无人机编队控制原理研究综述
作者：周皓宇
来源：《中国新通信》 2020年第18期
周皓宇许昌市建安区第三高级中学
【摘要】无人机的发展有着数十年的历程，而自动控制算法的应用使得无人机得以具备
更丰富的姿态。在无人机编队领域，主要包括无人机编队集结和编队避障。本文主要探究了无
人机编队技术的原理，并且探讨了无人机路径规划的主要方法，然后主要针对其中的人工势场
法进行分析与研究，希望本文对以上方法的研究可以为相关发展做出积极的贡献。
【关键词】无人机路径避障编队控制
引言
自动控制技术可追溯到千年以前鲁班的“木马车”、诸葛亮的“木流牛马”，而随着现代控制论的诞生，鲁棒控制、模糊控制、计算机控制等技术已应用于军事、工业、管理、生活等
诸多领域。而无人机，作为一种无人驾驶飞行器，在近十年来借助军用的契机，得以迅速发展。从最初的军用到现在的民用，无人机已越来越贴近我们的生活。那么，什么是无人机呢？无人
机是一种可控制、可执行各种不同的任务的无人飞行器。现今，无人飞行器已经具有多种功能，军事上可以侦察敌情、遇到灾害时可以运输物资，在民用上可以用于航拍、表演等，还可用于
勘测、灾区救援等特种行业。人类的脚步不断前进，无人机又会有怎样的发展趋势？又会发展
出什么新的作用？怎样研究无人机才能使其更好的造福人类？
而无人机在侦查、救援、表演等应用场景下，常常呈编队形式出现。本文着眼于无人机编
队控制的探究。首先探究了无人机编队集结的方法，主要包括[1]：基于行为法、虚拟结构法、人工势场法、图论法和长机-僚机法。又探究了无人机编队避障的主要方式，主要包括：可视图法、自由空间法、栅格法、遗传算法。
一、无人机编队的意义
在科学技术不断发展的今天，无人机技术不仅仅只停留在之前的理论阶段或者军事应用上，随着技术的成熟，民用无人机、商用无人机等等应用领域在不断增加。民用领域主要应用在农
业方面，比如使用无人机施肥；商用领域应用十分广泛，比如大疆的商用游戏无人机，或者是
商业庆典上的无人机表演等等。而无人机编队技术的出现，更加拓宽了应用范围，使得这项高
科技更快地走入了人们的生活中。
单架无人机有很多独特的优势[2]，如体积小、易操作、便于携带，但是与此同时，正是由于它的体积小，因此在军事、运输等领域，因载重、视角有限，单架无人机的工作能力有限，
而无人机的能源问题也使得它的工作范围受到了很大影响。
无人机要想获得更为广泛的应用，就必须解决上面提到的这些问题。而这些问题的根本就
是只有单架无人机执行任务，所以最简单的解决方法就是同时采用多架无人机共同完成任务，
即无人机编队飞行。所谓的无人机编队就是让数架无人机按照实际的需要保持特定的编队飞行，并且在飞行的过程中保持编队的队形不变。这样做的目的有[3]：
（1）可以用多架无人机从不同的角度不同的位置对目标区域进行侦测以期获得更加详细的信息，提高了信息的真实性。
（2）无人机执行任务的可靠性和效率都可以得到提升。当无人机在执行任务的时候，其中某几架无人机发生障碍需要返回基地时，其它的无人机可以继续执行任务。
（3）多架无人机协同工作，在执行类似于抓取搬运工作的时候可以解决单架无人机载重不足的缺陷。
在无人机编队控制时，针对单个无人机的一些控制算法就没有办法解决多个无人机的运动
规划等问题，就需要用到一些编队控制算法来完成对多架无人机的协同控制。
二、无人机分类简介
无人机分为几大类，其中主要有固定翼无人机、旋翼无人机、无人飞艇、伞翼无人机、扑
翼无人机[4]等。旋翼无人机应用范围最广，因其结构简单、便于操纵，广泛应用于军事领域和民用领域。在军事方面，旋翼无人机主要是用来对目标物体的检测以及对未知区域的探索；在
民用方面，旋翼无人机可以应用于航拍、喷洒农药等。现今，无人机的应用领域还在不断扩展，未来有望在快递领域有所应用。
四旋翼无人机的基本结构如上图所示，四旋翼无人机整体呈中心对称。四周有四个电机，
中间有飞行控制计算机和一些重要设备以便控制。此类无人机形态一般呈‘十’和‘X’字型。‘十’字形无人机一组电机提供动力而‘X’字型无人机两组电机同时提供动力，因此‘X’字
型无人机机动性更强，用于航拍视场范围更大。在尺寸方面，四旋翼无人机机体半径R与各旋
翼最大半径r有关。
四旋翼无人机有6种运动状态，分别是上下运动、俯仰运动、滚转运动、偏航运动、前后
