[發明專利]基于預測模型滾動優化的無人機蜂群編隊隊形控制方法

在審

• 申請號: 202210793951.3
• 申請日: 2022-07-05
• 公開（公告）號: CN114995512A
• 公開（公告）日: 2022-09-02
• 發明（設計）人: 李五洲;郝文龍;王旭東;羅波;陳峻峰;張翼;畢嘉;張志遠
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍陸軍航空兵學院
• 主分類號: G05D1/10
• 分類號: G05D1/10
• 代理公司: 北京科名專利代理有限公司 11468
• 代理人: 陳朝陽

1.一種基于預測模型滾動優化的無人機蜂群編隊隊形控制方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟S1，以航跡坐標系作為參考坐標系，確定跟隨無人機與領航無人機的相對位置誤差；

步驟S2，將隊形控制分為縱向控制和橫側向控制，縱向控制由高度保持通道完成，橫側向控制采用非線性模型預測控制方法控制偏航角速率達到控制橫向距離偏差的目的；

其中，橫側向控制的方法包括：

步驟S21，建立飛行軌跡的非線性預測模型；

步驟S22，設定相應的二次型性能指標；

步驟S23，采用最速下降法來滾動優化二次型性能指標。

2.根據權利要求1所述基于預測模型滾動優化的無人機蜂群編隊隊形控制方法，其特征在于，所述的步驟S1中，所述的相對位置誤差計算包括，

步驟S11，采用GPS值計算跟隨無人機與領航無人機的相對距離；

步驟S12，將領航無人機與跟隨無人機相對距離誤差從地面坐標系轉換到領航無人機航跡坐標系下。

3.根據權利要求1所述的基于預測模型滾動優化的無人機蜂群編隊隊形控制方法，其特征在于，所述的步驟S21具體為：

建立飛行軌跡的非線性預測模型為：

無人機橫側向運動模型的狀態空間方程為：

其中，(x_d,y_d)∈R²為無人機的位置，V為空速，ψ為偏航角，W_x和W_y為風在x和y方向的干擾，u_cmd偏航角速率，u_mix、u_max為偏航角速率的范圍。

4.根據權利要求3所述的基于預測模型滾動優化的無人機蜂群編隊隊形控制方法，其特征在于，所述的步驟S22具體為：

二次型性能指標設定如下：

設定受控對象在k時刻的建模時域長度N內進行優化，每個時間間隔計算優化的控制序列{u₁,u₂...,u_N}，將即時控制量u₁輸出，將其余的輸入保存為{u₂,u₃...,u_N,u_N}，在下一個時間間隔使用，

在給定約束范圍內，使系統輸出值y(k+i|k)盡可能接近參考給定軌跡y_r(k+i|k)，同時避免控制增量變化劇烈；二次型優化目標函數為：

約束X(k+1)＝g(x(k),u(k),k) (式7)

偏航角速率約束為-0.2≤u_cmd≤0.2，θ(·)終端狀態，L_i(·)預測時域內的輸出狀態和輸入狀態；

目標函數為與領航無人機的橫向距離y偏差、偏航角ψ偏差和控制輸入偏航角速率u，加權矩陣為Q、R和S，則目標函數為：

5.根據權利要求4所述的基于預測模型滾動優化的無人機蜂群編隊隊形控制方法，其特征在于，所述的步驟S23中，采用最速下降法來滾動優化二次型性能指標具體為：

引入拉格朗日乘子{λ₁,λ₂,...,λ_N}將(式3)約束下的優化問題為無約束優化,

令Hamilton函數H為

橫截條件和伴隨方程為

k時刻的優化輸出值u_k＝(u(0),u(1),...,u(N-1))^T，最速下降的方向，最速下降法步驟為：

While||u_k+1-u_k||＞ε

Step1：根據u_k＝(u(0),u(1),...u(N-1))^T計算X(k+1)，…X(k+N)

Step2：計算(λ_N,λ_N-1,...λ₁)

Step3：WhileJ_new＞J

根據u_k+1計算X_new(k+1),...X_new(k+N)

由s＝βs,|β|＜1縮小搜索步長，ε誤差閥值。