CN111665848B - 拓扑切换下无人机与无人车异构集群编队跟踪控制方法 - Google Patents

拓扑切换下无人机与无人车异构集群编队跟踪控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种拓扑切换下无人机与无人车异构集群编队跟踪控制方法。所述跟踪控制方法，构建异构编队的虚拟领导者；根据异构编队的期望时变编队构型，构建异构编队的时变编队向量；建立异构编队中的成员在拓扑切换条件下对虚拟领导者的状态进行估计的分布式状态观测器；建立对异构编队中的成员的状态进行估计的系统状态观测器；构造分布式时变编队跟踪控制器；控制虚拟领导者按照异构编队的期望运动轨迹运动；通过分布式时变编队跟踪控制器控制异构编队的成员跟踪虚拟领导者的运动轨迹。使得多无人机与无人车组成的集群系统在拓扑切换条件下形成期望的时变编队构型的同时，能够跟踪期望的参考航迹，实现异构集群系统的分布式时变编队跟踪运动。

Description

拓扑切换下无人机与无人车异构集群编队跟踪控制方法
技术领域
本发明涉及编队控制技术领域，特别是涉及拓扑切换下无人机与无人车异构集群编队跟踪控制方法。
背景技术
集群系统协同控制在包括航空航天在内的众多军事和民用领域中展现出了强大的应用潜力，如多微纳卫星深空探测、多无人机协同侦察、多导弹饱和攻击、多无人艇协同巡逻及多机器人协同搬运等。编队控制是集群系统协同控制中的重要课题之一。通过调整智能体之间的相对阵位关系，使得集群系统形成特定的编队队形，可以为包括协同侦察、探测、突防、围捕及打击等任务创造有利条件，提供技术保障。考虑到外部态势和任务需求的高动态性，集群系统的编队队形往往不是固定不变的，需要能够根据实际需求实时动态调整，即需要时变编队控制。
无人机与无人车在机器人集群系统中最具有代表性，通过无人机与无人车的合理搭配，可以弥补同类机器人的不足，实现无人车与无人机资源的有效互补，大幅提升协同作业效能。由于无人机与无人车具有完全不同的动力学与运动学模型，并且无人机在空中三维运动，无人车在地面二维运动，所考虑的多机器人系统是异构的。无人机-无人车异构集群系统时变编队控制问题是解决包括空地协同在内的跨域协同应用过程中的关键技术问题，具有重要理论价值和实际应用意义。
目前，现有的基于一致性的编队控制方法主要针对同构多机器人系统，即要求多机器人系统中每个机器人都属于同一类型，并具有完全相同的数学模型。由于无人机与无人车具有不同的动力学模型，并且其状态维度存在差异，已有的针对同构集群系统的编队控制方法难以直接应用。此外，现有方法大多只能够实现时不变的编队构型，而在实际应用中，为了应对复杂的外部环境以及任务的变化，多机器人系统需要能够实时动态调整自身的编队队形，时变编队更具有实际意义与一般性。集群系统中个体间的信息交互是保证整个编队控制的基础，但是在实际应用中，受制于环境限制，个体间通信往往难以稳定保持，个体间链路可能发生中断和重新连接，因此研究拓扑切换条件下实现无人机-无人车异构集群系统的时变编队跟踪控制是有待突破的技术难题。
发明内容
本发明的目的是提供一种拓扑切换下无人机与无人车异构集群编队跟踪控制方法，以在拓扑切换条件下实现无人机与无人车异构集群系统的时变编队跟踪控制。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种拓扑切换下无人机与无人车异构集群编队跟踪控制方法，所述跟踪控制方法包括如下步骤：
构建异构编队的虚拟领导者；
构建异构编队的期望时变编队构型；
根据异构编队的期望时变编队构型，构建异构编队的时变编队向量；
建立异构编队中的成员在拓扑切换条件下对虚拟领导者的状态进行估计的分布式状态观测器；其中，异构编队中的成员为异构编队包含的无人机或无人车；
建立对异构编队中的成员的状态进行估计的系统状态观测器；
根据所述时变编队向量、所述分布式状态观测器和所述系统状态观测器，构造分布式时变编队跟踪控制器；
控制虚拟领导者按照异构编队的期望运动轨迹运动；
通过分布式时变编队跟踪控制器控制异构编队的成员跟踪虚拟领导者的运动轨迹。
可选的，所述根据异构编队的期望时变编队构型，构建异构编队的时变编队向量，具体包括：
根据异构编队的期望时变编队构型，构建异构编队的时变编队向量：
Figure BDA0002557828630000021
其中，h1(t)、h2(t)、hM+N(t)分别表示异构编队中第1个、第2个和第M+N个成员的时变编队向量；M表示异构编队中无人机的数量、N表示异构编队中无人车的数量，对于异构编队中第i个成员的时变编队向量hi(t)，满足公式hyi(t)＝C0hi(t)，hyi(t)表示异构编队对中第i个成员的期望时变编队构型，C0为虚拟领导者的状态控制方程的第三系数矩阵，t表示时间；
判断对于异构编队的每个成员，是否都存在编队补偿输入ri(t)使得公式
Figure BDA0002557828630000031
成立，得到判断结果；其中，A0表示虚拟领导者的状态控制方程的第一系数矩阵；Xi表示使第i个成员的调节器方程：
Figure BDA0002557828630000032
成立的第一中间矩阵，Ui表示使第i个成员的调节器方程：
Figure BDA0002557828630000033
成立的第二中间矩阵，Ai、Bi和Ci分别表示异构编队中第i个成员的状态控制方程的第一系数矩阵、第二系数矩阵和第三系数矩阵；
若所述判断结果表示否则返回步骤“根据异构编队的期望时变编队构型，构建异构编队的时变编队向量：
Figure BDA0002557828630000034
重新构建异构编队的时变编队向量；
若所述判断结果表示是则输出异构编队的时变编队向量和编队补偿输入。
可选的，所述建立异构编队中的成员在拓扑切换条件下对虚拟领导者的状态进行估计的分布式状态观测器，具体包括：
建立异构编队中的成员在拓扑切换条件下对虚拟领导者的状态进行估计的分布式状态观测器为：
Figure BDA0002557828630000035
其中，
Figure BDA0002557828630000036
为异构编队中的第i个成员对虚拟领导者的状态估计值；A0为虚拟领导者的状态控制方程的第一系数矩阵；η为分布式状态观测器的增益系数，
Figure BDA0002557828630000037
Ξσ(t)为拓扑判断矩阵，Ξσ(t)＝Gσ(t)Lσ(t)+LT σ(t)Gσ(t)＞0，Gσ(t)和Lσ(t)分别表示状态切换信号σ(t)对应的异构编队中的交互拓扑和拉普拉斯矩阵，λmax(Gσ(t))为Gσ(t)的最大特征值，λmin(Ξσ(t))为Ξσ(t)的最小特征值；K为分布式状态观测器的增益矩阵，wi0为异构编队中的第i个成员到虚拟领导者的作用强度，wij为异构编队中的第i个成员到第j个成员的作用强度，
Figure BDA0002557828630000038
为异构编队中的第j个成员相对于虚拟领导者的状态估计值，q0(t)为虚拟领导者的状态；
确定满足线性不等式A0P+PA0 T+Iq-PC0C0 TP≤0的正定矩阵P；其中，Iq表示单位矩阵；
根据所述正定矩阵P，利用公式K＝PC0 T计算分布式状态观测器的增益矩阵。
