CN112558636B - 使用有向通讯拓扑结构的无人飞行器有限时间编队方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了使用有向通讯拓扑结构的无人飞行器有限时间编队方法，涉及无人机技术领域，方法包括：无人飞行器获取自身状态信息，并接收相邻无人飞行器发送的状态信息，将获取的状态信息发送给分布式有限时间编队控制器；分布式有限时间编队控制器根据编队构形信息、获取的相邻无人飞行器状态信息和自身状态信息，经过变换和计算形成机动指令，在机动指令的要求下，无人飞行器改变航向或速度，沿着预定轨道飞行。与传统方法相比，本发明方法中的位置误差ep，i不使用编队轨迹信息，能够实现被控系统有限时间稳定，具有控制器信号连续，计算量小，不需要被控系统满足齐次性假设，以及使用有向通讯拓扑结构的优点。

Description

使用有向通讯拓扑结构的无人飞行器有限时间编队方法
技术领域
本发明涉及无人机技术领域，特别是涉及使用有向通讯拓扑结构的无人飞行器有限时间编队方法。
背景技术
无人飞行器在军事和民用领域发挥着巨大的作用。大量事实证明单架无人飞行器在执行任务时仍然存在诸多问题，比如传感器角度限制使得在大范围搜索目标时，无人飞行器不能有效覆盖整个侦察区域。为了提高无人飞行器单次完成任务的成功率，同时也为了拓宽无人飞行器的使用范围，多无人飞行器协同编队技术应运而生。考虑到无人飞行器的运动特性，飞行编队系统需要很高的控制精度。近些年来，有限时间控制渐渐成为控制界的研究热点和研究前沿。相比传统稳定系统，有限时间稳定系统具有较快的响应速度，较高的稳定/跟踪精度以及较好的扰动抑制能力。这样的系统性能正是飞行编队系统所迫切需要的。然而，有限时间稳定系统固有的非光滑控制特性给相关控制律的设计带来了巨大的困难。因此，即使有限时间稳定系统具有上述诸多优点，关于有限时间控制律设计的研究还是非常少。无人飞行器有限时间协同编队控制问题既是航空航天技术领域的研究热点，同时又是控制工程领域的研究难题，对该问题的深入研究具有重要的科学意义和广泛的应用价值。
常用的有限时间控制方法有终端滑模控制(terminal sliding mode control)，这种方法经常受到潜在的奇异性和颤动现象的影响。齐次性理论(homogeneous theory)也常被用于处理有限时间控制问题，齐次性要求被强加于非线性项中。解决有限时间控制问题的另一种方法是添加幂积分器(adding a power integrator)技术。由于在递归设计中反复使用分数幂会增加控制器的设计复杂度，相关结果适用于具有足够计算成本的系统。
此外，现有的大部分关于无人飞行器协同编队问题的研究是基于无向通讯拓扑结构，即无人飞行器间的通信交互是双向的。但在实际应用中，由于经济或技术原因，例如通信成本或通信故障等原因，许多通信网络不能构成无向拓扑。因此，开发一种使用有向通讯拓扑结构的无人飞行器有限时间协同编队方法是非常必要的。
发明内容
本发明实施例提供了使用有向通讯拓扑结构的无人飞行器有限时间编队方法，可以解决现有技术中的问题。
本发明提供了使用有向通讯拓扑结构的无人飞行器有限时间编队方法，包括以下步骤：
无人飞行器在飞行过程中获取自身状态信息，并接收相邻无人飞行器发送的状态信息，将获取的状态信息和接收到的状态信息发送给分布式有限时间编队控制器，其中，相邻无人飞行器之间的信息收发单向进行；
分布式有限时间编队控制器根据预先设定的编队构形信息、获取的当前无人飞行器的状态信息和相邻无人飞行器状态信息，经过变换和计算形成机动指令，在所述机动指令的要求下，无人飞行器改变航向或速度，沿着预定轨道飞行；
所述机动指令按照以下流程计算得到：
根据编队构形信息、当前无人飞行器状态信息和相邻无人飞行器状态信息计算位置误差和速度误差；
根据位置误差和速度误差设计新动态变量；
基于新动态变量构建李雅普诺夫函数；
根据李雅普诺夫稳定理论和有限时间稳定性定理，最终计算得到机动指令。
优选地，当受到干扰轨迹发生改变时，无人飞行器检测扰动，并将扰动信息整合在状态信息中。
优选地，所述位置误差ep，i和速度误差ev，i分别通过下式计算得到：
Figure RE-GDA0002949233960000031
ev，i＝Vi-Vd，i
