本文關(guān)鍵詞：多無人機(jī)協(xié)同障礙規(guī)避控制方法　出處：《中南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2016年01期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：為有效地解決不確定動(dòng)態(tài)環(huán)境下多無人機(jī)協(xié)同障礙規(guī)避問題,提出一種聯(lián)合擴(kuò)展卡爾曼濾波和模型預(yù)測控制的控制器設(shè)計(jì)方法。首先構(gòu)建分布式無人機(jī)協(xié)同障礙規(guī)避體系架構(gòu)、無人機(jī)的運(yùn)動(dòng)模型及其通信拓?fù)�。采用擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF)預(yù)測動(dòng)態(tài)障礙物的軌跡,并設(shè)計(jì)一種信息補(bǔ)償規(guī)則。然后,基于模型預(yù)測控制(MPC)方法,設(shè)計(jì)障礙規(guī)避控制器。仿真結(jié)果表明:EKF方法能夠準(zhǔn)確地預(yù)測動(dòng)態(tài)障礙物的軌跡;無人機(jī)之間通過協(xié)作,可以有效地降低預(yù)測誤差。
[Abstract]:In order to effectively solve the problem of multi-UAV cooperative obstacle avoidance in uncertain dynamic environment. A controller design method combining extended Kalman filter and model predictive control is proposed. Firstly, a distributed UAV cooperative obstacle avoidance architecture is constructed. The motion model of UAV and its communication topology. EKF (extended Kalman filter) is used to predict the trajectory of dynamic obstacle, and a compensation rule of information is designed. Based on the model predictive control (MPC) method, the obstacle avoidance controller is designed. The simulation results show that the EKF method can accurately predict the trajectory of dynamic obstacles. The prediction error can be reduced effectively by cooperation between UAVs.
【作者單位】： 解放軍空軍西安飛行學(xué)院理訓(xùn)系;空軍工程大學(xué)航空航天學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61105012) 中國航空科學(xué)基金資助項(xiàng)目(20135896027)~~
【分類號(hào)】：V279;V249.1
【正文快照】： 無人機(jī)被譽(yù)為“尖兵之翼”,能夠執(zhí)行全空域偵察監(jiān)視、精確打擊以及戰(zhàn)場救援等多種任務(wù)[1]。這些任務(wù)要求無人機(jī)在較低的高度飛行,這就使其易于和靜態(tài)或動(dòng)態(tài)障礙物(如UAV或有人機(jī))發(fā)生碰撞,從而導(dǎo)致任務(wù)失敗[2-4]。針對該問題,有人機(jī)駕駛員可通過機(jī)載TCAS系統(tǒng)較好地實(shí)現(xiàn)障礙規(guī)

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7 ;[J];;年期

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本文編號(hào)：1380749