无人机群编队控制技术研究
无人机集群协同控制技术综述
无人机集群协同控制技术综述
张鹏飞;何印;马振华;李亚文
【期刊名称】《兵器装备工程学报》
【年(卷),期】2024(45)4
【摘要】协同控制技术作为多智能体分工合作完成任务的关键核心技术,能解决无人机集群编队、队形重构和避障避碰等问题,是无人机集群正常运作的基础。
针对近几年国内外无人机集群协同控制技术的发展历程,概述3种控制结构原理及其优缺点;分析了基于3种控制结构的编队控制方法及其优缺点;从无人机集群协同编队控制技术出发,分析基于编队控制的避障方法;指出了现阶段无人机集群协同控制技术面临的瓶颈问题,并对协同控制技术的未来发展方向进行了展望,为无人机集群编队控制和避障方法研究提供一定的借鉴。
【总页数】9页(P1-9)
【作者】张鹏飞;何印;马振华;李亚文
【作者单位】中北大学航空宇航学院;中北大学智能武器研究院
【正文语种】中文
【中图分类】V249
【相关文献】
1.无人机集群控制技术研究
2.无人机集群协同编队控制技术研究
3.网络攻击下无人机集群安全协同控制技术
4.无人机集群协同搜索研究综述
5.无人机集群编队自主协同控制方法综述
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
无人机的自主飞行与控制算法技术研究方法
无人机的自主飞行与控制算法技术研究方法在当今科技迅速发展的时代，无人机已经成为了众多领域的重要工具，从航拍、农业植保到物流配送、灾难救援等，其应用范围不断扩大。
而实现无人机的自主飞行是提升其性能和应用价值的关键，这其中控制算法技术起着核心作用。
要理解无人机的自主飞行与控制算法技术，首先需要明白无人机的工作原理。
简单来说，无人机通过各种传感器感知周围环境，包括但不限于 GPS 定位、惯性测量单元（IMU）获取姿态信息、摄像头获取图像等。
这些传感器收集到的数据被传输到飞控系统，飞控系统根据预设的算法和控制策略对数据进行处理，然后生成控制指令，驱动电机或舵机等执行机构，从而实现无人机的各种动作，如起飞、悬停、飞行、降落等。
在自主飞行方面，路径规划是一个重要的环节。
这就好比我们在出行前规划好路线，无人机也需要在飞行前确定最优的飞行路径。
常见的路径规划算法有蚁群算法、A算法等。
蚁群算法通过模拟蚂蚁在寻找食物过程中的行为来找到最优路径，其优点是具有较强的全局搜索能力，但计算量较大。
A算法则是一种基于启发式搜索的算法，它能够在较短的时间内找到较为合理的路径。
控制算法则是确保无人机能够稳定、准确地沿着规划好的路径飞行。
其中，PID 控制算法是一种经典且常用的控制方法。
PID 分别代表比例（Proportional）、积分（Integral）和微分（Derivative）。
比例控制根据当前误差与设定值的偏差成比例地调整输出；积分控制用于消除稳态误差；微分控制则根据误差的变化率进行调整，以提高系统的响应速度和稳定性。
然而，PID 控制算法在面对复杂的非线性系统时，可能会出现性能不佳的情况。
为了应对这种情况，现代控制理论中的一些方法被引入到无人机控制中，比如线性二次型调节器（LQR）和模型预测控制（MPC）。
LQR 通过求解一个最优控制问题，得到使系统性能指标最优的控制律。
MPC 则是基于系统的模型预测未来的状态，并通过优化算法计算出最优的控制输入。
美国DARPA无人机集群技术研究进展
美国DARP A无人机集群技术研究进展曾 鹏 花梁修宇 陈军燕 廖龙文经过数十年的发展，现代战争的形态已逐步完成从机械化向信息化的过渡，各军事大国之间的差距逐渐减小。
为保持军事优势，世界主要军事强国将目光转向智能化战争，军事智能在决定未来战争胜负方面扮演愈加关键的角色。