运动、倾向运动[5]。四旋翼无人机平台大致分为四个部分：无人机本体、机载计算机、室内导航系统和计算机终端。机载计算机处于四旋翼无人机平台的核心位置，串联了整个系统，起到
枢纽作用。机载计算机是整个系统的数据处理中心，通过串口与飞行控制器相连，获取飞行控
制器中当前时刻无人机的位置、姿态、偏航角等飞行数据，并将无人机下一时刻的航点信息回
传给飞行控制器，形成一个局部的闭环控制回路。四旋翼无人机本体分为两个部分，飞行控制
器和飞行器。飞行控制器作为无人机飞行控制的核心，实时的对自身的姿态、位置进行解算与
控制，通过输出四个电机的转速，完成飞行器六自由度的飞行任务。地面计算机终端作为远端
监控，同时也具备实时控制的功能，利用地面站等软件实现对无人机实时姿态的监控以及飞行
模式的切换，并通过基于操作系统的多机通信对室内导航系统所建立的地图进行监控和保存。
三、路径控制方法简介
3.1 路径规划意义与方法
随着在工业自动化和制造等要求苛刻的行业中越来越多的使用，无人机已经成为许多从事
机器人领域研究的人们的关注中心，从而使机器人(无论是移动机器人还是人类机器人)具有自
动规划路径的能力是至关重要的。在现实世界中，机器人会遇到静态和动态环境，这意味着障
碍物可能是静止的或正在移动的，或两者兼而有之。目标搜寻和避障行为的构建应使机器人遵
循尽可能短的路径朝向目标，以避开所有障碍物。同样，用于导航的算法可分类为经典方法，
例如路线图构建，细胞分解方法，人工势场（APF）方法和反应性方法，即模糊逻辑，神经网络，神经模糊系统和各种生物启发技术[6]。势场方法的应用在移动机器人导航中非常普遍。在无人机导航中，APF的使用也非常普遍，因为该领域需要鲁棒的、智能的控制器，也就是无论环境
条件如何，该控制器都可用于复杂环境中的导航，APF刚好满足这些要求。同时，在同一平台
上导航多个控制器也是一项具有挑战性的任务，涉及避免可能发生的任何相互碰撞的可能性，
这也是无人机编队的主要问题之一。
3.2 人工势场法用于路径控制简介
无人机自主路径规划一直是该领域的研究热点，而基于人工势场法的导航控制器因其原理
简单、应用性强等优点被广泛应用于实际问题中。
人工势场法的原理是基于目标和障碍物所产生的吸引力和排斥力的综合作用，机器人的运
动被认为是一个负梯度方案，该方法基本上是受电荷和电荷产生的电场启发的，也就是通过因
吸引力和排斥力的潜在功能而产生的吸引力和排斥力的联合作用而工作。通常，该算法虚拟地
给无人机和障碍物分配相似的电荷，而给无人机和目标分配不相似的电荷。结果，机器人经历
了障碍物的排斥和目标的吸引力，合力的方向用于在未知环境中引导机器人到达目的地，同时
避免障碍[7]。
四、结语
通过对无人机以及编队方法的讨论，更加加深了对该领域的理解，也对该领域的发展以及
问题有了一个更全面的认识。相信在科技不断发展的今天，无人机控制以及应用会不断的进步，从而更好地服务人们生活。
参考文献
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基于深度增强学习的无人机编队控制技术研 究 1. 无人机编队控制技术概述 无人机编队控制技术是将多架无人机连接起来，形成一个编队来完成各种任务的控制技术。这种技术的实现需要多架无人机之间进行信息交换和协调工作，因此需要高效的通信和控制系统。近些年来，随着深度增强学习技术的发展，无人机编队控制技术也得到了很大的提升，具备了更高的智能化和自主化水平。 2. 深度增强学习技术介绍 深度增强学习技术是指通过神经网络模拟人脑神经元的处理方式进行学习和决策，从而实现智能化的任务处理能力。它不同于传统的机器学习方法，具备更高的适应性和学习能力，能够实现更加复杂任务的处理和推理。 3. 无人机编队控制中的深度增强学习应用 在无人机编队控制中，深度增强学习技术可以用来实现以下功能： （1）路径规划：通过深度学习模型能够学习掌握不同飞行环境下的安全路径规划策略，使编队无人机能够更加灵活地应对不同场景。 （2）协同工作：深度学习模型能够实现多个无人机之间的信息共享和决策协同，从而更加高效地完成任务。 （3）避障检测：深度学习模型能够识别无人机周围的障碍物，并及时做出避让决策，避免发生碰撞和事故。 （4）跟踪识别：深度学习模型能够对目标进行跟踪和识别，并使编队无人机能够更加精准地锁定和跟踪目标。
