科创中国

行业领域

高端装备制造产业,航空装备产业

需求背景

随着无线通信技术的发展,无人机在民用和军事上的应用越来越广泛。由于单无人机负重少、体积小、覆盖面积小,不能满足复杂任务需求,近年来,关于无人机集群协同编队控制方面的研究发展迅速。传统的协同编队控制方法存在通信瓶颈,而基于群智能的协同编队控制方法只能组成松散的编队。除此之外,在不同的任务场景下,需要设计相应的协同编队控制算法以满足任务要求。本文主要研究了无人机集群的协同编队控制问题,论文关键研究内容分为如下三部分:1.研究了无人机集群的协同编队控制理论与方法。分析了无人机集群协同编队控制相关理论,基于无人机一阶控制模型实现单机控制,根据分离、列队、内聚规则,建立集群运动控制模型。提出了一种基于多虚拟控制点的无人机集群协同编队控制算法,以虚拟控制点与相邻成员的状态偏差为参考,调整成员自身控制输入。搭建仿真环境,在对集群内少量成员控制的条件下,实现无人机集群的编队稳定性和成员运动状态一致性。2.研究了分散场景下无人机集群的协同编队控制方法。基于均值漂移法实现对分散任务的聚类与规模估计。针对分散任务场景,提出了一种无人机集群分簇算法,针对子集群的协同编队飞行,提出了一种基于分而治之的协同编队控制算法。在仿真环境中搭建分散任务场景,子集群与任务规模、任务优先级合理匹配的同时,实现子集群的协调编队飞行。3.研究了编队重构场景下无人机集群的协同编队控制方法。首先分析了传统的编队重构方法,传统的编队重构基于固定路径设计,每两种编队切换都需要重新设计路径,实现复杂性高。本文提出了基于自主分布式的无人机集群协同编队重构算法,建立了协同机间避碰机制,分析了弹力一阶状态模型,基于此模型建立了参考弹簧的协同控制模型,分析后发现不足,提出了改进的模拟弹簧协同避碰模型,基于信息共享实现编队重构。在保持机间安全距离的同时,实现静态牵引与动态牵引下的编队重构。 

需解决的主要技术难题

无人机编队中对无人机状态控制、队形控制和避障控制,主要研究内容如下:首先,在无人机编队的状态控制的研究中,基于分布式的一致性理论,研究了分别对无人机的高度、航向角及速度控制的算法,编队中无人机通过分布式的通信拓扑与其相邻的无人机进行信息交互,逐渐调整自己的状态与其毗邻无人机相近,最终形成一个状态趋于指定的编队整体。通过Matlab与Unity3D对算法仿真,验证了所研究算法的有效性。其次,针对编队队形构建的研究,基于对无人机状态的控制,研究了无人机编队队形控制的算法,指定编队稳定时的队形,使无人机群可以通过通信拓扑构建指定队形,利用Matlab与Unity3D对算法仿真,验证了算法的有效性,使无人机队形构建可视化。最后,通过利用人工势场法与一致性理论,研究了无人机编队飞行时的避碰避障算法,避免了无人机编队在完成任务中发生的相互碰撞或碰到障碍物的事件。利用Matlab对算法进行仿真后,重点运用Unity3D对无人机飞向目标点、避碰和避障进行模拟仿真,再现了无人机群飞向指定目标中躲避障碍物的过程。 

期望实现的主要技术目标

（1）进行多无人机飞行动力学建模，考虑纵向及横侧向

（2）基于一致性理论进行无人机协同控制算法研究，考虑多种通信拓扑关系

（3）进行带控无人机飞行仿真计算

需求解析

解析单位：“科创中国”航空制造产业科技服务团（中国航空学会） 解析时间：2023-11-23

杨亮

中国航空学会

高级工程师

综合评价

为了达到多无人机协同编队飞行的扩大任务范围、提高任务执行效率和完成质量、增强在高危环境中的作战能力、提升系统对环境自适应能力、扩展任务能力等多个目标，必须研究多无人机的状态感知和数据融合、任务分配和航迹规划、编队控制和通信组网等多个技术，并研究多项技术间的协同作用。 多无人机协同编队执行危险任务是一种必然趋势。进行多无人机协同编队，首先要进行信息感知，并对多源信息进行融合；其次对各种任务进行分配和决策；进而对每架无人机进行航迹规划生成期望的轨迹；然后利用先进的编队控制方法和队形设计技术实现多机编队飞行任务；在编队控制设计过程中，需要考虑多无人机之间的组网通信问题；最后，搭建模拟多无人机协同编队飞行虚拟仿真平台和实物演示平台，验证编队控制算法的可行性和有效性。 在多无人机编队执行侦察和防御等任务时，需要多无人机保持一定队形编队飞行到任务执行区域。编队保持的控制方法主要有leader-follower方法、基于行为法、虚拟结构法、图论法和基于一致性方法，每种编队方法适应不同环境，各有优缺点。

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