[發明專利]一種多無人機協同多目標追蹤的運動控制方法

在審

• 申請號: 202110589059.9
• 申請日: 2021-05-28
• 公開（公告）號: CN113311867A
• 公開（公告）日: 2021-08-27
• 發明（設計）人: 吳杰宏;楊京輝;張維君;楊華;高利軍;劉奎;周振輝
• 申請（專利權）人: 沈陽航空航天大學
• 主分類號: G05D1/10
• 分類號: G05D1/10
• 代理公司: 沈陽東大知識產權代理有限公司 21109
• 代理人: 李在川

1.一種多無人機協同多目標追蹤的運動控制方法，其特征在于，包括：

步驟1：初始化每個無人機i節點的位置信息(X_i0,Y_i0,Z_i0)和速度V_i0，初始化每個目標k節點的位置信息(x_k0,y_k0,z_k0)和速度v_k0，設置每個無人機i的既定運動軌跡，設置每個目標k的既定運動軌跡，i＝1,2,…,N，k＝1,2,…,N_t，N表示無人機的總數，N_t表示目標的總數；

步驟2：無人機和目標按照既定運動軌跡運動；

步驟3：令i＝1,2,…,N，k＝1,2,…,N_t，計算每一時刻每個無人機與所有目標之間的距離

步驟4：判斷是否存在距離l_i,k小于無人機i感知范圍的半徑R，如果是，執行步驟5，否則執行步驟2；

步驟5：計算無人機i到每個目標k的距離dist_(i,k)，如果存在dist_(i,k)小于無人機i感知范圍的半徑R則說明無人機i能感知到目標信息則執行步驟6，如果否說明無人機i不能感知到目標信息則執行步驟7；

步驟6：令k＝1,2,…,N_t，統計中的最小值min{dist(i,k)}，將距離最小值min{dist(i,k)}對應的目標作為無人機i在t時刻的跟隨領導者，繼續執行步驟8；

步驟7：若無人機不能感知到目標信息，需要將無人機i的鄰居無人機作為t時刻的跟隨領導者，繼續執行步驟8；

步驟8：更新每個無人機在下一時刻(t+1)時的運動模型u_i(t+1)：

式中，分別為無人機i的跟隨領導者的位置和速度向量，q_j表示鄰居無人機j的位置向量，k_r,k_c,l0分別為排斥、聚集和分群控制的增益系數；ε_i為分群控制信號，是導致集群分裂的誘因；當無人機i的跟隨領導者為目標時，ε_i＝1；當無人機i的跟隨領導者為鄰居無人機時，ε_i＝0；

步驟9：更新每個目標在下一時刻(t+1)時的逃逸模型u_k(t+1)：

k,t∈N_t且k≠t

式中，表示增益系數，表示一維空間，‖*‖表示歐幾里得范數，d_k表示目標k的傳感器探測范圍，a_k,j表示目標k是否感知到追蹤無人機的標志量，a_k,t為目標k是否感知到目標t的標志量，q_k為目標k的位置向量，q_j為無人機j的位置向量，q_t為目標t的位置向量；

步驟10：判斷無人機群是否完成多目標追蹤任務，即追蹤每一個目標的無人機子群數量均衡，且每一個子群的無人機速度收斂于該目標速度，如果是，運行結束；如果否，執行步驟8。

2.根據權利要求1所述的一種多無人機協同多目標追蹤的運動控制方法，其特征在于，所述步驟7包括：

步驟7.1：根據無人機在t時刻的運動狀態和通信范圍確定無人機i的鄰居集合，并計算無人機i的鄰接矩陣A_i0；

步驟7.2：計算無人機i的鄰居集合中每個鄰居無人機j與無人機i的距離dist_(i,j)；

步驟7.3：令j＝1,2,…,N_i，統計中的最小值min{dist(i,j)}，計算距離產生的影響因子

式中，N_i表示無人機i的鄰居無人機的總數；

步驟7.4：計算數量產生的影響因子

步驟7.5：計算無人機i的每個鄰居無人機j的影響總因子

步驟7.6：令j＝1,2,…,N_i，統計中的最大值將最大值對應的鄰居無人機j′作為無人機i在t時刻的跟隨領導者。

3.根據權利要求1所述的一種多無人機協同多目標追蹤的運動控制方法，其特征在于，所述步驟7.4包括：

1)初始化每個目標k的數量統計因子

2)計算無人機i的鄰居集合中每個鄰居無人機j與每個目標k的距離dist_(j,k)；

3)令k＝1,2,…,N_t，統計中的最小值min{dist(j,k)}，將最小值min{dist(j,k)}對應的目標k′的數量統計因子值加1；

4)令j＝1,2,…,N_i，重復步驟2)～步驟3)得到每個目標的數量統計因子的最終值統計中最小的非零自然數

5)對于不為零的目標計算數量產生的影響因子

j∈N_i,k＝1,2,…,N_t,且

當時，定義