基于領(lǐng)機(jī)狀態(tài)估計(jì)的多無人機(jī)耦合協(xié)同編隊(duì)控制

劉澤群，周軍，郭宗易，郭建國(guó)

（西北工業(yè)大學(xué) 精確制導(dǎo)與控制研究所，陜西，西安 710072）

隨著無人機(jī)編隊(duì)近年來的發(fā)展，在民用和軍用領(lǐng)域都發(fā)揮著獨(dú)特而不可替代的作用[1].編隊(duì)控制方法按控制形式可分為分散控制、集中控制和分布控制，分布式編隊(duì)控制以其較低的通信負(fù)擔(dān)和清晰的邏輯關(guān)系，在學(xué)術(shù)和工程上都有其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)[2?4].

分布式協(xié)同控制的目標(biāo)通常以一致性條件的形式來描述，這些條件必須由無人機(jī)使用本地和分布式反饋控制來實(shí)現(xiàn).通常無人機(jī)將以動(dòng)態(tài)節(jié)點(diǎn)建模，即以狀態(tài)空間模型[5?7]或二階積分模型[8?10]來研究一致性，分布式狀態(tài)反饋控制設(shè)計(jì)是為了實(shí)現(xiàn)狀態(tài)一致性而開發(fā)的，而輸出反饋控制設(shè)計(jì)可以根據(jù)分離原理，通過分布式狀態(tài)估計(jì)來解決.

傳統(tǒng)一致性控制問題[11]要求所有節(jié)點(diǎn)都收斂至一個(gè)未被規(guī)定的共同值，這限制了閉環(huán)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)，而采用領(lǐng)導(dǎo)?跟隨方式[12?13]的分布式編隊(duì)控制，其一致性問題允許所有節(jié)點(diǎn)跟蹤所需的領(lǐng)機(jī)節(jié)點(diǎn)軌跡.HONG 等[12]基于領(lǐng)導(dǎo)?跟隨編隊(duì)方式提出一種可變互聯(lián)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的一致性控制方法.REN 等[13]提出了領(lǐng)導(dǎo)者高階一致性的概念并應(yīng)用于鳥類集群行為仿真.然而，分布式控制所面臨的最大挑戰(zhàn)是跟隨者無法獲取領(lǐng)機(jī)的狀態(tài).

為解決這一問題，分布式觀測(cè)器應(yīng)運(yùn)而生.在線性模型的基礎(chǔ)上，分布式觀測(cè)器方法被廣泛用于使所有跟隨者獲得關(guān)于領(lǐng)機(jī)的信息[14?17].CAI 等[14]提出了一種利用自適應(yīng)分布式觀測(cè)器的分布式控制方案，綜合了自適應(yīng)狀態(tài)反饋和自適應(yīng)測(cè)量輸出反饋控制器以解決一致性輸出調(diào)節(jié)問題.PERRUQUETTI等[15]設(shè)計(jì)了一種非線性系統(tǒng)的有限時(shí)間觀測(cè)器并應(yīng)用于基于有限時(shí)間同步和雙通道的安全數(shù)據(jù)傳輸.LIANG 等[16]通過自適應(yīng)分布式觀測(cè)器方法，解決了有外部干擾的非同一網(wǎng)絡(luò)的遏制控制問題.SU 等[17]考慮線性多智能體系統(tǒng)的協(xié)同輸出調(diào)節(jié)問題，通過設(shè)計(jì)分布式觀測(cè)器解決了領(lǐng)導(dǎo)?跟隨的一致性問題.因此，觀測(cè)器是利用時(shí)變編隊(duì)協(xié)議，在每個(gè)節(jié)點(diǎn)上設(shè)計(jì)了分布式觀測(cè)器估計(jì)領(lǐng)機(jī)節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)[18?19].

然而在上述觀測(cè)器框架設(shè)計(jì)中，觀測(cè)器是通過通信網(wǎng)絡(luò)耦合的，而控制器則是完全解耦的，即每個(gè)跟隨者節(jié)點(diǎn)只關(guān)注自己的跟蹤任務(wù)而不考慮其鄰機(jī)的信息.盡管這種控制結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單易于實(shí)現(xiàn)，但會(huì)導(dǎo)致不同的跟隨者節(jié)點(diǎn)各自獨(dú)立地跟蹤領(lǐng)機(jī)節(jié)點(diǎn)，各個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的快慢無法協(xié)調(diào)；另一方面，相鄰節(jié)點(diǎn)相對(duì)狀態(tài)比單獨(dú)狀態(tài)反饋能更精確地測(cè)量，沒有編隊(duì)其他節(jié)點(diǎn)的相對(duì)狀態(tài)測(cè)量可能會(huì)導(dǎo)致一致性誤差的產(chǎn)生.

