【技术实现步骤摘要】
一种仿原鸽个体属性智能行为的无人机集群协同控制方法
[0001]本专利技术涉及一种仿原鸽个体属性智能行为的无人机集群协同控制方法，属于无人机自主控制领域。
技术介绍
[0002]随着信息技术特别是人工智能的快速发展，无人机领域的技术创新和应用进入了发展的快车道。在军事领域，无人机在监视、搜索、攻击等复杂多任务场景中发挥重要作用；在民用领域，各种无人机产品也已广泛应用于环境监测、农业灌溉、电力巡线等方面。因此，无人机已成为经济和社会发展的重要组成部分和驱动力。此外，随着无人机自主能力和智能化水平的提高，无人机集群协同已成为未来发展的重要方向。
[0003]作为无人机集群协同研究的一个研究方向，无人机集群协同控制是提高系统自组织性能和鲁棒性的关键研究领域。从控制理论角度看，所涉及的控制方法主要包括领导
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跟随法、虚拟结构法、人工势场法、路径跟随法、一致性法等。其中，领导
‑
跟随法具有控制结构和实现简单的明显优点。但由于该方法过度依赖领导者、系统鲁棒性差等不足，一旦领导无人机发生故障或战...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种仿原鸽个体属性智能行为的无人机集群协同控制方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：步骤一：原鸽个体属性建模首先，定义原鸽群的两种系统状态，分别为：平等主义状态和层级主义状态；然后，从交互模式、贡献特性、社会地位、运动特性四个方面来描述原鸽的个体属性；步骤二：原鸽个体交互机制建模建立三种原鸽交互机制模型，分别是：基于固定交互半径的交互模型、基于固定邻居数目的交互模型以及基于视觉导引的固定邻居数目的交互模型；步骤三：原鸽个体贡献建模从原鸽系统状态出发，建立原鸽个体贡献矩阵模型，以描述原鸽个体之间复杂行为和决策影响作用强度；所述的原鸽个体贡献模型结合了之前定义的原鸽群平等主义和层级主义两种状态，即：在平等主义状态下，原鸽个体对集群行为和决策的影响和贡献无差异；相反在层级主义状态下，原鸽个体对集群行为和决策的影响和贡献存在明显；步骤四：原鸽个体社会关系建模受原鸽层级结构的启发，通过裁剪信息冗余领导
‑
跟随关系节点，重新设计领导
‑
跟随关系下的层级网络结构；步骤五：原鸽个体运动特性建模在遵循基本吸引、排斥和速度匹配三原则的基础上，结合之前定义的原鸽群系统状态、原鸽个体交互机制模型、原鸽个体贡献模型、原鸽个体社会关系模型，建立离散化的原鸽个体运动特性模型；步骤六：无人机动力学建模对无人机6自由度全状态变量的非线性模型进行简化，得到以[T
i
,L
i
,φ
i
]为控制变量输入，以[x
i
,y
i
,h
i
,v
i
,γ
i
,χ
i
]为状态变量的简化的无人机非线性模型；步骤七：仿原鸽个体属性智能行为的无人机集群协同控制模型及输出仿原鸽个体属性智能行为的无人机集群协同控制模型包括：仿原鸽个体属性控制器、线性化预处理、解耦控制器、无人机动力学模型、无人机状态观测器以及邻居无人机。2.根据权利要求1所述的一种仿原鸽个体属性智能行为的无人机集群协同控制方法，其特征在于：所述的原鸽群的两种系统状态定义如下：原鸽个体属性集合定义如下：PS＝{CM,IA,SR,MC}
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(2)其中，SS,PS,CM,IA,SR,MC分别表示原鸽群状态、原鸽个体属性集合、交互模式、个体贡献、社会地位、运动特性的缩写。3.根据权利要求1所述的一种仿原鸽个体属性智能行为的无人机集群协同控制方法，其特征在于：所述的原鸽个体贡献矩阵，如下：C
i
＝(c
ij
)1×
N
,(c
ij
＞0,i,j＝1,2,...,N)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(8)
其中，N表示集群规模，当原鸽个体贡献无差异时，集群系统处于平等主义状态，其贡献值均为q；当原鸽个体贡献存在明显差异时，集群系统处于层级主义状态，其贡献值记为q
i
，并且不是所有的贡献值均相等。4.根据权利要求1所述的一种仿原鸽个体属性智能行为的无人机集群协同控制方法，其特征在于：所述的领导
‑
跟随关系下的层级网络结构，具体如下：假设整个群体规模为N，将该网络结构将群体划分为领导层和跟随层，总层级数记为N
l
；其中，领导层的个体数为N
leader
，跟随层个体数为N
follower
＝N
‑
N
leader
，同层个体间不存在领导
‑
跟随关系，较低层级的个体仅受到相邻高一层级的个体领导；此外，除领导层外，各层最大容许个体数层等差数列r递增，即：N
leader
+(l
‑
1)
·
r，并建立了个体社会关系模型，采...
【专利技术属性】
技术研发人员：魏晨，申燕凯，段海滨，邓亦敏，周锐，吴江，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：
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