多机编队队形控制描述、变换控制和目标跟踪方法技术

技术编号:24887906 阅读:37 留言:0更新日期:2020-07-14 18:15
本发明专利技术公开一种多机编队队形控制描述方法,以及以此为基础的队形变换控制和目标跟踪方法。其中队形控制描述方法,通过构造编队参数组,将编队队形控制问题转换为旋转、平移和缩放三种运动的参数组描述;相应的变换控制方法实现了动态编队队形的精准生成与变换;相应的目标跟踪方法针对不同速度的运动目标,将目标跟踪问题分为Standoff跟踪与Persistent跟踪,缩短无人机编队的运动路程。本发明专利技术的相关方法,极大地简化了问题分析的复杂度,实现了动态编队队形的精准生成与变换,具有较大的实际工程价值。

【技术实现步骤摘要】
多机编队队形控制描述、变换控制和目标跟踪方法
本专利技术属于无人机编队协同控制领域,主要是涉及多无人机编队的队形控制描述方法,以及在队形控制描述方法基础上队形变化控制方法,还有以队形控制描述和变化控制方法为基础的目标跟踪方法。
技术介绍
通过无人机(unmannedaerialvehicle,UAV)对目标进行跟踪是无人机的重要任务之一。然而由于UAV自身的机载传感器的限制和使用环境的复杂化,使得单架UAV的任务执行能力有限。因此,研究多UAV协同执行任务成为了当前的热门问题。对于多无人机协同执行任务,更多的学者将目光投向了通过编队控制的方法,实现对多无人机的协同控制。当前对于编队控制的研究主要有文献“DEHGHANIMA,MENHAJMB.Communicationfreeleader–followerformationcontrolofunmannedaircraftsystems[J].RoboticsandAutonomousSystems,2016,80(1):69-75”中的领导者-跟随者法、文献“邵壮,祝小平,周洲.无人机编队机动飞行时的队形保持反馈控制[J].西北工业大学学报,2015,33(1):26-32.”中的虚拟结构法、文献“朱旭,闫茂德,张昌利等.基于改进人工势场的无人机编队防碰撞控制方法[J].哈尔滨工程大学学报,2017,38(6):961-8.”中的人工势场法、文献“邱华鑫,段海滨,范彦铭.基于鸽群行为机制的多无人机自主编队[J].控制理论与应用,2015,32(10):1298-304.”中的基于行为法,以及文献“XUER,SONGJ,CAIG.Distributedformationflightcontrolofmulti-UAVsystemwithnonuniformtime-delaysandjointlyconnectedtopologies[J].ProceedingsoftheInstitutionofMechanicalEngineers,PartG:JournalofAerospaceEngineering,2016,230(10):1871-81.”中的一致性编队控制法等。无论采用何种编队控制思想,其根本目的都是使UAV编队能够生成并保持预期的编队队形进行飞行。然而在面对复杂的使用环境以及不同任务条件时,编队往往需要处于时变的状态,即动态编队状态,以应对在飞行环境发生变化时能够视情况改变队形。因此,如何提出一种满足要求的编队控制方法是保证UAV执行任务的关键。当前关于如何确定特定的编队队形方法主要包括:基于绝对位置、相对位置、UAV间的距离以及UAV间的方位。但是,现有的四种确定编队形状的方法在旋转、平移和缩放这三种基本运动下,编队的队形并非是不变的。例如基于UAV间距离的编队队形控制方法,它在旋转运动与平移运动下编队队形是不变的,但是在缩放运动下并不是不变的。综上所述,无人机多机编队协同控制的难点在于,如何实现动态编队飞行的控制,并使其具有更强的鲁棒性,以保证编队队形可精确变换。
技术实现思路
本专利技术的目的首先在于提供一种多机编队队形控制描述方法,其是保证编队队形可精确实现旋转、平移和缩放三种变换的基础;在此基础上,本专利技术的目的还在于提供一种多机编队队形变换控制方法,其通过队形控制描述方法中采用的编队参数组为基础,实现了动态编队队形的精准生成与变换;进一步地,本专利技术的目的还在于提供一种多机编队目标跟踪方法,其在采用前述队形控制描述和变换控制方法的基础上,实现了针对不同速度运动目标的跟踪。本专利技术提出的一种多机编队队形控制描述方法,包括以下步骤:步骤S1,确定编队中无人机的位置pi,i∈{1,2,…,N},N为无人机架数;步骤S2,确定虚拟领导无人机UAVl的初始位置与运动轨迹,以及虚拟基准无人机UAVb的初始基准向量pb(t0)=(sin(θ(t0)),cos(θ(t0)))T,即确定θ(t0);所述UAVl不断向目标靠近,直至与目标重合;步骤S3,构造编队参数组进行队形控制描述编队参数组为(pl(t),pb(t),r1(t),R1(t),…,rN(t),RN(t)),其中pl为虚拟领导无人机UAVl的位置,pb为虚拟基准无人机UAVb的基准向量;缩放因子ri∈R,ri>0;旋转因子Ri∈SO(2);队形的缩放运动通过ri进行控制描述,队形的旋转运动通过Ri进行控制描述,队形的平移运动通过pl进行控制描述。优选的,在描述编队将各无人机逆时针旋转相应角度进行相位调整时,旋转因子具体取θi为UAVi的预期的相对相位角度。也可将各无人机顺时针旋转相应角度进行相位调整,并得到其对应的Ri。本专利技术还提出了一种多机编队队形变换控制方法,其在前述队形控制描述方法的基础上实现了精准的队形变换控制:第i架UAVi的控制律ui为:其中,φpi=Ciξpi,Ni={j∈V,(i,j)∈ε}表示UAVi的邻居集合;k1,k2>0是控制系数;Ci为编队因子Ci(t)=ri(t)Ri(t)的简写;ζpi、ζvi、χli、ξpi、ξvi、χbi分别是UAVi关于pl、vl、ul、pb、vb、ub的估计值,vl和ul分别为UAVl的速度与控制输入,vb和ub分别为基准变化量和预定参数;Aij=aijOij,Oij∈SO(2);有向图G=(V,ε)为编队中各UAV间的通信拓扑关系,V为顶点的集合,ε为边的集合,aij代表边(i,j)的权值,即UAVi接收来自UAVj信息的能力,表示UAVi接收来自UAVl和UAVb信息的能力,当能够接收信息时,取否则取优选的,实现动态编队控制时需满足:其中,λmax为A+AT的最大的特征值,A=(Aij)∈RnN×nN;为Ml的特征值,Ml=L′+Υl,L′=D′-W,W=[wij]∈RN×N,wij=sgn(aij)。优选的,选定倍数系数κ,k1增加为κ倍,k2增加为κ2倍,κ>1。通过倍数系数κ,可提高编队队形生成和控制的收敛速度。优选的,估计值ζpi、ζvi、χli、ξpi、ξvi、χbi的状态更新律分别为:其中:wij=sgn(aij);χl0与χb0分别表示UAVl与UAVb对ul与ub的估计,且χl0=ul,χb0=ub;k∈{l,b}表示UAVi信息接收能力系数;k3,k4,k5,k6>0,0<αm<1,m=1,2,3,4。上述更新律是编队中各无人机对引入的两架虚拟无人机的状态估计的更新律,将虚拟无人机的状态由直接给定至每架无人机转换为各无人机自己估计,更加贴近实际工程背景。为了实现针对不同速度运动目标的跟踪,本专利技术还基于前述队形控制描述和变换控制方法,提出了一种多机编队目标跟踪方法。在目标跟踪过程中,虚拟领导无人机UAVl的运动方向为其中pt(t+Δt)为t+Δt时刻目标的估计位置,Δt为传感器采样时间间隔本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种多机编队队形控制描述方法,其特征在于,包括如下步骤:/n步骤S1,确定编队中无人机的位置p

