CN114153230A - 一种基于改进虚拟力场引导的无人机编队飞行控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公布了一种基于改进虚拟力场引导的无人机编队飞行控制方法，属于编队无人机自动控制技术领域。本发明所公布的无人机编队飞行方法步骤包括：(1)构造一个虚拟力场，根据无人机之间的相对距离构造虚拟力场函数。分别构造出领航无人机所受目标位置的虚拟引力函数以及跟随无人机之间在虚拟力场所受到的平均斥力与平均引力函数。通过虚拟引力与虚拟斥力的作用，无人机在飞行过程中始终在设定距离上下震荡，直到收敛为设定的机间距离。(2)通过建立的编队无人机数学模型及构造好的改进虚拟力场算法，设计领航无人机位置控制器与跟随无人机位置与姿态控制器。设计了调节参数，以调节收敛速度，用于不同情况与不同要求下的无人机群组编队飞行。

Description

一种基于改进虚拟力场引导的无人机编队飞行控制方法

技术领域

本发明涉及无人机的编队飞行技术领域，具体为一种基于改进虚拟力场引导的无人机编队飞行控制方法。

背景技术

无人机编队飞行是指多架不同种类或同种类的无人机按照任务的要求，进行队形排列的组织飞行模式，既包括了飞行编队队形的保持与变换，也包括了队形破坏后的重构，涵盖了飞行任务的规划与执行。无人机编队飞行作业拥有广阔的发展空间和应用前景，是无人机技术发展的又一重要领域，相比于单架无人机执行某些复杂任务而言，多架无人机的优势在于可同时作业，使任务能够准确且快速地完成。目前，在进行无人机编队飞行控制过程中，通常根据预先确定的统一飞行速度控制所有无人机飞行。然而，每个无人机在飞行时的飞行情况并不相同，包括无人机的起始飞行状况不同、飞行路线不同以及无人机硬件条件不同等。若采用统一飞行速度控制无人机编队飞行，会造成整个无人机编队飞行的同步性不强，甚至有些无人机无法准确地飞到目标航点，导致无人机编队飞行的整体精度低、同步性差等问题，严重的则会发生碰撞。

针对无人机编队的控制问题，传统的解决方法有领航-跟随法、虚拟结构法、人工势场法等。领航-跟随法原理简单、易于实现，但是误差会逐级放大，且很容易受到干扰的影响。虚拟结构法可以抑制领航-跟随方式中的干扰问题，但需要以高计算能力为代价。而人工势场法的缺点在于无法保持稳定的飞行队形。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于改进虚拟力场引导的无人机编队飞行控制方法，通过结合无人机在惯性坐标系和机体坐标系下的坐标转换矩阵和无人机数学模型，同时通过构造的虚拟力场函数和建立的通信拓扑，再通过设置领航无人机与目标点设有的位置控制器以及无人机机间设有的位置控制器和姿态控制器，以解决上述提出的现有问题。

实现本发明目的的技术方案是：本发明一种基于改进虚拟立场引导的的无人机编队飞行控制方法，包括以下操作步骤：

S1：设置n架无人机进行领航-跟随的无人机编队飞行，n架无人机包括1架领航无人机和n-1架跟随无人机，在编队飞行过程中，仅领航无人机可获知目标位置信息，跟随无人机均参考领航无人机的轨迹编队飞行；

S2：在n架无人机编队飞行的过程中防止碰撞，包括：

步骤21：建立n架无人机之间的通信拓扑，用于实现无人机之间的信息交互；

步骤22：构建一个以无人机i(i＝1,2,...,n)为力场中心，r₀为半径的无人机引力场，并在引力场上叠加一个以无人机j为力场中心，r_t为半径的无人机斥力场；

步骤23：根据无人机i与无人机j之间的距离r_ij判断无人机i的飞行动态，包括：当距离r_ij满足r_ij≤2r₀时，无人机i受无人机j的斥力场作用而产生加速度a_ij，使得无人机i远离无人机j；当距离r_ij满足r_ij＝2r₀时，无人机i不受虚拟力作用；当距离r_ij满足2r₀≤r_ij≤r_t时，无人机i受无人机j的引力场作用而产生加速度a_ij，使得无人机i接近无人机j；