基于此，本文旨在提出一種基于領(lǐng)機(jī)狀態(tài)估計(jì)的多無人機(jī)耦合協(xié)同編隊(duì)控制方法，它不僅解決了對(duì)領(lǐng)機(jī)的狀態(tài)估計(jì)，而且考慮了無人機(jī)編隊(duì)之間的耦合并應(yīng)用到軌跡控制中，仿真結(jié)果證明了提出控制方法的有效性.

1 模型及問題描述

1.1 無人機(jī)建模

為了描述無人機(jī)的運(yùn)動(dòng)軌跡，定義無人機(jī)位置矢 量 為pi=[xi yi hi]T，式 中xi，yi和hi分 別 表 示 編 隊(duì) 中第i架無人機(jī)在地軸系O?XYZ的三軸坐標(biāo)，其無人機(jī)模型可以表示為

式中：vi為 無人機(jī)的速度；γi和 χi分別為無人機(jī)的爬升角和航跡方位角.假設(shè)發(fā)動(dòng)機(jī)安裝角和無人機(jī)側(cè)滑角 β均為0，即推力矢量與速度矢量重合，則vi、γi和 χi可以表示為

式中：Li，Ti和Di分別為無人機(jī)的升力、推力和阻力；μi為 無人機(jī)的航跡傾斜角；mi和g是無人機(jī)的質(zhì)量和重力加速度.

結(jié)合式(1)和式(2)，可以得到

式中：控制變量 υi表示為

狀態(tài)矩陣

為了便于控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)，定義中間狀態(tài)變量νi=p˙ ，式(3)可以轉(zhuǎn)換為

控制輸入ui可以表示為

其狀態(tài)空間的形式可以表示為

1.2 問題描述

采用領(lǐng)導(dǎo)?跟隨方式的編隊(duì)控制方式，傳統(tǒng)的通信方式如圖1 所示，需要編隊(duì)中任意一架跟隨機(jī)具備獲取領(lǐng)機(jī)信息的能力，基于領(lǐng)機(jī)與跟隨機(jī)的相對(duì)位置，通過控制算法完成編隊(duì)隊(duì)形和軌跡的控制.然而在實(shí)際飛行中，傳統(tǒng)通信存在較多問題.一方面，多架無人機(jī)通過網(wǎng)絡(luò)獲取領(lǐng)機(jī)的信息，會(huì)使通信負(fù)載增加，同時(shí)會(huì)造成較大的延遲，影響協(xié)同控制的準(zhǔn)確性；另一方面，當(dāng)編隊(duì)中某架無人機(jī)無法獲得領(lǐng)機(jī)信息時(shí)，會(huì)脫離編隊(duì)導(dǎo)致協(xié)同任務(wù)失敗.基于上述情況，本文研究了一種領(lǐng)機(jī)狀態(tài)估計(jì)的方法，通過對(duì)編隊(duì)中每架無人機(jī)建立領(lǐng)機(jī)狀態(tài)觀測(cè)器，實(shí)現(xiàn)對(duì)領(lǐng)機(jī)狀態(tài)的實(shí)時(shí)估計(jì)，具體結(jié)構(gòu)見圖2.

圖1 傳統(tǒng)領(lǐng)機(jī)通信方式Fig.1 Traditional leader communication method

圖2 領(lǐng)機(jī)狀態(tài)估計(jì)通信方式Fig.2 Leader-state estimation communication method

這種領(lǐng)機(jī)信息的獲取方式能夠有效減少通信載荷的負(fù)載，當(dāng)通信網(wǎng)絡(luò)突發(fā)編隊(duì)成員故障時(shí)，多架無人機(jī)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淙哂嗟奶匦阅軌蛲ㄟ^其他鄰機(jī)的信息對(duì)領(lǐng)機(jī)的信息進(jìn)行觀測(cè).

