导读:本文包含了协同编队飞行论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:单向网络连接,无人机编队系统,人工势场,避障策略
协同编队飞行论文文献综述
张佳龙,闫建国,张普,吕茂隆[1]（2019）在《叁架固定翼无人机协同编队飞行避障策略》一文中研究指出针对无人机编队执行空战任务过程中存在无人机之间以及无人机与障碍物发生碰撞的问题,提出单向网络连接结构的多无人机避障算法和基于人工势场的控制方法,同时应用于无人机编队避障控制。以叁架无人机构成的正叁角形编队作为控制体,同时以长机的运动轨迹作为期望路径,长机提供僚机飞行信息,僚机接受信息保持编队飞行。多无人机编队发现障碍物到避障完成的过程包括编队集结、松散队形、最终恢复集结正叁角形编队。仿真实验结果表明,所提避障控制策略能够确保编队收敛于期望的队形和稳定飞行状态。(本文来源于《国防科技大学学报》期刊2019年01期）
王市辉,代冀阳,蒋沅,吴歇尔[2]（2019）在《多无人机协同编队飞行目标跟踪控制仿真》一文中研究指出对多无人机的编队飞行目标跟踪控制进行了研究,解决了无人机构成并稳定保持队形的同时避开威胁飞行的问题。针对多无人机编队过程中只能被动接收长机的信息,不能主动跟踪长机进行编队飞行的情况,采用滑模控制理论分别设计了编队控制器,并利用李雅普诺夫函数证明了控制器的稳定性,同时,针对多无人机形成期望队形后无法成功避开威胁的情况,考虑了多无人机编队飞行区域的存在,采用人工势场法对多无人机编队的飞行路径进行实时规划。通过对控制方法的仿真,得到无人机编队的合理飞行路径以及无人机在目标跟踪过程中状态趋势,结果证明了控制方法的可行性。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年02期）
成成[3]（2018）在《多无人机协同编队飞行控制关键技术研究》一文中研究指出现代军事战争朝着信息化、智能化和网络化方向发展,对无人飞行器(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)的自主协同作战能力提出了更高的要求。多无人机协同编队飞行(cooperative formation flight,CFF)控制技术是无人机集群自主执行任务的底层技术。本文以多无人机为研究对象,针对编队保持及避障问题,以提高编队队形保持控制精度和有效避障为重点目标进行研究,主要包含如下几个方面的内容:(1)调研国内外有关多无人机编队保持和避障控制问题的研究现状,分析了现有编队控制方法存在的问题和未来方向,提出了基于空间位置偏差的相对运动学模型,该模型简化了无人机相对运动关系。另外,设计了五架UAVs按照“V”字形编队的信息交互拓扑结构。(2)针对采用虚拟结构法进行编队飞行控制的有关研究中,没有考虑机间通信的问题,设计了一种虚拟长机状态估计算法,各无人机从通信拓扑中定义的“相邻”无人机获取虚拟长机状态,综合估计出它认为的虚拟长机飞行状态,作为飞行的导引。同时设计了具有线性混合器的叁通道队形保持控制器,分别为无人机的自驶仪提供速度、航向和高度控制指令。仿真验证了编队控制算法可以精确保持队形。(3)针对编队保持和避障联合控制问题,提出基于虚拟结构和人工势场的编队避障控制方法。由于基本的人工势场避障算法在应用到无人机编队时,存在易陷入局部极小值和队形组织能力差等问题,对其势场函数进行了合理改进,并结合队形保持控制器实现了无人机的精确队形保持和避障控制。最后通过模拟五架无人机编队避开多个障碍物的过程,验证了避障算法的有效性。(4)针对无人机编队飞行的数值仿真效果不直观,叁维虚拟现实效果差等问题,基于Matlab、FlightGear和VMware虚拟机搭建了编队飞行视景仿真平台。该系统具有占用硬件资源少,编队执行任务过程的虚拟显示效果好等优点。(本文来源于《中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所)》期刊2018-06-01）
