CN112327932A - 一种针对消防无人机编队的增量式pid控制方法 - Google Patents

一种针对消防无人机编队的增量式pid控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明提出一种针对消防无人机编队的增量式PID控制方法，涉及无人机编队控制的技术领域，解决了现有无人机编队协同控制的方法需要对无人机进行复杂建模，导致控制器的适用性差的问题，本发明首先建立每台消防无人机的连续时间系统运动模型，然后基于图论确认消防无人机间的通信拓扑关系图，设定无人机期望的编队队形，根据消防无人机间的通信拓扑关系图，设计每台消防无人机的增量式PID控制方法；最后，根据设计的增量式PID控制方法，确定控制器参数，实现消防无人机的编队控制，本发明基于增量式PID控制，方法简单，不需要建立复杂的无人机建模，能保证控制器的适用性的同时，提高无人机编队的效率。

Description

一种针对消防无人机编队的增量式PID控制方法
技术领域
本发明涉及无人机编队控制的技术领域，更具体地，涉及一种针对消防无人机编队的增量式PID控制方法。
背景技术
近年来，随着无人机科技技术的发展，无人机的应用领域越来越广泛，且无人机的功能也越来越强大。另外，伴随着通信网络的发达，以及目前热门的5G技术，多无人机间的通信也越来越容易，因此，出现了多无人机的协同执行任务。
多无人机对高层建筑消防工作可以起到很大的作用，例如能进行火灾定位、火灾侦查和高层灭火等，这些工作对于正常消防车和消防人员都是比较难完成的任务。所以，为了能让无人机广泛且可靠地应用于高层消防，就要提高多无人机间的合作效率，利用消防无人机，及时掌握灾害现场信息，有效帮助现场指挥人员准确判断灾情，并做出有效决策。同时消防无人机编队相较于传统单体消防无人机自主巡游也具有较大优势，通过各类自主协同决策机制，提高任务执行的自主性与智能性，减小了操作复杂性，无人机协同编队因其自组织协同性、功能涌现性等特性，在消防灭火工作中具有巨大的应用前景，研究其在消防灭火中的应用意义深远。因此，消防无人机的协同控制变得越来越重要，而编队问题是无人机协同控制的首要问题。
2019年1月1日，中国专利(公开号:CN109116868A)中公开了一种分布式无人机编队协同控制方法，通过无人机编队中无人机的位置、无人机的速度以及期望的编队运动信息构建无人机的控制输入，然后基于构建的无人机的控制输入控制无人机编队中的无人机进行协同飞行，可以实现任意对称或非对称形状的编队构型，但该专利中提出的控制方法需要对无人机进行复杂的建模，因此，控制器的适用性相对较差。
发明内容
为解决现有无人机编队协同控制的方法需要对无人机进行复杂建模，导致控制器的适用性差的问题，本发明提出一种针对消防无人机编队的增量式PID控制方法，简化对无人机的复杂建模，提高无人机的编队效率及控制器的适用性。
为了达到上述技术效果，本发明的技术方案如下：
一种针对消防无人机编队的增量式PID控制方法，至少包括以下步骤：
S1.建立每台消防无人机的连续时间系统运动模型；
S2.基于图论确认消防无人机间的通信拓扑关系图，设定无人机期望的编队队形；
S3.根据消防无人机间的通信拓扑关系图，设计每台消防无人机的增量式PID控制方法；
S4.根据设计的增量式PID控制方法，确定控制器参数，实现消防无人机的编队控制。
优选地，所述增量式PID控制为离散增量式PID控制，即使用传统的PID控制，基于离散方法来控制连续时间系统的运动模型，方法简单，可编程实现。
优选地，步骤S1所述的每台消防无人机的连续时间系统运动模型为：
Figure BDA0002818889680000021
Figure BDA0002818889680000022
其中，i表示第i台消防无人机，i＝1，…，N，N表示消防无人机台数；xi表示第i台消防无人机的位置坐标；vi表示第i台消防无人机的速度，xi，vi∈R3实数空间；ui表示第i台消防无人机的控制器输入；fi为第i台消防无人机自身的动态模型。
在此，基于对无人机模型一般是二阶系统的考虑，比较常见，且系统的模型不需要精准得到，所以在此不须对无人机进行复杂建模，另外，fi表示的可能是一些动态的外界干扰，也可以是未知的，由于不同类型的消防无人机自然不相同，所以fi表述的是一个总体的形式。
优选地，步骤S2所述的图论为无向图图论，基于无向图论确认消防无人机间的通信拓扑关系图的过程为：
设无向图表示为G＝{V，E，A}，其中，V＝{1，…，N}代表无向图G的节点集合，
Figure BDA0002818889680000023