傳統(tǒng)無人機(jī)的協(xié)同編隊(duì)控制，如圖3 所示，主要是以個(gè)體為目標(biāo)控制單架無人機(jī)位置、速度等參數(shù)作為反饋，以實(shí)現(xiàn)隊(duì)形保持、編隊(duì)軌跡跟蹤等任務(wù).上述編隊(duì)控制方法中單架無人機(jī)都是各自獨(dú)立的跟蹤領(lǐng)機(jī)，導(dǎo)致各成員間收斂快慢無法協(xié)同，各無人機(jī)在軌跡規(guī)劃過程中難以兼顧其他成員.因此本文研究了一種多無人機(jī)耦合的協(xié)同控制方法，如圖4 所示，考慮在單架無人機(jī)實(shí)現(xiàn)軌跡控制的同時(shí)，保證無人機(jī)之間的耦合對(duì)編隊(duì)控制產(chǎn)生有益影響，提升動(dòng)態(tài)性能.

圖3 傳統(tǒng)編隊(duì)控制結(jié)構(gòu)Fig.3 Traditional formation control structure

圖4 考慮耦合的編隊(duì)控制結(jié)構(gòu)Fig.4 Coupled cooperative formation control structure

綜上所述，本文將考慮解決以下問題：第一，需要設(shè)計(jì)領(lǐng)機(jī)狀態(tài)觀測(cè)器對(duì)領(lǐng)機(jī)狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)估計(jì)；第二，協(xié)同編隊(duì)控制應(yīng)該考慮多無人機(jī)耦合.

2 領(lǐng)機(jī)狀態(tài)估計(jì)的協(xié)同控制方法

針對(duì)前文提出的領(lǐng)機(jī)信息獲取方式的問題，本節(jié)將開展領(lǐng)機(jī)狀態(tài)估計(jì)觀測(cè)器的研究，并用傳統(tǒng)軌跡控制的方法給出基于領(lǐng)機(jī)狀態(tài)估計(jì)的協(xié)同控制方法.考慮多無人機(jī)之間的通信策略，首先通過加權(quán)有向圖建立通信拓?fù)?

本文的編隊(duì)采用領(lǐng)導(dǎo)?跟隨的編隊(duì)模式，即協(xié)同控制任務(wù)是將每架無人機(jī)的狀態(tài)軌跡xi調(diào)節(jié)到期望隊(duì)形的理想軌跡

即

為了解決當(dāng)編隊(duì)中某無人機(jī)無法獲得領(lǐng)機(jī)狀態(tài)信息x0而導(dǎo)致協(xié)同控制無法完成時(shí)，本文引用了領(lǐng)機(jī)狀態(tài)觀測(cè)估計(jì)的方法，與軌跡控制共同完成協(xié)同編隊(duì).因此，設(shè)計(jì)各無人機(jī)的領(lǐng)機(jī)狀態(tài)觀測(cè)器為

該領(lǐng)機(jī)狀態(tài)觀測(cè)器的控制方法如下[18]

當(dāng)編隊(duì)中各跟隨無人機(jī)通過領(lǐng)機(jī)狀態(tài)觀測(cè)器獲得領(lǐng)機(jī)狀態(tài)后，需要通過軌跡控制實(shí)現(xiàn)協(xié)同編隊(duì).定義 ρi為 第i架無人機(jī)自身狀態(tài)之間和領(lǐng)機(jī)觀測(cè)器與期望隊(duì)形的誤差，表示為

傳統(tǒng)的協(xié)同軌跡控制算法[6]，設(shè)計(jì)編隊(duì)中各無人機(jī)滿足期望隊(duì)形的協(xié)同控制如下

式中：F∈Rm×n為控制反饋矩陣；>0 為第i架無人機(jī)的反饋增益.

為了驗(yàn)證控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性，對(duì)式(7)進(jìn)行求導(dǎo)，并帶入式(8)和式(7)，可以得到領(lǐng)機(jī)狀態(tài)估計(jì)的協(xié)同控制器的閉環(huán)傳遞函數(shù)為

易知通過調(diào)節(jié)增益，必能使得A?Kiu BF滿足赫爾維茨穩(wěn)定性判據(jù)，進(jìn)而保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性.因此通過式(5)和式(8)，能夠?qū)崿F(xiàn)各無人機(jī)的協(xié)同編隊(duì)控制.

由式(8)易知編隊(duì)中各無人機(jī)都是單獨(dú)設(shè)計(jì)的，因此上述設(shè)計(jì)的協(xié)同編隊(duì)控制器未考慮多無人機(jī)耦合.下面將結(jié)合多無人機(jī)編隊(duì)的耦合，對(duì)編隊(duì)軌跡協(xié)同控制進(jìn)行設(shè)計(jì).

