本发明专利技术提供一种多无人机分布式编队控制方法、装置及电子设备，该方法涉及无人机技术领域，包括：建立无人机的动力学模型；对所述动力学模型进行转化，得到针对所述无人机的多个全驱动子系统模型；获取多无人机中的领导者无人机在目标时间段内指向跟随者无人机的期望队形向量；根据所述期望队形向量确定各所述全驱动子系统模型对应的分布式编队控制器；根据各所述分布式编队控制器，对所述多无人机进行分布式编队控制。本发明专利技术提供的方法，实现了分布式编队控制器的设计，可以控制多无人机在有限时间内达成期望队形，为遂行协同任务提供支撑，使得分布式编队控制器的设计比较简单且容易实现。易实现。易实现。
【技术实现步骤摘要】
多无人机分布式编队控制方法、装置及电子设备
[0001]本专利技术涉及无人机
，尤其涉及一种多无人机分布式编队控制方法、装置及电子设备。
技术介绍
[0002]近年来，随着微机电系统和无线通信技术的发展，无人机在情报搜集、监视、侦察，打击，电子对抗等军事领域和航拍、植保、地质监测、通信中继等民用领域都得到了广泛的应用。在军事电子对抗过程中，无人机代替人员执行“枯燥的、恶劣的和危险的”任务，能够在达成既定作战目标的同时实现“非接触、零伤亡”的战略目的。然而，受限于无人机载重较小，单架无人机的任务能力和适用范围会受到诸多方面的限制：1）一旦设备或载荷损坏无法继续执行任务；2）搭载传感器、设备数量有限无法胜任多样化复杂突发任务；3）受限于单个传感器能力，单机执行任务效率低下。
[0003]考虑到单无人机在遂行任务上的天然不足，采用多架无人机协同配合的方式开展任务被证明是行之有效的途径。与单无人机相比，多无人机可以通过搭载不同载荷及冗余设备，一方面可以提高任务执行的效率和可靠性，另一方面对复杂的突发任务具有更强的适应能力。多无人机以编队的形式遂行任务是多无人机协同的核心。
[0004]相关技术中，对多无人机的分布式编队控制方法将四旋翼编队控制问题分解为线运动编队控制和角运动跟踪控制两个子问题，分别针对两个子问题设计控制器，再通过反复调试参数使得两个子系统匹配。然而，相关技术中所使用的方法，使得多无人机的分布式编队控制器的设计变得比较复杂。
技术实现思路
[0005]本专利技术提供一种多无人机分布式编队控制方法、装置及电子设备，用以解决现有技术中多无人机的分布式编队控制器的设计变得比较复杂的缺陷，实现端到端的设计多无人机的分布式编队控制器，为遂行协同任务提供支撑，使得分布式编队控制器的设计比较简单且容易实现。
[0006]本专利技术提供一种多无人机分布式编队控制方法，包括：建立无人机的动力学模型；对所述动力学模型进行转化，得到针对所述无人机的多个全驱动子系统模型；获取多无人机中的领导者无人机在目标时间段内指向跟随者无人机的期望队形向量；根据所述期望队形向量确定各所述全驱动子系统模型对应的分布式编队控制器；根据各所述分布式编队控制器，对所述多无人机进行分布式编队控制。
[0007]根据本专利技术提供的一种多无人机分布式编队控制方法，所述根据所述期望队形向量确定各所述全驱动子系统模型对应的分布式编队控制器，包括：构造各所述全驱动子系统模型对应的分布式状态观测器，所述分布式状态观测器
用于使多无人机中的跟随者无人机对领导者无人机在目标时间段内的状态进行估计；基于各所述全驱动子系统模型对应的估计值和所述期望队形向量，确定各所述全驱动子系统模型对应的分布式编队控制器。
[0008]根据本专利技术提供的一种多无人机分布式编队控制方法，所述基于各所述全驱动子系统模型对应的估计值和所述期望队形向量，确定各所述全驱动子系统模型对应的分布式编队控制器，包括：基于各所述全驱动子系统模型对应的估计值和所述期望队形向量，确定各所述全驱动子系统模型对应的编队控制误差；基于各所述全驱动子系统模型对应的所述编队控制误差和所述分布式状态观测器，确定各所述全驱动子系统模型对应的误差动力学模型；根据各所述全驱动子系统模型对应的误差动力学模型，确定各所述全驱动子系统模型对应的分布式编队控制器。
[0009]根据本专利技术提供的一种多无人机分布式编队控制方法，所述根据各所述全驱动子系统模型对应的误差动力学模型，确定各所述全驱动子系统模型对应的分布式编队控制器，包括：构造滑模面，所述滑模面用于使误差动力学模型稳定；根据各所述全驱动子系统模型对应的所述误差动力学模型和所述滑模面，确定各所述全驱动子系统模型对应的分布式编队控制器。
[0010]根据本专利技术提供的一种多无人机分布式编队控制方法，所述构造各所述全驱动子系统模型对应的分布式状态观测器，包括：基于构建的拓扑图，构造各所述全驱动子系统模型对应的分布式状态观测器，所述拓扑图用于描述所述多无人机之间的通信拓扑关系。
[0011]根据本专利技术提供的一种多无人机分布式编队控制方法，所述基于微分平坦理论，对所述动力学模型进行转化，得到针对所述无人机的全驱动系统模型，包括：基于微分平坦理论，对所述动力学模型进行转化，采用公式（1），得到针对所述无人机的全驱动系统模型；其中，x、y和z分别表示无人机在惯性坐标系中的三维位置，，，，，，，，，表示无人机相对于惯性坐标系的俯仰角，表示无人机相对于惯性坐标系的滚转角，表示合力加速度，表示偏航角加速度，表示无人机相对于惯性坐标系的偏航角，g表示当地的重力加速度。
