CN112130566A - 一种基于模糊逻辑和滑模控制策略的无人艇、无人机混合编队控制方法及其控制系统 - Google Patents

一种基于模糊逻辑和滑模控制策略的无人艇、无人机混合编队控制方法及其控制系统 Download PDF

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CN112130566A CN202010989068.2A CN202010989068A CN112130566A CN 112130566 A CN112130566 A CN 112130566A CN 202010989068 A CN202010989068 A CN 202010989068A CN 112130566 A CN112130566 A CN 112130566A
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Abstract

本发明属于无人艇技术领域，公开了一种基于模糊逻辑和滑模控制策略的无人艇、无人机混合编队控制方法。步骤为：1）对无人艇、无人机混合编队的任务区域进行分解，将任务区域分解成多个子任务区域；2）建立子任务区域分配指标，根据分配指标规划混合编队中每个成员的期望航迹路线，并将期望航迹路线发送给每个成员的控制器；3）无人艇成员的控制器接收到期望航迹路线后，采用模糊逻辑逼近算法和滑模控制算法控制无人艇跟踪期望航迹路线进行航行；无人机成员的控制器接收到期望航迹路线后，采用反步滑模控制算法控制无人机跟踪期望航迹路线进行航行。该方法具有很强的抗干扰作用，能保证混合编队按照期望轨迹航行，提升了混合编队系统的鲁棒性。

Description

一种基于模糊逻辑和滑模控制策略的无人艇、无人机混合编 队控制方法及其控制系统
技术领域
本发明属于无人艇技术领域，具体涉及一种基于模糊逻辑和滑模控制策略的无人艇、无人机混合编队控制方法及其控制系统。
背景技术
集群系统控制在众多的军事和民用领域有着巨大的应用潜力，例如多卫星深空探测、多无人机协同侦察、多导弹饱和攻击、多无人艇协同巡逻等等。其中无人水面航行器在近十年得到广泛的关注，有着众多的研究成果。但单无人艇能够完成的任务种类相对局限，通过多艇协作可以有效弥补在无人艇完成任务种类上的局限性。将无人机与无人艇相结合组成混合编队，通过调整无人艇和无人艇的相对位置关系，可以为包括侦察、探测、突防、围捕及打击等任务创造有利条件，提供技术保障。
考虑到外部事态和任务需求的高动态特性，混合编队的队形往往不是固定不变的，需要对编队进行动态调整。在海上作业的多艘无人艇由于海浪及地球曲率的影响，也会出现探测和通信受限的情况，尤其是在协同对海探测反潜时，无人艇二维运动的特性，也使得所获得探测目标的信息不够丰富，无人机三维探测信息及通信中继的加入，可以大幅提升整个集群系统通信的品质和探测的精度、维度及覆盖度。
发明内容
本发明的目的旨在提供一种基于模糊逻辑和滑模控制策略的无人艇、无人机混合编队控制方法及其控制系统。
为实现发明目的，本发明采用的技术方案如下：
本发明第一方面提供了一种基于模糊逻辑和滑模控制策略的无人艇、无人机混合编队控制方法，包括以下步骤：
(1)对无人艇、无人机混合编队的任务区域进行分解，将任务区域分解成多个子任务区域；
(2)建立子任务区域的分配指标，根据子任务区域的分配指标规划混合编队中每个编队成员的期望航迹路线，然后将期望航迹路线发送给每个编队成员的控制器；
(3)无人艇编队成员的控制器接收到期望航迹路线后，无人艇编队成员控制器采用模糊逻辑逼近算法和滑模控制算法控制无人艇跟踪期望航迹路线进行航行；无人机编队成员的控制器接收到期望航迹路线后，采用反步滑模控制算法控制无人机跟踪期望航迹路线进行航行。
根据上述的方法，优选地，步骤(1)的具体操作为：
(1a)通过聚类算法对无人艇、无人机混合编队的任务区域进行划分，得到k个子任务区域；
(1b)针对每个子任务区域，采用高斯概率密度函数表示该聚类区域的信息密度Gk(m)，则k个子任务区域的信息密度之和为p(m)，Gk(m)、p(m)的计算公式如式(I)、(II)所示；
Figure BDA0002690223810000021
Figure BDA0002690223810000022
其中，P表示子任务区域中心的二维向量坐标，T表示混合编队任务要求的总时间；αk表示第k个聚类区域的信息密度的权重，
Figure BDA0002690223810000023
μk表示均值，Ck表示方差矩阵；
(1c)通过最大似然法对参数μk、Ck和αk进行估计，然后根据参数μk、Ck和αk的估计值可计算出每个子任务区域的信息密度Gk(m)和每个子任务区域的范围，每个子任务区域的范围为：以μk为中心，Ck的特征向量为坐标轴，长轴为
Figure BDA0002690223810000024
短轴为
Figure BDA0002690223810000025
构成的区域，其中
Figure BDA0002690223810000026
为Ck的平方根。
根据上述的方法，优选地，步骤(2)的具体操作为：
(2a)根据当前子任务区域的信息密度、混合编队中编队成员i完成当前子任务区域任务所需的时间Tc,k、编队成员i从当前子任务区域航行到达下一个子任务区域的时间TF,k来构造编队成员i对子任务区域k的任务期望收益函数
Figure BDA0002690223810000027
其中，Tc,k、TF,k和
Figure BDA0002690223810000031
的计算公式分别如式(III)、(IV)和(V)所示；
Figure BDA0002690223810000032
C表示无人艇或无人机的传感器覆盖范围，
Figure BDA0002690223810000033
表示子任务子区域的范围；
Figure BDA0002690223810000034
V表示无人艇或无人机的航行速度，p0表示初始点位置，μk表示第K个子任务区域的中心，μk-1表示第K-1个子任务区域的中心；
Figure BDA0002690223810000035
(2b)根据编队成员i对子任务区域k的任务期望收益函数
Figure BDA0002690223810000036
建立子任务区域的分配指标EA，EA的计算公式如式(VI)～(VIII)所示；
Figure BDA0002690223810000037
Figure BDA0002690223810000038
Figure BDA0002690223810000039
其中，
Figure BDA00026902238100000310
表示总任务期望收益，
Figure BDA00026902238100000311
