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基于集群智能的无人机协同控制系统分析

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【摘 要】近年来,无人机的集群控制越来越受到研究人员的重视,本文分析了无人机的数学模型,采用了双闭环PD算法设计主从双机无人机集群控制算法,由于双闭环PD系统的良好的鲁棒性,克服了无人机的欠驱动特性,在仿真过程中,发现对于位置和姿态的控制有着良好的稳定性和动态特性。

【关键词】集群智能;无人机;算法

中图分类号: TP18;TP3 文献标识码: A 文章编号: 2095-2457(2018)16-0121-002

DOI:10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2018.16.055

【Abstract】In recent years,the cluster control of UAVs has received more and more attention from researchers.This paper analyzes the mathematical model of UAVs and adopts the double closed-loop PD algorithm to design the master-slave UAV cluster control algorithm.The good robustness of the double closed-loop PD system overcomes the under-driving characteristics of the drone.During the simulation,it is found that the position and attitude control has good stability and dynamic characteristics.

【Key words】Cluster intelligence;Drone;Algorithm

0 前言

无人机是人们通过无线通讯设备和自动控制装置通讯控制不载人的飞机。英文简称UAV,最早在20世纪20年代出现,因其具备的独特功能性和世界科学技术的发展,无人机被广泛应用。无人机集群控制是近年来新兴的科技产业,无人机集群控制是通过群控算法在各个无人机相互通讯的情况下,由两个或多个无人机针对任务要求,保持某种姿态队形进行飞行,通过算法控制多架无人机协同飞行的技术。基于集群控制的无人机机群有着诸多的优势,包括:飞行耗能低,任务执行率高,高效率等。由于无人机飞行算法的不断完善和小型民用无人机的发展,越来越多的人开始研究无人机集群用于舞台灯光表演。

基于集群智能的无人机协同控制系统分析

1 无人机集群原理

采用主从双机跟随式系统来模拟群控无人机系统,现实中群控大多为三机或以上,设计采用一主机其余全为从机的群控系统,主机通过通讯模块向地面站反馈位置信息,地面站将主机的位置信息和控制信息全部发送给从机,从机根据主机的位置信息和控制信息调整位置姿态。鉴于从机特性的一致,本文采用主从双机群控系统来模拟大型集群控制系统。在无人机机群灯光表演过程中,对于无人机机群的位置精度要求很高,在集群动态飞行时对于姿态的精度要求很高,像上文提到的西安市无人机集群灯光表演秀,要求每个无人机的位置固定,在集群调度时保证井然有序。这就使得对无人机的控制系统要求很高,由于无人机机群密集程度,还要要求位置系统和姿态系统的超调量、调节时间等参数尽量小,因为要保证无人机在飞行中的稳定,如果超调量大或者调节时间过大,飞行不稳定的无人机会影响到集群中的其它个体,链式反应就会影响整个机群,严重时还会导致伤亡事故。所以本文在设计系统时更加注重控制系统的超调量和调节时间,并且保证系统的抗干扰能力的突出,在后文的仿真中作者采用許多强扰动去干扰系统,并对控制参数不断调整,实现了良好的控制效果。

假设在集群控制的主从系统中,主机位置确定,地面站向所有从机发送主机位置,并要求所有从机的位置距主机达到一个指定距离。我们假设控制目标:

针对X轴方向的位置系统,我们根据上述PID公式设计PD控制器。

根据赫尔维兹稳定判据可得,当系统稳定时,kpy>0,kdy+K2/m>0我们取kpy=5,kdy=5。

同理推得y轴z轴

2 无人机集群解决方案

2.1 双闭环P-D系统

采用双闭环P-D系统,当主从集群无人机中的主机或者地面站给从机发送指令信号后,从机无人机的姿态和位置会迅速收敛达到稳定值,不会在群控飞行中发生碰撞。在有限的干扰情况下,位置控制系统仍然能够克服扰动并迅速达到稳定,体现了该系统的鲁棒性和可行性。在仿真中可以看到,无论是是否存在干扰,双闭环PD系统都能够很好的克服超调量和稳态误差的问题,超调量、稳态误差和调节时间在无人机群控中都有很高的要求,双闭环PD系统可以很好的达到零超调量和零稳态误差,调节时间也非常短。

从集群无人机中的主机或者地面站给从机发送指令信号后,从机无人机的姿态和位置会迅速收敛达到稳定值,

2.2 微分器的设计

使用微分器对信号进行微分是PID控制领域中的关键一环,尤其是PD控制和PID控制,因为控制器需要误差信号的微分,包括各种补偿控制都需要对变量进行求一阶导、二阶导甚至高阶导。那么微分器的计算速度便极大的影响了控制器的工作速度,从而影响系统的稳定性。

在集群系统中,我们需要对外环输出的信号求一次导和二次导,所以采用有限时间收敛的三阶微分器

该微分器的自身估值特性,可以对非连续函数进行求导,因此我们不需要信号是连续函数。

【参考文献】

[1]廖卫中.小型四旋翼无人机控制系统设计与实现:[硕士学位论文].天津大学,2015.

[2]朱战霞,郑莉莉.无人机编队飞行控制器设计.飞行力学,2007,25(4):22-24.

[3]牧彬,赵晓蓓,黄勇.无人机编队飞行控制器设计与仿真.计算机仿真,2014,31(2):65-68.

[4]邓婉,王新民,王晓燕等.无人机编队队形保持变换控制器设计.计算机仿真,2011,28(10):73-77.

基于集群智能的无人机协同控制系统分析认证作者,无人机行业知名站长,知乎无人机专栏创作者。
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