一種無人機?無人車聯(lián)合編隊協(xié)同控制方法
【專利摘要】本發(fā)明一種無人機?無人車聯(lián)合編隊協(xié)同控制方法，包括如下步驟，步驟1，建立無人機?無人車聯(lián)合編隊中無人器的非線性動力學模型；步驟2，通過等價變換對無人機和無人車的非線性動力學模型進行處理，將加速度作為共同控制目標量，得到聯(lián)合編隊中以加速度為控制輸入的統(tǒng)一的控制模型；步驟3，建立依據(jù)虛擬領(lǐng)航者的地空聯(lián)合編隊結(jié)構(gòu)，得到無人機?無人車聯(lián)合編隊穩(wěn)定的控制信號，且控制信號為步驟2中得到的作為共同控制目標量的加速度；同時得到聯(lián)合編隊的誤差模型；步驟4，根據(jù)控制模型和誤差模型以及同時作為控制信號和控制目標量的加速度，采用RBF網(wǎng)絡(luò)算法設(shè)計無人機?無人車聯(lián)合編隊控制器，使聯(lián)合編隊穩(wěn)定可靠。
【專利說明】
_種無人機-無人車聯(lián)合編隊協(xié)同控制方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明屬于航空控制與交通控制的交叉領(lǐng)域，涉及異構(gòu)無人器地空聯(lián)合編隊協(xié)同 控制方法，具體為一種無人機-無人車聯(lián)合編隊協(xié)同控制方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 近年來，無人機-無人車聯(lián)合編隊作為異構(gòu)無人器聯(lián)合編隊的研究前沿，引起了廣 泛關(guān)注。無人機可以利用其高度獲得更遠的前方視野，而無人車能夠近距離靠近物體觀察 特定的細節(jié)，對于某些特定任務(wù)的完成，無人機-無人車聯(lián)合編隊要比單獨無人機或無人車 編隊更有優(yōu)勢，如完成對大片區(qū)域或地雷區(qū)的排查、地理勘測、武裝搜尋、救援和運輸?shù)热?務(wù)。研究無人機_無人車聯(lián)合編隊協(xié)同問題，給出其編隊控制方法，是推進聯(lián)合編隊實際應(yīng) 用的需要。
[0003] 無人機-無人車聯(lián)合編隊最早起源于異構(gòu)無人器聯(lián)合編隊思想，繼承了其部分編 隊控制策略，主要有:基于行為法、虛擬結(jié)構(gòu)法、領(lǐng)航一跟隨法等。但是這些傳統(tǒng)編隊控制策 略應(yīng)用于無人機-無人車聯(lián)合編隊控制時，均存在明顯的缺陷?；谛袨榉椒ú荒軌蛎鞔_地 定義編隊行為，很難對編隊進行數(shù)學分析;虛擬結(jié)構(gòu)方法，對隊形的要求是認為該隊形是一 個虛擬結(jié)構(gòu)，這樣無法考慮到個體避障;領(lǐng)航一跟隨法中當領(lǐng)航者速度過快則可能導致跟 隨者很難跟上，編隊之間缺乏交互，領(lǐng)航者受損無法正常工作時將會使得其他更隨者無法 得到安全運動的保證，并且當領(lǐng)航者做復(fù)雜運動時，隊形保持不理想。近年來出現(xiàn)的虛擬領(lǐng) 航者控制策略，結(jié)構(gòu)簡單、較易實現(xiàn)，為無人機-無人車聯(lián)合編隊控制提供了一條新的思路。 虛擬領(lǐng)航者法原理主要是由領(lǐng)航者向無人器發(fā)出狀態(tài)信息作為其控制輸入，然而通過分析 無人機、無人車非線性動力學模型發(fā)現(xiàn)二者模型的控制目標量不一致，這種不一致加大了 編隊控制器的設(shè)計難度與無人機-無人車聯(lián)合編隊控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的確立。同時，聯(lián)合編隊中 各無人器的狀態(tài)量變換較快對編隊的控制器要求實時性較高，傳統(tǒng)算法收斂速度會比較 慢，并且穩(wěn)態(tài)誤差會比較大，PID、遺傳算法、模糊控制的算法不能滿足聯(lián)合編隊的精確控制 需求。
[0004] 綜上所述，現(xiàn)有的無人機-無人車聯(lián)合編隊協(xié)同控制時，會出現(xiàn)編隊模型難以建 立、控制目標不一致、編隊穩(wěn)定性與可靠性差、編隊控制器實時性高等問題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 針對現(xiàn)有技術(shù)中存在的問題，本發(fā)明提供一種無人機-無人車聯(lián)合編隊協(xié)同控制 方法，采用虛擬領(lǐng)航者編隊控制策略建立無人機-無人車編隊結(jié)構(gòu)，編隊運動過程中虛擬領(lǐng) 航者不易出現(xiàn)故障，使得聯(lián)合編隊穩(wěn)定可靠。