表示各个编队成员完成该子任务区域所需要的执行时间；EAi表示编队成员i的任务期望观测收益，Ti表示编队成员i的完成任务理想时间；NA表示混合编队中无人艇成员的数量，NS表示混合编队中无人机成员的数量；
(2c)对于选定的编队成员，首先将当前起始点到第一个子任务区域中心中的最短距离航迹、完成第一个子任务区域所需要的期望航迹、前往下一子任务区域的最短航迹三段航迹连接形成该编队成员的初始化期望航迹路线；
(2d)将选定的编队成员完成初始化期望航迹路线的时间与混合编队任务要求的总时间(即混合编队完成编队任务所需的总时间)进行比较，若选定的编队成员完成初始化期望航迹路线的时间小于任务要求的总时间，通过子任务区域分配指标EA为选定的编队成员选择任务期望收益最大的子任务区域，并将所述任务期望收益最大的子任务区域作为一个新的任务节点添加到所述选定的编队成员的初始化期望航迹路线中，完成初始化期望航迹路线的更新，得到更新后的期望航迹路线；
(2e)不断重复上述步骤(2d)，对选定的编队成员的初始化期望航迹路线进行更新，直到规划的期望航行轨迹路线完全包括所有的任务个子区域并且各段航迹所需的观测时间小于任务要求的总时间，混合编队中每个编队成员的期望航迹路线规划完成；
(2f)将规划后期望航迹路线发送给每个编队成员的控制器。
根据上述的方法，优选地，步骤(3)中采用模糊逻辑逼近算法和滑模控制算法控制无人艇跟踪期望航迹进行航行的具体操作为：
以无人艇在船体坐标系中的数学模型作为无人艇的动力学模型，采用模糊逻辑逼近算法估算无人艇动力学模型中的参数C(v)和D(v)，然后将模糊逻辑逼近算法估算出的参数C(v)和D(v)输入滑模控制算法中，通过滑模控制算法计算出无人艇的前进速度τu和艏摇角τr，然后将前进速度τu和艏摇角τr分别转化为无人艇的油门、舵角控制参数，并将油门、舵角控制参数发送至无人艇运动模块(即无人艇动力装置)，使无人艇按照规划的期望航迹路线进行航行；
所述无人艇的动力学模型如式(IX)所示：
Figure BDA0002690223810000041
其中，
Figure BDA0002690223810000042
表示无人艇在地面坐标系下的位置和姿态向量；
Figure BDA0002690223810000043
表示地面坐标系下的速度和角速度向量向量；
Figure BDA0002690223810000044
表示无人艇在船体坐标系下的速度向量；
Figure BDA0002690223810000045
表示地面坐标系下的加速度和角加速度向量，M为惯性矩阵(包括附加质量)；J(η)为转换矩阵；C(V)表示向心力和科氏力矩阵；包括附加质量所产生的向心力和科氏力；D(V)表示动力阻力和升力力矩；g(η)表示恢复力和力矩向量；
Figure BDA0002690223810000046
表示作用在无人艇船体坐标系下的运动控制输入量。
根据上述的方法，优选地，采用模糊逻辑逼近算法估算无人艇动力学模型中的参数C(V)和D(V)的具体操作为：
(3a-1)采用如式(X)所示的模糊逻辑规则构造模糊逻辑系统，模糊逻辑系统的输出如式(XI)所示；
Figure BDA0002690223810000051
Then y is Bj,j＝1,2,…N. (X)
Figure BDA0002690223810000052
其中，
Figure BDA0002690223810000053
是对应模糊集
Figure BDA0002690223810000054
的隶属度函数，
Figure BDA0002690223810000055
为常数；
(3a-2)令
Figure BDA0002690223810000056
则F(x)＝θTE(x)
其中，θ＝(θ1,θ2,…,θN)T；E(x)＝(e1(x),e2(x),…,eN(x))T；
(3a-3)采用Gaussian型函数来表示模糊隶属度函数
Figure BDA0002690223810000057
然后根据逼近定理利用步骤(3a-1)构建的模糊逻辑系统按式(XII)近似逼近无人艇动力学模型中的C(v)和D(v)，得到C(v)和D(v)的值；
Figure BDA0002690223810000058
其中，x为状态变量，即表示速度向量V；ε表示任意给定的正数；
所述逼近定理的内容为：设h(x)是有界闭集
Figure BDA0002690223810000059
上的连续函数，则对于任何正数ε，存在如步骤(3a-1)构建的模糊逻辑系统，使得
Figure BDA00026902238100000510
根据上述的方法，优选地，通过滑模控制算法计算出无人艇的前进速度τu和艏摇角τr的具体过程为：
(3b-1)设计纵向滑模控制算法，设计一阶指数形式的纵向滑模面，其公式如式(XIII)所示：
Figure BDA0002690223810000061
其中，ue＝u-ud，ue为纵向速度误差；ud表示纵向期望速度，u表示船移动的实际纵向速度；
Figure BDA0002690223810000062
表示作用在无人艇船体坐标系下的运动控制输入量；λ1表示常数增益，λ1＞0；t表示需要积分的积分变量；
(3b-2)对步骤(3b-1)所述的纵向滑模面进行求导，得到式(XIV)，
Figure BDA0002690223810000063
其中，m11表示惯性矩阵M中第一行第一列的元素，m22表示惯性矩阵M中第二行第二列的元素)，v表示横向速度，τuE表示外界干扰，
Figure BDA0002690223810000064
表示纵向期望轨迹的微分，即纵向期望速度；
(3b-3)根据式(XIV)计算纵向滑模器的控制律，得到纵向滑模控制器的控制律计算公式，纵向滑模控制器的控制律计算公式如式(XV)所示，
Figure BDA0002690223810000065
其中，ζ1表示常数增益；
(3b-4)为了避免抖振问题，使用饱和函数sat(s1)代替式(XV)纵向滑模控制器中的符号函数sgn(s1)，得到纵向滑模控制器的控制律的最终表达式；其中，所述饱和函数sat(s1)的公式如式(XVI)所示，纵向滑模控制器的控制律的最终表达式如式(XVI)所示；根据纵向滑模控制器的控制律的最终表达式即可计算出纵向滑模控制器的控制律，即无人艇的前进速度τu；
Figure BDA0002690223810000066
Figure BDA0002690223810000071
(3b-5)设计横向滑模控制算法，设计一阶指数形式的横向滑模面，其公式如式(XVIII)所示：
Figure BDA0002690223810000072
其中，
Figure BDA0002690223810000073
表示横向速度误差求导；ve表示横向速度误差；
Figure BDA0002690223810000074