可选的，所述建立对异构编队中的成员的状态进行估计的系统状态观测器，具体包括：
利用异构编队中的成员的输出信息构造龙伯格状态观测器对成员的状态信息进行估计；
所述龙伯格状态观测器为：
Figure BDA0002557828630000041
其中，
Figure BDA0002557828630000042
表示异构编队中第i个成员在t时刻的状态估计，Ai、Bi和Ci分别表示异构编队中第i个成员的状态控制方程的第一系数矩阵、第二系数矩阵和第三系数矩阵，ui(t)表示异构编队中第i个成员的状态控制方程在t时刻的控制输入向量，Loi为龙伯格状态观测器系数、yi(t)表示异构编队中第i个成员的状态控制方程在t时刻的输出向量。
可选的，所述根据所述时变编队向量、分布式状态观测器和系统状态观测器，构造分布式时变编队跟踪控制器，具体包括：
根据所述时变编队向量、分布式状态观测器和系统状态观测器，构造分布式时变编队跟踪控制器为：
Figure BDA0002557828630000043
其中，K1i与K2i分别表示第i个成员的分布式时变编队跟踪控制器的第一增益矩阵和第二增益矩阵，ri(t)表示在t时刻异构编队中第i个成员的时变编队跟踪补偿输入；
确定使系数矩阵Ai+BiK1i为Hurwitz的第i个成员的分布式时变编队跟踪控制器的第一增益矩阵K1i；
确定使第i个成员的调节器方程：
Figure BDA0002557828630000044
成立的第一中间矩阵Xi和第二中间矩阵Ui；
根据第i个成员的分布式时变编队跟踪控制器的第一增益矩阵K1i，确定第i个成员的分布式时变编队跟踪控制器的第二增益矩阵为：K2i＝Ui-K1iXi。
可选的，所述异构编队的成员通过分布式时变编队跟踪控制器跟踪虚拟领导者的运动轨迹，具体包括：
确定满足公式
Figure BDA0002557828630000051
的有向拓扑切换的驻留时间τ0；其中，α＝λmin(P-1)，
Figure BDA0002557828630000052
其中，α为切换驻留时间第一参量，β为切换驻留时间第二参量，Gi为所有拓扑集合中包含最大特征值的拓扑关系，Gj为所有拓扑集合中包含最小特征值的拓扑关系；
在所述驻留时间内异构编队的成员通过分布式状态观测器对虚拟领导者的状态进行观测，确定虚拟领导者的状态估计值；
根据虚拟领导者的状态估计值，利用分布式时变编队跟踪控制器跟踪虚拟领导者的运动轨迹。
一种拓扑切换下无人机与无人车异构集群编队跟踪控制系统，所述跟踪控制系统包括：
虚拟领导者构建模块，用于构建异构编队的虚拟领导者；
期望时变编队构型形成模块，用于构建异构编队的期望时变编队构型；
时变编队向量构建模块，用于根据异构编队的期望时变编队构型，构建异构编队的时变编队向量；
分布式状态观测器建立模块，用于建立异构编队中的成员在拓扑切换条件下对虚拟领导者的状态进行估计的分布式状态观测器；其中，异构编队中的成员为异构编队包含的无人机或无人车；
系统状态观测器建立模块，用于建立对异构编队中的成员的状态进行估计的系统状态观测器；
分布式时变编队跟踪控制器构造模块，用于根据所述时变编队向量、所述分布式状态观测器和所述系统状态观测器，构造分布式时变编队跟踪控制器；
虚拟领导者控制模块，用于控制虚拟领导者按照异构编队的期望运动轨迹运动；
运动跟踪模块，用于通过分布式时变编队跟踪控制器控制异构编队的成员跟踪虚拟领导者的运动轨迹。
可选的，所述时变编队向量构建模块，具体包括：
时变编队向量构建子模块，用于根据异构编队的期望时变编队构型，构建异构编队的时变编队向量：
Figure BDA0002557828630000061
其中，h1(t)、h2(t)、hM+N(t)分别表示异构编队中第1个、第2个和第M+N个成员的时变编队向量；M表示异构编队中无人机的数量、N表示异构编队中无人车的数量，对于异构编队中第i个成员的时变编队向量hi(t)，满足公式hyi(t)＝C0hi(t)，hyi(t)表示异构编队对中第i个成员的期望时变编队构型，C0为虚拟领导者的状态控制方程的第三系数矩阵，t表示时间；
判断子模块，用于判断对于异构编队的每个成员，是否都存在编队补偿输入ri(t)使得公式
Figure BDA0002557828630000062
成立，得到判断结果；其中，A0表示虚拟领导者的状态控制方程的第一系数矩阵；Xi表示使第i个成员的调节器方程：
Figure BDA0002557828630000063
成立的第一中间矩阵，Ui表示使第i个成员的调节器方程：
Figure BDA0002557828630000064
成立的第二中间矩阵，Ai、Bi和Ci分别表示异构编队中第i个成员的状态控制方程的第一系数矩阵、第二系数矩阵和第三系数矩阵；
时变编队向量重新构建子模块，用于若所述判断结果表示否则返回步骤“根据异构编队的期望时变编队构型，构建异构编队的时变编队向量：
Figure BDA0002557828630000065
重新构建异构编队的时变编队向量；
时变编队向量输出子模块，用于若所述判断结果表示是则输出异构编队的时变编队向量和编队补偿输入。
可选的，所述分布式状态观测器建立模块，具体包括：
分布式状态观测器建立子模块，用于建立异构编队中的成员在拓扑切换条件下对虚拟领导者的状态进行估计的分布式状态观测器为：
Figure BDA0002557828630000066
其中，
Figure BDA0002557828630000067
为异构编队中的第i个成员对虚拟领导者的状态估计值；A0为虚拟领导者的状态控制方程的第一系数矩阵；η为分布式状态观测器的增益系数，
Figure BDA0002557828630000068
Ξσ(t)为拓扑判断矩阵，Ξσ(t)＝Gσ(t)Lσ(t)+LT σ(t)Gσ(t)＞0，Gσ(t)和Lσ(t)分别表示状态切换信号σ(t)对应的异构编队中的交互拓扑和拉普拉斯矩阵，λmax(Gσ(t))为Gσ(t)的最大特征值，λmin(Ξσ(t))为Ξσ(t)的最小特征值；K为分布式状态观测器的增益矩阵，wi0为异构编队中的第i个成员到虚拟领导者的作用强度，wij为异构编队中的第i个成员到第j个成员的作用强度，
Figure BDA0002557828630000073
为异构编队中的第j个成员相对于虚拟领导者的状态估计值，q0(t)为虚拟领导者的状态；
正定矩阵求解子模块，用于确定满足线性不等式A0P+PA0 T+Iq-PC0C0 TP≤0的正定矩阵P；其中，Iq表示单位矩阵；
分布式状态观测器的增益矩阵计算子模块，用于根据所述正定矩阵P，利用公式K＝PC0 T计算分布式状态观测器的增益矩阵。
可选的，所述系统状态观测器建立模块，具体包括：
系统状态观测器建立子模块，用于利用异构编队中的成员的输出信息构造龙伯格状态观测器对成员的状态信息进行估计；
所述龙伯格状态观测器为：
Figure BDA0002557828630000071
其中，
Figure BDA0002557828630000072
