CN115220476A - 一种多无人机协同编队爬升或下降过程高度控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于无人机自主控制领域，具体是一种多无人机协同编队爬升或下降过程高度控制方法，其包括如下步骤：确定僚机高度控制目标；设计基于高度的僚机外环控制回路，该回路的输出量为僚机升降速度指令；基于得到的僚机升降速度指令，设计基于升降速度的僚机外环控制回路，该回路的输出量为僚机俯仰角指令；基于得到的僚机俯仰角指令，设计基于俯仰角控制的僚机姿态控制回路，该回路的输出量为僚机俯仰角速率指令；基于得到的僚机俯仰角速率指令，采用俯仰角速率增稳控制结构和基于鲁棒伺服控制理论的积分控制结构设计僚机俯仰角速率的内环控制回路。本申请的算法简单、机间信息交互少、编队系统简单、成本低。
Description
技术领域
本发明属于无人机自主控制领域，具体的说，是一种多无人机协同编队爬升或下降过程高度控制方法。
背景技术
随着无人机技术的发展，多无人机协同编队控制成为各无人机研发强国和科研工作者的研究热点。多无人机协同编队具有诸多好处：采用多机协同侦察、联合作战的模式，可以在一定程度上提高单机单次飞行的任务执行成功率；在目标打击、突击突防方面，编队飞行可以提高单次飞行完成任务的效率；多无人机协同编队还能够实现“蜂群”、“编组”、“忠诚僚机”和诱饵等多种应用场景。
多无人机协同编队关键技术之一是编队控制，即通过编队控制律控制多无人机保持楔形队、梯形队、横队、纵队和V形队等设计队形。而不同的飞行阶段，编队控制的目标是不一样的：在平飞阶段，需要控制无人机保持高度稳定；而在爬升或下降过程，无人机的高度是不断变化的，一方面僚机要爬高或降高以达到下一平飞高度，另一方面，僚机要在爬升或下降过程中保持对长机高度的跟随。因此，如何对多无人机协同编队爬升或下降过程的僚机高度进行控制，既保证僚机爬升姿态和轨迹的平缓，又保证僚机对长机高度跟踪良好，是编队控制的一个难题。
目前，业内专家学者提出了许多多无人机协同编队爬升或下降过程高度控制方法，例如，基于行为法、虚拟结构法、图论法、基于一致性方法、模型预测控制、模糊逻辑、神经网络技术、信息感知视觉传感器控制等，人们对这些方法进行了很多探索研究与试验，并得到了不少可喜的成果。然而，这些方法存在以下不足：利用的算法较为复杂，甚至还结合了智能算法、仿生学等内容，不易于工程实现；机间传输数据量大，对编队飞行过程中机间信息交互的可靠性和信息吞吐容量要求较高；还有的算法需要依托于复杂的传感器系统才能实现编队控制，提高了无人机系统的复杂度和设备成本；另外，算法复杂使得编队控制与单机控制耦合严重，不便于飞行控制律设计和机载软件开发，当需要将算法推广至新构型飞机时，需要对飞行控制律和机载软件进行大量改动，增加了设计风险，增长了设计周期。
发明内容
为了克服现有技术中存在的上述问题，本申请提出多无人机协同编队爬升或下降过程高度控制方法。
为实现上述技术效果，本申请的技术方案如下：
一种多无人机协同编队爬升或下降过程高度控制方法，包括如下步骤：
步骤1：确定僚机高度控制目标；
步骤2：设计基于高度的僚机外环控制回路，该回路的输出量为僚机升降速度指令；
步骤3：基于步骤2得到的僚机升降速度指令，设计基于升降速度的僚机外环控制回路，该回路的输出量为僚机俯仰角指令；
步骤4：基于步骤3得到的僚机俯仰角指令，设计基于俯仰角控制的僚机姿态控制回路，该回路的输出量为僚机俯仰角速率指令；
步骤5：基于步骤4得到的僚机俯仰角速率指令，采用俯仰角速率增稳控制结构和基于鲁棒伺服控制理论的积分控制结构设计僚机俯仰角速率的内环控制回路。
进一步地，步骤1中僚机高度控制目标Hwg根据长机状态信息计算得到，其数学表达式为：
Hwg＝Hl-△stanγlg+△Hsafe
其中，Hl为长机飞行高度，△s为僚机与长机之间的水平距离，γlg为长机轨迹倾角指令，△Hsafe为编队防碰撞设置的高度差。
进一步地，僚机与长机之间的水平距离△s根据僚机经度LONw、僚机纬度LATw，以及长机经度LONl、长机纬度LATl计算得到：首先，以僚机位置为原点，地理北向为坐标轴OX的正方向，地理东向为坐标轴OY的正方向，建立直角坐标系，将长机经度LONl和长机纬度LATl转换至该直角坐标系；再通过两点距离公式计算得到僚机与长机之间的水平距离△s。
具体计算方法为：
首先，以僚机位置为原点，地理北向为坐标轴OX的正方向，地理东向为坐标轴OY的正方向，建立水平直角坐标系，将长机经度LONl和长机纬度LATl转换至该直角坐标系，坐标转换公式为：
其中，(X,Y)为长机位置在上述水平直角坐标系中的坐标值，R为地球赤道平均半径，E为地球扁率。
