劉倩，田海寶，趙志權(quán)，陳濤，黃新俊

1.航空工業(yè)江西洪都航空工業(yè)集團(tuán)

2.空軍裝備部駐南昌地區(qū)軍事代表室

無人機(jī)編隊(duì)協(xié)同控制技術(shù)是目前軍事部門、科研機(jī)構(gòu)、高等院校研究的重點(diǎn)內(nèi)容之一。本文首先概述國外無人機(jī)編隊(duì)的發(fā)展現(xiàn)狀和研究成果；其次論述四種編隊(duì)協(xié)同控制關(guān)鍵技術(shù)；最后對編隊(duì)協(xié)同控制技術(shù)發(fā)展趨勢進(jìn)行展望。

在過去的幾十年里，技術(shù)不斷進(jìn)步，新成果層出不窮，嵌入式計(jì)算與通信等技術(shù)的爆發(fā)式增長和模塊化、小型化武器裝備技術(shù)的快速發(fā)展，也逐漸提高了人們對自主控制等技術(shù)的研究興趣。面對日益復(fù)雜的戰(zhàn)場環(huán)境，人們逐漸認(rèn)識(shí)到無人機(jī)編隊(duì)能以較小的代價(jià)完成更復(fù)雜的任務(wù)。無人機(jī)編隊(duì)系統(tǒng)具有更高的冗余性、更好的容錯(cuò)性和魯棒性，可極大提高任務(wù)執(zhí)行的成功率。在軍事打擊任務(wù)中，無人機(jī)編隊(duì)從多個(gè)方向同時(shí)攻擊目標(biāo)，大幅提高了命中率和殺傷力。基于上述優(yōu)點(diǎn)，無人機(jī)編隊(duì)協(xié)同控制技術(shù)作為無人機(jī)領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)和研究熱點(diǎn)，已引起科研人員的密切關(guān)注。

無人機(jī)編隊(duì)發(fā)展現(xiàn)狀

人們提出的編隊(duì)概念源于衛(wèi)星應(yīng)用領(lǐng)域，如用于擴(kuò)大衛(wèi)星的偵察范圍，提高信號(hào)覆蓋率，提升三維成像質(zhì)量，降低研制成本等多種需求。后來為滿足各種實(shí)際需要，編隊(duì)概念被應(yīng)用于無人機(jī)。無人機(jī)編隊(duì)是指多架無人機(jī)在執(zhí)行任務(wù)過程中，為適應(yīng)戰(zhàn)場態(tài)勢和滿足任務(wù)等需求，生成、保持或重構(gòu)為一定的幾何隊(duì)形，同時(shí)應(yīng)適應(yīng)環(huán)境約束，如避開障礙物等。無人機(jī)共同執(zhí)行某項(xiàng)復(fù)雜任務(wù)時(shí)，須具備五方面能力。

一是編隊(duì)隊(duì)形的生成能力，即如何將各架無人機(jī)聯(lián)接在一起，生成設(shè)定的隊(duì)形。

二是編隊(duì)隊(duì)形的保持能力，即如何按設(shè)定的編隊(duì)隊(duì)形飛行且保持現(xiàn)有隊(duì)形的架構(gòu)。

三是編隊(duì)隊(duì)形的變換能力，即如何根據(jù)實(shí)際需求，實(shí)現(xiàn)隊(duì)形變換的能力。

四是編隊(duì)的避障能力，即無人機(jī)遇到障礙物時(shí)，如何改變編隊(duì)隊(duì)形，使其避開障礙物的能力。

第五是自適應(yīng)能力，即在未知的高動(dòng)態(tài)環(huán)境下，如何自動(dòng)保持、改變編隊(duì)隊(duì)形，以便更好地適應(yīng)環(huán)境的能力。

針對以上無人機(jī)編隊(duì)能力，國外眾多機(jī)構(gòu)開展了大量探索性技術(shù)研究，并取得了一些理論和工程化成果。

在理論研究方面，美國空軍研究實(shí)驗(yàn)室、麻省理工學(xué)院、加拿大康考迪亞大學(xué)等機(jī)構(gòu)對無人機(jī)編隊(duì)協(xié)同控制技術(shù)均展開大量研究。

在工程應(yīng)用方面，美國國防預(yù)研局（DARPA）資助的“多方案自主編隊(duì)控制”（MICA）項(xiàng)目，旨在研究減少人員操控，提高無人機(jī)自主編隊(duì)能力和協(xié)同控制能力；美國國防預(yù)研局資助的“小精靈”（Gremlin）項(xiàng)目，利用美軍C-130運(yùn)輸機(jī)在空中投放和回收“小妖精”無人機(jī)蜂群，實(shí)現(xiàn)了蜂群無人機(jī)的重復(fù)利用；2016年10月，美國海軍完成103架“灰山鶉”無人機(jī)發(fā)射試驗(yàn)，驗(yàn)證了該無人機(jī)蜂群的自適應(yīng)編隊(duì)能力；美國國防預(yù)研局“拒止環(huán)境中協(xié)同作戰(zhàn)” （CODE）項(xiàng)目開發(fā)了先進(jìn)算法和軟件，提升了無人機(jī)蜂群自主控制和協(xié)同控制技術(shù)。2018年11月，6架真機(jī)和24架模擬機(jī)在“真實(shí)-模擬-構(gòu)造”訓(xùn)練環(huán)境中開展了地面和飛行試驗(yàn)，驗(yàn)證了無人機(jī)蜂群在強(qiáng)對抗環(huán)境中應(yīng)對不確定威脅的能力。