表示无向图G中边的集合；A表示权重矩阵，根据无向图G中边的集合E的边关系得到权重矩阵，A＝[aij]∈RN×N，其中，aij表示权重矩阵中的元素，代表消防无人机i与消防无人机j的通信关系，aij＝0或1；
若aij＝0代表消防无人机i与消防无人机j是不连接的，不存在通信；若aij＝1代表消防无人机i与消防无人机j是连接的，存在通信交流。
在此，根据消防无人机在无向图里的节点位置确定消防无人机之间通信的位置，来实现后续的闭环控制，符合协同控制的原理，保证最终消防无人机编队的效果。
优选地，基于无向图论确认的消防无人机间的通信拓扑关系图的节点间是双向且连通的，不存在自身与自身通信，即满足：aij＝aji，aii＝0。
优选地，权重矩阵A中的任意一行或任意一列的元素不全为零。
优选地，若aij＝1，所述无人机期望的编队队形表达式为：
xi-xj＝qij
且满足：vi-vj＝0；qij能表示时变的函数，也能表示常数向量，且qij＝-qji；qij为无人机i与消防无人机j期望的位置向量，即在aij＝1时，无人机i与消防无人机j存在通信连接，可以设计好不同的两个消防无人机：无人机i与消防无人机j期望的位置向量，设定好期望的编队队形，为后续设计每台消防无人机的增量式PID控制方法作准备。
优选地，步骤S3中，设计的每台消防无人机的增量式PID控制方法满足：
Figure BDA0002818889680000031
ei(k)＝pij(k)+xj(k)-xi(k)
其中，k表示第k个采样时间点；e(k)代表第i个消防无人机k采样时间点的位置误差；u(k-1)为k-1时刻控制器的输出；Ki，p、Ki，I、Ki，D分别为第i台无人机PID控制器中的比例、积分、微分参数。
优选地，设计的每台消防无人机的增量式PID控制方法中的第(k-1)个采样时间点与第k个采样时间点之间的间隔是固定的。
优选地，步骤S4所述的控制器参数包括比例参数Ki，p、积分参数Ki，I及微分参数Ki，D，设定的原则为：若提高位置误差e(k)的收敛速度，则增大比例参数Ki，p；若位置误差e(k)抖动，则增大微分参数Ki，D；积分参数Ki，I取足够小的值，取极限为0，也能直接取0，保证控制器间的良好协同性能。
与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：
本发明提出一种针对消防无人机编队的增量式PID控制方法，首先建立每台消防无人机的连续时间系统运动模型，然后基于图论确认消防无人机间的通信拓扑关系图，设定无人机期望的编队队形，根据消防无人机间的通信拓扑关系图，设计每台消防无人机的增量式PID控制方法；最后，根据设计的增量式PID控制方法，确定控制器参数，实现消防无人机的编队控制，本发明基于增量式PID控制，方法简单，不需要建立复杂的无人机建模，能保证控制器的适用性的同时，提高无人机编队的效率。
附图说明
图1表示本发明实施例中提出的针对消防无人机编队的增量式PID控制方法的流程示意图；
图2表示本发明实施例中提出的消防无人机队形形成过程中的运动曲线图；
图3表示本发明实施例中提出的消防无人机队形形成过程中位置误差e(k)变化的仿真图；
图4表示发明实施例中提出的消防无人机队形形成过程中速度误差变化的仿真图。
具体实施方式
附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
为了更好地说明本实施例，附图某些部位会有省略、放大或缩小，并不代表实际尺寸；
对于本领域技术人员来说，附图中某些公知内容说明可能省略是可以理解的。
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。
实施例1
附图中描述位置关系的用于仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
如图1所示的针对消防无人及编队的增量式PID控制方法的流程图，参见图1，所述方法的步骤包括：
S1.建立每台消防无人机的连续时间系统运动模型：
Figure BDA0002818889680000041
Figure BDA0002818889680000042
其中，i表示第i台消防无人机，i＝1，…，N，N表示消防无人机台数；xi表示第i台消防无人机的位置坐标；vi表示第i台消防无人机的速度，xi，vi∈R3实数空间；ui表示第i台消防无人机的控制器输入；fi为第i台消防无人机自身的动态模型；fi表示的可能是一些动态的外界干扰，也可以是未知的，由于不同类型的消防无人机自然不相同，所以fi表述的是一个总体的形式。
S2.基于图论确认消防无人机间的通信拓扑关系图，设定无人机期望的编队队形；
所述的图论为无向图图论，基于无向图论确认消防无人机间的通信拓扑关系图的过程为：