梅新虎[4]（2018）在《多旋翼无人机协同编队飞行的系统研究与应用》一文中研究指出协同编队飞行近年来逐渐在军用和民用领域内发挥着极其重要的作用,有着广阔的发展和应用前景,正受到了越来越广泛的关注。本文旨在基于多旋翼无人机协同编队飞行问题上,进行系统设计以及具体的实践研究,主要研究内容如下:首先,围绕如何解决编队内无人机间协同飞行以及内部避障的问题,课题基于室外全球定位系统定位的基础上,提出了基于视觉特征的无人机编队内相对定位方法实现,来矫正多旋翼无人机编队飞行过程中各无人机的相对位置,从而在大规模多旋翼无人机协同编队飞行中有效地缩小编队间距。其次,围绕如何实现编队内部数据传输的问题,针对所构建多旋翼无人机编队飞行的相对定位模型,提出了编队内两种数据通信链路的搭建并对其进行优化与改进,以此来确保满足有效及时的编队与地面站之间以及编队内部分组的数据通信需求。最后,利用自行研制的无人机协同编队飞行控制系统来进行协同编队飞行的设计和物理实现。其中包括地面终端的软件设计、数据通信网络的有效搭建,相对定位相关的环境和任务数据的加载以及编队飞行算法和协同控制飞行算法的设计实现与验证,来进一步验证所设计的多旋翼无人机协同编队飞行控制系统的可行性。(本文来源于《南京理工大学》期刊2018-03-01）
闵泉,张帮亮,马岩,薛松,王法强[5]（2017）在《基于叁维程控的无人机协同编队飞行研究》一文中研究指出基于叁维程控飞行策略,对多无人机(UAV)协同编队飞行控制进行研究,提出一种多机同方位任务需求的编队控制方法。采用"长机-僚机"编队结构模式控制编队飞行,以编队中的长机航迹坐标为基准坐标系实现了僚机与长机相对位置一致的控制;实现了编队中所有无人机同时到达指定位置并保持速度相对稳定的控制。通过航路规划和编队遥调,实现了人工干预与自动控制结合的编队飞行策略。仿真结果表明,该方法具有较好的可实施性、管理性、应用性和安全性。(本文来源于《测控技术》期刊2017年03期）
宗群,王丹丹,邵士凯,张博渊,韩宇[6]（2017）在《多无人机协同编队飞行控制研究现状及发展》一文中研究指出无人机在军事和民用应用上越来越广泛,为使无人机能够更好地发挥作用,需要采用多无人机编队飞行控制来实现协同侦察、作战、防御及喷洒农药等任务.多无人机协同编队控制技术主要包括信息感知技术、数据融合技术、任务分配技术、航迹规划技术、编队控制技术、通信组网技术和虚拟/实物验证实验平台技术等.首先对国内外多无人机编队相关技术的现状和进展进行综述,然后重点对多无人机编队控制方法进行分析,并对队形设计、队形调整和队形重构等问题进行归纳总结,最后对多无人机协同编队所面临的机遇和挑战进行了展望.结果表明:目前多无人机编队飞行理论方面取得了丰硕成果,但是实物飞行试验仅能实现简单通信环境下的协同编队飞行,任务分配和航迹规划实时性不高,控制方法应对突发情况鲁棒性低,多机多传感器协同感知能力不足,欠缺对实体的仿真实现,未来的研究方向应是突破上述关键技术的不足,开展复杂感知约束和复杂通信环境下的多无人机协同编队飞行研究,提出更加有效的控制方法,并进行多无人机实物编队飞行试验,使无人机能够更好地完成既定任务.(本文来源于《哈尔滨工业大学学报》期刊2017年03期）
薛瑞彬[7]（2016）在《多无人机分布式协同编队飞行控制技术研究》一文中研究指出在最近的几场战争中,无人机都得到了广泛的应用,它的使用拓展了传统意义上的战争模式概念,不仅降低了战争成本,更保障了人员的安全。无人机编队技术正是在此优势的基础上提出并发展起来的,这一技术将使无人机更好的完成侦察、打击任务,在未来战争中具有不可忽视的作用。然而随着网络技术的发展成熟与广泛应用,网络环境下的多无人机协同作战将极大地提高作战效能,但也给多机控制和决策技术带来了重大挑战,需要考虑网络时延、网络拓扑变化和不确定性扰动等通信条件带来的影响。