基于集群空间构架的有人/无人机共融集群编队控制方法

1.本发明设计一种基于集群空间构架的有人/无人机共融集群编队控制方法，属于有人/无人作战飞机协同作战领域。


背景技术：

2.有人/无人机共融集群编队(manned-unmanned intergration teaming,muit)是指两架或两架以上有人机(manned aerial vehicle,mav)和无人机(unmanned air vehicle，uav)在飞行过程中为实现相同的任务目标而以一定构架、队形排列的组织模式，包含集群编队的队形设计、编队飞行过程中的队形保持以及应对突发情况或任务变更的队形变化。
3.有人机平台具有人脑的思维与判断优势，但成本高且单平台装备的传感器等设备数量有限、功能有限；无人机具有平台成本低、持续作战能力强、战术实现较灵活等优势，能够突前执行“枯燥、恶劣、危险和纵深(dull,dirty,dangerous and deep,4d)”任务。但目前无人作战飞机的使用主要是受预先编写的、简单的决策程序操控，自主化水平较低，无法自主适应愈加复杂的战场环境和瞬息万变的战场态势。由于无人机的智能化、自主化发展水平难以在短期内达到自主作战的程度，无人机作战对人的依赖程度依然很大，而传统的地面站控制存在通信延迟、敌方监视和干扰等问题，不利于作战效能的最大发挥。因此，使用有人机对无人机进行指挥决策和监督控制是提高作战能力的一种重要途径。在未来相当长的一段时间内，有人/无人机在空中作战中的关系仍将是控制与被控制以及功能相互补充的关系，人在回路的无人机作战将成为未来空中作战的重要模式。
4.目前，有人/无人机集群有多种模式，有人机平台价值高，属于优先保护平台，且当前对无人机指挥控制的人机比仍然较高，单架有人机能够指挥控制的无人机数量有限，存在指挥控制容量阈值。
5.本发明旨在提高有人/无人机共融集群编队效能，将有人机指挥控制方式逐步从“人在回路中”转变为“人在回路上”，使指挥员能够从底层的飞行和编队控制中抽离出来，降低工作负荷，从而更加专注于高层任务控制，能够指挥一组甚至多组具有不同功能的小型无人机群，以提高有人/无人机共融集群系统的协调性和快速响应能力。
6.在现有的有人/无人机编队控制研究中，有人机通常采用简化的六自由度模型，作为集群中领导者的角色，与无人机一起按照固定的规则执行预先设定的任务流程，无法真正发挥操作员在决策过程中的智慧和经验。另外，一个操作员同时操控和指挥多架无人机具有较高的工作负荷，将影响决策水平的正常发挥。本发明即针对有人机操作员参与集群决策过程的编队模型，提出一种基于集群空间构架的有人/无人机共融集群编队控制方法，操作员可以从集群角度监督和控制系统运动，以提高集群编队效能。


技术实现要素：

7.本发明提出了一种基于集群空间构架的有人/无人机共融集群编队控制方法，其
目的是提供一种综合操作员决策的有人/无人机编队控制方法，旨在保证决策高效性和科学性的同时，降低操作员的工作负荷，从而提高共融集群的编队任务能力，在突发情况下能够进行有效的集群编队队形变换和保持，并提高有人/无人机协同作战研究进入空中验证的可行性。
8.本发明针对有人机操作员参与集群决策过程的编队模型，开发了一种基于集群空间构架的有人/无人机共融集群编队控制方法，该方法的实现步骤如下：
9.步骤一：搭建六自由度非线性有人机仿真模型
10.有人机选择六自由度非线性控制模型，采用12个状态量描述飞机的状态x＝[x
g y
g h φ θ ψ v α β p q r]，其中(xg,yg,h)为有人机的三维空间绝对位置坐标，(φ,θ,ψ)为滚转角、俯仰角及偏航角，v为气流速度，(α,β)为迎角、侧滑角，(p,q,r)为滚转角速度、俯仰角速度及偏航角速度。上述12个状态量的微分方程描述如下：
[0011][0012]
