一种面向多无人机编队在障碍物环境中飞行的控制方法技术

本发明专利技术涉及一种面向多无人机编队在障碍物环境中飞行的控制方法，包括：根据无人机需要形成编队并避开障碍物的目标，构建多无人机系统编队控制中每架无人机的编队目标函数和避碰避障目标函数；结合无人机的编队目标函数、避碰避障目标函数以及控制输入，构建无人机的代价函数，进而基于非合作微分博弈构建多无人机系统在障碍物环境中进行编队飞行的模型，即非合作微分博弈模型；最小化无人机的成本函数，求解最优控制策略的纳什均衡解。该方法有利于提升无人机集群性能，增加无人机协同工作的自动化程度。工作的自动化程度。工作的自动化程度。

【技术实现步骤摘要】
一种面向多无人机编队在障碍物环境中飞行的控制方法


[0001]本专利技术涉及智能机器人
，具体涉及一种面向多无人机编队在障碍物环境中飞行的控制方法。

技术介绍

[0002]近年来，随着现代科学技术的不断发展，越来越多的多智能体系统出现在了我们的生活中，无人机系统作为多智能体系统的重要研究领域，应用的范围也变得更加广泛，它们所执行的任务及其所处的环境也变得更加复杂。现在由多无人机编队执行任务，已经很好地解决了单架无人机执行任务时在飞行时间、空间以及任务层面上的弊端，使其无论是在军事领域还是在民用领域都受到了极大地欢迎。无人机编队控制因其群体智能性以及复杂性受到日益广泛的关注，并逐渐成为研究中的一个焦点问题。
[0003]对此，学者已展开各项相关的研究。现在的多无人机编队的控制体系主要分为集中式和分布式两种结构。在集中式控制体系中，多无人机系统选取一个相对稳定的控制中心，由控制中心对组织内外的各种信息进行统一的加工处理，发现问题并发出解决问题的控制指令；而对于分布式的控制体系，它把参与编队飞行的无人机都看作是具有自主决策能力的智能体，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种面向多无人机编队在障碍物环境中飞行的控制方法，其特征在于，包括：根据无人机需要形成编队并避开障碍物的目标，构建多无人机系统编队控制中每架无人机的编队目标函数和避碰避障目标函数；结合无人机的编队目标函数、避碰避障目标函数以及控制输入，构建无人机的代价函数，进而基于非合作微分博弈构建多无人机系统在障碍物环境中进行编队飞行的模型，即非合作微分博弈模型；最小化无人机的成本函数，求解最优控制策略的纳什均衡解。2.根据权利要求1所述的一种面向多无人机编队在障碍物环境中飞行的控制方法，其特征在于，给定无人机之间的编队距离以及无人机与障碍物之间的安全距离，构建无人机的编队目标函数和避碰避障目标函数；在编队目标函数中，无人机之间的距离与期望的编队距离越接近，函数值越小，否则越大；在避碰避障目标函数中，无人机之间的距离以及无人机与障碍物之间的距离与期望的安全距离越接近，函数值越大，否则越小。3.根据权利要求2所述的一种面向多无人机编队在障碍物环境中飞行的控制方法，其特征在于，建立无人机的运动学模型：其中，表示无人机的状态，为X的导数，x
e
,y
e
,z
e
表示无人机在惯性坐标系下的位置，ψ
e
表示无人机的偏航角，分别为x
e
,y
e
,z
e
,ψ
e
的导数；的导数；表示无人机的控制输入，表示x、y、z三个方向的线速度输入，表示偏航角速度输入；考虑一个由N+1个无人机组成的多无人机系统，其中N>0；在所述多无人机系统中，有1架领航者无人机和N架跟随者无人机；假设无人机满足单积分动力学，即：其中，x
l
、x
i
分别表示领航者无人机和跟随者无人机的状态，Ψ
l
、u
l
分别表示领航者无人机l的旋转矩阵和控制输入，Ψ
i
、u
i
分别表示跟随者无人机i的旋转矩阵与控制输入；考虑领航者无人机试图到达一个由表示的目标，而每个跟随者无人机寻求达到一个相对于邻居无人机的期望位置，即跟随者无人机i寻求保持一个满足x
i
(t)
‑
x
j
(t)＝d
i
的位置，其中，x
i
(t)、x
j
(t)分别表示无人机i和无人机j在t时刻的位置坐标，d
i
表示无人机i相对于邻居无人机j的期望距离；
其中，x
j
表示无人机i的邻居无人机的状态，表示领航者无人机当前位置与期望位置的偏差，表示跟随者无人机与邻居无人机期望距离的偏差，表示无人机i与无人机j之间期望的距离；除了领航者无人机到达目标和跟随者无人机形成和保持一个相对于领航者无人机的编队外，还须确保无人机之间不会发生碰撞；定义r为无人机之间的安全距离；假设任意两个无人机之间的安全距离r在t≥0的时候都大于0；另外，假设行进过程中有静态已知的障碍物O
m
，无人机与障碍物之间的安全距离为d
O
；引入以下避碰避障函数：；引入以下避碰避障函数：其中，r
i
表示无人机i与...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄捷，李泽毅，黄景丽，薛文艳，
申请(专利权)人：福州大学，
类型：发明
国别省市：