CN114326818A - 一种基于动态事件触发的无人机输出反馈协同控制系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于动态事件触发的无人机输出反馈协同控制系统，包括多个无人机控制模块通过通信拓扑模块连接；协同模块与通信拓扑模块、动态事件触发模块和分布式动态补偿模块连接；一致性控制模块分别与分布式动态补偿模块和分布式观测模块连接；无人机控制模块与一致性控制模块连接；且分别与分布式观测模块连接；动态事件触发模块与分布式动态补偿模块连接；动态事件触发模块与通信拓扑模块连接。本发明通过动态事件触发机制的设计，减少了网络之间不必要的通信传输以及因连续通信带来的不必要的机载能量消耗，显著降低了控制器设计的复杂度，减少了计算负荷，提高了控制器设计的灵活性，便于工程实现。

Description

一种基于动态事件触发的无人机输出反馈协同控制系统

技术领域

本发明涉及无人机制导控制技术领域，尤其涉及一种基于动态事件触发的无人机输出反馈协同控制系统。

背景技术

无人机作为现代战争中军事技术不断发展的产物，凭借其体积小、成本低、机动性强、操作难度低等特点，目前已广泛应用于军事战场和民用科技等领域，在国防和国民经济建设、科学技术发展中发挥了广泛而重要的应用。然而在更多情况下，单架无人机可以完成的任务类型相对单一，其作业效率也较低。与单架无人机相比，多无人机集群协同可以优化任务分配，提升任务执行效率，减少任务执行时间，与此同时，当部分个体出现故障时，多无人机协同系统仍具备一定的完整性，能够继续执行任务。总体而言，多无人机协同既能发挥单架无人机的优势，又能避免单架无人机由于自身限制而导致的任务执行受限等问题，成为未来无人机重要的发展方向。

无人机编队一致性问题是多无人机协同控制中的一个关键问题，可以为很多其他协同作业任务的实现提供基础。无人机编队一致性的主要目标是通过利用邻居无人机的信息设计分布式控制器，从而使整个无人机系统达到预期的状态协议。目前，在无人机编队一致性方面，已有学者提出了许多可行的控制方法，但现有控制方法仍存在以下问题：

第一，现有的多无人机一致性控制方案大多采用固定周期采样的通信方式。由于无人机能够携带的电池、微处理器、通信和感知模块容量较小，无人机之间的数据传输能力往往有限，上述周期采样通信方式容易导致通信冗余，增加了系统的计算与通信负担。对于资源受限的无人机来说，现有的固定周期采样控制协议过多地占用了无人机有限的硬件和软件资源，从而影响了整体控制效果。

第二，现有的一些多无人机一致性控制研究需要依赖无人机的精确数学模型，抗干扰能力较差。当无人机动力学系统受到复杂气流和极端天气带来的外部干扰的情况下，控制效果会大打折扣，使得多无人机在实现编队一致性任务时存在一定难度。

第三，现有的多无人机一致性控制协议在执行时通常需要依赖无人机集群系统的某些全局信息，例如依赖于通信拓扑的特征信息以及无人机集群系统的总数量等，这些全局信息的使用影响了一致性控制协议的设计灵活度。一旦部分无人机故障导致通信拓扑结构或可行的无人机总数发生变化时，难以继续完成编队一致性控制任务。

发明内容

本发明提供一种基于动态事件触发的无人机输出反馈协同控制系统，以克服上述技术问题。

本发明的技术方案如下：

一种基于动态事件触发的无人机输出反馈协同控制系统，包括：多个无人机；所述无人机包括通信拓扑模块、无人机控制模块、分布式动态补偿模块、协同模块、分布式观测模块、一致性控制模块、动态事件触发模块；

