【摘 要】
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针对无人机在有障碍环境中编队形成和保持问题，提出了一种考虑系统约束的无参考轨迹的分布式模型预测控制（DMPC）算法。为处理模型预测控制（MPC）中存在的约束耦合和代价耦合，引入假设轨迹设计了低保守的相容性约束和无参考轨迹的代价函数，使得算法可以分布式同步执行。其次，基于速度障碍法设计终端约束保证了终端域的安全，并给出了一个可行的终端控制输入。将代价函数作为Lyapunov函数，结合构造的稳定性约束
【基金项目】
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国家自然科学基金（62176263，62003363，62103434）； 陕西省杰出青年科学基金（2021JC-35）；
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针对无人机在有障碍环境中编队形成和保持问题，提出了一种考虑系统约束的无参考轨迹的分布式模型预测控制（DMPC）算法。为处理模型预测控制（MPC）中存在的约束耦合和代价耦合，引入假设轨迹设计了低保守的相容性约束和无参考轨迹的代价函数，使得算法可以分布式同步执行。其次，基于速度障碍法设计终端约束保证了终端域的安全，并给出了一个可行的终端控制输入。将代价函数作为Lyapunov函数，结合构造的稳定性约束，分析了算法的迭代可行性和系统稳定性。此外，为兼顾实时性，在所提算法的基础上又给出了一种能较好满足编队避障要求的非严格稳定的DMPC算法。通过数值仿真验证了所提算法的有效性和优越性。
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