4. 深度增强学习的优势 与传统的无人机编队控制技术相比，深度增强学习技术具有以下优势： （1）更高的自主性：深度增强学习技术能够通过学习不同任务的策略和规律，具备更高的智能化和自主性，能够在不同的环境中做出适应性更强的决策。 （2）更高的适应性：深度增强学习技术在处理任务时能够动态地进行迭代和 优化，能够自我调整和适应不同场景，具备更高的灵活性。 （3）更加高效：深度增强学习技术能够实现对信息的自动提取和处理，从而 可以实现更高效的决策和执行，提高任务完成速度和质量。 5. 发展趋势 未来，无人机编队控制技术将越来越向着智能化和自主化方向发展。深度增强 学习技术将不断得到完善和优化，成为无人机编队控制的核心技术之一。由于这种技术具有更高的自主性和适应性，因此能够为无人机编队控制技术带来更加出色的表现，也将促进无人机编队控制技术的发展和应用。
无人机编队原理 无人机编队是指多架无人机按照一定的规则和策略进行组织和协同行动的一种方式。无人机编队技术的发展与应用，使得无人机在军事、民用等领域具备了更多的应用潜力和战略价值。 无人机编队的原理主要包括通信协同、集群控制和路径规划三个方面。 通信协同是实现无人机编队的基础。无人机之间通过无线通信技术进行信息的交换和传递，以达到协同行动的目的。比如，一架无人机可以作为领航者，负责与其他无人机进行通信，并向其他无人机传递指令和控制信息。通过合理的通信协议和通信机制，无人机编队可以实现信息共享、任务分配和指挥控制，从而提高编队的整体性能和协同效率。 集群控制是实现无人机编队的关键。无人机编队需要实现各个无人机之间的位置和速度的协调和同步。集群控制算法可以根据编队任务的要求和无人机的动力学特性，计算出每个无人机的最优控制指令，使得编队中的无人机能够保持一定的间隔和队形，协同完成任务。常用的集群控制算法包括基于传感器数据的自适应控制、基于模型预测的优化控制等。 路径规划是实现无人机编队的基本要求。无人机编队需要根据任务要求和环境条件，规划合理的航迹和路径。路径规划算法可以根据
无人机的位置、目标位置和环境约束，计算出最优的路径，使得编队中的无人机能够按照预定的轨迹进行飞行。常用的路径规划算法包括A*算法、Dijkstra算法等。 无人机编队技术的应用非常广泛。在军事领域，无人机编队可以用于侦察、监视、打击等任务，提高作战效能和战场优势。在民用领域，无人机编队可以用于航拍、物流配送、灾害救援等任务，提高工作效率和资源利用率。此外，无人机编队还可以应用于科学研究、环境监测、交通管理等领域，为社会发展和进步做出贡献。 无人机编队技术是一种重要的无人机应用技术，具有广泛的应用前景和发展空间。通过通信协同、集群控制和路径规划等原理，无人机编队可以实现多架无人机的协同行动，提高编队的整体性能和协同效率。无人机编队技术的发展将为军事、民用等领域带来更多的应用创新和发展机遇。
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；
无人机集群的编队控制研究 无人机已经成为当今世界中极为热门的技术之一。随着无人机技术的不断发展 和应用，无人机的使用范围也越来越广泛，如军事侦察、搜救、气象监测等领域。而无人机集群作为无人机应用领域中的一个重要组成部分，也正在逐步展现出其巨大的潜力和应用前景。同时，对于无人机集群的编队控制研究也成为了无人机技术研究中极为重要的一部分。 无人机集群编队控制技术在无人机编队控制系统中具有重要的地位。它主要实 现无人机之间的通信和信息共享，有效提高了整个无人机系统的工作效率和安全性。目前，针对无人机集群编队控制技术，学者们已经研究出了多种理论方法和应用模型，如控制理论、优化理论、演化算法等等。但是，针对无人机集群编队控制技术的研究还存在不少问题和挑战，高效、可靠的编队控制系统始终是无人机集群技术研究的核心问题。 在无人机集群编队控制技术中，控制理论具有十分重要的作用。其中PID控制 算法、模糊控制和强化学习控制算法等被广泛应用。