表示异构编队中第i个成员在t时刻的状态估计，Ai、Bi和Ci分别表示异构编队中第i个成员的状态控制方程的第一系数矩阵、第二系数矩阵和第三系数矩阵，ui(t)表示异构编队中第i个成员的状态控制方程在t时刻的控制输入向量，Loi为龙伯格状态观测器系数、yi(t)表示异构编队中第i个成员的状态控制方程在t时刻的输出向量。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明提出了一种拓扑切换下无人机与无人车异构集群编队跟踪控制方法，所述跟踪控制方法包括如下步骤：构建异构编队的虚拟领导者；根据异构编队的期望时变编队构型，构建异构编队的时变编队向量；建立异构编队中的成员在拓扑切换条件下对虚拟领导者的状态进行估计的分布式状态观测器；其中，异构编队中的成员为异构编队包含的无人机或无人车；建立对异构编队中的成员的状态进行估计的系统状态观测器；根据所述时变编队向量、所述分布式状态观测器和所述系统状态观测器，构造分布式时变编队跟踪控制器；控制虚拟领导者按照异构编队的期望运动轨迹运动；通过分布式时变编队跟踪控制器控制异构编队的成员跟踪虚拟领导者的运动轨迹。使得多无人机与无人车组成的集群系统在拓扑切换条件下形成期望的时变编队构型的同时，能够跟踪期望的参考航迹，实现异构集群系统的分布式时变编队跟踪运动。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明提供的一种拓扑切换下无人机与无人车异构集群编队跟踪控制方法的流程图；
图2为本发明实施例3提供的无人机-无人车异构集群系统作用拓扑图；
图3为本发明实施例3提供的无人机-无人车异构集群系统拓扑切换信号图；
图4为本发明实施例3提供的无人机-无人车异构集群系统运动轨迹图；
图5为本发明实施例3提供的无人机与无人车的编队跟踪误差曲线图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的目的是提供一种拓扑切换下无人机与无人车异构集群编队跟踪控制方法，以在拓扑切换条件下实现无人机与无人车异构集群系统的时变编队跟踪控制。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
实施例1，如图1所示，本发明提供一种拓扑切换下无人机与无人车异构集群编队跟踪控制方法，所述跟踪控制方法包括如下步骤：
步骤101，构建异构编队的虚拟领导者。
步骤102，构建异构编队的期望时变编队构型；
步骤103，根据异构编队的期望时变编队构型，构建异构编队的时变编队向量；
步骤103所述根据异构编队的期望时变编队构型，构建异构编队的时变编队向量，具体包括：
根据异构编队的期望时变编队构型，构建异构编队的时变编队向量：
Figure BDA0002557828630000091
其中，h1(t)、h2(t)、hM+N(t)分别表示异构编队中第1个、第2个和第M+N个成员的时变编队向量；M表示异构编队中无人机的数量、N表示异构编队中无人车的数量，对于异构编队中第i个成员的时变编队向量hi(t)，满足公式hyi(t)＝C0hi(t)，hyi(t)表示异构编队对中第i个成员的期望时变编队构型，C0为虚拟领导者的状态控制方程的第三系数矩阵，t表示时间。
判断对于异构编队的每个成员，是否都存在编队补偿输入ri(t)使得公式
Figure BDA0002557828630000092
成立，得到判断结果；其中，A0表示虚拟领导者的状态控制方程的第一系数矩阵；Xi表示使第i个成员的调节器方程：
Figure BDA0002557828630000093
成立的第一中间矩阵，Ui表示使第i个成员的调节器方程：
Figure BDA0002557828630000094
成立的第二中间矩阵，Ai、Bi和Ci分别表示异构编队中第i个成员的状态控制方程的第一系数矩阵、第二系数矩阵和第三系数矩阵。
若所述判断结果表示否则返回步骤“根据异构编队的期望时变编队构型，构建异构编队的时变编队向量：
Figure BDA0002557828630000095
重新构建异构编队的时变编队向量。
若所述判断结果表示是则输出异构编队的时变编队向量和编队补偿输入。
步骤104，建立异构编队中的成员在拓扑切换条件下对虚拟领导者的状态进行估计的分布式状态观测器；其中，异构编队中的成员为异构编队包含的无人机或无人车。
步骤104，所述建立异构编队中的成员在拓扑切换条件下对虚拟领导者的状态进行估计的分布式状态观测器，具体包括：
建立异构编队中的成员在拓扑切换条件下对虚拟领导者的状态进行估计的分布式状态观测器为：
Figure BDA0002557828630000096
其中，
Figure BDA0002557828630000097
为异构编队中的第i个成员对虚拟领导者的状态估计值；A0为虚拟领导者的状态控制方程的第一系数矩阵；η为分布式状态观测器的增益系数，
Figure BDA0002557828630000101
Ξσ(t)为拓扑判断矩阵，Ξσ(t)＝Gσ(t)Lσ(t)+LT σ(t)Gσ(t)＞0，Gσ(t)和Lσ(t)分别表示状态切换信号σ(t)对应的异构编队中的交互拓扑和拉普拉斯矩阵，λmax(Gσ(t))为Gσ(t)的最大特征值，λmin(Ξσ(t))为Ξσ(t)的最小特征值；K为分布式状态观测器的增益矩阵，wi0为异构编队中的第i个成员到虚拟领导者的作用强度，wij为异构编队中的第i个成员到第j个成员的作用强度，
Figure BDA0002557828630000102
为异构编队中的第j个成员相对于虚拟领导者的状态估计值，q0(t)为虚拟领导者的状态。
确定满足线性不等式A0P+PA0 T+Iq-PC0C0 TP≤0的正定矩阵P；其中，Iq表示单位矩阵。
根据所述正定矩阵P，利用公式K＝PC0 T计算分布式状态观测器的增益矩阵。
步骤105，建立对异构编队中的成员的状态进行估计的系统状态观测器。
步骤105所述建立对异构编队中的成员的状态进行估计的系统状态观测器，具体包括：
利用异构编队中的成员的输出信息构造龙伯格状态观测器对成员的状态信息进行估计。
所述龙伯格状态观测器为：
Figure BDA0002557828630000103
其中，
Figure BDA0002557828630000104
表示异构编队中第i个成员在t时刻的状态估计，Ai、Bi和Ci分别表示异构编队中第i个成员的状态控制方程的第一系数矩阵、第二系数矩阵和第三系数矩阵，ui(t)表示异构编队中第i个成员的状态控制方程在t时刻的控制输入向量，Loi为龙伯格状态观测器系数、yi(t)表示异构编队中第i个成员的状态控制方程在t时刻的输出向量。
步骤106，根据所述时变编队向量、所述分布式状态观测器和所述系统状态观测器，构造分布式时变编队跟踪控制器。
步骤106所述根据所述时变编队向量、分布式状态观测器和系统状态观测器，构造分布式时变编队跟踪控制器，具体包括：
根据所述时变编队向量、分布式状态观测器和系统状态观测器，构造分布式时变编队跟踪控制器为：
Figure BDA0002557828630000111
其中，K1i与K2i分别表示第i个成员的分布式时变编队跟踪控制器的第一增益矩阵和第二增益矩阵，ri(t)表示在t时刻异构编队中第i个成员的时变编队跟踪补偿输入。