在军事智能的各项指标中，武器装备的自主性无疑是判断“智能”水平的核心指标，其中尤以“集群智能”技术最为突出。
高度自主的智能化集群武器装备可在战斗人员赋予任务后，依靠智能算法自动寻找、识别甚至执行攻击任务，并具备造价低、生存强、效率高等诸多优点。
美军多年前就已经开始着手发展“集群智能”装备，其中具有自主能力的无人机集群技术是其发展的重点。
早在2005年，美国国防部发布的《无人机系统路线图2005-2030》中，将无人机的全自主集群作为最终发展目标。
在2015年9月发布的《空军未来作战概念》顶层战略文件、2016年5月发布的《2016—2036年小型无人机系统飞行规划》中，都提出了无人机集群的作战概念。
在2019年2月12日，美国国防部公布的《2018年国防部人工智能战略摘要》对这一问题再次进行了强调。
美军各研发部门也正在着力发展这一颠覆性技术，以便扩充传统威慑，掌控未来战争局势。
美军国防高级研究计划局（DARPA）作为美军军事装备技术研发的先驱，在无人机集群技术方面也投入了大量精力，并已取得一些初步成果，开展了“小精灵”“拒止环境协同作战”“快速量轻自主”和“集群使能攻击战术”等多个无人机集群研发项目。
“小精灵”项目“小精灵”项目致力于实现无人机集群的空中发射与回收，进而促进空中作战概念的转变。
该项目的作战想定是无人机在没有可靠陆基或海基着陆点时，通过空基（如运输机）平台在防区“拒止环境中的协同作战”项目概念图FLA项目所用的四轴飞行器OFFSET项目软件交互界面面平台的频繁实时试验来展示其技术。
大约每6个月，项目的总体复杂性就需要随着集群大小、空间操作规模和任务持续时间等的增加而不断增长，因此平均每6个月，项目会着力推动某一核心领域技术的发展。
无人机飞行控制技术研究
无人机飞行控制技术研究现代科技的快速发展使得人们的生活变得更加便利和舒适。
而在最近几年，越来越多的无人机进入了人们的视线中，这也意味着人类正在向着更加智能化和自动化的未来迈进。
而无人机作为一种高科技产物，其发展和应用不仅需要前沿技术的支持，同时也需要在各种关键技术上的稳定和可靠。
其中，无人机飞行控制技术的研究与应用显得尤为重要。
一、无人机飞控系统无人机的飞行控制系统通常包括遥控器、飞行控制器、电池和电机等组成部分。
飞行控制器是整个系统的核心，其主要负责控制飞行器的稳定性、姿态和高度等方面的参数。
而在飞行过程中，不仅需要依靠传感器获取姿态参数，同时也需要进行电力控制和数据传输等操作，因此控制器对于飞行器性能的影响至关重要。
二、传感技术在无人机的应用精准的传感技术是实现无人机飞行控制的关键性问题。
在无人机的应用中，常用到传感器包括陀螺仪、加速度计、磁力计等。
这些传感器都是识别飞行器姿态和高度的主要依据，对于无人机的垂直高度控制、姿态控制和自稳定等模式至关重要。
此外，在无人机的飞行过程中，准确、实时的数据传输对于飞行控制系统也非常重要。
三、其他关键技术除了传感技术和飞行控制技术外，无人机的飞行稳定性和控制还需要结合一系列关键技术，包括电源管理技术、通信技术和自主的控制技术等。
其中，电源管理技术是确保无人机长时间稳定飞行所必需的技术，而通信技术则是保证飞行控制与地面调度站之间的实时通讯。
自主控制技术则是未来无人机应用的关键技术，该技术将使得无人机可以在更为复杂的环境下进行飞行，自身驾驶技能将越来越智能化。
总之，无人机作为一种重要的高科技产物，在未来的发展中将不断拓展其应用范围，并且将成为人们日常生活中的一部分。
而在这样的背景下，无人机飞行控制技术的研究和应用将会得到更多的关注和重视，这也将是未来该行业的一个重要研究方向。
无人机多智能体协同控制技术研究