然后计算僚机与长机之间的水平距离△s：
进一步地，长机轨迹倾角指令γlg计算公式为：
其中，
为长机升降速度指令，VlG为长机水平地速。
进一步地，步骤2中基于高度的僚机外环控制为了使僚机能够较好地追踪长机高度，采用高度偏差比例控制，并以长机升降速度指令
作为僚机升降速度目标基准值，其数学表达式为：
其中，Hw为僚机飞行高度，由机载传感器测量得到，Hwg为步骤1中得到的僚机高度指令，
为长机升降速度指令，
为高度比例项控制参数，
为僚机升降速度指令，即基于高度的僚机外环控制回路的输出量。
进一步地，步骤3中基于升降速度的僚机外环控制采用升降速度偏差的比例控制加积分控制结构，为使僚机在转入爬升或下降过程时能够快速建立爬升或下降的姿态角，引入了僚机俯仰角前馈值，基于升降速度的僚机外环控制的数学表达式如下：
其中，θref为僚机爬升或下降过程的俯仰角前馈值，
为僚机升降速度，由机载传感器测量得到，
为步骤2中得到的僚机升降速度指令，
为升降速度比例项控制参数，
为升降速度积分项控制参数，θwg为僚机俯仰角指令，即基于升降速度的僚机外环控制回路的输出量。
进一步地，步骤4中基于俯仰角控制的僚机姿态控制采用俯仰角偏差的比例控制结构，其数学表达式为：
其中，θw为僚机俯仰角，由机载传感器测量得到，θwg为步骤3中得到的僚机机俯仰角指令，
为俯仰角比例项控制参数，qwg为僚机俯仰角速率指令，即基于俯仰角控制的僚机姿态控制回路的输出量。
进一步地，步骤5中僚机俯仰角速率的内环控制回路采用俯仰角速率增稳控制结构和基于鲁棒伺服控制理论的积分控制结构，并引入了由飞机横滚引起的升力损失的补偿项，其数学表达式为：
其中，qw为僚机俯仰角速率，由机载传感器测量得到，qwg为步骤4中计算得到的僚机俯仰角速率指令，φ为僚机滚转角，由机载传感器测量得到，
为俯仰角速率阻尼项控制参数，
为俯仰角速率积分项控制参数，
为升力损失补偿项控制参数，δe为僚机升降舵指令。
本发明有益效果是：
1、本方法采用的算法简单，本发明公开的方法采用PID控制结构，飞行控制律算法简单，易于设计人员掌握，机载软件开发便利，能够快速向新构型飞机进行设计移植，对新构型飞机原有设计和机载软件改动小，缩短设计周期，降低设计风险，工程应用价值高。
2、机间信息交互少。编队飞行过程中机间交互信息量少，长机仅需向僚机发送经纬高、水平地速等几个状态量，对机间通信信道容量要求低，机间信息交互可靠性高。
3、编队系统简单、成本低。为实现编队飞行不需要额外增加视觉感知等传感器，利用单机飞行所具有的传感器即可实现编队控制，降低了无人机系统的复杂度和机载设备成本。
附图说明
图1是多无人机协同编队爬升或下降过程僚机高度控制律结构示意图。
图2是多无人机协同编队爬升过程长僚机位置关系示意图。
图3是多无人机协同编队下降过程长僚机位置关系示意图。
具体实施方式
协同编队飞行过程中，长机通过机间信息交互将自身的状态信息发送给僚机，僚机根据接收到的长机的状态信息对自身高度进行控制以跟踪长机高度。
特别地，上述长机状态信息包括：长机飞行高度Hl，长机的经度LONl，长机的纬度LATl，长机升降速度指令
长机水平地速VlG。
特别地，多无人机协同编队爬升或下降过程僚机高度控制通过升降舵操纵实现。僚机根据接收到的长机的状态信息实时解算升降舵指令，从而控制自身高度来跟踪长机高度。
具体地，爬升或下降过程僚机升降舵指令解算，也即僚机高度控制的飞行控制律解算，包括以下步骤：
S1：根据僚机经度LONw、僚机纬度LATw，以及长机经度LONl、长机纬度LATl，长机飞行高度Hl，计算出僚机与长机之间的水平距离△s。具体计算方法为：
首先，以僚机位置为原点，地理北向为坐标轴OX的正方向，地理东向为坐标轴OY的正方向，建立水平直角坐标系，将长机经度LONl和长机纬度LATl转换至该直角坐标系，坐标转换公式为：
其中，(X,Y)为长机位置在上述水平直角坐标系中的坐标值，R为地球赤道平均半径，E为地球扁率。
然后，计算僚机与长机之间的水平距离△s：
S2：计算长机轨迹倾角指令γlg：
其中，
为长机升降速度指令，VlG为长机水平地速。
S3：计算僚机高度指令Hwg：
Hwg＝Hl-△stanγlg+△Hsafe
其中，Hl为长机飞行高度，△s为僚机与长机之间的水平距离，γlg为步骤S2中计算得到的长机轨迹倾角指令，△Hsafe为编队防碰撞设置的高度差。
S4：计算僚机升降速度指令
其中，Hw为僚机飞行高度，由机载传感器测量得到，Hwg为步骤S3中计算得到的僚机高度指令，
为长机升降速度指令，
为高度比例项控制参数。
S5：计算僚机俯仰角指令θwg：
其中，θref为僚机爬升或下降过程的俯仰角前馈值，
为僚机升降速度，由机载传感器测量得到，
