【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于无人机，特别涉及一种无人机集群编队控制方法。
技术介绍
1、随着20世纪90年代美军提出的“网络中心战”概念开始，同时伴随着互联网技术和人工智能技术的迅速发展，利用分布式传感器将各自独立的子系统连接成为一个高效的大系统这一趋势逐渐在各个军事
上得到发展和应用。由多架无人机组成的无人机编队大系统是“网络中心战”的一个重要应用模式。在周围环境感知，抗干扰能力，任务完成鲁棒性上都具备单一无人机无法比拟的优势，在多目标探测识别，高强度高精度强对抗下的饱和攻击等方面作用显著，无人机的集群编队协同已成为新质作战中一股不可忽视的力量。
2、无人机编队协同任务过程中具有节点数量多，过程动态变化性强，节点相互耦合性强，不确定性高，任务约束多等特点，这些特点对无人机集群编队队形的控制产生了巨大的挑战。特别是在质量，空间，功耗，成本等约束下，单一节点无人机可使用的存储空间和计算能力都受到很大约束。如何在算力有限的情况下，实现集群无人机编队在强动态、强不确定性、强耦合下的控制是目前无人机编队队形控制亟需解决的问题。
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【技术保护点】
1.一种无人机集群编队控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的无人机集群编队控制方法，其特征在于，所述建立集群编队下无人机的运动模型，确定运动模型的状态量和控制量的步骤中，所述无人机的运动模型为：
3.根据权利要求2所述的无人机集群编队控制方法，其特征在于，所述建立集群编队下无人机的运动模型，确定运动模型的状态量和控制量的步骤中，确定无人机在惯性系下的三维空间坐标xi,yi,zi,、无人机速度Vi、飞行路径角γi和航向角χi为状态量，确定发动机推力Ti、负载系数ni、无人机倾斜角φi为控制量。
4.根据权利要求2所述的...
【技术特征摘要】
1.一种无人机集群编队控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的无人机集群编队控制方法，其特征在于，所述建立集群编队下无人机的运动模型，确定运动模型的状态量和控制量的步骤中，所述无人机的运动模型为：
3.根据权利要求2所述的无人机集群编队控制方法，其特征在于，所述建立集群编队下无人机的运动模型，确定运动模型的状态量和控制量的步骤中，确定无人机在惯性系下的三维空间坐标xi,yi,zi,、无人机速度vi、飞行路径角γi和航向角χi为状态量，确定发动机推力ti、负载系数ni、无人机倾斜角φi为控制量。
4.根据权利要求2所述的无人机集群编队控制方法，其特征在于，所述根据集群编队下无人机的运动模型建立非线性模型预测控制器，解算各时间步无人机的控制量，对集群编队下无人机的目标状态量进行跟踪的步骤，包括：
5.根据权利要求1所述的无人机集群编队控制方法，其特征在于，所述获取非线性模型预测控制器运行过程中的状态量和控制量，构建深度神经网络控制器训练用数据集的步骤，包括：
6.根据权利要求1所述的无人机集群编队控制方法，其特征在于，所述构建深度神经网络控...
【专利技术属性】
技术研发人员：张万超，陈光山，何永宁，孙晓晖，史树峰，
申请(专利权)人：上海航天控制技术研究所，
类型：发明
国别省市：
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