步骤24：根据步骤22和步骤23构造领航无人机的虚拟引力场函数；

步骤25：根据步骤21、步骤22和步骤23构造编队无人机的虚拟力场函数；

步骤26：根据领航无人机与跟随无人机的虚拟力场函数确定其各自所受的合场力。

S3：保持无人机编队飞行，包括:

步骤31：建立惯性坐标系E_xyz与机体坐标系B_xyz，得出无人机i从惯性坐标系转换为机体坐标系的转换矩阵；

步骤32：根据步骤31构建无人机i的动力学模型；

步骤33：根据步骤32与步骤24设置领航无人机的位置控制器；

步骤34：根据步骤32与步骤25设置跟随无人机的位置控制器与姿态控制器。

通信拓扑关系包括单向数据传输链路和双向数据传输链路，其中，单向数据传输链路用于领航无人机与跟随无人机的通信，双向数据传输链路用于跟随无人机之间的通信。

通信拓扑关系使无人机编队的状态满足以下收敛条件：对无人机i与无人机j任意的初始状态q_i(0)和q_j(0)，当t→∞时，有|q_i(t)-q_j(t)|→0和|v_i(t)-v_j(t)|→0，其中，通信拓扑表示为：

其中v＝{v₁,v₂,...,v_n}，表示n架无人机所在节点速度的集合；

表示速度节点对的集合；设G₀＝[g_ij],表示无人机群中各个无人机之间的通信关系，其中g_ij表示无人机i与j的通信权重，若节点对(v_i,v_j)存在信息交互，即无人机i可以感知到j，则g_ij＝1，否则g_ij＝0。

步骤23中构造的领航无人机虚拟引力场函数为：

F(q_p)＝-K_a×(Q_p-Q_g)

其中，K_a为引力势场常量，Q_p＝[q_px,q_py,q_pz]^T为领航无人机位置，Q_g＝[q_gx,q_gy,q_gz]^T为目标位置的坐标。

步骤24中构造的编队无人机虚拟引力场函数与斥力场函数分别为：

步骤26中领航无人机与跟随无人机受的合场力分别为：

F_r ^L＝F(q_p)+F_i(q_i)

步骤31中的转换矩阵为：

其中，θ、

和φ分别为俯仰角、偏航角和滚转角。

步骤32中构建的无人机i的动力学模型为：

其中，X_i＝[x_i,y_i,z_i]表示无人机位置，m_i表示无人机质量，L表示无人机的机翼长度；G＝[0,0,-mg]表示重力，R^T表示坐标转换矩阵；T＝[0,0,T_i]表示推力，K_α、K_β表示空气阻尼系数，

表示无人机姿态；

表示惯性力矩，

表示姿态力矩步骤33中领航无人机位置控制器设置为：

其中，λ₁、λ₂、γ₁、γ₂为调节参数，0＜γ₁＜1、

可调节收敛速度，sign(x)为符号函数，Q_g、Q_p、v_g、v_p分别为目标位置、领航无人机位置、目标速度及领航无人机速度，

为领航无人机位置输入。

步骤34中编队无人机所受虚拟力场作用的位置控制器设置为：

其中h₁～h₄为调节参数，i,j∈{1,2,..,n}，q_ij＝X_j-X_i为惯性坐标下无人机i与无人机j之间的位置，q_ip＝X_p-X_i为领航无人机与跟随无人机之间的位置，pv_ip＝v_p-v_i表示领航无人机与跟随无人机的相对位置速度，

为跟随无人机位置输入。

步骤34中编队无人机所受虚拟力场作用的姿态控制器设置为：

其中，

为期望姿态，h₅、h₆为调节参数，

为作用在跟随无人机上的控制输入力矩。

与现有技术相比：本发明在领航-跟随的编队飞行结构基础上，构建了无人机编队通信拓扑，并根据构造改进虚拟力场函数和一致性理论设计控制器，使机群能够在完成编队飞行的前提下，保持编队队形的稳定性和一致性，同时还保证了各架无人机相互不会发生碰撞。

附图说明

图1为本申请实施例提供的无人机群通信网络拓扑结构图。

图2为本申请实施例提供的领航无人机在虚拟力场中的受力图。

图3为本申请实施例提供的跟随无人机在虚拟力场中的机间受力图。

图4为本申请实施例提供的无人机编队控制执行流程图。

图5为本申请实施例提供的无人机编队控制系统结构图。

图6为本申请实施例提供的无人机的机间距离示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的实施方式作进一步地详细描述。

