无人机集群鲁棒分布式固定时间二部包含控制方法技术

技术编号:35736839 阅读:7 留言:0更新日期:2022-11-26 18:39
无人机集群鲁棒分布式固定时间二部包含控制方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、建立跟随者和领导者的动力学模型;S2、分别定义跟随者的位置和速度状态误差函数;S3、设计非奇异终端滑模面;S4、设计鲁棒分布式固定时间二部包含控制器;S5、给出系统收敛时间上界;S6、实现分布式固定时间二部包含控制:将控制器部署到跟随者中,使得所有跟随者能够在T内进入领导者们形成的凸包中。本发明专利技术解决了无人机集群二部一致性和包含控制结合存在的耦合问题,同时为了兼顾系统性能,引入固定时间控制使得系统在固定时间内完成二部包含控制。并且还考虑了系统外部扰动的存在,并采用非奇异终端滑模控制技术解决扰动问题,增强了系统的鲁棒性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
无人机集群鲁棒分布式固定时间二部包含控制方法


[0001]本专利技术属于无人机集群协同控制
,特别涉及一种无人机集群鲁棒分布式固定 时间二部包含控制方法。

技术介绍

[0002]合作是人类社会中普遍存在的一种集群行为,而在自然界中也存在很多令人叹为观止 的生物集群行为。比如,受磁场影响的细菌集群搬运重物、鱼群探测危险信号和鸟类集群 自主编队飞行等等。将这种生物的集群行为应用到无人机集群控制中是近年来十分热门的 研究方向。
[0003]在无人机领域中,无人机集群技术概念的提出与发展克服了单个无人机作业时相对载 荷较小(单机不再负载所有传感设备)、环境感知效率低,信息处理能力有限等问题。同时 无人机集群还具备鲁棒性强、应用领域广和可拓展性强等特点。因此,无人机集群协同技 术应用广泛,一般分为民用和军用两大应用场景。在民用领域,无人机集群可应用于农业、 快递物流、应急救援、管道巡检、遥感与对地观测等多种场景。军用领域中,应用于各类 集群作战和防御体系。虽然,现有的无人机集群研究已经有了广泛的应用,相关技术也比 较成熟。但是,仍然存在一些问题:
[0004](1)通过调研发现,在当前无人机集群协同研究领域中,大部分的研究方向是无人机 集群合作的相关技术。然而,无人机集群之间的对抗也是不可忽视的关键环节。而现有相 关研究内容却很有限。所以,无人机集群对抗的技术问题是亟待研究的;
[0005](2)在无人机集群完成某项任务时,形成目标部署的时间十分重要,然而现有的研究 大部分对收敛时间没有明确要求。因此,在无人机集群的应用中需要考虑收敛时间问题;
[0006](3)为了确保侦察无人机能够安全返航,需要派出另一组无人机对其进行保护。那么, 两组无人机如何协作去完成任务,是值得我们研究的问题。

技术实现思路

[0007]本专利技术的目的在于克服现有技术的不足,提供一种无人机集群鲁棒分布式固定时间二 部包含控制方法,解决了无人机集群二部一致性和包含控制结合存在的耦合问题,同时为 了兼顾系统性能,引入固定时间控制使得系统在固定时间内完成二部包含控制。本专利技术提 出的控制方法还考虑了系统外部扰动的存在,并采用非奇异终端滑模控制技术解决扰动问 题,增强了系统的鲁棒性。
[0008]本专利技术的目的是通过以下技术方案来实现的:无人机集群鲁棒分布式固定时间二部包 含控制方法,包括以下步骤:
[0009]S1、建立跟随者和领导者的动力学模型:无人机集群中包含N个跟随者无人机和M个 领导者无人机,每个跟随者和领导者之间都有路径相连;
[0010]跟随者的动力学模型为:
[0011][0012]领导者的动力学模型为:
[0013][0014]其中,x
i
(t)、x
j
(t)分别为跟随者和领导者的位置状态,分别为x
i
(t)、x
j
(t)的导 数;v
i
(t)、v
j
(t)分别为跟随者和领导者的速度状态,分别为v
i
(t)、v
j
(t)的导数; g(
·
)为非线性函数,u
i
(t)是控制输入;d
i
(t)、d
j
(t)分别指跟随者和领导者模型中的外部扰 动,|d
i
(t)|≤η1,|d
j
(t)|≤η2;η1、η2均为正常数;
[0015]S2、分别定义跟随者的位置和速度状态误差函数;
[0016]S3、设计非奇异终端滑模面;
[0017]S4、设计鲁棒分布式固定时间二部包含控制器;
[0018]S5、给出系统收敛时间上界;
[0019]S6、实现分布式固定时间二部包含控制:将控制器部署到跟随者中,使得所有跟随者 能够在T内进入领导者们形成的凸包中,即对于t>T的任意时刻,跟随者均在领导者的凸 包中。
[0020]进一步地,所述步骤S2中,跟随者的位置误差函数e
xi
(t)和速度状态误差函数e
vi
(t)分 别为:
[0021][0022]矩阵形式为:
[0023][0024]其中,a
ij
表示无人机集群网络拓扑中的邻接 矩阵A中第i行第j个元素;sign(a
ij
)是符号函数,如果a
ij
大于0则sign(a
ij
)=1,如果a
ij
小 于0则sign(a
ij
)=