多个所述无人机的无人机控制模块的输出端通过所述通信拓扑模块通信连接；以获取多个无人机控制模块的测量输出信号，建立无人机之间的信息传递通道；

所述协同模块的输入端与所述通信拓扑模块的输出端和所述动态事件触发模块的输出端连接，用于获取采样时刻的测量输出信号，以输出协同测量信号；

所述分布式动态补偿模块的输入端与所述协同模块的输出端连接，用于获取所述协同测量信号，生成动态补偿信号；

所述一致性控制模块的输入端分别与所述分布式动态补偿模块的输出端和所述分布式观测模块的输出端连接，以获取所述动态补偿信号和状态估计信号，在事件触发间隔内执行一致性控制协议；

所述无人机控制模块的输入端与所述一致性控制模块的输出端连接；以获取无人机控制模块的测量输出信号；

所述分布式观测模块的输入端分别与无人机控制模块的输出端和一致性控制模块的输出端连接，以对获取无人机的状态估计信号；

所述动态事件触发模块的输入端与所述分布式动态补偿模块的输出端连接；以基于所述动态补偿信号生成事件触发误差信号，并设计动态事件触发条件；

所述动态事件触发模块的输出端与所述通信拓扑模块连接，以实现当满足事件触发条件时，无人机控制模块之间进行通信。

进一步的，所述通信拓扑模块建立为G(V,Ξ)；其中：V＝{1,...,N}表示节点集合，N代表集群系统中无人机的总数；Ξ∈(V×V)表示边集合；若(j,i)∈Ξ,j,i∈V，则称无人机j是无人机i的邻居，其中i代表无人机i，j代表无人机j；

令N_i＝{j∈V|(j,i)∈Ξ}表示无人机i的邻居集合，

表示邻接矩阵；

无人机的动力学模型建立如下：建立无人机i沿X轴方向的运动模型：

其中，v_i为无人机i的速度，

为无人机i的速度导数，

为无人机i的执行器动态变量的导数；θ为偏航角，M_g为无人机i的重量，K_m为增益矩阵，K_m>0；ω_m为执行器带宽，u_i表示无人机控制模块控制输入；w_i表示施加于无人机控制模块控制控制输入上的外部扰动；

建立无人机i的状态空间表达式为：

其中，

为无人机i的状态变量，s_i(t)表示无人机i在X方向的位移变量；v_i(t)表示无人机i在X方向的速度变量；k_i(t)表示无人机i在X方向的执行器动态变量；y_i(t)为无人机i的测量输出；

建立简化的无人机的动力学模型如下：

其中，

代表无人机i的系统状态，

代表无人机i的控制输入，

代表无人机i的测量输出信号；

代表无人机i的动力学系统受到的外部环境扰动，A为系统矩阵，B为控制输入矩阵，C为输出矩阵，E为扰动矩阵；

其中：

C＝[1 0 0] (6)；

进一步的，所述协同测量信号计算如下：

其中，

为采样时刻的协同测量信号；

表示当前触发时刻无人机i的动态补偿信号，

表示当前触发时刻无人机i的邻居的动态补偿信号，

为采样时刻，N为无人机的总数；a_ij为邻接矩阵中的元素。

进一步的，所述动态补偿信号包括当前触发时刻的动态补偿信号、采样时刻的动态补偿信号以及邻居无人机采样时刻的动态补偿信号；

所述动态补偿信号的获取如下：

其中，η_i(t)是无人机i所产生的动态补偿信号，

是表示对η_i(t)进行求导运算；μ_i(t)是分布式动态补偿模块的自适应耦合增益，

是表示对μ_i(t)进行求导运算；

为采样时刻的协同测量信号，

是无人机i的邻居所产生的动态补偿信号；A为系统矩阵；B为控制输入矩阵，K为第一反馈增益矩阵，Φ为第二反馈增益矩阵，σ_i为正常数，σ_i>0，

为无人机i的采样时刻；

为无人机j的采样时刻，N为集群系统中无人机的总数，a_ij为邻接矩阵中的元素。

进一步的，所述一致性控制协议建立如下：

其中，K为第一反馈增益矩阵，

为无人机i的状态估计信号，

是表示对

进行求导运算；η_i(t)为无人机i的动态补偿信号。

进一步的，所述状态估计信号计算如下：

其中，

为无人机i的状态估计信号，A为系统矩阵，B为控制输入矩阵，C为输出矩阵，F为反馈增益矩阵，y_i(t)为无人机i的输出信号，u_i(t)为施加于无人机i的一致性控制协议。