见图1-图6，本发明提供一种基于改进虚拟力场引导的无人机编队飞行控制方法，包括以下操作步骤：

S1：设置n架无人机进行领航-跟随的无人机编队飞行，n架无人机包括1架领航无人机和n-1架跟随无人机。每架无人机均采用相同的机架(包括机身、机臂与起落架)、动力系统(包括电机、电调、电池与螺旋桨)和指挥控制系统(包括飞控板、数传电台与GPS接收机等)。机架采用“X”型比用“十字”型更加稳定；动力系统决定了四旋翼的主要性能，如悬停时间、载重能力、飞行速度和飞行距离等；指挥控制系统是无人机的核心，具有导航、控制、决策(即在哪、怎么去、去哪)功能，飞控板上载有加速度计、陀螺仪、气压计、磁力计等传感器，能够更好地跟踪并捕捉三维空间的完整运动。采用分布式控制的通信方法，编队系统中的无人机实时和邻域中的无人机进行通信，通信链路与通信数据包都会比较少。在编队飞行过程中，仅领航无人机通过数传电台与地面站进行交互，且仅领航无人机可获知目标位置信息，跟随无人机则均参考领航无人机的轨迹编队飞行。

S2：n架无人机编队飞行的过程中防止碰撞，包括：

步骤21：建立n架无人机之间的通信拓扑，用于实现无人机之间的信息交互，共享位置和速度等信息。

无人机之间的通信拓扑关系如图1所示，图中L为领航无人机、F1～Fn为跟随无人机、虚线为单向数据传输链路，实线为双向数据传输链路，跟随无人机采用双向通信拓扑来增强通信的可靠性，如果某些无人机之间的通信发生故障，双向通信变为单向时，通信拓扑仍然联通，且其他通信节点不受影响。结合一致性理论，当无人机编队的状态能够收敛时，即对任意的初始状态q_i(0)和q_j(0)，当t→∞时，有|q_i(t)-q_j(t)|→0和|v_i(t)-v_j(t)|→0。要使无人机编队状态收敛到一致，则需要建立合理的通信拓扑，表示为：

其中v＝{v₁,v₂,...,v_n}，表示n架无人机所在节点速度的集合；

表示速度节点对的集合。设G₀＝[g_ij],表示无人机群中各个无人机之间的通信关系，其中g_ij表示无人机i与j的通信权重，若节点对(v_i,v_j)存在信息交互，即无人机v_i可以感知到v_j，则g_ij＝1，否则g_ij＝0。

步骤22：构建一个以无人机i(i＝1,2,...,n)为力场中心，r₀为半径的无人机引力场，并在引力场上叠加一个以无人机j为力场中心，r_t为半径的无人机斥力场。

步骤23：根据无人机i与无人机j之间的距离r_ij判断无人机i的飞行动态，包括：当距离r_ij满足r_ij≤2r₀时，无人机i受无人机j的斥力场作用而产生加速度a_ij，使得无人机i远离无人机j；当距离r_ij满足r_ij＝2r₀时，无人机i不受虚拟力作用；当距离r_ij满足2r₀≤r_ij≤r_t时，无人机i受无人机j的引力场作用而产生加速度a_ij，使得无人机i接近无人机j。见图3，无人机i分别受到无人机j的引力场产生的引力F_ji和无人机f的引力场产生的引力F_fi，无人机j分别受到无人机i的引力场产生的引力F_ij和无人机f的斥力场产生的斥力F_fj，无人机f分别受到无人机i的引力场产生的引力F_if和无人机j的斥力场产生的斥力F_if。

步骤24：根据步骤22和步骤23构造领航无人机的虚拟引力场函数。

步骤25：根据步骤21、步骤22和步骤23构造编队无人机的虚拟力场函数。

构造一速度为v_g的目标位置g对领航无人机L的虚拟力场函数。领航无人机在目标位置的虚拟立场中受到的引力为F_gL，则目标位置对领航无人机的虚拟引力势场U_t(Q_p)为：

式中K_a为引力势场常量，Q_p＝[q_px,q_py,q_pz]^T为领航无人机位置，Q_g＝[q_gx,q_gy,q_gz]^T为目标坐标位置。引力是引力势场的负梯度：

