固定翼无人机紧密编队的鲁棒协同跟踪控制

doi:10.7527/S1000-6893.2023.29233

全驱系统理论及其在航空航天领域的应用专栏

本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索

前一篇 | 后一篇

固定翼无人机紧密编队的鲁棒协同跟踪控制

张清瑞, 刘赟韵, 孙慧杰, 朱波()

中山大学航空航天学院，深圳 518107

收稿日期:2023-06-28 修回日期:2023-09-04 接受日期:2023-10-07 出版日期:2024-01-15 发布日期:2023-10-24
通讯作者: 朱波 E-mail:zhubo5@mail.sysu.edu.cn
基金资助:
国家自然科学基金(62103451)

Robust cooperative tracking control for close formation of fixed⁃wing unmanned aerial vehicles

Qingrui ZHANG, Yunyun LIU, Huijie SUN, Bo ZHU()

College of Aeronautics and Astronautics，Sun Yat?sen University，Shenzhen 518107，China

Received:2023-06-28 Revised:2023-09-04 Accepted:2023-10-07 Online:2024-01-15 Published:2023-10-24
Contact: Bo ZHU E-mail:zhubo5@mail.sysu.edu.cn
Supported by:
National Natural Science Foundation of China(62103451)

摘要/Abstract

摘要：

固定翼无人机（UAV）具有典型的欠驱动、非线性等特点，导致航点自主跟踪设计难度大，同时紧密编队飞行过程中无人机之间运动耦合与气动干扰明显，进一步增加了高性能控制设计难度。为此，本文针对固定翼无人机紧密编队飞行的航点自主跟踪问题，综合考虑轨迹平滑性、运动协同性和跟踪鲁棒性等需求，依托全驱系统建模方法提出了一种多层次鲁棒协同跟踪控制架构。该架构包括上层运动规划、中层协同滤波及底层鲁棒协同跟踪控制3个核心部分。上层运动规划根据离散航点指令，融合虚拟结构法和迭代线性二次型优化，实时生成可行、平滑的运动轨迹。在此基础上，为改善跟踪控制的瞬态性能，引入分布式协同滤波思想，对规划轨迹进行滤波处理，生成每架无人机个体的参考信号。最后，考虑到紧密编队中气动耦合与系统不确定性等挑战，设计了一种基于不确定性及干扰观测器的鲁棒协同跟踪控制方法，实现了编队轨迹的精确跟踪以及队形的可靠保持。所提出的鲁棒协同跟踪控制架构考虑了紧密编队飞行中的多种约束与挑战，实现了编队运动规划与跟踪控制的综合设计，可以有效提升系统自主性、协同性和鲁棒性。最后，通过5架固定翼无人机的紧密编队飞行仿真对所提方法进行综合测试，验证了方法的有效性。

关键词: 协同控制, 鲁棒控制, 紧密编队控制, 固定翼无人机, 多无人机系统, 运动规划

Abstract:

Fixed-wing Unmanned Aerial Vehicle （UAV） has typical characteristics such as underactuation and nonlinearity， which poses challenges in autonomous waypoint tracking design. Additionally， during close formation flight， there is significant motion coupling and aerodynamic interference among unmanned aerial vehicles， further complicating high-performance control design. To address the autonomous waypoint tracking problem in close formation flight of fixed-wing unmanned aerial vehicles， considering requirements for trajectory smoothness， motion coordination， and tracking robustness， a multi-level robust cooperative tracking control architecture is proposed based on the fully-actuated system modeling method. This architecture consists of three core components： motion planning at upper-level， cooperative filtering at middle-level， and robust cooperative tracking control at lower-level. The upper-level generates feasible and smooth motion trajectories in real-time by integrating the virtual structure method with iterative linear quadratic regulator based on discrete waypoint. To improve the transient performance of tracking control， distributed cooperative filtering is introduced to filter the planned trajectories， generating reference signals for each individual unmanned aerial vehicle. Finally， considering challenges such as aerodynamic coupling and system uncertainties in close formation， a robust cooperative tracking control method based on uncertainty and disturbance observers is designed， achieving precise trajectory tracking and reliable formation maintenance. The proposed robust cooperative tracking control architecture addresses various constraints and challenges in close formation flight， realizing the comprehensive design of formation motion planning and tracking control， which effectively enhances system autonomy， coordination， and robustness. Finally， test of the proposed method is conducted through simulation of close formation flight with five fixed-wing unmanned aerial vehicles， validating the effectiveness of the approach.