无人机多智能体协同控制技术研究无人机技术的快速发展为人们的日常生活和各行各业带去了很多便利和创新。
然而，随着无人机数量的增加和应用领域的扩大，单一无人机难以满足复杂任务的需求。
因此，研究无人机多智能体协同控制技术显得尤为重要。
无人机多智能体协同控制技术是指通过多个无人机之间的合作和协同，实现更高效、更精确的任务执行。
与传统的单一无人机相比，多智能体系统可以通过合作与博弈、分工与协作的方式，实现更高效的信息共享和任务协调，以提供更多更广泛的应用。
首先，无人机多智能体协同控制技术能够提高系统的鲁棒性和安全性。
通过多个无人机之间的协同工作，可以弥补其中一个无人机故障或失效的情况，从而保证任务的连续完成和安全性。
例如，在无人机飞行任务中，由于天气变化或机械故障等原因，单一无人机可能无法完成任务，而多智能体系统可以通过合作与博弈进行任务的重新规划和重新分配，从而保证任务的执行效率和完成质量。
其次，无人机多智能体协同控制技术能够提高系统的执行效率和成本效益。
通过多个无人机之间的分工与协作，可以同时执行多个任务或完成复杂任务。
例如，在搜索救援任务中，单一无人机可能限制在资源有限的范围内执行任务，而多智能体系统可以通过合作和协同的方式，同时搜索多个区域，从而提高搜索效率和范围。
此外，无人机多智能体协同控制技术还可以减少系统的能耗和成本。
通过分工与协作，可以有效利用无人机系统的能量和资源，提高能源的利用效率，从而减少系统运行的成本。
再次，无人机多智能体协同控制技术能够提供更广阔的应用领域和功能。
通过多个无人机之间的合作和协同，可以实现更多更广泛的应用。
例如，针对交通拥堵问题，可以利用多智能体系统进行交通监测和流量调度，从而提高交通效率和减少交通压力。
此外，无人机多智能体协同控制技术还可以应用于农业领域，通过多个无人机之间的合作和协同，进行精准农业管理，实现农作物的智能检测、施肥和喷药，从而提高农业生产效率和质量。
无人机群体协同工作的关键技术
无人机群体协同工作的关键技术在当今科技迅速发展的时代，无人机的应用范围越来越广泛。
从航拍、物流配送，到农业植保、抢险救援等领域，无人机都发挥着重要的作用。
而当我们需要完成更为复杂和大规模的任务时，单架无人机往往力不从心，这时无人机群体协同工作就成为了一种极具潜力的解决方案。
无人机群体协同工作是指多架无人机通过相互协作、信息共享和协同决策，共同完成一个特定的任务。
要实现高效、稳定和可靠的无人机群体协同工作，需要攻克一系列关键技术。
一、通信技术通信是无人机群体协同工作的基础。
要确保无人机之间能够实时、准确地交换信息，就需要高效可靠的通信技术。
目前，常用的通信方式包括无线电通信、卫星通信等。
无线电通信具有成本低、传输速度快等优点，但通信距离有限，容易受到地形、建筑物等障碍物的干扰。
为了提高无线电通信的可靠性和稳定性，可以采用多频段、多信道的通信方式，以及智能的信号处理和纠错算法。
卫星通信能够实现全球范围内的通信覆盖，但存在通信延迟较高、成本昂贵等问题。
在无人机群体协同工作中，通常将卫星通信作为备用通信手段，或者用于传输关键的控制指令和重要数据。
此外，为了满足无人机群体协同工作中大量数据的传输需求，还需要不断提高通信带宽和数据传输速率。
例如，采用先进的调制解调技术、频谱扩展技术等。
二、感知与定位技术无人机要在复杂的环境中协同工作，首先需要对自身和周围环境有准确的感知和定位。
常用的感知技术包括视觉传感器、激光雷达、毫米波雷达等。
视觉传感器能够获取丰富的图像信息，但在光线条件不佳或存在遮挡的情况下，性能会受到影响。
激光雷达可以精确测量距离和物体的形状，但成本较高，且对环境中的灰尘、水雾等较为敏感。
