【摘 要】
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无人机（Unmanned Aerial Vehicle,UAV）/无人车（Unmanned Ground Vehicle,UGV）混合编队控制是无人器编队协同控制领域的研究热点。然而,UAV与UGV之间存在巨大差异,不同的工作空间、不同的动力学特性,使得UAV/UGV混合编队趋同控制变得异常困难。再者,在UAV/UGV混合编队的路径规划方面,不少传统算法存在收敛速度慢和容易陷入局部最优解的问题;而
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无人机（Unmanned Aerial Vehicle,UAV）/无人车（Unmanned Ground Vehicle,UGV）混合编队控制是无人器编队协同控制领域的研究热点。然而,UAV与UGV之间存在巨大差异,不同的工作空间、不同的动力学特性,使得UAV/UGV混合编队趋同控制变得异常困难。再者,在UAV/UGV混合编队的路径规划方面,不少传统算法存在收敛速度慢和容易陷入局部最优解的问题;而在轨迹跟踪控制方面,对控制的实时性和精确度有较高要求,也有必要开展深入研究。针对上述问题,本文研究UAV/UGV混合编队的趋同控制、路径规划与轨迹跟踪控制方法,给出有/无时延下编队趋同控制系统稳定的充要条件,设计收敛速度快的路径规划算法,并提出兼具实时性和准确性的轨迹跟踪控制算法。主要研究工作和成果如下:（1）针对有/无时延的情况,对UAV/UGV混合编队趋同控制系统进行稳定性分析,获得了充要条件。针对UAV群组、UGV群组,分别设计了基于信息一致性的分布式控制器。利用矩阵相似变换,将高维异构的混合编队控制系统降维拆分为若干等价的低维子系统,从而降低了稳定性分析的解析难度和运算量。在此基础上,利用辅助特征函数法推导了通信时延下准确的时延边界,利用特征根聚类分析法推导了通信时延与输入时延下准确的时延边界,得到了系统稳定的充要条件。（2）针对UAV/UGV混合编队的路径规划和轨迹跟踪,提出了一种融合模拟退火和遗传算法的路径规划算法,以及一种基于模糊免疫PID的轨迹跟踪控制算法。对待巡检的半坡面环境进行建模,基于所提出路径规划算法可快速、准确地得到能量消耗最少的巡检路径。分别设计了混合编队位置子系统和姿态子系统的模糊免疫PID控制器,可以根据输入参数实时地改变PID参数,从而提高轨迹跟踪控制的实时性和控制精度。（3）为验证所提出的UAV/UGV混合编队趋同控制算法和轨迹跟踪控制算法,开展了软件仿真与实际测试。搭建了UAV/UGV混合编队的软硬件环境。利用Px4固件和Turtle Bot 3固件进行二次开发,分别编写了趋同控制算法和轨迹跟踪控制算法程序。最终,通过软件仿真和实际测试验证了所提理论研究方法的正确性与有效性。
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