进一步的，所述事件触发条件为：

其中，e_i(t)为状态测量误差，

β_i>0，ρ_i(0)>0,0<c_i<1,

均为设计参数，

为当前触发时刻，

为下一触发时刻。

有益效果：

本发明的一种基于动态事件触发的无人机输出反馈协同控制系统，应用于多无人机并能实现协同编队控制，通过动态事件触发机制的设计，大大减少了网络之间不必要的通信传输以及因连续通信带来的不必要的机载能量消耗，并且通过模块化设计的控制结构，显著降低了控制器设计的复杂度，减少了计算负荷，提高了控制器设计的灵活性，便于工程实现。

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一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图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为本发明基于动态事件触发的无人机输出反馈协同控制系统结构示意图；

图2为本发明五架无人机通信拓扑结构示意图；

图3a为本发明实施例中五架无人机在X方向的位移变量的一致性误差示意图；

图3b为本发明实施例中五架无人机在X方向的速度变量的一致性误差示意图；

图3c为本发明实施例中五架无人机在X方向的执行器动态变量的一致性误差示意图；

图4为本发明五架无人机自适应耦合增益示意图；

图5a为本发明实施例中无人机1动态事件触发示意图；

图5b为本发明实施例中无人机2动态事件触发示意图；

图5c为本发明实施例中无人机3动态事件触发示意图；

图5d为本发明实施例中无人机4动态事件触发示意图；

图5e为本发明实施例中无人机5动态事件触发示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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作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。

本实施例提供了一种基于动态事件触发的无人机输出反馈协同控制系统如图1所示，包括：多个无人机；所述无人机包括通信拓扑模块、无人机控制模块、分布式动态补偿模块、协同模块、分布式观测模块、一致性控制模块、动态事件触发模块；

多个所述无人机的无人机控制模块的输出端通过所述通信拓扑模块通信连接；以获取多个无人机控制模块的测量输出信号，建立无人机之间的信息传递通道；具体的，所述通信拓扑模块是用于建立无人机之间信息传递的通信结构；多架无人机协同作业时，各无人机间的通信结构可由所述通信拓扑模块建立为：

所述通信拓扑模块建立为G(V,Ξ)；其中：V＝{1,...,N}表示节点集合，N代表集群系统中无人机总数；Ξ∈(V×V)表示边集合；若(j,i)∈Ξ,j,i∈V，则称无人机j是无人机i的邻居，其中i代表无人机i，j代表无人机j；

令N_i＝{j∈V|(j,i)∈Ξ}表示无人机i的邻居集合，

表示邻接矩阵；

若(j,i)∈Ξ，则a_ij＝1，否则a_ij＝0。本发明中假设单架无人机与其自身并无连通性，即a_ii＝0。

优选的，本发明的无人机的动力学模型建立如下：

本实施例的无人机为由N架四旋翼无人机组成的无人机集群系统。由于每架无人机接收自身在X轴方向的位移信号和分布式动态补偿模块的信号，同时通过通信拓扑模块接收邻居无人机的分布式动态补偿模块的输出信号，因此建立四旋翼无人机i沿X轴方向的运动模型为：

建立无人机i沿X轴方向的运动模型为：

其中，v_i为无人机i的速度，

为无人机i的速度导数，k_i为无人机i的执行器动态变量；θ为偏航角，M_g为无人机i的重量，K_m为增益矩阵，K_m>0；ω_m为执行器带宽，u_i表示无人机控制模块控制输入；w_i表示施加于无人机控制模块控制控制输入上的外部扰动；

