CN107422748B - 一种固定翼无人机编队制导装置及协同跟踪制导方法 - Google Patents
一种固定翼无人机编队制导装置及协同跟踪制导方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107422748B CN107422748B CN201710515266.3A CN201710515266A CN107422748B CN 107422748 B CN107422748 B CN 107422748B CN 201710515266 A CN201710515266 A CN 201710515266A CN 107422748 B CN107422748 B CN 107422748B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- unmanned plane
- target
- guidance
- ground
- tracking
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 77
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 title claims abstract description 22
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 claims abstract description 48
- 230000003068 static effect Effects 0.000 claims abstract description 26
- 238000013461 design Methods 0.000 claims abstract description 14
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 32
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims description 28
- 238000009795 derivation Methods 0.000 claims description 9
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 9
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 6
- 230000011664 signaling Effects 0.000 claims description 6
- 239000000203 mixture Substances 0.000 claims description 5
- 230000003750 conditioning effect Effects 0.000 claims description 4
- 108010076504 Protein Sorting Signals Proteins 0.000 claims description 2
- 238000009472 formulation Methods 0.000 claims description 2
- RZVHIXYEVGDQDX-UHFFFAOYSA-N 9,10-anthraquinone Chemical compound C1=CC=C2C(=O)C3=CC=CC=C3C(=O)C2=C1 RZVHIXYEVGDQDX-UHFFFAOYSA-N 0.000 abstract description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 17
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 2
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 2
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 1
- 230000010006 flight Effects 0.000 description 1
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/10—Simultaneous control of position or course in three dimensions
- G05D1/101—Simultaneous control of position or course in three dimensions specially adapted for aircraft
- G05D1/104—Simultaneous control of position or course in three dimensions specially adapted for aircraft involving a plurality of aircrafts, e.g. formation flying
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/12—Target-seeking control