确定使系数矩阵Ai+BiK1i为Hurwitz的第i个成员的分布式时变编队跟踪控制器的第一增益矩阵K1i。
确定使第i个成员的调节器方程：
Figure BDA0002557828630000112
成立的第一中间矩阵Xi和第二中间矩阵Ui。
根据第i个成员的分布式时变编队跟踪控制器的第一增益矩阵K1i，确定第i个成员的分布式时变编队跟踪控制器的第二增益矩阵为：K2i＝Ui-K1iXi。
步骤107，控制虚拟领导者按照异构编队的期望运动轨迹运动；
步骤108，通过分布式时变编队跟踪控制器控制异构编队的成员跟踪虚拟领导者的运动轨迹。
步骤108所述异构编队的成员通过分布式时变编队跟踪控制器跟踪虚拟领导者的运动轨迹，具体包括：
确定满足公式
Figure BDA0002557828630000113
的有向拓扑切换的驻留时间τ0；其中，α＝λmin(P-1)，
Figure BDA0002557828630000114
其中，α为切换驻留时间第一参量，β为切换驻留时间第二参量，Gi为所有拓扑集合中包含最大特征值的拓扑关系，Gj为所有拓扑集合中包含最小特征值的拓扑关系。
在所述驻留时间内异构编队的成员通过分布式状态观测器对虚拟领导者的状态进行观测，确定虚拟领导者的状态估计值。
根据虚拟领导者的状态估计值，利用分布式时变编队跟踪控制器跟踪虚拟领导者的运动轨迹。
实施例2，本发明提出一种基于一致性理论的存在拓扑切换条件下的无人机-无人车异构集群系统时变编队跟踪控制方法，其目的是设计一种基于分布式状态观测器的编队跟踪控制器，使得多无人机与无人车组成的集群系统在拓扑切换条件下形成期望的时变编队构型的同时，能够跟踪期望的参考航迹，实现异构集群系统的分布式时变编队跟踪运动。具体的方案如下：
(1)建立无人机与无人车的动力学与运动学模型
无人机选择四旋翼飞行器，其动力学模型如下：
Figure BDA0002557828630000121
其中，x,y,z表示无人机在空间的位置，φ,θ,ψ表示滚转角、俯仰角、偏航角，m表示无人机的质量，Ixx,Iyy,Izz分别表示关于x,y,z轴的转动惯量，L表示电机轴与机身中心的距离，g表示重力加速度，u1,u2,u3,u4表示无人机的控制输入。
控制输入u1,u2,u3,u4的定义如下：
Figure BDA0002557828630000122
其中，b表示升力系数，d表示扭矩系数，ω1,ω2,ω3,ω4分别表示旋翼1,2,3,4的转速。u1表示垂直于机身方向的总升力，u2表示影响飞机俯仰运动的升力差，u3表示影响飞机滚转运动的升力差，u4表示影响飞机偏航运动的扭矩。
无人车选择麦克纳姆轮全向移动机器人，其运动学模型如下：
Figure BDA0002557828630000123
其中，vx,vy分别表示无人车沿车体x轴与y轴的速度，ω表示无人车的旋转角速度，ωmi(i＝1,2,3,4)分别表示第i个麦克纳姆轮的旋转角速度，R表示麦克纳姆轮的半径，α表示麦克纳姆轮的辊轴与轮轴之间的夹角，lx,ly分别表示麦克纳姆轮中心与无人车中心沿x轴与y轴的相对距离。
(2)采用分为内外环的控制架构，获得用于编队控制的无人机-无人车集群模型
在多无人机-无人车时变编队跟踪问题中，重点关注的是各机器人的相对位置关系，因此采用分为内外环的控制架构。对于无人机，外环为位置控制环，内环为姿态控制环；对于无人车，外环为位置控制环，内环为轮子转速控制环。
考虑由M架无人机和N辆无人车(M≥1,N≥1)组成的无人机-无人车集群系统，将无人机集合记为FA＝{1,2,…,M}，无人车集合记为FG＝{M+1,M+2,…,M+N}。在编队控制层面，将第i架(i∈FA)无人机建模如下：
Figure BDA0002557828630000131
其中，
Figure BDA0002557828630000132
分别表示第i架无人机的位置、速度与控制输入向量。同样，在编队控制层面，将第j辆无人车(j∈FG)建模为：
Figure BDA0002557828630000133
其中，
Figure BDA0002557828630000134
分别表示第j辆无人车的位置与控制输入向量。
(3)定义时变编队跟踪控制问题
在地面惯性系O-XYZ下，由于无人车仅在水平面(XY平面)内运动，不存在Z轴方向的运动，并且各无人机的高度可以单独控制，因此，仅考虑无人机-无人车集群在XY平面内的编队跟踪运动。为方便编队跟踪问题的描述与分析，在编队控制层面，将无人机与无人车的状态控制方程统一表示为：
Figure BDA0002557828630000135
对于无人机i(i∈FA)，有
Figure BDA0002557828630000136
Figure BDA0002557828630000137
对于无人车i(i∈FG)，有
Figure BDA0002557828630000138
Ai＝02×2，Bi＝I2，Ci＝I2。
编队跟踪控制要求无人机-无人车集群在形成期望时变编队构型的同时，编队整体能够跟踪期望的轨迹运动。因此，引入如下的虚拟领导者来刻画期望的运动轨迹：
Figure BDA0002557828630000141
其中，
Figure BDA0002557828630000142
分别表示虚拟领导者的状态与输出向量。
采用代数图论描述多无人机/无人车之间的作用拓扑关系，定义G为集群系统作用拓扑所对应的有向图，将无人机、无人车以及虚拟领导者表示为图G中的节点，令wij为节点j到节点i的作用强度。要求有向图G具有生成树，并以虚拟领导者为根节点。虚拟领导者没有邻居，无人机/无人车作为跟随者，至少有一个邻居。图G所对应的拉普拉斯矩阵记为
Figure BDA0002557828630000143
根据上述条件，可以将L划分为
Figure BDA0002557828630000144
其中
Figure BDA0002557828630000145
本发明中要求有向拓扑是可以切换的。假设则存在一个一致有界非重叠的时间间隔的无限序列[tk,tk+1)(k∈N)，其中，t1＝0，0＜τ0≤tk+1-tk≤τ1。tk是切换序列，τ0是驻留时间，期间拓扑保持不变。其中，σ(t):[0,+∞)→{1,2,...,p}切换信号，t时刻的值是拓扑的下标。Gσ(t)和Lσ(t)是σ(t)对应的交互拓扑和拉普拉斯矩阵
Figure BDA0002557828630000146
是σ(t)时刻第i个主体的邻居集。采用代数图论描述跟随者之间的作用拓扑关系，定义Gσ(t)为多智能体系统作用拓扑所对应的有向图，将异构集群系统各个体表示为图Gσ(t)中的节点，令wij为节点j到节点i的作用强度。要求有向图Gσ(t)具有生成树，并以领导者为根节点。领导者没有邻居，跟随者至少有一个邻居。图Gσ(t)所对应的拉普拉斯矩阵记为
Figure BDA0002557828630000147
根据上述条件，可以将Lσ(t)划分为
Figure BDA0002557828630000148
其中
Figure BDA0002557828630000149
利用时变向量
Figure BDA00025578286300001410