则受到目标点的引力大小为：

F(q_p)＝-K_a×(Q_p-Q_g)

步骤25：根据步骤21、步骤22和步骤23构造编队无人机的虚拟力场函数。

构造编队内无人机的虚拟引力场函数。定义无人机i的位置和期望位置分别为Q_i＝[x_i,y_i,z_i]和

则编队内无人机的机间引力势场U_t(q_f)为：

式中，k₁、k₂为调节参数，r₀为无人机引力场半径，设2r₀为无人机之间的安全距离；

分别表示为编队内无人机i与j的相对位置距离，qv_ij＝v_i-v_j为无人机i与j的相对位置速度。考虑无人机之间的通信权重后，无人机i受到其与其他通信连接的无人机机间平均引力势场

为：

编队内无人机之间的所受到的平均虚拟引力表示为：

为避免无人机编队飞行过程中发生碰撞，设计编队无人机间平均斥力势场

为：

式中K_r为斥力场增益调节参数。因此，编队内无人机之间的所受到的平均虚拟斥力由机间斥力势场

的负梯度计算而得：

步骤26：根据领航无人机与跟随无人机的虚拟力场函数确定其各自所受的合场力。

领航无人机编队飞行所受虚拟力场主要由目标点引力F(q_p)与机间斥力F_i(q_i)构成；而跟随无人机编队飞行所受虚拟力场主要由机间引力F_t(q_f)与机间斥力F_i(q_i)构成，领航无人机与跟随无人机受合场力具体如下：

F_r ^L＝F(q_p)+F_i(q_i)

采用计算平均虚拟力来构造改进虚拟力函数，分别构造出了领航无人机所受目标位置的虚拟引力函数以及无人机之间在虚拟力场所受到的平均斥力与平均引力函数，这样可以减小虚拟力场对有限时间内无人机一致性收敛时间的影响。通过虚拟引力与虚拟斥力的作用，编队无人机能够控制好的机间距离，这在较大程度上避免了无人机在编队飞行时发生碰撞。

S3：保持无人机编队飞行，包括：

步骤31：建立惯性坐标系E_xyz与机体坐标系B_xyz，得出无人机i从惯性坐标系转换为机体坐标系的转换矩阵。

在惯性坐标系中，E为地面上某一点的坐标原点；Ex为从坐标原点指向正东的正半轴；Ey为从坐标原点指向正北的正半轴；Ez为垂直与地面指向地心的正半轴。在机体坐标系中，B_i为无人机i的质心；Bx_i为无人机i的机头方向；By_i为无人机i的机头顺时针旋转90度方向；Bz_i为垂直于无人机i水平面朝上方向。建立坐标转换矩阵。第i架无人机从惯性坐标系转换为机体坐标系的转换矩阵为(s＝sin、c＝cos)：

式中θ、

和φ分别为俯仰角、偏航角和滚转角。

步骤32：根据步骤31构建无人机i的动力学模型；

在无人机机群中，建立无人机i的运动学模型为：

式中，X_i＝[x_i,y_i,z_i]表示无人机位置，m_i表示无人机质量，L表示无人机的机翼长度；G＝[0,0,-mg]表示重力，R^T表示坐标转换矩阵；T＝[0,0,T_i]表示推力，K_α、K_β表示空气阻尼系数，

表示无人机姿态；

表示惯性力矩，

表示姿态力矩。

步骤33：根据步骤32与步骤24设置领航无人机的位置控制器。

将步骤32与步骤24中建立的数学模型进行改写并与式无人机所受合场力进行融合，则无人机的线性运动方程为：

式中

为合势力F_ri在x、y和z轴上的分量。

结合领航无人机所受合力F_r ^L，根据式无人机的线性运动方程设计领航无人机L的位置控制输入设计为：

式中，λ₁、λ₂、γ₁、γ₂为调节参数，0＜γ₁＜1、

可调节收敛速度，sign(x)为符号函数，Q_g、Q_p、v_g、v_p分别为目标位置、领航无人机位置、目标速度及领航无人机速度，

为领航无人机位置的输入设置。

步骤34：根据步骤32与步骤25设置跟随无人机的位置控制器与姿态控制器。编队内所有跟随无人机均采用相同的位置与姿态控制器，根据该无人机当前位置和速度信息，以实现对期望位置与期望速度的跟踪；