圖1 法國“神經(jīng)元”無人機(jī)與“陣風(fēng)”戰(zhàn)斗機(jī)、“獵鷹”公務(wù)機(jī)組成編隊(duì)協(xié)同飛行。

2014年法國“神經(jīng)元”無人機(jī)與“陣風(fēng)”戰(zhàn)斗機(jī)、“獵鷹”公務(wù)機(jī)成功進(jìn)行了有人機(jī)/無人機(jī)編隊(duì)協(xié)同飛行試驗(yàn)。

編隊(duì)協(xié)同控制關(guān)鍵技術(shù)

編隊(duì)控制架構(gòu)

為實(shí)現(xiàn)無人機(jī)編隊(duì)的隊(duì)形控制，無人機(jī)之間需要通過通信鏈路相互交換狀態(tài)信息。根據(jù)各無人機(jī)是否需要全局信息，無人機(jī)編隊(duì)控制架構(gòu)可分為集中式控制、分布式控制、分散式控制和混合式控制四種方式。

（1） 集中式控制架構(gòu)

各無人機(jī)將本機(jī)的速度、位置等狀態(tài)信息發(fā)送給編隊(duì)系統(tǒng)中的其他無人機(jī)。雖然控制效果好，但對于數(shù)量較大的無人機(jī)編隊(duì)，因機(jī)間信息傳輸量大，容易產(chǎn)生數(shù)據(jù)沖突，對機(jī)載計(jì)算機(jī)和通信系統(tǒng)的性能要求較高。

（2） 分布式控制架構(gòu)

各無人機(jī)將本機(jī)狀態(tài)信息發(fā)送給相鄰的無人機(jī)。因該架構(gòu)沒有中心節(jié)點(diǎn)，信息傳輸量和計(jì)算量少，對機(jī)載計(jì)算機(jī)等設(shè)備的性能要求不高，系統(tǒng)功能實(shí)現(xiàn)簡單可靠。因此，這種控制架構(gòu)更適合任務(wù)載荷能力有限的小型無人機(jī)。

（3） 分散式控制架構(gòu)

在該控制架構(gòu)下，無人機(jī)一般具有相同的感知和環(huán)境適應(yīng)能力，只須保證本機(jī)在編隊(duì)中的相對關(guān)系，編隊(duì)控制架構(gòu)簡單，各無人機(jī)與其他無人機(jī)沒有過多信息交互，不能形成有效的隊(duì)形。

（4） 混合式控制架構(gòu)

該架構(gòu)也稱聯(lián)邦式控制架構(gòu)。無人機(jī)形成聯(lián)盟，并由其中一架無人機(jī)作為控制體，負(fù)責(zé)與其他聯(lián)盟或者無人機(jī)進(jìn)行信息交互，其他聯(lián)盟或者無人機(jī)只負(fù)責(zé)執(zhí)行任務(wù)。因此，該架構(gòu)是集中式控制架構(gòu)和分布式控制架構(gòu)的結(jié)合。

綜上所述，分布式控制方式由于控制結(jié)構(gòu)簡單、信息傳輸量少，可避免數(shù)據(jù)發(fā)生沖突，在工程上更容易實(shí)現(xiàn)和維護(hù)。另外，采用分布式控制架構(gòu)，無人機(jī)機(jī)群的環(huán)境適應(yīng)能力強(qiáng)，且具有高的可擴(kuò)充性與容錯(cuò)性，不會(huì)因?yàn)閭€(gè)別無人機(jī)失效而影響任務(wù)執(zhí)行。因此，目前科研人員在編隊(duì)協(xié)同控制技術(shù)領(lǐng)域的研究方向，已從集中式控制轉(zhuǎn)向了分布式控制。

一些學(xué)者提出基于異構(gòu)無人機(jī)系統(tǒng)的分布式優(yōu)化算法，為系統(tǒng)內(nèi)各無人機(jī)設(shè)計(jì)了不同的分布式算法，其系統(tǒng)矩陣是一個(gè)任意時(shí)刻的隨機(jī)矩陣，通過模型變換將原系統(tǒng)轉(zhuǎn)化為一個(gè)時(shí)變系統(tǒng)。

為了對具有數(shù)據(jù)傳輸時(shí)延的無人機(jī)編隊(duì)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化，有學(xué)者提出了基于事件觸發(fā)的分布式優(yōu)化算法。假設(shè)每架無人機(jī)僅知道本機(jī)信息，并利用拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)與其聯(lián)接的無人機(jī)進(jìn)行信息交互，通過連續(xù)和離散分析，為非線性混合系統(tǒng)提供了足夠的指數(shù)穩(wěn)定性條件。

