一种面向无人机集群的自组织队形编队方法技术

本发明专利技术提供了一种面向无人机集群的自组织队形编队方法，包括：采集无人机的飞行信息；获取无人机通信半径R内的邻域无人机；无人机与邻域无人机建立通信链接，获取邻域无人机的飞行信息及与邻域无人机间的实际距离z；无人机根据人工势场对其邻域无人机形成虚拟引力或虚拟斥力；无人机对其邻域无人机排斥或吸引，使各邻域无人机与该无人机间的实际距离z无限接近期望距离d；引入虚拟无人机并将其虚拟飞行信息作为共识信息；基于共识信息一致的策略，形成晶格队形；基于分轴控制的队形控制策略，将晶格队形转变为“一”字队形完成无人机编队。本发明专利技术设计的方法可以迅速并准确地根据环境变化进行有效的自适应调整，重新形成并保持期望队形。持期望队形。持期望队形。

【技术实现步骤摘要】
一种面向无人机集群的自组织队形编队方法
[0001]技术邻域
[0002]本专利技术属于无人机邻域，涉及无人集群编队飞行队形控制技术，具体涉及一种面向无人机集群的自组织队形编队方法。

技术介绍

[0003]随着无人机技术的发展，以及日益复杂的应用环境和任务需求，多架无人机共同使用、彼此协调、信息共享能够极大地提高效能和效率，无人机以集群形式出动执行任务的方式将是未来信息化场景中无人机应用的主要发展方向。无人机集群在执行任务时，需要进行编队使各架无人机保持一定的队形，目前无人机集群编队主要有领导跟随、虚拟结构、行为控制三种方法，且其各个方法的侧重点各有不同。
[0004]领导
‑
跟随法是侧重编队队形的形成，编队中各无人机的位置根据无人机的编号是固定的，在无人机群飞行过程中会存在一定的误差传导，当长机被干扰时，整个无人机群的编队队形将受到影响；虚拟结构法是在领导跟随法的基础上改进的，其将领导者用虚拟点代替，当无人机集群移动时，每架无人机应和虚拟点保持固定的相对位置，从而实现无人机编队飞行。上述行为控制方法是在自然界中动物群体行为启发下形成的，其不需要中心协调就可以解决群体中大量个体的协调问题，例如蜂群、雁群、蚁群和鱼群，使得群体形成群拥现象。
[0005]以上三种方法中领导
‑
跟随方法和虚拟结构法均需要指定各架无人机在编队队形中的位置或彼此之间的相对位置，需要中心节点的集中决策方法，当中心节点出现问题时，整个无人机群的编队队形将受到影响。行为控制方法是通过控制集群以蜂拥的形式进行自适应编队飞行，会出现群拥现象，不能形成规则的、与任务对应的编队队形。

