高速無人機集群編隊飛行作為無人機在未來軍事領(lǐng)域中重要用途之一,具有相當(dāng)廣闊的前景。本文主要研究高速無人機在進行集群編隊飛行時的隊形保持控制方案和無人機防碰撞控制方案。針對隊形保持問題,本文研究并建立了多無人機的相對運動模型,采用了基于長機-僚機模式的編隊控制模型并建立了多無人機編隊保持控制律,即編隊保持控制器通過輸入長機和僚機的間距誤差和機動誤差,輸出對應(yīng)的僚機控制指令,從而跟隨長機保持期望間距飛行。在條件反饋原理的基礎(chǔ)上設(shè)計了長機指令控制器,對傳統(tǒng)的編隊控制器進行優(yōu)化改進,從而加強了長機與各架僚機之間的聯(lián)系。由于編隊控制器參數(shù)眾多且通道之間存在耦合關(guān)系,為保證隊形保持效果,這里需要采用合適的算法進行參數(shù)尋優(yōu)。本文采用了基于柯西變異的粒子群優(yōu)化算法來確定各控制增益的取值,以保證長機與各架僚機按照既定隊形編隊飛行。針對無人機防碰撞問題,本文提出了基于人工勢場算法的無人機避障和避碰的防碰撞控制方案。在無人機避障問題上,針對傳統(tǒng)人工勢場算法的缺點,提出了一種新的障礙物勢場函數(shù),并通過實例驗證其可行性。各架無人機在執(zhí)行避障行為時,引入避障速度場和引力速度場,通過速度矢量的幾何關(guān)系得到避障航向角... 

【文章來源】：南京航空航天大學(xué)江蘇省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：84 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 課題研究背景與意義
        1.1.1 高速無人機
        1.1.2 多無人機集群技術(shù)應(yīng)用背景
    1.2 編隊保持
    1.3 無人機防碰撞
    1.4 論文主要研究內(nèi)容與章節(jié)安排
第二章 無人機建模與運動分析
    2.1 常用坐標(biāo)系及其坐標(biāo)轉(zhuǎn)換
        2.1.1 常用坐標(biāo)系的定義
        2.1.2 無人機的坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換
    2.2 無人機的數(shù)學(xué)模型
        2.2.1 無人機的力與力矩分析
        2.2.2 無人機的六自由度描述
        2.2.3 無人機運動方程組解耦
        2.2.4 無人機運動方程線性化
    2.3 無人機的運動分析
        2.3.1 無人機縱向運動分析
        2.3.2 無人機橫側(cè)向運動分析
    2.4 本章小結(jié)
第三章 多無人機編隊飛行控制系統(tǒng)設(shè)計
    3.1 任務(wù)描述
    3.2 雙機編隊建模
    3.3 編隊保持控制系統(tǒng)設(shè)計
        3.3.1 雙機編隊系統(tǒng)
        3.3.2 編隊系統(tǒng)控制器設(shè)計
        3.3.3 隊形保持控制策略設(shè)計
    3.4 柯西變異粒子群算法的參數(shù)優(yōu)化
        3.4.1 群智能算法
        3.4.2 粒子群算法原理
        3.4.3 柯西變異粒子群算法原理
        3.4.4 柯西變異粒子群與傳統(tǒng)粒子群算法仿真對比
    3.5 目標(biāo)函數(shù)的選取
    3.6 本章小結(jié)
第四章 無人機防碰撞控制器設(shè)計
    4.1 引言
    4.2 人工勢場法
    4.3 基于人工勢場法的無人機避障控制
        4.3.1 障礙物勢場函數(shù)的選取
        4.3.2 無人機避障控制算法
    4.4 基于人工勢場法的無人機避碰控制
        4.4.1 機間避碰勢場函數(shù)的選取
        4.4.2 無人機避碰控制算法
    4.5 編隊隊形保持和無人機防碰撞聯(lián)合控制
    4.6 本章小結(jié)
第五章 集群編隊飛行控制系統(tǒng)的仿真與分析
    5.1 引言
    5.2 仿真參數(shù)確定
    5.3 仿真結(jié)果與分析
    5.4 半物理仿真
        5.4.1 高速無人機簡介
        5.4.2 集群編隊系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
        5.4.3 無線通信
        5.4.4 半物理仿真試驗
    5.5 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 主要工作總結(jié)
    6.2 后續(xù)工作及展望
參考文獻(xiàn)
致謝
在學(xué)期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]面向無人機自組網(wǎng)編隊控制的通信組網(wǎng)技術(shù)[J]. 程瀟,董超,陳貴海,王蔚峻,戴海鵬.  計算機科學(xué). 2018(11)
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[3]軍用無人機技術(shù)智能化發(fā)展及應(yīng)用[J]. 尹欣繁,章貴川,彭先敏,李雷,田斌.  國防科技. 2018(05)
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[6]群體智能優(yōu)化算法[J]. 程適,王銳,伍國華,郭一楠,馬連博,史玉回.  鄭州大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版). 2018(06)
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[9]美軍小精靈無人機群項目發(fā)展現(xiàn)狀綜述[J]. 黃雷.  飛航導(dǎo)彈. 2018(07)
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博士論文
[1]群體智能算法的若干改進研究[D]. 陳永剛.北京郵電大學(xué) 2018

碩士論文
[1]基于人工勢場法的無人機編隊關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 張帥.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2018
[2]復(fù)雜環(huán)境下多機器人的協(xié)同編隊與避障控制研究[D]. 馮磊.湖南工業(yè)大學(xué) 2017
[3]基于柯西變異粒子群算法優(yōu)化永磁同步電機的PID參數(shù)[D]. 吳先豹.湘潭大學(xué) 2016
[4]基于智能技術(shù)的多無人機協(xié)同編隊飛行[D]. 倪良巧.南京航空航天大學(xué) 2016
[5]基于人工勢場和虛擬領(lǐng)航者的多智能體協(xié)同控制研究[D]. 黃強.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2013
[6]多智能體系統(tǒng)編隊避障算法研究[D]. 王京.華東理工大學(xué) 2013
[7]基于柯西變異的混合粒子群算法研究[D]. 王暉.中國地質(zhì)大學(xué) 2008



本文編號：3468813