【摘 要】
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随着机器人的应用越来越广泛以及控制科学的快速发展,越来越多的专家学者结合实际任务需求开展了多机器人协同作业的研究。作为空中机器人的无人机编队协同控制自然也受到了广泛关注,如何能使多无人机统一的进行集结、飞行、队形保持、协同任务规划与分配,需要进一步展开研究。本文选取四旋翼无人机集群作为研究对象,对无人机编队的控制展开了深刻的研究。包括编队数学模型的建立、控制方案的误差分析、编队队形保持算法、编队控
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随着机器人的应用越来越广泛以及控制科学的快速发展,越来越多的专家学者结合实际任务需求开展了多机器人协同作业的研究。作为空中机器人的无人机编队协同控制自然也受到了广泛关注,如何能使多无人机统一的进行集结、飞行、队形保持、协同任务规划与分配,需要进一步展开研究。本文选取四旋翼无人机集群作为研究对象,对无人机编队的控制展开了深刻的研究。包括编队数学模型的建立、控制方案的误差分析、编队队形保持算法、编队控制器的研究,旨在提高无人机编队的队形保持精度与动态变换能力,具体工作如下:首先,根据单架无人机模型,确定了位置控制所需的期望输入,基于该模型将无人机个体抽象为具备物理意义的质点。再引入代数图论的概念对无人机编队进行分析与映射,将目前主流编队控制方式用邻接矩阵进行表示。其次,结合实际无人机位置测量的误差来源,分析不同控制方式中,编队的整体误差与内部个体间的误差,并且基于离散控制思想,推导了单个控制周期与整体控制的误差模型。依据误差模型设计了基于统一坐标系的分布式编队控制方式,利用共识算法设计编队队形保持策略,讨论了编队飞行过程中存在的约束条件,并设计了参考编队控制器对编队的速度进行控制,从而保证了飞行队形的稳定性。最后,进行试验验证,包括MATLAB数值验证与物理引擎下的仿真验证两部分:第一进行了单机试验,说明在位置控制中若前后两次期望位置差距过大时存在较大超调,因此后续的仿真中引入了比例因子将编队航路轨迹进一步细分;第二进行了编队数值仿真,数据表明编队方案理论上具备可实施性;最后在Gazebo物理仿真引擎中进行实验,实验结果表明,无人机编队队形保持控制误差在10%以内,并且能够根据任务要求在飞行途中进行队形变换。
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