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B17/00—Systems involving the use of models or simulators of said systems
- G05B17/02—Systems involving the use of models or simulators of said systems electric
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
Abstract
本发明提出了一种固定翼无人机编队制导装置及协同跟踪制导方法，属于无人机飞行控制技术领域。本发明在设计一种用于无人机编队制导的嵌入式计算机装置的基础上，进行协同跟踪地面目标制导方法设计，首先，设计了Leader无人机自动跟踪地面目标的制导方法并进行了稳定性分析；其次，设计了Follower无人机自动跟踪Leader无人机的跟踪制导方法和用于编队相位控制的协同制导方法并进行了稳定性分析；最后，分别针对静止目标、匀速直线运动目标和变速运动目标的跟踪问题进行了仿真验证。本发明能够实现对各类地面目标的自动协同跟踪，并且在同等条件下跟踪性能明显优于采用经典李雅普诺夫向量法的制导方法。
Description
技术领域
本发明提出了一种固定翼无人机编队制导装置及协同跟踪制导方法，属于无人机飞行控制技术领域。
背景技术
随着近年来科技水平的不断提高，无人机从最初的目标识别、通信中继到侦查监视、灾害评估等，其应用领域得到了极大的扩展，未来的应用前景极其广阔。利用无人机来对地面移动目标进行自动跟踪是无人机的一个重要的应用方向。相对于单架无人机，多架无人机组成编队对地面目标进行协同跟踪具有更加明显的优势：一是可以扩大单架无人机传感器的作用范围，降低丢失目标的概率；二是可以提高对目标运动状态的估计精度，在应用上可以提供更高的灵活性。无人机协同跟踪地面目标制导方法设计的主要难点在于如何使得多架无人机在自动跟踪地面目标的同时能够有效维持特定编队。
发明内容
本发明提出了一种固定翼无人机编队制导装置及协同跟踪制导方法。首先设计一种新型standoff(定距跟踪)单机跟踪制导方法，用于Leader(长机)无人机对地面目标的自动跟踪；然后设计用于多架Follower(僚机)无人机的standoff跟踪制导方法和圆编队相位协同制导方法，使得Follower无人机均匀分布于圆周上，并且当编队进入稳态时，Follower无人机的速度将逐渐收敛于Leader无人机对应的速度，相位角趋近于所要求的角度。仿真试验表明，本发明提出的新型编队跟踪策略可以很好的跟踪各类地面目标，并且比基于经典李雅普诺夫向量法的制导方法具有更好的性能。
本发明为解决其技术问题采用如下技术方案：
一种固定翼无人机编队制导装置，包括控制信号模块、信号处理模块电源模块和重置模块，其中，控制信号模块和重置模块分别与信号处理模块连接，电源模块为各模块供电，所述控制信号模块包含串口单元和脉宽调制信号单元，所述信号处理模块包含IO驱动单元、信号调理单元和CPU单元，其中串口单元、IO驱动单元、信号调理单元、CPU单元和脉宽调制信号单元顺序连接。
一种固定翼无人机编队制导装置的制导方法，包括以下步骤：
(1)当跟踪目标为合作对象时，通过无人机及地面目标间的通讯链路得到无人机及地面目标的位置及航向信息；当跟踪目标为非合作对象时，通过目标指示系统获取无人机及地面目标的位置及航向信息；
(2)根据无人机与地面目标在二维Frenet-Serret框架下的的位置和运动状态，定义各状态量的取值范围和方向，建立无人机与跟踪目标的二维运动学模型；
(3)在建立的二维运动学模型中，对无人机定距跟踪地面目标模式下的变量关系进行分析；
(4)针对地面静止目标，建立定距跟踪地面静止目标的Leader无人机制导方法，并分析其稳定性；
(5)针对地面匀速运动目标，建立定距跟踪地面匀速运动目标的Leader无人机制导方法，并分析其稳定性；
(6)针对地面变速运动目标，建立定距跟踪地面变速运动目标的Leader无人机制导方法，并分析其稳定性；
(7)在定距跟踪模式下建立Follower无人机制导方法，并分析其稳定性。
步骤(1)中所述无人机及地面目标的位置及航向信息包括无人机的位置[xu,yu]T和无人机航向角ψu、地面目标的位置[xt,yt]T和地面目标航向角ψt。
步骤(2)中所述无人机与地面目标在二维Frenet-Serret框架下的位置和运动状态，无人机定距跟踪地面目标的二维运动学模型表述为：
其中ρ为无人机与地面目标间的相对距离，ρ∈[0,∞]；为无人机与地面目标间的相对距离变化率；χ无人机速度方向与无人机和目标间连线的夹角，即视线角，χ∈(-π,π]且逆时针为正，为χ角变化率，v为无人机速度，为无人机加速度，ω为角速度，u为制导律控制输入。
步骤(4)中所述针对地面静止目标，建立无人机定距跟踪地面静止目标制导方法如下：
其中制导增益为k，且k＞0，ρd为稳定定距跟踪时无人机与目标间距离。
对步骤(4)建立的制导方法进行稳定性分析，提出李雅普诺夫方程：对李雅普诺夫方程求导可得
步骤(5)中所述针对地面匀速运动目标，建立无人机定距跟踪地面匀速运动目标制导方法如下：
其中Vm为无人机与目标间相对运动速度，Vt为目标运动速度，χm为Vm与无人机和目标间连线的夹角，ψt为地面目标航向角。
