针对四旋翼编队队形保持控制中常用简化自驾仪来代替内回路并未能贴合现实模型的问题, 以及常受扰动和控制器调参数困难从而引起控制精度下降的现象, 提出一种基于RBF与BP神经网络的滑模编队控制器。首先采用Leader-Follower思想对四旋翼编队问题进行建模, 并基于RBF神经网络逼近不确定项与干扰项来设计内回路轨迹跟踪控制器。在此基础上根据机间通信关系设计编队保持控制器并结合BP神经网络对控制器参数进行整定, 最后利用Lyapunov方法证明其稳定性。仿真结果表明, 所提控制器具有良好的抗干扰能力, 并且能有效提高队形保持精度, 使编队保持稳定期望队形。

针对存在通信时延时含单一领导者的多无人机系统的编队控制问题, 基于一致性控制理论设计了控制器, 使得系统在一定的通信时延条件下依旧能够使各系统状态趋于一致, 形成期望的编队。首先, 建立系统中各无人机的动力学模型, 做出一些基本假设, 并根据一致性理论设计参数待定的控制器; 其次, 通过变量代换和数学变形, 得到一个新系统, 将原系统的编队控制问题转化为低阶系统的渐近稳定问题; 最后, 设计Lyapunov-Krasovskii函数, 结合线性矩阵不等式推导出了系统达到一致性的充分条件。仿真结果表明, 在满足给出的条件时, 系统能够在时滞条件下形成期望的时变编队。

针对有人/无人机 (MAV/UAV)系统在三维空间下的协同编队队形保持和变换问题, 提出了具有分层结构的有人/无人机编队控制方法。根据有人/无人机指挥控制方式和作战流程, 设计有人/无人机编队系统控制结构, 其中,采用动态面控制方法设计有人机轨迹跟踪控制器, 解决了反步控制中虚拟控制信号反复求导的问题; 基于有限集中分布式编队控制策略设计无人机编队控制器, 实现了多架无人机与有人机的协同编队飞行, 并基于Lyapunov理论证明了控制器的稳定性。最后, 针对三维空间下的有人/无人机编队进行仿真, 仿真结果验证了所设计有人/无人机编队控制策略的有效性。

针对多AUV系统的传统领航者队形控制方法中存在的易受环境扰动影响和易崩溃等问题, 提出了基于人工势场的改进虚拟领航者方法。设计了一种四层结构的编队体系分层框架, 并对其中队形设计层与行为控制层进行了描述; 分别针对虚拟领航者对AUV成员施加的斥力与引力、AUV成员间的斥力与引力、障碍物对AUV施加的斥力设计了适当的人工势场函数, 并考虑了最大通信距离带来的约束。通过仿真验证, 对比分析了传统领航者-跟随者法与改进虚拟领航者法的队形轨迹与位置偏差的误差曲线, 证明了所设计的算法能完成队形控制任务, 编队控制效果优于传统领航者方法。

针对带有未知外部干扰的多智能体系统, 提出了一种带有预设性能的鲁棒仿射编队控制算法。在有向图下, 利用符号拉普拉斯矩阵, 根据领航者的状态, 给出了跟随者距离误差动力学模型。然后, 利用输入到状态稳定(ISS)和李雅普诺夫稳定性定理, 不仅证明了所提控制算法的收敛性和稳定性, 抑制了系统的外部干扰, 还保证了系统的误差状态收敛到预设的性能函数内, 保证系统具有良好的暂态行为。最后, 仿真结果验证了跟随者在外部干扰下依然能够跟随领航者, 验证了所提算法的有效性。

为提高多智能体任务完成效率以及降低成本,基于阿克曼无人车模型设计了滑模控制器, 实现了跟随车对于期望轨迹跟踪。采用双曲正切函数代替指数趋近律中的符号函数, 保证切换函数具有连续性。证明了新构造趋近律作用下系统的收敛性。基于树莓派4B和ROS搭建了低成本无人车实验平台, 完成了ROS软件功能设计, 包括无人车平台的导航、建图、TF变换等功能。针对多无人车系统完成了组网操作, 使得无人车能够进行传感器数据共享并通过TF变换关系求得相对位置信息。最后基于所设计的滑模控制器在实机平台完成实验, 得到编队控制性能曲线图并进行了定性定量分析。

针对无人机编队控制中无人机智能化程度不足、缺乏自主学习能力等问题, 基于深度强化学习中DDQN算法设计无人机编队控制器, 该控制器可同时控制速度与航向通道, 使僚机能够自学习跟踪长机并保持编队, 提高无人机智能化程度。为验证设计控制器的有效性, 通过仿真将设计的DDQN控制器与传统PID控制器进行对比。对比结果表明, 该控制器可有效形成无人机编队并满足编队要求, 对无人机编队智能化控制进行了有效探索。

针对目前基于距离的连通性保持方法过于保守的问题, 提出了一种改进连通性保持的二阶多智能体主从式编队控制方法。首先, 考虑部分智能体可接收到领航者信息, 设计了基于期望偏置位置的分布式编队控制协议。其次, 提出了同时利用智能体位置和速度信息的连通性趋势判断方法, 并设计了基于相对速度和距离的自适应动作函数; 与传统基于人工势场的连通性保持方法相比, 所提方法能够准确判断智能体间连通性变化趋势, 同时减少对编队的不利影响。最后, 通过运用图论给出了系统稳定性的充分条件, 并通过数值仿真和对比实验验证了所提方法的优越性。

针对二阶多无人机系统时变编队控制问题, 借助事件触发函数, 设计了一致性分布式控制器, 使其形成时变编队。结合Laplacian矩阵的特殊性质, 对其分解, 将编队问题化简为低阶系统渐近稳定性问题。给出控制器设计算法, 利用线性矩阵不等式(LMI)和Lyapunov函数证明了在给定事件触发函数下算法的有效性, 并证明了所给事件触发函数时间序列不存在Zeno现象。对多无人机系统的运动在三维空间进行仿真, 结果表明无人机在所设计的控制器作用下形成期望的时变编队, 有效地节约了通信带宽和计算资源。

针对无人机编队的通信拓扑切换问题, 研究了一种基于联合误差的编队控制方法。基于无人机自身位置设置弹性前视点, 通过各无人机间位置误差和速度误差, 建立了带有联合误差的线性状态方程。引入编队中其他无人机之间的误差反馈, 设计了一种弹性的扩展一致性控制器。经典的一致性控制是该扩展一致性控制律在某些无人机之间的误差未知情况下的一个特例。最后, 应用Hurwitz稳定性分析方法验证了固定通信拓扑结构系统的稳定性, 并给出了其稳定的充分条件。采用Lyapunov稳定性分析方法得出了切换通信拓扑结构的指数收敛的条件。仿真结果表明该方法在固定和切换的拓扑下均能保持稳定队形, 而且弹性编队能很好地适应长机速度变化。