表示作用在无人艇船体坐标系下的运动控制输入量；λ2表示常数增益，λ2>0)；
(3b-6)对步骤(3b-5)所述的横向滑模面求导，得到式(XIX)；
Figure BDA0002690223810000075
其中，k1表示常数增益，k1>0；k2表示常数增益，k2>0；
Figure BDA0002690223810000076
表示纵向误差求2阶导，即纵向加速度误差；
Figure BDA0002690223810000077
表示纵向位置求三阶导数；
Figure BDA0002690223810000078
表示横向位置误差求2阶导数，即基横向加速度误差；m33表示惯性矩阵M第三行第三列的元素；
(3b-7)根据式(XIX)计算横向滑模控制器的控制律，得到横向滑模控制器的控制律计算公式，横向滑模控制器的控制律计算公式如式(XX)所示；根据横向滑模控制器的控制律的最终表达式即可计算出横向滑模控制器的控制律，即无人艇的艏摇角τr；
Figure BDA0002690223810000079
根据上述的方法，优选地，步骤(3)中采用反步滑模控制算法控制无人机跟踪期望航迹路线进行航行的具体操作为：
根据无人机的动力学模型，采用反步滑模控制算法计算无人机动力模型中的参数T，然后将参数T转化为无人机电机转矩控制参数，并将电机转矩控制参数发送至无人机运动模块(即无人机动力装置)，使无人机按照规划的期望航迹路线进行航行；
所述无人机的动力学模型如式(XXI)所示：
Figure BDA0002690223810000081
其中，
Figure BDA0002690223810000082
表示位置向量；V表示速度向量；
Figure BDA0002690223810000083
表示对速度向量求导，即加速度向量；R表示坐标转换矩阵；G表示重力矩阵；T表示电机转矩的控制输入，m表示质量矩阵。
根据上述的方法，优选地，采用反步滑模控制算法计算无人机动力模型中的参数T的操作为：
(3c-1)将无人机实际航迹路线与期望航迹路线之间的位置误差定义为e1，位置误差e1的计算公式如式(XXII)所示：
e1＝ξd-ξ+K2∫(ξd-ξ)dt (XXII)
其中，ξd表示期望位置轨迹；ξ表示实际位置轨迹；K2表示常数增益，K2>0；
(3c-2)采用反步法设计虚拟控制律，通过虚拟控制律来控制无人机的实际位置，其中，虚拟控制律的计算公式如式(XXIII)所示；
Figure BDA0002690223810000084
A表示正定对角矩阵；α1表示虚拟控制律；
(3c-3)由于无人机的速度不可控，采用滑模控制算法定义滑模面，通过滑模面使虚拟控制律收敛，虚拟控制律收敛时对应的滑模控制率即为参数T；其中所述滑模面的计算公式如式(XXIV)所示；所述滑模控制律的计算公式如式(XXV)所示；
Figure BDA0002690223810000085
Figure BDA0002690223810000086
Q2为增益常数，Q2>0；ε1为增益常数，ε>0。
根据上述的方法，优选地，无人艇、无人机混合编队的编队控制分为无人艇编队控制和无人机编队控制；无人艇和无人机编队由各自的领航者进行控制，具体控制步骤如下：
(A)无人艇编队接收到地面控制主机发送的编队控制指令，以无人艇领航者为坐标原点建立笛卡尔坐标系。
(B)无人艇编队成员通过无线通信模块与无人艇领航者进行通信，将自身当前的位置姿态信息发送给无人艇领航者。
(C)无人艇领航者通过对比地面控制主机发送的编队要求与当前编队成员的位置进行对比。当编队成员位置信息存在偏差时，对其发送姿态调整指令和期望位置信息。
(D)无人艇编队成员通过无线通行模块接受姿态调整指令，并按照期望位置要求向期望位置航行。
(E)无人机编队接收到地面控制主机发送的编队控制指令，以无人机领航者为坐标原点建立空间直角坐标系。
(F)无人机编队成员通过无线通信模块与无人机领航者进行通信，将自身当前的位置姿态信息发送给无人机领航者。
(G)无人机领航者通过对比地面控制主机发送的编队要求与当前编队成员的位置进行对比。当编队成员位置信息存在偏差时，对其发送姿态调整指令和期望位置信息。
(H)无人机编队成员通过无线通行模块接受姿态调整指令，并按照期望位置要求向期望位置航行。
(I)无人艇领航者和无人机领航者之间相互通信确定对方位置，并保持地面控制主机编队控制指令中的队形要求。
本发明第二方面提供了一种无人艇、无人机混合编队控制系统，包括无人艇、无人机混合编队，无线通讯模块，地面控制主机，所述无人艇、无人机混合编队通过无线通讯模块与地面控制主机通讯连接；所述无人艇、无人机混合编队包括多个无人艇和多个无人机，每个无人艇上设有无人艇控制器和与控制器相连接的无人艇环境感知模块、无人艇运动模块，所述无人艇环境感知模块用于获取无人艇的位姿数据信号及海上的风浪流状态数据；每个无人机上设有无人机控制器和与控制器相连接的无人机环境感知模块、无人机运动模块，所述无人机环境感知模块用于获取无人机的位姿数据以及当前环境的风速、风向、气压信号；所述地面控制主机用于规划无人艇、无人机混合编队中每个编队成员的期望航迹，并通过无线通讯模块将期望航迹发送至混合编队中每个编队成员的主控制器；所述无人艇控制器根据接收的期望航迹数据信号及无人艇环境感知模块获取的数据信号进行处理分析，做出无人艇航行控制决策，并将航行控制决策发送至无人艇运动模块，使无人艇按照期望航迹进；所述无人艇控制器中运行有上述第一方面所述的模糊逻辑逼近算法程序、滑模控制算法程序，无人艇控制器通过模糊逻辑逼近算法和滑模控制算法控制无人艇跟踪期望航迹进行航行；所述无人机控制器根据接收的期望航迹数据信号及无人机环境感知模块获取的数据信号进行处理分析，做出无人机航行控制决策，并将航行控制决策发送至无人机运动模块，使无人机按照期望航迹进；所述无人机控制器中运行有上述第一方面所述的反步滑模控制算法程序，无人机控制器通过反步滑模控制算法程序控制无人机跟踪期望航迹进行航行。
根据上述的无人艇、无人机混合编队控制系统，其特征在于，所述无人艇环境感知模块包括GPS、陀螺仪、风速风向仪、多普勒海流传感器、ka波段雷达、海事雷达和光学相机；所述无人机环境感知模块包括GPS、陀螺仪、加速度计、磁罗盘、光学相机、气压传感器和风速风向仪。
与现有技术相比，本发明取得的积极有益效果为：
(1)无人艇作为一种非线性、强耦合、欠驱动的被控对象，其动力学模型往往面临着参数不确定的问题，针对无人艇动力学模型中参数C(v)和D(v)不确定的问题，本发明采用模糊逻辑逼近算法近似估算无人艇动力学模型中的参数C(v)和D(v)，解决了无人艇动力学模型参数不确定的问题，实现了无人艇动力学模型中C(v)和D(v)的控制为接下来的路径规划，轨迹跟踪和编队控制奠定基础。
