[发明专利]一种无人机自主编队评价指标与MPC编队控制方法

摘要

本发明公开了一种无人机自主编队评价指标与模型预测控制(MPC)编队控制方法，属于飞行控制技术领域。本发明提供了关于无人机自主编队的相关定义、无人机自主编队避碰概率的计算方法和无人机自主编队评价指标，提出了适用于无人机MPC编队控制方法。本发明解决了在已知无人机自主编队的规模为M，编队中的无人机之间的平均期望间距为d_r，要求整个编队的碰撞概率小于P_c情况下，如何给出自主编队飞行控制系统设计应遵循的避碰量化指标的问题。本发明方法为无人机自主编队控制系统的工程设计提供了量化的指标依据，解决了无人机密集编队的避碰问题。

主权项

一种无人机自主编队评价指标与模型预测控制(MPC)编队控制方法，其特征在于：所述的无人机自主编队评价指标如下：$\mathrm{\σ}\left(t\right)=\sqrt{E[\mathrm{\Δ}{d}_f\left(t\right){]}^2-\{E\left[\mathrm{\Δ}{d}_f\left(t\right)\right]{\}}^2}=\sqrt{E[\mathrm{\Δ}{d}_f\left(t\right){]}^2-[\mathrm{\Δ}{d}_{\mathrm{Ef}}\left(t\right){]}^2}---\left(1\right)$其中，Δd_f(t)表示t时刻编队的平均连接安全距离余量；σ(t)为t时刻无人机自主编队评价指标，是Δd_f(t)的均方差；参数Δd_Ef(t)＝E[Δd_f(t)]；所述的MPC编队控制方法，具体实现步骤如下：第一步，建立无人机编队运动模型：设两个无人机W和L，速度分别为V_W和V_L，航迹偏角分别为和无人机W到无人机L的距离为d，x₀,y₀为距离d在无人机W航迹坐标系x,y轴上的分量；无人机L与无人机W的运动模型如下：和V_Wc分别为无人机W的航迹偏角指令和速度指令，和V_Lc分别为无人机L的航迹偏角指令和速度指令，分别为无人机L和无人机W航迹偏角响应的时间常数，分别为无人机L和无人机W速度响应的时间常数；第二步，实现MPC编队控制，包括：预测模型、滚动优化和反馈校正；步骤2.1：预测模型；利用式(2)作为预测模型，取状态可控输入为把节点L的航迹偏角和速度看作可测量干扰输出其中忽略D时，无人机编队运动模型的离散形式为：$\left\{\begin{array}{c}X(k+1)=\mathrm{AX}\left(k\right)+\mathrm{Bu}\left(k\right)\\ Y\left(k\right)=\mathrm{CX}\left(k\right)\end{array}\right.---\left(3\right)$其中，X(k)表示时刻k的状态，u(k)表示时刻k的可控输入，Y(k)表示时刻k的输出，A、B和C表示系数矩阵；设u(k+i|k)表示在时刻k假定的未来k+i时刻的可控输入值u，X(k+i|k)，Y(k+i|k)分别表示在时刻k，利用u(k+j|k),(j＝0,1,...,i‑1)对X，Y作出的预测值；获得的状态X的预测方程为：其中，P为预测时域，N为控制时域，u(k‑1)表示k‑1时刻的可控输入，差值Δu(k+j|k)＝u(k+j|k)‑u(k+j‑1|k)；输出Y的预测方程为：Y(k+j|k)＝CX(k+j|k),j＝1,2,...,P；步骤2.2：滚动优化；设编队飞行在时刻k的代价函数J为：$J=\underset{l=1}{\overset{P}{\mathrm{\Σ}}}\left(\underset{m=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\right||{\mathrm{\ω}}_y(l,m)\·(Y_m(k+l|k)-{\mathrm{ref}}_m(k+l))|{|}^2+\underset{m=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\left|\right|{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{\Δu}}(l,m)\·\mathrm{\Δ}{u}_m(k+l|k)\left|{|}^2\right)---\left(4\right)$其中，ω_y为输出惩罚权重矩阵，ω_y(l,m)表示时域对(l,m)对应的输出惩罚权重；Y_m(k+l|k)为在控制时间m下、k时刻计算的k+l时刻的预测值；ref为间距保持指令，ref_m(k+l)为控制时间m下、k时刻计算的k+l时刻的间距保持指令；ω_Δu为输入变化率惩罚权重矩阵，ω_Δu(l,m)表示时域对(l,m)对应的输入变化率惩罚权重；Δu_m(k+l|k)为在控制时间m下的k时刻计算的k+l时刻输入变化率；令每个时域对(l,m)的权重相等，则ω_y和ω_Δu分别退化为一个行向量；在时刻k的控制量u(k)为下面的约束优化问题：Δu_opt＝arg minJ其中，和分别为航迹偏角和速度指令限制；Δu_opt为最优序列的第一个控制量，u₁u₂分别为和V_c；I_2×2表示2×2的单位矩阵，O_{(N‑1)×(N‑1)}表示(N‑1)×(N‑1)的0矩阵；步骤2.3：反馈校正，包括：(1)直接将X(k)作为系统的初始状态；(2)把无人机L的航迹偏角和速度看作可测量干扰通过网络传递给无人机W并附加到预测模型的预测值。