3 考慮耦合的領(lǐng)機(jī)狀態(tài)估計(jì)協(xié)同控制方法

本章將基于前文設(shè)計(jì)的領(lǐng)機(jī)狀態(tài)觀測(cè)器，對(duì)考慮多無人機(jī)耦合的協(xié)同軌跡控制開展研究.首先給出引入耦合權(quán)重的協(xié)同軌跡控制方法，分析耦合對(duì)閉環(huán)系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響，最后證明控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性.

3.1 考慮耦合的協(xié)同編隊(duì)控制

首先引入無人機(jī)編隊(duì)拓?fù)鋱D的耦合權(quán)重aij，設(shè)計(jì)協(xié)同編隊(duì)控制器.

定理1 定義無人機(jī)編隊(duì)各子系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)模型為式(4)，領(lǐng)機(jī)狀態(tài)觀測(cè)器定義為式(5)，無人機(jī)通信網(wǎng)絡(luò)拓?fù)銰(V,ε)有向連接，設(shè)計(jì)考慮耦合權(quán)重的協(xié)同編隊(duì)控制方法(10)，實(shí)現(xiàn)考慮多無人機(jī)耦合的滿足期望隊(duì)形的協(xié)同控制.

為了證明協(xié)同編隊(duì)控制設(shè)計(jì)的穩(wěn)定性，定義編隊(duì)中無人機(jī)軌跡誤差 σi=xi?x0?fi，通過建立關(guān)于狀態(tài)量 σ的閉環(huán)傳遞函數(shù)進(jìn)行穩(wěn)定性分析.首先結(jié)合式(4)、式(5)和式(10)，可以得到無人機(jī)編隊(duì)中各子系統(tǒng)的閉環(huán)系統(tǒng)為

基于上述分析，得到式(13)為編隊(duì)考慮耦合的無人機(jī)軌跡控制的閉環(huán)傳遞函數(shù)，本文將以此分析控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性.

在開展穩(wěn)定性分析之前，需基于閉環(huán)系統(tǒng)(13)對(duì)耦合增益分析對(duì)閉環(huán)系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響.本文研究耦合問題本質(zhì)上是通信拓?fù)渚仃嚕瘩詈显鲆婢仃嚕│头答佋鲆婢仃?Θ 對(duì)系統(tǒng)的作用關(guān)系，易知矩陣Π =Θ?Λ是產(chǎn)生耦合的主要因素.因此將基于閉環(huán)系統(tǒng)(13)分析耦合對(duì)系統(tǒng)的影響.

為了便于分析，不失一般性地假設(shè)系統(tǒng)(13)為簡(jiǎn)單的二階線性系統(tǒng)，即

若不考慮耦合，即a11=a12=0，式(16)可以轉(zhuǎn)換為

式中：K1u為控制系統(tǒng)增益，良好的控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)能夠保證系統(tǒng)收斂，因此可以得到x11?b11K1u<0，易知李雅普諾夫方程求導(dǎo)V˙的第一項(xiàng)必然小于0，即

3.2 穩(wěn)定性證明

上章節(jié)中，定理1 設(shè)計(jì)了滿足期望隊(duì)形的耦合協(xié)同控制，為了對(duì)閉環(huán)系統(tǒng)(13)進(jìn)行穩(wěn)定性證明，首先引入引理如下.

引理1[20]對(duì)于系統(tǒng)

假設(shè)系統(tǒng)可控，反饋矩陣為

為了方便分析，不失一般性地選擇k=1.

將矩陣 Ψ帶入系統(tǒng)(13)，可以得到新的閉環(huán)系統(tǒng)為

4 仿真結(jié)果

為了驗(yàn)證本文設(shè)計(jì)的基于領(lǐng)機(jī)狀態(tài)估計(jì)的多無人機(jī)耦合協(xié)同編隊(duì)控制器的有效性，設(shè)計(jì)了一架領(lǐng)機(jī)（UAV0）和5 架跟隨機(jī)（UAV1～UAV5）的無人機(jī)編隊(duì)飛行場(chǎng)景，采用如圖5 菱形隊(duì)形進(jìn)行編隊(duì)，相對(duì)關(guān)系如表1 所示.無人機(jī)編隊(duì)通信拓?fù)鋱D采用有向連接的形式如圖6 所示.