步骤(6)中所述针对地面变速运动目标，建立提出无人机跟踪地面变速运动目标制导方法如下：
其中k为制导律增益，ωt为地面目标角速度，ψm为无人机与目标间的相对航向，为地面运动目标加速度。
步骤(7)中所述定距跟踪模式下设计Follower无人机制导方法：
角速度制导方法：
加速度制导方法：
其中：ψ0为leader无人机航向角，为leader无人机航向角变化率，ψi为第i架无人机航向角，kω为角速度制导律增益，ωi为第i架无人机角速度制导律输入，Δθ为相位角差，为相位角差的变化率，v0为leader无人机速度，为leader无人机加速度，vi为第i架无人机的速度，N为Follower无人机架数，kv为加速度制导律增益，ui为第i架无人机加速度制导律输入，ρi为第i架无人机与目标间距离，为第i架无人机与目标间距离变化率。
对步骤(7)设计的制导方法进行稳定性分析
选取李雅普诺夫函数L：
对李雅普诺夫函数求导得
其中：ρi为第i架无人机与目标间距离，ρd为无人机稳定定距跟踪目标半径，为第i架无人机与目标间距离变化率，Δθi为第i架无人机的相位角差，为第i架无人机的相位角差变化率，vi为第i架无人机速度，为第i架无人机加速度，v0为leader无人机速度，为leader无人机加速度，ψi为第i架无人机航向角，为第i架无人机航向角变化率，ψ0为leader无人机航向角，为leader无人机航向角变化率。
本发明具有以下有益效果：
(1)实现了Leader无人机standoff跟踪地面目标的自动制导。
(2)实现了Follower无人机standoff跟踪Leader无人机的自动制导，并能够使得Follower无人机的速度与航向逐渐与Leader无人机的速度与航向一致。
(3)采用李雅普诺夫直接法对所提出制导方法的稳定性进行了分析。
(4)试验表明本发明提出的新型编队跟踪策略可以很好的跟踪各类地面目标，具有工程应用价值。
附图说明
图1是本发明制导计算机控制信号处理板组成图。
图2是无人机standoff跟踪地面目标几何关系图。
图3是Leader-follower无人机编队几何模型图。
图4是协同跟踪静止目标轨迹图。
图5(a)是跟踪静止目标时目标与各无人机速度示意图；图5(b)是跟踪静止目标时各无人机航向角示意图。
图6(a)是跟踪静止目标时Follower无人机间相位角示意图；图6(b)是跟踪静止目标时无人机与被跟踪目标间的距离示意图。
图7是协同跟踪匀速运动目标轨迹图。
图8(a)是跟踪匀速目标时目标与各无人机速度示意图；图8(b)是跟踪匀速目标时目标与各无人机航向角示意图。
图9(a)是跟踪匀速目标时follower无人机间相位角示意图；图9(b)是跟踪匀速目标时无人机与被跟踪者间的距离示意图。
图10是地面目标速度剖面图。
图11是协同跟踪变速目标轨迹图。
图12(a)是跟踪变速目标时目标与各无人机速度示意图；图12(b)是跟踪变速目标时各无人机航向角示意图。
图13(a)是跟踪变速目标时follower无人机间相位角示意图；图13(b)是跟踪变速目标时无人机与被跟踪者间的距离示意图。
图14是采用LVFG方法跟踪高速目标轨迹图。
图15(a)是分别应用本发明方法与LVFG方法时无人机#1的速度示意图；图15(b)是分别应用本发明方法与LVFG方法时无人机#1的相位角示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明创造做进一步详细说明。
1固定翼无人机制导计算机设计
a.本发明所用的制导计算机DC/DC变换将27V输入电压转变为+5V输出，提供数字电路工作；最大输出电流为3A，工作温度-45～+85℃。
b.控制信号处理板包含串口、PWM(脉冲宽度调制)输入输出和CPU模块。CPU采用MPC5644A，对输入输出的信息进行处理、运算、控制等。串行NVRAM(非易失性随机访问存储器),频率为40MHz，容量为2Mb,允许无限次擦除。低电压保护电路可在掉电时自动保护数据，防止在规定电压范围以外时写入数据。制导计算机的引导程序支持程序装载和程序运行2种工作模式。当超级终端主机DB9接头中的8脚和4脚连接时，即运行程序装载模式，否则就运行程序运行模式。在运行程序装载模式时,首先将本发明可执行程序通过XMODEM(串口通信中异步文件传输)协议下载到主板的SRAM(静态随机存取存储器)中，同时保存到主板上的FLASH中，开始执行用户应用程序。在运行用户程序运行模式时，引导程序把可执行程序从FLASH(闪存)中读取到主板的SRAM(静态随机存取存储器)中，并开始执行用户程序。操作步骤：把用于用户程序装载的串口接头插在J1上；编写可执行二进制文件程序；打开WINDOWS的超级终端，定义超级终端的属性有每秒位数115200，数据位为8，奇偶校验无且停止位为1；上电后出现菜单MENU,按X键选择XMODEM；在超级终端上不断出现“§”符号，则主板在请求超级终端发送用户可执行程序；点击超级终端上的菜单：传送->发送文件。选择使用XMODEM协议，然后点击“浏览”选择程序可执行文件，点击发送；按R键直接执行程序。本发明中制导计算机控制信号处理板组成如图1所示。
2无人机建模
无人机飞行控制系统由内回路(稳定回路)和外回路(制导回路)构成，在本发明中认为内回路已经设计完成，能够很好的响应外回路给出的制导指令，并且跟踪移动目标时默认无人机的速度高于目标速度。在理想情况下，执行standoff跟踪任务的无人机应保持固定高度和转弯半径,同时围绕被跟踪对象做圆周运动，因此通常可以仅考虑固定高度上的二维制导问题。记ρ为无人机与目标的相对距离，ρ∈[0,∞]。几何关系如图2所示。