其中，(u,v,w)为有人机在机体坐标轴系oxyz下三个速度分量，(i
x
,iy,iz)为有人机绕x、y、z轴的转动惯量，i
xz
为惯量积，(l,m,n)为滚转力矩、俯仰力矩和偏航力矩。有人机具有4个控制输入u＝[δ
t δ
e δ
a δr]，其中δ
t
为油门杆，δe为升降舵偏转角，δa为副翼偏转角，δr为方向舵偏转角。
[0013]
在给定高度h和气流速度v的情况下，对有人机模型进行配平，优化求解可得令有人机所受合力和合力矩为零的控制量和状态量，有人机六自由度非线性控制模型简化示意图如附图1所示。
[0014]
步骤二：建立无人机简化仿真模型
[0015]
无人机模型包含一个一阶马赫数保持自动驾驶仪、一个一阶航向保持自动驾驶仪以及一个二阶高度保持自动驾驶仪。模型描述如下：
[0016]
[0017][0018]
其中，(xi,yi,hi)为无人机i的三维空间绝对位置坐标，vi、ψi和ζi为无人机i的水平速度、水平航向及高度变化率，和为无人机i的三个自动驾驶仪的控制输入，τv、τ
ψ
和(τa,τb)为马赫数保持自动驾驶仪、航向保持自动驾驶仪及高度保持自动驾驶仪的时间常数。三个自动驾驶仪满足如下约束：
[0019][0020]
其中，a
min
,r
min
,ζ
min
为无人机加速度、转弯角速度及高度变化率的下限，a
max
,r
max
,ζ
max
为对应的上限。
[0021]
步骤三：搭建有人/无人机共融集群空间构架
[0022]
首先，定义由2个无人机组成的无人机空间的状态向量为r＝[x1,x2,y1,y2,ψ1,ψ2]
t
其中矩阵右上角t均表示转置；集群空间构架将无人集群系统(即所有无人机共同组成的集群)看作单个整体，选择一组集群空间状态变量来表示集群空间中所需的控制动作(如附图2所示)，集群空间状态向量表示为其中，(xc,yc,θc)表示集群空间坐标系ocxcyc相对绝对坐标系ogxgyg的坐标转换，d表示两架无人机之间距离的1/2，表示第i个无人机在ocxcyc坐标系下的航向角。从无人机空间状态向量到集群空间状态向量的转换表示如下
[0023][0024]
其中，
[0025][0026]
步骤四：设计二阶有人/无人机集群空间控制器
[0027]
基于步骤三，公式(5)对6个无人机空间状态变量进行求导可得无人机空间状态向量一阶导数与集群空间状态向量一阶导数的转换关系如下：
[0028][0029]
其中，ω为jacobian矩阵。类似可得，无人机空间状态向量二阶导数与集群空间状态向量二阶导数的转换关系如下：
[0030][0031]
其中，γ和ξ为二阶jacobian矩阵。
[0032]
步骤五：设计基于反步法的无人机集群空间控制指令
[0033]
在有人/无人机共融集群编队过程中，有人机为优先保护平台，其期望位置位于无人机集群的中心，因此有人机的实时位置即为集群空间状态向量中的(xc,yc)。基于反步法可获得集群空间控制指令为
[0034][0035]
其中，ec＝c
d-c，k1、k2和λ1为常数矩阵。公式(9)可基于公式(8)获得无人机空间控制指令fr，对无人机模型求二阶导可得到
[0036][0037]
将公式(3)代入上式(10)，可得
[0038][0039]
其中，gi表示无人机运动模型与二阶控制向量的转换矩阵。由此可得到无人机水平速度、水平航向及高度变化率的输入指令为
[0040][0041]
步骤六：有人机操作员控制指令输入
[0042]
在本发明中，有人机操作员的控制指令为针对集群空间状态向量中的变量：通过改变集群空间状态变量θc可改变有人/无人机共融集群的飞行航向，使得有人/无人机共融集群快速规避障碍物；通过改变集群空间状态变量d可改变有人/无人机共融集群的构架规模，使得有人/无人机共融集群在保持原编队队形的情况下穿越障碍。操作员仅需改变单个变量即可改变整个有人/无人机共融集群的飞行状态，大大降低了操作员的工作负荷。综上，基于集群空间构架的有人/无人机共融集群编队控制模型可简化表示为如附图3所示的形式。
