多无人机协同障碍规避控制方法

发布时间：2018-01-05 00:18

  本文关键词：多无人机协同障碍规避控制方法　出处：《中南大学学报(自然科学版)》2016年01期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：为有效地解决不确定动态环境下多无人机协同障碍规避问题,提出一种联合扩展卡尔曼滤波和模型预测控制的控制器设计方法。首先构建分布式无人机协同障碍规避体系架构、无人机的运动模型及其通信拓扑。采用扩展卡尔曼滤波(EKF)预测动态障碍物的轨迹,并设计一种信息补偿规则。然后,基于模型预测控制(MPC)方法,设计障碍规避控制器。仿真结果表明:EKF方法能够准确地预测动态障碍物的轨迹;无人机之间通过协作,可以有效地降低预测误差。
[Abstract]:In order to effectively solve the problem of multi-UAV cooperative obstacle avoidance in uncertain dynamic environment. A controller design method combining extended Kalman filter and model predictive control is proposed. Firstly, a distributed UAV cooperative obstacle avoidance architecture is constructed. The motion model of UAV and its communication topology. EKF (extended Kalman filter) is used to predict the trajectory of dynamic obstacle, and a compensation rule of information is designed. Based on the model predictive control (MPC) method, the obstacle avoidance controller is designed. The simulation results show that the EKF method can accurately predict the trajectory of dynamic obstacles. The prediction error can be reduced effectively by cooperation between UAVs.
【作者单位】： 解放军空军西安飞行学院理训系;空军工程大学航空航天学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61105012) 中国航空科学基金资助项目(20135896027)~~
【分类号】：V279;V249.1
【正文快照】： 无人机被誉为“尖兵之翼”,能够执行全空域侦察监视、精确打击以及战场救援等多种任务[1]。这些任务要求无人机在较低的高度飞行,这就使其易于和静态或动态障碍物(如UAV或有人机)发生碰撞,从而导致任务失败[2-4]。针对该问题,有人机驾驶员可通过机载TCAS系统较好地实现障碍规

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本文编号：1380749