刻画期望的编队构型，令hyi(t)＝C0hi(t)表示期望的输出编队向量。对于各无人机/无人车的任意有界初始状态，如果有下式成立：
Figure BDA00025578286300001411
则称无人机-无人车集群实现了期望的输出时变编队跟踪。
(4)构造分布式状态观测器
对于无人车-无人机集群，为实现集群系统中每个无人机/无人车对虚拟领导者的状态估计，构造如下的分布式状态观测器：
Figure BDA0002557828630000151
其中，η为增益系数，是一个正常数，K为增益矩阵。
(5)构造集群系统状态观测器
由于无人机无人车的部分状态信息不能够由传感器测量，故利用输出信息构造龙伯格状态观测器对状态信息进行估计，构造如下龙伯格状态观测器：
Figure BDA0002557828630000152
其中，
Figure BDA0002557828630000153
表示状态估计，Loi为龙伯格状态观测器系数。
(6)构造分布式时变编队跟踪控制器
对于无人车-无人机集群，构造如下的分布式时变编队跟踪控制器：
Figure BDA0002557828630000154
其中，K1i与K2i表示待设计的增益矩阵，ri表示时变编队跟踪补偿输入。
(7)设计编队跟踪控制器的参数
对于第i个无人机/无人车(i＝1,2,…,M+N)，时变编队跟踪控制器的设计步骤如下。
首先，选择矩阵Xi与Ui，使得如下的调节器方程成立：
Figure BDA0002557828630000155
其次，检验如下的时变编队跟踪可行性条件：
Figure BDA0002557828630000156
如果对于所有的无人机与无人车，都存在编队补偿输入ri使得上式成立，则给定的时变编队是可行的；否则，该期望编队是不可行的，需要重新给定编队向量hi。
然后，设计K1i使得矩阵Ai+BiK1i是Hurwitz，并令K2i＝Ui-K1iXi。
最后，选择充分大的η使得
Figure BDA0002557828630000157
Ξσ(t)＝Gσ(t)L1σ(t)+LT 1σ(t)Gσ(t)＞0。并求解如下线性矩阵不等式：
A0P+PA0 T+Iq-PC0C0 TP≤0
得到满足条件的正定矩阵P，并令K＝PC0 T。
(8)拓扑切换驻留时间条件
有向拓扑切换的驻留时间满足
Figure BDA0002557828630000161
其中α＝λmin(P-1)，
Figure BDA0002557828630000162
异构集群系统的分布式观测器才能实现对领导者状态的估计，也才能在设计的控制律作用下实现时变编队跟踪。
实施例3，本发明提供一个具体的存在切换拓扑条件的无人机-无人车异构集群系统时变编队跟踪控制的实例来验证本发明所提出方法的有效性。本实例的具体实施步骤如下：
(1)无人机-无人车异构集群系统设置
考虑由2架无人机(编号为1,2)和2辆无人车(编号为3,4)组成的异构集群系统，其作用拓扑如图1所示。无人机与无人车以旋转圆形编队的形式执行空地协同侦查任务。两架无人机定高飞行，故本实例中只需考虑XY平面内的编队跟踪控制问题。将虚拟领导者定义为二阶积分器模型，其参数设置为
Figure BDA0002557828630000163
x0(0)＝[0,0,0,0]T，则虚拟领导者将在XY平面内绕圆心作角速度为0.06rad/s的圆周运动。
(2)期望的时变编队设计
为刻画期望的旋转圆形编队构型，对于各无人机与无人车，将时变编队向量
Figure BDA0002557828630000164
设置如下：
Figure BDA0002557828630000165
Figure BDA0002557828630000166
Figure BDA0002557828630000167
Figure BDA0002557828630000168
如果异构集群系统实现了期望的编队跟踪，各无人机与无人车将会在XY平面内以半径为γ、角速度为
Figure BDA0002557828630000169
围绕虚拟领导者进行旋转。
(3)编队跟踪控制器参数设计
为使得调节器方程成立，对于无人机1和2，选择
Figure BDA00025578286300001610
Figure BDA00025578286300001611
对于无人车3和4，选择
Figure BDA00025578286300001612
Figure BDA00025578286300001613
对于所有的无人机与无人车，可以验证编队跟踪可行性条件都成立，并求得编队补偿输入ri为：
Figure BDA0002557828630000171
Figure BDA0002557828630000172
r3＝r4＝0
设计增益矩阵
Figure BDA0002557828630000173
K1j＝-I2(j＝3,4)，选择正常数η＝1。
(4)仿真条件设置及结果分析
在本实例中，令γ＝1.5m，
Figure BDA0002557828630000177
无人机的飞行高度设定为5m，各无人机与无人车在XY平面内的初始位置与速度由-3至3之间的随机数产生。通信拓扑切换驻留时间选择为10秒。几种作用拓扑关系及切换信号如图2和图3所示，图3中的纵坐标Index oftopology为拓扑索引，横坐标time为时间。无人机-无人车异构集群系统的运动轨迹如图4所示，其中，五角星表示虚拟领导者，正方形与三角形分别表示无人机1与2，星号与菱形分别表示无人车3和4。令ei＝yi-hyi-y0(i＝1,2,3,4)表示无人机/无人车i的时变编队跟踪误差，其欧几里得范数如图4所示。从图4与图5可以看出，无人机-无人车异构集群系统实现了期望的旋转圆形编队跟踪，本实例验证了所提出方法的有效性。
详细参数设置
(1)期望编队
为刻画期望的旋转圆形编队构型，选取半径γ＝1.5m、角速度
Figure BDA0002557828630000174
(可根据实际情况调整)，对于各无人机与无人车，将时变编队向量
Figure BDA0002557828630000175
设置如下：
h1＝[1.5cos(π+0.1t),-0.15sin(π+0.1t),1.5sin(π+0.1t),0.15cos(π+0.1t)]T
h2＝[1.5cos(0.1t),-0.15sin(0.1t),1.5sin(0.1t),0.15cos(0.1t)]T
h3＝[1.5cos(0.1t),-0.15sin(0.1t),1.5sin(0.1t),0.15cos(0.1t)]T
h4＝[1.5cos(π+0.1t),-0.15sin(π+0.1t),1.5sin(π+0.1t),0.15cos(π+0.1t)]T
(2)虚拟领导者0
Figure BDA0002557828630000176
q0＝[χ0X,v0X,χ0Y,v0Y]T表示虚拟领导者沿X轴与Y轴的位置与速度，取q0＝[1,0,1,0]T，则虚拟领导者将在XY平面内绕圆心作角速度为0.06rad/s的圆周运动。
(3)无人机1
Figure BDA0002557828630000181
取η＝1，