令r_qi表示无人机i相对于领航无人机p的期望相对位置，则无人机i与无人机j相对于领航无人机的相对位置为r_ij ^t＝r_qj-r_qi；无人机i与领航无人机相对于领航无人机的相对位置为r_ip ^t＝r_qp-r_qi。根据步骤33中无人机的线性运动方程设计编队内无人机i的位置控制输入设计为：

其中h₁～h₄为调节参数，i,j∈{1,2,..,n}，q_ij＝X_j-X_i为惯性坐标下无人机i与无人机j之间的位置，q_ip＝X_p-X_i为领航无人机与跟随无人机之间的位置，pv_ip＝v_p-v_i表示领航无人机与跟随无人机的相对位置速度，

为跟随无人机位置输入。通过控制输入无人机的加速度来实现位置跟踪。

令各无人机都采用相同的姿态控制率。根据上述步骤32运动学模型可改写为：

根据上述过程，可推得无人机的期望姿态如下：

融合合场力

则跟随无人机i的姿态控制输入设计为：

式中

为期望姿态，h₅、h₆为调节参数，

为作用在跟随无人机上的控制输入力矩，0＜γ₃,1＜γ₄。通过控制输入无人机三轴上的转矩来实控制无人机的姿态，以此修正无人机之间的距离，设计了调节参数，以调节收敛速度，用于不同情况与不同要求下的编队飞行，增强了可塑性。

在领航-跟随编队飞行模式中，于领航无人机与目标位置的相对位置构造虚拟引力函数，设计领航无人机的位置控制器从而实时控制领航无人机的飞行状态；通过编队无人机间不同的相对位置构造虚拟引力和虚拟斥力函数，设计跟随无人机位置与姿态控制器从而实时控制跟随无人机的飞行状态，这在较大程度上使无人机群能够保持编队飞行的稳定性和一致性。

虽然在上文中已经参考实施方式对本发明进行了描述，然而在不脱离本发明的范围的情况下，可以对其进行各种改进并且可以用等效物替换其中的部件。尤其是，只要不存在结构冲突，本发明所披露的实施方式中的各项特征均可通过任意方式相互结合起来使用，在本说明书中未对这些组合的情况进行穷举性的描述仅仅是出于省略篇幅和节约资源的考虑。因此，本发明并不局限于文中公开的特定实施方式，而是包括落入权利要求的范围内的所有技术方案。

Claims (10)

1.一种基于改进虚拟力场引导的无人机编队飞行控制方法，其特征为：包括以下操作步骤：

S1：设置n架无人机进行领航-跟随的无人机编队飞行，所述n架无人机包括1架领航无人机和n-1架跟随无人机，在编队飞行过程中，仅所述领航无人机可获知目标位置信息，所述跟随无人机均参考所述领航无人机的轨迹编队飞行；

S2：在所述n架无人机编队飞行的过程中防止碰撞，包括：

步骤21：建立所述n架无人机之间的通信拓扑，用于实现无人机之间的信息交互；

步骤22：构建一个以无人机i(i＝1,2,...,n)为力场中心，r₀为半径的无人机引力场，并在所述引力场上叠加一个以无人机j为力场中心，r_t为半径的无人机斥力场；

步骤23：根据所述无人机i与所述无人机j之间的距离r_ij判断所述无人机i的飞行动态，包括：当所述距离r_ij满足r_ij≤2r₀时，所述无人机i受所述无人机j的斥力场作用而产生加速度a_ij，使得所述无人机i远离所述无人机j；当所述距离r_ij满足r_ij＝2r₀时，所述无人机i不受虚拟力作用；当所述距离r_ij满足2r₀≤r_ij≤r_t时，所述无人机i受所述无人机j的引力场作用而产生加速度a_ij，使得无人机i接近所述无人机j；

步骤24：根据步骤22和步骤23构造所述领航无人机的虚拟引力场函数；

步骤25：根据步骤21、步骤22和步骤23构造所述编队无人机的虚拟力场函数；

步骤26：根据所述领航无人机与所述跟随无人机的虚拟力场函数确定其各自所受的合场力。

S3：保持所述无人机编队飞行，包括:

