摘要
摘要
这些年来，随着自动化技术，无线通信技术的发展以及无人机越来越广泛的
应用，在航天航空领域，多无人机编队控制是人们的研究热点。无人机编队问题
隶属于多智能体协调控制问题，它的应用很广泛，而单个无人机的应用总是有限的，为了完成更多任务，可以使无人机与无人机之间组成编队，能够通过个体之
间的交互进行区域的信息交流来使整体呈现有规则的行动。所以，凭借无人机编
队在空间的分布性，协同执行任务时的并行性以及比较强的容错能力，无人机编
队飞行一致性问题值得我们去研究并仿真。
本课题以中等数量的无人机编队为研究对象，基于多智能体一致性研究方法
和编队控制理论来研究无人机编队飞行一致性问题。用到的知识包括一致性理论，编队控制理论，图论以及矩阵论。首先研究无领航者无人机编队飞行一致性问题，并在解决并仿真该问题以后分析具有领航者无人机编队飞行状态达到一致所满足
的条件，并对无人机编队飞行一致性算法进行仿真验证。
关键词：无人机一致性理论编队控制
ABSTRACT
Over the years, with the automation technology, wireless communication technology and the development of unmanned aerial vehicles more widely used in the aerospace field, multi-UAV formation control people's research focus. UAV formation problem belongs to multi-agent coordination and control issues, ideological coordination between multi-agent control is the result of people's animal and plant populations observed in nature to explore. UAV very broad application, and the application of a single drone is always limited, in order to get more done, you can make between the UAV and UAV fleet composition can be performed by the area of interaction between the individual information AC to make the whole show regular action. So, with the UAV formation distributed in space, the cooperative parallelism and relatively strong fault tolerance to perform a task, the UAV formation flight consistency worthy of our study and emulation.
The problem with a moderate number of UAV formation for the study, based on multi-agent methodology and consistency of control theory to study the formation of UAV formation flight consistency. Used knowledge includes theoretical consistency, formation control theory, graph theory and matrix theory. Firstly no leader UAV formation flight consistency and resolve the problem later analysis and simulation with a leader UAV formation flight to reach agreement satisfied the conditions and flight consistency algorithm performed UAV formation simulation.
Keywords：UAV Consistency Theory Formation Control
目录
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摘要 (1)
第一章绪论 (1)
1.1 本课题的研究背景以及意义 (1)
1.2 研究现状以及发展方向 (2)
1.2.1 无人机的编队技术 (2)
1.2.2一致性理论的研究 (5)
1.2.3一致性在编队控制中的应用 (6)
第二章预备知识 (9)
2.1图论 (9)
2.2 矩阵 (10)
2.3一致性理论算法 (12)
第三章无领航者无人机编队飞行一致性算法 (13)
3.1 问题描述 (13)
3.2 模型描述及证明 (13)
3.3 实例仿真及分析 (18)
第四章有领航者无人机编队飞行一致性算法 (21)
4.1 问题描述及模型构建 (21)
４.２连续时间协议及证明 (22)
4.3 实例仿真及分析 (25)
第五章总结与展望 (31)
5.1 本文总结 (31)
5.2 未来展望 (32)
致谢 (33)
参考文献 (35)
第一章绪论
1.1 本课题的研究背景以及意义
这些年来，随着自动化技术，无线通信技术的发展以及无人机越来越广泛的应用，在航天航空领域，多无人机编队控制是人们的研究热点。目前来说，无人机能够应用
在农业、工业以及军事等行业，包括街景拍摄、地图测绘、灾后救援、边境巡防等。
而单个无人机的应用总是有限的，为了完成更多任务，可以使无人机与无人机之间组
成编队，能够通过个体之间的交互进行区域的信息交流来使整体呈现有规则的行动。
所以，凭借无人机编队在空间的分布性，协同执行任务时的并行性以及比较强的容错
能力，无人机编队飞行一致性问题值得我们去研究并仿真。
无人机编队问题隶属于多智能体协调控制问题，而多智能体之间协调控制的思想
是人们对自然界中动植物群体观察探索的结果1。自然界中，广泛存在着动物与动物之间，植物与植物之间或者动植物群体之间的协调行为，例如分工明显的蚂蚁，结伴巡
游的鱼群以及协同合作捕食的狼群。协同合作的群体拥有单一个体不能实现的优点，
完成更多有目的性的，复杂的活动。鉴于以上动植物群体的特点，我们提出了多智能
体协调控制问题。
综上所述，本课题以中等数量的无人机编队为研究对象，基于多智能体一致性研
究方法和编队控制理论来研究无人机编队飞行一致性问题。在研究无领航者无人机编
队飞行一致性问题的基础上，分析具有领航者无人机编队飞行状态达到一致所满足的
条件，并对无人机编队飞行一致性算法进行仿真验证。争取在协同控制理论研究及应
用方面有突破和创新，为无人机在军事和民间应用方面提供学术支持。该研究可以直
接应用于无人机编队飞行一致性的控制，同样也可以应用于其他智能体系统的编队问题。
1.2 研究现状以及发展方向
1.2.1 无人机的编队技术
编队控制技术在最早是针对卫星巡航提出的，目的是提高卫星在巡航是对地面观测的覆盖率。自从进入二十一世纪以来，国内外在本课题方面进行大量的理论摸索和实物研究。在最近的二三十年，国外的研究人员提出了一种关于飞行编队的新理念：多无人编队协同飞行，也就是两架或者两架以上飞机根据不同的任务来规划不同的编队和航迹。控制人员对无人机编队进行协同控制，使它能够更有效得完成既定任务。如下图1.1所示，不同任务的空间排列编队是不同的。
图1.1 多种无人机编队形态
相对无单一无人机来说，无人机编队具有很明显的优势。编队飞行时，多架无人
机可以互相减小飞行时受到的空气阻力，进而减少能源的消耗。同时，888角度成像、高精度定位等单一无人机无法完成的任务。在应用层面来说，无人机的编队飞行可以
作为验证航天器飞行时功能的手段，该方法成本低，周期短，同时便与实施，所以肯
定会有很广阔的应用前景。
无人机在执行确定任务时，它往往应该保持在队列中的位置相对不变。在整个无
人机编队中，无人机与无人机之间有信息的交互保证编队的一致性。而信息交互的的
控制方法一般有以下三种2：
（1）集中式。每架无人机要把本身的速度，加速度，位置，运动形态等所有信息
与编队内剩余每一架无人机交互。在这种集中式控制方法中，每架无人机要知道编队
内所有无人机的信息，这样使得控制效果最好。但是这样就需要大量的信息交互，可
能会使信息在交互过程中丢失或者产生错误，计算量比较大，对于系统的要求更高。