考察由式(1)描述的无人机二维质点运动学模型：
其中，ψ表示无人机航向角，v为无人机速度，ω为角速度控制输入，u为加速度控制输入，为航向角变化率，为无人机加速度，为无人机在二维平面x轴方向的速度分量，为无人机在二维平面y轴方向的速度分量。若以[xt,yt]T表示目标位置，则有
制导方法的设计是使当t→∞时，使得ρ→ρd，ρd为期望距离。
根据以上几何关系，无人机跟踪地面目标的二维模型可以表示为如下所示的极坐标形式：
式(3)中，为相对距离变化率，χ为视线角，为视线角变化率，状态变量由[x,y,ψ]T变为[ρ,χ,v]T。而且，当无人机的速度为常量，与χ可互相决定。当时，或分别表示无人机顺时针与逆时针的运动状态。
3Leader无人机制导方法设计
当跟踪地面目标时，无人机有顺时针、逆时针两种飞行状态，为便于分析，在本发明中仅采用顺时针飞行方式，逆时针方式可按同样的方法进行分析处理。
本发明中首先提出对于静止目标的制导方法，再推广到运动目标上。
3.1静止地面目标
当地面目标静止时，制导方法设计为：
其中：k为制导律增益。
分析无人机动力学模型(9)在制导方法(7)作用下，无人机跟踪静止目标的闭环系统稳定性：
首先提出如下李雅普诺夫方程：
其中：L1为静止目标时的李雅普诺夫方程，可知L1≥0，且仅当在时，有L1＝0。对L1求导得：
其中：为静止目标时李雅普诺夫L1的导数。
代入式(3)，可得：再将ω代入有：
显然，当k＞0时，对于任何χ，都有而且当且仅当时，有设R为实数集，当L1＝0时，可得ρ＝ρd，且在S域中，仅有点可使L1＝0。根据拉萨尔不变性原理，是闭环系统的渐近平衡点。
3.2匀速运动地面目标
当地面目标以速度vt用运动时，无人机动态模型可写为：
其中：ψt表示地面目标航向角，vt表示地面目标运动速度。
无人机速度矢量可以分解为：
其中，是相对速度分量，是目标速度分量。
动态模型(7)可改写为如下相对运动形式：
其中：vm为无人机相对于目标的速度，χm为相对运动时的视线角，ωm为vm对应的角速度向量，um为相对运动时的加速度控制输入，为相对运动加速度，当目标一致运动时，vt大小，方向均不变。设的单位切向量为 是的角速度向量，对式(8)求导可得：两边求平方，由于可得整理得：ω2v2＝ω2v2sin2(ψ-ψm)+ωm 2vm 2。即：其中ψm为无人机与目标间的相对航向角。
根据向量的平行四边形法则，由与构成的两个向量三角形面积相等，可得：所以：则：
最终，可得匀速运动目标制导方法：
此时系统的闭环形式为：
分析无人机动力学模型(7)在制导方法(10)作用下，无人机跟踪静止目标的闭环系统稳定性：
设计李雅普诺夫方程L2：
式(12)求导得
其中：为相对运动视线角变化率。
将(9)和(10)代入中得：
显然，当k＞0时，对于任何χm，都有当且仅当时，有χm(t)，ρ(t)都是有界的，所以一致连续，根据Barbalat's引理，当而且，由于.χm(t)有界，根据Barbalat's引理，可得，χm(t)→0,ρ(t)→ρd。(ρd,π/2)T是闭环系统的渐进稳定点。
3.3变速运动地面目标
当地面目标以速度vt做变速运动时，v,vm都是时变量，式(8)可写为如下标量形式：
对其求导得：
其中：为无人机加速度，为无人机航向角变化率，为相对运动加速度，为相对航向角变化率，为目标加速度，为目标航向角变化率。
消去可得跟踪地面变速目标制导方法：
且
闭环系统的模型形式为：
由于式(15)与式(11)相同，所以变速运动时系统稳定性仍然满足要求。
4Follower无人机制导方法设计
假设在编队中有N架Follower无人机,则第i(i＝1,2,...,N)架无人机的Dubins模型可描述为：
其中：vi为第i架无人机速度，ψi为第i架无人机航向角，为第i架无人机加速度，为第i架无人机航向角变化率，ωi为第i架无人机角速率，ui为第i架无人机制导律控制输入，为第i架无人机速度在x轴上投影，为第i架无人机速度在y轴上投影。
Follower无人机对Leader无人机standoff跟踪的几何关系如图3所示(以3架Follower无人机为例)。图中，三架Follower无人机维持一个以Leader无人机为中心的圆型编队并且Follower无人机间以120度的相位差均匀分布于圆周上。
在本发明中，多架Follower无人机需要维持一个以Leader无人机为中心的圆型编队并且均匀分布于圆周上。同时，要求Follower无人机的速度及航向角逐渐收敛于Leader无人机对应的速度及航向角，其相对运动模型可描述为:
其中θi为第i架无人机相位角，为第i架无人机相位角变化率，ρi为第i架无人机与目标间距离，为第i架无人机与目标间距离变化率，v0为leader无人机速度，ψ0为leader无人机航向角。
同时，假设Follower无人机通过通讯链路能够获取Leader无人机的飞行状态信息，并且在Follower无人机之间具备基本的环形通讯拓扑结构。在此基础上，本发明现提出如下的Follower无人机制导方法。
角速度制导方法：
加速度制导方法：
其中：为leader无人机航向角变化率，kω为角速度制导律增益，ωi为第i架无人机角速度制导律输入，Δθ为相位角差，为leader无人机加速度，为相位角差的变化率，N为Follower无人机架数，kv为加速度制导律增益，ui为第i架无人机加速度制导律输入。