1;无人机集群网络拓扑的拉普拉斯矩阵L分为:其 中,
[0025]将误差函数微分得到下式:
[0026][0027]其中,G1(t)=[g(x1(t),v1(t)),...,g(x
N
(t),v
N
(t))]T
,u(t)=[u1(t),...,u
N
(t)]T
,D1(t)=[d1(t),..., d
N
(t)]T
,G2(t)=[g(x
N+1
(t),v
N+1
(t)),...,g(x
N+M
(t),v
N+M
(t))]T
,D2(t)=[d
N+1
(t),...,d
N+M
(t)]T

[0028]进一步地,所述步骤S3中,设计的非奇异终端滑模面为:
[0029][0030]其中,sig(a)
b
=sign(a)|a|
b
;分段函数为:
[0031][0032]对于具有结构平衡图的无人机集群来说,总是存在一个对角矩阵ω使得是一 个非负矩阵并且所有对角元非负,非对角元非正;做以下分块:
[0033][0034]其中γ1、γ2、ρ1、ρ2是正的常数;α和β为预设常数, 0<α<1,β>1,并且满足也就是说公式(7)是连续的;为 了方便,将x
i
(t),v
i
(t),d
i
(t),u
i
(t),s
i
(t)分别用x
i
,v
i
,d
i
,u
i
,s
i
表示。
[0035]进一步地,所述步骤S4中,设计的鲁棒分布式固定时间二部包含控制器为:
[0036][0037]其中c1、c2、c3是正常数;||||1表示1范数;
[0038]在控制器(8)作用下,如果下述不等式成立,无人机集群(1)

(2)的固定时间包含 控制的目标达成:
[0039][0040][0041]其中,o1和o2为常数,满足以下条件:存在一组系数κ1,...,κ
N...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.无人机集群鲁棒分布式固定时间二部包含控制方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、建立跟随者和领导者的动力学模型:无人机集群中包含N个跟随者无人机和M个领导者无人机,每个跟随者和领导者之间都有路径相连;跟随者的动力学模型为:领导者的动力学模型为:其中,x
i
(t)、x
j
(t)分别为跟随者和领导者的位置状态,分别为x
i
(t)、x
j
(t)的导数;v
i
(t)、v
j
(t)分别为跟随者和领导者的速度状态,分别为v
i
(t)、v
j
(t)的导数;g(
·
)为非线性函数,u
i
(t)是控制输入;d
i
(t)、d
j
(t)分别指跟随者和领导者模型中的外部扰动,|d
i
(t)|≤η1,|d
j
(t)|≤η2;η1、η2均为正常数;S2、分别定义跟随者的位置和速度状态误差函数;S3、设计非奇异终端滑模面;S4、设计鲁棒分布式固定时间二部包含控制器;S5、给出系统收敛时间上界;S6、实现分布式固定时间二部包含控制:将控制器部署到跟随者中,使得所有跟随者能够在T内进入领导者们形成的凸包中,即对于t>T的任意时刻,跟随者均在领导者的凸包中。2.根据权利要求1所述的无人机集群鲁棒分布式固定时间二部包含控制方法,其特征在于,所述步骤S2中,跟随者的位置误差函数和速度状态误差函数分别为:矩阵形式为:其中,a
ij
表示无人机集群网络拓扑中的邻接矩阵A中第i行第j个元素;sign(a
ij
)是符号函数,如果a
ij
大于0则sign(a
ij
)=1,如果a
ij
小于0则sign(a
ij
)=

1;无人机集群网络拓扑的拉普拉斯矩阵L分为:其中,将误差函数微分得到下式:
其中,G1(t)=[g(x1(t),v1(t)),...,g(x
N
(t),v
N
(t))]
T
,u(t)=[u1(t),...,u
...

【专利技术属性】
技术研发人员:施孟佶辛曙光李维豪林伯先孙新禹岳江枫路嘉琪秦开宇
申请(专利权)人:电子科技大学
类型:发明
国别省市:

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