編隊(duì)控制策略

根據(jù)編隊(duì)不同的要求和性質(zhì)，主流無人機(jī)編隊(duì)控制策略可分為領(lǐng)航員跟隨法、人工勢場法、虛擬結(jié)構(gòu)法、基于行為法和基于圖論法。在實(shí)際研究過程中，上述方法已逐步相互融合，難以明顯區(qū)分。下面對五種編隊(duì)控制策略進(jìn)行具體介紹。

（1）領(lǐng)航員跟隨法

由于無人機(jī)編隊(duì)系統(tǒng)內(nèi)單機(jī)的局部運(yùn)動(dòng)規(guī)則已預(yù)先定義好，人們提出一種間接進(jìn)行外部控制的方法，即在編隊(duì)中加入可控個(gè)體。受現(xiàn)實(shí)世界中存在領(lǐng)導(dǎo)者的啟發(fā)，研究人員提出了領(lǐng)航員概念，即領(lǐng)導(dǎo)者或者虛擬領(lǐng)導(dǎo)員角色。領(lǐng)航員跟隨法改變了無人機(jī)編隊(duì)的對象控制方式，將整體對象的控制轉(zhuǎn)變?yōu)閷€(gè)體的控制，在整個(gè)編隊(duì)系統(tǒng)中挑選一個(gè)或者多個(gè)領(lǐng)航員，由該領(lǐng)航員控制編隊(duì)系統(tǒng)的飛行。其他跟隨無人機(jī)實(shí)時(shí)獲得領(lǐng)航無人機(jī)的運(yùn)動(dòng)方向和與其之間的位置信息，通過減小與領(lǐng)航員之間的位置誤差，來完成不同的編隊(duì)隊(duì)形變換，編隊(duì)系統(tǒng)中的跟隨無人機(jī)并不需要進(jìn)行相互通信和自主決策。科研人員僅對領(lǐng)航無人機(jī)設(shè)定相應(yīng)的任務(wù)與策略，整個(gè)無人機(jī)編隊(duì)系統(tǒng)便可在領(lǐng)航無人機(jī)的引領(lǐng)下，完成設(shè)計(jì)者的任務(wù)要求，方法實(shí)現(xiàn)較為簡單。

圖2 領(lǐng)航員跟隨法中各無人機(jī)信息交互方式示意圖。

領(lǐng)航員跟隨策略最早用于機(jī)器人編隊(duì)協(xié)同控制。一些學(xué)者使用比例算法和比例—積分—微分算法，分別實(shí)現(xiàn)了領(lǐng)航員跟隨法編隊(duì)控制。另外的研究人員將該策略進(jìn)行大量改進(jìn)，融入現(xiàn)代控制方法，實(shí)現(xiàn)了更高效、更優(yōu)化的無人機(jī)編隊(duì)協(xié)同控制。針對該編隊(duì)方法，美國賓夕法尼亞大學(xué)通用機(jī)器人、自動(dòng)化、感知與認(rèn)知實(shí)驗(yàn)室（GRASP）團(tuán)隊(duì)提出了L—L和L—Ψ兩種模式，建立了基于該控制模型的無人機(jī)編隊(duì)控制圖，利用反饋線性化方法，設(shè)計(jì)編隊(duì)控制律并證明其漸近穩(wěn)定性，實(shí)現(xiàn)了無人機(jī)編隊(duì)任意隊(duì)形的切換，同時(shí)提出編隊(duì)穩(wěn)定性概念，分析該策略中的控制誤差在領(lǐng)航員和跟隨者之間傳輸，對編隊(duì)結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性產(chǎn)生的影響。其中，L—L法是控制領(lǐng)航員與跟隨者保持預(yù)設(shè)的角度和距離，L—Ψ法是控制領(lǐng)航員與各跟隨者保持預(yù)設(shè)的距離。

在飛行過程中，如果通信鏈路出現(xiàn)中斷等網(wǎng)絡(luò)故障，跟隨無人機(jī)可能會(huì)因跟蹤誤差較大，隨時(shí)發(fā)生掉隊(duì)現(xiàn)象。同時(shí)，由于整個(gè)編隊(duì)系統(tǒng)的魯棒性高度依賴于領(lǐng)航無人機(jī)的魯棒性，如果后者出現(xiàn)故障，很可能造成整個(gè)編隊(duì)的癱瘓。科研人員針對上述缺點(diǎn)進(jìn)行了大量改進(jìn)。有些學(xué)者采用反饋線性化法，實(shí)現(xiàn)了機(jī)器人編隊(duì)系統(tǒng)非完整約束的軌跡跟蹤；另外一些學(xué)者采用通信協(xié)議機(jī)制，實(shí)現(xiàn)了跟隨者的實(shí)時(shí)跟隨運(yùn)動(dòng)，還有學(xué)者采用動(dòng)態(tài)更換領(lǐng)航員的策略，解決了編隊(duì)系統(tǒng)對領(lǐng)航無人機(jī)過分依賴的問題。

取p=3 000,用模型(9)—(10)求解該問題,所得圖像如圖5所示。觀察圖4和圖5知,本文提出的模型可用于圖像恢復(fù)。

近年來，科研人員就領(lǐng)航員跟隨法開展了更廣泛的研究，如限制輸入的領(lǐng)航者跟隨策略、通信受阻下的領(lǐng)航者跟隨策略，以及領(lǐng)航者跟隨策略中的拓?fù)渥儞Q等研究。

