无人机集群蜂拥控制策略及算法研究

发布时间：2023-02-10 08:55

　　集群是自然界中普遍存在的一种自然现象,集群中低智能的生物通过简单的局部交互规则实现围捕、觅食等高智能的集群行为,为集群的生存提供了保障。通过对这种生物集群行为的研究,不仅有助于了解生物集群的习性,还可以为无人机集群的控制策略提供重要的理论依据。本文对无人机集群的蜂拥控制策略和算法展开研究,主要的工作内容包含以下几个方面:1)对无人机集群蜂拥过程中障碍物检测的方法进行研究,将激光雷达障碍物检测传感器与无人机集群相结合,对障碍物检测过程中点云畸变的原因进行分析,并提出一种基于相对距离和密度的聚类算法对激光雷达检测到的非均匀点云进行聚类。2)对无人机集群避障过程中集群分裂的现象进行研究,提出一种基于视野的蜂拥控制策略,确保无人机集群在避免内部碰撞和规避障碍物的同时,避免集群分裂现象的发生。3)对基于采样的无人机集群蜂拥控制策略进行研究,将连续时间下的二阶无人机集群运动方程和控制输入进行离散化处理,获得基于采样的运动模型和控制输入向量,并构建无人机集群运动约束,在确保集群网络连通性的情况下获得采样周期的上界。4)对无人机集群蜂拥控制算法中的编队行为进行研究,在基于采样的集群蜂拥控制算法中加入编...

【文章页数】：84 页

【学位级别】：硕士

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摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 引言
    1.2 研究背景及意义
    1.3 国内外研究现状
    1.4 本文主要研究内容
第2章 集群蜂拥控制相关理论知识
    2.1 代数图论
    2.2 系统稳定性相关理论
        2.2.1 李雅普诺夫稳定性定理
        2.2.2 拉塞尔不变原理
    2.3 经典蜂拥模型
    2.4 蜂拥系统性能证明方法
    2.5 本章小结
第3章 基于激光雷达的集群蜂拥控制策略
    3.1 概述
    3.2 激光雷达检测误差分析
    3.3 常用坐标系及坐标转换
        3.3.1 常用坐标系
        3.3.2 坐标系转换
    3.4 点云校正算法
        3.4.1 点云校正矩阵
        3.4.2 速度预估模型
    3.5 基于相对距离和密度的点云聚类算法
        3.5.1 相对距离
        3.5.2 点云相对密度
        3.5.3 聚类算法
    3.6 基于视野的集群蜂拥控制策略
        3.6.1 集群分裂现象原因分析
        3.6.2 基于视野的速度匹配项
        3.6.3 障碍物反馈作用项
    3.7 本章小结
第4章 基于采样的集群蜂拥控制策略
    4.1 概述
    4.2 离散运动模型
    4.3 离散控制协议设计
        4.3.1 编队约束
        4.3.2 离散控制协议
    4.4 控制算法稳定性分析
        4.4.1 采样周期
        4.4.2 控制系统相关性能证明
    4.5 集群蜂拥过程路径规划算法
        4.5.1 危险指数地图构建
        4.5.2 编队约束映射
        4.5.3 基于危险指数地图的路径规划算法
    4.6 本章小结
第5章 实验验证与分析
    5.1 实验环境
        5.1.1 仿真实验环境
        5.1.2 真实实验环境
    5.2 点云校正算法验证
        5.2.1 实验设计及过程
        5.2.2 速度拟合真实实验
        5.2.3 位置预估真实实验
        5.2.4 点云校正真实实验
        5.2.5 点云校正仿真实验
    5.3 基于相对距离和密度的点云聚类算法实验
    5.4 基于激光雷达的集群控制策略验证
        5.4.1 实验结果评价指标
        5.4.2 连续时间下蜂拥控制策略验证
        5.4.3 实验结果及分析
    5.5 离散时间下集群控制策略验证
        5.5.1 实验设计及过程
        5.5.2 实验结果及分析
    5.6 集群蜂拥过程路径规划算法验证
        5.6.1 实验设计及过程
        5.6.2 实验结果及分析
    5.7 本章小结
总结与期望
参考文献
攻读硕士学位期间取得的研究成果
致谢
附件



本文编号：3739393