毫米波雷达则具有较好的穿透能力和抗干扰能力，但分辨率相对较低。
为了提高感知的准确性和可靠性，可以采用多种传感器融合的方式。
通过将不同类型传感器获取的数据进行融合处理，能够更全面、准确地感知周围环境。
在定位方面，全球定位系统（GPS）是目前常用的定位手段，但在一些特殊环境中，如室内、峡谷等，GPS 信号可能会受到遮挡或干扰。
《多智能体系统中编队与避障关键技术研究》
《多智能体系统中编队与避障关键技术研究》一、引言随着人工智能和机器人技术的快速发展，多智能体系统（Multi-Agent System, MAS）已经成为一个热门的研究领域。
多智能体系统由多个自主的、能够协同工作的智能体组成，广泛应用于无人驾驶、无人机编队、机器人集群等领域。
在多智能体系统中，编队与避障技术是两个重要的研究方向，它们对于提高系统的整体性能和鲁棒性具有重要意义。
本文将重点研究多智能体系统中编队与避障的关键技术，分析其研究现状和存在的问题，并提出相应的解决方案。
二、多智能体系统编队技术研究2.1 编队技术概述编队技术是指多个智能体在执行任务时，通过相互协作和通信，形成一定的几何形状或空间布局，以提高系统的整体性能。
编队技术是多智能体系统中的重要技术之一，它可以提高系统的稳定性、可靠性和效率。
2.2 编队算法研究编队算法是多智能体系统编队技术的核心。
目前，常见的编队算法包括基于行为的方法、基于优化的方法和基于规则的方法等。
这些方法各有优缺点，需要根据具体的应用场景和需求进行选择。
此外，编队算法还需要考虑智能体的动态性、通信延迟、环境干扰等因素，以提高算法的鲁棒性和适应性。
2.3 编队技术应用编队技术在无人驾驶、无人机编队、机器人集群等领域具有广泛的应用。
例如，在无人驾驶领域，多个自动驾驶车辆可以通过编队技术实现协同驾驶，提高交通效率和安全性。
在无人机编队领域，多个无人机可以通过编队技术形成复杂的飞行形状，完成空中表演、侦察等任务。
三、多智能体系统避障技术研究3.1 避障技术概述避障技术是指智能体在运动过程中，能够感知并避开障碍物，以保证自身的安全和任务的完成。
避障技术是多智能体系统中的另一个重要技术，对于提高系统的鲁棒性和可靠性具有重要意义。
3.2 避障算法研究避障算法是实现避障技术的关键。
目前，常见的避障算法包括基于传感器的方法、基于路径规划的方法和基于学习的方法等。
这些方法可以根据具体的场景和需求进行选择和组合，以提高避障效果和效率。
无人机集群技术综述及发展应用
无人机集群技术综述及发展应用摘要：无人机集群技术作为智能无人机领域的重要发展方向，可有效解决单机作业的不足，并能够适应日益复杂的无人机作业环境。
本文从理论层面介绍了无人机集群的概念及发展现状，从智能算法、环境感知、任务规划、路径规划和自主避障等方面详细阐释了无人机集群的关键技术，并提出其面临的技术挑战，对未来发展方向做出一定判断。
关键词：无人机集群；智能算法；环境感知；任务规划；发展趋势引言无人机作为一种可通过自主控制或远程控制实现平稳飞行，并执行特定任务的无人驾驶飞行器，是目前广泛应用于军用和民用领域的空中机器人系统[ 1] 。
以往传统的无人机作业，通常是指单机作业，而由于使用环境的日益复杂化，作战任务或特定用途的日益多样化，单机作业巳无法更好地满足使用方的需求，因此多机协同作业的科技理念应运而生，为实现多机协同而得以快速发展的智能集群技术也得到了科研工作者的重视。
本文将从无人机集群技术的原理概述和国内外研究现状出发，解析智能集群的关键技术和相关算法，并阐述其面临的技术挑战和未来的发展应用。
l 无人机集群技术概述及发展现状“ 集群”的概念最初起源于对生物学的研究，即对蚂蚁、蜜蜂等群居生活的昆虫集群性行为的探究。