（2）人工勢場法

人工勢場法將無人機(jī)的運(yùn)動(dòng)環(huán)境模擬成人工勢場，在該模擬勢場中，環(huán)境中的障礙物主要由斥力勢場表示，當(dāng)無人機(jī)與障礙物之間的距離逐漸縮小時(shí)，兩者間所產(chǎn)生的斥力會(huì)逐漸變大；而環(huán)境中的目標(biāo)點(diǎn)主要由引力勢場表示，當(dāng)無人機(jī)與目標(biāo)點(diǎn)間的距離逐漸縮小時(shí)，兩者之間產(chǎn)生的引力會(huì)逐漸變大。隨著無人機(jī)位置的變化，斥力與引力相互作用，無人機(jī)在合力作用下，將向勢能最小化的方向運(yùn)動(dòng)，從而形成期望隊(duì)形。

由此可見，人工勢場法即以人工勢場來代替無人機(jī)編隊(duì)的運(yùn)動(dòng)環(huán)境且依據(jù)預(yù)先設(shè)計(jì)的勢場函數(shù)表示無人機(jī)的相對運(yùn)動(dòng)關(guān)系。人工勢場法的關(guān)鍵研究內(nèi)容是，如何設(shè)計(jì)勢場函數(shù)與勢場環(huán)境。有學(xué)者選取合適的勢場函數(shù)，將系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和目標(biāo)相結(jié)合，采用分布式控制策略，開展了李雅普諾夫函數(shù)與圖論的理論研究，在勢場法的基礎(chǔ)上，保證了編隊(duì)系統(tǒng)的穩(wěn)定性和有效控制。

然而，以傳統(tǒng)人工勢場法開展無人機(jī)航跡規(guī)劃，容易出現(xiàn)局部極小點(diǎn)、受迫性碰撞及目標(biāo)點(diǎn)無法達(dá)到等情況，削弱了避障效果，而且不容易設(shè)計(jì)相應(yīng)的勢場函數(shù)。為解決這一技術(shù)難題，有學(xué)者對傳統(tǒng)人工勢場法進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化，通過分析無人機(jī)與目標(biāo)點(diǎn)之間的距離變化帶來的影響，創(chuàng)建新的斥力函數(shù)。當(dāng)兩者距離縮小時(shí)，斥力函數(shù)會(huì)逐漸縮小至零，確保目標(biāo)點(diǎn)能夠達(dá)到規(guī)定要求，避免了上述問題的出現(xiàn)。國外一些學(xué)者設(shè)計(jì)了一種新的控制方法來更加精確地構(gòu)造勢場函數(shù)，將構(gòu)造出來的勢場函數(shù)描述為導(dǎo)航函數(shù)，這樣函數(shù)中只存在一個(gè)極小值點(diǎn)，而且為全局最小值點(diǎn)。

（3）虛擬結(jié)構(gòu)法

虛擬結(jié)構(gòu)的控制方法是將無人機(jī)編隊(duì)隊(duì)形視為一種剛性虛擬結(jié)構(gòu)，每架無人機(jī)表示成該剛體上相對位置不變的一個(gè)虛擬節(jié)點(diǎn)。當(dāng)隊(duì)形變換時(shí)，無人機(jī)跟隨剛體上對應(yīng)的虛擬節(jié)點(diǎn)變換位置，無人機(jī)編隊(duì)系統(tǒng)協(xié)同控制問題因此轉(zhuǎn)化成一個(gè)簡單剛體在空間運(yùn)動(dòng)的控制問題，簡化了編隊(duì)系統(tǒng)的控制工作。由于剛體上的固定節(jié)點(diǎn)位置保持相對不變，各架無人機(jī)只需追隨固定節(jié)點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)，便可在編隊(duì)系統(tǒng)中保持不變的相對位置信息，從而取得較高的控制精度，確保編隊(duì)隊(duì)形不發(fā)生改變。

采用虛擬結(jié)構(gòu)法進(jìn)行編隊(duì)控制時(shí)，可以將編隊(duì)誤差作為反饋引入控制律設(shè)計(jì)，從而取得較高的控制精度。有學(xué)者首先對虛擬結(jié)構(gòu)的動(dòng)力模型、無人機(jī)運(yùn)動(dòng)與剛體運(yùn)動(dòng)的相對關(guān)系進(jìn)行定義。以虛擬剛體的運(yùn)動(dòng)方向和相對位置來決定編隊(duì)系統(tǒng)內(nèi)無人機(jī)的運(yùn)動(dòng)方向與相對位置，使無人機(jī)追隨剛體上固定節(jié)點(diǎn)運(yùn)動(dòng)，從而完成編隊(duì)隊(duì)形保持任務(wù)。另有學(xué)者引入編隊(duì)反饋控制來克服無人機(jī)編隊(duì)產(chǎn)生的擾動(dòng)對隊(duì)形控制的影響。一些國外學(xué)者設(shè)計(jì)了基于虛擬結(jié)構(gòu)法的空間飛行器編隊(duì)分散式控制框架。另有國外學(xué)者基于虛擬結(jié)構(gòu)法研究了三維空間中編隊(duì)飛行問題。在此基礎(chǔ)上，其他幾位國外學(xué)者結(jié)合同步控制器，設(shè)計(jì)了多無人機(jī)自動(dòng)編隊(duì)的駕駛儀結(jié)構(gòu)。