Figure BDA0002557828630000182
表示无人机1对q0＝[1,0,1,0]T的估计值，初值
Figure BDA0002557828630000183
Figure BDA0002557828630000184
Figure BDA0002557828630000185
表示无人机1对自身状态ξ1的估计值，初值
Figure BDA0002557828630000186
ξ1＝[χ1X,v1X,χ1Y,v1Y]T表示无人机1沿X轴与Y轴方向的位置与速度，控制增益
Figure BDA0002557828630000187
K21＝-K11，
Figure BDA0002557828630000188
时变编队补偿输入r1＝[-0.015cos(π+0.1t),-0.015sin(π+0.1t)]T。
(4)无人机2
Figure BDA0002557828630000189
取η＝1，
Figure BDA00025578286300001810
表示无人机2对q0＝[1,0,1,0]T的估计值，初值
Figure BDA00025578286300001811
与
Figure BDA00025578286300001812
通过通信来获得。
Figure BDA00025578286300001813
Figure BDA00025578286300001814
表示无人机2对自身状态ξ2的估计值，初值
Figure BDA00025578286300001815
ξ2＝[χ2X,v2X,χ2Y,v2Y]T表示无人机2沿X轴与Y轴方向的位置与速度，控制增益
Figure BDA00025578286300001816
K22＝-K12，
Figure BDA00025578286300001817
时变编队补偿输入r2＝[-0.015cos(0.1t),-0.015sin(0.1t)]T。
(5)无人车3
Figure BDA00025578286300001818
取η＝1，
Figure BDA00025578286300001819
示无人车3对q0＝[1,0,1,0]T的估计值，初值
Figure BDA00025578286300001820
Figure BDA00025578286300001821
Figure BDA00025578286300001822
表示无人机3对自身状态ξ3的估计值，初值取
Figure BDA00025578286300001823
ξ3＝[χ3X,χ3Y]T表示无人车3沿X轴与Y轴方向的位置，控制增益K13＝-I2，
Figure BDA00025578286300001824
LO3＝-5I2，时变编队补偿输入r3＝[0,0]T。
(6)无人车4
Figure BDA00025578286300001825
取η＝1，
Figure BDA00025578286300001826
表示无人车4对q0＝[1,0,1,0]T的估计值，初值
Figure BDA00025578286300001827
通过通信来获得。
Figure BDA00025578286300001828
Figure BDA00025578286300001829
表示无人机4对自身状态ξ4的估计值，初值
Figure BDA00025578286300001830
ξ4＝[χ4X,χ4Y]T表示无人车4沿X轴与Y轴方向的位置，控制增益K14＝-I2，
Figure BDA0002557828630000191
LO4＝-5I2时变编队补偿输入r4＝[0,0]T。
实施例4，本发明还提供一种拓扑切换下无人机与无人车异构集群编队跟踪控制系统，所述跟踪控制系统包括：
虚拟领导者构建模块，用于构建异构编队的虚拟领导者。
期望时变编队构型形成模块，用于构建异构编队的期望时变编队构型。
时变编队向量构建模块，用于根据异构编队的期望时变编队构型，构建异构编队的时变编队向量。
所述时变编队向量构建模块，具体包括：
时变编队向量构建子模块，用于根据异构编队的期望时变编队构型，构建异构编队的时变编队向量：
Figure BDA0002557828630000192
其中，h1(t)、h2(t)、hM+N(t)分别表示异构编队中第1个、第2个和第M+N个成员的时变编队向量；M表示异构编队中无人机的数量、N表示异构编队中无人车的数量，对于异构编队中第i个成员的时变编队向量hi(t)，满足公式hyi(t)＝C0hi(t)，hyi(t)表示异构编队对中第i个成员的期望时变编队构型，C0为虚拟领导者的状态控制方程的第三系数矩阵，t表示时间。
判断子模块，用于判断对于异构编队的每个成员，是否都存在编队补偿输入ri(t)使得公式
Figure BDA0002557828630000193
成立，得到判断结果；其中，A0表示虚拟领导者的状态控制方程的第一系数矩阵；X表示使第i个成员的调节器方程：
Figure BDA0002557828630000194
成立的第一中间矩阵，Ui表示使第i个成员的调节器方程：
Figure BDA0002557828630000195
成立的第二中间矩阵，Ai、Bi和Ci分别表示异构编队中第i个成员的状态控制方程的第一系数矩阵、第二系数矩阵和第三系数矩阵。
时变编队向量重新构建子模块，用于若所述判断结果表示否则返回步骤“根据异构编队的期望时变编队构型，构建异构编队的时变编队向量：
Figure BDA0002557828630000196
重新构建异构编队的时变编队向量。
时变编队向量输出子模块，用于若所述判断结果表示是则输出异构编队的时变编队向量和编队补偿输入。
分布式状态观测器建立模块，用于建立异构编队中的成员在拓扑切换条件下对虚拟领导者的状态进行估计的分布式状态观测器；其中，异构编队中的成员为异构编队包含的无人机或无人车。
所述分布式状态观测器建立模块，具体包括：
分布式状态观测器建立子模块，用于建立异构编队中的成员在拓扑切换条件下对虚拟领导者的状态进行估计的分布式状态观测器为：
Figure BDA0002557828630000201
其中，
Figure BDA0002557828630000202
为异构编队中的第i个成员对虚拟领导者的状态估计值；A0为虚拟领导者的状态控制方程的第一系数矩阵；η为分布式状态观测器的增益系数，
Figure BDA0002557828630000203
Ξσ(t)为拓扑判断矩阵，Ξσ(t)＝Gσ(t)Lσ(t)+LT σ(t)Gσ(t)＞0，Gσ(t)和Lσ(t)分别表示状态切换信号σ(t)对应的异构编队中的交互拓扑和拉普拉斯矩阵，λmax(Gσ(t))为Gσ(t)的最大特征值，λmin(Ξσ(t))为Ξσ(t)的最小特征值；K为分布式状态观测器的增益矩阵，wi0为异构编队中的第i个成员到虚拟领导者的作用强度，wij为异构编队中的第i个成员到第j个成员的作用强度，
Figure BDA0002557828630000204
为异构编队中的第j个成员相对于虚拟领导者的状态估计值，q0(t)为虚拟领导者的状态。
正定矩阵求解子模块，用于确定满足线性不等式A0P+PA0 T+Iq-PC0C0 TP≤0的正定矩阵P；其中，Iq表示单位矩阵。