Key words: cooperative control, robust control, close formation control, fixed-wing unmanned aerial vehicle, multiple unmanned aerial vehicles system, motion planning

中图分类号:

V249

张清瑞, 刘赟韵, 孙慧杰, 朱波. 固定翼无人机紧密编队的鲁棒协同跟踪控制[J]. 航空学报, 2024, 45(1): 629233-629233.

Qingrui ZHANG, Yunyun LIU, Huijie SUN, Bo ZHU. Robust cooperative tracking control for close formation of fixed⁃wing unmanned aerial vehicles[J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2024, 45(1): 629233-629233.

图/表 12

图 1

图 2

图 3

表 1

无人机的动力学参数

参数	取值
质量/kg	0.553
空气密度/（kg·m^-3）	1.225
机翼面积/m²	0.213 5
重力加速度/（m·s^-2）	9.81
翼展长度/m	1.37
纵横比	$8.79$
奥斯瓦尔德效率	$0.804 3$
常量K	$0.045$
$C l a$	4.2
推力/重力	0.7（假设）
寄生阻力常数	0.01

表 1

图 4

表 2

无人机的初始条件

无人机编号	位置/m			速度 $v / (m · s - 1)$	飞行路径角 $γ / r a d$	航向角 $χ / r a d$
无人机编号	x	y	z	速度 $v / (m · s - 1)$	飞行路径角 $γ / r a d$	航向角 $χ / r a d$
1	8	0	-151	9	0	0
2	2	-1	-152	10	0	$π / 120$
3	0	1	-148	9	0	0
4	-4	-2	-149	8	0	$π / 100$
5	-6	2	-147	9	0	0

表 2

表 3

基础控制参数

参数	取值	参数	取值
$K p x$	0.25	$C p x$	0.03
$K p y$	0.5	$C p y$	0.03
$K p z$	0.3	$C p z$	0.03
$K v x$	1.5	$C v x$	0.33
$K v y$	1.75	$C v y$	0.33
$K v z$	1.75	$C v z$	0.33