(2)本发明将模糊逻辑逼近算法估算出的参数C(v)和D(v)输入滑模控制算法，滑模控制算法根据模糊逻辑逼近算法近似估算出的C(v)和D(v)，计算出无人艇的前进速度τu和艏摇角τr，然后将前进速度τu和艏摇角τr分别转化为无人艇的油门、舵角控制参数，并将油门、舵角控制参数发送至无人艇动力装置，使无人艇按照规划的期望航迹路线进行航行；滑模控制算法对于外界环境干扰有很强的抑制作用，保证了无人艇编队按照期望轨迹进行航行，极大地提升了混合编队系统的鲁棒性。
(3)无人机编队跟踪轨迹的过程中会遇到来自外界环境(如强风)的干扰，为了保证无人机编队跟踪期望轨迹，本发明根据无人机的动力学模型，采用反步滑模控制算法计算无人机动力模型中的参数T，然后将参数T转化为无人机电机转矩控制参数，并将电机转矩控制参数发送至无人机动力装置，使无人机按照规划的期望航迹路线进行航行；反步滑模控制算法对外界环境(如强风)的干扰有很强的抑制作用，保证了无人机编队按照期望轨迹进行航行，极大地提升了混合编队系统的鲁棒性。
(4)本发明中在进行混合编队的任务区域分解时，使用基于高斯概率密度函数对任务区域进行量化，提取任务区域的主要信息，减少不必要的任务量。
(5)规划混合编队中每个编队成员的期望航迹路线阶段，本发明根据当前子任务区域的信息密度、混合编队中编队成员i完成当前子任务区域任务所需的时间Tc,k、编队成员i从当前子任务区域航行到达下一个子任务区域的时间TF,k来构造编队成员i对子任务区域k的任务期望收益函数EPk i，根据编队成员i对子任务区域k的任务期望收益函数EPk i建立子任务区域的分配指标EA，并根据分配指标规划混合编队中每个编队成员的子任务区域，极大地提高了编队成员期望航迹路线规划的精确性和合理性，确保每个编队成员按照编队任务要求准确完成编队任务。
(6)相比于传统的无人机编队和无人艇编队，本发明无人机和无人艇的混合编队极大地提高了任务完成的效率。
附图说明
图1为无人艇无人机混合编队控制系统结构示意图。
具体实施方式
以下通过具体的实施例对本发明作进一步详细说明，但并不限制本发明的范围。
实施例1：
一种基于模糊逻辑和滑模控制策略的无人艇、无人机混合编队控制方法，包括以下步骤：
(1)通过地面控制主机对无人艇、无人机混合编队的任务区域进行分解，将任务区域分解成多个子任务区域。
步骤(1)的具体操作为：
(1a)通过聚类算法对无人艇、无人机混合编队的任务区域进行划分，得到k个子任务区域；
(1b)针对每个子任务区域，采用高斯概率密度函数表示该聚类区域的信息密度Gk(m)，则k个子任务区域的信息密度之和为p(m)，Gk(m)、p(m)的计算公式如式(I)、(II)所示；
Figure BDA0002690223810000121
Figure BDA0002690223810000122
其中，P表示子任务区域中心的二维向量坐标，T表示混合编队任务要求的总时间；αk表示第k个聚类区域的信息密度的权重，
Figure BDA0002690223810000123
μk表示均值，Ck表示方差矩阵；
(1c)通过最大似然法对参数μk、Ck和αk进行估计，然后根据参数μk、Ck和αk的估计值可计算出每个子任务区域的信息密度Gk(m)和每个子任务区域的范围，每个子任务区域的范围为：以μk为中心，Ck的特征向量为坐标轴，长轴为
Figure BDA0002690223810000124
短轴为
Figure BDA0002690223810000125
构成的区域，其中
Figure BDA0002690223810000126
为Ck的平方根。
(2)建立子任务区域的分配指标，根据子任务区域的分配指标规划混合编队中每个编队成员的期望航迹路线，然后将期望航迹路线发送给每个编队成员的控制器。
步骤(2)的具体操作为：
(2a)根据当前子任务区域的信息密度、混合编队中编队成员i完成当前子任务区域任务所需的时间Tc,k、编队成员i从当前子任务区域航行到达下一个子任务区域的时间TF,k来构造编队成员i对子任务区域k的任务期望收益函数
Figure BDA0002690223810000127
其中，Tc,k、TF,k和
Figure BDA0002690223810000128
的计算公式分别如式(III)、(IV)和(V)所示；
Figure BDA0002690223810000129
C表示无人艇或无人机的传感器覆盖范围，
Figure BDA0002690223810000131
表示子任务子区域的范围；
Figure BDA0002690223810000132
V表示无人艇或无人机的航行速度，p0表示初始点位置，μk表示第K个子任务区域的中心，μk-1表示第K-1个子任务区域的中心；
Figure BDA0002690223810000133
(2b)根据编队成员i对子任务区域k的任务期望收益函数
Figure BDA0002690223810000134
建立子任务区域的分配指标EA，EA的计算公式如式(VI)～(VIII)所示；
Figure BDA0002690223810000135
Figure BDA0002690223810000136
Figure BDA0002690223810000137
其中，
Figure BDA0002690223810000138
表示总任务期望收益，
Figure BDA0002690223810000139
表示各个编队成员完成该子任务区域所需要的执行时间；EAi表示编队成员i的任务期望观测收益，Ti表示编队成员i的完成任务理想时间；NA表示混合编队中无人艇成员的数量，NS表示混合编队中无人机成员的数量；
(2c)对于选定的编队成员，首先将当前起始点到第一个子任务区域中心中的最短距离航迹、完成第一个子任务区域所需要的期望航迹、前往下一子任务区域的最短航迹三段航迹连接形成该编队成员的初始化期望航迹路线；
(2d)将选定的编队成员完成初始化期望航迹路线的时间与混合编队任务要求的总时间(即混合编队完成编队任务所需的总时间)进行比较，若选定的编队成员完成初始化期望航迹路线的时间小于任务要求的总时间，通过子任务区域分配指标EA为选定的编队成员选择任务期望收益最大的子任务区域，并将所述任务期望收益最大的子任务区域作为一个新的任务节点添加到所述选定的编队成员的初始化期望航迹路线中，完成初始化期望航迹路线的更新，得到更新后的期望航迹路线；
(2e)不断重复上述步骤(2d)，对选定的编队成员的初始化期望航迹路线进行更新，直到规划的期望航行轨迹路线完全包括所有的任务个子区域并且各段航迹所需的观测时间小于任务要求的总时间，混合编队中每个编队成员的期望航迹路线规划完成；
(2f)将规划后期望航迹路线发送给每个编队成员的控制器。
