[发明专利]基于能耗的无人机分布式编队控制方法

说明书

本发明公开了一种基于能耗的无人机分布式编队控制方法，包括：构造多无人机的网络结构拓扑图，所述网络结构拓扑图包括n个节点，每个节点代表一个无人机，其中，n为整数，且n≥2；根据所述网络结构拓扑图生成邻接矩阵；设定每个节点的目标位置以及每个节点与邻居节点的目标相对位置；根据所述邻接矩阵以及无人机实时位置与目标位置之间的误差设定编队代价函数；根据所述编队代价函数得到最优控制模型；将编队代价与控制输入进行加权，通过改变编队代价与控制输入的权重系数的比值，改变无人机飞行速度，控制无人机的能量消耗。与现有技术相比，本发明能够保证在最小能耗的情况下完成无人机编队任务，且算法简单，易于实现。

技术领域

本发明涉及一种基于能耗的无人机分布式编队控制方法，属于无人机控制技术领域。

背景技术

无人机编队控制是指多无人机在执行任务的过程中，如何形成并保持特定的几何形状，从而更好的适应不同的任务及环境。与单无人机相比，其执行任务的可靠性以及完成任务的效率更高，近几年在军事、民用等重要领域得到了广泛应用。根据是否需要全局信息，无人机编队控制可以分为集中式和分布式两种方法。分布式编队控制在计算过程中只需要局部信息，并且具有代价小、灵活性高、可扩展性高、适应性强等优点，已经成为了控制领域的一个研究热点。

近几年，针对无人机群的分布式控制方法不断增加。然而，对于实际应用而言，无人机因其质量体积需要尽量小，一般携带的能量都很少，不能持续长时间飞行。表1是几种不同机型无人机产品参数的统计数据，由表1可以看出，无人机的重量都比较小，飞行时间都很有限。现有控制算法侧重于编队的稳定性，而忽略了飞行过程中的能耗问题，所设计的控制器未必能适用于实际系统，即在控制目标实现前，无人机的能量已消耗殆尽。目前，存在一些节省能耗的控制算法，例如协同无人机的推力和升降力以处理速度和飞行路径角从而对无人机的能量进行调节，自顶向下的三维最优持久图策略来优化编队拓扑从而达到最小化编队能耗等，但是，这些控制算法设计都比较复杂，运算效率低，实施难度较高。

表1

发明内容

本发明的目的在于，提供一种基于能耗的无人机分布式编队控制方法，可以至少解决上述技术问题之一。

为解决上述技术问题，本发明采用如下的技术方案：

一种基于能耗的无人机分布式编队控制方法，包括以下步骤：步骤S1，构造多无人机的网络结构拓扑图，所述网络结构拓扑图包括n个节点，每个节点分别代表一个无人机，其中，n为整数，且n≥2；步骤S2，根据所述网络结构拓扑图生成邻接矩阵，并使每个节点仅与邻居节点进行通信；步骤S3，设定每个节点的目标位置以及每个节点与邻居节点的目标相对位置；步骤S4，根据所述邻接矩阵以及无人机实时位置与目标位置之间的误差设定编队代价函数；步骤S5，根据所述编队代价函数得到最优控制模型，求解最优控制输入以及返回值函数；步骤S6，将编队代价与控制输入进行加权，通过改变编队代价与控制输入的权重系数的比值，改变无人机飞行速度，控制无人机的能量消耗。

前述的基于能耗的无人机分布式编队控制方法中，所述步骤S2中，以a_ij表示所述网络结构拓扑图的邻接矩阵的第(i，j)个元素，若第i个无人机与第j个无人机可使用彼此的信息时，a_ij＝1，否则a_ij＝0；若第i个无人机与第j个无人机是邻居，则a_ij＞0；其中，i∈{1，…，n}，j∈{1，…，n}。

前述的基于能耗的无人机分布式编队控制方法中，所述步骤S3中，以表示第i个无人机的目标位置，以表示第j个无人机的目标位置，以d_ij表示第i个无人机与第j个无人机的目标相对位置，向量集其中，i∈{1，…，n}，j∈{1，…，n}。