无人机可以深入人类难以到达的区域执行任务,近年来越来越广泛地被应用于各个领域中。当前,无人机行业已进入快速发展时期,其中无人机集群被视为未来的发展趋势。无人机集群是由多个无人机组成的一种十分灵活的多无人机系统。它们具有强大的协作能力和自主执行任务的能力,能够满足日益复杂的任务需求,因此备受关注。传统关于多无人机系统的控制方法是基于预先设计好的指令和运行路线,因此系统中单个无人机具有较低的自主性,面临基于实时环境和运行状况进行自主决策和处理的挑战。例如当无人机集群遇到未知障碍物时,容易出现无人机无法及时避障的情况,从而导致无人机坠毁或执行任务失败。本文旨在提出高效的无人机集群编队和避障策略,该策略下无人机集群同时具备有序性和自治性的优点,使无人机集群的航行能够适应变化的环境,以保证系统中无人机的飞行效率和存活率。具体贡献如下:1.研究了无人机集群编队控制器设计方案,提出基于时变网络拓扑结构的编队控制器和基于时变时延的编队控制器。通过理论分析,本文建立了二阶无人机系统模型,分别针对网络通信环境较差和系统存在时变时延的情况,设计基于时变网络拓扑结构的编队控制器和基于时变时延的编队控制器。在两种场景下,本文均给出严格的系统稳定性分析和证明,得到反馈控制矩阵的参数设计方案以及系统实现编队的充分条件。此外,本文还给出了系统收敛率函数来衡量多无人机实现系统预期编队的收敛速率。仿真实验验证了提出的算法的正确性。2.研究了无人机集群避障方案,提出基于集群智能算法的无人机集群避障控制器。通过研究模拟自然界中动物集群行为的生物智能集群算法,本文设计了无人机集群避障控制器。该控制器基于动物群体躲避捕食者的行为原理进行设计,可以使无人机集群自主躲避动态障碍物,同时也可以避免集群内部个体之间的冲突。通过仿真实验,本文阐明设计的避障控制器能够灵敏地应对环境中动态未知的障碍物,并且避障过程中系统仍然稳定。3.研究了基于分布式系统的无人机集群特点,提出编队和避障控制器之间的切换方法。该方法保证当集群中任意无人机检测到障碍物时,无人机可以自动从编队控制状态切换成避障控制状态,而周围无人机也是基于自身检测信息进行对应调整,实现高效的分布式控制。同时,根据无人机的物理特点,可对应调整合适的障碍物检测距离以及无人机内部安全距离,使系统能够灵敏地应对不同场景。仿真实验表明该切换方法可以保证无人机集群在控制器切换过程中仍然稳定。