基于自触发协同机制的分布式无人机动态编队方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于自触发协同机制的分布式无人机动态编队方法及系统，无人机队列中的每个跟随无人机向邻居无人机发布自身状态信息、收取整合邻居信息并根据邻居信息计算得到自身的期望加速度，通信并获取邻居信息后，根据邻居信息估计全局的队形稳定性状态，预测下一次通信的时刻，反复通信直到满足系统稳定性变量判断，编队完成。本案方法让每个无人机自身的运动状态无需接近连续变化，队形内部的通信次数降低却不影响算法收敛的速度与结果，提高了算法的鲁棒性与实用性。提高了算法的鲁棒性与实用性。提高了算法的鲁棒性与实用性。

【技术实现步骤摘要】
基于自触发协同机制的分布式无人机动态编队方法及系统


[0001]本专利技术属于自动化及计算机
，具体涉及一种基于自触发协同机制的分布式无人机动态编队方法及系统。

技术介绍

[0002][0003]目前，多智能体编队控制方案分为集中式编队控制方案和分布式编队控制方案。在分布式编队控制中，不需要选择控制中心，各智能体只需要获取与其相邻的智能体的约束信息并对其进行分析处理，可以快速实现整个系统的信息整合，从而实现编队控制。分布式编队控制方案的优势在于通信成本较小，实际应用价值较高，因而正在受到越来越广泛的关注。
[0004]但是，理想的编队控制算法是在智能体之间不断进行信息交流的假设下运行的信息交流,然而在现实世界中，可能会出现无法进行连续通信的情况，如果通信间隔增大(通常为百毫秒级)，可能使得编队形成速率大幅降低甚至使得编队系统状态趋于发散，则编队任务永远无法完成，给编队系统稳定性造成恶劣影响，因此急需解决无人机编队控制算法中对于无人机通信连续性高度依赖的问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术正是针对现有技术中无本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于自触发协同机制的分布式无人机动态编队方法，其特征在于：无人机队列中的每个跟随无人机向邻居无人机发布自身状态信息、收取整合邻居信息并根据邻居信息计算得到自身的期望加速度，通信并获取邻居信息后，根据邻居信息估计全局的队形稳定性状态，预测下一次通信的时刻，反复通信直到满足系统稳定性变量判断，编队完成。2.如权利要求1所述的基于自触发协同机制的分布式无人机动态编队方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：建立分布式无人机的动态编队模型，所述模型中包括领航者无人机和跟随者无人机；建立无人机的通信拓扑G(V,E,Ω)，其中V＝{V1,V2……
V
n
}表示无人机节点的集合，E＝{E1,E2……
E
n
}表示无人机两两之间的通信链路，Ω
n
×
n
为通信链路的边权重矩阵；S2：跟随者无人机向邻居节点发送通信请求，发布自身信息，收取并整合邻居无人机状态信息；所述跟随者无人机发出的通信请求中至少包括：自身位置信息、速度信息和加速度信息；S3：每个跟随者无人机在接收到步骤S2获得的邻居无人机状态信息后，采用二阶控制策略，计算控制输入，即为自身的期望加速度：其中，a
i
为跟随无人机的期望加速度，N
i
为无人机i的邻居节点的集合，p
i
、p
j
分别为无人机i，j的位置，v
i
、v
j
分别为无人机i，j的速度，k
p
＞0,k
v
＞0为常数，ω
ij
为队形中无人机i与无人机j所构成的无向边的stress常量；S4：通信并获取邻居信息后，使用当前系统状态基于Lyapunov稳定性原理计算系统稳定性变量，预测系统稳定性状态，预测下一次通信事件触发的时刻；S5：无人机等待事件触发的预测时刻到达，并监听通信信道，若未到达通信触发时刻，但收到了邻居的通信请求，则将此时刻判定为事件触发时刻，向邻居发出通信请求，继续步骤S2；当到达预测的事件触发时刻时，通信事件触发，无人机本地数据更新；S6：根据系统稳定性变量判断编队任务是否完成，若编队误差可接受，满足终止条件，则编队任务完成。3.如权利要求2所述的基于自触发协同机制的分布式无人机动态编队方法，其特征在于：所述通信链路的边权重矩阵Ω＝[Ω
ij
]具体为：其中，[Ω
ij
]为权重矩阵的元素，代表无人机i与无...

【专利技术属性】
技术研发人员：万亦凡，杨绍富，余佳璐，闫冉，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：