[发明专利]一种无人机和无人车组成的异构多智能体系统编队控制中执行器故障的自适应补偿方法

权利要求书

1.一种无人机和无人车组成的异构多智能体系统编队控制中执行器故障的自适应补偿方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1、多智能体系统包括由M个无人车和(N-M)个无人机，无人车模型采用两轮移动机器人，无人机模型采用四旋翼无人机，分别对其建模并简化，得到二阶无人车模型和二阶无人机模型；

步骤2、考虑多智能体系统发生执行器部分失效故障，分别对发生故障后的无人地面车辆和无人机位置子系统的XOY平面模型以及无人机位置子系统的Z轴模型建模，同时实现无人机-无人车编队控制；

步骤3、确定多智能体系统通信拓扑为强连通图；

步骤4、针对发生执行器故障的无人地面车辆和无人机位置子系统的XOY平面模型，利用backstepping法，设计在自适应律更新故障估计参数下的控制律，实现编队控制；

步骤5、针对发生执行器故障的四旋翼无人机Z轴模型，利用backstepping法，设计在自适应律更新故障估计参数下的控制律，实现一致性；

在所述的步骤1中，假设每个无人车的方向已固定且相同，即χ_i(t)＝χ；则角速度ω_i(t)＝0；简化后的第i个两轮移动机器人模型的动力学方程为：

其中，表示前端点的坐标，L_di是手部点和两个车轮中间点之间的距离，F_i(t),τ_i(t)为输入力和输入力矩，M_gi,J_gi分别表示第i个无人车的质量及转动惯量；

因四旋翼无人机的模型比较复杂，存在耦合问题，如考虑扰动，模型将变得更加复杂；在此忽略风扰动，同时假设每个无人机的姿态已固定且相同，即φ_i(t)＝φ,θ_i(t)＝θ,ψ_i(t)＝ψ；则第i个无人机模型的动力学方程为：

其中，p_i(t)＝[p_xi(t),p_yi(t),p_zi(t)]^T表示位置状态，M_ai表示第i个无人机的质量，表示控制输入；

同时，考虑实现无人机和无人地面车辆XOY二维模型的协同编队控制，并单独对无人机Z轴模型进行控制。

2.根据权利要求1所述的一种无人机和无人车组成的异构多智能体系统编队控制中执行器故障的自适应补偿方法，其特征在于，在步骤2中，考虑在乘性执行器故障的情况下，简化了的无人地面车辆和无人机位置子系统的XOY平面模型可用以下二阶系统表示：

其中，x_i(t)∈R²,v_i(t)∈R²,u_i(t)∈R²分别表示位置信息，速度信息以及控制输入，0＜ρ_i≤1；

简化后的无人机位置子系统的Z轴模型在发生执行器乘性故障时可用以下二阶系统表示：

其中，x_i(t)∈R,v_i(t)∈R,u_i(t)∈R分别表示位置信息，速度信息以及控制输入；0＜ρ_i≤1；

期望的时变编队为其中h_i(t)＝[h_xi(t),h_vi(t)]^T；如果如下的两个等式能够成立，则可以认为多智能体系统实现了编队控制：

3.根据权利要求1所述的一种无人机和无人车组成的异构多智能体系统编队控制中执行器故障的自适应补偿方法，其特征在于，在步骤3中，考虑多智能体通信拓扑为以下性质的强连通图：

1)强连通图的拉普拉斯矩阵L有一个特征值为0，其余特征值的实部均为正；

2)可以找到一个正定向量满足其中