分析无人机编队动力学模型(17)制导方法(18)、(19)作用下的情况：
现提出李雅普诺夫方程L：
其中：ρi为第i架无人机与目标间相对距离，Δθi为第i架无人机位置的相位角差。
对上式求导得
其中：为第i架无人机与目标间距离变化率，为第i架无人机位置的相位角差变化率，为第i架无人机加速度，为第i架无人机航向角变化率。
由若分别取则有：
由于vi-v0，ψi-ψ0均有界,则一致连续,根据Barbalat's引理，有(vi-v0)→0和(ψi-ψ0)→0。此外，由于均一致连续,再根据Barbalat's引理，有因此有ρi→ρd，无人机编队动力学模型(18)在制导方法(19)、(20)作用下，若满足kω＞0,kv＞0，则Follower无人机与Leader无人机之间的距离将逐渐趋近于ρd,Follower无人机之间的相位差将逐渐趋近于并且Follower无人机的速度与航向将逐渐趋近于Leader无人机的速度与航向。
5功能与性能验证
为了验证本发明提出的基于Leader-follower编队的跟踪地面目标架构和制导方法设计的合理性与有效性，以1架Leader无人机、3架follower无人机组成的4机编队为例，分别针对静止目标和运动目标的跟踪问题进行仿真验证，其中在变速目标跟踪问题中不再将地面目标的速度限制在无人机巡航速度的30％以内。
在仿真开始时，无人机与地面目标的初始状态设定为：
a.Leader无人机(UAV#0)
λ位置:(0,-1500)
λ航向角:30°
λ巡航速度:40m/s
λ制导指令输出量限幅:0.1rad/s
b.Follower无人机
UAV #1
λ位置:(50，-1150)
λ航向角:-5°
λ速度:38m/s
λ制导指令输出量限幅:0.1rad/s
UAV #2
λ位置:(-350，-1750)
λ航向角:120°
λ速度:41m/s
λ制导指令输出量限幅:0.1rad/s
UAV #3
λ位置:(300，-1700)
λ航向角:60°
λ速度:40.5m/s
λ制导指令输出量限幅:0.1rad/s
c.地面目标
λ位置:(0，0)
λ航向角:30°
λ速度:0-36m/s
制导增益设定为：
k1＝1,k2＝0.2，kv＝1.5,kω＝1.28。
(1)静止目标
无人机编队对静止目标跟踪的轨迹、速度、航向、相位角与相对距离分别如图4，图5(a),图5(b),图6(a),图6(b)所示。
(2)匀速运动目标
设定以40m/s速度巡航的无人机编队协同跟踪以36m/s速度移动的地面目标，跟踪轨迹、速度、航向、相位角与相对距离分别如图7，图8(a),图8(b),图9(a),图9(b)所示。
(3)变速运动目标
设定地面目标的速度剖面如图10所示，无人机编队对目标跟踪的轨迹、速度、航向、相位角与相对距离分别如图11，图12(a),图12(b),图13(a),图13(b)所示。
从上述无人机编队对各类地面目标的跟踪结果可以看出，本发明设计的无人机Leader-follower编队架构及跟踪制导方法能够很好的对包括高速运动目标在内的各类地面目标进行自动跟踪，同时编队与地面目标的距离以及编队内无人机间相对位置的控制完全满足设计要求。
(4)仿真性能分析与比较
为了进一步分析本发明无人机Leader-follower编队协同跟踪地面目标的性能，使用经典李雅普诺夫向量法(LVFG)协同跟踪制导方法，在相同条件下对匀速和变速运动地面目标的跟踪问题进行了仿真。
采用LVFG方法跟踪匀速运动目标的轨迹如图13所示，可以看出这种方法无法保持预设跟踪距离，即不能跟踪速度与无人机接近的地面目标。
对变速运动目标的跟踪以Follower无人机中的UAV#1为比较对象，两者的速度和相位角对比结果如图14所示。
从图15可以看出，无人机协同跟踪地面目标时，本发明中的协同制导方法总能使得Follower无人机的速度趋向于Leader无人机，且无人机的速度与相位角的稳定性相较LVFG方法更好。
以上所述仅是本发明的优选实施模式，应当指出：对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进，这些改进也应视为本发明的保护范围。
Claims (2)
1.一种固定翼无人机编队制导装置的协同跟踪制导方法，该协同跟踪制导方法所使用的制导装置包括控制信号模块、信号处理模块电源模块和重置模块，其中，控制信号模块和重置模块分别与信号处理模块连接，电源模块为各模块供电，所述控制信号模块包含串口单元和脉宽调制信号单元，所述信号处理模块包含IO驱动单元、信号调理单元和CPU单元，其中串口单元、IO驱动单元、信号调理单元、CPU单元和脉宽调制信号单元顺序连接；
其特征在于，协同跟踪制导方法，包括以下步骤：
(1)当跟踪目标为合作对象时，通过无人机及地面目标间的通讯链路得到无人机及地面目标的位置及航向信息；当跟踪目标为非合作对象时，通过目标指示系统获取无人机及地面目标的位置及航向信息；
(2)根据无人机与地面目标在二维Frenet-Serret框架下的位置和运动状态，定义各状态量的取值范围和方向，建立无人机与跟踪目标的二维运动学模型；所述无人机与地面目标在二维Frenet-Serret框架下的位置和运动状态，无人机定距跟踪地面目标的二维运动学模型表述为：