[0043]
步骤七：仿真实现
[0044]
基于集群空间构架的有人/无人机共融集群编队控制仿真流程图如附图4所示。其中ts为采样时间，t
max
为最大运行时间。若仿真结果不理想，可适当调节参数常系数k1、k2和采样时间ts。
[0045]
本发明提出了一种基于集群空间构架的有人/无人机共融集群编队控制方法。该方法的优势主要体现在两个方面：一方面，该方法是面向更为复杂的六自由度非线性有人机模型，而非传统集群编队研究中所考虑的简化六自由度模型，因此更具有实际应用价值；另一方面，该方法采用集群空间架构进行编队控制，使得集群能够在保持编队队形的前提下快速避障，促进了有人机上的操作员更简捷、高效地监督和控制无人机集群运动系统，降低了操作员进行干预决策的工作负荷，故而在一定程度上缩短了决策时间，满足了有人/无人机共融集群编队的高效性需求，进而有效提高了有人/无人机的协同作战能力。
附图说明
[0046]
图1有人机六自由度非线性控制模型
[0047]
图2集群空间模型
[0048]
图3基于集群空间构架的有人/无人机共融集群编队控制模型
[0049]
图4基于集群空间构架的有人/无人机共融集群编队控制仿真流程图
[0050]
图5有人/无人机共融集群编队三维空间轨迹曲线
[0051]
图6有人/无人机共融集群编队三维空间轨迹俯视图
[0052]
图7期望无人机编队距离变化曲线
[0053]
图中标号及符号说明如下：
[0054]
oxyz——有人机机体坐标轴系
[0055]
(xg,yg,h)——有人机三维空间绝对位置坐标
[0056]
(u,v,w)——有人机机体坐标轴系速度分量
[0057]
(i
x
,iy,iz)——有人机转动惯量
[0058]ixz
——有人机惯量积
[0059]
(l,m,n)——有人机滚转力矩、俯仰力矩和偏航力矩
[0060]
δ
t
——油门杆推力
[0061]
δe——升降舵偏转角
[0062]
δa——副翼偏转角
[0063]
δr——方向舵偏转角
[0064]
τv——马赫数保持自动驾驶仪时间常数
[0065]
τ
ψ
——航向保持自动驾驶仪时间常数
[0066]
(τa,τb)——高度保持自动驾驶仪时间常数
[0067]
ocxcyc——集群空间坐标轴系
[0068]
ogxgyg——绝对坐标轴系
[0069]
v——气流速度
[0070]
α——迎角
[0071]
β——侧滑角
[0072]
p——滚转角速度
[0073]
q——俯仰角速度
[0074]
r——偏航角速度
[0075]
φ——滚转角
[0076]
θ——俯仰角
[0077]
ψ——偏航角
[0078]
δe——升降舵偏转角
[0079]
k1,k2——增益
[0080]
n——不满足条件(否)
[0081]
y——满足条件(是)
具体实施方式
[0082]
下面通过一个具体的障碍环境下有人/无人机共融集群编队实例来验证本发明所提出的设计方法的有效性，本实例所选用的六自由度有人机模型为f-16飞机模型。实验计算机配置为英特尔酷睿处理器，3.60ghz主频，32.0gb内存，软件为matlab 2021版本。
[0083]
步骤一：搭建六自由度非线性f-16有人机仿真模型
[0084]
f-16飞机的固有参数设置如下：气流速度v在水平面上的分量的变化范围为56～408m/s,高度h的最大值应小于15,239m，绕x轴，y轴和z轴的转动惯量(i
x
,iy,iz)＝
(12874.8，75673.6，85552.1)kg
·
m2,惯量积i
xz
＝1331.4kg
·
m2。
[0085]
