无人飞行器编队的控制方法、装置及控制器与流程

本发明涉及自动化控制技术领域，尤其是涉及一种无人飞行器编队的控制方法、装置及控制器。

背景技术

无人飞行器(uav，unmannedaerialvehicle)又称为无人机，可以作为空中平台。多无人飞行器系统的编队控制问题最近在机器人、航空航天和无线通信等领域引起了广泛关注。多架无人飞行器的使用可以减少单个空中平台所需的尺寸和复杂度，从而提高了效率。随着无人飞行器编队协作完成复杂任务的需求不断增加，飞行队形的鲁棒性是很重要的。

无人飞行器编队的控制方法主要包括以下几种：行为策略方法、虚拟结构方法和领导者—跟随者方法。然而这三种方法都有各自的缺点，具体如下：行为策略方法的模型过于复杂，难以进行理论分析；基于虚拟结构的方法要求形成虚拟结构，需要了大量的通信和计算，限制了该方法的潜在应用规模；领导者—跟随者方法过分依赖领导者，领导者没有跟随者的明确反馈，不具有鲁棒性。因此，现有的控制方法都无法较好地解决无人飞行器编队的一致性问题。

另外，每架无人飞行器都存在非线性、强耦合性和欠驱动等不确定性，并且在平移和旋转运动过程中存在外部扰动，这些不确定性和外部扰动会使无人飞行器编队在飞行过程中的位置和姿态难以保持统一，影响无人飞行器编队的飞行性能。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种无人飞行器编队的控制方法、装置及控制器，以提高无人飞行器编队的一致性，提高无人飞行器编队在飞行过程中鲁棒稳定性。

第一方面，本发明实施例提供了一种无人飞行器编队的控制方法，包括：获取无人飞行器编队中的每架飞行器的当前位置数据和当前姿态数据；根据各架所述飞行器的当前位置数据和预先设计的鲁棒位置控制器，确定各架所述飞行器的垂直位置控制输入和期望姿态数据；根据每架所述飞行器的当前姿态数据和期望姿态数据、以及预先设计的鲁棒姿态控制器，确定每架所述飞行器的姿态控制输入；根据各架所述飞行器的所述垂直位置控制输入和所述姿态控制输入，对所述无人飞行器编队进行控制；其中，所述鲁棒位置控制器和所述鲁棒姿态控制器均是根据预先采用反步法建立的各架所述飞行器的动力学标称模型、所述无人飞行器编队中心的规定参考轨迹以及编队队形，基于图论和鲁棒补偿器设计的。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，所述方法还包括：通过以下步骤设计所述鲁棒位置控制器和所述鲁棒姿态控制器：获取所述规定参考轨迹以及所述编队队形；采用反步法为每架所述飞行器建立的动力学标称模型，并通过引入干扰，得到与所述动力学标称模型对应的真实模型；基于图论确定所述无人飞行器编队的编队控制协议，所述编队控制协议包括用于模拟各架所述飞行器之间的信息交换的有向图以及虚拟领导者与各架所述飞行器之间的连接权重；根据所述规定参考轨迹、所述编队队形、所述真实模型和所述编队控制协议，并通过引入鲁棒补偿器来设计所述鲁棒位置控制器；根据由当前姿态数据和期望姿态数据定义的姿态误差，并通过引入鲁棒补偿器来设计所述鲁棒姿态控制器。

第二方面，本发明实施例还提供一种无人飞行器编队的控制装置，包括：数据获取模块，用于获取无人飞行器编队中的每架飞行器的当前位置数据和当前姿态数据；位置控制确定模块，用于根据各架所述飞行器的当前位置数据和预先设计的鲁棒位置控制器，确定各架所述飞行器的垂直位置控制输入和期望姿态数据；姿态控制确定模块，用于根据每架所述飞行器的当前姿态数据和期望姿态数据、以及预先设计的鲁棒姿态控制器，确定每架所述飞行器的姿态控制输入；飞行控制模块，用于根据各架所述飞行器的所述垂直位置控制输入和所述姿态控制输入，对所述无人飞行器编队进行控制；其中，所述鲁棒位置控制器和所述鲁棒姿态控制器均是根据预先采用反步法建立的各架所述飞行器的动力学标称模型、所述无人飞行器编队中心的规定参考轨迹以及编队队形，基于图论和鲁棒补偿器设计的。

第三方面，本发明实施例还提供一种控制器，包括存储器、处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面或其任一种可能的实施方式所述的方法。

本发明实施例带来了以下有益效果：

本发明实施例中，获取无人飞行器编队中的每架飞行器的当前位置数据和当前姿态数据；根据各架飞行器的当前位置数据和预先设计的鲁棒位置控制器，确定各架飞行器的垂直位置控制输入和期望姿态数据；根据每架飞行器的当前姿态数据和期望姿态数据、以及预先设计的鲁棒姿态控制器，确定每架飞行器的姿态控制输入；根据各架飞行器的垂直位置控制输入和姿态控制输入，对无人飞行器编队进行控制；其中，鲁棒位置控制器和鲁棒姿态控制器均是根据预先采用反步法建立的各架飞行器的动力学标称模型、无人飞行器编队中心的规定参考轨迹以及编队队形，基于图论和鲁棒补偿器设计的。通过基于拓扑的图论方法提高了无人飞行器编队的一致性；通过鲁棒补偿方法抑制了非线性、强耦合性和欠驱动等不确定性以及外部扰动对无人飞行器编队的飞行性能的影响，提高了无人飞行器编队在飞行过程中鲁棒稳定性。

