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申请/专利权人：北京航空航天大学

摘要：本发明公开一种基于梯度优化轨迹的大规模有人机和无人机集群控制方法，包括：步骤一：根据障碍物的梯度信息以及轨迹的需求对轨迹优化问题建模；步骤二：构造初始轨迹并基于有限内存柏萝登‑弗莱彻‑戈德福布‑生纳算法优化得到最优轨迹；步骤三：依据当前环境和任务需求进行有人机和无人机之间的三维空间编队调整；步骤四：基于最优轨迹的有人机和无人机集群控制。本发明通过建立基于障碍物梯度信息及轨迹可行性需求的优化模型，高效生成和优化轨迹，显著提高飞行路径的可行性和安全性；调整策略可在实时环境变化与不同的任务需求下，变换相应编队队形，使集群灵活应对各种复杂操作场景；基于编队的有向弱联通拓扑，实现编队的精确轨迹跟踪，保证异构系统的协同。

主权项：1.一种基于梯度优化轨迹的大规模有人机和无人机集群控制方法，其特征在于：该方法包括步骤：步骤一：根据障碍物的梯度信息以及轨迹的相关需求对轨迹优化问题建模轨迹优化问题被建模为一个无约束优化问题，总的代价函数为：J＝λ1fs+λ2fc+λ3fv+λ4fa；6其中，fs为轨迹的平滑度代价函数，fc为轨迹的安全性代价函数，fv为速度的动力学可行性代价函数，fa为加速度的动力学可行性代价函数λ1、λ2、λ3、λ4分别表示对应优化项的权重；步骤二：构造初始轨迹并基于有限内存柏萝登-弗莱彻-戈德福布-生纳算法优化得到最优轨迹步骤三：依据当前环境和任务需求进行有人机和无人机之间的三维空间编队调整将有人机的编队类型分为V形、横向一子形、纵向一子形编队，依据不同的任务需求，进行相应的队形变换；无人机依据自身所属层级，采取特定的规则跟随有人机或高层级无人机；步骤四：基于最优轨迹的有人机和无人机集群控制对于大规模异构有人机和无人机异构系统，其通信拓扑由有向弱联通图表示，若节点i能够接收节点j的消息，也就是邻接矩阵元素aij＞0；不考虑节点的自循环，对于有aii＝0；节点i的邻居集合以及入度分别定义为和异构集群系统的入度矩阵为有人机和无人机异构集群系统通信拓扑的Laplacian矩阵为将有人机动力学模型近似为二阶系统运动模型跟踪轨迹位置、速度信号，无人机通过一阶系统运动模型跟踪速度信号；定义如下： 其中，xit＝[xi1,xi2,xi3]，vit＝[vi3,vi2,vi3]和uit＝[ui1,ui2,ui3]分别表示个体i的位置、速度以及控制输入；α1和α2分别为速度和位置对于当前有人机的影响强度系数；由于有人机在通信能力上的优势，假设牵引控制指令xσ存在于当前轨迹的位置与最高层级的有人机的位置之间，同时也存在于有人机与有人机的位置之间；基于牵引控制的异构集群一致性协议，处理轨迹跟踪与大规模有人机和无人机集群控制问题；对于一个轨迹跟踪问题，引入每一个仿真步长的积分平方误差ISE作为最高层级有人机跟踪参考轨迹位置的性能指标，这个指标对小偏差惩罚较轻，而对大偏差惩罚较重；其表达式为： 其中，xt为当前时刻最高层级有人机的位置，xreft为当前时刻轨迹的位置，仿真步长大小T。

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