PID控制算法基于反馈控制原理，能够有效地消除编队中无人机之间的误差，提高了编队的精度和可靠性；而模糊控制方法是一种基于模糊数学的控制方法，具有较强的鲁棒性和适应性，但需要花费较长的时间进行模糊规则库的设计和分析。强化学习控制算法则是一种基于智能算法的方法，通过智能算法优化目标函数，最终得到理想的编队控制模型，具有极高的可扩展性和适应性。在上述方法中，根据实际情况选取适合的方法，才能更加有效地解决编队控制问题。 除了以上控制方法，集群编队控制技术中的路径规划方法也是十分重要的。路 径规划方法主要用来计算无人机的最优路径，指导无人机向目标方向运动。常见的路径规划方法有A*算法、Dijkstra算法，经过优化后高效性能较好。同时，集群编队中的无人机能够通过传感器获取周围环境信息，将其与路径规划算法相结合，可
无人机编队飞行控制系统设计与优化研究 随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展，无人机越来越成为人们关注和研究的热门话题。无人机编队飞行控制系统作为无人机的重要组成部分，对于无人机编队飞行的稳定性、安全性、效率性等方面有着非常重要的作用。本文将从无人机编队飞行控制系统的设计与优化方面展开分析和讨论。 一、无人机编队飞行控制系统的基本组成 无人机编队飞行控制系统主要由传感器、数据收集与处理模块、控制器、执行机构等几个部分组成。其中，传感器是无人机编队飞行的“眼睛”和“耳朵”，用于感知无人机编队的状态信息，并将这些信息传输到数据收集与处理模块。数据收集与处理模块是无人机编队飞行控制系统的核心部分，负责对传感器采集的信息进行处理、分析和判断，确定无人机编队的状态和需要采取的控制方式，并输出相应的控制信号给到控制器。控制器则是根据数据收集与处理模块提供的控制信号，确定无人机编队飞行的控制策略和方案，并输出控制指令给到执行机构，最终驱动无人机实现编队飞行。 二、无人机编队飞行控制系统设计中的关键技术 无人机编队飞行控制系统的设计与实现需要涉及多种技术，其中一些关键技术包括： 1. 无人机编队飞行轨迹规划技术：通过分析和预测编队内每架无人机的运动模式及编队整体的运动规律，制定出相应的编队飞行轨迹规划方案，实现无人机编队飞行的高效、安全、准确、稳定等特点。 2. 无人机编队自主避障技术：在无人机编队飞行的过程中，需要解决无人机之间的避障问题。基于距离传感器、视觉传感器、雷达传感器等多种传感器技术，实现无人机编队在遇到障碍物时的自主避让和避障动作。
3. 无人机编队通讯与控制技术：通过建立一套稳定可靠的通讯体系，实现无人 机编队之间的通讯和控制，保证整个编队飞行过程的有效性和安全性。 三、无人机编队飞行控制系统优化策略与方法 在实际应用中，无人机编队飞行控制系统需要不断进行优化和改进，基于现有 技术和应用场景，一些优化策略和方法包括： 1. 引入机器学习技术：在数据收集与处理模块中引入机器学习技术，利用大数 据分析和机器学习算法，对无人机编队飞行过程中的状态信息进行预测和分析，不断提高无人机编队飞行控制系统的智能化和自动化。 2. 优化无人机编队轨迹规划：通过不断改进和优化飞行控制系统中的轨迹规划 算法和模型，提高无人机编队飞行的效率和精度，并实现更为复杂的编队飞行任务。 3. 基于多智能体协同控制技术：利用多智能体协同控制技术，对无人机编队中 每个无人机的控制做出动态调整，实现无人机编队飞行过程中统一协调和共同完成任务。 四、无人机编队飞行控制系统未来的应用和前景 无人机编队飞行控制系统未来的应用和前景非常广阔。随着技术的不断进步和 应用场景的扩展，无人机编队飞行将发挥更加重要的作用，实现更广泛的领域应用。例如，在城市规划和建设、环境监测和保护、军事作战和情报侦察、物流和运输等方面都将有更广泛的应用。同时，随着技术和控制策略的不断改进和优化，无人机编队飞行控制系统的性能将得到更为优化和提高，并具备更广泛的应用前景。 总体来说，无人机编队飞行控制系统的设计与优化是一个非常重要的研究方向，对于提高无人机编队飞行的稳定性、安全性、准确性和高效性等方面有着不可忽视的作用。未来，随着技术的不断提升和应用场景的不断扩展，无人机编队飞行控制系统的发展前景将更加广阔和令人期待。