受限网络条件下的多机协同作战是研究多无人机协同控制和决策技术的直接推动力,同时也是提升无人机系统自主能力的重要体现;另外,多无人机系统能够以期望的编队结构在有限时间内跟踪指定的航迹,并且在飞行过程中保证实时的编队避障与编队个体之间的防撞控制,具有重要的实际意义。本文基于一致性理论,对多无人机编队控制技术进行了研究。论文的主要研究内容和取得的研究成果如下:首先,以具有简单动力学特性的多飞行器系统模型为基础,运用代数图论的理论描述了多飞行器系统的通讯拓扑结构,充分分析了系统中存在的通讯时延类型,并将其归纳为无人机自身的信息更新时延与无人机之间进行信息交换的时间延迟,为了处理问题的简便性,将两类时延进行归一化处理,即认为二者是对称的,其变化具有相同性。设计了考虑两类通讯时延的基于一致性理论的分布式编队控制协议,通过引入平面编队中心的概念,将系统模型进行了易于分析的等效变换。经过分析实际应用中多飞行器的通讯拓扑可能会由于干扰或故障等原因而变化,以切换结构来描述多飞行器之间的通讯拓扑,并且在此概念下,创造性的将复杂的多飞行器系统研究转换为只针对每个切换子集中连通的拓扑结构进行分析,大大降低了系统分析的难度与计算的复杂度。同时,在每个切换子集内,通过构造Lyapunov候选函数,运用Lyapunov理论分析系统的稳定性,通过求解线性矩阵不等式,找到了使得多飞行器系统稳定的充分条件。通过合理的选择控制器参数,在保证系统稳定的前提下,得到了多飞行器系统所允许的时延上限。数值仿真结果验证了理论分析的正确性与编队控制的可行性。其次,针对多无人机系统的叁维空间质点动力学模型,在分析两类时延特性的基础上,为了更加贴近实际中的时延变化情况,将两类时延做非统一化处理,即认为二者是不同的,并且是时变的。设计了考虑此类具有非统一特性通讯时延的基于一致性理论的分布式编队控制协议,通过引入空间编队中心的概念,将系统模型进行了便于分析的等效变换。并且在联合连通的通讯拓扑结构下,运用Lyapunov理论分析了系统的稳定性,通过求解线性矩阵不等式,找到了多飞行器系统稳定的充分条件。并且通过模拟实际的编队飞行任务,验证了多无人机编队飞行控制系统的编队保持性能,以及当个体无人机脱离编队时,整个系统进行有效的编队重组与继续保持编队的能力。然后,依然以多无人机系统的叁维空间质点动力学模型为基础,在多无人机系统具有联合连通的通讯拓扑结构下,研究整个系统在有限时间内的跟踪控制问题。从给出有限时间跟踪与编队形成的概念出发,通过设计非线性有限时间跟踪与编队控制协议,运用Lyapunov理论分析了系统的有限时间收敛性,并且得到了在有限时间内多无人机系统编队的可控性。通过对系统稳定性分析的过程中,找到了使得多无人机系统能够最快收敛的控制参数。应用贴近实际环境的数值分析,证明了整个系统的有限时间跟踪与编队控制的可行性,并且验证了多无人机系统的编队保持能力。最后,基于人工势场理论,研究了多无人机编队飞行系统同时实现编队整体避障与编队个体之间的防撞控制问题。首先分析了经典人工势场法的避撞控制原理,改进了用于避障控制的斥力场函数,并将势场法扩展到叁维空间。引进了多无人机的动力学约束条件,利用无人机之间的状态反馈实现编队整体的队形保持,并且采用了变权重控制方法,实现了对多无人机编队飞行的避障与防撞控制的研究。最后通过对静态与动态障碍物的避障控制数值分析,验证了所提出的编队避障与防撞方法的可行性与理论分析的正确性。综上所述,本论文的研究工作针对多无人机编队飞行过程中的部分控制问题提出了合理的解决方案,为多无人机编队飞行控制的发展和应用提供了理论支持,具有较强的工程实用价值。(本文来源于《北京理工大学》期刊2016-06-01）