所以除非是十分严谨的军事编队，一般不采用这种控制方式。
(2) 分布式。每一架无人机要把自己的速度、加速度、位置和运动形态等所有信
息与编队中与编队中相邻的无人机交互。在这种分布式控制方法中，每一架无人机只
需要与它相邻无人机进行信息交互。虽然相对于集中式的控制效果较差，但是无人机
与无人机之间信息交互变少了，系统实现就变得很简单。
(3) 分散式。这种控制方式中每一架无人机不需要与其他无人机交互，只要联系
自己编队中确定的无人机。所以它的控制效果最差，由于基本没有信息的交互，计算
量也就最少，但是它的结构最为简单。
以上就是无人机信息交互控制最常见的三种方法。从控制效果来看，集中式控制
是最好的，但是对系统要求太高，容易出错，虽然分布式控制方法的效果不如集中式，但是其结构简单，信息交互量少，不容易出错。除了这个之外，分布式控制方法适应
性更强，可以针对不同情况作出不同应对，比如在执行任务过程中某个无人机故障需
要更换时或者在任务变更需要其他无人机加入时使用分布式控制方法就显得很灵活。
如果在这里我们使用集中式控制方法编队，那么信息的交互量将是非常大的，而如果
我们采用分散式控制方法编队那么就不能保证在编队的过程中无人机之间不会发生碰撞，只有采用分布式控制方法才能同时解决无人机间信息交互和可能碰撞的问题，这也是未来编队信息交互方法的发展的方向。
接下来介绍的是无人机编队队形控制的算法，有很多学者在这方面做了研究。到目前为止，比较成熟的队形控制算法有以下几种：(1)长机—僚机法(Leader-Follower)；(2)基于无人机行为法(Behavior-Based)；(3)虚拟结构方法(Virtual Structure)。
（1）长机—僚机法。是分布式控制中最常见的一种，一般保持编队中的每架无人机与提前约定好无人机的相对位置不变，而当这个约定好的无人机是领航机的时候，那么这个保持队形的方法被称为跟随保持。“长机—僚机”法属于跟随保持方法的一种。“长机—僚机”队形控制方法的特点是可以根据预设的无人机编队结构，通过长机与僚机间的信息交互，将长机的加速度、速度、高度和偏航角度的信息传递给僚机来调整僚机的状态，以达到保持无人机编队队形的目的。“长机—僚机法”是最早的一种编队控制方法，它的原理十分简单、且易于实现，但缺点是稳定性稍差，可能会因为信息传递的误差逐级传播并被逐级放大，所以说这种控制结构会因为传输过程中的误差受到很大的干扰影响。
（2）基于行为法。在多架无人机编队的飞行过程中，无人机机群中每一点对其传感器输入的信息的行为产生的响应可能有4种情况：目标的获取、避免碰撞、回避障碍物和保持队形。这种队形控制方法的最大特点是可以借助于行为响应控制产生的平均权重来确定无人机编队中每一架应该采用哪种行为最为响应方式。在其他人的研究中，曹志强教授等利用了遗传算法来决定控制比例权重，来选择相应的行为用来回避障碍物和保持队型；J.H.Reif等则是通过利用改进过的电势场方法来应对可能出现的编队中某个单元体失败或者传感器输入信息有问题的情况。这种方法是一种通过模拟生物反应行为作为机制的无人机编队控制方法，基于行为可以说它具有良好灵活性和鲁棒性，但缺点是没有办法实现队形的精确保持，也就很难使用数学方法对系统仿真并进行稳定性分析。
（3）虚拟结构法。这种方法一般是采用建立虚拟长机的方式来协调控制其他无人机，和“长机—僚机法”类似但又不尽相同，这种方法可以避免“长机—僚机法”产
生的干扰问题，但合成虚拟长机和传输其位置，需要以高通信质量和高计算能力为代价。R.W.Beard等综合利用这种方式与长机——僚机方式及行为方法的合成，实现了航天器在深度空间的编队飞行。虚拟结构法通过共享编队虚拟结构的状态信息进行编队
控制，可以任意设定编队队形，能够实现精确的队形保持，但如何让编队中个体所获
得的虚拟结构信息保持同步是该方法的难点。
除了以上这些无人机队形控制方法，还有LQR反馈控制、PID法、滑膜控制法、模型预测控制以及神经网络控制等多种控制方法。为了提高无人机编队系统的鲁棒性以
及灵活性，我们还需要考虑并解决无人机之间存在的诸多不确定因素，比如通信延迟、故障、丢包或者其他的干扰。一般来说，我们进行的编队研究都假设的是一切按理想
情况进行，没考虑实际情况中可能产生的未知干扰，但在实际的通信网络中，一般会
由于某些或延迟、或丢包、或其它未知的干扰影响系统的稳定性。自二十一世纪以来，就有好多研究员研究将分布式控制理论应用于多智能体编队控制中，无人机编队控制
就是其中的典型代表。
1.2.2一致性理论的研究
在1989年，第一届国际多智能体欧洲学术会议的举办标志着智能体技术受到了人
们的广泛关注。智能体形式化模型的国际会议于1993年首次召开，在1994年又召开
了第一届智能体语言、结构与理论的国际会议，标志着多智能体理论的研究越来越受
到研究人员的重视。
一般意义上的智能体信息一致性(Information Consensus)就是使所有智能体的运
行状态、位置或目标通过信息交互以达到一致3。信息一致性理论是种很常见并十分有
用的控制策方法，具有很多实际的应用价值，例如，卫星编队控制、无人机编队控制、机器人作业、水下无人潜艇控制以及有线或无线传感网络通信等等。对于本文中要研
究的无人机编队飞行来说，这里把每一架无人机当做一个智能体，而整个无人机编队就是多智能体的系统，无人机与无人机之间进行的信息交互被称为信息流。
智能体系统可以分为两种：一阶一致性与二阶一致性，根据的是智能体系统不同的用途和类型。首先对于一阶系统来说，我们要对多智能体系统的通信拓扑结构画出最小生成树，并使所有智能体达到一个提前预定好的参考值。这就属于有参考状态限制的一致性问题，通常情况下，被输入参考值的智能体就是整个系统的领导者。这样系统就成了上文讲过的“长机—僚机”系统，也就是有领航者的编队系统。只要“长机”在无人机编队这个系统的拓扑结构中处于根节点，那么我们就能实现使所有其他“僚机”达到与“长机”相同的状态。而对于二阶多智能体系统来说，在2007年的时候Ren 等研究人员设计一种控制二阶系统的一致性协议。在大多数实际应用中，多智能体系统的协同控制是有限制的，并且输入有界并希望系统能够通过信息交互达到速度、目标或者高度的一致性。
1.2.3一致性在编队控制中的应用
本文的研究问题是基于一致性理论无人机编队飞行仿真研究。在研究无领航者无人机编队飞行一致性问题的基础上，分析具有领航者无人机编队飞行状态达到一致所满足的条件，并对无人机编队飞行一致性算法进行仿真验证。争取在协同控制理论研究及应用方面有突破和创新，为无人机在军事和民间应用方面提供学术支持。该研究可以直接应用于无人机编队飞行一致性的控制，同样也可以应用于其他智能体系统的编队问题。
我们将基于一致性理论的系统协议应用于实际多智能体系统的协调运作时发现是可行的。对于本文的研究来说，需要无人机编队飞行有领航者和无领航者两种情况的一致性仿真，也就是拓扑结构相同，一种是有输入的编队，一种是无输入自主一致的编队。在仿真研究过程中，我们将无人机编队的通信拓扑图画出来，那无人机就是拓扑结构中的一点。在一致性问题研究中，我们最常用的就是图论，将无人机编队中无人机之间的关系用拓扑图表示出来，然后我们又发现网络拉普拉斯矩阵中的第二小特
征值可以决定一致性算法中的收敛程度并可以表示其收敛的速度。那我们又如何分析一致性算法的收敛呢？据前人经验，方法大概有以下几种：矩阵表示方法、Lyapunov 方法以及凸性方法。所以，除了图论和控制论以外我们还会用到矩阵理论。接下来我们会在第二章详细介绍这些理论的基础知识。并且文献[1]中就讲一致性理论应用到了无人机编队控制中，值得我们参考。
第二章预备知识
2.1图论
图论是我们在数学领域经常使用的一种分析手段，在本文中我们可以使用它分析一致性算法在无人机编队中无人机信息交流的过程，通过对拓扑结构图的分析仿真对一致性算法进项验证。以下就是我们需要用的图论中的知识。
我们可以把智能体系统的通信网络的拓扑结构用图来表示，即编队中无人机与无人机的关系。我们作的图一般由非空顶点集V和边集合E组成，表示为G=(V,E)。我们
对节点集合进行编号为V=（v
1，v
2,
，……，v
n
）。在这里定义（v
i，
v
j
）表示的从节点v
i
到节点v
j 的一条边，同理，（v
j
,v
i
）表示从节点v
j
到节点v
i
的边。如果说图G=（V,E）
能够满足所有（v
i ，v
j
）≡（v
j
，v
i
），那么我们将图G定义为无向图,否则就把它称为
有向图。
在无向图中，节点i与节点j之间连线是无向的。在有向图中，节点i与节点j 之间的连线是有向的。并且，我们将节点i与节点j称为相邻节点。如果在图G中的随便一个节点出发都能发现它其余所有节点相连接，那么则定义图G为完全图。在有
向拓扑图中，v
i 有指向v
j
的边并不代表v
j
有指向v
i
的边。对于v
i
来说，指向这个点的