无人机协同编队控制方法心得体会 心得体会如下： 无人机协同编队能够有效弥补单一种类无人器的不足，扩大感知范围、提高感知精度，具有广阔的应用前景。而队形保持、轨迹跟踪是无人机无人车协同编队能够稳定工作的关键技术。在分析无人车和无人机运动模型的基础上，结合虚拟结构编队思想，研究了无人机无人车协同编队控制方法。主要完成以下工作： 1、在分析无人器常用坐标系的基础上，结合无人器运动特点，研究了四旋翼无人机和双轮差速驱动无人车的非线性运动模型。 2、根据无人机无人车编队的特点，采用虚拟结构策略解决队形保持问题。引入虚拟领航者，各编队成员分别通过与虚拟领航者保持编队坐标系中位置关系不变完成编队运动控制。(1)依据虚拟结构理论，分别研究无人机和无人车的轨迹跟踪控制。针对无人机实际飞控中姿态角约束问题，研究模型预测与反步法相结合的控制方法，将无人机外环位置控制的水平运动与高度控制分开。水平运动采用模型预测控制，将内环姿态角的输入约束带入外环运动输入；高度控制以及内环姿态角控制采用反步法控制器，并利用Lyapunov稳定性判据证明了其稳定性。与LQR控制器的对比仿真实验验证了所设计控制器的优越性。(2)研究了无人车模型预测控制方
法，增加速度信息得到可提供位置速度追踪的增广状态空间模型，增强运动追踪能力，提高无人车编队控制的响应。直线轨迹和曲线轨迹的编队仿真实验结果表明该控制方法在误差允许范围内。 3、针对无人机无人车在野外未知环境易丢失GPS信号以及GPS精度不够的问题，研究基于UWB的车载基站定位方式。在理论分析车载UWB 基站方法的基础上，基于四核Coretex-A9处理器Exynos 4412嵌入式平台研发了定位实验平台。模拟定位实验表明，在未进行数据处理的情况下动态定位误差在30cm以内，比GPS定位具有更高的精度，为编队队形保持提供了有效的相对位置数据。 以上就是我的心得体会。
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
无人机表演原理 近两年来，无人机编队表演相当流行，其实现形式大致可以分为2种。一种是操作员手动遥控，另一种是程序自动控制。目前无人机表演以程序自动控制为主，就价格而言是普通的个人消费不起的，当然“霸总”除外哈。那么无人机表演原理是什么？数百架无人机组成文字图案是怎么做到的？ 无人机表演原理科普：数百架无人机组成文字图案是怎么做到的？ 无人机表演原理 1 无人机表演的原理是利用电磁波的发射和接收来控制无人机向上、下、左、右的飞行，然后根据表演的需要形成合适的编队。编队结束后，大家按照统一口令就可以完成无人机表演。 地面站(无差别)将(相同的)任务绑定到空中机器人，机器人接收任务，并生成(静态或动态)群总体的整体运动轨迹。无序(同质或异质)的空中机器人开始建立交互通信，开始自主编队，编队飞行，成群避障，地面站监控状态。 无人机表演大多用的是四旋翼无人机，其飞行控制能力很强，它可以向前和向后飞行，悬停，平移和调整任何方向的位置。由无人机编队在空中呈现的图形与文字，并不是像显示屏一样把每架无人机当作一个像素，而是依靠不同颜色的变化来渲染图形，其中每架无人机都要飞到指定的位置才能调整灯光。所以无人机表演要提前编好每架无人机的飞行轨迹和位置，包括灯光的控制。这些都是计算机控制的，所以需要提前编程好。 无人机表演作为时下新兴表演形式，其科技化宏大视觉感，能给人留下深刻的震撼体验，在为观众提供飞行表演的同时，
也是一波强势品牌触达。当然，无人机精彩表演离不开飞行技术人员的精心酝酿和设计，也离不开各种高新技术的支持。 空中未来是以前沿无人机技术为驱动的创新型企业，注册资本1800万，国家高新技术企业，无人机同时起飞数量最多的吉尼斯世界纪录保持者（5184架）。目前，空中未来无人机表演团队已在全球110余个城市无失误地完成数千场飞行表演，在各种大中小型活动的承办上都有非常丰富的经验，在业界也有一定排名。
