一种基于有向拓扑和数据包丢失补偿机制的无人机编队分布式协同跟踪控制方法技术

一种基于有向拓扑和数据包丢失补偿机制的无人机编队分布式协同跟踪控制方法，将图论思想引入至无人机编队协同控制中，建立传输数据包丢失下具有丢包补偿机制的无人机编队跟踪误差方程及协同控制模型并提出分布式控制策略。同时结合模型预测控制技术与理论得到稳定性条件，利用稳定性条件求解得到实现无人机编队稳定的控制序列，使无人机编队具备丢包补偿性能的同时能够达到一致稳定。偿性能的同时能够达到一致稳定。偿性能的同时能够达到一致稳定。

【技术实现步骤摘要】
一种基于有向拓扑和数据包丢失补偿机制的无人机编队分布式协同跟踪控制方法


[0001]本申请涉及无人控制领域，尤其涉及一种基于有向拓扑和数据包丢失补偿机制的无人机编队分布式协同跟踪控制方法。

技术介绍

[0002]随着自动控制系统技术的发展，无人机编队的研究和应用呈现出迅猛发展的势头。无人机编队是在一个环境中由多个无人机组成的计算系统。与单一的四旋翼无人机不同，无人机编队可以更有效地完成复杂的任务。其中，编队协同是一项关键技术，要求无人机形成并保持预设编队飞行。在实际应用中，还要求编队可以应对一些意外情况。
[0003]然而一些现有的无人机编队控制技术，如CN115357048A公开的一种不确定性下多无人机时变编队协同跟踪控制方法和CN113220021A公开的基于虚拟领导者的飞行编队协同自适应跟踪控制方法，并未考虑到编队网络的限制，如数据包丢失，无人机编队的性能将会受到影响。因此，丢包状态下的合作式无人机编队跟踪控制具有重要的研究意义。