[0006] 本發(fā)明是通過以下技術(shù)方案來實現(xiàn)：
[0007] -種無人機-無人車聯(lián)合編隊協(xié)同控制方法，包括如下步驟，
[0008] 步驟1，建立無人機-無人車聯(lián)合編隊中無人器的非線性動力學模型，所述的無人 器包括無人機和無人車；
[0009] 步驟2,通過等價變換對無人機和無人車的非線性動力學模型進行處理，將加速度 作為共同控制目標量，得到聯(lián)合編隊中以加速度為控制輸入的統(tǒng)一的控制模型；
[0010] 步驟3,建立依據(jù)虛擬領(lǐng)航者的地空聯(lián)合編隊結(jié)構(gòu)，得到無人機-無人車聯(lián)合編隊 穩(wěn)定的控制信號，且控制信號為步驟2中得到的作為共同控制目標量的加速度；同時得到聯(lián) 合編隊的誤差模型;所述的虛擬領(lǐng)航者為具有位置、速度和加速度信息的虛擬無人器質(zhì)點；
[0011] 步驟4,根據(jù)控制模型和誤差模型以及同時作為控制信號和控制目標量的加速度， 采用RBF網(wǎng)絡(luò)算法設(shè)計無人機-無人車聯(lián)合編隊控制器;所述的無人機-無人車聯(lián)合編隊控 制器中通過sigmoid函數(shù)和tanh函數(shù)在線調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)值，對確定因素進行自適應(yīng)補償，在線 調(diào)整權(quán)值大小，加快收斂速度，編隊的跟蹤誤差快速趨近于零，能夠使無人機-無人車聯(lián)合 編隊快速實現(xiàn)隊形保持。
[0012]優(yōu)選的，無人機采用四旋翼飛行器，四個旋翼對稱分布在機體周圍的四個方向，分 為前后和左右兩組，兩組旋翼的旋轉(zhuǎn)方向相反;得到對應(yīng)的無人機非線性動力學模型如下：
[0014] 其中，口3辦）4以〇4"〇為無人機在切寸刻的位置坐標，丸川，瓦(0.見，)為無人 機在t時刻的加速度坐標，I x，Iy，Iz為無人機關(guān)于x，y，z軸的轉(zhuǎn)動慣量，]\^為質(zhì)量，1表示螺旋 槳轉(zhuǎn)動軸的極慣性矩，l a表示旋翼到無人機中心的長度，Kt)，0a(t)杰⑴分別為無人機 的滾轉(zhuǎn)角、俯仰角、偏航角，表(#為分別為無人機的滾轉(zhuǎn)角速度、俯仰角速度、偏航角 速度，4(4,4的，死的分別為無人機的滾轉(zhuǎn)角加速度、俯仰角加速度、偏航角加速度，g是重力 加速度；
[0015] 無人機控制輸入為$1^2丨3^4)，分別為無人機合力與三個控制扭矩;合力與控 制扭矩關(guān)系可以表示為：
[0017] 其中，Qi，Q2, Q3, Q4表示四個旋翼轉(zhuǎn)速;b、d分別表示推力系數(shù)和阻力系數(shù)。
[0018] 進一步，無人車采用輪式機器人，其包括兩個驅(qū)動車輪、車體和隨動車輪;在運動 過程中隨動車輪僅在失衡時候起到支撐作用，得到對應(yīng)的無人車非線性動力學模型如下：
[0020] 其中，pgx(t)，pgy(t)為無人車的位置坐標，八,(0，九.(0表示水平方向和垂直方向速 度，V(t)和《 (t)分別為無人車的線速度和角速度，itg(t)為無人車的偏航角，itg(t)為無人車 的偏航角速度，MdP 1為無人車的質(zhì)量和轉(zhuǎn)動慣量，t)為輸入扭矩，F(xiàn) (t)為無人車的合力。
[0021] 進一步，步驟2的具體步驟如下：
[0022] 2.1根據(jù)無人機結(jié)構(gòu)特性將無人機非線性動力學模型轉(zhuǎn)化為內(nèi)環(huán)系統(tǒng)和外環(huán)系 統(tǒng)，內(nèi)環(huán)系統(tǒng)和外環(huán)系統(tǒng)為兩個內(nèi)部交互耦合的級聯(lián)子系統(tǒng);其中，動態(tài)響應(yīng)快的內(nèi)環(huán)系統(tǒng) 用以姿態(tài)控制，并產(chǎn)生所需的扭矩;動態(tài)響應(yīng)慢的外環(huán)系統(tǒng)用于提供拉力和參考角度;從而 得到轉(zhuǎn)換后的無人機的非線性動力學模型如下，