(3)无人艇编队成员的控制器接收到期望航迹路线后，无人艇编队成员控制器采用模糊逻辑逼近算法和滑模控制算法控制无人艇跟踪期望航迹路线进行航行；无人机编队成员的控制器接收到期望航迹路线后，采用反步滑模控制算法控制无人机跟踪期望航迹路线进行航行。
其中，步骤(3)中采用模糊逻辑逼近算法和滑模控制算法控制无人艇跟踪期望航迹进行航行的具体操作为：
以无人艇在船体坐标系中的数学模型作为无人艇的动力学模型，采用模糊逻辑逼近算法估算无人艇动力学模型中的参数C(v)和D(v)，然后将模糊逻辑逼近算法估算出的参数C(v)和D(v)输入滑模控制算法中，通过滑模控制算法计算出无人艇的前进速度τu和艏摇角τr，然后将前进速度τu和艏摇角τr分别转化为无人艇的油门、舵角控制参数，并将油门、舵角控制参数发送至无人艇运动模块(即无人艇动力装置)，使无人艇按照规划的期望航迹路线进行航行。
所述无人艇的动力学模型如式(IX)所示：
Figure BDA0002690223810000141
其中，
Figure BDA0002690223810000142
表示无人艇在地面坐标系下的位置和姿态向量；
Figure BDA0002690223810000143
表示地面坐标系下的速度和角速度向量向量；
Figure BDA0002690223810000144
表示无人艇在船体坐标系下的速度向量；
Figure BDA0002690223810000145
表示地面坐标系下的加速度和角加速度向量，M为惯性矩阵(包括附加质量)；J(η)为转换矩阵；C(V)表示向心力和科氏力矩阵；包括附加质量所产生的向心力和科氏力；D(V)表示动力阻力和升力力矩；g(η)表示恢复力和力矩向量；
Figure BDA0002690223810000151
表示作用在无人艇船体坐标系下的运动控制输入量。
采用模糊逻辑逼近算法估算无人艇动力学模型中的参数C(V)和D(V)的具体操作步骤为：
(3a-1)采用如式(X)所示的模糊逻辑规则构造模糊逻辑系统，模糊逻辑系统的输出如式(XI)所示；
Figure BDA0002690223810000152
Then y is Bj,j＝1,2,…N. (X)
Figure BDA0002690223810000153
其中，
Figure BDA0002690223810000154
是对应模糊集
Figure BDA0002690223810000155
的隶属度函数，
Figure BDA0002690223810000156
为常数。
(3a-2)令
Figure BDA0002690223810000157
则F(x)＝θTE(x)
其中，θ＝(θ1,θ2,…,θN)T；E(x)＝(e1(x),e2(x),…,eN(x))T。
(3a-3)采用Gaussian型函数来表示模糊隶属度函数
Figure BDA00026902238100001510
然后根据逼近定理利用步骤(3a-1)构建的模糊逻辑系统按式(XII)近似逼近无人艇动力学模型中的C(v)和D(v)，得到C(v)和D(v)的值；
Figure BDA0002690223810000158
其中，x为状态变量，即表示速度向量V；ε表示任意给定的正数；
所述逼近定理的内容为：设h(x)是有界闭集
Figure BDA00026902238100001511
上的连续函数，则对于任何正数ε，存在如步骤(3a-1)构建的模糊逻辑系统，使得
Figure BDA0002690223810000159
通过滑模控制算法计算出无人艇的前进速度τu和艏摇角τr的具体过程为：
(3b-1)设计纵向滑模控制算法，设计一阶指数形式的纵向滑模面，其公式如式(XIII)所示：
Figure BDA0002690223810000161
其中，ue＝u-ud，ue为纵向速度误差；ud表示纵向期望速度，u表示船移动的实际纵向速度；
Figure BDA0002690223810000162
表示作用在无人艇船体坐标系下的运动控制输入量；λ1表示常数增益，λ1＞0；t表示需要积分的积分变量。
(3b-2)对步骤(3b-1)所述的纵向滑模面进行求导，得到式(XIV)，
Figure BDA0002690223810000163
其中，m11表示惯性矩阵M中第一行第一列的元素，m22表示惯性矩阵M中第二行第二列的元素)，v表示横向速度，τuE表示外界干扰，
Figure BDA0002690223810000166
表示纵向期望轨迹的微分，即纵向期望速度。
(3b-3)根据式(XIV)计算纵向滑模器的控制律，得到纵向滑模控制器的控制律计算公式，纵向滑模控制器的控制律计算公式如式(XV)所示，
Figure BDA0002690223810000164
其中，ζ1表示常数增益。
(3b-4)为了避免抖振问题，使用饱和函数sat(s1)代替式(XV)纵向滑模控制器中的符号函数sgn(s1)，得到纵向滑模控制器的控制律的最终表达式；其中，所述饱和函数sat(s1)的公式如式(XVI)所示，纵向滑模控制器的控制律的最终表达式如式(XVI)所示；根据纵向滑模控制器的控制律的最终表达式即可计算出纵向滑模控制器的控制律，即无人艇的前进速度τu；
Figure BDA0002690223810000165
Figure BDA0002690223810000171
(3b-5)设计横向滑模控制算法，设计一阶指数形式的横向滑模面，其公式如式(XVIII)所示：
Figure BDA0002690223810000172
其中，
Figure BDA0002690223810000173
表示横向速度误差求导；ve表示横向速度误差；
Figure BDA0002690223810000174
表示作用在无人艇船体坐标系下的运动控制输入量；λ2表示常数增益，λ2>0)。
(3b-6)对步骤(3b-5)所述的横向滑模面求导，得到式(XIX)；
Figure BDA0002690223810000175
其中，k1表示常数增益，k1>0；k2表示常数增益，k2>0；
Figure BDA0002690223810000176
表示纵向误差求2阶导，即纵向加速度误差；
Figure BDA0002690223810000179
表示纵向位置求三阶导数；
Figure BDA0002690223810000177
表示横向位置误差求2阶导数，即基横向加速度误差；m33表示惯性矩阵M第三行第三列的元素。
(3b-7)根据式(XIX)计算横向滑模控制器的控制律，得到横向滑模控制器的控制律计算公式，横向滑模控制器的控制律计算公式如式(XX)所示；根据横向滑模控制器的控制律的最终表达式即可计算出横向滑模控制器的控制律，即无人艇的艏摇角τr；
Figure BDA0002690223810000178
步骤(3)中采用反步滑模控制算法控制无人机跟踪期望航迹路线进行航行的具体操作为：