技术实现思路

[0004]为了实现在复合网络约束下对无人机编队协同跟踪控制，本申请提供了一种基于有向拓扑和数据包丢失补偿机制的无人机编队分布式协同跟踪控制方法。所述技术方案如下：
[0005]一种基于有向拓扑和数据包丢失补偿机制的无人机编队分布式协同跟踪控制方法，包括如下步骤：
[0006]步骤1，将无人机编队中的所有无人机分为领航者和跟随者，并利用有向拓扑网络使跟随者和领航者之间保持交互关系；
[0007]步骤2，设定领导者和跟随者的状态方程以及无人机的编队向量，结合有向拓扑网络的邻接矩阵，得到领导者和跟随者之间的跟踪误差方程；
[0008]步骤3，基于无人机编队中的丢包情况，建立数据丢包补偿机制；
[0009]步骤4，结合丢包补偿机制，建立跟随者无人机的控制输入方程，并得到带有丢包补偿的跟踪误差方程；
[0010]步骤5，使用改进后的模型预测控制算法对处于丢包状态的无人机进行补偿；
[0011]步骤6，建立所述无人机编队间领导者和跟随者的状态误差系统方程并构建成本函数；
[0012]步骤7，分别对每个无人机的跟踪误差进行分析，获得状态空间方程；
[0013]步骤8，求解成本函数的最小值，当成本函数趋于最小值时，无人机编队实现一致稳定。
[0014]本专利技术达到的有益效果为：
[0015](1)使用有向拓扑网络将无人机编队转换成领航者和跟随者并描述之间的交互关
系，直观准确；
[0016](2)建立丢包补偿机制，补偿并完善跟踪误差模型，提高了无人机编队协同工作时的稳定性、一致性；
[0017](3)在实际应用中，通过建立状态误差系统方程以及对应成本函数，可以进行直观便捷的参数调整，使得编队可以应对一些实时的、突然发生的意外情况。
附图说明
[0018]图1为本专利技术实施例中所述的无人机编队分布式协同跟踪控制方法的步骤流程示意图。
具体实施方式
[0019]下面结合说明书附图对本专利技术的技术方案做进一步的详细说明。
[0020]本实施例提供了一种基于有向拓扑和数据包丢失补偿机制的无人机编队分布式协同跟踪控制方法，参照图1，具体步骤流程如下：
[0021]将无人机编队中所有分布式无人机分为领导者无人机和跟随者无人机，并利用有向拓扑网络生成分布式无人机间的信息交互关系。
[0022]可选的，分别建立无人机编队领导者和N个跟随者的系统模型：
[0023]领导者系统模型为：
[0024]x0(k+1)＝Ax0(k)+Br0(k)
[0025]y0(k)＝Cx0(k)
[0026]跟随者系统模型为：
[0027]x
i
(k+1)＝Ax
i
(k)+Bu
i
(k)
[0028]y
i
(k)＝Cx
i
(k)(i＝1,2,...,N)
[0029]第i个无人机的编队向量为：
[0030]f
i
(k+1)＝Af
i
(k)+Br
fi
(k)
[0031]χ
i
(k+1)＝Cf
i
(k)(i＝1,2,...,N)
[0032]其中，x0(k)、r0(k)、y0(k)分别为领导者在k时刻的状态、外部输入、输出；x
i
(k)、u
i
(k)、y
i
(k)分别为第i个跟随者在k时刻的状态、控制输入、输出；f
i
(k)、χ
i
(k)分别为第i个无人机在k时刻的编队向量、外部输入、输出；A、B、C均为适维系统矩阵，且第i个无人机在k时刻的编队向量、外部输入、输出；A、B、C均为适维系统矩阵，且C＝[10]。
[0033]可选的，可以利用邻接矩阵来表达信息交互关系。具体的，利用图论知识将所有所述分布式无人机设置为有向拓扑网络中的节点；生成所述有向拓扑网络的邻接矩阵D＝{a
ij
}∈R
N
×
N
(i,j＝1,2,...,N)，其中，i与j为相邻的无人机。元素a
ij
＝1表示第i个无人机与第j个无人机之间存在信息交互，元素a
ij
＝0表示第i个无人机与第j个无人机之间不存在信息交互。
[0034]在实施例中，例如a
12
＝0，则代表第1个分布式无人机和第2个分布式无人机间不存
在信息交互。此外，可以定义a
ii
＝0，即代表每个分布式无人机与自身的信息交互权值为0。值得一提的是，本实施例中默认将领导者无人机设为第0个分布式无人机，a
ij
可以为跟随者无人机间的信息交互权值。
[0035]根据预设的领导者和跟随者无人机的状态方程和信息交互关系，构建每个分布式无人机的控制输入方程u
i
(k)。
[0036]在实施中，考虑到若要无人机编队内趋于期望的稳定状态，在设定各分布式无人机控制器的控制输入时，需要充分考虑分布式无人机与其它分布式无人机的关联。因此，在生成无人机编队中分布式无人机间的信息交互关系后，可以获取预设的领导者无人机的模型，该无人机的模型即为无人机编队中需要实现跟踪误差的一致性标准。之后，针对第i个分布式无人机，可以结合第i个分布式无人机与编队系统中的其它分布式无人机(包括领导者无人机和跟随者无人机)的信息交互关系、以及分布式无人机的内部状态，构建第i个分布式无人机的控制输入方程u
i
(k)。
[0037]可选的，基于所述邻接矩阵D＝{a
ij
}∈R
N
×
N
、每个所述领导者和跟随者的状态方程，构建领导者和跟随者之间的跟踪误差方程e
i...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于有向拓扑和数据包丢失补偿机制的无人机编队分布式协同跟踪控制方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：步骤1，将无人机编队中的所有无人机分为领航者和跟随者，并利用有向拓扑网络使跟随者和领航者之间保持交互关系；步骤2，设定领导者和跟随者的状态方程以及无人机的编队向量，结合有向拓扑网络的邻接矩阵，得到领导者和跟随者之间的跟踪误差方程；步骤3，基于无人机编队中的丢包情况，建立数据丢包补偿机制；步骤4，结合丢包补偿机制，建立跟随者无人机的控制输入方程，并得到带有丢包补偿的跟踪误差方程；步骤5，使用改进后的模型预测控制算法对处于丢包状态的无人机进行补偿；步骤6，建立所述无人机编队间领导者和跟随者的状态误差系统方程并构建成本函数；步骤7，分别对每个无人机的跟踪误差进行分析，获得状态空间方程；步骤8，求解成本函数的最小值，当成本函数趋于最小值时，无人机编队实现一致稳定。2.根据权利要求1所述的一种基于有向拓扑和数据包丢失补偿机制的无人机编队分布式协同跟踪控制方法，其特征在于：步骤1中，利用图论知识将无人机编队定义成有向拓扑网络，领航者和跟随者通过有向拓扑网络进行信息交互；其中，设编队中共有N架无人机，将无人机编队中的每个无人机看成一个节点，生成有向拓扑网络的邻接矩阵D＝{a
ij
}∈R
N
×
N
(i,j＝1,2,...,N)，其中，i与j为相邻的无人机，元素a
ij
＝1表示第i个无人机与第j个无人机之间存在信息交互，元素a
ij
＝0表示第i个无人机与第j个无人机之间不存在信息交互。3.根据权利要求1所述的一种基于有向拓扑和数据包丢失补偿机制的无人机编队分布式协同跟踪控制方法，其特征在于：步骤2中，领导者系统模型为：x0(k+1)＝Ax0(k)+Br0(k)y0(k)＝Cx0(k)跟随者系统模型为：x
i
(k+1)＝Ax
i
(k)+Bu
i
(k)y
i
(k)＝Cx
i
(k)(i＝1,2,...,N)第i个无人机的编队向量为：f
i
(k+1)＝Af
i
(k)+Br
fi
(k)χ
i
(k+1)＝Cf
i
(k)(i＝1,2,...,N)其中，x0(k)、r0(k)、y0(k)分别为领导者在k时刻的状态、外部输入、输出；x
i
(k)、u
i
(k)、y
i
(k)分别为第i个跟随者在k时刻的状态、控制输入、输出；f
i
(k)、r
fi
(k)、χ
i
(k)分别为第i个无人机在k时刻的编队向量、外部输入、输出；A、B、C均为适维系统矩阵，且无人机在k时刻的编队向量、外部输入、输出；A、B、C均为适维系统矩阵，且C＝[10]；基于邻接矩阵D＝{a
ij
}∈R
N
×
N
、每个所述领导者...

【专利技术属性】
技术研发人员：韦自强，李清远，阿布都赛米，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：