[0024] 其中，帶下標d的值為無人機狀態(tài)量的期望值，隊d為無人機的偏航角；
[0025] 2.2對無人車的非線性動力學模型做等價變換，使其與無人機的控制目標量一致；
[0026] 首先，采用無人車車頭的中心點作為編隊中的無人車坐標，并根據(jù)輪式機器人的 非完整約束系統(tǒng)特性，得到如下約束方程：
[0027] (t)cosy/g(t)-= Q ;
[0028] 其次，利用等價變換與約束方程對無人車非線性動力學模型進行處理，得到轉(zhuǎn)換 后的無人車非線性動力學模型如下，
[0030] 其中，/4(〇、'(〇表示無人車前方中心點坐標，、4(0表示無人車的加速 度，ig表示無人的長度；
[0031] 2.3根據(jù)轉(zhuǎn)換后的無人機和無人車非線性動力學模型，得到聯(lián)合編隊以加速度為 控制輸入的統(tǒng)一的控制模型，
[0032] ?(0 =[大</(0
[0033] 進一步，步驟3中，所述的聯(lián)合編隊的誤差模型包括無人器的位置誤差與速度誤 差，表示如下，
[0035] 其中，eP，ev為位置誤差與速度誤差，Pl(t)，Vl(t)為無人器的實際位置與速度， , vf (0為期望位置與速度。
[0036] 進一步，步驟3中，得到的出無人機-無人車聯(lián)合編隊穩(wěn)定的控制信號Ui(t)如下，
[0038]其中，k是正數(shù)，m(t)亦為無人器的控制目標量一一加速度;pv(t)，Vv(t)為虛擬領(lǐng) 航者的位置與速度，為無人器相對于虛擬領(lǐng)航者的期望位置與速度，Pj(t)，Vj(t) 為無人器的期望位置與速度，4⑴<( f)為相鄰無人器之間的期望位置與速度，為權(quán) 重。
[0039]進一步，步驟4中，得到的無人機-無人車聯(lián)合編隊控制器根據(jù)虛擬領(lǐng)航者發(fā)送的 期望位置與速度信息，以及無人器發(fā)送實際位置與速度信息，得到無人器位置與速度誤差 的變化方向控制加速度，實時調(diào)整無人器的位置、速度與姿態(tài)，使無人器快速實現(xiàn)隊形保 持;無人機-無人車聯(lián)合編隊控制器中控制加速度時采用的目標函數(shù)誤差變化率如下：
[0044] 其中，L(k)為第k次學習所需的參數(shù)，和5為常數(shù)，0<m2<l。
[0045] 與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下有益的技術(shù)效果：
[0046] 本發(fā)明通過為了降低編隊控制器的設(shè)計難度，并且使編隊結(jié)構(gòu)更加穩(wěn)定與可靠， 對無人機、無人車非線性動力學模型進行詳細分析，采用等價變換方法對模型進行非線性 處理，提取共同的控制目標量一一加速度，通過對無人機、無人車的非線性動力學模型進行 等價變換，建立了以加速度為控制輸入的統(tǒng)一的編隊模型;采用虛擬領(lǐng)航者法建立了虛擬 無人器與跟隨無人器之間的誤差模型;基于RBF網(wǎng)絡(luò)算法設(shè)計了無人機-無人車聯(lián)合編隊控 制器，該算法通過sigmoid函數(shù)和tanh函數(shù)在線調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)值，對外部擾動等不確定因素進 行自適應(yīng)補償，在線調(diào)整權(quán)值大小，加快了收斂速度，編隊的跟蹤誤差快速趨近于零，能夠 使無人機-無人車聯(lián)合編隊快速實現(xiàn)隊形保持。
[0047] 進一步的，針對由多個四旋翼飛行器與多個輪式機器人組成的無人機-無人車聯(lián) 合編隊進行控制方法的具體化，大幅度提高執(zhí)行任務(wù)的效率。
[0048]進一步的，通過采用進一步逼近的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的RBF網(wǎng)絡(luò)，大大加快學習速度并避免 局部極小問題，能夠適合本發(fā)明提出的無人機-無人車編隊的實時控制要求。
【附圖說明】
[0049] 圖1為本發(fā)明實例中所述控制方法的控制流程框圖。
[0050] 圖2為本發(fā)明實例中所述四旋翼無人機結(jié)構(gòu)簡圖。