根据无人机的动力学模型，采用反步滑模控制算法计算无人机动力模型中的参数T，然后将参数T转化为无人机电机转矩控制参数，并将电机转矩控制参数发送至无人机运动模块(即无人机动力装置)，使无人机按照规划的期望航迹路线进行航行；
所述无人机的动力学模型如式(XXI)所示：
Figure BDA0002690223810000181
其中，
Figure BDA0002690223810000182
表示位置向量；V表示速度向量；
Figure BDA0002690223810000183
表示对速度向量求导，即加速度向量；R表示坐标转换矩阵；G表示重力矩阵；T表示电机转矩的控制输入，m表示质量矩阵。
采用反步滑模控制算法计算无人机动力模型中的参数T的操作为：
(3c-1)将无人机实际航迹路线与期望航迹路线之间的位置误差定义为e1，位置误差e1的计算公式如式(XXII)所示：
e1＝ξd-ξ+K2∫(ξd-ξ)dt (XXII)
其中，ξd表示期望位置轨迹；ξ表示实际位置轨迹；K2表示常数增益，K2>0。
(3c-2)采用反步法设计虚拟控制律，通过虚拟控制律来控制无人机的实际位置，其中，虚拟控制律的计算公式如式(XXIII)所示；
Figure BDA0002690223810000184
A表示正定对角矩阵；α1表示虚拟控制律。
(3c-3)由于无人机的速度不可控，采用滑模控制算法定义滑模面，通过滑模面使虚拟控制律收敛，虚拟控制律收敛时对应的滑模控制率即为参数T；其中所述滑模面的计算公式如式(XXIV)所示；所述滑模控制律的计算公式如式(XXV)所示；
Figure BDA0002690223810000185
Figure BDA0002690223810000186
Q2为增益常数，Q2>0；ε1为增益常数，ε>0。
实施例2：
一种无人艇、无人机混合编队控制系统，如图1所示，包括无人艇、无人机混合编队，无线通讯模块，地面控制主机，所述无人艇、无人机混合编队通过无线通讯模块与地面控制主机通讯连接；所述无人艇、无人机混合编队包括多个无人艇和多个无人机，每个无人艇上设有无人艇控制器和与控制器相连接的无人艇环境感知模块、无人艇运动模块，所述无人艇环境感知模块用于获取无人艇的位姿数据信号及海上的风浪流状态数据；每个无人机上设有无人机控制器和与控制器相连接的无人机环境感知模块、无人机运动模块，所述无人机环境感知模块用于获取无人机的位姿数据以及当前环境的风速、风向、气压信号；所述地面控制主机用于规划无人艇、无人机混合编队中每个编队成员的期望航迹，并通过无线通讯模块将期望航迹发送至混合编队中每个编队成员的主控制器；所述无人艇环境感知模块包括GPS、陀螺仪、风速风向仪、多普勒海流传感器、ka波段雷达、海事雷达和光学相机；所述无人机环境感知模块包括GPS、陀螺仪、加速度计、磁罗盘、光学相机、气压传感器和风速风向仪。
无人艇控制器根据接收的期望航迹数据信号及无人艇环境感知模块获取的数据信号进行处理分析，做出无人艇航行控制决策，并将航行控制决策发送至无人艇运动模块，使无人艇按照期望航迹进。无人艇控制器中运行有上述实施例1所述的模糊逻辑逼近算法程序和滑模控制算法程序，无人艇控制器通过模糊逻辑逼近算法和滑模控制算法控制无人艇跟踪期望航迹进行航行；其中无人艇控制器通过模糊逻辑逼近算法和滑模控制算法控制无人艇跟踪期望航迹进行航行的具体操作与实施例1相同，在此不再赘述。
无人机控制器根据接收的期望航迹数据信号及无人机环境感知模块获取的数据信号进行处理分析，做出无人机航行控制决策，并将航行控制决策发送至无人机运动模块，使无人机按照期望航迹进；所述无人机控制器中运行有上述实施例1所述的反步滑模控制算法程序，无人机控制器通过反步滑模控制算法程序控制无人机跟踪期望航迹进行航行。其中无人机控制器通过反步滑模控制算法程序控制无人机跟踪期望航迹进行航行的具体操作与实施例1相同，在此不再赘述。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，但不仅限于上述实例，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于模糊逻辑和滑模控制策略的无人艇、无人机混合编队控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)对无人艇、无人机混合编队的任务区域进行分解，将任务区域分解成多个子任务区域；
(2)建立子任务区域的分配指标，根据子任务区域的分配指标规划混合编队中每个编队成员的期望航迹路线，并将期望航迹路线发送给每个编队成员的控制器；
(3)无人艇编队成员的控制器接收到期望航迹路线后，采用模糊逻辑逼近算法和滑模控制算法控制无人艇跟踪期望航迹路线进行航行；无人机编队成员的控制器接收到期望航迹路线后，采用反步滑模控制算法控制无人机跟踪期望航迹路线进行航行。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(1)的具体操作为：
(1a)通过聚类算法对无人艇、无人机混合编队的任务区域进行划分，得到k个子任务区域；
(1b)针对每个子任务区域，采用高斯概率密度函数表示该聚类区域的信息密度Gk(m)，则k个子任务区域的信息密度之和为p(m)，Gk(m)、p(m)的计算公式如式(I)、(II)所示；
Figure FDA0002690223800000011
Figure FDA0002690223800000012
其中，P表示子任务区域中心的二维向量坐标，T表示混合编队任务要求的总时间；αk表示第k个聚类区域的信息密度的权重，
Figure FDA0002690223800000013
μk表示均值，Ck表示方差矩阵；
(1c)通过最大似然法对参数μk、Ck和αk进行估计，然后根据参数μk、Ck和αk的估计值可计算出每个子任务区域的信息密度Gk(m)和每个子任务区域的范围，每个子任务区域的范围为：以μk为中心，Ck的特征向量为坐标轴，长轴为
Figure FDA0002690223800000014
短轴为
Figure FDA0002690223800000015
构成的区域，其中
Figure FDA0002690223800000016
为Ck的平方根。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤(2)的具体操作为：
(2a)根据当前子任务区域的信息密度、混合编队中编队成员i完成当前子任务区域任务所需的时间Tc,k、编队成员i从当前子任务区域航行到达下一个子任务区域的时间TF,k来构造编队成员i对子任务区域k的任务期望收益函数
Figure FDA00026902238000000211
其中，Tc,k、TF,k和
Figure FDA00026902238000000212
