[发明专利]一种基于视觉信息的新型无人机自组群自洽优化控制方法

说明书

本发明涉及无人机组群优化与控制技术领域，尤其是涉及一种基于视觉信息的新型无人机自组群自洽优化控制方法。该方法包括：无人机群在失去通信联络后，仍将保持先前的分组结构，先前的目标搜索或饱和攻击组群任务仍将继续执行，每架无人机在约束条件下，通过视觉互感理解与预测组内各友机行为，自发性的生成最优控制量，自主运动到合适位置，以实现搜索效率最大化和饱和攻击效能最大化的空间位置分布结果。

技术领域

本发明涉及无人机组群优化与控制技术领域，尤其是涉及一种基于视觉信息的新型无人机自组群自洽优化控制方法。

背景技术

无人机集群作战是一种全新概念的作战模式，对未来战争的影响将是颠覆式的。构成无人机集群的无人机个体能力较弱，但若借助有效的集群控制手段，无人机集群系统作为整体能够展现出强大的力量。

在多无人机编队执行任务时，需要多无人机保持一定队形编队飞行，目前常见的组群编队控制方法有：

(1)领航-跟随法：领航机按照预先设定的轨迹飞行，跟随机和领航机的轨迹保持一定的构型，达到速度匹配，领航机可以看成是跟随机跟踪的对象；

(2)基于行为法：基于行为的组群控制方法是定义无人机的几种基本控制行为，如跟随、避障和队形构成等，对定义的几种行为进行加权得到组群控制方法，这使得系统中的每个个体都具备依据自身决策来协同其他个体完成目标或任务的能力；

(3)虚拟结构法：虚拟结构法是一种集中式控制方法，将编队作为一个虚拟刚体，在编队中设定一个虚拟长机或虚拟几何中心，队中所有无人机都参照虚拟长机或虚拟几何中心运动。

目前的组群控制方法对无人机之间的实时通信要求较高，而运用于战场环境的无人机会受到复杂强电磁对抗环境的干扰，对传统射频通信造成严重威胁。

公开于该背景技术部分的信息仅仅旨在加深对本发明的总体背景技术的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域技术人员所公知的现有技术。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于视觉信息的新型无人机自组群自洽优化控制方法，以解决无人机组群协同控制问题。

为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

本发明提供一种基于视觉信息的新型无人机自组群自洽优化控制方法，包括：无人机群在失去通信联络后，仍将保持先前的分组结构，先前的目标搜索或饱和攻击组群任务仍将继续执行，每架无人机在约束条件下，通过视觉互感理解与预测组内各友机行为，自发性的生成最优控制量，自主运动到合适位置，以实现搜索效率最大化和饱和攻击效能最大化的空间位置分布结果。

作为一种进一步的技术方案，包括：建立失去通信联络的无人机群体行为数学模型，该数学模型将视觉图像作为信息输入条件，形成任务约束、环境约束、无人机平台约束、避碰约束的数学表达式，同时考虑风场影响因素，加入风场影响因子，为自洽控制构造经验规则和构造启发性规则。

作为一种进一步的技术方案，加入风场影响因子的所述数学模型的表达式如下：

其中，其中(x,y)为无人机在二维平面的坐标位置，θ为航向角，v和r分别为无人机的飞行速度与最小转弯半径，u为控制输入，(x,y,θ)∈R²×S表示无人机的状态，v_w＝[v_wx,v_wy]为风速向量，v_wx和v_wy分别为风在x轴和y轴的速度分量，和分别为无人机在x轴和y轴的速度分量，为无人机航向角速度。