[0051]圖3為本發(fā)明實例中所述輪式無人車結(jié)構(gòu)簡圖。
[0052]圖4為本發(fā)明實例中所述虛擬領(lǐng)航者編隊結(jié)構(gòu)。
[0053]圖5為本發(fā)明實例中所述編隊控制器的結(jié)構(gòu)框圖。
【具體實施方式】
[0054]下面結(jié)合具體的實施例對本發(fā)明做進一步的詳細說明，所述是對本發(fā)明的解釋而 不是限定。
[0055] 本發(fā)明提出了一種基于RBF網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)編隊控制器設(shè)計方法。如圖1所示，詳細 推導了無人機和無人車非線性動力學模型的等價變換，建立了以加速度為控制輸入的統(tǒng)一 的編隊控制模型。采用虛擬領(lǐng)航者方法，建立了虛擬無人器與跟隨無人器之間的誤差模型， 設(shè)計了基于RBF網(wǎng)絡(luò)的無人機-無人車聯(lián)合編隊自適應(yīng)控制器，通過sigmoid函數(shù)和tanh函 數(shù)在線調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)值，使編隊的跟蹤誤差快速趨近于零。具體包括如下步驟。
[0056] 1、首先建立無人機-無人車聯(lián)合編隊中無人器非線性動力學模型。
[0057]無人機選用四旋翼飛行器，其在空中具有較好的懸停能力和較高操作性，四個旋 翼作為飛行的直接動力源。旋翼對稱分布在機體周圍的四個方向，分為前后和左右兩組，兩 組旋翼的旋轉(zhuǎn)方向相反。通過調(diào)節(jié)四個電機轉(zhuǎn)速來改變旋翼轉(zhuǎn)速，實現(xiàn)升力的變化，從而控 制飛行器的姿態(tài)和位置，其結(jié)構(gòu)如圖2所示。
[0058]無人機非線性動力學模型如下：
[0060]其中，pax(t)，pay(t)，paz(t)為無人機在t時刻的位置坐標，單位為m，I x, Iy, Iz為無 人機關(guān)于x，y，z軸的轉(zhuǎn)動慣量，單位為kg ? m2，Ma為質(zhì)量，單位為kg，Ja表示螺旋槳轉(zhuǎn)動軸的 極慣性矩，單位為111 4山表示旋翼到無人機中心的長度，單位為m，ci)a(t)，0a(t)』 a(t)分別為 無人機的滾轉(zhuǎn)角、俯仰角、偏航角，單位為rad，g是重力加速度，單位為m ? 。無人機控制輸 入為(Fi，F(xiàn)2，F(xiàn)3，F(xiàn)4)，分別為無人機合力與三個控制扭矩，單位為N，Q為擾動，單位為N。合力 與控制扭矩關(guān)系可以表示為：
[0062] 其中，Qi，Q2, Q3, Q4表示四個旋翼轉(zhuǎn)速，單位為r ? mirTSKd分別表示推力系數(shù) 和阻力系數(shù)。
[0063] 無人車選用輪式機器人，其機械構(gòu)造主要有兩個驅(qū)動車輪、車體、隨動車輪組成。 在運動過程中隨動車輪僅在失衡時候起到支撐作用，因此在運動學方程中忽略不計，其結(jié) 構(gòu)如圖3所示。
[0064]無人車非線性動力學模型如下：
[0066]其中，pgx(t)，pgy(t)為無人車的位置坐標，單位為m，V(t)和《 (t)分別為無人車的 線速度和角速度，單位為m ? s<、rad ? s4，itg(t)為無人車的偏航角，單位為rad，Mg和Jg為無 人車的質(zhì)量和轉(zhuǎn)動慣量，單位為kg、kg ? m2，T(t)為輸入扭矩，單位為N ? m，F(xiàn)(t)為無人車的 合力，單位為N。
[0067] 2、控制目標量提取。
[0068] 通過對無人機、無人車非線性動力學模型分析不難發(fā)現(xiàn)，無人機的控制輸入為升 力與三個方向上的控制扭矩，而無人車的控制輸入為無人車的合力與扭矩。這就導致了二 者控制輸入不一致。本發(fā)明利用等價變換對二者的模型進行處理提取共同控制目標量一一 加速度。提取過程如下：