建立无人机i的状态空间表达式为：

其中，

为无人机i的状态变量，s_i(t)表示无人机i在X方向的位移变量；v_i(t)表示无人机i在X方向的速度变量；k_i(t)表示无人机i在X方向的执行器动态变量；y_i(t)为无人机i的测量输出，体现为无人机i在X方向的位移；

建立简化的无人机的动力学模型如下：

其中，

代表无人机i的系统状态，

代表无人机i的控制输入，

代表无人机i的测量输出；

代表无人机i的动力学系统受到的外部环境扰动，A为系统矩阵，B为控制输入矩阵，C为输出矩阵，E为扰动矩阵；

其中：

C＝[100] (6)；

所述协同模块的输入端与所述通信拓扑模块的输出端和所述动态事件触发模块的输出端连接，用于获取采样时刻的测量输出信号，以输出协同测量信号；

具体的，所述协同测量信号计算如下：

其中，

为采样时刻的协同测量信号；

表示当前触发时刻无人机i的动态补偿信号，

表示当前触发时刻无人机i的邻居的动态补偿信号，

为采样时刻，N为无人机的总数；a_ij为邻接矩阵中的元素。

所述分布式动态补偿模块的输入端与所述协同模块的输出端连接，用于获取所述协同测量信号，生成动态补偿信号。所述动态补偿信号作为一致性控制模块的内部状态变量，从而改善一致性控制模块的控制性能，避免全局信息的利用；

具体的，所述动态补偿信号包括当前触发时刻的动态补偿信号、采样时刻的动态补偿信号以及邻居无人机采样时刻的动态补偿信号；

所述动态补偿信号的获取如下：

其中，η_i(t)是无人机i所产生的动态补偿信号，μ_i(t)是分布式动态补偿模块的自适应耦合增益，

为采样时刻的协同测量信号，

是无人机i的邻居所产生的动态补偿信号；A为系统矩阵；B为控制输入矩阵，K为第一反馈增益矩阵，Φ为第二反馈增益矩阵，σ_i为正常数，σ_i>0，

为无人机i的采样时刻；

为无人机j的采样时刻，N为集群系统中无人机的总数，a_ij为邻接矩阵中的元素。

所述一致性控制模块的输入端分别与所述分布式动态补偿模块的输出端和所述分布式观测模块的输出端连接；以获取所述动态补偿信号和状态估计型号，在事件触发时间间隔内执行一致性控制协议；

具体的，一致性控制模块基于动态补偿信号和无人机状态估计信号，在预设的事件触发间隔内执行一致性控制协议，实现动态事件触发的输出来反馈一致性编队的控制。具体的，

所述一致性控制协议建立如下：

其中，K为第一反馈增益矩阵，

为无人机i的状态估计信号，η_i(t)为无人机i的动态补偿信号。

所述无人机控制模块的输入端与所述一致性控制模块的输出端连接；以获取无人机控制模块的测量输出信号；

所述分布式观测模块的输入端分别与无人机控制模块的输出端和一致性控制模块的输出端连接，用于接收无人机的输出信号和一致性控制协议，以对无人机状态进行观测，获取无人机的状态估计信号。

具体的，所述状态估计信号计算如下：

其中，

为无人机i的状态估计信号，A为系统矩阵，B为控制输入矩阵，C为输出矩阵，F为反馈增益矩阵，y_i(t)为无人机i的输出信号，u_i(t)为施加于无人机i的一致性控制协议。

所述动态事件触发模块的输入端与所述分布式动态补偿模块的输出端连接；以基于所述动态补偿信号生成事件触发误差信号，并设计动态事件触发条件；

具体的，动态时间触发模块基于当前触发时刻的动态补偿信号、采样时刻的动态补偿信号以及邻居无人机采样时刻的动态补偿信号，生成事件触发误差信号，并设计动态事件触发条件。