设无向图表示为G＝{V，E，A}，其中，V＝{1，…，N}代表无向图G的节点集合，
Figure BDA0002818889680000051
表示无向图G中边的集合；A表示权重矩阵，根据无向图G中边的集合E的边关系得到权重矩阵，A＝[aij]∈RN×N，其中，aij表示权重矩阵中的元素，代表消防无人机i与消防无人机j的通信关系，aij＝0或1；
若aij＝0代表消防无人机i与消防无人机j是不连接的，不存在通信；若aij＝1代表消防无人机i与消防无人机j是连接的，存在通信交流。
基于无向图论确认的消防无人机间的通信拓扑关系图的节点间是双向且连通的，不存在自身与自身通信，即满足：aij＝aji，aii＝0。权重矩阵A中的任意一行或任意一列的元素不全为零。
若aij＝1，所述无人机期望的编队队形表达式为：
xi-xj＝qij
且满足：vi-vj＝0；qij能表示时变的函数，也能表示常数向量，且qij＝-qji；qij为无人机i与消防无人机j期望的位置向量，即在aij＝1时，无人机i与消防无人机j存在通信连接，可以设计好不同的两个消防无人机：无人机i与消防无人机j期望的位置向量，设定好期望的编队队形，为后续设计每台消防无人机的增量式PID控制方法作准备。
S3.根据消防无人机间的通信拓扑关系图，设计每台消防无人机的增量式PID控制方法；
设计的每台消防无人机的增量式PID控制方法满足：
Figure BDA0002818889680000052
ei(k)＝pij(k)+xj(k)-xi(k)
其中，k表示第k个采样时间点；e(k)代表第i个消防无人机k采样时间点的位置误差；u(k-1)为k-1时刻控制器的输出；Ki，p、Ki，I、Ki，D分别为第i台无人机PID控制器中的比例、积分、微分参数；
设计的每台消防无人机的增量式PID控制方法中的第(k-1)个采样时间点与第k个采样时间点之间的间隔是固定的，在实际实施时，若实际难以保证间隔固定，稍微间隔的变化，该方法依然能有很好的性能。
S4.根据设计的增量式PID控制方法，确定控制器参数，实现消防无人机的编队控制。所述的控制器参数包括比例参数Ki，p、积分参数Ki，I及微分参数Ki，D，设定的原则为：若提高位置误差e(k)的收敛速度，则增大比例参数Ki，p；若位置误差e(k)抖动，则增大微分参数Ki，D；积分参数Ki，I取足够小的值，取极限为0，也能直接取0，保证控制器间的良好协同性能。
在本实施例中，增量式PID控制为离散增量式PID控制，即使用传统的PID控制，基于离散方法来控制连续时间系统的运动模型，方法简单，可编程实现。对于实际的消防无人机系统，根据实际情况，用硬件或软件技术实现PID控制器的设计。并适当调节消防无人机间通信的拓扑，即aij的值，以及Ki，p、Ki，I、Ki，D的参数，以此达到较好的控制效果，实现快速的编队。
为了更好说明本发明所提方法对消防无人机的编队控制的有效性，接下来对本发明所提的方法进行了应用仿真，现进行说明：
首先说明的是，仿真中，设定有三个消防无人机构成一个编队系统，每辆台人机模型为：
Figure BDA0002818889680000061
其中，g为重力加速度9.8m/s2，z＝[0，0，1]T，mi为消防无人机i的质量。
设定消防无人机期望队形为：
x1-x2＝[1，0，0]T，x1-x3＝[-1，0，0]T。
在此，令消防无人机的质量mi都为1Kg，初始状态为：
x1(0)＝[1，-1，0]T，v1(0)＝[1，-2，0.5]T，x2(0)＝[2，1，1]T，
v2(0)＝[1，-2，-1]T，x3(0)＝[-2，-1，-1]T，v3(0)＝[-1，2，3]T
每台消防无人机设计的PID控制器中参数为：比例参数K1，P＝K2，P＝K3，P＝4，积分系数K1，I＝K2，I＝K3，I＝0.1，微分系数K1，D＝K2，D＝K3，D＝1.5。
图2表示显示了3台消防无人机编队队形的形成过程中的运动曲线图，其中,UAV1表示第一台消防无人机，UAV2表示第二台消防无人机，UAV3表示第三台消防无人机，由图2可以看出，3台消防无人机刚开始的运动曲线是杂乱的，但后续逐渐恢复一致。
图3为3台消防无人机队形形成过程位置误差变化的曲线，共六条，以第一台消防无人机UAV1的位置为对照基准，在x，y，z三维空间的每一维空间上分别对比与第二台消防无人机UAV2、第三台消防无人机UAV3的位置误差，从图3中可以看出，三个维度上的3台消防无人机位置误差均在逐渐趋于稳定。
图4表示3台消防无人机队形形成过程位置误差变化的曲线，共六条，也是以第一台消防无人机UAV1的速度为对照基准，在x，y，z三维空间的每一维空间上分别对比与第二台消防无人机UAV2、第三台消防无人机UAV3的速度误差，从图4中可以看出，三个维度上的3台消防无人机速度误差均在逐渐趋于0。图2～图4可以表明，本发明提出的方法能保证无人机编队快速的形成，达到期望的队形，且具有良好的控制性能。