步骤31：建立惯性坐标系E_xyz与机体坐标系B_xyz，得出所述无人机i从惯性坐标系转换为机体坐标系的转换矩阵；

步骤32：根据步骤31构建所述无人机i的动力学模型；

步骤33：根据步骤32与步骤24设置所述领航无人机的位置控制器；

步骤34：根据步骤32与步骤25设置所述跟随无人机的位置控制器与姿态控制器。

2.根据权利要求1所述的基于改进虚拟力场引导的无人机编队飞行控制方法，其特征在于，所述通信拓扑关系包括单向数据传输链路和双向数据传输链路，其中，单向数据传输链路用于所述领航无人机与所述跟随无人机的通信，所述双向数据传输链路用于所述跟随无人机之间的通信。

3.根据权利要求2所述的基于改进虚拟力场引导的无人机编队飞行控制方法，其特征在于，所述通信拓扑关系使所述无人机编队的状态满足以下收敛条件：对所述无人机i与所述无人机j任意的初始状态q_i(0)和q_j(0)，当t→∞时，有|q_i(t)-q_j(t)|→0和|v_i(t)-v_j(t)|→0，其中，所述通信拓扑表示为：

其中v＝{v₁,v₂,...,v_n}，表示n架无人机所在节点速度的集合；

表示速度节点对的集合；设G₀＝[g_ij],表示无人机群中各个无人机之间的通信关系，其中g_ij表示无人机i与j的通信权重，若节点对(v_i,v_j)存在信息交互，即无人机i可以感知到j，则g_ij＝1，否则g_ij＝0。

4.根据权利要求1所述的基于改进虚拟力场引导的无人机编队飞行控制方法，其特征在于，所述步骤23中构造的所述领航无人机虚拟引力场函数为：

F(q_p)＝-K_a×(Q_p-Q_g)

其中，K_a为引力势场常量，Q_p＝[q_px,q_py,q_pz]^T为所述领航无人机位置，Q_g＝[q_gx,q_gy,q_gz]^T为所述目标位置的坐标。

5.根据权利要求1所述的基于改进虚拟力场引导的无人机编队飞行控制方法，其特征在于，所述步骤24中构造的所述编队无人机虚拟引力场函数与斥力场函数分别为：

。

6.根据权利要求1所述的基于改进虚拟力场引导的无人机编队飞行控制方法，其特征在于，所述步骤26中所述领航无人机与所述跟随无人机受的合场力分别为：

。

7.根据权利要求1所述的基于改进虚拟力场引导的无人机编队飞行控制方法，其特征在于，所述步骤31中的所述转换矩阵为：

其中，θ、

和φ分别为俯仰角、偏航角和滚转角。

8.根据权利要求1所述的基于改进虚拟力场引导的无人机编队飞行控制方法，其特征在于，所述步骤32中构建的所述无人机i的动力学模型为：

其中，X_i＝[x_i,y_i,z_i]表示无人机位置，m _i表示无人机质量，L表示无人机的机翼长度；G＝[0,0,-mg]表示重力，R^T表示坐标转换矩阵；T＝[0,0,T_i]表示推力，K_α、K_β表示空气阻尼系数，

表示无人机姿态；

表示惯性力矩，

表示姿态力矩。

9.根据权利要求1所述的基于改进虚拟力场引导的无人机编队飞行控制方法，其特征在于，所述步骤33中所述领航无人机所述位置控制器设置为：

其中，λ₁、λ₂、γ₁、γ₂为调节参数，0＜γ₁＜1、

可调节收敛速度，sign(x)为符号函数，Q_g、Q_p、v_g、v_p分别为目标位置、领航无人机位置、目标速度及领航无人机速度，

为领航无人机位置输入。

10.根据权利要求1所述的基于改进虚拟力场引导的无人机编队飞行控制方法，其特征在于，所述步骤34中所述编队无人机所受虚拟力场作用的所述位置控制器设置为：

其中h₁～h₄为调节参数，i,j∈{1,2,..,n}，q_ij＝X_j-X_i为惯性坐标下无人机i与无人机j之间的位置，q_ip＝X_p-X_i为领航无人机与跟随无人机之间的位置，pv_ip＝v_p-v_i表示领航无人机与跟随无人机的相对位置速度，

为跟随无人机位置输入。所述步骤34中编队无人机所受虚拟力场作用的所述姿态控制器设置为：

其中，

为期望姿态，h₅、h₆为调节参数，

为作用在跟随无人机上的控制输入力矩。

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