表 3

图 5

图 6

图 7

图 8

图 9

参考文献 47

1	PAHLE J， BERGER D， VENTI M， et al. An initial flight investigation of formation flight for drag reduction on the C-17 aircraft： AIAA-2012-4802［R］. Reston： AIAA， 2012.
2	BIENIAWSKI S R， ROSENZWEIG S， BLAKE W B. Summary of flight testing and results for the formation flight for aerodynamic benefit program： AIAA-2014-1467［R］. Reston： AIAA， 2014.
3	朱旭，张逊逊，尤谨语，等. 基于信息一致性的无人机紧密编队集结控制［J］. 航空学报， 2015， 36（12）： 3919-3929.
	ZHU X， ZHANG X X， YOU J Y， et al. Swarm control of UAV close formation based on information consensus［J］. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica， 2015， 36（12）： 3919-3929 （in Chinese）.
4	ZHANG Q R， LIU H H T. Aerodynamics modeling and analysis of close formation flight［J］. Journal of Aircraft， 2017， 54（6）： 2192-2204.
5	GU Y， SEANOR B， CAMPA G， et al. Design and flight testing evaluation of formation control laws［J］. IEEE Transactions on Control Systems Technology， 2006， 14（6）： 1105-1112.
6	CHICHKA D F， SPEYER J L， FANTI C， et al. Peak-seeking control for drag reduction in formation flight［J］. Journal of Guidance， Control， and Dynamics， 2006， 29（5）： 1221-1230.
7	BRODECKI M， SUBBARAO K. Autonomous formation flight control system using in-flight sweet-spot estimation［J］. Journal of Guidance， Control， and Dynamics， 2015， 38（6）： 1083-1096.
8	ZHANG Q R， LIU H H T. Aerodynamic model-based robust adaptive control for close formation flight［J］. Aerospace Science and Technology， 2018， 79： 5-16.
9	ZHANG Q R， LIU H H T. UDE-based robust command filtered backstepping control for close formation flight［J］. IEEE Transactions on Industrial Electronics， 2018， 65（11）： 8818-8827.
10	王晶，顾维博，窦立亚. 基于Leader-Follower的多无人机编队轨迹跟踪设计［J］. 航空学报， 2020， 41（S1）： 723758.
	WANG J， GU W B， DOU L Y. Leader-Follower formation control of multiple UAVs with trajectory tracking design［J］. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica， 2020， 41（S1）： 723758 （in Chinese）.
11	PACHTER M， D’AZZO J J， PROUD A W. Tight formation flight control［J］. Journal of Guidance， Control， and Dynamics， 2001， 24（2）： 246-254.
12	DOGAN A， VENKATARAMANAN S. Nonlinear control for reconfiguration of unmanned-aerial-vehicle formation［J］. Journal of Guidance， Control， and Dynamics， 2005， 28（4）： 667-678.
13	ALMEIDA F. Tight formation flight with feasible model predictive control： AIAA-2015-0602［R］. Reston： AIAA， 2015.
14	OLFATI-SABER R， FAX J A， MURRAY R M. Consensus and cooperation in networked multi-agent systems［J］. Proceedings of the IEEE， 2007， 95（1）： 215-233.
15	OH K K， PARK M C， AHN H S. A survey of multi-agent formation control［J］. Automatica， 2015， 53： 424-440.
16	YANG R H， ZHANG H， FENG G， et al. Robust cooperative output regulation of multi-agent systems via adaptive event-triggered control［J］. Automatica， 2019， 102： 129-136.
17	DIMAROGONAS D V， LOIZOU S G， KYRIAKOPO⁃ ULOS K J， et al. A feedback stabilization and collision avoidance scheme for multiple independent non-point agents［J］. Automatica， 2006， 42（2）： 229-243.
18	DIMAROGONAS D V， KYRIAKOPOULOS K J. On the rendezvous problem for multiple nonholonomic agents［J］. IEEE Transactions on Automatic Control， 2007， 52（5）： 916-922.
19	SUN Z Y， ANDERSON B D O， DEGHAT M， et al. Rigid formation control of double-integrator systems［J］. International Journal of Control， 2017， 90（7）： 1403-1419.
20	DEGHAT M， ANDERSON B D O， LIN Z Y. Combined flocking and distance-based shape control of multi-agent formations［J］. IEEE Transactions on Automatic Control， 2016， 61（7）： 1824-1837.
21	LAWTON J R T， BEARD R W， YOUNG B J. A decentralized approach to formation maneuvers［J］. IEEE Transactions on Robotics and Automation， 2003， 19（6）： 933-941.
22	BALCH T， ARKIN R C. Behavior-based formation control for multirobot teams［J］. IEEE Transactions on Robotics and Automation， 1998， 14（6）： 926-939.
23	EGERSTEDT M， HU X， STOTSKY A. Control of mobile platforms using a virtual vehicle approach［J］. IEEE Transactions on Automatic Control， 2001， 46（11）： 1777-1782.