表1 無人機(jī)編隊(duì)期望隊(duì)形相對(duì)關(guān)系Tab.1 The relative relationship of UAV expectations formation

圖5 無人機(jī)編隊(duì)期望隊(duì)形Fig.5 The UAV desired formation

圖6 無人機(jī)編隊(duì)通信拓?fù)銯ig.6 UAV formation communication topology

由圖6 可知無人機(jī)編隊(duì)中跟隨機(jī)UAV1 能和領(lǐng)機(jī)UAV0 信息進(jìn)行交互，因此，gi=1，g2=g3=g4=g5=0.根據(jù)圖中跟隨機(jī)的拓?fù)潢P(guān)系，耦合增益矩陣 Λ可以表示為

無人機(jī)編隊(duì)初始位置如表2 所示.

表2 無人機(jī)編隊(duì)初始位置Tab.2 The initial position of UAV formation

4.1 領(lǐng)機(jī)狀態(tài)估計(jì)的仿真結(jié)果及分析

無人機(jī)編隊(duì)領(lǐng)機(jī)真實(shí)狀態(tài)和觀測(cè)器估計(jì)狀態(tài)的仿真結(jié)果如圖7～圖12 所示.由圖可以看出，各架無人機(jī)的領(lǐng)機(jī)狀態(tài)觀測(cè)器，在初始條件為0 的情況下，在3 s 內(nèi)均能準(zhǔn)確地跟蹤領(lǐng)機(jī)的真實(shí)狀態(tài)，響應(yīng)速度較快且誤差較小，證明了本文設(shè)計(jì)領(lǐng)機(jī)狀態(tài)觀測(cè)器的有效性.

圖7 編隊(duì)各無人機(jī)狀態(tài)量x 的領(lǐng)機(jī)狀態(tài)估計(jì)結(jié)果Fig.7 The result of leader-state estimation for each UAV state x

圖8 編隊(duì)各無人機(jī)狀態(tài)量 y 的領(lǐng)機(jī)狀態(tài)估計(jì)結(jié)果Fig.8 The result of leader-state estimation for each UAV state y

圖9 編隊(duì)各無人機(jī)狀態(tài)量h 的領(lǐng)機(jī)狀態(tài)估計(jì)結(jié)果Fig.9 The result of leader-state estimation for each UAV state h

圖10 編隊(duì)各無人機(jī)狀態(tài)量ν 1的領(lǐng)機(jī)狀態(tài)估計(jì)結(jié)果Fig.10 The result of leader-state estimation for each UAV state ν1

圖11 編隊(duì)各無人機(jī)狀態(tài)量ν 2的領(lǐng)機(jī)狀態(tài)估計(jì)結(jié)果Fig.11 The result of leader-state estimation for each UAV state ν2

圖12 編隊(duì)各無人機(jī)狀態(tài)量ν 3的領(lǐng)機(jī)狀態(tài)估計(jì)結(jié)果Fig.12 The result of leader-state estimation for each UAV state ν3

4.2 考慮耦合的協(xié)同編隊(duì)控制仿真結(jié)果及分析

無人機(jī)編隊(duì)考慮耦合的協(xié)同控制的仿真結(jié)果如下所示.圖13 和圖14 分別為無人機(jī)編隊(duì)3-D 和X-Y平面的軌跡響應(yīng)曲線.由圖易知，編隊(duì)中領(lǐng)機(jī)和跟隨機(jī)從不同位置出發(fā)，最終能協(xié)同完成期望的編隊(duì)隊(duì)形飛行，響應(yīng)時(shí)間較快，飛行軌跡較為平滑，滿足無人機(jī)的飛行性能要求.

圖13 無人機(jī)編隊(duì)3-D 軌跡仿真結(jié)果Fig.13 UAV formation 3-D trajectory simulation

圖14 無人機(jī)編隊(duì)X-Y 平面軌跡仿真結(jié)果Fig.14 UAV formation X-Y plane trajectory simulation

無人機(jī)編隊(duì)各機(jī)狀態(tài)響應(yīng)如圖15～圖20 所示.