分布式状态观测器的增益矩阵计算子模块，用于根据所述正定矩阵P，利用公式K＝PC0 T计算分布式状态观测器的增益矩阵。
系统状态观测器建立模块，用于建立对异构编队中的成员的状态进行估计的系统状态观测器。
所述系统状态观测器建立模块，具体包括：
系统状态观测器建立子模块，用于利用异构编队中的成员的输出信息构造龙伯格状态观测器对成员的状态信息进行估计。
所述龙伯格状态观测器为：
Figure BDA0002557828630000205
其中，
Figure BDA0002557828630000206
表示异构编队中第i个成员在t时刻的状态估计，Ai、Bi和Ci分别表示异构编队中第i个成员的状态控制方程的第一系数矩阵、第二系数矩阵和第三系数矩阵，ui(t)表示异构编队中第i个成员的状态控制方程在t时刻的控制输入向量，Loi为龙伯格状态观测器系数、yi(t)表示异构编队中第i个成员的状态控制方程在t时刻的输出向量。
分布式时变编队跟踪控制器构造模块，用于根据所述时变编队向量、所述分布式状态观测器和所述系统状态观测器，构造分布式时变编队跟踪控制器。
虚拟领导者控制模块，用于控制虚拟领导者按照异构编队的期望运动轨迹运动。
运动跟踪模块，用于通过分布式时变编队跟踪控制器控制异构编队的成员跟踪虚拟领导者的运动轨迹。
本发明提出了一种一种拓扑切换下无人机与无人车异构集群编队跟踪控制方法，使得多无人机与无人车系统在形成期望的时变编队构型的同时，能够跟踪期望的参考航迹运动。该方法的主要优点如下：1)该方法能够实现由无人机与无人车组成的异构集群系统的输出时变编队跟踪，而常见的编队控制方法仅仅适用于同构集群系统，难以扩展到异构场景。2)该方法能够实现拓扑切换条件下的异构集群系统的时变编队跟踪，对于实际应用中，系统的通信拓扑往往不是固定不变的，该方法具有良好的实际工程应用价值。3)该方法能够实现时变的编队构型，更好地应对外部环境和系统任务的快速变化，具有较强的灵活性和适用性。4)该方法仅利用邻居节点的相对作用信息设计分布式编队控制器，结构简单，具有较好的可扩展性与自组织性，能够有效提高计算效率。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (8)

1.一种拓扑切换下无人机与无人车异构集群编队跟踪控制方法，其特征在于，所述跟踪控制方法包括如下步骤：
构建异构编队的虚拟领导者；
构建异构编队的期望时变编队构型；
根据异构编队的期望时变编队构型，构建异构编队的时变编队向量；
建立异构编队中的成员在拓扑切换条件下对虚拟领导者的状态进行估计的分布式状态观测器；其中，异构编队中的成员为异构编队包含的无人机或无人车；
建立对异构编队中的成员的状态进行估计的系统状态观测器；
根据所述时变编队向量、所述分布式状态观测器和所述系统状态观测器，构造分布式时变编队跟踪控制器；
控制虚拟领导者按照异构编队的期望运动轨迹运动；
通过分布式时变编队跟踪控制器控制异构编队的成员跟踪虚拟领导者的运动轨迹；
所述建立异构编队中的成员在拓扑切换条件下对虚拟领导者的状态进行估计的分布式状态观测器，具体包括：
建立异构编队中的成员在拓扑切换条件下对虚拟领导者的状态进行估计的分布式状态观测器为：
Figure FDA0002763993590000011
其中，
Figure FDA0002763993590000012
为异构编队中的第i个成员对虚拟领导者的状态估计值，A0为虚拟领导者的状态控制方程的第一系数矩阵，η为分布式状态观测器的增益系数，
Figure FDA0002763993590000013
Ξσ(t)为拓扑判断矩阵，Ξσ(t)＝Gσ(t)Lσ(t)+LT σ(t)Gσ(t)＞0，Gσ(t)和Lσ(t)分别表示状态切换信号σ(t)对应的异构编队中的交互拓扑和拉普拉斯矩阵，λmax(Gσ(t))为Gσ(t)的最大特征值，λmin(Ξσ(t))为Ξσ(t)的最小特征值，K为分布式状态观测器的增益矩阵，wi0为异构编队中的第i个成员到虚拟领导者的作用强度，wij为异构编队中的第i个成员到第j个成员的作用强度，
Figure FDA0002763993590000014
为异构编队中的第j个成员相对于虚拟领导者的状态估计值，q0(t)为虚拟领导者的状态；M表示异构编队中无人机的数量，N表示异构编队中无人车的数量；
确定满足线性不等式A0P+PA0 T+Iq-PC0C0 TP≤0的正定矩阵P；其中，Iq表示单位矩阵；
根据所述正定矩阵P，利用公式K＝PC0 T计算分布式状态观测器的增益矩阵。
2.根据权利要求1所述的拓扑切换下无人机与无人车异构集群编队跟踪控制方法，其特征在于，所述根据异构编队的期望时变编队构型，构建异构编队的时变编队向量，具体包括：
根据异构编队的期望时变编队构型，构建异构编队的时变编队向量：
Figure FDA0002763993590000021
其中，h1(t)、h2(t)、hM+N(t)分别表示异构编队中第1个、第2个和第M+N个成员的时变编队向量；M表示异构编队中无人机的数量、N表示异构编队中无人车的数量，对于异构编队中第i个成员的时变编队向量hi(t)，满足公式hyi(t)＝C0hi(t)，hyi(t)表示异构编队对中第i个成员的期望时变编队构型，C0为虚拟领导者的状态控制方程的第三系数矩阵，t表示时间；
判断对于异构编队的每个成员，是否都存在编队补偿输入ri(t)使得公式
Figure FDA0002763993590000025
成立，得到判断结果；其中，A0表示虚拟领导者的状态控制方程的第一系数矩阵；Xi表示使第i个成员的调节器方程
Figure FDA0002763993590000022
成立的第一中间矩阵，Ui表示使第i个成员的调节器方程
Figure FDA0002763993590000023
成立的第二中间矩阵，Ai、Bi和Ci分别表示异构编队中第i个成员的状态控制方程的第一系数矩阵、第二系数矩阵和第三系数矩阵；
若所述判断结果表示否，则返回步骤“根据异构编队的期望时变编队构型，构建异构编队的时变编队向量：
Figure FDA0002763993590000024
重新构建异构编队的时变编队向量；
若所述判断结果表示是，则输出异构编队的时变编队向量和编队补偿输入。
3.根据权利要求2所述的拓扑切换下无人机与无人车异构集群编队跟踪控制方法，其特征在于，所述建立对异构编队中的成员的状态进行估计的系统状态观测器，具体包括：
利用异构编队中的成员的输出信息构造的龙伯格状态观测器对成员的状态信息进行估计；
所述龙伯格状态观测器为：
Figure FDA0002763993590000031
其中，
Figure FDA0002763993590000032
表示异构编队中第i个成员在t时刻的状态估计，Ai、Bi和Ci分别表示异构编队中第i个成员的状态控制方程的第一系数矩阵、第二系数矩阵和第三系数矩阵，ui(t)表示异构编队中第i个成员的状态控制方程在t时刻的控制输入向量，Loi为龙伯格状态观测器系数，yi(t)表示异构编队中第i个成员的状态控制方程在t时刻的输出向量。