f-16有人机的控制输入约束设置如下：油门杆δ
t
的允许范围为1000～19000lbs,升降舵偏转角δe的允许范围为-25～25deg，副翼偏转角δa的允许范围为-21.5～21.5deg，方向舵偏转角δr的允许范围为-30～30deg。
[0086]
本实例对f-16有人机模型在高度h＝10000ft，气流速度v＝600ft/s的状态下进行单点配平，经过配平后个控制量和状态量如下：油门杆δ
t
＝2080.9lbs，升降舵偏转角δe＝-2.2520
°
，副翼偏转角δa＝0
°
，方向舵偏转角δr＝0
°
，俯仰角θ＝3.5982
°
，迎角α＝3.5982
°
。
[0087]
步骤二：建立无人机简化仿真模型
[0088]
包含自动驾驶仪的无人机简化模型如公式(2)和公式(3)所示，其中，自动驾驶仪的时间常数分别为τv＝0.001、τ
ψ
＝0.001、τa＝0.001和τb＝0.001，无人机加速度、转弯角速度及高度变化率的下限分别为a
min
＝-100m/s2，r
min
＝-15
°
和ζ
min
＝-300m/s，对应的上限分别为a
max
＝100m/s2，r
max
＝15
°
和ζ
max
＝300m/s。
[0089]
步骤三：搭建有人/无人机共融集群空间构架
[0090]
将所有无人机看作整体的集群空间构架与分别考虑单体无人机状态的无人机空间构架之间的转换关系如公式(5)和公式(6)所示，其中，集群空间状态变量(xc,yc)为有人机的实时位置，两架无人机之间距离的1/2初始值为d＝1000m，角度初始值分别为θc＝π/2，
[0091]
步骤四：设计二阶有人/无人机集群空间控制器
[0092]
基于公式(5)和公式(6)，对此分别进行一次和两次求偏导，可得无人机空间状态向量一阶导数与集群空间状态向量一阶导数的转换关系如公式(7)及无人机空间状态向量二阶导数与集群空间状态向量二阶导数的转换关系如公式(8)。
[0093]
步骤五：设计基于反步法的无人机集群空间控制指令
[0094]
本实例中用于计算集群空间的控制指令的反步法参数设置如下：k1＝0.5
·
i6，k2＝25
·
i6，其中i6为单位矩阵。进而，由公式(12)得到无人机水平速度、水平航向及高度变化率的输入指令。
[0095]
步骤六：有人机操作员控制指令输入
[0096]
在本实例中，当有人机机载设备探测到禁飞区或障碍物时，操作员通过改变集群空间状态变量d调整有人/无人机共融集群构架规模，使得有人/无人机共融集群在保持原编队队形的情况下穿越复杂环境区域。
[0097]
步骤七：仿真验证
[0098]
本实例中，取采样时间ts＝0.05s，最大运行时间t
max
＝5000s，并设定障碍物的位置如下：障碍物1空间位置(x1,y1,h1)＝(9000,800,10000)，障碍物2空间位置(x2,y2,h2)＝(9000,-800,10000)，障碍物采用椭球体表示，其形状采用半径(ra,rb,rc)＝(2000,200,50)表示。有人机初始位置设置为(0,0,9980)，无人机初始位置分别为(0,100,9980)和(0,-100,9980)。初始阶段无人机与有人机进行集群编队的期望半径设置为d＝1000m，当有人机探测到障碍物时，为了顺利通过障碍物，操作员通过飞行控制杆输入期望编队半径d＝500m。通过改变有人/无人机共融集群编队规模，使得有人/无人机共融集群能够顺利穿越多个障碍物，集群编队三维仿真结果如附图5所示，俯视图如附图6所示。编队半径大小变化如附图7所示，初始阶段无人机编队半径收敛到1000m，当有人机探测到障碍物后编队半径
收敛到500m。通过本发明所提出的基于集群空间构架的有人/无人机共融集群编队控制方法，操作员参与调整无人机编队半径，通过改变单一控制量完成有人/无人机共融集群避障任务。