边的数量被定义为v
i 的入度，从此点出发的边的数量被定位v
i
的出度。如果有（v
i
，v
j
）
∈E,其中节点 v i的邻集合被称为N i={v i∈V;(v i,v j)∈E}。
定义2.1 Laplacian矩阵，Laplacian矩阵是在图论里面非常重要的概念。定义图G的Laplacian矩阵L=（l
ij
）为
l ij={
−a ij， i≠j
∑a ik， i=j
n
k=1，k≠i
（2-1）
Laplacian矩阵有许多实用的性质：
引理2.1（一）0是L的一个特征值，1是其对应的特征向量；
（二）如果G中包含生成树，则特征值0是代数简单的，且其它特征值的实部为正。
定义2.2 矩阵A （G ）=[a ij ]是一个n ×n 矩阵，其中
a ij ={1，v ij ∉v 0，v ij ∈v
（2-2）
a ij 是上述交互图G 所对应的邻接矩阵。
2.2 矩阵
矩阵理论在数学和生活中的应用更为常见，是现代科技中处理分析问题重要的研究工具。现在大多数人都是使用计算机仿真模拟真实情况，在大学生中主要是应用matlab 来解决数学问题。在本文的研究中，矩阵理论在编队稳定性的分析、算法仿真、或者一致性收敛分析都有非常重要的作用。接下来我们介绍的是矩阵理论中的正定矩阵和非负矩阵的相关定义和定理引理。
定义2.3 如果n 阶实矩阵A=（a ij ）满足a ij ≥0（i ，j=1,2，…，n ），那么就称A 为非负矩阵。记做A ≥0。如果n 阶实矩阵A=（a ij ）满足a ij ＞0（i ，j=1,2，…，n ），那么就称A 为正矩阵，记做A ＞0。
定义2.4 如果n 阶实矩阵A=（a ij ）满足矩阵内每一个元素非负，且每一行和为一。那么我们就称A 为随机矩阵。
定义2.5 设M 是n 阶方阵，如果对任何非零向量z ，都有z T Mz > 0，其中z T 表示z 的转置，就称M 正定矩阵。
定义2.6 如果实矩阵A=（a ij ）m ×n 中的每一个元素a ij （t ）都是关于t 的的可微函数，则A （t ）可微。导数定义为：
A =d
dt A (t )=（d dt a ij (t )）
m×n
（2-3）
定义2.7 多项式ａ（l ）与ｂ（l ）是互相交错的，在这里需要这两个多项式满足下列条件：
(1) a （l ）=0与b （l ）=0实根互异，且a １＜a ２＜a ３＜…＜a ｎ，b １＜b ２＜b ３
＜…＜b ｎ．
(2) ｜m －m ＇｜≤1而且a （l ）＝0，b （l ）＝0的根满足下面情况：
a １＜
b １＜a ２＜b ２＜…＜b ｍ－１＜a ｍ，m ＝m ’＋1； b １＜a １＜b ２＜a ２＜…＜a ｍ＜b ｍ＋１，m ’＝m ＋１；
b １＜a １＜b ２＜a ２＜…＜a ｍ＜b ｍ＋１或者a １＜b １＜a ２＜b ２＜…＜b ｍ－１＜a ｍ，m ’＝m 。
引理2.2 (Schur 补引理) 给定的对称矩阵Ｓ＝(Ａ ＢＢＴ
Ｃ
)，A 是ｎ×ｎ维矩阵，那
么下面三条件等价：
（1）对称矩阵S 正定。 （2）C 正定且A －BC －１B Ｔ正定。 （3）A 正定且C －B Ｔ
A
－１
B 正定。
引理2.3 对于非负矩阵Ａ与Ｂ来说，如果A －B ≥0，那么就是A 大于等于B 。
同理，如果A －B ＞0，那么就是A ＞B 。
这里我们举一个图论和矩阵联系的例子，例如给定图形拓扑结构关系，如图2-1所示。
图2-1 拓扑结构图
根据上述定义，图2-1的邻接矩阵和拉普拉斯矩阵分别是
A =[0
11
000
1101010110]，D =[10
03000000002002]，L =D −A =[1−1−1300−1−10−10−12−1−12
]
2.3一致性理论算法
就目前来说，一致性理论的研究已经很成熟。一般都是对技术算法的改进，然后
构建网络实在一致性。讨论的情况有很多种，比如有领航者编队、无领航者编队、领航信息存在时滞、信息时变等多种。接下来我们考虑基础的一阶积分器算法，动态模型如下所示：
n ,2,1,i v .
，α⋯==i i
（2-4）
在上个式子中，α∈Ｒｍ代表编队中第ｉ个无人机的飞行信息，ｖｉ∈R ｍ表示第ｉ个无人机的控制输入信息。针对智能体系统的控制算法如下所示：
v ｉ＝－∑
g ｉｊ
（∂ｉ
−∂ｊ）ｎ
ｊ＝１，ｉ＝1,2，…，ｎ （2-5）
其中上式的g ｉｊ表示邻接矩阵的元素。
根据式子（2-4），对于所有的αｉ（0），当ｔ趋近于无穷大时，αｉ（t ）趋近于αｊ（t ），也就是说所有智能体达到了一致性。决定多智能体系统能否达到一致性状态的是邻接元素a ｉｊ和系统的网络信通拓扑图。
如果所有无人机都能与长机进行信息交互，并且输入信息恒定，那么一致性算法如下所示：
n
2,1i ----r i 1-n i j
i
n
1
j ij
i
g g u ，，），（）
（）
（⋯==∂∂∂∂∑= （2-6）
上式的g ｉｊ表示邻接矩阵的元素，第r 个智能体是领航者，αｒ表示长机信息，如果能
接收到长机信息，那么g ｉ（ｎ－１）值为1。
当且仅当智能体系统即无人机编队的通信拓扑结构只存在单个有向生成树时，在算法（2-6）的控制下，编队飞行逐渐实现一致性。
无领航者无人机编队飞行一致性算法
第三章 无领航者无人机编队飞行一致性算法
3.1 问题描述
如果说无人机编队中没有领导者，那么每一架无人机都处于相同的地位。在这一章里，我们将研究此编队在固定拓扑结构下的一致性问题。
第二章中提到过图论是研究系统内智能体关系的重要工具，许多关于智能体系统一致性的问题都需要同最小生成树来表示。而群生成树的拓扑结构下有分为三种：非线性动态连续时间系统、离散时间系统和一般的连续时间系统。在本章里，我们将讨论的是一般的连续时间系统下的无人机编队飞行一致性算法并进行仿真。但是，可能由于无人机编队的临时需要切换拓扑结构，这个问题暂时没有解决，是我们接下来要研究的方向。
3.2 模型描述及证明
在ｎ个无人机的编队中，每架无人机的动态方程是：
n
i t Bu t Ax t x i i i ，，⋯=+=2,1),()()( （3-1）
式中x ｉ（t ），u ｉ（t ）∈R 表示的是无人机i 在t 时刻的飞行状态和控制输入。Ａ∈Ｒ
ｐ×ｐ
是无人机编队的系统矩阵，Ｂ∈Ｒ
ｐ×Ｎ
系统的输入矩阵。
定义 3.2.1 如果对于给定的ｕｉ，ｉ＝1,2,3，…，n ，在初始状态任意的情况下，能够保证
lim n→∞
(x ｉ(t )−x ｄ)＝0，i ＝1,2,3…，n 。 （3-2）
那么我们就称无人机编队状态逐渐趋近一致。并且，ｘｄ
被称为无人机编队的最终速度值。
构建新的有向图表示无人机编队的拓扑结构，命名为G （V ，E ）。假设G （V ＇，E ＇）是拥有ｎ个顶点的有向拓扑图。也即是v ＇＝｛1＇，2＇…ｎ＇｝，E ＇≠∅。构建出一个新的拓扑图G ｔ（V ｔ，E ｔ），它的边集以及顶点集定义如下：
（１）顶点集合V ｔ＝V ＇∪V ＝｛1,1＇，2,2＇，…，ｎ，ｎ＇｝；
（２）顶点i 与i ＇之间存在强连接，也就是（i ，i ＇）∈E ｔ且（i ＇，i ）∈E ｔ，
∀i ，j ∈v ；
（３）顶点i ＇和j 之间，顶点i 与j ＇之间是无向边，∀i ，j ∈V ； （４）当且仅当（i ，j ）∈E 时，（i ＇，j ＇）属于E ｔ。 对于系统（3-1）我们采用如下协议：
n
j i t x t x a K t u n
j i j ij i ，⋯=-=∑=,2,1,,))()(()(1
(3-3)
在这里的K ∈R Ｎ×Ｐ是系统的反馈矩阵，a ｉｊ≥0，∀i ，j ＝1,2，…，n 是拓扑图G 对应邻接矩阵的元素。 再令
T
n t x t x t x ))(),(()(1，⋯=，
T
n t u t u t u ))(),(()(1，⋯=，
利用公式（3-3），无人机编队（3-1）可以表达为下面的矩阵形式：
))()(1()(t x BK L A t x
n ⊗-⊗= （3-4）
在上式中，L 是图G 对应的拉普拉斯矩阵。
引理3.2.1 假设矩阵对（A ，B ）来说是稳定的，那么存在矩阵K ，使无人机编队（3-1）在控制算法（3-3）下解决一致性问题，但要求是当且仅当G 有生成树。那么这个时候每一架无人机满足状态如下：
x （t ）→((l ｎf Ｔ)⊗e A ｔ)x （0）， （3-5） 这里的x （0）指的是所有无人机的初始状态，f ∈R ｎ表示的是拉普拉斯矩阵L 的零特征值中的左特征向量。而且其满足f Ｔ
l ｎ＝1。
无领航者无人机编队飞行一致性算法
在这个小节中，我们考虑的是无人机编队（3-1）在无领航者状态下飞行一致性的问题。对于无人机编队中的无人机，我们把它们分为零入度无人机和非零入度无人机。那么不妨假设编队中存在m 个零入度无人机，表示为G １，G ２，G ３，…，G ｍ。非零入度无人机表示为G ｍ＋１，G ｍ＋２，…，G ｎ，然后对无人机状态方程作线性变化x ̅(t )＝P Ｔx (t )，P 是n ×n 阶的置换矩阵，就是相当于对单个无人机进行再编号，并不会影响无人机编队的整体收敛性。又假设非零入度无人机的顶点集合记为A （G1）＝A （G ）\A （U