技术实现思路

[0006]为了使无人机集群飞行时编队队形可以迅速并准确地根据环境变化进行有效的自适应调整，重新形成并保持期望队形，以保证不同环境需求下的无人机集群编队的稳定性，专利技术公开了一种面向无人机集群的自组织队形编队方法，其可以不需要中心节点的协调，使得集群中的各架无人机能够以自组织的方式形成稳定的“一”字形队形，且当个别无人机出现故障从时无人机集群中脱离后，新无人机集群能以自组织的方式重新形成稳定的“一”字形队形。
[0007]实现专利技术目的的技术方案如下：一种面向无人机集群的自组织队形编队方法，包括以下步骤：
[0008]S1、无人机集群内各无人机采集各自的飞行信息；
[0009]S2、获取各无人机在其通信半径R内的若干个邻域无人机；
[0010]S3、各无人机与其邻域无人机建立通信链接，获取邻域无人机的飞行信息，获取无人机与其邻域无人机之间的实际距离z；
[0011]S4、设计人工势能函数并构建人工势场，各无人机根据人工势场对其邻域无人机
形成虚拟引力或虚拟斥力；
[0012]S5、基于虚拟引力或虚拟斥力，各无人机对其邻域无人机进行排斥或吸引，使各邻域无人机与该无人机之间的实际距离z靠近并无限接近期望距离d，其中期望距离d＜通信半径R；
[0013]S6、无人机集群内引入虚拟无人机，并将虚拟无人机的虚拟飞行信息作为各无人机的共识信息；
[0014]S7、基于共识信息一致的队形控制策略，使无人机集群形成晶格队形；
[0015]S8、基于分轴控制的队形控制策略，并依据步骤S4和步骤S5的，使无人机集群由晶格队形转变为“一”字队形，完成无人机集群的无人机编队。
[0016]本专利技术设计的面向无人机集群的自组织队形编队方法的原理是：首先通过在通信半径R内获取各无人机的邻域无人机，并对2个互为邻域无人机建立通信连接并获取两者之间的实际距离z；其次，根据无人机的人工势场对其邻域无人机形成虚拟引力或虚拟斥力，对其进行相应的作用并使其两者之间的实际距离无限接近期望距离d；然后，引入虚拟无人机将其虚拟飞行信息作为共识信息，使无人机集群形成晶格队形；最后，将晶格队形转变为“一”字队形，完成无人机集群的无人机编队。
[0017]本专利技术设计的方法不需要事先指定各无人机在队形中的位置、不需要中心节点协调即可进行编队，是通过引入一架不受外界因素影响的从起飞点到目标点的虚拟无人机，通过将其虚拟飞行信息作为共识信息，不需要各无人机实时协商决定，更不需要无人机集群间通信协商，能够避免无人机集群出现分裂情况。
[0018]在本专利技术的一个实施例中，上述步骤S2中，判断无人机集群内各无人机的邻域无人机的方法为：
[0019]设定邻接矩阵A＝[a
ij
]为开关变量，定义无人机i与无人机j互为相邻无人机，x
i
为无人机i的位置坐标，x
j
为无人机j的位置坐标；
[0020]当z≤R时，则判断无人机j与无人机i互为邻域无人机，建立通信连接,此时a
ij
(x)＝1；当z＞R时，则判断无人机j和无人机i不是对方的邻域无人机，不建立通信连接,此时a
ij
(x)＝0。
[0021]在本专利技术的一个实施例中，上述步骤S4中，人工势能函数的设计方法为：
[0022]设定z＝||x
j
‑
x
i
||，并基于指数函数构建势能对ψ(z)，即当z＞d时，判断互为邻域无人机的两个无人机之间表现为吸引力；当z＜d时，判断互为邻域无人机的两个无人机之间表现为排斥力，其中a为调整无人机之间排斥作用的系数、b为调整无人机之间吸引作用的系数。
[0023]在本专利技术的一个实施例中，上述步骤S8中，无人机集群由晶格队形转变为“一”字队形的方法为：
[0024]依据虚拟无人机的共识信息，使各无人机Y轴保持与虚拟无人机的Y轴坐标相同；使各无人机沿X轴方向移动至同一直线上，并在虚拟引力或虚拟斥力的作用下，使各无人机
与其邻域无人机之间的实际距离z达到期望距离d；
[0025]或依据虚拟无人机的共识信息，使各无人机X轴保持与虚拟无人机的X轴坐标相同；使各无人机沿Y轴方向移动至同一直线上，并在虚拟引力或虚拟斥力的作用下，使各无人机与其邻域无人机之间的实际距离z达到期望距离d。
[0026]进一步的，定义凸函数h∈(0,1)，依据凸函数ρ
h
(s)构建光滑邻接矩阵，在各无人机沿X轴或Y轴方向移动至同一直线的过程中，使得2架无人机之间的势能随着距离的增加平稳减小，当相邻2个无人机之间的实际距离z大于通信半径R时，则步骤S4中构建的人工势场的吸引作用消失，2个无人机之间通信断开。
[0027]在本专利技术的一个实施例中，上述步骤S1中，飞行信息包括位置信息及速度信息。
[0028]在本专利技术的一个改进实施例中，上述无人机集群的自组织队形编队方法还包括：无人机集群“一”字队形的角度变换。
[0029]在本专利技术的另一个改进实施例中，上述无人机集群的自组织队形编队方法还包括：当某一个无人机从无人机集群内脱离时，对新无人机集群的编队进行重构。
[0030]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：本专利技术的无人机集本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种面向无人机集群的自组织队形编队方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、无人机集群内各无人机采集各自的飞行信息；S2、获取各无人机在其通信半径R内的若干个邻域无人机；S3、各无人机与其邻域无人机建立通信链接，获取邻域无人机的飞行信息，获取无人机与其邻域无人机之间的实际距离z；S4、设计人工势能函数并构建人工势场，各无人机根据人工势场对其邻域无人机形成虚拟引力或虚拟斥力；S5、基于虚拟引力或虚拟斥力，各无人机对其邻域无人机进行排斥或吸引，使各邻域无人机与该无人机之间的实际距离z靠近并无限接近期望距离d，其中期望距离d＜通信半径R；S6、无人机集群内引入虚拟无人机，并将虚拟无人机的虚拟飞行信息作为各无人机的共识信息；S7、基于共识信息一致的队形控制策略，使无人机集群形成晶格队形；S8、基于分轴控制的队形控制策略，并依据步骤S4和步骤S5的，使无人机集群由晶格队形转变为“一”字队形，完成无人机集群的无人机编队。2.根据权利要求1所述的面向无人机集群的自组织队形编队方法，其特征在于，步骤S2中，判断无人机集群内各无人机的邻域无人机的方法为：设定邻接矩阵A＝[a
ij
]为开关变量，定义无人机i与无人机j互为相邻无人机，x
i
为无人机i的位置坐标，x
j
为无人机j的位置坐标；当z≤R时，则判断无人机j与无人机i互为邻域无人机，建立通信连接,此时a
ij
(x)＝1；当z＞R时，则判断无人机j和无人机i不是对方的邻域无人机，不建立通信连接,此时a
ij
(x)＝0。3.根据权利要求2所述的面向无人机集群的自组织队形编队方法，其特征在于，步骤S4中，人工势能函数的设计方法为：设定z＝||x
j
‑
x
i
||，并基于...

【专利技术属性】
技术研发人员：王海翔，白林亭，车凯，文鹏程，张晓，李亚晖，
申请(专利权)人：中国航空工业集团公司西安航空计算技术研究所，
类型：发明
国别省市：