多智能体集群协同方法与多无人机集群协同系统技术方案

本发明专利技术属于分布式控制系统技术领域，具体为一种多智能体集群协同方法与多无人机集群协同系统。本发明专利技术的多智能体集群协同方法，智能体与各自交互范围内的邻居交换信息，并通过分布式模型预测控制求解控制输入自组织式地形成集群。该方法还允许系统中存在领航智能体，引导智能体集群的整体运动轨迹。本发明专利技术所提供的多无人机集群协同系统可使得多架无人机通过相互之间的数据交换自主实现集群飞行，增强了在执行诸如航拍、监控、搜救等需要覆盖大面积区域的任务时的效率，具备较高的自适应性和冗余度。

Multi agent cluster collaboration method and multi UAV cluster cooperative system

The invention belongs to the technical field of distributed control systems, in particular to a multi - agent cluster cooperative method and a multi UAV cluster cooperative system. The multi-agent group collaboration method of the invention exchanges information between the agents and neighbors within their respective range of interaction, and through the distributed model predictive control solves the control input to form a cluster in a self-organizing manner. The method also allows navigation agents to exist in the system, and guides the whole trajectory of the swarm of agents. Multi UAV cooperative cluster system can make multi UAV autonomous flight cluster through mutual exchange of data provided by the invention, enhance the efficiency of covering a large area in the implementation of monitoring, such as aerial photography, rescue and other required tasks, have high self adaptability and redundancy.

【技术实现步骤摘要】
多智能体集群协同方法与多无人机集群协同系统
本专利技术属于分布式控制系统
，具体涉及一种用于多智能体集群协同的方法以及相应的多无人机集群协同系统，可使得多架无人机通过相互之间的数据交换自主实现集群飞行。
技术介绍
无人机(UnmannedAerialVehicles,UAVs)是一类依赖无线遥控设备和机载自动控制系统进行飞行的不载人飞行器。根据无人机的动力系统和飞行原理一般可分为固定翼无人机、旋翼无人机、无人飞艇以及其他符合无人机基本概念的无人机类型。近年来，随着微机电系统(Micro-Electro-MechanicalSystem,MEMS)以及无刷直流电机(BrushlessDirect-CurrentMotor,BLDC)等技术的发展，无人机的传感、控制和动力系统趋于小型化和高度集成化，无人机也从军事科技领域逐渐转向民用和商用，被广泛应用在航空摄影、应急救援以及物流领域。多旋翼无人机(Multirotors)，是指配备了两个或更多旋翼的一类旋翼飞行器。以四旋翼无人机为代表，常见的多旋翼无人机布局包括四/六/八旋翼平面布局以及共轴双旋翼组合等。多旋翼无人机相较于传统的单旋本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种多智能体集群协同方法，其特征在于，具体步骤为：(1)保持多智能体的集群状态，包括：使各个智能体个体保持一个预设的队形，以及使各个智能体个体的移动速度达成一致；(2)使每个智能体个体拥有有限的交互范围，且只与其交互范围内的其他个体交互；(3)每个智能体个体运用分布式模型预测控制方法，求解和计算各自的控制量。

【技术特征摘要】
1.一种多智能体集群协同方法，其特征在于，具体步骤为：(1)保持多智能体的集群状态，包括：使各个智能体个体保持一个预设的队形，以及使各个智能体个体的移动速度达成一致；(2)使每个智能体个体拥有有限的交互范围，且只与其交互范围内的其他个体交互；(3)每个智能体个体运用分布式模型预测控制方法，求解和计算各自的控制量。2.根据权利要求1所述的多智能体集群协同方法，其特征在于，存在领航智能体或预先指定的目标位置，引导智能体集群的整体运动轨迹。3.根据权利要求1所述的多智能体集群协同方法，其特征在于，设在空间中的某个多智能体系统，含有N个智能体个体；每个智能体的运动学模型遵循如下二阶差分方程：其中，pi(k),vi(k),ui(k)分别代表智能体i在第k采样时刻时的位置、速度和加速度矢量；Ts是智能体控制系统的采样周期；每个智能体的控制器输入即为在相邻采样时刻之间的恒定加速度ui(k)；给定每个智能体相同的交互半径rc，智能体i可以接收到来自其交互半径内的其他智能体的数据，通过计算相对位置rij＝pj-pi(j≠i)，并按确定智能体i的邻居集合设智能体i(20)以其质心所在位置(202)为原点，交互半径rc(22)为半径的圆作为其交互范围；智能体之间的相对位置rij(24)的模与rc(22)的大小关系决定了其他智能体是否属于该智能体的邻居；该多智能体系统的集群状态的队形约束和速度一致条件为：其中，d0是在多智能体集群形成后，相邻智能体之间所保持的均衡距离；代表智能体i以及它的邻居在第k采样时刻时的平均速度；表示中元素的个数，即智能体i的邻居数目；给定模型预测步长Hp和控制步长Hu，所有智能体保持相同的Hp和Hu；根据队形约束和速度一致条件，建立智能体i的模型预测控制代价函数：其中，nij是与rij同方向的单位矢量；x(k+l|k)代表系统对物理量x在第k采样时刻时的l步前向预测，其中x可以是智能体的位置、速度、加速度，以...

【专利技术属性】
技术研发人员：李翔，袁泉，詹璟原，
申请(专利权)人：复旦大学，
类型：发明
国别省市：上海,31