ｉ＝１ｍ
G ｉ
）＝｛v ｉｍ＋１，v ｉｍ＋２，…，v ｎ｝。然后在这里为了方便，令
n １＝l １，n
２
＝l ２－l １……
引理3.2.2 假设无人机编队的拓扑图G 有群生成树，L 是它的拉普卡斯矩阵。那
么当G 有m 个零入度无人机群时，L 有m 个零特征值。
下面证明引理3.2：
根据零入度的定义，得到下方矩阵
P ＴLP ＝[
L １１ 0
0 L
２２
00
L ｍ＋１，１
0L ｍ＋１，２
L ｍｍ
L ｍ＋１，ｍ
L ｍ＋１，ｍ＋１]
（3-6） 其中l ｉｉ∈R ｎ×ｎ，l ̃＞l ｉ对应的是第i 个零入度无人机群G ｉ的拉普拉斯矩阵，1≤i ≤m 。因为G ｉ有拓扑生成树，1≤i ≤m ，我们能得出每一个L ｉｉ的零特征值都是简单零特征值。所以说L 至少有m 个简单零特征值。
接下来考察的是矩阵L ｍ＋１，ｍ＋１，它的主对角线上的元素L ｓｓ满足 |l ｓｓ|＝∑
|l ｓｊ|≥∑
|l ｓｊ|ｎ
ｊ＝ｌｍ＋１
ｎｊ＝１
，l ｍ
̃＋1≤S ≤n 。也就是说L ｍ＋１，ｍ＋１是一个对角占优矩阵。因为G 有群生成树，所以对于每个S ∈J （L ｍ－１，ｍ＋１）来说，每个L 的非零元素序列有形式l ｓ，ｓ１，l ｓ１，ｓ２，…，l ｓｒ，ｊ，j ∈（l ｍ＋１，ｍ＋１）。也就是矩阵L ｍ＋１，ｍ＋１是有非零元素链对角占优矩阵。然后L ｍ＋１，ｍ＋１∈Z ｎｍ＋１，上边的Z ｎｍ＋１指的是
非主对角线的小于等于零的n
ｍ＋１×n
ｍ＋１
阶矩阵元素的集合。又因为L
ｍ＋１，ｍ－１
是非负矩
阵，所以L
ｍ＋１，ｍ－１
是非奇异矩阵，没有零特征值。
综上所述，L有m个简单零特征值。
令x̅(t)＝(x̅
１(t)，x̅
２
(t)， (x)
ｎ
（t）)
Ｔ
，那么系统（3-1）可以表示为下列形式：
(
x
１
(t)
x
２
(t)
x
ｍ
(t)
x
ｍ＋１
(t))
＝
(
L̅
１１
L̅
ｍ＋１，１
Ｌ
̅̅̅
２２
L̅
ｍ＋１，２
L̅
ｍ，ｍ
L̅
ｍ＋１，ｍ
L̅
ｍ＋１，ｍ＋１
)(
x̅
１
(t)
ｘ
̅̅̅
２
(t)
x̅
ｍ
(t)
x̅
ｍ＋１
(t))
（3-7）其中P
BK
L
A
P
L
ii
T
ii
)
(
⊗
-
⊗
=，m
2,1
,
)
(
1
m
,1
，
，⋯
=
⊗
-
=
+
+
i
P
BK
PL
P
L T
i
m
并且
T
m
m
m
n
i
m
m
P
BK
L
A
P
L))
(
1(
1
,1
1
,
,1
⊗
-
⊗
=
+
+
+
+
+。
引理3.2.3 假设无人机编队拓扑图Ｇ有生成树，且有m个零入度无人机，那么它对应的拉普拉斯矩阵L满足一致性。在（A，B）可以稳定的条件下，有反馈矩阵Ｋ。在协议（3-3）的作用下，无人机编队（3-1）可以解决一致性问题。
证明：很明显由引理3.2.2可以知道，L有m个简单零特征值。令
ω
ｒ１
＝
(
1
ｎ１
ｎ２
⋮
ｎｍ
−L−１
ｍ＋１，ｍ＋１
L
ｍ＋１，１
1
ｎ１)
，……
ω
ｒｍ
＝
(
ｎ１
ｎ２
⋮
1
ｎｍ
−L−１
ｍ＋１，ｍ＋１
L
ｍ＋１，ｍ
1
ｎ１)
。
无人机电磁仿真系统设计解决方案[键入文档副标题] 2016/1/25
目录 无人机电磁仿真系统设计解决方案 (4) 1.无人机的现状与未来发展 (4) 1.1工程仿真的重要角色 (6) 1.2电磁、结构、流体的多物理场仿真 (6) 1.2.机载雷达同无人机的一体化设计仿真 (10) 2.1整机电磁兼容设计 (12) 2.2整机天线布局设计 (12) 2.2.1整机天线布局仿真需求 (12) 2.2.2ANSYS针对整机天线布局的功能特点 (12) 2.2.3整机天线布局仿真实例 (13) 2.3系统级射频干扰仿真平台EMIT (15) 2.3.1多系统共址的射频干扰冗余度计算 (16) 3.1机载射频系统设计 (19) 3.1.1综合射频系统仿真 (20) 3.1.2雷达系统仿真 (21) 3.1.3通信系统仿真 (22) 4.1.无人机的隐身设计 (23) 4.1.1复杂飞行器的外形隐身设计与RCS仿真 (24) 4.1.2介质涂覆材料的隐身设计及仿真 (24) 4.1.3复合材料的隐身特性仿真 (25) 4.1.4天线（阵）的RCS仿真 (25) 4.1.5天线罩的RCS仿真 (27) 4.1.6FSS与天线罩的RCS计算 (27) 4.1.7缩减RCS设计与超宽带RCS (28) 5.1雷电防护 (29) 5.1.1雷电防护技术背景 (29) 5.1.2雷电防护仿真需求 (29) 5.1.3雷电防护仿真实例 (30) 6.1多物理场耦合分析仿真实例 (34) 7.ANSYS 电磁仿真软件简介 (38)
7.1ANSYS HFSS 高频三维电磁场分析软件 (38) 7.2ANSYS Q3D Extractor 三维模型寄生参数抽取软件 (39) 7.3Ansoft Designer 电路? 系统? 电磁场综合设计环境 (39) 7.4EMIT系统级射频干扰仿真平台 (40) 7.5ANSYS SIwave应用于PCB 板、BGA 封装的SI、PI、EMI 分析软件 (41) 7.6ANSYS Maxwell 二维/ 三维电磁场分析软件 (43) 7.7ANSYS Simplorer 用于机电系统的电路和系统仿真工具 (43) 7.8ANSYS RMxprt 旋转电机设计专家 (44) 7.9ANSYS PExprt变压器，电感辅助设计工具 (44) 7.10ANSYS Optimetrics (45) 7.11DesignXplorer 多目标优化工具 (45) 7.12HPC Option 高性能计算选项 (46) 7.13ECAD Translators ( AnsoftLinks ) (46) 7.14MCAD Translators ( AnsoftLinks ) (48)
摘要 摘要 这些年来，随着自动化技术，无线通信技术的发展以及无人机越来越广泛的 应用，在航天航空领域，多无人机编队控制是人们的研究热点。无人机编队问题 隶属于多智能体协调控制问题，它的应用很广泛，而单个无人机的应用总是有限的，为了完成更多任务，可以使无人机与无人机之间组成编队，能够通过个体之 间的交互进行区域的信息交流来使整体呈现有规则的行动。所以，凭借无人机编 队在空间的分布性，协同执行任务时的并行性以及比较强的容错能力，无人机编 队飞行一致性问题值得我们去研究并仿真。 本课题以中等数量的无人机编队为研究对象，基于多智能体一致性研究方法 和编队控制理论来研究无人机编队飞行一致性问题。用到的知识包括一致性理论，编队控制理论，图论以及矩阵论。首先研究无领航者无人机编队飞行一致性问题，并在解决并仿真该问题以后分析具有领航者无人机编队飞行状态达到一致所满足 的条件，并对无人机编队飞行一致性算法进行仿真验证。 关键词：无人机一致性理论编队控制
ABSTRACT Over the years, with the automation technology, wireless communication technology and the development of unmanned aerial vehicles more widely used in the aerospace field, multi-UAV formation control people's research focus. UAV formation problem belongs to multi-agent coordination and control issues, ideological coordination between multi-agent control is the result of people's animal and plant populations observed in nature to explore. UAV very broad application, and the application of a single drone is always limited, in order to get more done, you can make between the UAV and UAV fleet composition can be performed by the area of interaction between the individual information AC to make the whole show