UAV集群自主協(xié)同決策控制關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、無人機(Unmanned Aerial Vehicle，UAV)集群協(xié)同作戰(zhàn)是一種全新概念的作戰(zhàn)模式，具備智能化程度高、不確定性因素多以及任務(wù)環(huán)境復(fù)雜等諸多特點，自主決策與控制是實現(xiàn)UAV集群協(xié)同作戰(zhàn)的關(guān)鍵，對于提高多UAV的整體作戰(zhàn)效能起著至關(guān)重要的作用。本文以系統(tǒng)工程、人工智能、自動控制和信息融合等學(xué)科的最新理論和技術(shù)為基礎(chǔ)，對UAV集群自主協(xié)同決策控制的關(guān)鍵技術(shù)進行了深入的研究分析。主要的研究內(nèi)容和創(chuàng)新點歸納如下：
　　(1

2、)在UAV個體具備一定智能的基礎(chǔ)上，首先分析了UAV集群協(xié)同作戰(zhàn)系統(tǒng)的基本組成、系統(tǒng)特點和具體的作戰(zhàn)流程，然后結(jié)合多智能體理論分析了UAV集群協(xié)同決策控制系統(tǒng)的組成、子系統(tǒng)功能以及功能特性并針對傳統(tǒng)有限集中/分布式結(jié)構(gòu)的不足，提出了基于 Agent服務(wù)網(wǎng)絡(luò)的集中/分布式?jīng)Q策控制系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)，最后列舉并分析了UAV集群協(xié)同決策控制的相關(guān)關(guān)鍵技術(shù)。
　　(2)針對大規(guī)模且存在多約束條件的UAV協(xié)同任務(wù)預(yù)分配問題，并為了避免傳統(tǒng)進化算法

3、易陷入局部最優(yōu)的缺陷，設(shè)計了求解兩級UAV任務(wù)預(yù)分配的離散粒子群算法。首先結(jié)合任務(wù)的約束特性，將大規(guī)模UAV任務(wù)分配問題分解為集群級和編隊級兩類子問題，然后分別建立了數(shù)學(xué)模型，最后根據(jù)模型特點與約束類型，設(shè)計了求解這兩類問題的矩陣二進制編碼粒子群算法和帶有移位操作的整數(shù)編碼粒子群算法。仿真算例表明，與傳統(tǒng)進化算法相比，這兩種算法收斂速度更快，全局尋優(yōu)能力更強。
　　(3)針對UAV三維實時航跡規(guī)劃約束條件復(fù)雜、不確定因素多、實時性

4、要求高的特點，提出了基于模型預(yù)測控制和自適應(yīng)差分進化算法的UAV三維航跡規(guī)劃方法。針對UAV單機航跡規(guī)劃，首先采用模型預(yù)測控制和滾動優(yōu)化思想建立了UAV三維實時航跡規(guī)劃模型，然后利用模糊控制理論設(shè)計了威脅增益模糊控制器，使得UAV在遭遇突發(fā)威脅時能夠快速逃離，最后給出了求解航跡的自適應(yīng)差分進化算法，仿真算例表明該方法能夠使UAV在飛行過程中實現(xiàn)地形跟隨與威脅回避，并能對動態(tài)環(huán)境作出快速響應(yīng)，且具備較好的實時性；在UAV單機航跡規(guī)劃的基礎(chǔ)

5、上，針對考慮時間協(xié)同的多UAV航跡規(guī)劃，提出了“分布式同步進化-集中式速度協(xié)商”的求解框架，仿真算例表明使用該框架進行UAV協(xié)同航跡規(guī)劃，UAV能夠同時到達目標點。
　　(4)針對存在移動目標和移動威脅的動態(tài)戰(zhàn)場環(huán)境，提出了基于啟發(fā)式預(yù)測窗口的UAV編隊協(xié)同飛行軌跡控制方法。首先利用強跟蹤濾波對移動目標或威脅進行狀態(tài)預(yù)測并推導(dǎo)了啟發(fā)式預(yù)測窗口的計算公式，然后根據(jù)滾動優(yōu)化思想和矢量夾角原理建立了軌跡控制模型并利用最速下降法進行求解，