（4）基于行為法

圖3 有向圖和無向圖拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)示意圖。

基于行為的控制方法可以設(shè)計(jì)編隊(duì)系統(tǒng)中無人機(jī)各種子行為與編隊(duì)動(dòng)作之間的行為協(xié)調(diào)機(jī)制。該方法將無人機(jī)編隊(duì)的整體行為分解為多種子行為即簡單動(dòng)作，在已知外界環(huán)境的情況下，當(dāng)傳感器感知到障礙物時(shí)，無人機(jī)能夠避障，或根據(jù)遠(yuǎn)程指令形成一字形、圓形、直線形等隊(duì)形，形成內(nèi)部行為庫。當(dāng)無人機(jī)接收到行為變化信號(hào)，將執(zhí)行子行為庫中所對應(yīng)的行為模式，其他行為則可根據(jù)子行為進(jìn)行融合或者轉(zhuǎn)換。無人機(jī)編隊(duì)在實(shí)際飛行過程中，編隊(duì)系統(tǒng)內(nèi)部傳感信息或者其他行為的輸出，是無人機(jī)編隊(duì)中各節(jié)點(diǎn)的輸入，而各節(jié)點(diǎn)的輸出則發(fā)送至執(zhí)行器，以控制無人機(jī)的運(yùn)動(dòng)，或作為無人機(jī)群其他行為的輸入。其中，交互信息主要包括編隊(duì)系統(tǒng)中其他無人機(jī)的姿態(tài)、位置、速度和機(jī)間的相對位置等信息。然后選擇一個(gè)合適的行為機(jī)制來融合子行為，計(jì)算出無人機(jī)編隊(duì)的整體行為輸出，控制各無人機(jī)做出相應(yīng)的行為動(dòng)作。而將各子行為進(jìn)行融合，作為下一步運(yùn)動(dòng)指令輸出的方法，主要有3種。

①加權(quán)平均法

將每個(gè)基本行為的權(quán)重系數(shù)大小與無人機(jī)行為的重要性相關(guān)聯(lián)，即對基本行為的最終向量輸出進(jìn)行矢量求和運(yùn)算，再進(jìn)行歸一化處理，得到無人機(jī)的最終行為輸出。

②行為抑制法

按照設(shè)計(jì)規(guī)則，對已定義的基本行為進(jìn)行權(quán)重高低區(qū)分，根據(jù)等級的高低來輸出最終行為。

③模糊邏輯法

根據(jù)設(shè)計(jì)者建立的模糊規(guī)則，對所定義的行為進(jìn)行綜合處理，將綜合處理后的行為作為無人機(jī)的最終行為輸出。該方法類似于加權(quán)平均法，其難點(diǎn)在于，模糊數(shù)據(jù)的定義、模糊規(guī)則和模糊庫的建立。有學(xué)者在研究機(jī)器人路徑規(guī)劃時(shí)，基于模糊邏輯法構(gòu)建了一個(gè)由避障行為、目標(biāo)導(dǎo)向行為、模糊行為組成的三層控制器構(gòu)架，提高整個(gè)系統(tǒng)的魯棒性和實(shí)時(shí)性。

采用基于行為的方法對編隊(duì)隊(duì)形進(jìn)行控制，可使編隊(duì)系統(tǒng)內(nèi)的無人機(jī)在飛行過程中，實(shí)時(shí)獲得隊(duì)形的反饋信息。各無人機(jī)收到反饋信息并進(jìn)行判斷，進(jìn)而實(shí)時(shí)控制與調(diào)整行為。編隊(duì)系統(tǒng)中的每架無人機(jī)都可以獨(dú)立完成行為決策與轉(zhuǎn)換，具有良好的擴(kuò)展性，且不易受編隊(duì)規(guī)模的影響。但是，當(dāng)對所定義的幾種基本行為進(jìn)行融合時(shí)，存在不確定性，一般無法明確地定義群體行為。用數(shù)學(xué)方法來定量描述和分析編隊(duì)的穩(wěn)定性和收斂速度等諸多特性，也較為困難。

（5）基于圖論法

一般無人機(jī)編隊(duì)系統(tǒng)具有規(guī)模大、通信和控制結(jié)構(gòu)分散等特點(diǎn)，而且各無人機(jī)間存在相互關(guān)聯(lián)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。因此，可以將無人機(jī)編隊(duì)系統(tǒng)視為一個(gè)采用有向圖和無向圖表示其網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)。設(shè)圖為一個(gè)二元組∈（A，B），圖的各節(jié)點(diǎn)i∈A用來表示各無人機(jī)，邊（i，j）∈B表示各無人機(jī)間的關(guān)聯(lián)或約束拓?fù)潢P(guān)系，如感知、通信或控制連接等。有向圖由一個(gè)節(jié)點(diǎn)集A和一個(gè)邊集B組成，其中每一條有向邊都是兩個(gè)不同節(jié)點(diǎn)之間的一個(gè)有序偶；而無向圖中各節(jié)點(diǎn)之間可以互相獲取信息。