regular action. So, with the UAV formation distributed in space, the cooperative parallelism and relatively strong fault tolerance to perform a task, the UAV formation flight consistency worthy of our study and emulation. The problem with a moderate number of UAV formation for the study, based on multi-agent methodology and consistency of control theory to study the formation of UAV formation flight consistency. Used knowledge includes theoretical consistency, formation control theory, graph theory and matrix theory. Firstly no leader UAV formation flight consistency and resolve the problem later analysis and simulation with a leader UAV formation flight to reach agreement satisfied the conditions and flight consistency algorithm performed UAV formation simulation. Keywords：UAV Consistency Theory Formation Control
无人机编队飞行控制方法 无人机编队飞行控制方法 引言 在无人机技术的快速发展中，无人机编队飞行控制成为一项重要 的研究领域。通过编队飞行，多架无人机可以实现协同作战、搜索救援、航拍等各种任务，具有广阔的应用前景。本文将详细介绍几种常 见的无人机编队飞行控制方法，包括以下几个方面： •中心控制方法 •分布式控制方法 •基于视觉的控制方法 •基于遗传算法的控制方法 1. 中心控制方法 中心控制方法是指通过一个中心节点对整个无人机编队进行控制 和协调。具体实现方式可以是将所有无人机连接到同一个中心控制器，或者通过无线通信的方式实现中心控制。这种方法适用于任务比较简 单且编队规模较小的情况。 •优点： –控制简单，易于实现；
–可以实现高度协同的编队飞行。 •缺点： –单点故障问题，如果中心节点失效，整个编队将无法正常飞行； –编队规模受限，不适用于大规模编队运行。 2. 分布式控制方法 分布式控制方法是指每个无人机都具有一定的自主决策能力，通过协同合作实现编队飞行。每个无人机通过相互通信交换信息，并根据规则进行调整和协调。这种方法适用于任务复杂、编队规模较大的情况。 •优点： –没有单点故障问题，每个无人机可独立运行； –适用于大规模编队，具有良好的可扩展性。 •缺点： –控制复杂，需要对各个无人机之间的通信和决策进行合理设计； –需要较高的计算能力和通信能力。
3. 基于视觉的控制方法 基于视觉的控制方法是指通过无人机的摄像头或其他传感器获取环境信息，并根据这些信息进行编队飞行控制。通过对各个无人机位置和姿态的识别和跟踪，实现编队的控制和协调。 •优点： –不依赖于外部设备，无需额外的传感器或通信设备； –可以实现对多种环境的自适应控制。 •缺点： –受限于传感器的性能和环境条件，可能存在识别误差； –对计算能力和算法要求较高。 4. 基于遗传算法的控制方法 基于遗传算法的控制方法是指通过模拟生物进化过程，对编队飞行控制策略进行优化。通过遗传算法的搜索和优化能力，找到最优的控制策略，实现编队的高效飞行。 •优点： –可以找到全局最优解，具有较强的优化能力； –自适应性强，适用于各种复杂环境。 •缺点： –计算复杂度高，需要较长的时间来搜索和优化解；
无人机的数学模型 无人机是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵的不载人飞机。可反复使用多次，广泛用于空中侦察、监视、通信、反潜和电子干扰等。因此研究无人机控制系统的设计具有重要意义。要研究无人机动力学模型的姿态仿真，首先必须建立飞机的数学模型。在忽略机体震动和变形的条件下，飞机的运动可以看成包含六个自由度的刚体运动，其中包含绕三个轴的三种转动（滚动、俯仰与偏航）和沿三个轴的线运动。为了确切的描述飞机的运动状态，必须选择合适的坐标系。 1.1常用坐标系 1.1.1地面坐标系 地面坐标系是与地球固连的坐标系。原点A固定在地面的某点，铅垂轴向上为正，纵轴与横轴为水平面内互相垂直的两轴。见图1-1。 图1-1 地面坐标系 1.1.2机体坐标系 机体坐标系原点在机的重心上,纵轴在飞机对称平面内，平行于翼弦，指向机头 为正；立轴也在飞机对称平面内并垂直于，指向座舱盖为正；横轴与平面垂直，指向右翼为正，见图1-2。 图1-2 机体坐标系
1.1.3速度坐标系 速度坐标系原点也在飞机的重心上，但轴与飞机速度向量V重合；也在对称平面内并垂直于，指向座舱盖为正；垂直于平面，指向右翼为正，见图2-3。 图1-3 速度坐标系 1.2飞机的常用运动参数 飞机的运动参数就是完整地描述飞机在空中飞行所需要的变量，只要这些参数确定了，飞机的运动也就唯一地确定了。因此，飞机的运动参数也是飞机控制系统中的被控量。被控量包括俯仰角、滚转角、偏航角、仰角、侧滑角、航迹倾斜角，航迹偏转角； 同时利用副翼、方向舵、升降舵及油门杆来进行对飞机的控制。这些称为无人机飞控系统中的控制量。 1.3.1 无人机六自由度运动方程式的建立 基于飞机运动刚体性的假设，我们就可以推导出飞机的一般数学模型为一组非线性微分方程组。根据牛顿定律，其运动方程应由两部分组成:一部分是以牛顿第二定律(动力定律)为基础的动力学方程组，由此解得无人机相对于机体坐标系的角度向量和角速度向量;另一部分则是通过坐标变换关系得出的运动学方程组确定出无人机相对于地面坐标系的位置向量和速度向量。 根据牛顿第二定律F=ma可以列出无人机三轴力的动力学方程组：
无人机群编队控制技术研究 随着现代科技的不断发展，无人机已经成为了一个热门话题。在许多领域，如 军事、民用和商业等方面，无人机已被广泛应用。同时，随着无人机群数量的不断增加和应用场景的不断扩大，对无人机群的智能编队控制技术要求也日益增强。本文将探讨无人机群编队控制技术的研究现状和应用前景。 一、无人机群编队控制技术研究现状 在无人机群编队控制技术中，主要存在以下几个方面的问题。 1. 群编队的无线通信 群编队技术中，无线通信将成为重要的因素。由于无人机群数量的增加，无线 通信的频谱资源变得更加有限。如何在频谱资源受限的情况下，合理地分配无线资源，保证群编队的稳定和及时的信息交流，成为了一个重要的问题。 2. 群编队的分布式控制 在大规模的无人机群编队中，单一的集中式控制无法胜任，因此分布式控制策 略逐渐被采用。在该模式下，每个无人机应该能够感知周围情况、协作行动，保证群编队整体的稳定和协调性。 3. 群编队的安全性问题 在无人机群中，一旦有一架无人机出现故障，将会对整个群体造成严重的影响。因此，无人机群编队技术应当具备足够的安全性保障，确保群体在遭受单点故障时仍能保持智能的编队方案。 4. 群编队的路径规划
路径规划是无人机群编队技术的核心之一。在大规模无人机群编队中，路径规划必须快速且准确。为了保证能够实现正确的路径规划，在实际应用中，我们需要考虑多个因素，如无人机的数量、速度、航线等，为实现最佳路径规划提供支持。 二、无人机群编队控制技术应用前景 无人机群编队控制技术在许多领域得到广泛应用，其中，下面介绍其中几个应用领域。 1. 搜索救援领域 在搜索救援领域中，无人机群编队技术可用于在没有形成完整的搜索区域的情况下，对搜索范围进行有效的覆盖搜索。同时，可在发现人员埋在废墟中或者危险地区时，在第一时间为救援人员提供信息。 2. 农业领域 农业领域中，无人机群编队技术可用于实现自动喷洒、播种和检测等操作，并且无人机群编队能够更快速、灵活自如的完成农业作业。随着人工费用的增加和劳动力短缺等问题的严重，无人机群编队技术无疑将更快地得到广泛应用。 3. 工业检测领域 在工业检测领域中，无人机群编队技术可用于对建筑、桥梁等在高空的各种设施进行检测。由于从高空检测的优点在于可覆盖范围大，效率高，这种检测工作通常需要大量的人力、物力和时间，因此，无人机群编队技术可大大提高检测效率。 结论： 无人机群编队控制技术在许多领域都得到了广泛的应用，无论在商业领域还是在安全和资源保护领域等，都有着巨大的应用前景。在未来的研究中，需要进一步解决无线通信、分布式控制、安全性问题和路径规划等问题。我们相信，这些挑战