4.根据权利要求3所述的拓扑切换下无人机与无人车异构集群编队跟踪控制方法，其特征在于，所述根据所述时变编队向量、所述分布式状态观测器和所述系统状态观测器，构造分布式时变编队跟踪控制器，具体包括：
根据所述时变编队向量、所述分布式状态观测器和所述系统状态观测器，构造分布式时变编队跟踪控制器为：
Figure FDA0002763993590000033
其中，K1i与K2i分别表示第i个成员的分布式时变编队跟踪控制器的第一增益矩阵和第二增益矩阵，ri(t)表示在t时刻异构编队中第i个成员的时变编队跟踪补偿输入；
确定使系数矩阵Ai+BiK1i为Hurwitz的第i个成员的分布式时变编队跟踪控制器的第一增益矩阵K1i；
确定使第i个成员的调节器方程
Figure FDA0002763993590000041
成立的第一中间矩阵Xi和第二中间矩阵Ui；
根据第i个成员的分布式时变编队跟踪控制器的第一增益矩阵K1i，确定第i个成员的分布式时变编队跟踪控制器的第二增益矩阵为：K2i＝Ui-K1iXi。
5.根据权利要求4所述的拓扑切换下无人机与无人车异构集群编队跟踪控制方法，其特征在于，所述通过分布式时变编队跟踪控制器控制异构编队的成员跟踪虚拟领导者的运动轨迹，具体包括：
确定满足公式
Figure FDA0002763993590000042
的有向拓扑切换的驻留时间τ0；其中，α＝λmin(P-1)，
Figure FDA0002763993590000043
其中，α为切换驻留时间第一参量，β为切换驻留时间第二参量，Gi为所有拓扑集合中包含最大特征值的拓扑关系，Gj为所有拓扑集合中包含最小特征值的拓扑关系；
在所述驻留时间内异构编队的成员通过分布式状态观测器对虚拟领导者的状态进行观测，确定虚拟领导者的状态估计值；
根据虚拟领导者的状态估计值，利用分布式时变编队跟踪控制器跟踪虚拟领导者的运动轨迹。
6.一种拓扑切换下无人机与无人车异构集群编队跟踪控制系统，其特征在于，所述跟踪控制系统包括：
虚拟领导者构建模块，用于构建异构编队的虚拟领导者；
期望时变编队构型形成模块，用于构建异构编队的期望时变编队构型；
时变编队向量构建模块，用于根据异构编队的期望时变编队构型，构建异构编队的时变编队向量；
分布式状态观测器建立模块，用于建立异构编队中的成员在拓扑切换条件下对虚拟领导者的状态进行估计的分布式状态观测器；其中，异构编队中的成员为异构编队包含的无人机或无人车；
系统状态观测器建立模块，用于建立对异构编队中的成员的状态进行估计的系统状态观测器；
分布式时变编队跟踪控制器构造模块，用于根据所述时变编队向量、所述分布式状态观测器和所述系统状态观测器，构造分布式时变编队跟踪控制器；
虚拟领导者控制模块，用于控制虚拟领导者按照异构编队的期望运动轨迹运动；
运动跟踪模块，用于通过分布式时变编队跟踪控制器控制异构编队的成员跟踪虚拟领导者的运动轨迹；
所述分布式状态观测器建立模块，具体包括：
分布式状态观测器建立子模块，用于建立异构编队中的成员在拓扑切换条件下对虚拟领导者的状态进行估计的分布式状态观测器为：
Figure FDA0002763993590000051
其中，
Figure FDA0002763993590000052
为异构编队中的第i个成员对虚拟领导者的状态估计值；A0为虚拟领导者的状态控制方程的第一系数矩阵；η为分布式状态观测器的增益系数，
Figure FDA0002763993590000053
Ξσ(t)为拓扑判断矩阵，Ξσ(t)＝Gσ(t)Lσ(t)+LT σ(t)Gσ(t)＞0，Gσ(t)和Lσ(t)分别表示状态切换信号σ(t)对应的异构编队中的交互拓扑和拉普拉斯矩阵，λmax(Gσ(t))为Gσ(t)的最大特征值，λmin(Ξσ(t))为Ξσ(t)的最小特征值；K为分布式状态观测器的增益矩阵，wi0为异构编队中的第i个成员到虚拟领导者的作用强度，wij为异构编队中的第i个成员到第j个成员的作用强度，
Figure FDA0002763993590000054
为异构编队中的第j个成员相对于虚拟领导者的状态估计值，q0(t)为虚拟领导者的状态；M表示异构编队中无人机的数量，N表示异构编队中无人车的数量；
正定矩阵求解子模块，用于确定满足线性不等式A0P+PA0 T+Iq-PC0C0 TP≤0的正定矩阵P；其中，Iq表示单位矩阵；
分布式状态观测器的增益矩阵计算子模块，用于根据所述正定矩阵P，利用公式K＝PC0 T计算分布式状态观测器的增益矩阵。
7.根据权利要求6所述的拓扑切换下无人机与无人车异构集群编队跟踪控制系统，其特征在于，所述时变编队向量构建模块，具体包括：
时变编队向量构建子模块，用于根据异构编队的期望时变编队构型，构建异构编队的时变编队向量：
Figure FDA0002763993590000061
其中，h1(t)、h2(t)、hM+N(t)分别表示异构编队中第1个、第2个和第M+N个成员的时变编队向量；M表示异构编队中无人机的数量、N表示异构编队中无人车的数量，对于异构编队中第i个成员的时变编队向量hi(t)，满足公式hyi(t)＝C0hi(t)，hyi(t)表示异构编队对中第i个成员的期望时变编队构型，C0为虚拟领导者的状态控制方程的第三系数矩阵，t表示时间；
判断子模块，用于判断对于异构编队的每个成员，是否都存在编队补偿输入ri(t)使得公式
Figure FDA0002763993590000062
成立，得到判断结果；其中，A0表示虚拟领导者的状态控制方程的第一系数矩阵；Xi表示使第i个成员的调节器方程：
Figure FDA0002763993590000063
成立的第一中间矩阵，Ui表示使第i个成员的调节器方程：
Figure FDA0002763993590000064
成立的第二中间矩阵，Ai、Bi和Ci分别表示异构编队中第i个成员的状态控制方程的第一系数矩阵、第二系数矩阵和第三系数矩阵；
时变编队向量重新构建子模块，用于若所述判断结果表示否则返回步骤“根据异构编队的期望时变编队构型，构建异构编队的时变编队向量：
Figure FDA0002763993590000065
重新构建异构编队的时变编队向量；
时变编队向量输出子模块，用于若所述判断结果表示是则输出异构编队的时变编队向量和编队补偿输入。
8.根据权利要求7所述的拓扑切换下无人机与无人车异构集群编队跟踪控制系统，其特征在于，所述系统状态观测器建立模块，具体包括：
系统状态观测器建立子模块，用于利用异构编队中的成员的输出信息构造龙伯格状态观测器对成员的状态信息进行估计；
所述龙伯格状态观测器为：
Figure FDA0002763993590000071
其中，
Figure FDA0002763993590000072
表示异构编队中第i个成员在t时刻的状态估计，Ai、Bi和Ci分别表示异构编队中第i个成员的状态控制方程的第一系数矩阵、第二系数矩阵和第三系数矩阵，ui(t)表示异构编队中第i个成员的状态控制方程在t时刻的控制输入向量，Loi为龙伯格状态观测器系数、yi(t)表示异构编队中第i个成员的状态控制方程在t时刻的输出向量。
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