无人机的飞行控制原理及自动化策略无人机（Unmanned Aerial Vehicle，简称UAV）是一种可以在没有驾驶员操作的情况下进行飞行任务的飞行器。它的飞行控制原理和自动化策略是保证无人机稳定、安全飞行的重要组成部分。本文将介绍无人机的飞行控制原理和自动化策略，并探讨其应用前景。 一、飞行控制原理 无人机的飞行控制原理主要包括飞行动力学、姿态稳定和航迹规划三个方面。 1. 飞行动力学 飞行动力学是无人机飞行控制的基础。它涉及到无人机的运动学和动力学模型，通过分析和建模无人机的力学特性，可以确定飞行器的姿态、速度和加速度等基本参数。 2. 姿态稳定 姿态稳定是无人机飞行控制的核心。通过传感器获取无人机的姿态信息，如俯仰角、横滚角和偏航角等，然后利用控制算法进行姿态调整和稳定。这可以通过PID控制器或模型预测控制等方法实现。 3. 航迹规划 航迹规划是无人机飞行控制的关键。它涉及到无人机的路径规划和冲突检测等问题。通过优化算法和遗传算法等方法，可以确定无人机的最佳航迹，并避免与其他无人机或障碍物产生冲突。
二、自动化策略 无人机的自动化策略是实现无人机自主飞行和任务执行的关键。根据任务需求和应用场景的不同，可以采用不同的自动化策略。 1. 航线巡航 航线巡航是无人机最常见的自动化策略之一。通过设置目标航点和航线，无人机可以按照预定的路径巡航，执行任务。这种策略适用于无人机进行航拍、搜救和环境监测等任务。 2. 精确着陆 精确着陆是无人机自动化策略的重要应用之一。通过使用GPS、视觉传感器和激光雷达等技术，无人机可以准确识别着陆区域，并实现精确着陆。这在军事、物流和农业等领域有着广泛的应用前景。 3. 集群协同 集群协同是无人机自动化策略的新兴领域。通过无线通信和协同控制算法，可以实现多个无人机之间的合作和协同工作。这可以应用于无人机编队飞行、紧急救援和智能交通等领域。 三、应用前景 无人机的飞行控制原理和自动化策略为其在各个领域的应用提供了坚实的基础。随着无人机技术的不断发展，其应用前景日益广阔。 在农业领域，无人机可以进行精准的农作物喷洒和植保，提高农业生产效率。在物流领域，无人机可以实现快递和货物配送的自动化，
无人机控制与操纵要点解析 随着科技的不断进步，无人机已经成为现代社会中一项重要的技术和工具。无 人机的控制与操纵是使用无人机的关键，掌握无人机的控制与操纵要点对于飞行安全和任务完成至关重要。本文将从无人机控制的基本原理、操纵要点和技巧等方面进行解析。 一、无人机控制的基本原理 无人机的控制主要依靠无线电遥控技术。遥控器是控制无人机的重要工具，通 过遥控器中的摇杆、按钮等操作控制无人机的飞行方向、速度和高度等参数。此外，无人机还通过内置的传感器，如陀螺仪、加速度计、气压计等，实时感知和反馈飞行状态，从而实现精确的控制。 二、操纵要点与技巧 1. 熟悉遥控器操作 熟悉遥控器的操作是掌握无人机操纵的基础。遥控器通常包括油门、方向和姿 态控制等功能。在飞行前，应该熟悉遥控器的各个按钮和摇杆的功能，了解其对应的操作效果。 2. 熟悉无人机的飞行模式 无人机通常具有多种飞行模式，如手动模式、自动悬停模式和返航模式等。熟 悉无人机的不同飞行模式，能够根据实际需要进行切换，提高飞行的安全性和效率。 3. 注意飞行环境和气象条件 操纵无人机时，需要注意飞行环境和气象条件。避免在高风速、恶劣天气或人 群密集区域飞行。此外，应注意周围的障碍物，避免与建筑物、电线等发生碰撞。 4. 控制飞行高度和速度
控制无人机的飞行高度和速度是操纵要点之一。在飞行过程中，根据任务需求 和飞行环境，合理控制飞行高度和速度，确保飞行的稳定和安全。 5. 熟练掌握姿态控制 姿态控制是无人机操纵的关键。通过控制无人机的姿态，可以实现飞行方向和 角度的调整。熟练掌握姿态控制技巧，能够更加准确地控制无人机的飞行路径和姿态。 6. 注意电池寿命和航时 无人机的电池寿命和航时是限制飞行时间和距离的重要因素。在飞行前，应检 查无人机电池的电量，并根据预计飞行时间和任务需求，合理安排飞行计划，以免电量不足导致飞行中断或事故发生。 7. 掌握紧急情况的处理方法 在飞行过程中，可能会遇到紧急情况，如电池电量不足、信号干扰等。掌握紧 急情况的处理方法，能够及时应对并采取相应的措施，避免事故发生。 三、安全意识与法规遵守 无人机的控制与操纵不仅需要技术和技巧，还需要具备安全意识和法规遵守。 在飞行前，应了解当地的无人机飞行规定和限制，遵守相关法律法规。同时，要保持安全距离，避免对他人和财产造成伤害。 总结： 无人机控制与操纵是使用无人机的关键环节，掌握无人机的控制原理、操纵要 点和技巧，能够提高飞行的安全性和效率。在操纵无人机时，需要熟悉遥控器操作、飞行模式和姿态控制等，同时要注意飞行环境和气象条件，合理控制飞行高度和速度。此外，要具备安全意识，遵守相关法规，确保飞行的安全和合法。通过不断学习和实践，提升无人机控制与操纵的技能，将无人机技术发挥到最大的潜力。