所述事件触发条件为：

其中，e_i(t)为状态测量误差，

β_i>0，ρ_i(0)>0,0<c_i<1,

均为设计参数，

为当前触发时刻，

为下一触发时刻。

所述动态事件触发模块的输出端与所述通信拓扑模块连接，以实现当满足事件触发条件时，邻居无人机的无人机控制模块之间进行通信。

具体的，实施例中以5架加拿大Quanser公司的Qbal-X4四旋翼无人机组成的无人机编队集群系统为例，对本实施例所述方案作进一步说明，其中的五架无人机分别编号为无人机1、无人机2、无人机3、无人机4、无人机5。多架无人机之间的通信拓扑如图2所示。

进一步地，本案例设计的具体参数如下：

θ＝0.035rad，K_m＝120，M_g＝1.4，w_m＝1.5

第一反馈增益矩阵和反馈增益矩阵设计为：

进一步地，本案例的仿真结果如图3-5所示：从图3a、图3b、图3c中可以看出，在外部扰动作用下，五架无人机能够实现一致性编队，完成了协同控制任务。图4是自适应耦合增益的示意图，五架无人机的自适应耦合增益均趋于固定常数。图5a、图5b、图5c、图5d、图5e分别是五架无人机的动态事件触发示意图。

本发明具有如下有益效果：

1、本发明的通信拓扑模块基于动态事件触发，使得每架无人机只在设定的触发条件满足时才进行通信和信息交互，降低了对无人机硬件和软件资源的占用，降低了通信成本；

2、本发明能够在无人机动力学模型，能够在受到复杂气流和极端天气带来的外部干扰的情况下，实现一致性编队协同控制任务，提高了控制策略的抗干扰性能；

3、本发明提出的无人机一致性控制协议在执行时不需要依赖任何无人机集群系统的全局信息，提高了一致性控制协议的设计灵活度。当部分无人机故障导致通信拓扑结构或可行的无人机总数发生变化时，仍可以继续完成编队一致性控制任务。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (7)

1.一种基于动态事件触发的无人机输出反馈协同控制系统，其特征在于，包括：多个无人机；所述无人机包括通信拓扑模块、无人机控制模块、分布式动态补偿模块、协同模块、分布式观测模块、一致性控制模块、动态事件触发模块；

多个所述无人机的无人机控制模块的输出端通过所述通信拓扑模块通信连接；以获取多个无人机控制模块的测量输出信号，建立无人机之间的信息传递通道；

所述协同模块的输入端与所述通信拓扑模块的输出端和所述动态事件触发模块的输出端连接，用于获取采样时刻的测量输出信号，以输出协同测量信号；

所述分布式动态补偿模块的输入端与所述协同模块的输出端连接，用于获取所述协同测量信号，生成动态补偿信号；

所述一致性控制模块的输入端分别与所述分布式动态补偿模块的输出端和所述分布式观测模块的输出端连接，以获取所述动态补偿信号和状态估计信号，在事件触发间隔内执行一致性控制协议；

所述无人机控制模块的输入端与所述一致性控制模块的输出端连接；以获取无人机控制模块的测量输出信号；

所述分布式观测模块的输入端分别与无人机控制模块的输出端和一致性控制模块的输出端连接，以对获取无人机的状态估计信号；

所述动态事件触发模块的输入端与所述分布式动态补偿模块的输出端连接；以基于所述动态补偿信号生成事件触发误差信号，并设计动态事件触发条件；

所述动态事件触发模块的输出端与所述通信拓扑模块连接，以实现当满足事件触发条件时，无人机控制模块之间进行通信。

2.根据权利要求1所述的一种基于动态事件触发的无人机输出反馈协同控制系统，其特征在于，所述通信拓扑模块建立为G(V,Ξ)；其中：V＝{1,...,N}表示节点集合，N代表集群系统中无人机的总数；Ξ∈(V×V)表示边集合；若(j,i)∈Ξ,j,i∈V，则称无人机j是无人机i的邻居，其中i代表无人机i，j代表无人机j；

