无人机编队飞行控制虚拟原形技术研究

摘要

自1991年海湾战争以来,无人机(UAV)有了飞速的发展和广泛的应用,多无人机协同编队飞行(CFF)逐渐成为研究热点。CFF可以弥补单架无人机势单力薄的弱点,提高作战精度,且单机故障不影响作战,已成为未来UAV研究发展的方向。但该项目涉及多学科和多技术领域,研究难度极高。因此系统深入地研究CFF控制技术,有着非常重要的现实意义。
　　 虚拟原型(VP)技术是指构造数字化的原型(软件模型)来完成物理原型的功能。本文总结已有的方法,研究了无人机编队飞行控制的虚拟原型技术。
　　 首先,模仿候鸟等鸟群的编队飞行特点确定了CFF的“V”形几何结构,设计了CFF的多智能体(MAS)控制架构,每一架UAV都是一个独立的智能体(Agent),多无人机编队作为一个整体,组成MAS体系。研究了MAS的体系结构、协调与协作机制及通信方式,使无人机具有Agent的感知能力、自主决策能力和通信协作能力。采用黑板系统完成无人机Agent之间的信息交互,实现编队协同。
　　 其次,研究了CFF的VP技术。使用Statemate软件构建了无人机编队的虚拟原型,将CFF的MAS结构用VP自顶而下层层定义出来,设计了“CFF-VP”,以数字原型代替物理原型,降低研发成本。
　　 然后,引入本项目团队已建立的CFF飞行数学模型,包括动力学和运动学模型。在此基础上,采用“长机-僚机”控制策略,设计了基于大脑情感学习模型(BEL)结合PID控制的队形保持控制器。通过仿真,该控制器能够满足队形保持的要求,控制性能较好。
　　 最后,采用Statemate中的Check Model、Simulation、Panel等工具对CFF-VP进行仿真验证。结果表明,所设计的“CFF-VP”及队形保持控制器达到了期望的目标,具有一定的工程应用价值。

目录

文摘

英文文摘

图表清单

注释表

第一章 绪论

1.1 背景概述

1.2 基于MAS的CFF控制技术

1.2.1 CFF控制技术

1.2.2 MAS技术

1.2.3 国内外研究现状

1.3 虚拟原型技术

1.3.1 虚拟原型技术

1.3.2 国内外研究现状

1.4 本文的主要研究内容

第二章 多无人机编队飞行及其MAS结构设计

2.1 引言

2.2 CFF仿生编队

2.2.1 鸟类编队行为研究

2.2.2 CFF几何队形的确定

2.3 CFF的MAS控制架构设计

2.3.1 Agent定义及特征

2.3.2 Agent体系结构

2.3.3 MAS体系结构

2.3.4 MAS的协调与协作

2.3.5 MAS通信

2.3.6 CFF的MAS构架设计

2.4 小结

第三章 无人机编队飞行的虚拟原型设计

3.1 引言

3.2 虚拟原型技术基础

3.3 Statemate设计平台

3.4 多无人机编队的虚拟原型设计

3.5 小结

第四章 基于大脑情感模型的编队飞行控制器设计

4.1 引言

4.2 CFF飞行模型的建立

4.2.1 僚机驾驶仪模型

4.2.2 编队参考坐标系

4.2.3 完整编队飞行模型的建立

4.3 大脑情感模型

4.3.1 大脑情感模型基础

4.3.2 基于大脑情感学习的控制模型

4.4 PID控制原理与算法

4.5 队形保持控制器的设计

4.6 仿真实验

4.7 小结

第五章 基于虚拟原型技术的CFF仿真验证

5.1 引言

5.2 仿真实验

5.2.1 Check Model

5.2.2 Simulation

5.3 小结

第六章 总结与展望

6.1 本文的主要工作

6.2 不足之处和进一步的展望

参考文献

致谢

在学期间的研究成果及发表的学术论文