基于多智能体系统的无人机编队控制算法研 究 第一章引言 无人机编队控制是无人机应用领域内的一个重要研究课题。编 队控制不仅可以提高无人机的飞行效率、减少飞行过程中的冲突 风险，同时也可以为无人机行动提供更多智能化决策支持。针对 上述问题，本文基于多智能体系统，引入一种智能化的无人机编 队控制算法，旨在实现无人机之间的协调、合作与控制，从而有 效提高编队控制效率及安全性。 第二章多智能体系统的理论基础 多智能体系统理论是探究多智能体系统结构和性能的一种学科。其核心是研究多智能体系统中各个单元个体的行为特性和相互作 用关系，主要涉及博弈论、网络控制等领域。在无人机编队控制中，利用多智能体理论可以实现多个无人机之间的协商和合作决策，比单一控制更具灵活性。 第三章无人机编队控制框架 本文基于多智能体系统，提出了一种无人机编队控制算法框架。在该框架中，每个无人机均为特定单元，通过传感器获得周边环 境信息以及其他无人机的动态信息，实现对编队中其他无人机的 跟随和协同行动，并可根据情况进行自主决策。在编队控制过程
中，每个单元将根据自身状态信息，通过传输和接收信息来协同 完成任务。 第四章无人机分布式路径规划算法 无人机编队控制中，路径规划问题是一个重要的研究点。本文 基于A*（A star）算法，提出了一种无人机分布式路径规划算法。该算法将无人机空间划分为一个个网格，通过搜索算法获得最短 路径，再通过领导者-跟随者模型的方式，实现无人机之间的路径 规划和跟随。实验结果显示，本算法具有可行性和适用性。 第五章无人机动力控制算法 在无人机编队控制过程中，动力控制是保证编队控制正确性的 重要一环。本文通过最优控制理论，建立了一种无人机动力控制 算法。在该算法中，将无人机的动力控制建模为状态空间方程， 通过求解状态转移矩阵和最优调整方式，实现无人机之间的动力 调整和协同行动。实验结果表明，本算法具有较高的控制精度和 鲁棒性。 第六章无人机协同决策算法 在多智能体系统中，协同决策是实现多个单元之间合作的关键 一环。本文基于博弈论中的协商模型，建立了一种无人机协同决 策算法。在该算法中，各个无人机通过共同协商，实现对编队控
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。
无人机智能编队控制技术研究 无人机智能编队控制技术是无人机应用领域的一个重要研究方向。随着无人机 市场的快速发展和普及，无人机编队控制技术的应用越来越广泛。无人机编队控制技术的研究不仅涉及无人机的自主飞行、编队组织和协同控制，还涉及到无人机之间的通信、数据融合和路径规划等问题。 在无人机智能编队控制技术的研究中，无人机的自主飞行是关键的一环。无人 机需要具备自主感知、决策和执行任务的能力。自主感知是指无人机利用传感器获取周围环境信息的能力，并对这些信息进行处理和分析。决策是指无人机根据感知到的环境信息，进行路径规划和航线选择等决策。执行任务是指无人机根据决策结果进行动作控制和任务执行。无人机的自主飞行需要依靠先进的感知、决策和控制算法，以实现高效、安全、可靠的飞行。 在无人机编队控制技术的研究中，编队组织和协同控制是关键的一环。编队组 织是指无人机之间的相互配合和协同行动，以实现特定的任务目标。无人机编队既可以是同质编队，也可以是异质编队。同质编队是指无人机之间具有相同或相似的性能和功能，执行相同或相似的任务。异质编队是指无人机之间具有不同的性能和功能，各自执行不同的任务，但彼此之间进行协同和配合。协同控制是指无人机通过互相通信和信息交换，实现编队内部的分工和协同，以及编队之间的交互和合作。编队组织和协同控制需要解决无人机之间的通信、协调和协作问题，以及数据的融合和共享问题。 在无人机智能编队控制技术的研究中，路径规划是关键的一环。路径规划是指 无人机根据任务要求和环境条件，选择最优航线和路径，以实现任务目标。路径规划需要考虑无人机的飞行性能、动力约束、障碍物避障和最优化目标等因素。通过合理的路径规划，能够提高无人机编队飞行的效率和安全性。 在无人机智能编队控制技术的研究中，还需要考虑无人机对环境的适应性和鲁 棒性。无人机应具备在不同环境条件下适应和适应性学习的能力，以应对环境的变