令N_i＝{j∈V|(j,i)∈Ξ}表示无人机i的邻居集合，

表示邻接矩阵；

无人机的动力学模型建立如下：建立无人机i沿X轴方向的运动模型：

其中，v_i为无人机i的速度，

为无人机i的速度导数，

为无人机i的执行器动态变量的导数；θ为偏航角，M_g为无人机i的重量，K_m为增益矩阵，K_m>0；ω_m为执行器带宽，u_i表示无人机控制模块控制输入；w_i表示施加于无人机控制模块控制控制输入上的外部扰动；

建立无人机i的状态空间表达式为：

其中，

为无人机i的状态变量，s_i(t)表示无人机i在X方向的位移变量；v_i(t)表示无人机i在X方向的速度变量；k_i(t)表示无人机i在X方向的执行器动态变量；y_i(t)为无人机i的测量输出；

建立简化的无人机的动力学模型如下：

其中，

代表无人机i的系统状态，

代表无人机i的控制输入，

代表无人机i的测量输出信号；

代表无人机i的动力学系统受到的外部环境扰动，A为系统矩阵，B为控制输入矩阵，C为输出矩阵，E为扰动矩阵；

其中：

C＝[1 0 0] (6)；

3.根据权利要求2所述的一种基于动态事件触发的无人机输出反馈协同控制系统，其特征在于，所述协同测量信号计算如下：

其中，

为采样时刻的协同测量信号；

表示当前触发时刻无人机i的动态补偿信号，

表示当前触发时刻无人机i的邻居的动态补偿信号，

为采样时刻，N为无人机的总数；a_ij为邻接矩阵中的元素。

4.根据权利要求3所述的一种基于动态事件触发的无人机输出反馈协同控制系统，其特征在于，所述动态补偿信号包括当前触发时刻的动态补偿信号、采样时刻的动态补偿信号以及邻居无人机采样时刻的动态补偿信号；

所述动态补偿信号的获取如下：

其中，η_i(t)是无人机i所产生的动态补偿信号，

是表示对η_i(t)进行求导运算；μ_i(t)是分布式动态补偿模块的自适应耦合增益，

是表示对μ_i(t)进行求导运算；

为采样时刻的协同测量信号，

是无人机i的邻居所产生的动态补偿信号；A为系统矩阵；B为控制输入矩阵，K为第一反馈增益矩阵，Φ为第二反馈增益矩阵，σ_i为正常数，σ_i>0，

为无人机i的采样时刻；

为无人机j的采样时刻，N为集群系统中无人机的总数，a_ij为邻接矩阵中的元素。

5.根据权利要求4所述的一种基于动态事件触发的无人机输出反馈协同控制系统，其特征在于，所述一致性控制协议建立如下：

其中，K为第一反馈增益矩阵，

为无人机i的状态估计信号，

是表示对

进行求导运算；η_i(t)为无人机i的动态补偿信号。

6.根据权利要求5所述的一种基于动态事件触发的无人机输出反馈协同控制系统，其特征在于，

所述状态估计信号计算如下：

其中，

为无人机i的状态估计信号，A为系统矩阵，B为控制输入矩阵，C为输出矩阵，F为反馈增益矩阵，y_i(t)为无人机i的输出信号，u_i(t)为施加于无人机i的一致性控制协议。

7.根据权利要求6所述的一种基于动态事件触发的无人机输出反馈协同控制系统，其特征在于，

所述事件触发条件为：

其中，e_i(t)为状态测量误差，

β_i>0，ρ_i(0)>0,0<c_i<1,

均为设计参数，

为当前触发时刻，

为下一触发时刻。

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