郭永[8]（2016）在《编队飞行航天器有限时间协同控制》一文中研究指出航天器编队飞行具有成本低、可靠性高、灵活性高等优点,在深空探测和地球监测等方面有着广泛的应用,是航天技术中的一个重要研究方向。分布式协同控制算法是实现编队飞行的核心技术和前提保障。本文采用旋转矩阵描述航天器姿态,利用一致性算法、基于行为的控制思想、有限时间控制策略和代数图论对航天器编队飞行的有限时间分布式姿态协同控制和有限时间分布式姿态轨道耦合协同控制进行了深入研究,主要内容如下:首先,研究了编队飞行航天器系统无外部扰动时的有限时间分布式姿态协同控制问题。在通信拓扑为无向图的条件下,利用齐次理论研究了全状态反馈有限时间分布式协同控制器;在此基础上引入滤波器,研究了无角速度反馈有限时间分布式协同控制器。通过严格的理论证明可以得出,上述两种协同控制器可以保证系统是几乎全局有限时间稳定的。针对航天器执行器存在饱和约束的情况,分别设计了抗饱和的全状态反馈有限时间分布式协同控制器和抗饱和的无角速度反馈有限时间分布式协同控制器。所提出的四种有限时间协同控制器只要求拓扑结构为无向图,没有其它附加要求。另外,控制器不包含转动惯量信息,对其具有鲁棒性。其次,在编队飞行航天器系统存在外部扰动、通信拓扑为连通的无向图的条件下,利用终端滑模和自适应控制研究了有限时间分布式姿态协同控制问题。针对系统外部扰动的上界已知和未知的两种情况,分别设计了鲁棒有限时间分布式协同控制器。由于控制器中包含所设计的特定终端滑模面,可以保证系统是几乎全局有限时间稳定的。针对航天器的执行机构存在输出饱和的情况,利用终端滑模、双曲正切函数和辅助系统,设计了抗饱和的有限时间分布式协同控制器。这叁种控制器都不需要相邻编队成员的控制信息,成功地解决了代数环问题,并且降低了无线传输的额外负担。再次,在编队飞行航天器系统存在外部扰动,并且通信拓扑为有向图的条件下,利用终端滑模、反步法和自适应控制研究了有限时间分布式姿态协同控制问题。针对系统外部扰动的上界已知和未知的情况,利用终端滑模和自适应控制分别设计了有限时间协同控制器,然而,由于有向图约束的复杂性,此两种控制器没有解决代数环问题。进一步利用反步法、终端滑模和自适应控制分别设计了有限时间协同控制器,成功解决了代数环问题,并降低了无线传输的额外负担。最后,在通信拓扑为无向图的条件下,针对编队飞行航天器姿态轨道耦合系统,利用齐次性理论、滤波器、终端滑模和辅助系统,研究了有限时间分布式姿态轨道耦合协同控制问题。在系统无外部扰动时,利用齐次理论设计了全状态反馈有限时间分布式姿态轨道耦合协同控制器;在此基础上引入滤波器,设计了输出反馈有限时间分布式协同控制器。所提出的两种有限时间协同控制器只要求拓扑结构为无向图,没有其它附加要求。通过严格的理论证明可以得出,系统是几乎全局有限时间稳定的。另外,控制器不包含转动惯量信息,对其具有鲁棒性。在编队飞行航天器系统有外部扰动的条件下,利用终端滑模和辅助系统,分别设计了鲁棒的有限时间分布式姿态轨道耦合协同控制器和抗饱和的有限时间分布式姿态轨道耦合协同控制器,不仅解决了系统受外部扰动和执行器存在饱和时的协同控制问题,而且解决了代数环问题,降低了无线传输的额外负担。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2016-06-01）
倪良巧[9]（2016）在《基于智能技术的多无人机协同编队飞行》一文中研究指出无人机因其诸多优点使得其在军事领域有着广泛的用途,多无人机的编队飞行是无人机在军事领域应用中的重要方式之一。围绕着多无人机编队队形的变换过程,编队飞行可以分为编队集结、编队保持和编队重构叁个部分,本文重点研究了无人机编队集结和编队保持。在多无人机的编队集结中,依据各无人机的空中机位实时进行在线航路规划,采用航程调整为主、速度调节为辅、绕圈等待等措施,以最小集结时间为目标完成多架无人机的协同编队飞行,多架无人机同时到达集结区域。通过改变圆弧半径调整待飞航程长度和改变发动机推力调整飞行速度,实现对集结时间的调整,当弧线航程调整和飞行速度调整不能满足集结时间的一致性时,采用单机或多机绕圈等待的方式协同多机的集结时间。