附图中描述位置关系的用于仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
显然，本发明的上述实施例仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。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，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种针对消防无人机编队的增量式PID控制方法，其特征在于，至少包括以下步骤：
S1.建立每台消防无人机的连续时间系统运动模型；
S2.基于图论确认消防无人机间的通信拓扑关系图，设定无人机期望的编队队形；
S3.根据消防无人机间的通信拓扑关系图，设计每台消防无人机的增量式PID控制方法；
S4.根据设计的增量式PID控制方法，确定控制器参数，实现消防无人机的编队控制。
2.根据权利要求1所述的针对消防无人机编队的增量式PID控制方法，其特征在于，所述增量式PID控制为离散增量式PID控制。
3.根据权利要求1所述的针对消防无人机编队的增量式PID控制方法，其特征在于，步骤S1所述的每台消防无人机的连续时间系统运动模型为：
Figure FDA0002818889670000011
Figure FDA0002818889670000012
其中，i表示第i台消防无人机，i＝1，…，N，N表示消防无人机台数；xi表示第i台消防无人机的位置坐标；vi表示第i台消防无人机的速度，xi，vi∈R3实数空间；ui表示第i台消防无人机的控制器输入；fi为第i台消防无人机自身的动态模型。
4.根据权利要求3所述的针对消防无人机编队的增量式PID控制方法，其特征在于，步骤S2所述的图论为无向图图论，基于无向图论确认消防无人机间的通信拓扑关系图的过程为：
设无向图表示为G＝{V，E，A}，其中，V＝{1，…，N}代表无向图G的节点集合，
Figure FDA0002818889670000013
表示无向图G中边的集合；A表示权重矩阵，根据无向图G中边的集合E的边关系得到权重矩阵，A＝[aij]∈RN×N，其中，aij表示权重矩阵中的元素，代表消防无人机i与消防无人机j的通信关系，aij＝0或1；
若aij＝0代表消防无人机i与消防无人机j是不连接的，不存在通信；若aij＝1代表消防无人机i与消防无人机j是连接的，存在通信交流。
5.根据权利要求4所述的针对消防无人机编队的增量式PID控制方法，其特征在于，基于无向图论确认的消防无人机间的通信拓扑关系图的节点间是双向且连通的，不存在自身与自身通信，即满足：aij＝aji，aii＝0。
6.根据权利要求5所述的针对消防无人机编队的增量式PID控制方法，其特征在于，权重矩阵A中的任意一行或任意一列的元素不全为零。
7.根据权利要求6所述的针对消防无人机编队的增量式PID控制方法，其特征在于，步骤S2中，若aij＝1，所述无人机期望的编队队形表达式为：
xi-xj＝qij
且满足：vi-vj＝0；qij能表示时变的函数，也能表示常数向量，且qij＝-qji；qij为无人机i与消防无人机j期望的位置向量。
8.根据权利要求7所述的针对消防无人机编队的增量式PID控制方法，其特征在于，步骤S3中，设计的每台消防无人机的增量式PID控制方法满足：
Figure FDA0002818889670000021
ei(k)＝pij(k)+xj(k)-xi(k)
其中，k表示第k个采样时间点；e(k)代表第i个消防无人机k采样时间点的位置误差；u(k-1)为k-1时刻控制器的输出；Ki，p、Ki，I、Ki，D分别为第i台无人机PID控制器中的比例、积分、微分参数。
9.根据权利要求8所述的针对消防无人机编队的增量式PID控制方法，其特征在于，设计的每台消防无人机的增量式PID控制方法中的第(k-1)个采样时间点与第k个采样时间点之间的间隔是固定的。
10.根据权利要求9所述的针对消防无人机编队的增量式PID控制方法，其特征在于，步骤S4所述的控制器参数包括比例参数Ki，p、积分参数Ki，I及微分参数Ki，D，设定的原则为：若提高位置误差e(k)的收敛速度，则增大比例参数Ki，p；若位置误差e(k)抖动，则增大微分参数Ki，D；积分参数Ki，I取足够小的值，取极限为0，也能直接取0。
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