其中ρ为无人机与地面目标间的相对距离，ρ∈[0,∞]；为无人机与地面目标间的相对距离变化率；χ无人机速度方向与无人机和目标间连线的夹角，即视线角，χ∈(-π,π]且逆时针为正，为χ角变化率，v为无人机速度，为无人机加速度，ω为角速度，u为制导律控制输入；
(3)在建立的二维运动学模型中，对无人机定距跟踪地面目标模式下的变量关系进行分析；
(4)针对地面静止目标，建立定距跟踪地面静止目标的Leader无人机制导方法，并分析其稳定性；所述针对地面静止目标，建立无人机定距跟踪地面静止目标制导方法如下：
其中制导增益为k，且k＞0，ρd为稳定定距跟踪时无人机与目标间距离；
建立的制导方法进行稳定性分析，提出李雅普诺夫方程：对李雅普诺夫方程求导可得
(5)针对地面匀速运动目标，建立定距跟踪地面匀速运动目标的Leader无人机制导方法，并分析其稳定性；所述针对地面匀速运动目标，建立无人机定距跟踪地面匀速运动目标制导方法如下：
其中Vm为无人机与目标间相对运动速度，Vt为目标运动速度，χm为Vm与无人机和目标间连线的夹角，ψt为地面目标航向角；
(6)针对地面变速运动目标，建立定距跟踪地面变速运动目标的Leader无人机制导方法，并分析其稳定性；所述针对地面变速运动目标，建立提出无人机跟踪地面变速运动目标制导方法如下：
其中k为制导律增益，ωt为地面目标角速度，ψm为无人机与目标间的相对航向，为地面运动目标加速度；
(7)在定距跟踪模式下建立Follower无人机制导方法，并分析其稳定性；所述定距跟踪模式下设计Follower无人机制导方法：
角速度制导方法：
加速度制导方法：
其中：ψ0为leader无人机航向角，为leader无人机航向角变化率，ψi为第i架无人机航向角，kω为角速度制导律增益，ωi为第i架无人机角速度制导律输入，Δθ为相位角差，为相位角差的变化率，v0为leader无人机速度，为leader无人机加速度，vi为第i架无人机的速度，N为Follower无人机架数，kv为加速度制导律增益，ui为第i架无人机加速度制导律输入，ρi为第i架无人机与目标间距离，为第i架无人机与目标间距离变化率；
设计的制导方法进行稳定性分析
选取李雅普诺夫函数L：
对李雅普诺夫函数求导得
其中：ρi为第i架无人机与目标间距离，ρd为无人机稳定定距跟踪目标半径，为第i架无人机与目标间距离变化率，Δθi为第i架无人机的相位角差，为第i架无人机的相位角差变化率，vi为第i架无人机速度，为第i架无人机加速度，v0为leader无人机速度，为leader无人机加速度，ψi为第i架无人机航向角，为第i架无人机航向角变化率，ψ0为leader无人机航向角，为leader无人机航向角变化率。
2.根据权利要求1所述的一种固定翼无人机编队制导装置的协同跟踪制导方法，其特征在于：步骤(1)中所述无人机及地面目标的位置及航向信息包括无人机的位置[xu,yu]T和无人机航向角ψu、地面目标的位置[xt,yt]T和地面目标航向角ψt。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710515266.3A CN107422748B (zh) | 2017-06-29 | 2017-06-29 | 一种固定翼无人机编队制导装置及协同跟踪制导方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710515266.3A CN107422748B (zh) | 2017-06-29 | 2017-06-29 | 一种固定翼无人机编队制导装置及协同跟踪制导方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN107422748A CN107422748A (zh) | 2017-12-01 |
| CN107422748B true CN107422748B (zh) | 2019-08-13 |
Family
ID=60426496
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201710515266.3A Active CN107422748B (zh) | 2017-06-29 | 2017-06-29 | 一种固定翼无人机编队制导装置及协同跟踪制导方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN107422748B (zh) |
Families Citing this family (19)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109491402B (zh) * | 2018-11-01 | 2020-10-16 | 中国科学技术大学 | 基于集群控制的多无人机协同目标监视控制方法 |
| CN109976386B (zh) * | 2019-04-04 | 2022-03-11 | 中国电子科技集团公司信息科学研究院 | 一种多无人机协同跟踪目标的方法和系统 |
| CN110032214B (zh) * | 2019-04-17 | 2022-04-01 | 中国人民解放军海军航空大学 | 基于矢量场的快速Standoff目标跟踪方法 |
| CN110221624B (zh) * | 2019-05-20 | 2021-08-17 | 南京航空航天大学 | 一种基于组合系统的无人机环绕地面目标制导方法 |