有向圖和無向圖均可用來設(shè)計(jì)無人機(jī)編隊(duì)隊(duì)形與隊(duì)形的控制策略。例如，一些學(xué)者采用基于組合圖論的方法，設(shè)計(jì)一種使所有邊的權(quán)值總和最小的圖，獲得唯一確定的編隊(duì)隊(duì)形?；趫D論法，在編隊(duì)控制中常用到圖的鄰接矩陣和拉普拉斯矩陣等概念。根據(jù)圖的拉普拉斯矩陣，可以設(shè)計(jì)局部、分布式且可擴(kuò)展的無人機(jī)編隊(duì)結(jié)構(gòu)控制律，同時(shí)利用拉普拉斯矩陣的特征值，證明該控制律的穩(wěn)定性。有學(xué)者表示，若無人機(jī)的局部控制器穩(wěn)定，則隊(duì)形的穩(wěn)定性取決于信息流的穩(wěn)定性，圖的拉普拉斯矩陣可建立隊(duì)形的穩(wěn)定性與通信網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)之間的關(guān)系。另有學(xué)者計(jì)算了圖的拉普拉斯矩陣的最大和最小特征值，分析了穩(wěn)定性編隊(duì)的收斂速率。

無人機(jī)編隊(duì)的控制技術(shù)研究仍在持續(xù)深入發(fā)展。為克服上述各種方法的缺點(diǎn)，人們提出，將上述幾種方法融合，以改進(jìn)算法，取長補(bǔ)短。例如，一些學(xué)者提出了一種包含領(lǐng)航員跟隨法、基于行為法和虛擬結(jié)構(gòu)法的策略，來解決無人機(jī)編隊(duì)協(xié)同控制問題。另有學(xué)者使用從理想隊(duì)形結(jié)構(gòu)約束中獲得的勢場函數(shù)，設(shè)計(jì)了保證隊(duì)形穩(wěn)定的控制器。其他一些學(xué)者根據(jù)勢場函數(shù)理論，利用李雅普洛夫函數(shù)研究無人機(jī)編隊(duì)的協(xié)同控制技術(shù)。還有學(xué)者從基于圖論法出發(fā)，提出了領(lǐng)航員跟隨的穩(wěn)定性概念。

編隊(duì)一致性控制技術(shù)

當(dāng)多架無人機(jī)對所關(guān)心的變量取值達(dá)成共識(shí)時(shí)，就稱其已達(dá)到一致。信息一致性將保證按一定網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣粨Q信息的無人機(jī)，與協(xié)同任務(wù)的關(guān)鍵信息達(dá)成一致意見。為了實(shí)現(xiàn)信息一致，無人機(jī)機(jī)群交互信息中必須擁有一個(gè)各無人機(jī)共同關(guān)心的變量，稱為信息狀態(tài)。此外，還需要設(shè)計(jì)一個(gè)用于無人機(jī)間交互、使各信息狀態(tài)達(dá)成一致的編隊(duì)協(xié)作變量，如編隊(duì)的中心位置、隊(duì)形、編隊(duì)集結(jié)時(shí)間、監(jiān)控區(qū)域的大小、無人機(jī)編隊(duì)的運(yùn)動(dòng)方向等信息，各無人機(jī)基于相鄰無人機(jī)的信息狀態(tài)，適時(shí)更新自己的狀態(tài)信息?？蒲腥藛T基于分布式協(xié)同控制構(gòu)架，對一致性算法進(jìn)行了廣泛研究。有學(xué)者提出了平面一階離散模型，并對無人機(jī)運(yùn)動(dòng)方向的一致性問題進(jìn)行研究，邁出了研究工作的第一步。另有學(xué)者給出一種具有非線性和時(shí)滯特性的一致性判據(jù)，并提出一種基于一致性控制技術(shù)的無人機(jī)編隊(duì)保持算法和編隊(duì)重構(gòu)策略。還有一些學(xué)者將一致性控制算法與防撞算法相結(jié)合，有效解決了編隊(duì)中無人機(jī)的碰撞現(xiàn)象。

在無人機(jī)編隊(duì)飛行一致性控制研究中，收斂速度是評估該控制算法的重要指標(biāo)。因此，研究控制時(shí)域內(nèi)或有限時(shí)間收斂一致性關(guān)鍵技術(shù)，可為無人機(jī)協(xié)同控制技術(shù)研究奠定基礎(chǔ)。有學(xué)者設(shè)計(jì)了一個(gè)李雅普諾夫函數(shù)，為編隊(duì)中有任意初始條件的無人機(jī)構(gòu)建了全局非線性一致性協(xié)議，使其能在有限的時(shí)間內(nèi)獲得一致性。有學(xué)者將能使一階系統(tǒng)在有限時(shí)間內(nèi)達(dá)到一致的分布式控制協(xié)議，擴(kuò)展應(yīng)用到無人機(jī)編隊(duì)協(xié)同控制。另有學(xué)者分別研究了無領(lǐng)航無人機(jī)和有領(lǐng)航無人機(jī)的非線性無人機(jī)編隊(duì)有向圖結(jié)構(gòu)下的一致性問題。其他學(xué)者根據(jù)滑模變結(jié)構(gòu)理論，研究了有限時(shí)間跟蹤一致性問題，該方法對輸入擾動(dòng)具有魯棒性。

