【摘要】：無人機-無人車空地聯(lián)合編隊協(xié)同能夠有效擴大感知范圍、提高感知精度,在民用、國防建設(shè)等方面具有十分廣泛的應(yīng)用前景。其中,隊形保持與軌跡跟蹤是無人機-無人車空地聯(lián)合編隊控制的重要研究方向,要求UAV/UGV空地聯(lián)合編隊在跟蹤期望軌跡過程中,同時能夠保持期望隊形不變。基于以上要求,本論文針對單UAV/單UGV和多UAV/多UGV空地聯(lián)合編隊控制問題,將虛擬領(lǐng)航者和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入到UAV/UGV空地聯(lián)合編隊的控制中,分別設(shè)計了UAV/UGV空地聯(lián)合編隊的隊形保持控制算法與軌跡跟蹤控制算法,對改善編隊控制效率和推動無人器向智能型發(fā)展具有十分重要的理論意義。本論文的主要研究工作和成果如下:1)針對單UAV/單UGV和多UAV/多UGV空地聯(lián)合編隊的控制問題,建立了基于虛擬領(lǐng)航者的編隊系統(tǒng)模型,設(shè)計了一種隊形保持控制算法,并利用Lyapunov穩(wěn)定性理論證明了隊形保持控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性。2)針對單UAV/單UGV空地聯(lián)合編隊的軌跡跟蹤問題,利用滑模變結(jié)構(gòu)控制思想為無人機與無人車分別設(shè)計了一種虛擬領(lǐng)航軌跡跟蹤控制算法,可實現(xiàn)單UAV/單UGV空地聯(lián)合編隊跟蹤控制,仿真驗證了控制算法的有效性。3)針對多UAV/多UGV空地聯(lián)合編隊的軌跡跟蹤問題,建立了以加速度為統(tǒng)一控制輸入的編隊系統(tǒng)模型,設(shè)計了一種基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軌跡跟蹤控制算法,通過sigmoid函數(shù)和tanh函數(shù)在線調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)值,使得多UAV/多UGV空地聯(lián)合編隊能夠快速到達期望位置,仿真驗證了其有效性。
【圖文】：

UAV小型固定翼 速度快、視察范圍大、通信能力強 負載能力較低、觀測精度低小型旋翼 垂直起落、盤旋、精確偵察能力強 負載能力較低UGV 負載能力大、精確觀察地面目標視覺范圍較小、速度較低、通信能力弱國外機構(gòu)利用 UAV 與 UGV 各自優(yōu)勢通過相互協(xié)調(diào)，將 UAV/UGV 空地聯(lián)合編隊應(yīng)用到實際工程中。例如，，佩特雷大學的 Christos Papachristos 等人利用單無人機-單無人車聯(lián)合編隊內(nèi)部物理約束進行鏈接，系統(tǒng)依靠抽樣的軌跡規(guī)劃和 2×2 維分解模型，解決了長時間協(xié)作導航的問題[6]。羅馬大學的 Lorenzo Rosa 等人將配備了攝像頭的 UAV 與幾輛 UGV 組成了異構(gòu)多機器人系統(tǒng)，其中 UAV 為 UGV 提供周圍環(huán)境信息，而 UGV執(zhí)行專門任務(wù)[6]。延世大學的 Jin Hyo Kim 等人開發(fā)了一套多無人機、無人車路線規(guī)劃系統(tǒng)，該套系統(tǒng)能夠在無 GPS 情況下生成地面物體的深度圖，并且可靠的發(fā)現(xiàn)障礙物[8]。國外機構(gòu)研究的 UAV/UGV 空地聯(lián)合編隊如圖 1.1 所示。
【學位授予單位】：長安大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：V249;U463.6;E91

【參考文獻】

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本文編號：2692522