为步骤S4中计算得到的僚机升降速度指令，
为升降速度比例项控制参数，
为升降速度积分项控制参数。
S6：计算僚机俯仰角速率指令qwg：
其中，θw为僚机俯仰角，由机载传感器测量得到，θwg为步骤S5中计算得到的僚机机俯仰角指令，
为俯仰角比例项控制参数。
S7：计算僚机升降舵指令δe：
其中，qw为僚机俯仰角速率，由机载传感器测量得到，qwg为步骤S6中计算得到的僚机俯仰角速率指令，φ为僚机滚转角，
为俯仰角速率阻尼项控制参数，
为俯仰角速率积分项控制参数，
为升力损失补偿项控制参数。
进一步地，僚机升降舵指令是实时计算的，在飞控计算机的每一个计算周期，都要重复上述步骤1至步骤7的计算过程。上述升降舵指令计算步骤是对图1所示的僚机高度控制律结构的详细描述。
进一步地，长机高度控制目标是跟踪预先设定的规划航线，而僚机根据实时接收到的长机状态信息对长机高度进行跟踪，本发明解决的是多无人机协同编队爬升或下降过程僚机高度控制的问题。
本发明未详细说明部分属于本领域技术人员公知常识。
本发明具体应用途径很多，以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以作出若干改进，这些改进也应视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种多无人机协同编队爬升或下降过程高度控制方法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤1：确定僚机高度控制目标；
步骤2：设计基于高度的僚机外环控制回路，该回路的输出量为僚机升降速度指令；
步骤3：基于步骤2得到的僚机升降速度指令，设计基于升降速度的僚机外环控制回路，该回路的输出量为僚机俯仰角指令；
步骤4：基于步骤3得到的僚机俯仰角指令，设计基于俯仰角控制的僚机姿态控制回路，该回路的输出量为僚机俯仰角速率指令；
步骤5：基于步骤4得到的僚机俯仰角速率指令，采用俯仰角速率增稳控制结构和基于鲁棒伺服控制理论的积分控制结构设计僚机俯仰角速率的内环控制回路。
2.根据权利要求1所述的一种多无人机协同编队爬升或下降过程高度控制方法，其特征在于：步骤1中僚机高度控制目标Hwg根据长机状态信息计算得到，其数学表达式为：
Hwg＝Hl-△stanγlg+△Hsafe
其中，Hl为长机飞行高度，△s为僚机与长机之间的水平距离，γlg为长机轨迹倾角指令，△Hsafe为编队防碰撞设置的高度差。
3.根据权利要求2所述的一种多无人机协同编队爬升或下降过程高度控制方法，其特征在于：僚机与长机之间的水平距离△s根据僚机经度LONw、僚机纬度LATw，以及长机经度LONl、长机纬度LATl计算得到：首先，以僚机位置为原点，地理北向为坐标轴OX的正方向，地理东向为坐标轴OY的正方向，建立直角坐标系，将长机经度LONl和长机纬度LATl转换至该直角坐标系；再通过两点距离公式计算得到僚机与长机之间的水平距离△s。
4.根据权利要求3所述的一种多无人机协同编队爬升或下降过程高度控制方法，其特征在于：具体计算方法为：
首先，以僚机位置为原点，地理北向为坐标轴OX的正方向，地理东向为坐标轴OY的正方向，建立水平直角坐标系，将长机经度LONl和长机纬度LATl转换至该直角坐标系，坐标转换公式为：
其中，(X,Y)为长机位置在上述水平直角坐标系中的坐标值，R为地球赤道平均半径，E为地球扁率。
然后计算僚机与长机之间的水平距离△s：
5.根据权利要求2所述的一种多无人机协同编队爬升或下降过程高度控制方法，其特征在于：长机轨迹倾角指令γlg计算公式为：
其中，
为长机升降速度指令，VlG为长机水平地速。
6.根据权利要求1所述的一种多无人机协同编队爬升或下降过程高度控制方法，其特征在于：步骤2中基于高度的僚机外环控制为了使僚机能够较好地追踪长机高度，采用高度偏差比例控制，并以长机升降速度指令
作为僚机升降速度目标基准值，其数学表达式为：
其中，Hw为僚机飞行高度，由机载传感器测量得到，Hwg为步骤1中得到的僚机高度指令，
为长机升降速度指令，
为高度比例项控制参数，
为僚机升降速度指令，即基于高度的僚机外环控制回路的输出量。
7.根据权利要求1所述的一种多无人机协同编队爬升或下降过程高度控制方法，其特征在于：步骤3中基于升降速度的僚机外环控制采用升降速度偏差的比例控制加积分控制结构，为使僚机在转入爬升或下降过程时能够快速建立爬升或下降的姿态角，引入了僚机俯仰角前馈值，基于升降速度的僚机外环控制的数学表达式如下：
其中，θref为僚机爬升或下降过程的俯仰角前馈值，
为僚机升降速度，由机载传感器测量得到，
为步骤2中得到的僚机升降速度指令，
为升降速度比例项控制参数，