編隊(duì)最優(yōu)控制技術(shù)

圖4 采用最優(yōu)控制的方法規(guī)劃無人機(jī)編隊(duì)路徑。

若要得到較精確的隊(duì)形保持控制，無論采用哪種控制策略，都需要對無人機(jī)隊(duì)形誤差進(jìn)行補(bǔ)償控制。無人機(jī)編隊(duì)系統(tǒng)進(jìn)行航線規(guī)劃時(shí)，通常以一個(gè)行為目標(biāo)來規(guī)劃運(yùn)動(dòng)方式，可用目標(biāo)函數(shù)表示該行為目標(biāo)。因此，采用最優(yōu)控制的方法設(shè)計(jì)控制器，是目前的研究熱點(diǎn)。最優(yōu)控制的研究方法通常有線性二次調(diào)節(jié)法（LQR）、模型預(yù)測控制法（MPC）、微分博弈法（Differential Games ）、自適應(yīng)動(dòng)態(tài)規(guī)劃法（ADP）等算法。在以上方法中，線性二次調(diào)節(jié)法為離線算法，適用于線性系統(tǒng)；模型預(yù)測控制法為在線算法，需連續(xù)采樣并實(shí)時(shí)預(yù)測；微分博弈法為博弈論與最優(yōu)控制法的結(jié)合，會(huì)引入“維數(shù)災(zāi)難”問題；自適應(yīng)動(dòng)態(tài)規(guī)劃法是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法，逼近動(dòng)態(tài)規(guī)劃中的性能指標(biāo)函數(shù)最優(yōu)值。目前，人們將這幾種方法進(jìn)行組合，得到各種先進(jìn)組合控制算法，以解決無人機(jī)編隊(duì)協(xié)同飛行的一致性問題。有學(xué)者將自適應(yīng)動(dòng)態(tài)規(guī)劃法與微分博弈法相結(jié)合，解決了一般線性多智能體系統(tǒng)的最優(yōu)一致性控制問題。另有學(xué)者通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)近似系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)方程，利用本機(jī)與其他無人機(jī)之間的相對狀態(tài)信息，為各無人機(jī)設(shè)計(jì)了自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器，以完成編隊(duì)動(dòng)作控制。還有學(xué)者應(yīng)用自適應(yīng)方法，對帶有不確定性的非線性網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的同步問題展開研究。

編隊(duì)協(xié)同控制技術(shù)發(fā)展趨勢

無人機(jī)編隊(duì)運(yùn)用人工智能技術(shù)進(jìn)行協(xié)同控制，取得了豐碩成果。然而，協(xié)同控制技術(shù)未來發(fā)展須要結(jié)合工程實(shí)踐。無人機(jī)編隊(duì)協(xié)同控制技術(shù)主要有四個(gè)發(fā)展方向。

（1）密集編隊(duì)避障與飛行控制技術(shù)

密集編隊(duì)中的無人機(jī)一旦發(fā)生碰撞，將會(huì)產(chǎn)生鏈?zhǔn)叫?yīng)，降低任務(wù)成功率。由于編隊(duì)中各無人機(jī)間距較小，若其中一架無人機(jī)發(fā)生碰撞，相鄰無人機(jī)會(huì)因斥力而機(jī)動(dòng)規(guī)避，直接縮短了與各無人機(jī)的間距，同時(shí)其他無人機(jī)也做出規(guī)避機(jī)動(dòng)，有可能碰到相鄰無人機(jī)，甚至發(fā)生碰撞。這種連鎖反應(yīng)就像鏈?zhǔn)椒磻?yīng)一樣，或稱為鏈?zhǔn)叫?yīng)，最終導(dǎo)致無人機(jī)編隊(duì)無法使用。在無人機(jī)編隊(duì)飛行過程中，一方面各種干擾不可避免，另一方面無人機(jī)編隊(duì)需在較短時(shí)間內(nèi)做出編隊(duì)拆分、編隊(duì)形成等行為。由此可見，避障與控制算法面臨的挑戰(zhàn)是，如何確定無人機(jī)周圍可機(jī)動(dòng)的空間范圍，以及在機(jī)動(dòng)空間不夠的情況下，如何中斷鏈?zhǔn)椒磻?yīng)。目前，鳥類透光避障原理模型已被廣泛應(yīng)用至密集編隊(duì)避障和控制，但對于靜止和運(yùn)動(dòng)障礙的規(guī)避技術(shù)，尚未得到充分研究。為解決密集編隊(duì)避障和控制問題，科研人員一般采用網(wǎng)絡(luò)分隔法、協(xié)同避障法、透光性避障法，并將其融入應(yīng)用，有必要借助這三種方法的優(yōu)勢，有效提升避障和控制技術(shù)水平。