的计算公式分别如式(III)、(IV)和(V)所示；
Figure FDA0002690223800000021
C表示无人艇或无人机的传感器覆盖范围，
Figure FDA0002690223800000022
表示子任务子区域的范围；
Figure FDA0002690223800000023
V表示无人艇或无人机的航行速度，p0表示初始点位置，μk表示第K个子任务区域的中心，μk-1表示第K-1个子任务区域的中心；
Figure FDA0002690223800000024
(2b)根据编队成员i对子任务区域k的任务期望收益函数
Figure FDA0002690223800000025
建立子任务区域的分配指标EA，EA的计算公式如式(VI)～(VIII)所示；
Figure FDA0002690223800000026
Figure FDA0002690223800000027
Figure FDA0002690223800000028
其中，
Figure FDA0002690223800000029
表示总任务期望收益，
Figure FDA00026902238000000210
表示各个编队成员完成该子任务区域所需要的执行时间；EAi表示编队成员i的任务期望观测收益，Ti表示编队成员i的完成任务理想时间；NA表示混合编队中无人艇成员的数量，NS表示混合编队中无人机成员的数量；
(2c)对于选定的编队成员，首先将当前起始点到第一个子任务区域中心中的最短距离航迹、完成第一个子任务区域所需要的期望航迹、前往下一子任务区域的最短航迹三段航迹连接形成该编队成员的初始化期望航迹路线；
(2d)将选定的编队成员完成初始化期望航迹路线的时间与混合编队任务要求的总时间进行比较，若选定的编队成员完成初始化期望航迹路线的时间小于任务要求的总时间，通过子任务区域分配指标EA为选定的编队成员选择任务期望收益最大的子任务区域，并将所述任务期望收益最大的子任务区域作为一个新的任务节点添加到所述选定的编队成员的初始化期望航迹路线中，完成初始化期望航迹路线的更新，得到更新后的期望航迹路线；
(2e)不断重复上述步骤(2d)，对选定的编队成员的初始化期望航迹路线进行更新，直到规划的期望航行轨迹路线完全包括所有的任务个子区域并且各段航迹所需的观测时间小于任务要求的总时间，混合编队中每个编队成员的期望航迹路线规划完成；
(2f)将规划后期望航迹路线发送给每个编队成员的控制器。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(3)中采用模糊逻辑逼近算法和滑模控制算法控制无人艇跟踪期望航迹进行航行的具体操作为：
以无人艇在船体坐标系中的数学模型作为无人艇的动力学模型，采用模糊逻辑逼近算法估算无人艇动力学模型中的参数C(v)和D(v)，然后将模糊逻辑逼近算法估算出的参数C(v)和D(v)输入滑模控制算法中，通过滑模控制算法计算出无人艇的前进速度τu和艏摇角τr，然后将前进速度τu和艏摇角τr分别转化为无人艇的油门、舵角控制参数，并将油门、舵角控制参数发送至无人艇运动模块，使无人艇按照规划的期望航迹路线进行航行；
所述无人艇的动力学模型如式(IX)所示：
Figure FDA0002690223800000031
其中，
Figure FDA0002690223800000032
表示无人艇在地面坐标系下的位置和姿态向量；
Figure FDA0002690223800000033
表示地面坐标系下的速度和角速度向量；
Figure FDA0002690223800000034
表示无人艇在船体坐标系下的速度向量；
Figure FDA0002690223800000035
表示地面坐标系下的加速度和角加速度向量，M为惯性矩阵；J(η)为转换矩阵；C(V)表示向心力和科氏力矩阵；包括附加质量所产生的向心力和科氏力；D(V)表示动力阻力和升力力矩；g(η)表示恢复力和力矩向量；
Figure FDA00026902238000000411
表示作用在无人艇船体坐标系下的运动控制输入量。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，采用模糊逻辑逼近算法估算无人艇动力学模型中的参数C(V)和D(V)的具体操作为：
(3a-1)采用如式(X)所示的模糊逻辑规则构造模糊逻辑系统，模糊逻辑系统的输出如式(XI)所示；
Rj：If x1 is
Figure FDA0002690223800000041
and…and…xn is
Figure FDA0002690223800000042
Then y is Bj,j＝1,2,…N. (X)
Figure FDA0002690223800000043
其中，
Figure FDA0002690223800000044
是对应模糊集
Figure FDA0002690223800000045
的隶属度函数，
Figure FDA0002690223800000046
为常数；
(3a-2)令
Figure FDA0002690223800000047
则F(x)＝θTE(x)
其中，θ＝(θ1,θ2,…,θN)T；E(x)＝(e1(x),e2(x),…,eN(x))T；
(3a-3)采用Gaussian型函数来表示模糊隶属度函数
Figure FDA0002690223800000048
然后根据逼近定理利用步骤(3a-1)构建的模糊逻辑系统按式(XII)近似逼近无人艇动力学模型中的C(v)和D(v)，得到C(v)和D(v)的值；
Figure FDA0002690223800000049
其中，x为状态变量，即表示速度向量V；ε表示任意给定的正数；
所述逼近定理的内容为：设h(x)是有界闭集
Figure FDA00026902238000000412
上的连续函数，则对于任何正数ε，存在如步骤(3a-1)构建的模糊逻辑系统，使得
Figure FDA00026902238000000410
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，通过滑模控制算法计算出无人艇的前进速度τu和艏摇角τr的具体过程为：
(3b-1)设计纵向滑模控制算法，设计一阶指数形式的纵向滑模面，其公式如式(XIII)所示：
Figure FDA0002690223800000051
其中，ue＝u-ud，ue为纵向速度误差；ud表示纵向期望速度，u表示船移动的实际纵向速度；
Figure FDA0002690223800000052
表示作用在无人艇船体坐标系下的运动控制输入量；λ1表示常数增益，λ1＞0；t表示需要积分的积分变量；
(3b-2)对步骤(3b-1)所述的纵向滑模面进行求导，得到式(XIV)，