无人机系统的控制原理与实现 随着科技的不断发展与进步，无人机的应用也越来越广泛。无人机在各行各业中有着不可替代的重要性，如农业、测绘、攻击等。而无人机的控制原理与实现则是无人机应用的基础。本文将介绍无人机系统的控制原理与实现。 一、无人机系统的控制原理 无人机系统的控制原理涉及到三个重要的部分：检测系统、控制系统和执行机构。 1. 检测系统 检测系统是无人机系统的最基础的部分，这部分系统主要负责检测飞行的状态信息，为控制系统提供数据支撑。检测系统主要包括陀螺仪、加速度计、罗盘和气压计等检测组件。 陀螺仪可以检测飞机的旋转状态，加速度计可以检测机身的加速度和重力加速度，罗盘可以检测飞机的方向角度，气压计可以用于检测飞机的高度。 2. 控制系统 控制系统是无人机系统的中枢，它接收来自检测系统的状态信息，进行数据计算和分析后，再控制执行机构完成飞行指令。控制系统主要包括传感器、控制器和负载。 传感器可以检测到机身姿态、飞行速率，以及空气剪切力的大小，控制器可以实时地计算这些状态信息，也可以具备实时的处理能力，负载可以依据控制器的指令完成相应的运动。 3. 执行机构
执行机构是无人机的动力系统，包括电机、电子速度控制器、传动机构和螺旋桨等组成。无人机通过执行机构来完成航线的控制和维持稳定。 二、无人机系统的实现方式 1. 软件方式实现 软件方式实现指的是无人机系统中所有控制流程的实现都由程序软件所完成。这种方式无需特定硬件支持，只需要在控制器内部使用软件算法计算和处理各种数据即可。 2. 硬件方式实现 硬件方式实现需要特定的硬件来实现控制逻辑，其中控制芯片、传感器和舵机等部件是不可少的。各种硬件部件的信息会通过芯片进行采集和处理，并输出相应的控制信号。这种方式相比软件方式更加高效稳定，因此在对及时性有较强要求的情况下被广泛应用。 三、结论 无人机系统的控制原理与实现是无人机系统的核心。理解无人机系统的控制原理和实现方法，可以更好地把握无人机的各项特性和优势，在实践中更好地应用无人机系统。 总之，无人机系统控制原理和实现方法可以在无人机行业拥有更广泛应用并推动无人机行业发展。
国外无人机的原理与研究 国外无人机的原理与研究主要涉及无人机的设计、制造、控制和应用等方面。 1. 原理 无人机是通过搭载各种传感器、执行器和通信设备等能力，由地面或空中的运营员遥控或自主地进行任务的飞行器。其工作原理有以下几个方面： - 飞行器结构设计：无人机的结构设计主要考虑飞行稳定性、机动性和负载能力。常见的结构包括多旋翼结构（如四旋翼、六旋翼）、固定翼结构等。 - 自动控制系统：无人机的自动控制系统包括飞行控制器、姿态传感器和执行器等。其中，飞行控制器通过接收姿态传感器测得的数据，对执行器进行控制，实现无人机的稳定飞行和各种动作。 - 通信系统：无人机的通信系统包括无线遥控和数据传输。飞行操作员可以通过地面站与无人机建立无线遥控通信，并接收无人机传回的实时数据和图像。 2. 研究 国外对无人机的研究主要集中在以下几个方面： - 飞行控制算法：为了提高无人机的飞行性能，研究人员广泛地研究和开发飞行控制算法，包括姿态控制、轨迹规划、动力分配等方面的算法。 - 无人机完全自主飞行：无人机的自主飞行是研究的重点之一。通过将传感器和计算机视觉技术应用于无人机，使其能够实现地面和障碍物的感知与避障，以及自主导航和目标跟踪。 - 多飞行器系统：多飞行器系统是无人机研究的新领域。它将多个无人机组成一
个编队，通过互相通信和协调，实现一些需要多个无人机协同工作的任务，如应急救援、搜索和救援等。 - 应用领域：无人机在国外得到广泛的应用。除了军事领域，还广泛应用于航拍、物流运输、消防、农业、环境监测等领域。研究人员还在不断探索无人机在新领域的应用，如医疗运输、智能交通等。 总之，国外的无人机研究不仅关注无人机的飞行原理和飞行控制，还注重其在各个应用领域的实际应用。当前的研究重点主要包括飞行控制算法、自主飞行技术、多飞行器系统和拓展应用领域等方面。
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。