[0069] (1)利用無人機結(jié)構(gòu)特性將該模型轉(zhuǎn)化為兩個內(nèi)部交互耦合的級聯(lián)子系統(tǒng)一一內(nèi) 環(huán)系統(tǒng)、外環(huán)系統(tǒng)。動態(tài)響應(yīng)快的內(nèi)環(huán)系統(tǒng)用以姿態(tài)控制，并產(chǎn)生所需的扭矩。動態(tài)響應(yīng)慢 的外環(huán)系統(tǒng)用于提供拉力和參考角度，使得控制器易于實現(xiàn)和調(diào)整，同時也確保了該閉環(huán) 系統(tǒng)的漸進穩(wěn)定性。若已知無人機的偏航角fed，則可以對無人機的非線性動力學模型做進 一步轉(zhuǎn)換得到如下式：
[0071 ]其中，帶下標d的值表示無人機狀態(tài)量的期望值。
[0072] (2)為了使無人車與無人機的控制目標量一致，同樣對無人車的非線性動力學模 型做等價變換。在做等價變換前采用無人車車頭的中心點作為編隊中的無人車坐標。輪式 機器人是一個非完整約束系統(tǒng)，其約束主要是由以下式所產(chǎn)生：
[0073] Ps (t)cosi/rJt)-psx(t)sinwAt) =〇
[0074] 利用等價變換與約束方程對無人車非線性動力學模型進行處理可得：
[0076] 其中，<(0、/<;.(〇表示無人車前方中心點坐標，18表示無人的長度，中心點坐標 對時間二階導可得，
[0078] 對無人機、無人車模型做等價變換后不難發(fā)現(xiàn)，處理后無人機的姿態(tài)、升力與加速 度存在著相關(guān)性，而無人車的合力與扭矩與加速度也存在著相關(guān)性。則聯(lián)合編隊可以建立 以加速度為控制輸入的統(tǒng)一的控制模型，即，
[0079] ?(〇=[^(0 pld(t) pzd(t)^
[0080] 3、建立依據(jù)虛擬領(lǐng)航者的地空聯(lián)合編隊結(jié)構(gòu)。
[0081] 如圖4所示，選取與無人器相同或相近的虛擬無人器作為虛擬領(lǐng)航者。無人器之間 的相對位置與速度集合為R&無人器相對于領(lǐng)航者的位置與速度集合為L lv。
[0083]
，表示形成了期望隊形，為期望狀態(tài)量集合。進一步 描述隊形穩(wěn)定時的條件為：
[0085] 虛擬領(lǐng)航者編隊結(jié)構(gòu)中，相鄰無人器之間的位置與速度、無人器相對于領(lǐng)航者的 位置與速度集合如下式，
[0086] Rij = {px,py,Pz,Vx,Vy,Vz}i, j = l,2,3
[0087] L = \i>\ , // , // ,v； , v： , v；! / = 1,2,3
[0088] 形成了期望隊形時
，<，戽為期望隊形時無人機-無人車聯(lián) 合編隊中無人器之間和無人器相對于虛擬領(lǐng)航者的期望狀態(tài)量。
[0089] 針對虛擬領(lǐng)航者控制策略下無人機-無人車聯(lián)合編隊形成過程，選取無人機來分 析聯(lián)合編隊期望隊形形成過程，V，d，p分別為虛擬領(lǐng)航者、無人機期望位置與實際位置，其 坐標分別為p v，Pd，p，目標位置與領(lǐng)航者之間距離為Pdv。當形成期望隊形時三者滿足Pdv+Pd = pv，即p = Pd。編隊形成的過程就是不斷地調(diào)節(jié)無人器的位置誤差與速度誤差即，
[0091]其中，eP,ev為位置誤差與速度誤差，Pl(t)，Vl(t)為無人器的實際位置與速度， P:V),<W為期望位置與速度。結(jié)合上式與心，U，<4可以得到，
[0093] 其中，pv(t)，vv(t)為虛擬領(lǐng)航者的位置與速度，為無人器相對于虛擬領(lǐng) 航者的期望位置與速度，P』(t)，以t)為無人器的期望位置與速度，<(〇，<(0為相鄰無人器 之間的期望位置與速度，bi、aij為權(quán)重。
[0094] 由式上式可以推導出無人機-無人車聯(lián)合編隊穩(wěn)定的控制信號。
[0096]其中，k是正數(shù)，由控制目標量提取過程可知，m⑴作為無人器的控制目標量一一 加速度。
[0097] 4、建立地空聯(lián)合編隊控制器。
[0098]針對地空聯(lián)合編隊的控制器能夠快速響應(yīng)，采用RBF網(wǎng)絡(luò)設(shè)計編隊控制器。聯(lián)合編 隊誤差模型為:ec(k) = (p-pd，v_Vd)T，當?shù)乜章?lián)合編隊穩(wěn)定時，.丨細?倒=G_a [0099] RBF網(wǎng)絡(luò)中傳統(tǒng)高斯函數(shù)收斂速度較慢，而反射sigmoid函數(shù)學習收斂速度較快， 大大縮短了聯(lián)合編隊收斂時間，函數(shù)表達如下。
