[发明专利]一种基于模型预测控制的多无人机编队协同控制方法

说明书

本发明涉及一种基于模型预测控制的多无人机编队协同控制方法，包含以下步骤：步骤一：初始化任务要求和相关控制参数等；步骤二：对领航无人机进行初步航迹规划；步骤三：通过传感器实时检测飞行区域环境情况，判断并选取合适飞行编队，计算(更新)虚拟编队引导点；步骤四：根据所计算的虚拟编队引导点，以该引导点作为代价计算参考值，计算代价函数，采用基于分布式模型预测控制的粒子群优化策略进行飞行控制；步骤五：重复步骤二、步骤三和步骤四，控制多无人机编队协同飞行，直到到达目标位置。本发明有效解决了复杂环境下的编队协同控制问题，使得多无人机系统在飞行过程中，具有稳定的队形保持能力，以及高效的队形变换能力。

技术领域

本发明涉及一种基于模型预测控制的多无人机编队协同控制方法，属于考虑路径信息的多个飞行器编队的航迹规划控制策略领域。

背景技术

随着无人机控制技术日趋成熟，无人机已广泛应用于战场环境侦察、地面目标打击、电力巡线、航拍等军事和民用领域。与此同时，多无人机编队协同控制也迅速成为近年来的一个前沿领域，采用多无人机编队协同飞行可充分利用有限的单机资源，共同执行大范围目标搜索、自然灾害灾情获取、农林作业、协同攻击等复杂任务。因此，对多无人机编队协同控制展开深入研究具有重要意义。

与单无人机飞行相比，多无人机编队协同控制不仅要解决编队无人机的航迹规划问题，更重要的是如何让编队无人机在飞行过程中完成队形的形成、重构以及保持。面对复杂环境及任务的突然变化，能够尽可能短时间快速地生成各项性能指标最优的队形，是多无人机编队协同控制方法好坏的评价指标。恰当的队形变换方案能够提高燃料使用效率、灵活应对突发情况，实现编队的安全快速飞行。然而目前在编队协同控制，尤其是在队形保持和变换方面，并没有较为突出的方法，传统方法在队形变换中效率低下，在复杂环境中很难得到应用。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种基于模型预测控制的多无人机编队协同控制方法，通过构造出虚拟编队引导点，然后利用模型预测控制的思想，结合分布式控制方法，将编队协同控制转化为滚动在线优化问题，之后针对障碍约束，通过代价函数来定义评价函数并应用快速粒子群优化算法对优化问题进行求解，从而实现复杂环境下的多无人机编队协同控制。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于模型预测控制的多无人机编队协同控制方法，包括如下步骤：

步骤一：根据多无人机编队控制相关约束，初始化任务要求和相关控制参数等；

步骤二：根据环境、任务及无人机相关约束，对领航无人机进行初步航迹规划；

步骤三：通过传感器实时检测飞行区域环境情况，判断并选取合适飞行编队，计算(更新)虚拟编队引导点；

步骤四：根据所计算的虚拟编队引导点，以该引导点作为代价计算参考值，根据跟随无人机所在位置，确定无人机与虚拟编队引导点的对应关系，采用基于分布式模型预测控制的粒子群优化策略进行飞行控制；

步骤五：重复步骤二、步骤三和步骤四，控制多无人机编队协同飞行，直到到达目标位置。

进一步，所述的步骤一具体为：建立xoy二维平面坐标系，对于每一架无人机：单独设置基本参数——起始位置P_init、最大速度v_max、最大加速度a_max、传感器检测半径r_det、最小安全距离R_min等，初始化任务要求——目标位置P_end，同时，初始化滚动时域步数H_p、粒子最大迭代次数I、粒子群数量N、采样时间Δt；对含有M架无人机的无人机群：设置通讯半径r_c以及无人机编号排序{a_j|j＝1，2，...，M}，其中a₁为根节点领航无人机。