理有:12+=90ϕϕ (3.33)11sin(1802)sin cF F cL R ϕϕ↔=- (3.34) 结合式(3.33)和式(3.34),可以求解出腰长c R 。

如果将c R 直接作为僚机的期望转弯半径,再根据定坡度转弯条件便可以求解出僚机的期望滚转角F c φ,但当僚机不断靠近期望点时,c R 不断较小,由于1/Fc c R φ∝,外界微小的扰动就会造成僚机期望滚转角剧烈的震荡。

因此本文的想法是加入长机的转弯半径实时反馈。

已知长机的速度为L v ,滚转角为L φ。

则长机的实时转弯半径L R 为:2tan LL Lv R g φ=⋅ (3.35)将L R 加入反馈后,可以得到:2c LOTR R R R +=(3.36) OTR R 便称为最优转弯半径。

最后可以得到僚机的期望滚转角为:22=arctan()+F e Fc p OTRv k g R ψφϕ⋅⋅ (3.37)式中e p k ψ为航迹误差控制比例系数,由式(3.37)可知,当长机转弯时,如果僚机跟踪在期望点附近,僚机会快速跟踪长机行为,使编队队形快速收敛。

当长机沿直线段稳定飞行时,0L L OTR R R φ→⇒→∞⇒→∞,Fcφ的值主要由2e p k ψϕ⋅决定,即在长机保持直线飞行时,僚机横侧向指令主要由航迹误差生成。

现在考虑如下图3.12的队形转弯情况。

图3.12为理想的转弯,图中僚机1与僚机2处于同一同心圆c o 。

其转弯半径之差为21()()F L F L e x e x →→-。

12()()F L F L e x e x →→、代表僚机1和僚机2相对于长机x 轴的给定偏差,为实现图中理想的转弯效果,将式(3.36)改为:+()2c LOTR F L R R R e x →+=(3.38)2c僚机图3.12 三角形编队转弯1.1.2 僚机纵向通道控制律设计上一节介绍了OTR 算法的原理推导,解决了在编队队形保持阶段,僚机的横侧向通道控制问题,本小节将介绍僚机纵向通道的控制律设计。

由3.3.2节可知,长机的纵向通道控制采用了TECS 算法,该算法假设飞机在飞行过程中所受的阻力不变,适合长机或者单机的自动航线飞行,其原因为在自动航线阶段一般会预先给定巡航速度(空速),飞机达到巡航速度之后速度便一直稳定在巡航速度附近。

由于阻力正比于空速的平方,可认为这阶段飞机所受到的阻力不变,满足TECS 算法的前提假设。

但由于僚机在跟踪长机过程中,需要根据长机的位置不断的调整自身的速度,不再满足阻力不变的假设,所以需要单独设计僚机的纵向通道控制律。

从易于工程实现的角度考虑,本文决定采用经典的PID 算法来设计,距离-速度-油门通道采用串级PID 。

高度的控制方程为:()Fc L F L h h e z →=+ (3.39)F Fc F h h h ∆=- (3.40)FFF kFc p F iFd F i k h k hT k h θα==⋅∆+⋅∆⋅∆+⋅∆∆∑ (3.41)式中Fc h 为僚机期望高度,L h 为长机实际高度,F h 为僚机实际高度,()F L e z →为僚机相对于长机z 轴给定偏差,F F F p i d k k k 、、为PID 控制系数。

图3.13给出了速度油门通道的控制框图。

将僚机位置与期望点的距离c F F L ↔当做控制输入量,经过一次二阶低通滤波处理,目的为消除噪音。

F v 为僚机地速,L v 为长机地速,Fp δ为僚机期望的油门输出量,'Fp δ为油门配平值,一般取在中立油门附近。

图3.13 僚机纵向通道控制图速度油门通道的控制律为:c c c kF pl F F il F F dl F F i v k L k L T k L α↔↔↔=∆=⋅+⋅∆+⋅∆∑ (3.42)=vF F L F e v v v ∆∆+- (3.43)0kFp pv vF iv vF dv vF i k e k e T k e δα=∆=⋅∆+∆⋅∆+⋅∆∆∑ (3.44)'+Fp Fp Fpδδδ=∆ (3.45) 1.1.3 SITL 仿真验证与分析在3.4.1中详细介绍了本文提出的一种新的编队跟踪算法(OTR 算法),现将其与传统的PID 算法进行对比测试。

图3.14给出了PID 算法跟踪一条直线的情况,图中S P 为期望路径的起点,E P 为期望路径的终点,P 为飞机当前位置,ce D 为侧偏距。

ρ为期望航迹角,ie δ为实际航迹角。

北东EP EP P L ↔ρ∆ρceD δieS P SN NENSE E EE P图3.14 PID 算法跟踪直线情况由上图可知,飞机当前位置与终点的直线距离E P P L ↔=。

侧偏距ce D 的计算公式为:=sin sin()E E ce P P P P ie D L L ρρδ↔↔∆=- (3.46)PID 算法的控制方程为:FD D D cececekc p ce iced ce i k D k DT k D φα•==⋅+⋅∆+∆∑ (3.47)为满足编队跟踪要求,PID 算法同样加入超前滞后模型,具体形式为:((,,),(,,))=((,,),(,,))((,,),(,,))F fpid c tr L F L F c fc pid c tr c L F L F L F c pid c tr c l L F L F g F l h F l h L L g F l h F l h L L L g F l h F l h L L λλφλλλλ→↔↔→↔↔↔→→↔↔⎧≥⎪<<⎨⎪≤⎩(3.48)式中(,,)F l h λ为僚机实际位置,1(,)pid i i g P P -为PID 算法跟踪直线的期望滚转角计算函数,1i P -代表目标直线的起点,i P 代表目标直线的终点。

本节用SITL 仿真测试对比OTR 和PID 算法,测试条件为:长机为自动模式下飞行矩形航路,航线长边为2km ,短边1km 。

巡航速度为22m/s 。

3机组成等边三角形编队,边长为60米,超前距离=100c l L →,滞后距离=120c tr L →,PID 纵向控制律和参数与3.4.2中介绍一致,横侧向控制参数为:=0.750.06,0.06D D D cececep i d k k k ==,选择位于长机右侧的僚机跟踪曲线进行分析。

图中紫色线段为僚机实际走过的路径,黄色线段为长机的航线。

图3.15和图3.16为最优转弯半径跟踪控制律和PID 控制律的轨迹跟踪示意图。

图3.15 最优转弯半径控制律跟踪轨迹图图3.16 PID 控制律跟踪轨迹图50100150200250300飞行距离 (米)水平距离(米)图3.17 转弯段PID 与OTR 水平距离对比图3.17中横坐标为转弯之后僚机飞行的距离,纵坐标为飞机当前点与期望轨迹的水平距离。

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