[0012]根据本专利技术提供的一种多无人机分布式编队控制方法，所述对所述动力学模型进行转化，得到针对所述无人机的多个全驱动子系统模型，包括：基于微分平坦理论，对所述动力学模型进行转化，得到针对所述无人机的全驱动系统模型；根据所述全驱动系统模型，确定所述无人机在不同状态下对应的多个全驱动子系统模型。
[0013]本专利技术还提供一种多无人机分布式编队控制装置，包括：建立模块，用于建立无人机的动力学模型；转化模块，用于对所述动力学模型进行转化，得到针对所述无人机的多个全驱动子系统模型；获取模块，用于获取多无人机中的领导者无人机在目标时间段内指向跟随者无人机的期望队形向量；确定模块，用于根据所述期望队形向量确定各所述全驱动子系统模型对应的分布式编队控制器；控制模块，用于根据各所述分布式编队控制器，对所述多无人机进行分布式编队控制。
[0014]本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述多无人机分布式编队控制方法。
[0015]本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述多无人机分布式编队控制方法。
[0016]本专利技术提供的多无人机分布式编队控制方法、装置及电子设备，通过建立无人机的动力学模型，再对该动力学模型进行转化，得到针对无人机的多个全驱动子系统模型；获取多无人机中的领导者无人机在目标时间段内指向跟随者无人机的期望队形向量，根据期望队形向量确定各全驱动子系统模型对应的分布式编队控制器；根据确定的各分布式编队控制器，对多无人机进行分布式编队控制，实现了分布式编队控制器的设计，可以控制多无人机在有限时间内达成期望队形，为遂行协同任务提供支撑，使得分布式编队控制器的设计比较简单且容易实现。
附图说明
[0017]为了更清楚地说明本专利技术或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0018]图1是本专利技术提供的多无人机分布式编队控制方法的流程示意图之一；图2是本专利技术提供的四旋翼无人机的架构图；图3是本专利技术提供的多无本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种多无人机分布式编队控制方法，其特征在于，包括：建立无人机的动力学模型；对所述动力学模型进行转化，得到针对所述无人机的多个全驱动子系统模型；获取多无人机中的领导者无人机在目标时间段内指向跟随者无人机的期望队形向量；根据所述期望队形向量确定各所述全驱动子系统模型对应的分布式编队控制器；根据各所述分布式编队控制器，对所述多无人机进行分布式编队控制。2.根据权利要求1所述的多无人机分布式编队控制方法，其特征在于，所述根据所述期望队形向量确定各所述全驱动子系统模型对应的分布式编队控制器，包括：构造各所述全驱动子系统模型对应的分布式状态观测器，所述分布式状态观测器用于使多无人机中的跟随者无人机对领导者无人机在目标时间段内的状态进行估计；基于各所述全驱动子系统模型对应的估计值和所述期望队形向量，确定各所述全驱动子系统模型对应的分布式编队控制器。3.根据权利要求2所述的多无人机分布式编队控制方法，其特征在于，所述基于各所述全驱动子系统模型对应的估计值和所述期望队形向量，确定各所述全驱动子系统模型对应的分布式编队控制器，包括：基于各所述全驱动子系统模型对应的估计值和所述期望队形向量，确定各所述全驱动子系统模型对应的编队控制误差；基于各所述全驱动子系统模型对应的所述编队控制误差和所述分布式状态观测器，确定各所述全驱动子系统模型对应的误差动力学模型；根据各所述全驱动子系统模型对应的误差动力学模型，确定各所述全驱动子系统模型对应的分布式编队控制器。4.根据权利要求3所述的多无人机分布式编队控制方法，其特征在于，所述根据各所述全驱动子系统模型对应的误差动力学模型，确定各所述全驱动子系统模型对应的分布式编队控制器，包括：构造滑模面，所述滑模面用于使误差动力学模型稳定；根据各所述全驱动子系统模型对应的所述误差动力学模型和所述滑模面，确定各所述全驱动子系统模型对应的分布式编队控制器。5.根据权利要求2
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4任一项所述的多无人机分布式编队控制方法，其特征在于，所述构造各所述全驱动子系统模型对应的分布式状态观测器，...
【专利技术属性】
技术研发人员：艾晓琳，蒲志强，刘振，丘腾海，易建强，
申请(专利权)人：中国科学院自动化研究所，
类型：发明
国别省市：
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