24	DONG X W， ZHOU Y， REN Z， et al. Time-varying formation tracking for second-order multi-agent systems subjected to switching topologies with application to quadrotor formation flying［J］. IEEE Transactions on Industrial Electronics， 2017， 64（6）： 5014-5024.
25	REN W， BEARD R W. A decentralized scheme for spacecraft formation flying via the virtual structure approach［C］∥ Proceedings of the 2003 American Control Conference. Piscataway： IEEE Press， 2003： 1746-1751.
26	SADOWSKA A， VAN DEN BROEK T， HUIJBERTS H， et al. A virtual structure approach to formation control of unicycle mobile robots using mutual coupling［J］. International Journal of Control， 2011， 84（11）： 1886-1902.
27	REZAEE H， ABDOLLAHI F. A decentralized cooperative control scheme with obstacle avoidance for a team of mobile robots［J］. IEEE Transactions on Industrial Electronics， 2014， 61（1）： 347-354.
28	吴宇，梁天骄. 基于改进一致性算法的无人机编队控制［J］. 航空学报， 2020， 41（9）： 323848.
	WU Y， LIANG T J. Improved consensus-based algorithm for unmanned aerial vehicle formation control［J］. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica， 2020， 41（9）： 323848 （in Chinese）.
29	LAFFERRIERE G， WILLIAMS A， CAUGHMAN J， et al. Decentralized control of vehicle formations［J］. Systems & Control Letters， 2005， 54（9）： 899-910.
30	WANG J N， XIN M. Integrated optimal formation control of multiple unmanned aerial vehicles［J］. IEEE Transactions on Control Systems Technology， 2013， 21（5）： 1731-1744.
31	DONG X W， ZHOU Y， REN Z， et al. Time-varying formation control for unmanned aerial vehicles with switching interaction topologies［J］. Control Engineering Practice， 2016， 46： 26-36.
32	DIESTEL R. Graph theory［M］. 2nd ed. Berlin： Springer， 2000.
33	GODSIL C， ROYLE G. Algebraic graph theory［M］. New York： Springer New York， 2001.
34	MERRIS R. Laplacian matrices of graphs： A survey［J］. Linear Algebra and Its Applications， 1994， 197-198： 143-176.
35	段广仁. 高阶系统方法： I.全驱系统与参数化设计［J］. 自动化学报， 2020， 46（7）： 1333-1345.
	DUAN G R. High-order system approaches： I. Fully-actuated systems and parametric designs［J］. Acta Automatica Sinica， 2020， 46（7）： 1333-1345 （in Chinese）.
36	DUAN G R. High-order fully actuated system approaches： Part I. Models and basic procedure［J］. International Journal of Systems Science， 2021， 52（2）： 422-435.
37	KERRIGAN E C. Predictive control for linear and hybrid systems bookshelf［J］. IEEE Control Systems Magazine， 2018， 38（2）： 94-96.
38	GARCÍA C E， PRETT D M， MORARI M. Model predictive control： Theory and practice—A survey［J］. Automatica， 1989， 25（3）： 335-348.
39	CHEN J Y， ZHAN W， TOMIZUKA M. Constrained iterative LQR for on-road autonomous driving motion planning［C］∥ 2017 IEEE 20th International Conference on Intelligent Transportation Systems （ITSC）. New York： ACM， 2017： 1-7.
40	GU D B， JASIM W. Iterative linear quadratic regulator control for quadrotors leader-follower formation flight［J］. International Journal of Modelling， Identification and Control， 2019， 31（2）： 152.
41	KHALIL H K. Nonlinear Systems， 3rd ed. Prentice Hall， 2001.
42	ZHONG Q C， REES D. Control of uncertain LTI systems based on an uncertainty and disturbance estimator［J］. Journal of Dynamic Systems， Measurement， and Control， 2004， 126（4）： 905-910.
43	ZHU B， ZHANG Q R， LIU H H T. A comparative study of robust attitude synchronization controllers for multiple 3-DOF helicopters［C］∥ 2015 American Control Conference （ACC）. Piscataway： IEEE Press， 2015： 5960-5965.
44	ZHU B， ZHANG Q R， LIU H H T. Design and experimental evaluation of robust motion synchronization control for multivehicle system without velocity measurements［J］. International Journal of Robust and Nonlinear Control， 2018， 28（17）： 5437-5463.
45	ZHU B， MENG C， HU G Q. Robust consensus tracking of double-integrator dynamics by bounded distributed control［J］. International Journal of Robust and Nonlinear Control， 2016， 26（7）： 1489-1511.
46	ZHANG T， LI S Y， ZHU B， et al. TV-UDE： Time-varying uncertainty and disturbance estimator［J］. International Journal of Robust and Nonlinear Control， 2023， 33（16）： 9579-9601.
47	ZHU B， LIU H H T， LI Z. Robust distributed attitude synchronization of multiple three-DOF experimental helicopters［J］. Control Engineering Practice， 2015， 36： 87-99.