群居昆虫具有高度结构化的社会组织特性，通过其独特的信息交互方法实现信息的传递，并表现出集群化智能行为，使其可很好地完成远超个体能力的复杂工作任务。
这种生物学行为给予科研工作者很大的启发，随之出现了集群智能方法，通过个体之间的协同工作来实现整体的复杂任务的顺利执行，在提高任务执行力的同时提高了算法的鲁棒性和计算能力。
在此，给出集群的概念：集群是指拥有共同工作目标的多个实体构成的群组，集群会基于任务需求协调不同实体的行为，这些行为会根据不同个体的特定任务，随环境变化而进行动态调整 [ 2] 。
无人机的集群即借鉴了源自生物学研究的“集群”概念，是指具备有限或完全自主能力的多架无人机，在有限的集中控制指令的条件下，通过相互之间的信息交互和协同工作，完成预期的超越单机作业的复杂任务。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
无人机群编队控制技术研究
随着现代科技的不断发展，无人机已经成为了一个热门话题。
在许多领域，如
军事、民用和商业等方面，无人机已被广泛应用。
同时，随着无人机群数量的不断增加和应用场景的不断扩大，对无人机群的智能编队控制技术要求也日益增强。
本文将探讨无人机群编队控制技术的研究现状和应用前景。
一、无人机群编队控制技术研究现状
在无人机群编队控制技术中，主要存在以下几个方面的问题。
1. 群编队的无线通信
群编队技术中，无线通信将成为重要的因素。
由于无人机群数量的增加，无线
通信的频谱资源变得更加有限。
如何在频谱资源受限的情况下，合理地分配无线资源，保证群编队的稳定和及时的信息交流，成为了一个重要的问题。
2. 群编队的分布式控制
在大规模的无人机群编队中，单一的集中式控制无法胜任，因此分布式控制策
略逐渐被采用。
在该模式下，每个无人机应该能够感知周围情况、协作行动，保证群编队整体的稳定和协调性。
3. 群编队的安全性问题
在无人机群中，一旦有一架无人机出现故障，将会对整个群体造成严重的影响。
因此，无人机群编队技术应当具备足够的安全性保障，确保群体在遭受单点故障时仍能保持智能的编队方案。
4. 群编队的路径规划
路径规划是无人机群编队技术的核心之一。
在大规模无人机群编队中，路径规划必须快速且准确。
为了保证能够实现正确的路径规划，在实际应用中，我们需要考虑多个因素，如无人机的数量、速度、航线等，为实现最佳路径规划提供支持。
二、无人机群编队控制技术应用前景
无人机群编队控制技术在许多领域得到广泛应用，其中，下面介绍其中几个应用领域。
1. 搜索救援领域
在搜索救援领域中，无人机群编队技术可用于在没有形成完整的搜索区域的情况下，对搜索范围进行有效的覆盖搜索。
同时，可在发现人员埋在废墟中或者危险地区时，在第一时间为救援人员提供信息。
2. 农业领域
农业领域中，无人机群编队技术可用于实现自动喷洒、播种和检测等操作，并且无人机群编队能够更快速、灵活自如的完成农业作业。
随着人工费用的增加和劳动力短缺等问题的严重，无人机群编队技术无疑将更快地得到广泛应用。
3. 工业检测领域
在工业检测领域中，无人机群编队技术可用于对建筑、桥梁等在高空的各种设施进行检测。
由于从高空检测的优点在于可覆盖范围大，效率高，这种检测工作通常需要大量的人力、物力和时间，因此，无人机群编队技术可大大提高检测效率。
结论：
无人机群编队控制技术在许多领域都得到了广泛的应用，无论在商业领域还是在安全和资源保护领域等，都有着巨大的应用前景。
在未来的研究中，需要进一步解决无线通信、分布式控制、安全性问题和路径规划等问题。
我们相信，这些挑战
的克服将进一步促进无人机群编队控制技术的飞速发展，在未来必然会成为一项富有生产力和促进人类进步的科技。