无人机编队飞行的自适应控制设计 王建宏;许莺;熊朝华 【摘要】Under the UAV formation flight mode, there would be difficulty in consistency control of keeping and coordinating formation due to the restricted formation flight environment. This paper applies the adaptive control strategy to design the formation flying and generate the speed or heading angle command signal of the controller based on the formation distance and long wingman position and attitude information. It studies two cases: forma-tion control law design with the aerodynamic coupling interference parameters unknown; formation control law design with confounding factors unknown. From the theoretical analysis, it finds out that the formation flying dis-tance error eventually converges to 0 and formation movement stability or formation flying can be maintained by using the basic Lyapunov function structure. The simulation example is then used to prove the efficiency of this parallel distribution algorithm.%无人机在以机群编队飞行的模式下，受编队飞行环境的影响，使得无人机在保持编队队形和协同编队一致性控制问题上存在技术难度。对编队飞行采取自适应控制进行设计，根据编队间距以及长僚机位置姿态信息为编队控制器生成速度和航向角的指令信号。分两种情况进行研究：一类是气动耦合干扰参数未知情况下编队控制律设计，另一类是干扰因素未知情况下的编队控制律设计。通过最基本的构造李雅普诺夫函数，从理论上分析编队飞行间距误差最终收敛于0，编队运动稳定，编队队形可以得到保持；最后用仿真算例验证本文辨识方法的有效性。
无人机编队飞行的优化算法研究第一章绪论 随着科技的不断发展，无人机技术逐渐成为热门研究领域之一。在实际应用中，无人机编队飞行已经成为一种重要的飞行方式， 它可以在减小误差和增加安全性方面具有很大的优势。然而，编 队飞行存在着许多技术问题，其中之一是优化算法的设计。本文 就无人机编队飞行的优化算法进行研究和探讨。 第二章相关技术 2.1 无人机编队飞行 无人机编队飞行是指多架无人机通过特定的算法以协调和稳定 的方式飞行在一起，以实现特定的任务。编队的飞行可以是一直线、一个平面或者是三维空间内的飞行。编队可以根据任务要求 进行配置，每一架飞机都可以用来执行不同的任务，然而最重要 的是，每一架飞机飞行都需要遵循特定的规则，以保证编队的协 调性和无人机之间的安全间隔。 2.2 无人机优化算法 在无人机的自主飞行中，优化算法是实现编队飞行的核心部分。它需要考虑如何使无人机以最优的方式达到目标，同时保证编队 之间的同步性，控制器的参数优化和探测器配合等任务。目前流
行的优化算法包括遗传算法、离散差分进化算法、蚁群算法、粒子群优化算法等。这些算法被广泛应用于无人机的编队飞行中。 第三章无人机编队飞行优化算法研究 3.1 遗传算法 遗传算法是模拟自然遗传和进化中的一些机理，在控制器参数优化以及轨迹规划等方面，被广泛应用。遗传算法的原理是通过模拟自然中的生物进化过程，通过交叉、变异和选择等方式，实现对算法的优化。在无人机编队飞行中，遗传算法可以用来优化无人机之间的间隔和飞行速度，以实现编队飞行。 3.2 离散差分进化算法 离散差分进化算法（DE），是基于差分进化算法的一个变体，广泛应用于参数优化等方面。它通过引入进化因子，使优化过程的搜索效率变得更加高效和稳定。在无人机编队飞行中，DE可以被用来优化无人机的控制器以及避障路线规划等。 3.3 蚁群算法 在蚂蚁的走路路径规划中，蚁群算法可以通过模拟蚂蚁沿途释放的信息素，达到有效的路径规划目的。在无人机编队飞行中，蚁群算法可以被应用于无人机间的通信协议优化和路径规划等方面。
无人机飞行控制算法优化及仿真研究 随着科技的不断进步和创新，无人机已经渐渐走进了人们的日 常生活中。无人机作为科技发展中的重要一环，无疑是许多领域 的重要应用，如消防、电力巡检、福利救援、农业测绘等。然而，无人机的复杂性和技术难度较高，飞行精度直接影响着无人机的 飞行安全和效率。因此，本文将从无人机飞行控制算法优化及仿 真研究的角度，对无人机的飞行控制技术进行深入探讨。 一、无人机飞行控制算法 无人机的飞行控制算法是整个飞行控制系统的核心技术。目前，无人机的飞行控制算法主要有四种：PID控制、LQR控制、H∞控 制和滑模控制。 1. PID控制 PID控制算法是无人机飞行控制应用最广泛的算法之一。它是 根据误差信号大小来调节系统控制量的一种反馈控制算法。PID 控制算法的优点是简单易懂，抗干扰能力强，适用范围广。其主 要缺点是在存在较大计算时，稳定性会出现问题。 2. LQR控制 LQR控制算法是一种基于平衡的优化算法，它可使无人机的稳 定性和快速响应性都得到保障。LQR控制算法主要适用于需要进
行动态稳定性控制和快速响应的飞行任务，如风力环境下的控制和飞行等。 3. H∞控制 H∞控制算法是一种基于最优控制理论的控制算法，它是一种强鲁棒性的控制算法。H∞控制算法主要适用于高动态范围的飞行任务，如振动幅度大、风力环境下的飞行控制等。 4. 滑模控制 滑模控制算法是一种非线性控制算法，它在一定程度上克服了其他控制算法的局限性。滑模控制算法不仅克服了PID控制算法的震荡问题，而且具有良好的抗干扰能力和优良的控制性能。 二、无人机飞行控制仿真研究 无人机飞行控制仿真研究主要是模拟现实环境和参数，以验证无人机飞行控制算法的正确性和效果。无人机飞行建模仿真是无人机飞行控制系统研究的核心。采用无人机飞行控制仿真技术，不仅可以提高模型的精度和可靠性，而且还可以加速控制算法的优化和测试。 无人机飞行控制仿真软件是仿真研究的重要手段。以MATLAB和Simulink为主的仿真软件可以实现无人机飞行动态仿真，包括飞行器参数选择、系统建模及仿真、控制算法优化、仿真验证等方面。基于此，无人机也可以在不同环境下进行仿真预
无人机的控制系统设计与仿真 随着科技的不断发展，无人机已经成为现代社会中不可或缺的 一部分，无论是军事上还是民用领域，都有广泛的应用。而无人 机的控制系统则是保证其正常运行与使用的关键。本文将分别从 无人机控制系统的设计和仿真两个方面来探讨无人机控制系统的 发展。 一、无人机控制系统的设计 无人机的控制系统是由四部分组成，分别是传感器、飞行控制器、电机和终端装置。传感器负责收集无人机的数据，飞行控制 器则根据数据实现对无人机的控制，电机则将控制系统的信号输 出为电动机信号，终端装置则为用户提供操作界面。 1.传感器 传感器是无人机控制系统中最关键的元素之一，因为它能够从 外部环境和内部状态中获取所需的数据来实现飞行控制。摄像机、激光雷达、GPS等传感器都被广泛应用在无人机的控制中。例如，摄像机主要负责拍摄航线的图像，激光雷达则可以用来识别高度 和障碍物，GPS可以为飞行控制器提供定位信息。 2.飞行控制器
飞行控制器是无人机控制系统的中央神经系统，与传感器和电 机等组件协调工作。其主要的功能是处理来自传感器的数据，实 现对无人机的控制，例如实现飞行姿态稳定，自动驾驶等。飞行 控制器技术目前较为成熟，由于无人机的种类较多，因此市场上 也出现了各种适用于不同型号无人机的飞行控制器。 3.电机 电机是无人机控制系统中最基本的组成部分之一，负责将控制 系统的信号转化为电动机信号，并驱动无人机起飞、降落、悬停、加速和减速等操作。电机技术也在不断发展，目前市场上有许多 种不同规格的电机适用于不同型号的无人机。 4.终端装置 终端装置是无人机控制系统中的人机交互界面，主要为用户提 供航线设置和模拟飞行等操作。目前，市场上推出了许多不同类 型的终端装置，例如手机APP、遥控器和电脑软件，均提供安全、准确、实时的操作体验。 二、无人机控制系统的仿真 在无人机的研发和测试过程中，无人机控制系统的仿真技术受 到了广泛的应用。采用仿真技术可以在不同的情境下模拟实际的 控制环境，从而更好地测试和优化控制系统。目前，市场上已经
