【摘要】：近些年來(lái),人工智能經(jīng)到達(dá)了一個(gè)真正具有歷史意義的轉(zhuǎn)折點(diǎn),技術(shù)正在以比以往任何時(shí)候都更快、更深刻的方式重塑社會(huì),正在以一種近乎革命性的手段,解決生活中真實(shí)存在的難題。人工智能廣泛的應(yīng)用于機(jī)器人,自動(dòng)駕駛和無(wú)人機(jī)系統(tǒng),極大的解放了生產(chǎn)力。本課題以四旋翼無(wú)人機(jī)為平臺(tái),搭建智能化分布式系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)自主編隊(duì)。多智能體一致性是指每個(gè)智能體能夠自主與其相鄰智能體通訊,并通過(guò)獲取的局部信息依據(jù)分布式控制算法規(guī)劃自身行為,從而使整體系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)有序運(yùn)動(dòng)。通過(guò)設(shè)計(jì)分布式控制算法,根據(jù)算法給每架無(wú)人機(jī)的位置控制器發(fā)送控制指令,完成無(wú)人機(jī)編隊(duì)。本文正是基于上述思想完成無(wú)人機(jī)編隊(duì)控制器的設(shè)計(jì)。綜上所述,本文的主要研究?jī)?nèi)容與成果如下:首先,本文基于牛頓-歐拉法,在不對(duì)四旋翼數(shù)學(xué)模型進(jìn)行簡(jiǎn)化的情況下,采用12個(gè)狀態(tài)變量對(duì)無(wú)人機(jī)進(jìn)行精確的動(dòng)力學(xué)建模。依據(jù)建立的數(shù)學(xué)模型,對(duì)無(wú)人機(jī)的每一個(gè)狀態(tài)變量設(shè)計(jì)PID控制器,使無(wú)人機(jī)能夠精確的跟蹤給定的位置指令,實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)的軌跡跟蹤。其次,對(duì)多智能體系統(tǒng)進(jìn)行研究,本文提出了三種無(wú)人機(jī)編隊(duì)控制算法,即領(lǐng)航-跟蹤控制算法,基于多智能體一致性的有領(lǐng)航者和無(wú)領(lǐng)航者的分布式控制算法,根據(jù)編隊(duì)算法可以得到實(shí)現(xiàn)編隊(duì)的每架無(wú)人機(jī)的參考軌跡,將該軌跡發(fā)布給無(wú)人機(jī)的軌跡跟蹤控制器,從而實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)編隊(duì)。通過(guò)實(shí)驗(yàn)比較無(wú)人機(jī)編隊(duì)的分布式控制算法和領(lǐng)航-跟蹤算法,雖然領(lǐng)航跟蹤算法實(shí)現(xiàn)容易,效果也很好,但是系統(tǒng)穩(wěn)定性差,不夠智能化,得出結(jié)論分布式控制是更適用于無(wú)人機(jī)編隊(duì)的算法。最后通過(guò)Apriltag定位算法感知周?chē)h(huán)境的障礙物,當(dāng)遇到障礙物時(shí),根據(jù)設(shè)計(jì)分布式控制算法的不同參數(shù),實(shí)現(xiàn)隊(duì)形重構(gòu)來(lái)躲避障礙物。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：V279;V249.1

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