[0101] 其中，C4Pbn為第n個節(jié)點的中心矢量與基帶參數(shù)，x=[xi，…，xi]T為網(wǎng)絡(luò)輸入量。
[0102] 虛擬領(lǐng)航者控制策略下的網(wǎng)絡(luò)輸入量為X = ^辦九]T，ep，ev為無人器位置與 速度誤差，Pd，九為無人器期望位置與速度。
[0103] 定義誤差函數(shù)為r = ev+AeP，式中A = AT>〇，f(t)為網(wǎng)絡(luò)逼近量。設(shè)計無人機-無 人車聯(lián)合編隊控制律為：
[0104] r (t) =f(t)+br~s
[0105] 其中，r(t)=u(t)為編隊的控制輸入，s為用于克服網(wǎng)絡(luò)逼近誤差的魯棒項，b為 常數(shù)。
[0106] RBF網(wǎng)絡(luò)權(quán)值、基帶參數(shù)與中心矢量的學習算法為：
[0108] 其中，n為學習速率，a為動量因子。
[0109] 由上式不難發(fā)現(xiàn)，學習速率n的大小影響到權(quán)值調(diào)整，從而影響到算法的收斂速 度。當n過小時，收斂速度很慢;當n過大時，權(quán)值調(diào)整過大，則可能導致收斂過程在最小值附 近擺動。簡單的權(quán)值調(diào)整對聯(lián)合編隊網(wǎng)絡(luò)收斂速度的提高不明顯，為此對n和a作進一步的 自適應(yīng)調(diào)整，通過自適應(yīng)地調(diào)整學習速率來提高RBF網(wǎng)絡(luò)的訓練速度。
[0110]目標函數(shù)誤差變化率定義如下，
[0115] 其中，L(k)為第k次學習所需的參數(shù)，mi>l，和5為常數(shù)，0<m2<l。
[0116] 如圖5所示，無人機-無人車聯(lián)合編隊控制主要任務(wù)為隊形保持。通過虛擬領(lǐng)航者 策略設(shè)計與無人器相同或相近的運動學特性的虛擬無人器作為領(lǐng)航者，并利用RBF網(wǎng)絡(luò)設(shè) 計出編隊控制器。所述的虛擬領(lǐng)航者為具有位置、速度和加速度信息的虛擬無人器質(zhì)點;包 括位置、速度和加速度信息運動學特性相似或相同，虛擬領(lǐng)航者向RBF網(wǎng)絡(luò)編隊控制器發(fā)送 期望位置與速度信息，無人器向RBF網(wǎng)絡(luò)編隊控制器發(fā)送實際位置與速度信息。編隊控制器 根據(jù)無人器位置與速度誤差的變化方向控制加速度，從而實時調(diào)整無人器的位置、速度與 姿態(tài)，使無人器快速實現(xiàn)隊形保持。
[0117] 由上述分析可知優(yōu)化后的權(quán)值調(diào)整算法對每一步的誤差變化，下一步都會對學習 速率與動量因子做出相應(yīng)調(diào)整調(diào)整。tanh函數(shù)可以較易地改變權(quán)值調(diào)整方向，自適應(yīng)地對 本算法中學習速率與動量因子做出調(diào)整，加快了算法的學習速率，并且降低了穩(wěn)態(tài)誤差與 收斂時間，最終跟蹤目標誤差快速趨于零并保持穩(wěn)定。
[0118] 5、方法驗證。
[0119]為驗證本發(fā)明的可行性與創(chuàng)新性，在滿足實際物理意義的情況下，設(shè)計無人機-無 人車聯(lián)合編隊參數(shù)與驗證步驟如下：
[0120] 采用1架無人機、2倆無人車組成聯(lián)合編隊驗證所提出的無人機-無人車聯(lián)合編隊 中虛擬領(lǐng)航者控制策略與優(yōu)化后的RBF網(wǎng)絡(luò)算法。領(lǐng)航者要求：初始時刻位置為（5m，0m， 5m)；
[0121] 編隊運動過程中速度為(0.5m/s，0.5m/s Om/s);偏航角為45度。期望隊形要求:無 人機在前，距離虛擬領(lǐng)航者2m;無人車在無人機后方，與之水平面上投影間距為3m。