其中，hi表示第i架无人飞行器到期望编队轨迹的编队构型信息，Ni为与第i 架无人飞行器相邻的无人飞行器的集合，Vd，i表示第i架无人飞行器期望速度，Pi和Vi分别为状态信息中包含的第i架无人飞行器的实际位置和实际速度，Pi和Vi分别通过下式计算得到：
Figure RE-GDA0002949233960000032
Figure RE-GDA0002949233960000033
其中，mi表示第i架无人飞行器的质量，ui表示作用于第i架无人飞行器上的控制输入，即机动指令，Fi表示作用于第i架无人飞行器上的扰动。
优选地，设计的新动态变量为：
Figure RE-GDA0002949233960000034
其中，c1＞0和c2＞0均为控制参数，0＜d＜1。
优选地，所述李雅普诺夫函数为：
Figure RE-GDA0002949233960000035
其中，Q表示编队中所有无人飞行器的集合。
优选地，基于李雅普诺夫稳定理论和有限时间稳定性定理，为使李雅普诺夫函数的时间导数满足关系式
Figure RE-GDA0002949233960000036
β＞0且0＜α＜1，得到的机动指令为：
Figure RE-GDA0002949233960000037
其中，gp，i表示关于位置误差的动态增益，gv，i表示关于速度误差的动态增益。
本发明提供的使用有向通讯拓扑结构的无人飞行器有限时间编队方法，以协同控制、非线性控制和动态增益控制技术为基础，通过构造新的动态变量来辅助设计具有非李普希兹特性的动态增益，从而使得编队控制器关于无人飞行器的状态变量成线性关系，但整体上使得飞行控制系统具有非李普希兹特性，这也是有限时间稳定系统特有的性质。本发明通过引入动态增益控制技术，实现了无人飞行器有限时间协同编队。与传统方法相比，该方法具有控制器信号连续，计算量小，不需要被控系统满足齐次性假设，以及使用有向通讯拓扑结构的优点。
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，下面将对实施例或现有技术描述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为本发明中无人飞行器编队方法的控制框图；
图2为任意两架无人飞行器之间的通信示意图。
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。
参照图1和图2，本发明提供了使用有向通讯拓扑结构的无人飞行器有限时间编队方法，该方法包括以下步骤：
无人飞行器在飞行过程中不断通过机载惯性测量单元获取自身状态信息，并将此状态信息传送给分布式有限时间编队控制器和/或其他无人飞行器，在作为相邻无人飞行器发送状态信息的同时，也接收其相邻无人飞行器的状态信息，并将接收到的状态信息也发送给分布式有限时间编队控制器。需要说明的是，本发明中所说的相邻是指通信网络上的相邻，而不是物理关系上的相邻，各相邻无人飞行器之间的通信是有向的，即信息的传送只能单向进行，而且发送状态信息的无人飞行器称为相邻无人飞行器。
分布式有限时间编队控制器根据预先设定的编队构形信息、获得的本无人飞行器的状态信息和相邻无人飞行器状态信息，经过变换和计算形成机动指令。在该机动指令的要求下，无人飞行器改变航向或速度，并通过作动装置驱动操纵面偏转，使无人飞行器沿着预定轨道飞行。当飞行器受到干扰导致轨迹发生改变，机载惯性测量元件检测出轨迹偏差，并将此偏差送给分布式有限时间编队控制器，从而操纵飞行器沿要求的轨迹飞行。图2中实线单向箭头表示无人飞行器2接收其相邻无人飞行器1的状态信息，虚线单向箭头表示其它相邻无人飞行器之间的单向信息传递关系。
机动指令设计过程如下所示：
首先，定义位置误差ep，i和速度误差ev，i：
Figure RE-GDA0002949233960000051
ev，i＝Vi-Vd，i
其中，hi表示第i架无人飞行器到期望编队轨迹的编队构型信息，Ni为与第i 架无人飞行器相邻的无人飞行器的集合，Vd，i表示第i架无人飞行器期望速度，Pi和Vi分别为状态信息中包含的第i架无人飞行器的实际位置和实际速度。将无人飞行器视为质点系统，忽略其姿态控制而仅关注轨迹控制，则Pi和Vi分别通过下式计算得到：
Figure RE-GDA0002949233960000052
Figure RE-GDA0002949233960000053
其中，mi表示第i架无人飞行器的质量，ui表示作用于第i架无人飞行器上的控制输入，即机动指令，Fi表示作用于第i架无人飞行器上的扰动，即轨迹偏差。
