无人机编队控制算法研究

来源 :西安电子科技大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:huangshuhui1983
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无人机因为体积小、重量轻、机动性灵活,所以在军事和民用领域得到广泛应用。但是单个无人机的机载能力较差,能够搭载的设备有限。这使得无人机无法完成更高难度的任务,多架无人机编队飞行技术便在这种需求中应运而生。近些年无人机技术发展迅速,无人机成本越来越低,这促进了无人机编队控制技术发展。传统PID控制算法是一种常用的无人机编队控制算法,具有结构简单,易于工程实现等特点,但是该算法中控制器的参数固定不变,当控制系统发生动态变化时,控制效果往往不能让人满意。多智能体自适应一致性控制常常被用于无人机编队控制中,在算法中可以用神经网络(Neural Network,,NN)或者模糊逻辑系统(Fuzzy Logic System,FLS)去逼近复杂系统中的未知函数,是一类优秀的智能控制算法。但是现有的算法中对线性系统的研究较多,且在设计控制器时通常忽略系统中的干扰项和系统时滞问题,而实际系统通常是非线性且带有时滞的;另外在逼近未知量的过程中,为了达到足够的精度,往往需要大量的自适应参数,所以如果将算法应用于实际中,控制系统的线上计算量就会很大。此外,在编队控制中还要涉及路径规划算法,其通常分为全局路径规划和局部路径规划。而全局路径规划的每一步都要考虑全局环境,所以计算复杂而且计算量大。局部路径规划仅需要考虑临近环境,所以计算量较小,但是容易陷入局部最优。针对以上问题,本文主要对基于领航跟随的无人机编队控制算法进行了研究。论文的主要工作和贡献如下:首先,设计并实现了基于PID控制的无人机编队控制算法,然后利用模糊控制器实现PID控制算法参数的自适应调整。其核心工作为:根据简化的单个无人机运动模型,分析了无人机编队的相对运动关系,并给出了无人机相对运动的数学描述。选择一阶偏航角保持器、一阶速度保持器和二阶高度保持器作为编队中无人机的自动驾驶仪,然后设计了每个通道的PID控制器,采用工程方法对PID控制器的参数进行整定。最后利用模糊控制器对PID控制器进行改进,并根据模糊规则对模糊PID控制器的参数进行整定。其次,提出了一种基于模糊自适应的一致性无人机编队控制算法,该算法中只有一个自适应参数,大大减少了控制系统的线上计算负担,并且应用LyapunovKrasosvskii泛函对系统的未知时滞项进行补偿,还运用模糊逻辑系统对系统中未知的非线性动态和外部干扰进行逼近,从而降低了非线性控制系统设计的困难。其关键步骤为:利用图论对无人机编队系统的通信拓扑关系进行详细的描述,然后针对非线性多无人机系统中所有系统函数已知的情况设计了一种无人机编队控制器,利用Lyapunov-Krasosvskii泛函补偿系统时滞并对控制算法的稳定性进行分析,证明了算法的稳定可靠。然后针对实际中不可能对所有系统函数已知的情况,利用模糊逻辑系统对未知函数进行逼近,并设计无人机编队控制算法,之后对控制算法的稳定性进行分析,证明了通过该算法可以完成无人机编队控制。最后,提出了一种改进的动态窗口路径规划算法,该算法不仅计算量较小,而且可以改变动态窗口算法容易陷入局部最优的情况。主要贡献为:对无人机编队的速度空间(线速度,角速度)进行分析,建立无人机运动的速度空间约束,并建立了基于速度空间无人机运动方程。然后对无人机运动过程中的动态速度窗口进行分析,求出速度约束集合。接下来对动态窗口算法的评价函数进行改进,并分析评价函数的有效性。最后编程实现整个算法,验证了改进后的算法选择的路径更为有效。
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