为升降速度积分项控制参数，θwg为僚机俯仰角指令，即基于升降速度的僚机外环控制回路的输出量。
8.根据权利要求1所述的一种多无人机协同编队爬升或下降过程高度控制方法，其特征在于：步骤4中基于俯仰角控制的僚机姿态控制采用俯仰角偏差的比例控制结构，其数学表达式为：
其中，θw为僚机俯仰角，由机载传感器测量得到，θwg为步骤3中得到的僚机机俯仰角指令，
为俯仰角比例项控制参数，qwg为僚机俯仰角速率指令，即基于俯仰角控制的僚机姿态控制回路的输出量。
9.根据权利要求1所述的一种多无人机协同编队爬升或下降过程高度控制方法，其特征在于：步骤5中僚机俯仰角速率的内环控制回路采用俯仰角速率增稳控制结构和基于鲁棒伺服控制理论的积分控制结构，并引入了由飞机横滚引起的升力损失的补偿项，其数学表达式为：
其中，qw为僚机俯仰角速率，由机载传感器测量得到，qwg为步骤4中计算得到的僚机俯仰角速率指令，φ为僚机滚转角，由机载传感器测量得到，
为俯仰角速率阻尼项控制参数，
为俯仰角速率积分项控制参数，
为升力损失补偿项控制参数，δe为僚机升降舵指令。
10.根据权利要求1所述的一种多无人机协同编队爬升或下降过程高度控制方法，其特征在于：僚机升降舵指令是实时计算的，在飞控计算机的每一个计算周期，都要重复上述步骤1至步骤5的计算过程。
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Citations (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1997046446A1 (en) * | 1996-06-07 | 1997-12-11 | Litto Claude R | Preservation and dispensation by volumetric displacement |
| CN104615010A (zh) * | 2014-12-26 | 2015-05-13 | 成都飞机工业（集团）有限责任公司 | 基于网络通信的FlightGear和VC混合系统开发方法 |
| CN107807663A (zh) * | 2017-11-29 | 2018-03-16 | 南京航空航天大学 | 基于自适应控制的无人机编队保持控制方法 |
| CN108733072A (zh) * | 2018-04-28 | 2018-11-02 | 南安市创培电子科技有限公司 | 一种无人机编队的控制系统及其方法 |
| CN108983816A (zh) * | 2018-08-07 | 2018-12-11 | 中南大学 | 多旋翼无人机变尺度协同监视编队飞行控制方法 |
| CN110262553A (zh) * | 2019-06-27 | 2019-09-20 | 西北工业大学 | 基于位置信息的固定翼无人机编队飞行装置与方法 |
| CN110703798A (zh) * | 2019-10-23 | 2020-01-17 | 中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院 | 基于视觉的无人机编队飞行控制方法 |
| CN112272129A (zh) * | 2020-10-21 | 2021-01-26 | 上汽大众汽车有限公司 | 一种车家互联系统 |
| CN112363528A (zh) * | 2020-10-15 | 2021-02-12 | 北京理工大学 | 基于机载视觉的无人机抗干扰集群编队控制方法 |
| CN112596548A (zh) * | 2020-12-23 | 2021-04-02 | 南京航空航天大学 | 一种环形任务模式下的多无人机一致性编队控制方法 |
| CN113485434A (zh) * | 2021-07-28 | 2021-10-08 | 成都飞机工业（集团）有限责任公司 | 一种无人机编队集结控制方法 |
| WO2021230948A2 (en) * | 2020-02-28 | 2021-11-18 | Dicosola Michele | Smart city smart drone uass/uav/vtol smart mailbox landing pad |
| CN114138008A (zh) * | 2021-11-08 | 2022-03-04 | 中国人民解放军国防科技大学 | 一种无人机编队控制方法及装置 |
| CN114217640A (zh) * | 2021-12-16 | 2022-03-22 | 西北工业大学 | 一种飞机多机密集编队安全飞行控制方法及系统 |