【技术特征摘要】
1.一种多机编队队形控制描述方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤S1,确定编队中无人机的位置pi,i∈{1,2,…,N},N为无人机架数;
步骤S2,确定虚拟领导无人机UAVl的初始位置与运动轨迹,以及虚拟基准无人机UAVb的初始基准向量pb(t0)=(sin(θ(t0)),cos(θ(t0)))T,即确定θ(t0);所述UAVl不断向目标靠近,直至与目标重合;
步骤S3,构造编队参数组进行队形控制描述
编队参数组为(pl(t),pb(t),r1(t),R1(t),…,rN(t),RN(t)),其中pl为虚拟领导无人机UAVl的位置,pb为虚拟基准无人机UAVb的基准向量;缩放因子ri∈R,ri>0;旋转因子Ri∈SO(2);
队形的缩放运动通过ri进行控制描述,队形的旋转运动通过Ri进行控制描述,队形的平移运动通过pl进行控制描述。


2.如权利要求1所述的队形控制描述方法,其特征在于,旋转因子具体取θi为UAVi的预期的相对相位角度。


3.一种多机编队队形变换控制方法,其特征在于,在队形控制描述方法的基础上进行变换控制,第i架UAVi的控制律ui为:



其中,φpi=Ciξpi,Ni={j∈V,(i,j)∈ε}表示UAVi的邻居集合;k1,k2>0是控制系数;Ci为编队因子Ci(t)=ri(t)Ri(t)的简写;ζpi、ζvi、χli、ξpi、ξvi、χbi分别是UAVi关于pl、vl、ul、pb、vb、ub的估计值,vl和ul分别为UAVl的速度与控制输入,vb和ub分别为基准变化量和预定参数;Aij=aijOij,Oij∈SO(2);有向图G=(V,ε)为编队中各UAV间的通信拓扑关系,V为顶点的集合,ε为边的集合,aij代表边(i,j)的权值,表示UAVi接收来自UAVl和UAVb信息的能力,当能够接收信息时,取否则取


4.如权利要求3所述的队形变换控制方法,其特征在于,实现动态编队控制时需满足:






其中,λm...

【专利技术属性】
技术研发人员:杨秀霞方国伟张毅严瑄杨士锋高恒杰
申请(专利权)人:中国人民解放军海军航空大学
类型:发明
国别省市:山东;37

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