Figure FDA0002690223800000053
其中，m11表示惯性矩阵M中第一行第一列的元素，m22表示惯性矩阵M中第二行第二列的元素)，v表示横向速度，τuE表示外界干扰，
Figure FDA0002690223800000054
表示纵向期望轨迹的微分，即纵向期望速度；
(3b-3)根据式(XIV)计算纵向滑模器的控制律，得到纵向滑模控制器的控制律计算公式，纵向滑模控制器的控制律计算公式如式(XV)所示，
Figure FDA0002690223800000055
其中，ζ1表示常数增益；
(3b-4)为了避免抖振问题，使用饱和函数sat(s1)代替式(XV)纵向滑模控制器中的符号函数sgn(s1)，得到纵向滑模控制器的控制律的最终表达式；其中，所述饱和函数sat(s1)的公式如式(XVI)所示，纵向滑模控制器的控制律的最终表达式如式(XVI)所示；根据纵向滑模控制器的控制律的最终表达式即可计算出纵向滑模控制器的控制律，即无人艇的前进速度τu；
Figure FDA0002690223800000061
Figure FDA0002690223800000062
(3b-5)设计横向滑模控制算法，设计一阶指数形式的横向滑模面，其公式如式(XVIII)所示：
Figure FDA0002690223800000063
其中，
Figure FDA0002690223800000064
表示横向速度误差求导；ve表示横向速度误差；
Figure FDA0002690223800000065
表示作用在无人艇船体坐标系下的运动控制输入量；λ2表示常数增益，λ2>0)；
(3b-6)对步骤(3b-5)所述的横向滑模面求导，得到式(XIX)；
Figure FDA0002690223800000066
其中，k1表示常数增益，k1>0；k2表示常数增益，k2>0；
Figure FDA0002690223800000067
表示纵向误差求2阶导，即纵向加速度误差；
Figure FDA0002690223800000068
表示纵向位置求三阶导数；
Figure FDA0002690223800000069
表示横向位置误差求2阶导数，即基横向加速度误差；m33表示惯性矩阵M第三行第三列的元素；
(3b-7)根据式(XIX)计算横向滑模控制器的控制律，得到横向滑模控制器的控制律计算公式，横向滑模控制器的控制律计算公式如式(XX)所示；根据横向滑模控制器的控制律的最终表达式即可计算出横向滑模控制器的控制律，即无人艇的艏摇角τr；
Figure FDA00026902238000000610
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(3)中采用反步滑模控制算法控制无人机跟踪期望航迹路线进行航行的具体操作为：
根据无人机的动力学模型，采用反步滑模控制算法计算无人机动力模型中的参数T，然后将参数T转化为无人机电机转矩控制参数，并将电机转矩控制参数发送至无人机运动模块，使无人机按照规划的期望航迹路线进行航行；
所述无人机的动力学模型如式(XXI)所示：
Figure FDA0002690223800000071
其中，
Figure FDA0002690223800000072
表示位置向量；V表示速度向量；
Figure FDA0002690223800000073
表示对速度向量求导，即加速度向量；R表示坐标转换矩阵；G表示重力矩阵；T表示电机转矩的控制输入，m表示质量矩阵。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，采用反步滑模控制算法计算无人机动力模型中的参数T的操作为：
(3c-1)将无人机实际航迹路线与期望航迹路线之间的位置误差定义为e1，位置误差e1的计算公式如式(XXII)所示：
e1＝ξd-ξ+K2∫(ξd-ξ)dt (XXII)
其中，ξd表示期望位置轨迹；ξ表示实际位置轨迹；K2表示常数增益，K2>0；
(3c-2)采用反步法设计虚拟控制律，通过虚拟控制律来控制无人机的实际位置，其中，虚拟控制律的计算公式如式(23)所示；
Figure FDA0002690223800000074
A表示正定对角矩阵；α1表示虚拟控制律；
(3c-3)由于无人机的速度不可控，采用滑模控制算法定义滑模面，通过滑模面使虚拟控制律收敛，虚拟控制律收敛时对应的滑模控制率即为参数T；其中所述滑模面的计算公式如式(24)所示；所述滑模控制律的计算公式如式(25)所示；
Figure FDA0002690223800000075
Figure FDA0002690223800000076
Q2为增益常数，Q2>0；ε1为增益常数，ε>0。
9.一种无人艇、无人机混合编队控制系统，其特征在于，包括无人艇、无人机混合编队，无线通讯模块，地面控制主机，所述无人艇、无人机混合编队通过无线通讯模块与地面控制主机通讯连接；所述无人艇、无人机混合编队包括多个无人艇和多个无人机，每个无人艇上设有无人艇控制器和与控制器相连接的无人艇环境感知模块、无人艇运动模块，所述无人艇环境感知模块用于获取无人艇的位姿数据信号及海上的风浪流状态数据；每个无人机上设有无人机控制器和与控制器相连接的无人机环境感知模块、无人机运动模块，所述无人机环境感知模块用于获取无人机的位姿数据以及当前环境的风速、风向、气压信号；所述地面控制主机用于规划无人艇、无人机混合编队中每个编队成员的期望航迹，并通过无线通讯模块将期望航迹发送至混合编队中每个编队成员的主控制器；所述无人艇控制器根据接收的期望航迹数据信号及无人艇环境感知模块获取的数据信号进行处理分析，做出无人艇航行控制决策，并将航行控制决策发送至无人艇运动模块，使无人艇按照期望航迹进；所述无人艇控制器中运行有权利要求1～8任一所述的模糊逻辑逼近算法程序、滑模控制算法程序，无人艇控制器通过模糊逻辑逼近算法和滑模控制算法控制无人艇跟踪期望航迹进行航行；所述无人机控制器根据接收的期望航迹数据信号及无人机环境感知模块获取的数据信号进行处理分析，做出无人机航行控制决策，并将航行控制决策发送至无人机运动模块，使无人机按照期望航迹进；所述无人机控制器中运行有权利要求1～8任一所述的反步滑模控制算法程序，无人机控制器通过反步滑模控制算法程序控制无人机跟踪期望航迹进行航行。
10.根据权利要求9所述的无人艇、无人机混合编队控制系统，其特征在于，所述无人艇环境感知模块包括GPS、陀螺仪、风速风向仪、多普勒海流传感器、ka波段雷达、海事雷达和光学相机；所述无人机环境感知模块包括GPS、陀螺仪、加速度计、磁罗盘、光学相机、气压传感器和风速风向仪。
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