（2）三維空間中的編隊(duì)協(xié)同控制技術(shù)

現(xiàn)有無人機(jī)編隊(duì)控制通常將無人機(jī)看作是二維平面編隊(duì)隊(duì)形內(nèi)的各個(gè)節(jié)點(diǎn)，二維平面上的編隊(duì)問題實(shí)際上只是三維空間中的一個(gè)描述特例，各無人機(jī)剛體運(yùn)動(dòng)如轉(zhuǎn)動(dòng)和移動(dòng)、在三維空間中的相對位置與飛行方向均可在三維空間及其子空間中描述。而六自由度三維空間中的編隊(duì)控制，還需考慮研究較少、難度較大，待解決的問題，如三維空間圖論的研究和三維空間編隊(duì)控制律設(shè)計(jì)兩部分。由于現(xiàn)有圖論中的很多基礎(chǔ)性定理，例如拉曼定理和亨內(nèi)伯格序列等僅基于二維空間，無法在三維空間中直接應(yīng)用。目前，科研人員已采用三維空間位置和方向解耦控制法、齊次變換矩陣法、李群抽象法、對偶四元數(shù)法等現(xiàn)有三維空間無人機(jī)編隊(duì)控制方法。未來的工作重點(diǎn)是，基于不同拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、不同動(dòng)力學(xué)模型、不同外部擾動(dòng)設(shè)計(jì)編隊(duì)控制律，實(shí)現(xiàn)三維空間中的無人機(jī)編隊(duì)控制。

（3）通信拒止條件下編隊(duì)協(xié)同控制技術(shù)

在復(fù)雜的實(shí)際作戰(zhàn)環(huán)境下，無人機(jī)編隊(duì)的通信網(wǎng)絡(luò)通常出現(xiàn)中斷、時(shí)延、帶寬受限等情況。因此，通信拒止條件下的無人機(jī)編隊(duì)協(xié)同控制問題亟待解決。目前，首先須要研究在通信鏈路損毀時(shí)具有一定魯棒性的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、通信拒止條件下編隊(duì)控制律設(shè)計(jì)以及編隊(duì)底層通信協(xié)議設(shè)計(jì)等內(nèi)容；其次，現(xiàn)有無人機(jī)編隊(duì)通常假設(shè)單個(gè)節(jié)點(diǎn)可實(shí)時(shí)獲取其需要的所有外部信息，但實(shí)際上機(jī)載傳感器的感知能力有限，且感知的信息常帶有噪聲和具有時(shí)延，導(dǎo)致難以精確獲取其他無人機(jī)的相對位置與速度。因此，科研人員可對通信拒止約束的編隊(duì)協(xié)同控制問題，或無需速度測量的編隊(duì)控制問題，或具有時(shí)延和噪音的編隊(duì)控制問題等內(nèi)容展開研究。

（4）有人機(jī)/無人機(jī)協(xié)同控制技術(shù)

有人機(jī)/無人機(jī)編隊(duì)協(xié)同控制是指對有人機(jī)和無人機(jī)組成的編隊(duì)系統(tǒng)進(jìn)行控制，使二者相互支援、能力互補(bǔ)。有人機(jī)發(fā)揮遠(yuǎn)程探測和指控作用，無人機(jī)具備良好的自主性，能攜帶任務(wù)載荷，執(zhí)行偵察、攻擊、護(hù)航等任務(wù)。受智能化控制技術(shù)水平的制約，無人機(jī)仍無法完全替代人對戰(zhàn)場態(tài)勢做出決策，有人機(jī)/無人機(jī)編隊(duì)協(xié)同控制技術(shù)研究迫在眉睫。有人機(jī)/無人機(jī)編隊(duì)協(xié)同控制需要綜合運(yùn)用智能系統(tǒng)技術(shù)與平臺(tái)控制技術(shù)，涉及自動(dòng)控制技術(shù)、人工智能技術(shù)、通信技術(shù)、運(yùn)籌學(xué)、信息論、系統(tǒng)論等眾多技術(shù)和學(xué)科。同時(shí)，需建立面向復(fù)雜動(dòng)態(tài)戰(zhàn)場環(huán)境的有人機(jī)/無人機(jī)協(xié)同控制體系，基于該體系研究人機(jī)協(xié)同和多機(jī)協(xié)同的基礎(chǔ)理論算法，解決人機(jī)系統(tǒng)能力匹配問題，在對抗條件下對意外和不確定性事件進(jìn)行快速響應(yīng)，實(shí)時(shí)規(guī)劃任務(wù)航線，實(shí)現(xiàn)有人機(jī)/無人機(jī)協(xié)同行為，取得“1 + 1 ＞2”的協(xié)同作戰(zhàn)效能。

圖5 在信號(hào)受干擾的環(huán)境下，無人機(jī)編隊(duì)偵察地面目標(biāo)示意圖。

隨著相關(guān)學(xué)科和技術(shù)的發(fā)展，以及科研人員不斷對無人機(jī)控制方法進(jìn)行深度挖掘，必將給行業(yè)發(fā)展帶來顛覆性改變。