其次，设计新动态变量：
Figure RE-GDA0002949233960000061
其中，c1＞0和c2＞0均为控制参数，0＜d＜1。在上式中，构造的新动态变量出现在了微分方程右边第二项的分母上，如果该项分母趋近于零的速度大于分子趋近于零的速度，则会因为比值趋于无穷大而造成奇异值问题。但是，通过证明可知本申请中用以构造新动态变量的微分方程的右边第二项分母趋近于零的速度小于该项分子趋近于零的速度，因而不会产生奇异值的问题。
然后，设计李雅普诺夫函数：
Figure RE-GDA0002949233960000062
其中，Q表示编队中所有无人飞行器的集合。
最后，基于李雅普诺夫稳定理论(Lyapunov stability theory)和有限时间稳定性定理
Figure RE-GDA0002949233960000063
β＞0且0＜α＜1，最终得到机动指令：
Figure RE-GDA0002949233960000064
其中，gp，i表示关于位置误差的动态增益，gv，i表示关于速度误差的动态增益。在满足关系式
Figure RE-GDA0002949233960000065
的情况下，它们均可通过简单的数学运算得到。
上述方法和基于无向通讯拓扑结构的无人飞行器有限时间协同编队方法相比，该方法的位置误差ep，i不使用编队轨迹信息，因此无人飞行器减少了惯性测量单元的使用，或算法上不需要估计器来获取编队轨迹信息。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (3)

1.使用有向通讯拓扑结构的无人飞行器有限时间编队方法，其特征在于，包括以下步骤：
无人飞行器在飞行过程中获取自身状态信息，并接收相邻无人飞行器发送的状态信息，将获取的状态信息和接收到的状态信息发送给分布式有限时间编队控制器，其中，相邻无人飞行器之间的信息收发单向进行；
分布式有限时间编队控制器根据预先设定的编队构形信息、获取的当前无人飞行器的状态信息和相邻无人飞行器状态信息，经过变换和计算形成机动指令，在所述机动指令的要求下，无人飞行器改变航向或速度，沿着预定轨道飞行；
所述机动指令按照以下流程计算得到：
根据编队构形信息、当前无人飞行器状态信息和相邻无人飞行器状态信息计算位置误差和速度误差；
所述位置误差ep，i和速度误差ev，i分别通过下式计算得到：
Figure FDA0003545606780000011
ev，i＝Vi-Vd，i
其中，hi表示第i架无人飞行器到期望编队轨迹的编队构型信息，Ni为与第i架无人飞行器相邻的无人飞行器的集合，Vd，i表示第i架无人飞行器期望速度，Pi和Vi分别为状态信息中包含的第i架无人飞行器的实际位置和实际速度，Pi和Vi分别通过下式计算得到：
Figure FDA0003545606780000012
Figure FDA0003545606780000013
其中，mi表示第i架无人飞行器的质量，ui表示作用于第i架无人飞行器上的控制输入，即机动指令，Fi表示作用于第i架无人飞行器上的扰动；
根据位置误差和速度误差设计新动态变量；
设计的新动态变量为：
Figure FDA0003545606780000021
其中，c1＞0和c2＞0均为控制参数，0＜d＜1；
基于新动态变量构建李雅普诺夫函数；
所述李雅普诺夫函数为：
Figure FDA0003545606780000022
其中，Q表示编队中所有无人飞行器的集合；
根据李雅普诺夫稳定理论和有限时间稳定性定理，最终计算得到机动指令。
2.如权利要求1所述的使用有向通讯拓扑结构的无人飞行器有限时间编队方法，其特征在于，当受到干扰轨迹发生改变时，无人飞行器检测扰动，并将扰动信息整合在状态信息中。
3.如权利要求1所述的使用有向通讯拓扑结构的无人飞行器有限时间编队方法，其特征在于，基于李雅普诺夫稳定理论和有限时间稳定性定理，为使李雅普诺夫函数的时间导数满足关系式
Figure FDA0003545606780000023
β＞0且0＜α＜1，得到的机动指令为：
Figure FDA0003545606780000024
其中，gp，i表示关于位置误差的动态增益，gv，i表示关于速度误差的动态增益。
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