無人機的編隊控制在環(huán)境感知、集群對抗、搜救等應用中發(fā)揮了重要的作用,它是無人機編隊導航的基礎。編隊控制主要包括編隊隊形控制和編隊機動控制兩個研究內(nèi)容。在編隊隊形方面,目前的研究主要集中在一組編隊的隊形控制,然而這并不適應于多任務的場景;在編隊機動控制方面,國內(nèi)外學者大多采用多種方法定義編隊,來實現(xiàn)編隊的機動控制,定義編隊方法的不變性較弱。為了使編隊能夠適應于多目標和多任務的場景,并提高定義編隊方法的不變性,本文以無人機為研究對象,主要對編隊隊形控制和編隊機動控制進行研究:1.對于編隊隊形控制,針對一組編隊無法適應于多目標和多任務場景的情況。本文提出一種能夠獨立控制多組編隊隊形的算法。為了實現(xiàn)多組編隊的隊形控制,使用shape理論來定義編隊隊形,將編隊的隊形控制問題轉換為非光滑的凸優(yōu)化問題,使用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡對該優(yōu)化問題進行求解,該算法能夠獨立控制多組編隊的大小、形狀、方向和限制區(qū)域;使用匈牙利算法重新計算無人機初始位置和目標位置的匹配關系,使多無人機形成編隊的總路徑長度減少約45%;并給出了兩個仿真示例驗證了本章所提出算法的有效性。2.對于編隊機動控制,提出了一種基于shape theo... 

【文章來源】：電子科技大學四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：88 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

Flocking算法1示意圖

電子科技大學碩士學位論文12可以看出一群α-agent會聚集在一起。在該算法下的集群會出現(xiàn)一定的分塊現(xiàn)象，這種現(xiàn)象與智能體的速度和探測距離等因素緊密相關，圖2-4給出了算法1分塊現(xiàn)象的示意圖。圖2-3Flocking算法1示意圖圖2-4分塊現(xiàn)象2.3.2flocking算法2Flocking算法2[65]（這個多agent系統(tǒng)中包含α-agent和目標γ-agent）在算法1的基礎之上為這組無人機引入了共同目標，這個給定的目標會對α-agent產(chǎn)生一定吸引力，則α-agent的控制輸入為：

第二章相關理論15圖2-6Flocking算法三仿真示意圖（黑色圓圈代表障礙物，三角形代表無人機）在flocking算法3中，α-agent的控制輸入分別由其鄰居α-agent，障礙物和給定的目標位置γ決定。這三種控制輸入分別以“力”的形式作用于α-agent，使α-agent從初始狀態(tài)匯集成一個集群，向目標位置運動。2.4hungarian算法wwKunhn首先提出了匈牙利算法[66]，該算法能夠靈活，高效的解決任務分配問題（或二分圖問題）。任務分配問題的定義如下：n位工人完成n個給定的任務，第i位工人完成第j個任務的成本（或利潤）為cij。且規(guī)定每個任務只能分配給一位工人來做，每位工人也只完成一個分配的任務，如何把每個任務分配給每位工人，并使總的成本（或利潤）最�。ɑ蜃畲螅┦墙鉀Q該類問題的核心。若該問題是最大化總利潤的問題，則可將其轉化為最小化總成本的問題。所以，在不失一般性的情況下，本文中的cij表示第i位工人完成第j個任務的所消耗的成本，并使該問題的目標函數(shù)位最小化總成本。為了簡單起見，可以使用下面的矩陣代表代價矩陣：111212122212nnnnnnccccccCccc=(2-19)式(2-19)中的元素cij代表第i個工人完成第j項任務所需耗費的成本。分配矩陣可以寫成下列形式：

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]面向地—空機器人協(xié)同的SLAM技術研究及實驗平臺構建[D]. 張?zhí)?電子科技大學 2018
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本文編號：3397516