[0122] 無人機質(zhì)量為1.72kg，旋翼到無人機中心長度為0.19m，關(guān)于x，y，z軸的轉(zhuǎn)動慣量 分別為〇. 11kg. m2、0.11kg. m2、0.15kg. m2,無人車質(zhì)量為23kg，前后軸之間長度為0.5m，轉(zhuǎn)動 慣量為lkg.m2。無人機-無人車聯(lián)合編隊在8s時形成期望隊形并保持隊形。對比傳統(tǒng)RBF網(wǎng) 絡(luò)算法與優(yōu)化后RBF網(wǎng)絡(luò)算法發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)RBF網(wǎng)絡(luò)算法下無人機、無人車無位置誤差每隔一 段時間會出現(xiàn)波動，難以達到穩(wěn)定。優(yōu)化后RBF網(wǎng)絡(luò)算法編隊穩(wěn)定時間縮短了 18.5%，穩(wěn)態(tài) 誤差降低了 10.5%。超調(diào)量小、收斂速度快、調(diào)節(jié)時間短、穩(wěn)態(tài)誤差小、過度更加平穩(wěn)，驗證 了本發(fā)明所提的算法是可行的。
[0123]本發(fā)明能夠?qū)ν獠繑_動等不確定因素進行自適應(yīng)補償，在線調(diào)整權(quán)值大小，加快 了收斂速度，無人器的狀態(tài)量快速的達到期望值，聯(lián)合編隊的穩(wěn)定性與可靠性得到一定保 證，使無人機-無人車聯(lián)合編隊閉環(huán)系統(tǒng)跟蹤誤差逐漸趨于零并保持穩(wěn)定。無人機-無人車 聯(lián)合編隊協(xié)同控制方法可以大幅度提高執(zhí)行任務(wù)的效率。
【主權(quán)項】
1. 一種無人機-無人車聯(lián)合編隊協(xié)同控制方法，其特征在于，包括如下步驟， 步驟1，建立無人機-無人車聯(lián)合編隊中無人器的非線性動力學模型，所述的無人器包 括無人機和無人車； 步驟2,通過等價變換對無人機和無人車的非線性動力學模型進行處理，將加速度作為 共同控制目標量，得到聯(lián)合編隊中以加速度為控制輸入的統(tǒng)一的控制模型； 步驟3,建立依據(jù)虛擬領(lǐng)航者的地空聯(lián)合編隊結(jié)構(gòu)，得到無人機-無人車聯(lián)合編隊穩(wěn)定 的控制信號，且控制信號為步驟2中得到的作為共同控制目標量的加速度；同時得到聯(lián)合編 隊的誤差模型;所述的虛擬領(lǐng)航者為具有位置、速度和加速度信息的虛擬無人器質(zhì)點； 步驟4,根據(jù)控制模型和誤差模型以及同時作為控制信號和控制目標量的加速度，采用 RBF網(wǎng)絡(luò)算法設(shè)計無人機-無人車聯(lián)合編隊控制器;所述的無人機-無人車聯(lián)合編隊控制器 中通過sigmoid函數(shù)和tanh函數(shù)在線調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)值，對確定因素進行自適應(yīng)補償，在線調(diào)整 權(quán)值大小，加快收斂速度，編隊的跟蹤誤差快速趨近于零，能夠使無人機-無人車聯(lián)合編隊 快速實現(xiàn)隊形保持。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種無人機-無人車聯(lián)合編隊協(xié)同控制方法，其特征在于，所 述無人機采用四旋翼飛行器，四個旋翼對稱分布在機體周圍的四個方向，分為前后和左右 兩組，兩組旋翼的旋轉(zhuǎn)方向相反;得到對應(yīng)的無人機非線性動力學模型如下：其中，pax(t)，Pay(t)，paz(t)為無人機在t時刻的位置坐標，A川，A, (〇，K〇為無人機在 t時刻的加速度坐標，lx，Iy，Iz為無人機關(guān)于x，y，z軸的轉(zhuǎn)動慣量，Ma為質(zhì)量，J a表示螺旋槳轉(zhuǎn) 動軸的極慣性矩，la表示旋翼到無人機中心的長度，<K(t)，0 a(t)，隊(t)分別為無人機的滾 轉(zhuǎn)角、俯仰角、偏航角，表(〇4,(0,穴(0分別為無人機的滾轉(zhuǎn)角速度、俯仰角速度、偏航角速 度，么(/)4(〇,化(〇分別為無人機的滾轉(zhuǎn)角加速度、俯仰角加速度、偏航角加速度，g是重力加 速度； 無人機控制輸入為^^^，^^。，分別為無人機合力與三個控制扭矩:合力與控制扭矩 關(guān)系可以表示為： 其中，Qi, Q2, 〇3, 表不四個旋翼轉(zhuǎn)速;b、d分別表不推力系數(shù)和阻力系數(shù)。