无人机模型设计与仿真研究 随着科技的不断进步和发展，无人机已经成为了现代航空领域 中的重要成员。无人机不仅具有比传统有人飞行器更高的使用效 率和安全性，而且其灵活性和敏捷性也是传统有人飞行器无法媲 美的。因此，在无人机的设计和研究中，更加重要的是嵌入大量 的仿真和模型设计，以便更好地了解其工作原理和行为表现，从 而在实际制造和应用中更加高效地发挥其优势。 无人机模型设计 在无人机模型设计的过程中，最关键的是为其确定适当的结构，以能够适应不同使用场景的需求。例如，固定翼结构的无人机适 用于需要长时间巡航的场合，而四转子的结构则更适合进行快速 的起降等操作。此外，设计者还需要为无人机确定其所需的各种 控制系统和传感器，以确保其具有足够的稳定性和可靠性。 此外，为了提高无人机的实用性和精度，还需要为其进行更加 精细的模型设计。例如，在研究无人机姿态控制的过程中，常常 需要建立其动力学和控制方程的模型，并通过模拟各种操作来测 试其性能和稳定性。在这个过程中，使用这个过程中常常需要使 用到各种仿真软件和工具，如MATLAB、Simulink以及CoppeliaSim等，以便更好地模拟和测试无人机的性能。 无人机仿真研究
作为无人机设计的重要一环，无人机仿真研究起到的作用同样也是不可或缺的。在仿真研究中，研究者会建立各种无人机操作的场景，并模拟各种不同的操作行为，以更加深入地了解无人机的行为表现和限制。 例如，在研究无人机的路径规划和自主导航方面，常常需要使用到纯Pursuit算法等各种路径规划算法，并通过仿真来测试其有效性和精度。在这个过程中，研究者可以通过修改无人机模型和环境参数等方式进行不同的测试，以便更加深入地了解无人机在实际操作过程中的行为和性能。 总体而言，无人机模型设计和仿真研究是现代航空工业中非常重要的一环，对于更好地了解无人机的工作原理和性能具有非常重要的意义。未来，随着无人机技术的不断发展和进步，无人机模型设计和仿真研究也将变得越来越重要和精细，从而更好地推动无人机技术的发展和应用。
基于开源软件的无人机飞行仿真 基于开源软件的无人机飞行仿真 无人机（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）作为近年来快速发展的一种无人驾驶飞行器，已经广泛应用于航拍、物流、农业、科研等领域。为了确保无人机的飞行安全性和性能可靠性，飞行仿真已成为无人机开发与测试过程中不可或缺的环节。而开源软件无疑为无人机飞行仿真提供了便捷和灵活的解决方案。 那么，何为无人机飞行仿真呢？简单来说，无人机飞行仿真是通过模拟无人机的飞行环境、飞行任务和飞行特性，在计算机虚拟环境中进行“真实”地飞行。这种仿真能够模拟各类因素对无人机飞行的影响，并在安全环境中评估和改进无人机的设计、控制和算法。通过飞行仿真，可以在无人机实际投入使用之前，节省大量的时间和成本。 在无人机飞行仿真中，开源软件扮演着重要的角色。首先，开源软件具有开放的源代码，允许用户进行自由的修改和定制。这意味着用户可以根据自身需求，定制仿真环境和模型，以满足特定的测试目标。其次，开源软件具有自由的许可权利，用户可以免费获取和使用。这对于初创企业和个人研究者来说，无疑是降低成本的重要途径。第三，开源软件通常有强大的社区支持，用户可以从社区中获取交流和学习的机会，提高仿真能力和技术。 在众多开源软件中，ArduPilot是一款被广泛应用于无人 机飞行仿真的开源软件。ArduPilot基于Arduino开发平台， 支持多种无人机平台，如火神、四轴飞行器、固定翼飞机等。ArduPilot提供了一整套功能齐全的飞行控制算法和飞行模式，
能够模拟不同飞行任务和环境条件下的无人机行为。用户可以通过简单的配置和编程，实现对无人机的控制和仿真。 使用ArduPilot进行无人机飞行仿真，一般需要以下步骤。首先，用户需要准备一个仿真开发环境，如安装相应的软件和配置仿真参数。其次，用户需要选择仿真平台和无人机类型，并进行硬件的连接和设置。然后，用户可以在图形界面编程或使用脚本语言，配置飞行任务、飞行模式和指令。最后，用户可以开始飞行仿真，通过监控和分析仿真结果，评估无人机的性能和飞行特性。 除了ArduPilot，还有其他一些开源软件也适用于无人机 飞行仿真，如FlightGear、ROS等。这些软件提供了更多的仿真功能和灵活性，能够模拟更复杂的飞行环境和任务。例如，FlightGear是一款通用的航空飞行器仿真软件，可以模拟各 类飞行器的飞行行为和控制系统。而ROS（Robot Operating System）是一款用于机器人开发的开源软件平台，可以与无人机硬件和外设进行交互，实现高级的控制算法和任务规划。 综上所述，基于开源软件的无人机飞行仿真在无人机开发和测试中具有重要的作用。通过开源软件，用户可以灵活定制仿真环境和模型，并免费获取和使用仿真工具。在开源软件的支持下，无人机飞行仿真将成为无人机行业不可或缺的一环，为无人机的发展和应用提供更加可靠和安全的保障 综上所述，无人机飞行仿真是无人机开发和测试中不可或缺的一部分。用户需要准备仿真开发环境、选择仿真平台和无人机类型，并进行硬件连接和设置。通过图形界面编程或脚本语言，用户可以配置飞行任务、飞行模式和指令。通过监控和分析仿真结果，用户可以评估无人机的性能和飞行特性。除了
无人机控制系统设计与仿真研究 无人机作为一种新型的机器人，因为其灵活性和多功能而日益 受到人们的青睐。与传统的有人驾驶机器不同，无人机可以完成 各种复杂的飞行任务，例如物流配送、农业植保、摄影拍摄等。 无人机控制系统的设计与仿真研究，在保证飞行安全和提高机器 人的自主性方面具有重要意义。 一、无人机的控制系统设计 无人机控制系统有着很大的复杂度。它需要完成任务规划、运 动控制、环境感知、路径规划等多项任务。因此，无人机的控制 系统一般分为飞行控制、导航定位、通信与数据链接、物理保护 等几个模块。其中，飞行控制模块是最核心的部分，决定了无人 机的飞行质量和安全性。导航定位模块可依赖卫星的全球定位系 统（GPS）或惯性测量单元（IMU）实现位置估计，以及其他传感器进行环境感知。通信与数据链接模块则用来将传感器获取到的 地面监控中心，实现无人机的远程操控和数据传输。物理保护模 块则保障了无人机的良好状态，例如散热系统、防水、防尘等。 无人机飞行控制的实现过程主要通过PID控制、模型预测控制 或者神经网络控制，其中PID控制最为普遍。PID控制器的原理 是通过对误差、变化率和积分值进行处理，达到对无人机实时控 制的目的。此外，模型预测控制可以通过对无人机动力学的分析，
实现对未来轨迹的预测和校准。神经网络的控制则可以模拟无人 机的神经系统，对复杂的多种任务进行处理。通过不断的实时调整，无人机可以完成高精度、长时间的飞行任务。 二、无人机的仿真研究 作为一种新兴的技术领域，无人机的飞行控制系统设计和研究 需要先进行仿真实验。在实验前，需要详细了解无人机系统的工 作原理、性能指标和仿真方法等。通常，设计师可以借助Matlab 框架进行仿真，并根据仿真结果进行优化设计。同时，也可以使 用数学建模工具（如Simulink），搭建仿真系统，模拟真实环境 下的飞行控制。通过这些仿真结果，可以有效地预先分析和评估 控制算法的有效性、可靠性以及适应性。 当然，为了更加贴近真实环境，还需要在无人机控制系统上搭 建硬件平台进行实际测试。设备包括无人机系统，防护措施工具等，能够详细了解真实环境下的飞行控制情况。通过实验验证之后，无人机控制系统的性能指标和优化设计，可以帮助设计师优 化无人机的动力学性能、稳定性和精度。同时，他们也会对控制 算法进行精益求精，以实现无人机更高的自主性和智能化。 三、无人机的应用与展望 无人机控制系统的持续改进，推动了无人机的广泛应用和发展。特别是在军事、民事领域，无人机已经得到了广泛的关注和应用。
多小型无人机协同航迹规划及其硬件 在回路仿真共3篇 多小型无人机协同航迹规划及其硬件在回路仿真1 多小型无人机协同航迹规划及其硬件在回路仿真 随着科技的不断发展，无人机技术也得到了快速的发展。在军事、民用、商业及科研等领域都有了广泛的应用。而多小型无人机协同航迹规划也逐渐成为人们研究的热点问题。 无人机的航迹规划是指在一定的任务范围内，根据航迹规划算法，将无人机的航迹规划为一条或多条航线。多小型无人机协同航迹规划则是指在多个无人机之间，通过通信协调，完成任务的最优航迹规划。例如，多架无人机在山区中完成搜救任务时需要协调各自航迹规划以及照片拍摄区域，提高任务效率。 多小型无人机协同航迹规划的硬件主要包括飞行控制器、无线模块、传感器等。其中，飞行控制器是无人机的核心部件，用于控制飞行器的姿态、飞行速度和方向等参数。无线模块则用于实现无人机之间的通信，建立控制指令和数据传输的通道。传感器则是实现导航和环境感知的重要部件。 基于多小型无人机航迹规划的硬件，需要进行回路仿真。回路仿真是指通过特定的仿真软件，模拟飞行控制器、无线模块和传感器等硬件之间的交互作用，检测协同航迹规划算法的准确性和可靠性。