| CN114594796A (zh) * | 2022-03-11 | 2022-06-07 | 成都飞机工业（集团）有限责任公司 | 一种与队形无关的缺失重构紧密编队方法 |
-
2022
- 2022-07-22 CN CN202210871124.1A patent/CN115220476A/zh active Pending
Patent Citations (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1997046446A1 (en) * | 1996-06-07 | 1997-12-11 | Litto Claude R | Preservation and dispensation by volumetric displacement |
| CN104615010A (zh) * | 2014-12-26 | 2015-05-13 | 成都飞机工业（集团）有限责任公司 | 基于网络通信的FlightGear和VC混合系统开发方法 |
| CN107807663A (zh) * | 2017-11-29 | 2018-03-16 | 南京航空航天大学 | 基于自适应控制的无人机编队保持控制方法 |
| CN108733072A (zh) * | 2018-04-28 | 2018-11-02 | 南安市创培电子科技有限公司 | 一种无人机编队的控制系统及其方法 |
| CN108983816A (zh) * | 2018-08-07 | 2018-12-11 | 中南大学 | 多旋翼无人机变尺度协同监视编队飞行控制方法 |
| CN110262553A (zh) * | 2019-06-27 | 2019-09-20 | 西北工业大学 | 基于位置信息的固定翼无人机编队飞行装置与方法 |
| CN110703798A (zh) * | 2019-10-23 | 2020-01-17 | 中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院 | 基于视觉的无人机编队飞行控制方法 |
| WO2021230948A2 (en) * | 2020-02-28 | 2021-11-18 | Dicosola Michele | Smart city smart drone uass/uav/vtol smart mailbox landing pad |
| CN112363528A (zh) * | 2020-10-15 | 2021-02-12 | 北京理工大学 | 基于机载视觉的无人机抗干扰集群编队控制方法 |
| CN112272129A (zh) * | 2020-10-21 | 2021-01-26 | 上汽大众汽车有限公司 | 一种车家互联系统 |
| CN112596548A (zh) * | 2020-12-23 | 2021-04-02 | 南京航空航天大学 | 一种环形任务模式下的多无人机一致性编队控制方法 |
| CN113485434A (zh) * | 2021-07-28 | 2021-10-08 | 成都飞机工业（集团）有限责任公司 | 一种无人机编队集结控制方法 |
| CN114138008A (zh) * | 2021-11-08 | 2022-03-04 | 中国人民解放军国防科技大学 | 一种无人机编队控制方法及装置 |
| CN114217640A (zh) * | 2021-12-16 | 2022-03-22 | 西北工业大学 | 一种飞机多机密集编队安全飞行控制方法及系统 |
| CN114594796A (zh) * | 2022-03-11 | 2022-06-07 | 成都飞机工业（集团）有限责任公司 | 一种与队形无关的缺失重构紧密编队方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| CHAOLUN ZHAO，等: "Cluster Space Formation Control for Multiple Quadrotors Based on Fuzzy PD Control Algorithm", IEEE, 13 February 2020 (2020-02-13), pages 4146 - 4151 * |
| 秦世引，等: "小型无人机编队飞行的控制律设计与仿真", 智能系统学报, vol. 4, no. 3, 30 June 2009 (2009-06-30), pages 218 - 225 * |
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