本文研究了多无人机的相对运动学模型和多无人机编队保持的控制策略,提出了单长机和多僚机协同飞行时的编队保持控制律,即以长机飞行航线为实时变动的基准航线,各僚机以基准航线的偏置位置作为各自目标航线跟随飞行,通过航向角和速度的修正来实现编队保持。各僚机以滚转角控制为基本动作调节与长机的侧向相对位置,以发动机推力调节飞行速度来调整僚机与长机的前后距离,实现编队队形的保持。由于编队保持控制回路为多参数控制,其中航偏角、横向距离、纵向距离、高度差以及高度变化率等均存在控制增益。因此本文采用基于化学反应的智能参数寻优算法来确定各控制增益的取值,以实现合理的编队飞行。针对某任务中对靶机编队飞行的要求,设计了二架靶机编队飞行控制的总体实施方案,并进行了编队飞行试验,结果验证了本文提出的编队集结与编队保持策略的可行性。(本文来源于《南京航空航天大学》期刊2016-03-01）
过娟,褚晶,闫杰[10]（2015）在《基于对偶分解的分布式协同编队飞行研究》一文中研究指出针对多智能体编队飞行问题,提出一种新的基于对偶分解的分布式算法,以实现协同航迹规划。首先,将编队飞行问题建模为受线性动力学约束的优化问题,其目标函数中包括智能体各自的独立目标(例如跟踪参考轨迹)以及系统的全局目标(例如总燃料消耗、编队队形等)。其次,为了分布式地求解该优化问题,将其对偶问题分解,把大计算量的原问题转化为多个小的子问题。最后,设计了协同分布式规划算法,并对其收敛性和最优性进行了理论证明。由于该算法只需相邻智能体间的通信,因此具有很强的可扩展性,并能适用于通信能力受限情况下的编队飞行。仿真结果表明,提出的分布式算法能有效地进行协同编队飞行规划;同时通过与集中式方法的比较,其最优性和收敛性得到了验证。(本文来源于《西北工业大学学报》期刊2015年06期）
协同编队飞行论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
对多无人机的编队飞行目标跟踪控制进行了研究,解决了无人机构成并稳定保持队形的同时避开威胁飞行的问题。针对多无人机编队过程中只能被动接收长机的信息,不能主动跟踪长机进行编队飞行的情况,采用滑模控制理论分别设计了编队控制器,并利用李雅普诺夫函数证明了控制器的稳定性,同时,针对多无人机形成期望队形后无法成功避开威胁的情况,考虑了多无人机编队飞行区域的存在,采用人工势场法对多无人机编队的飞行路径进行实时规划。通过对控制方法的仿真,得到无人机编队的合理飞行路径以及无人机在目标跟踪过程中状态趋势,结果证明了控制方法的可行性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
协同编队飞行论文参考文献
[1].张佳龙,闫建国,张普,吕茂隆.叁架固定翼无人机协同编队飞行避障策略[J].国防科技大学学报.2019
[2].王市辉,代冀阳,蒋沅,吴歇尔.多无人机协同编队飞行目标跟踪控制仿真[J].计算机仿真.2019
[3].成成.多无人机协同编队飞行控制关键技术研究[D].中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所).2018
[4].梅新虎.多旋翼无人机协同编队飞行的系统研究与应用[D].南京理工大学.2018
[5].闵泉,张帮亮,马岩,薛松,王法强.基于叁维程控的无人机协同编队飞行研究[J].测控技术.2017
[6].宗群,王丹丹,邵士凯,张博渊,韩宇.多无人机协同编队飞行控制研究现状及发展[J].哈尔滨工业大学学报.2017
[7].薛瑞彬.多无人机分布式协同编队飞行控制技术研究[D].北京理工大学.2016
[8].郭永.编队飞行航天器有限时间协同控制[D].哈尔滨工业大学.2016
[9].倪良巧.基于智能技术的多无人机协同编队飞行[D].南京航空航天大学.2016
[10].过娟,褚晶,闫杰.基于对偶分解的分布式协同编队飞行研究[J].西北工业大学学报.2015