| CN110221606B (zh) * | 2019-05-20 | 2021-08-17 | 南京航空航天大学 | 一种基于测距信号的距离变化率求解及机器人编队方法 |
| CN110109481B (zh) * | 2019-05-28 | 2022-02-15 | 中国人民解放军海军航空大学 | 基于轨道变换法的多无人飞行器跟踪目标相角修正方法 |
| CN110658847B (zh) * | 2019-09-30 | 2021-01-15 | 北京航空航天大学 | 一种利用遗传算法和Dubins算法实现无人机群队形重构的方法 |
| CN110687930B (zh) * | 2019-10-15 | 2021-07-16 | 中国航空无线电电子研究所 | 一种多用户协作规划系统 |
| CN110687920B (zh) * | 2019-10-28 | 2022-06-28 | 中国电子科技集团公司电子科学研究院 | 无人机集群编队控制方法、装置及储存介质 |
| CN111240365A (zh) * | 2020-03-12 | 2020-06-05 | 北京航空航天大学 | 带有指定性能的无人机编队自适应执行器故障补偿方法 |
| CN111290440B (zh) * | 2020-04-07 | 2023-06-20 | 中国人民解放军海军航空大学 | 基于双虚拟结构的多无人机编队Standoff跟踪控制及跟踪方法 |
| CN111414007B (zh) * | 2020-04-07 | 2023-05-30 | 中国人民解放军海军航空大学 | 多机编队队形控制描述、变换控制和目标跟踪方法 |
| CN111176333B (zh) * | 2020-04-07 | 2020-08-28 | 成都纵横自动化技术股份有限公司 | 飞行控制方法、装置、自动驾驶仪及飞行器 |
| CN111596684B (zh) * | 2020-05-11 | 2023-03-31 | 西安爱生技术集团公司 | 固定翼无人机密集编队与防撞避障半实物仿真系统及方法 |
| CN111487997B (zh) * | 2020-05-12 | 2023-06-23 | 西安爱生技术集团公司 | 一种攻击型无人机双机协同制导方法 |
| CN111736487B (zh) * | 2020-06-22 | 2022-02-18 | 北京理工大学 | 一种旋翼无人机协同控制系统用的半实物仿真系统及方法 |
| CN112099528B (zh) * | 2020-09-18 | 2023-02-28 | 中国航空无线电电子研究所 | 基于化学反应优化算法的制导方法 |
| CN113741548A (zh) * | 2021-10-20 | 2021-12-03 | 北京机电工程研究所 | 一种无人机编队非线性协同导引方法、装置及存储介质 |
| CN115343949B (zh) * | 2022-07-09 | 2024-04-26 | 西北工业大学 | 一种固定翼无人机跟踪制导律设计方法及验证平台 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101515178A (zh) * | 2009-04-08 | 2009-08-26 | 南京航空航天大学 | 基于can总线的主从负担式余度无人飞机自动驾驶仪 |
| CN102814047A (zh) * | 2012-07-19 | 2012-12-12 | 南京航空航天大学 | 双旋翼遥控模型直升机的自主返回系统及控制方法 |
| EP2772817A2 (en) * | 2013-01-28 | 2014-09-03 | The Boeing Company | Formation flight control |
| CN105425819A (zh) * | 2015-11-25 | 2016-03-23 | 南京航空航天大学 | 一种无人机自动跟踪地面目标的制导方法 |
| CN106406359A (zh) * | 2016-08-30 | 2017-02-15 | 南京航空航天大学 | 一种基于虚拟目标的固定翼无人机跟踪地面目标制导方法 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8195343B2 (en) * | 2007-05-19 | 2012-06-05 | Ching-Fang Lin | 4D GIS virtual reality for controlling, monitoring and prediction of manned/unmanned system |
-
2017
- 2017-06-29 CN CN201710515266.3A patent/CN107422748B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101515178A (zh) * | 2009-04-08 | 2009-08-26 | 南京航空航天大学 | 基于can总线的主从负担式余度无人飞机自动驾驶仪 |
| CN102814047A (zh) * | 2012-07-19 | 2012-12-12 | 南京航空航天大学 | 双旋翼遥控模型直升机的自主返回系统及控制方法 |