圖15 編隊(duì)無人機(jī)狀態(tài) x 響應(yīng)Fig.15 Formation states x response

圖16 編隊(duì)無人機(jī)狀態(tài) y 響應(yīng)Fig.16 Formation states y response

無人機(jī)編隊(duì)的軌跡位置狀態(tài)見圖15～圖17，由圖可知，編隊(duì)中各無人機(jī)在三軸的位置x、y 和h均能在較短的時(shí)間收斂到期望位置，系統(tǒng)響應(yīng)速度較快，能夠?qū)崿F(xiàn)編隊(duì)以預(yù)設(shè)隊(duì)形飛行；圖18～圖20 為無 人機(jī)中間 狀態(tài)量 ν1、ν2和 ν3的響 應(yīng)圖.如 圖 所示，中間狀態(tài)量最終均收斂于領(lǐng)機(jī)指令，表示無人機(jī)編隊(duì)能始終以期望隊(duì)形保持飛行，進(jìn)而證明了本文設(shè)計(jì)控制系統(tǒng)的有效性.

圖17 編隊(duì)無人機(jī)狀態(tài)h 響應(yīng)Fig.17 Formation states h response

圖18 編隊(duì)無人機(jī)狀態(tài)ν 1響應(yīng)Fig.18 Formation states ν1 response

圖19 編隊(duì)無人機(jī)狀態(tài)ν 2響應(yīng)Fig.19 Formation states ν2 response

圖20 編隊(duì)無人機(jī)狀態(tài)ν 3響應(yīng)Fig.20 Formation states ν3 response

4.3 仿真結(jié)果對(duì)比及分析

本小節(jié)將考慮耦合的編隊(duì)控制方法與傳統(tǒng)方法[6]進(jìn)行對(duì)比，以驗(yàn)證考慮耦合增益后對(duì)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)性能的提升.定義編隊(duì)中各無人機(jī)狀態(tài)量誤差的最大值

式中：l= 1～6，并選取耦合增益分別為aij=0和0.3分別表示傳統(tǒng)方法與考慮耦合因素的算法，響應(yīng)曲線如圖21～圖26 所示.由圖可知，當(dāng)控制系統(tǒng)增加耦合增益后，系統(tǒng)的誤差收斂速度更快且收斂到0，證明考慮耦合后的編隊(duì)控制比傳統(tǒng)控制有更好的動(dòng)態(tài)響應(yīng)，表明耦合控制算法的有效性.

圖21 耦合與傳統(tǒng)編隊(duì)控制狀態(tài)x 的誤差對(duì)比結(jié)果Fig.21 Comparison of the errors of coupling and traditional states x

圖22 耦合與傳統(tǒng)編隊(duì)控制狀態(tài) y的誤差對(duì)比結(jié)果Fig.22 Comparison of the errors of coupling and traditional states y

圖23 耦合與傳統(tǒng)編隊(duì)控制狀態(tài)h 的誤差對(duì)比結(jié)果Fig.23 Comparison of the errors of coupling and traditional states h

圖24 耦合與傳統(tǒng)編隊(duì)控制狀態(tài)ν 1的誤差對(duì)比結(jié)果Fig.24 Comparison of the errors of coupling and traditional states ν1

圖25 耦合與傳統(tǒng)編隊(duì)控制狀態(tài)ν 2的誤差對(duì)比結(jié)果Fig.25 Comparison of the errors of coupling and traditional states ν2

圖26 耦合與傳統(tǒng)編隊(duì)控制狀態(tài)ν 3的誤差對(duì)比結(jié)果Fig.26 Comparison of the errors of coupling and traditional states ν3

5 結(jié) 論

本文提出了一種基于領(lǐng)機(jī)狀態(tài)估計(jì)的多無人機(jī)耦合協(xié)同編隊(duì)控制方法.為了減少領(lǐng)機(jī)通信負(fù)荷增加通信冗余度，首先設(shè)計(jì)了領(lǐng)機(jī)狀態(tài)觀測(cè)器，實(shí)現(xiàn)了編隊(duì)各成員對(duì)領(lǐng)機(jī)狀態(tài)的實(shí)時(shí)估計(jì).為了提升編隊(duì)軌跡控制的動(dòng)態(tài)性能，設(shè)計(jì)了多無人機(jī)耦合協(xié)同編隊(duì)控制方法，實(shí)現(xiàn)了無人機(jī)能夠保持期望隊(duì)形進(jìn)行協(xié)同飛行.仿真結(jié)果驗(yàn)證了所提出的協(xié)同編隊(duì)控制方法的有效性，并通過對(duì)比驗(yàn)證耦合增益對(duì)編隊(duì)控制動(dòng)態(tài)性能的提升.未來的工作包括考慮通信延遲以及編隊(duì)隊(duì)形變換的協(xié)同編隊(duì)控制研究.