E-mail：hkxb@buaa.edu.cn

关于我们

期刊社服务

专业学科

封面文章

友情链接

主管单位：中国科学技术协会主办单位：中国航空学会北京航空航天大学

[1]	尹洪玉, 吴宇, 梁天骄. 固定翼无人机巡逻覆盖协同路径规划方法[J]. 航空学报, 2024, 45(6): 328944-328944.
[2]	蔡云鹏, 周大鹏, 丁江川. 具有防撞安全约束的无人机集群智能协同控制[J]. 航空学报, 2024, 45(5): 529683-529683.
[3]	王祝, 张梦通, 张振鹏, 徐广通. 基于多指标动态优先级的无人机协同路径规划[J]. 航空学报, 2024, 45(4): 328816-328816.
[4]	刘坤达, 刘雪明, 朱波, 张清瑞. 面向狭窄通道穿越的多机编队安全鲁棒控制[J]. 航空学报, 2023, 44(S2): 729768-729768.
[5]	孙笑云, 吴树范, 沈强. 基于LMI的输出跟踪自适应鲁棒无拖曳控制[J]. 航空学报, 2023, 44(S1): 727654-727654.
[6]	许勇, 颜鸿涛, 贾涛, 马跃, 邓泽华, 刘多能. 固定翼集群无人机空中模拟对接技术[J]. 航空学报, 2023, 44(5): 326539-326539.
[7]	张新昱, 谢思宇, 陶洋, 李滚. 面向无人机空中加油紧密编队的鲁棒控制方法[J]. 航空学报, 2023, 44(20): 628425-628425.
[8]	唐永兴, 朱战霞, 张红文, 罗建军, 袁建平. 机器人运动规划方法综述[J]. 航空学报, 2023, 44(2): 26495-026495.
[9]	孟晓, 马丹, 林宏军, 陈超. 航空发动机燃烧室热声不稳定的预设性能控制[J]. 航空学报, 2023, 44(17): 128182-128182.
[10]	苏子康, 陈海通, 李春涛, 邢卓琳, 王宏伦. 非匹配包线下无人机空基回收拖曳系统协调运动规划[J]. 航空学报, 2023, 44(10): 327377-327377.
[11]	许闯, 吴宝林. 输入饱和下多航天器分布式固定时间输出反馈姿态协同控制[J]. 航空学报, 2023, 44(10): 327465-327465.
[12]	刘雷, 刘大卫, 王晓光, 陈俊男, 刘东兴. 无人机集群与反无人机集群发展现状及展望[J]. 航空学报, 2022, 43(S1): 726908-726908.
[13]	杨晓伟, 葛曜文, 邓文翔, 姚建勇, 周宁. 航空发动机导叶控制机构作动筒主动容错控制[J]. 航空学报, 2022, 43(9): 625464-625464.
[14]	向锦武, 董希旺, 丁文锐, 索津莉, 沈林成, 夏辉. 复杂环境下无人集群系统自主协同关键技术[J]. 航空学报, 2022, 43(10): 527570-527570.
[15]	叶结松, 龚柏春, 李爽, 都延丽, 郝明瑞. 基于相对方位信息和单间距测量的多智能体编队协同控制[J]. 航空学报, 2021, 42(7): 324610-324610.

固定翼无人机紧密编队的鲁棒协同跟踪控制

Robust cooperative tracking control for close formation of fixed⁃wing unmanned aerial vehicles

RichHTML

PDF (PC)

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

图/表 12

参考文献 47

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

本文评价