在回路仿真中，首先需要建立一个多无人机的场景，包括每架无人机的参数（如起飞重量、载重能力、最大飞行速度、最大飞行高度等）以及地形地貌信息。其次，需要对协调姿势和航速的控制算法进行仿真。具体来说，可以通过开发软件来进行仿真，如MATLAB和Simulink等软件。这些软件可以方便地进行仿真，利用图形化界面直观地展示数据和结果，更好地发现和排除问题。最后根据仿真结果，对算法和硬件进行优化。 随着人工智能技术和物联网技术的不断提升，未来多小型无人机协同航迹规划将更加智能化、高效化、安全化。例如，无人机可以通过高精度地图等技术，实现自主航迹规划，大大提高环境适应性和飞行效率。此外，人工智能技术可以让无人机具备自主学习和决策功能，提高其应对复杂环境的能力。 总之，多小型无人机协同航迹规划是无人机技术研究的重要方向之一，硬件和算法的优化有望实现更高效、精准、安全的多无人机协同任务。回路仿真是验证和优化协同航迹规划算法与硬件的有效手段，可以提高多无人机航迹规划的准确性和可靠性 多小型无人机协同航迹规划是无人机技术发展的重要方向之一，通过对硬件和算法的优化和回路仿真验证，可以实现更高效、精准、安全的多无人机协同任务。随着人工智能技术和物联网技术的不断提升，未来多小型无人机协同航迹规划将更加智能化、高效化、安全化。这些技术的应用将在各个领域带来更多可能性和潜在的商业价值
基于虚拟现实的无人机飞行仿真系统设计与 实现 随着科技的不断进步，虚拟现实技术在众多领域中得到广泛的应用。其中，基于虚拟现实的无人机飞行仿真系统便是其中之一。本文将从系统设计、实现及应用方面进行分析和探讨。 一、系统设计 无人机飞行仿真系统是一种以模拟真实无人机在不同情况下的飞行过程为主要目的的计算机系统，它能够以非常真实的方式还原真实环境中无人机的飞行过程，实现虚拟的空中飞行场景。而基于虚拟现实技术的无人机飞行仿真系统更加贴合真实的操作体验。因此，本文所要研究的无人机飞行仿真系统将会采用虚拟现实技术进行实现。 虚拟现实技术主要包括3D建模、虚拟环境和用户交互三个部分，为了实现仿真系统的设计，需要对这三个部分进行概述和详细的机制说明。 首先是3D建模。在基于虚拟现实技术的无人机飞行仿真系统中，3D建模功不可没。描绘真实的空中场景对3D建模的要求极高，因此，精细的建模技术是必不可少的。需要对空气、云朵、天空和地面等元素进行精细的建模，同时，还需要应用真实的地形数据，以真实还原各种地形环境，从而为无人机的飞行提供一个积极的氛围。 其次是虚拟环境。由于模拟环境的复杂性，基于虚拟现实的无人机飞行仿真系统不仅需要高度还原复杂场景，同时还需要考虑诸如光照、室内温度、湿度、紫外线、与震动等诸多元素。虚拟环境不仅需要还原真实场景，而且要运用各种物理和科学模型来模拟各种环境现象。这一过程需要较高的技术和专业知识。
最后是用户交互。用户交互是基于虚拟现实技术的无人机飞行仿真系统的核心 所在。无论是触摸屏、手柄、键盘、面部识别、手势控制等，都需要实现无人机飞行控制程序。这个链接真实与仿真之间的接口非常重要，需要通过还原各种控制设备操作过程，重现用户在真实飞行中的体验。 二、系统实现 基于虚拟现实技术的无人机飞行仿真系统的实现主要涉及到软硬件的整合。软 件方面，需要使用虚拟现实开发环境，进行编程和开发。硬件方面，需要配置适合的计算机、显示器、手柄、头戴式装置等。 首先，需要准备一台高性能的计算机，使得系统能够流畅地运行。其次，需要 配置一台大屏幕显示器，以便更好地观察虚拟环境。再次，需要使用虚拟现实设备，如头戴式装置和手柄，使得用户能够更好地接触到虚拟环境以及进行控制操作。 在软件实现方面，本文的设计采用Unity3D开发技术进行实现。Unity3D是一 种功能强大，应用广泛的全球著名游戏引擎，特别适用于虚拟现实应用程序的开发。与其他虚拟现实开发平台相比，Unity3D不仅具有广泛的应用和上手快的特点，而 且能够使用精美的非常规3D作品，提供了便捷的平面和3D场景设计，以及对各 种操作系统、手机、游戏机的支持。 整个仿真系统的实现基于Unity3D平台的优势，通过C#编程语言编写程序实 现相关的逻辑控制、3D场景建模、精美的操作界面等方面，从而实现目标仿真系 统的实现。 三、系统应用 基于虚拟现实技术的无人机飞行仿真系统可以应用于多个领域，例如无人机培训、科学研究、游戏等。 在无人机培训方面，该系统可以作为一个培训工具，为培训过程提供更多的场 景和真实的体验。该系统在为入门级别的无人机爱好者提供无人机基础培训课程的
一种基于马尔可夫随机场的多无人航行体的协同一致性算法陈旿;李胆胆;左颖;高小杰;洪亮;李建涛;石磊 【期刊名称】《西北工业大学学报》 【年(卷),期】2017(035)001 【摘要】在多无人航行体协同作战中,协作信息的一致性是保障协同作战任务有效执行的关键.首先对多无人航行体协同任务进行描述,然后建立了多无人航行体网络通信模型,并提出了基于马尔可夫随机场的分布一致性算法.该算法引入邻居系统,基于马尔科夫随机场场理论,通过邻居之间的协作信息的交互产生全网参考基准;将节点之间的协作偏差映射为团势能,在此基础上建立了基于伊辛模型的能量函数;最后,采用并行能量最小化的方法实现全网一致性.仿真结果表明所提出的解决方案可以实现多无人航行体的协同一致性,并且具有低开销、快速收敛、健壮、可扩展的特点. 【总页数】9页(P50-58) 【作者】陈旿;李胆胆;左颖;高小杰;洪亮;李建涛;石磊 【作者单位】西北工业大学自动化学院,陕西西安 710072;西北工业大学自动化学院,陕西西安 710072;西北工业大学自动化学院,陕西西安 710072;西北工业大学自动化学院,陕西西安 710072;西北工业大学自动化学院,陕西西安 710072;西北工业大学自动化学院,陕西西安 710072;西北工业大学自动化学院,陕西西安710072 【正文语种】中文
【中图分类】TN919.34 【相关文献】 1.多无人水下航行器协同导航与定位研究 [J], 张立川;徐德民;刘明雍;严卫生 2.基于水声传播延迟的主从式多无人水下航行器协同导航定位研究 [J], 张立川;刘明雍;徐德民;严卫生 3.多无人水下航行器协同导航定位研究进展 [J], 张立川;许少峰;刘明雍;徐德民 4.基于输入约束一致性算法的多无人机编队控制 [J], 熊涛;曹科才;柴运;徐培娟 5.基于一致性算法的时延多无人机编队分散化控制 [J], 丁衍;魏晨;鲍树语 因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买
无人机飞行仿真技术解决方案 如今无人机工况条件日趋复杂恶劣，任务要求精度很高，同时需要保证无人机较高的可靠性。所以无人机系统复杂性与日俱增，开发难度极大，开发周期漫长，同时也阻碍了相应控制系统的迭代更新。 恒润科技在无人机飞行领域涉及无人机仿真系统建模、无人机系统半实物仿真等相关领域的研究，并承接过大量关于无人机飞行仿真技术的项目，拥有丰富的无人机飞行仿真建模与调试经验。 恒润科技在无人机飞行仿真领域能够提供多种服务，包括： 提供全方位评价飞机系统品质的仿真平台； 提供全数字通用无人机飞行仿真系统模型； 提供导航系统、飞行控制系统、发动机控制系统等无人机各分系统的模型仿真； 在无人机总体方案论证阶段，通过替换或修改无人机的气动数据、总体数据，利用飞行仿真系统给出的仿真结果进行定性定量分析； 在无人机设计验证阶段，利用无人机飞行仿真系统提供的模型数据和设备接口，与无人机系统的真实部件进行连接，开展各种飞行仿真试验； 解决方案 无人机仿真模型采用MA TLAB/Simulink实现，其中无人机的飞行动力学模型、控制模型、导航模型等通过Simulink搭建实现，仿真模型的参数设置通过MA TLAB开发实现。系统的组成如下图所示： hl20.translation 图1 无人机仿真模型组成图 仿真所使用的无人机飞行仿真系统模型结构如1所示，图中仿真系统主要由环境模块、无人机系统模块、参数设置模块、操纵杆信号处理模块等部分组成。 主要关键技术如下： 1)环境模块 在环境模块中主要考虑了地形因素、风场因素、大气状态因素与重力加速度因素。其中地形环境可根据用户需要自行设置，风场部分通过simulink的自带风切变模块、紊流模块与离散突风模块构造了较为一般化的自然风。 2)操纵杆信号处理模块 无人机飞行仿真系统模型支持操纵杆控制，可接收操纵杆发送的油门指令、无人机姿态调节指令和升降指令，