| EP2772817A2 (en) * | 2013-01-28 | 2014-09-03 | The Boeing Company | Formation flight control |
| CN105425819A (zh) * | 2015-11-25 | 2016-03-23 | 南京航空航天大学 | 一种无人机自动跟踪地面目标的制导方法 |
| CN106406359A (zh) * | 2016-08-30 | 2017-02-15 | 南京航空航天大学 | 一种基于虚拟目标的固定翼无人机跟踪地面目标制导方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN107422748A (zh) | 2017-12-01 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN107422748B (zh) | 一种固定翼无人机编队制导装置及协同跟踪制导方法 | |
| CN105425819B (zh) | 一种无人机自动跟踪地面目标的制导方法 | |
| Zuo et al. | Adaptive trajectory tracking control of output constrained multi‐rotors systems | |
| US10140875B1 (en) | Method and apparatus for joint optimization of multi-UAV task assignment and path planning | |
| CN106406359B (zh) | 一种基于虚拟目标的固定翼无人机跟踪地面目标制导方法 | |
| CN108227736A (zh) | 一种基于测距信号的固定翼无人机编队跟踪制导方法 | |
| CN202758243U (zh) | 一种无人机飞行操控系统 | |
| CN107024863A (zh) | 一种避免微分爆炸的uuv轨迹跟踪控制方法 | |
| CN105159306A (zh) | 一种基于全局稳定的四旋翼飞行器滑模控制方法 | |
| Ferdaus et al. | Fuzzy clustering based nonlinear system identification and controller development of pixhawk based quadcopter | |
| US20210064065A1 (en) | Methods, devices, mobile robots, and systems of navigation path tracking control | |
| CN104808676A (zh) | 基于外部视觉的四旋翼无人飞行器全自主飞行控制系统 | |
| WO2020172866A1 (zh) | 一种飞行模拟系统、方法及飞行模拟设备 | |
| Liang et al. | Multiple UAVs cooperative formation forming control based on back-stepping-like approach | |
| CN105300383A (zh) | 一种基于回溯搜索的无人机空中加油位姿估计方法 | |
| CN108681327A (zh) | 基于分数阶饱和函数切换控制律的四旋翼飞行控制方法 | |
| CN107977011B (zh) | 基于分数阶控制算法的四旋翼无人机飞行控制方法 | |
| CN110162067A (zh) | 一种无人机非奇异自适应非光滑姿态跟踪控制方法 | |
| Wang et al. | Adaptive fractional‐order nonsingular fast terminal sliding mode formation control of multiple quadrotor UAVs‐based distributed estimator | |
| CN107247464B (zh) | 一种四旋翼无人飞行器的状态受限控制方法和系统 | |
| CN109062242A (zh) | 一种新的旋翼无人机控制方法 | |
| Qi et al. | A segmented energy‐based nonlinear tracking control method for quadrotor transport system | |
| Merizalde et al. | Autonomous Navigation Based on Proportional Controller with GPS Setpoint for UAV in External Environments | |
| Chen et al. | Motion and control simulation of a dished autonomous underwater helicopter | |
| Athayde et al. | Experimental Nonlinear and Incremental Control Stabilization of a Tail-Sitter UAV with Hardware-in-the-Loop Validation |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |