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    无人机集群编队控制算法实现

    时间：2023-02-24 20:51:02来源：百花范文网本文已影响人

    魏文龙

    无人机集群编队控制算法实现

    魏文龙

    （中国电子科技集团公司第二十研究所，西安 710068）

    无人机的编队控制是无人机集群协同作业的关键技术。从工程实践的角度出发，比较了各种编队控制方法的优劣后采用领航—跟随法进行无人机的编队控制；
    选择比例—积分—微分控制器作为领航—跟随法的基础，以软件仿真的形式实现算法，使用不同的编队队形对领航—跟随法进行了验证，实验结果表明该算法在队形保持控制上的可用性和稳定性。

    编队控制；
    领航—跟随法；
    比例—积分—微分控制器

    目前主流的无人机队形控制方法[1]包括但不限于领航—跟随法、基于行为法和虚拟结构法[2]，每种方法各有优缺点，不同方法适合不同场景[3]。

    领航—跟随法是目前多无人机编队控制中最常用的方法之一。该方法将编队问题转化为经典控制理论中的误差跟踪问题，具有较强的扩展性，编队控制工程实现比较容易，对硬件资源要求较低，能够减少不同跟随者之间的相互干扰[4]；
    而基于行为法是通过定义无人机的几种基本控制行为，对定义的几种行为进行加权得到编队控制方法。缺点是群体行为很难定义，难以用数学方法分析，灵活性和稳定性不足；
    虚拟结构法将编队假想为一个虚拟的刚体结构，整个编队中的每架无人机均被视为其结构上的一个固定节点。虚拟结构法存在不可忽略的问题，比如运动单一难以满足实际需求，实现难度高等。

    从固定翼智能集群飞行编队控制的实际需求出发，需要无人机根据不同任务场景实现各种不同队形，要求队形切换速度快，能够在飞行过程中保持编队稳定。从实现难易程度和工程应用的角度出发，选择领航—跟随算法具有实现容易、稳定性高、响应速度快的优势。

    在领航—跟随法的编队保持算法里，选择无人机集群中某一个无人机作为领航者，领航者相当于整个机群的领队，是集群中其余无人机飞行过程中的参考目标，对无人机集群的队形控制起着重要作用，无人机集群中的其他无人机相当于跟随者，跟踪领航者位置与方向保持二者之间的距离。常用的领航—跟随法有—和—两种，其中—方法是使领航者和跟随者之间保持预期角度和距离，而—是仅基于调整二者相对距离的编队方式。

    使用领航—跟随法中的—方法设计实现编队保持控制，选择控制简单、抗干扰较强的比例—积分—微分（Proportional-Integral-Derivative，PID）控制器具体实现编队队形保持控制。编队飞行集群中多个跟随者跟随领航者的动作，保持对应队形预设的相对位置，飞行高度提前预设，因此编队只需要保持水平相对位置即可，水平位置保持可分为横向位置控制和纵向位置控制。在整个无人机集群中领航者作为长机，其余跟随者作为僚机。

    得到速度期望，通过无人机的自驾仪进行执行控制，实现僚机相对长机前后向的位置保持。

    通过PID控制器可得到僚机的期望的横向过载，形式如式（4）所示：

    得到期望横向过载，通过飞机的自驾仪进行执行控制，实现僚机相对长机左右向的位置保持。

    对于垂直位置即方向位置，由于固定翼的垂直通道控制为副翼舵直接通过自驾仪执行控制，因此僚机垂直通道的输入为长机的实时高度，不需要编队控制器参与控制。

    本文采用软件仿真的方式对集群编队保持控制，进行方案设计与具体实现，无人机集群控制由地面控制站和无人机集群两部分组成[5]，其中地面控制站软件负责航迹规划、编队控制、任务管理及无人机状态监测等工作，并将指令信息发送给无人机集群仿真软件，无人机集群仿真软件到地面控制站软件信息后根据信息内容进行具体动作并将自身信息回传给地面站软件，地面控制站软件与无人机集群仿真软件之间具体工作过程如图1所示。

    图1 无人机集群编队流程图

    本文采用领航—跟随法来实现集群编队控制，因此对于无人机集群来说存在长机、僚机区分。任务开始执行后，长机的主要职责是根据地面控制站装订的任务进行飞行，并实时广播自身的三维位置和三维速度数据给僚机，当有其他临时任务时，分配任务给相应的僚机。僚机的主要职责是根据预装订的队形参数和长机实时广播的三维位置及三维速度数据保持与长机同步飞行，并响应长机分配的临时任务。

    编队控制方法主要通过编队形成、编队变化恢复、编队保持三个方面评估可用性[6]。面对不同的任务剖面、环境约束或者任务变化，例如：多无人机编队飞行执行任务时，需要对敌机、建筑物等较大障碍物进行避障，集群可以通过变换队形高效安全地完成任务。因此，编队保持的稳定性是无人机编队控制技术的评价指标与基础。

    首先打开无人机集群仿真软件并设置无人机数量后开始仿真，然后打开地面站软件，在地面站软件中导入跟踪参数和航点信息。

    无人机飞行过程中不同队形跟踪参数如表1～表4所示。

    无人机编队飞行时默认为竖一字形队形，该种编队方法中领航者和跟随者方向位置一致，方向通过控制算法使实际跟踪距离与预设跟踪的误差在一定范围之内，仿真队形图如图2所示。

    与竖一字形队形不同，该种编队方法中跟随者分布在领航者左右，方向位置保持一致，具体队形如图3所示。

    表1 竖一字队形跟踪参数设置（单位：m）

    表2 横一字队形跟踪参数设置（单位：m）

    图2 竖一字队形

    图3 横一字队形

    表3 人字队形跟踪参数设置（单位：m）

    人字形队形中跟随机对称分布在领航者左右，具体队形如图4所示。

    图4 人字队形

    表4 横二字队形跟踪参数设置（单位：m）

    横二字队形如图5所示。

    图5 横二字队形

    对上述四种队形中仿真参数选取人字队形进行数据分析，使用该队形数据同时对无人机的、坐标误差进行分析。在所有无人机数据中分别选择离长机较近的2号无人机、中等距离的9号无人机、较远距离的14号无人机数据为代表验证算法稳定性，其坐标仿真图分别如图6～图8所示。

    图6 人字队形2号机坐标仿真图

    图7 人字队形9号机坐标仿真

    图8 人字队形14号机坐标仿真

    从图6～图8中可以验证，无论是跟随无人机距离还是领航无人机距离，其大小算法具有一致性，与表3设置仿真参数对比，各跟随无人机坐标位置在设定跟踪参数附近震荡，误差基本在0.15 m以内，验证了该算法在无人机编队中的可用性。

    基于PID控制器的领航—跟随法具有编队响应快速和控制器实现方式简单的特点。通过实际软件仿真验证了该方法的稳定性，不同编队队形下跟踪距离误差较小，误差收敛较快，长时间飞行过程中可以保持预期队形完成飞行任务。

    [1] 樊琼剑，杨忠，方挺，等. 多无人机协同编队飞行控制的研究现状[J]. 航空学报，2009，30（04）：683-691.

    [2] 袁利平，陈宗基，周锐，等. 多无人机同时到达的分散化控制方法[J]. 航空学报，2010，31（04）：797-805.

    [3] 陈新泉. 四旋翼无人机飞控系统设计与研究[D]. 南昌：南昌航空大学，2014.

    [4] 杨帆. 微型四旋翼飞行器的建模与控制系统研究[D]. 太原：太原理工大学，2014.

    [5] 李俊，李运堂. 四旋翼飞行器的动力学建模及 PID 控制[J]. 辽宁工程技术大学学报（自然科学版），2012，31（01）：14-117.

    [6] 嵇亮亮. 无人机的导引及协同编队飞行控制技术研究[D]. 南京：南京航空航天大学，2008.

    Design of UAV Formation Control Algorithm

    WEI Wenlong

    Formation control of UAV is the key technology of UAV cluster cooperative operation. The advantages and disadvantages of various formation control methods from the point of engineering practice and then adopts pilot-follow method to carry out formation control of UAV is compared. Proportional-integral-derivative control is selected as the basis of the pilot-follow method and the algorithm is implemented in the form of software simulation, and the pilot-follow method is verified by different formation, the experimental result show that the algorithm is available and stable information keeping control.

    Formation Control; Pilot-Follow Method; Proportional-Integral-Derivative Controller

    V249

    A

    1674-7976-(2022)-06-453-06

    2021-10-15。

    魏文龙（1993.04—），甘肃武山人，硕士研究生，主要研究方向为卫星导航与无人机控制。

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