一种基于凸优化理论的多无人机避障控制算法.pdf
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1、第 卷第期 年月信 息 化 研 究 一种基于凸优化理论的多无人机避障控制算法徐胜,周灿辉,王洪雷(海军装备部,北京,;中国电子科技集团公司第 研究所,南京,;中国人民解放军 部队,酒泉,)摘要:无人机编队在飞行过程中由于地形障碍和任务航线的约束,需要对特定区域进行规避,可能导致无人机编队无法保持设定队形执行飞行任务。为保持无人机编队构型的稳定性,需要无人机编队在完成避障飞行后,尽快恢复到原有编队状态。针对这一问题,本文基于凸优化理论研究了一种最短时间避障控制算法,基于势函数理论设计了无人机飞行中的控制参数,建立了避障稳定时间与控制增益之间的关系,通过内点算法优化控制器增益,从而保证无人机完成避
2、障飞行后能够以最短时间恢复原有队形。仿真表明,本文所提出的控制算法在完成避障飞行后能够以较短的时间恢复原有队形。关键词:无人机;凸优化理论;避障控制;内点算法中图分类号:收稿日期:引言随着信息技术和人工智能技术的跨越式发展,无人机(,)技术研究取得了突破性的进展,广泛地应用于军事和民用的各个领域中,在长时监守、危险系数高的任务中展现出了极大的优势。受限于无人机的载荷能力,单架无人机可能无法同时满足对目标监测、打击以及毁伤评估的任务需求。采用多架无人机协同执行任务时,可以将任务划分为若干个子任务,多个无人机携带不同的载荷分别完成子任务,从而提高任务的效率以及完成度,解决时间、空间与任务需求的冲突
3、,具有实现低成本、强鲁棒性和高可靠性的特点。因此,多无人机协同是无人机技术的研究热点和重要方向。文献 将领航 跟随方法应用于固定翼无人机编队中,将整个编队系统分为几个编队小组,每个小组部署数架无人机,利用所设计的分层编队控制方法,实现了多架固定翼无人机的编队飞行。文献采用非线性动态反演和比例控制方法设计了一种领航 跟随飞行控制体系结构,并提出了一种基于燃料最优的编队控制算法,用于降低无人机编队飞行时的燃料消耗。文献 提出了一种领航 跟随型四旋翼无人机实时编队轨迹生成方法,并针对所有四旋翼无人机设计了全局跟踪控制律,对生成的轨迹进行跟踪,解决了四旋翼飞行器实时编队跟踪问题。北京航空航天大学段海滨
4、教授团队针对固定翼无人机编队飞行问题,基于领航 跟随框架提出了一种基于粒子群优化算法的编队控制器。文献 研究了具有多个领航者的领航 跟随编队控制方法,该方法在带宽限制问题和系统鲁棒性方面具有更好的性能。文献 提出了一个基于人工势场法的多智能体集群模型,并使用滑模控制理论,实现了集群的聚集和编队控制。文献 研究了具有非完整动力学和通信延迟的多智能体协同控制问题,基于人工势场函数的梯度,得到了分布式控制器增益,通过数值仿真验证了所提控制律的有效性。文献 对传统人工势场法进行了改进,引入了一种有界分叉势场,可通过简单的参数切换实现编队不同队形之间的转换,并在六自由度线性无人机模型上进行了仿真,最终表
5、明无人机集群可在三维环境下编队飞行。文献 针对固定翼无人机具有有限转弯半径和最小飞行速度的约束,提出了一种非对称局部势场方法,每个无人机通过减小与领航者的误差,飞行速度和航向角逐渐趋向于领航者的速度和航向角,最终保证研究与设计信 息 化 研 究 年月了整个编队系统的位置跟踪精度和飞行稳定性。刘建平 研究了考虑实际动力学模型的无人机编队与避障问题,提出了一种分散式无人机编队控制框架,针对外界存在干扰及模型不确定问题,将鲁棒模型预测控制应用于编队避障算法中,通过数值仿真验证了算法的有效性。朱旭 对多无人机近距离飞行时的防碰撞问题进行了研究,将人工势场法与一致性算法相结合,设计了一种联合防碰撞控制律
6、,无人机编队不仅能够有效避障,还能够稳定保持队形。成浩浩等人 对四旋翼无人机的编队避障问题进行了研究,以一致性方法为基础,在无人机航迹规划空间增加目标点的引力场和无人机之间的斥力场,来解决编队无人机间和无人机与障碍物间的碰撞问题。通过仿真验证了设计的控制算法能够使无人机编队有效躲避障碍物,并恢复到期望队形。赵伟伟 针对无人机编队避障问题,设计了一种共享障碍物信息的无人机协同避障算法,解决了无人机集群在障碍物环境中易陷入局部最优的问题,并设计了一种强化学习算法与集群算法相结合的无人机编队避障算法,解决了无人机集群避障时一致性性能较差等问题。无人机编队避障问题描述 编队模型描述本文基于虚拟领航法描
7、述无人机编队构型,在避障飞行中编队可为个阶段:()规避机动前:无人机群跟随虚拟领航机进行飞行,相互之间具有的编队队形要求、整体的飞行轨迹、速度等全部由领航机完成规划。()规避机动中:在此过程中,虚拟领航机会直接穿越受限区域,并依然按照预定的期望轨迹进行飞行。同时,各架无人机均单独通过加速度实现规避机动飞行。需要明确的是,无人机群在规避机动阶段的主要任务是满足飞行中的各种约束条件。()规避机动后:无人机需要迅速回到正常编队队形,与虚拟领航机重新回到机动前的稳定飞行状态。本文主要研究无人机机动避障飞行中的时间最优问题,即确定最优的规避机动时刻,同时在安全完成机动后尽快回到编队状态,整个飞行阶段如图
8、所示。下面将从编队运动学模型和运动约束两个方面对无人机的编队避障飞行进行进一步描述。图无人机编队避障飞行示意图本文假设无人机均带自动驾驶仪,经过状态反馈和坐标转换的方法,可将无人机的三自由度非线性运动模型转化为:()式中,表示无人机的位置向量;表示无人机速度向量;表示无人机的控制输入向量,即、个方向的加速度。值得注意的是,由于本文研究重点为稳定时间最优算法,因此对运动学模型做出了一定简化,在实际使用中,可以依据具体情况对上式进行适当修正,然后通过四阶龙格库塔迭代 即可:(),()(),()()(),()()(),()()()()()()式中,表示状态函数;为步长;()和()分别表示为第迭代的时
9、间和状态。编队飞行约束在编队飞行过程中,无人机群自身个体、彼此之间、与环境之间都存在一定的约束,这些都会影响编队飞行的安全行、可行性等,下面将依次对这类约束进行分析。对于无人机个体,最大的约束在于速度、加速度和机身尺寸的限制,如式()所示:()第 卷第期徐胜,等:一种基于凸优化理论的多无人机避障控制算法研究与设计式中,表示无人机的速度;表示无人机速度的最大值;表示无人机的加速度;表示无人机加速度的最大值。受限于控制执行机构,若无人机速度和加速度超过最大值则显然不满足实际物理约束;另外,每架无人机也不能当成质点,在编队飞行中需要考虑无人机的具体尺寸,从而验证是否与其他无人机或障碍物发生碰撞。因此
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