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无人机协同控制研究综述
来源:中国人民解放军陆军工程大学指挥与控制工程学院 | 作者:马子玉,何 明*,刘祖均,顾凌枫,刘锦涛 | 发布时间: 2021-08-11 | 19327 次浏览 | 分享到:
无人机(UAV)协同控制是指一组UAV 以机间通信为基础、群体智能为核心,合作分工完成某一共同任务的控制方式....

1.2 军事应用

无人机协同控制在军事领域中有着许多现实和潜在的应用。从侦查搜索到对地精准打击等任务已经证明一组低成本、组织性强的无人机群比单一的高成本无人机有着更强的作战能力。通常协同作战需要无人机以固定结构飞行,编队飞行的优势之一便是通过定位跟随可减少无人机的飞行阻力,显著降低油耗[28]。图1 展示了四种无人机集群参与的军事任务。

 

图1 无人机集群军事应用

Fig.1 Multi-UAV military missions

火力打击 相较于传统的火力打击,无人机作战距离更远、打击精度更高、人员伤亡更低。无人机集群式作战可提供更大范围的火力覆盖和更高的成功率。主动释放的诱饵无人机在受到攻击时,可收集敌方雷达和战车等重要设施的位置信息,为后方精准打击提供先机。面对敌方火力防线,无人机集群中部分无人机将作为“僚机”,负责护送携带高杀伤武器的无人机进入其有效攻击范围。不仅如此,导弹控制系统也可仿照无人机协同控制,面对敌方多层次防御体系,一组导弹协同作战更能实现对关键目标的精准打击。

电子对抗 通过电子对抗进行隐藏通常被称为干扰,一般是依靠噪声形成雷达干扰以达到欺骗的作用,电子对抗使得我方单位从敌方雷达中隐去,是战场获胜的重要先机。一般而言,干扰可分为自干扰和支援干扰。自干扰是无人机采用雷达干扰以实现自我保护,支援干扰则是多架无人机协同干扰以掩护其他单位。Kim 等[29]针对无人机的护航任务,提出一种紧密编队和协同合作来欺骗对空导弹的跟踪雷达。

侦察监视 无人机凭借空中优势可以有效完成侦察任务,如派往敌方空域收集重要设施的位置信息,在科索沃战争中,美军就利用侦察无人机精准轰炸了南联盟70%的军火库和30%的指挥所[30]。同时无人机可用于搜索渗透至我方范围内的敌人,在森林场景中,其特点是许多小的障碍(树或灌木丛)和一个个独立的目标单元(敌人),相应策略是增加单独行动的无人机数量,并提供一定攻击能力(如果包含火力打击任务);而视野开阔的平原,其特点是障碍物少、目标单元密集,相应策略则是出动分布广而稀疏的无人机群,保证大范围的侦查视野。

战术格斗 在正面战场上,无人机带来的“战斗零伤亡”是指挥官们一直追求的目标,通过操作员实现远程作战可有效完成各种高危险任务[31]。但在大规模对抗中,“一人一机”模式下操作员数量的增加会对控制中心和通信造成很大的负担。“有人机+无人机”模式由此提出,操作员控制单个或部分无人机,无人机群依靠协同系统共同完成操作员下达的指令。无人机群转变成作战小组,组内成员合作完成任务,同时小组间也可分工合作实现某些战术。美军曾实验5 架协同无人机与8 架配有预警机的F-22 对抗,最终战损比为8∶0[32],由此可见,无人机集群协同控制使得战术能融入无人化作战当中,对未来战争将产生很大影响。

   2 协同控制方法 

根据方法的不同协同控制算法主要分为三类,包括一致性控制算法、蜂拥控制算法和编队控制算法。下面将具体介绍三种算法的一般定义与研究现状。

2.1 一致性控制

2.1.1 一致性算法

为实现无人机集群分布式控制,许多学者已提出多种不同方法,其中基于图论的一致性控制算法越来越受到关注。该算法将无人机抽象为图中的节点,无人机之间的通信则用边表示,其优点是可用图表示任意队形,理论较为成熟。Jamshidi 等[40]为无人机的协同控制设计了一个实验台和共识技术;Rezaee 等[41]提出一种针对高阶多智能体系统的一致性协议,展示了智能体如何利用周围邻居共享的相对位置信息实现一致性;Shoja等[42]针对非线性非完全动态系统设计一种基于估计的一致性控制方案,并成功跟随多个领导者;Gallehdari 等[43]提出一种实时分布控制重构法,该算法利用智能体的最近邻信息和内部故障检测与识别功能,保证智能体出现故障时仍可以保持一致性。算法中智能体采用一阶动力模型,在最小化维持故障智能体运行成本的基础上设计控制器,从而优化了集群的性能指标。

 

其中:xi(t)表示无人机i 在t 时刻的状态信息,A=[aij]为邻接矩阵,如果无人机i 和j 之间存在通信,则aij=1。式(1)可以重写为:

 

其中:L= D - A 表示拉普拉斯矩阵,根据拉普拉斯矩阵的性质,系统达到一致性的条件为:

 

当无人机之间的通信质量低时,一般可采用间歇性通信方式,通过差分方程更新无人机的信息状态。一般性离散时间差分方程[33]如下:

 

记x=[x1,x2,…,xn],A[k]=[aij(k)],则式(4)可写成矩阵形式:

 

相似地,智能体系统达到离散时间一致性的条件[33]为:

 

2.1.2 一致性控制研究现状

一致性控制起源于计算机科学和并行计算[34-35]。Vicsek等[36]提出的Vicsek模型实现了Reynolds三种规则中的“对齐”规则,集群中智能体以匀速率运动,其运动方向由周围邻居速度方向的平均值决定。过去的几年中,Jadbabaie 等[37]和Olfati-Saber等[38]的研究工作对其他学者研究一致性控制问题产生了相当大的影响。具体而言,Jadbabaie 等[37]将Vicsek 提出的动态模型线性化,通过图论和矩阵分析等工具为对齐行为提供理论支持。Olfati-Saber等[38]则提出了解决积分器网络一致性控制问题的一般性框架。随后Ren等[39]在此基础上将一致性问题推广到二阶系统,证明了有向网络中多智能体系统的稳定性。