3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種無人機-無人車聯(lián)合編隊協(xié)同控制方法，其特征在于，所 述無人車采用輪式機器人，其包括兩個驅(qū)動車輪、車體和隨動車輪;在運動過程中隨動車輪 僅在失衡時候起到支撐作用，得到對應(yīng)的無人車非線性動力學模型如下：其中，pgx(t)，pgy(t)為無人車的位置坐標，AJO么(0表示水平方向和垂直方向速度，V (t)和《 (t)分別為無人車的線速度和角速度，ltg(t)為無人車的偏航角，ltg(t)為無人車的偏 航角速度，MdP 1為無人車的質(zhì)量和轉(zhuǎn)動慣量，t)為輸入扭矩，F(xiàn) (t)為無人車的合力。4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種無人機-無人車聯(lián)合編隊協(xié)同控制方法，其特征在于，步 驟2的具體步驟如下： 2.1根據(jù)無人機結(jié)構(gòu)特性將無人機非線性動力學模型轉(zhuǎn)化為內(nèi)環(huán)系統(tǒng)和外環(huán)系統(tǒng)，內(nèi) 環(huán)系統(tǒng)和外環(huán)系統(tǒng)為兩個內(nèi)部交互耦合的級聯(lián)子系統(tǒng);其中，動態(tài)響應(yīng)快的內(nèi)環(huán)系統(tǒng)用以 姿態(tài)控制，并產(chǎn)生所需的扭矩;動態(tài)響應(yīng)慢的外環(huán)系統(tǒng)用于提供拉力和參考角度;從而得到 轉(zhuǎn)換后的無人機的非線性動力學模型如下，其中，帶下標d的值為無人機狀態(tài)量的期望值，隊d為無人機的偏航角； 2.2對無人車的非線性動力學模型做等價變換，使其與無人機的控制目標量一致； 首先，采用無人車車頭的中心點作為編隊中的無人車坐標，并根據(jù)輪式機器人的非完 整約束系統(tǒng)特性，得到如下約束方程： i>", (r) cos ^ (0 - 〇 sin^" (?) = 0 ; 其次，利用等價變換與約束方程對無人車非線性動力學模型進行處理，得到轉(zhuǎn)換后的 無人車非線性動力學模型如下， 其中，Z(o、表示無人車前方中心點坐標，i4w、坨⑴表示無人車的加速度，Ig 表示無人的長度；2.3根據(jù)轉(zhuǎn)換后的無人機和無人車非線性動力學模型，得到聯(lián)合編隊以加速度為控制 輸入的統(tǒng)一的控制模型，5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種無人機-無人車聯(lián)合編隊協(xié)同控制方法，其特征在于，步 驟3中，所述的聯(lián)合編隊的誤差模型包括無人器的位置誤差與速度誤差，表示如下，其中，eP，ev為位置誤差與速度誤差，Pl(t)，Vl(t)為無人器的實際位置與速度，￥(0,〇) 為期望位置與速度。6. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種無人機-無人車聯(lián)合編隊協(xié)同控制方法，其特征在于，步 驟3中，得到的出無人機-無人車聯(lián)合編隊穩(wěn)定的控制信號m(t)如下，其中，k是正數(shù)，m(t)亦為無人器的控制目標量--加速度;pv(t)，vv(t)為虛擬領(lǐng)航者 的位置與速度，為無人器相對于虛擬領(lǐng)航者的期望位置與速度，pjt)，力(t)為無 人器的期望位置與速度，<(&<(〇為相鄰無人器之間的期望位置與速度，為權(quán)重。7. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種無人機-無人車聯(lián)合編隊協(xié)同控制方法，其特征在于，步 驟4中，得到的無人機-無人車聯(lián)合編隊控制器根據(jù)虛擬領(lǐng)航者發(fā)送的期望位置與速度信 息，以及無人器發(fā)送實際位置與速度信息，得到無人器位置與速度誤差的變化方向控制加 速度，實時調(diào)整無人器的位置、速度與姿態(tài)，使無人器快速實現(xiàn)隊形保持;無人機-無人車聯(lián) 合編隊控制器中控制加速度時采用的目標函數(shù)誤差變化率如下：其中，L(k)為第k次學習所需的參數(shù)，mi>l，_0P5為常數(shù)，0<m2<l。
【文檔編號】G05D1/10GK106054922SQ201610459945
【公開日】2016年10月26日
【申請日】2016年6月22日
【發(fā)明人】朱旭, 周小強, 閆茂德, 許宏科, 李登峰, 張昌利, 林海, 溫立民, 楊盼盼, 孫良恒, 柯偉
【申請人】長安大學