本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种建立鲁棒位置控制器和鲁棒姿态控制器的流程示意图；

图2为本发明实施例提供的一种无人飞行器编队的控制方法的流程示意图；

图3为本发明实施例提供的一种无人飞行器编队的期望编队队形和通信图；

图4为本发明实施例提供的无人飞行器编队的三维轨迹测试图；

图5为本发明实施例提供的无人飞行器编队的位置响应测试图；

图6为本发明实施例提供的无人飞行器编队的平移速度响应测试图；

图7为本发明实施例提供的无人飞行器编队的欧拉角响应测试图；

图8为本发明实施例提供的无人飞行器编队的位置误差测试图；

图9为本发明实施例提供的一种无人飞行器编队的控制装置的结构示意图；

图10为本发明实施例提供的一种控制器的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

目前现有的控制方法都无法较好地解决无人飞行器编队的一致性问题，另外每架无人飞行器都存在的非线性、强耦合性和欠驱动等不确定性以及飞行过程中受到的外部扰动都会影响无人飞行器编队的飞行性能。基于此，本发明实施例提供的一种无人飞行器编队的控制方法、装置及控制器，可以提高无人飞行器编队的一致性，提高无人飞行器编队在飞行过程中鲁棒稳定性。

为便于对本实施例进行理解，首先对本发明实施例所公开的一种无人飞行器编队的控制方法进行详细介绍。

实施例一：

本发明实施例提供了一种无人飞行器编队的控制方法，采用基于一致性的鲁棒控制方法来解决一组无人飞行器的编队控制问题，适用于多种无人飞行器，特别是多旋翼飞行器。该方法由控制器执行；该控制器也称为总体控制器，由鲁棒位置控制器和姿态控制器组成。鲁棒位置控制器用来控制平移运动以实现所需的轨迹和队形；姿态控制器用来稳定飞行器姿态。下面先参照图1说明鲁棒位置控制器和鲁棒姿态控制器的建立过程，然后基于图1建立的鲁棒位置控制器和鲁棒姿态控制器，参照图2具体说明本实施例提供的无人飞行器编队的控制方法。

符号说明：令代表单位矩阵；代表零矩阵；为以1为元素的列向量；为一个列向量，其中第n个元素为1，其他位置为0；令为克罗内克积。这里使用的范数被定义为其中s代表拉普拉斯算子，p(s)＝lt(p(t))，lt(·)代表拉普拉斯变换。

图1为本发明实施例提供的一种建立鲁棒位置控制器和鲁棒姿态控制器的流程示意图。四旋翼飞行器是高效的高空作业平台，具有垂直起飞和着陆、空中悬停以及机构简单等特点，下面以四旋翼飞行器为例进行具体说明。如图1所示，通过以下几个步骤建立鲁棒位置控制器和鲁棒姿态控制器：

步骤s101，获取无人飞行器编队中心的规定参考轨迹以及编队队形。

具体地，定义第i架四旋翼飞行器和第j架四旋翼飞行器期望位置的差为

δij确定了四旋翼机群(无人飞行器编队)的编队队形。在本实施例中，四旋翼机群选择了时不变的编队队形，因此δij是一个常数。编队中心的规定参考轨迹被表示为其也可以被视为编队中虚拟领导者的轨迹。假设参考轨迹pr0是可微的，它的二阶导数令δij＝δi-δj,其中δi或δj可以表示编队中心和第i架四旋翼飞行器或第j架四旋翼飞行器之间的期望位置偏差。

步骤s102，采用反步法为每架飞行器建立的动力学标称模型，并通过引入干扰，得到与该动力学标称模型对应的真实模型。

a.为无人飞行器编队中每架飞行器建立动力学标称模型。

在一些可能的实施例中，编号为i的(四旋翼)飞行器的动力学标称模型为：

其中，pi表示编号为i的飞行器在地球惯性坐标系中的位置矢量，uzi表示编号为i的飞行器的垂直位置控制输入，uθi表示编号为i的飞行器的姿态控制输入，mi表示编号为i的飞行器的质量，kfi、lci、kτi均表示编号为i的飞行器对应的飞行器参数，i3表示3×3单位矩阵，ji表示编号为i的飞行器对应的惯性矩阵，ri表示编号为i的飞行器对应的从载体坐标系到地球惯性坐标系的旋转矩阵，c3,3表示第三个元素为1、其他元素均为0的列向量，g表示重力加速度，表示编号为i的飞行器对应的科里奥利项，θi表示编号为i的飞行器对应的三个欧拉角。

具体地，上述动力学标称模型的推导过程如下：

四旋翼飞行器的完整动力学模型可以写成：

其中，m为四旋翼飞行器的质量；表示地球惯性坐标中的位置矢量；表示三个欧拉角，即滚转角φ、俯仰角θ和偏航角ψ；表示惯性矩阵，它是对称正定的；从载体坐标系到地球惯性坐标的旋转矩阵r∈so(3)可以表示为：

科里奥利项可以描述如下：

c11＝0,

四旋翼载体坐标的力可以由下式给出：

f＝[00ft]^t-r^t[00mg]^t,(1a)

其中，g为重力加速度；总体升力和载体坐标系中的扭矩可以表示为：

其中ωj(j＝1,2,3,4)表示电机j的旋转速度并且kf,lc,kτ是正参数。由于配电盘的存在，控制输入命令定义如下：

四旋翼飞行器的模型为6-dof(degreeoffreedom，自由度；包括3个平移自由度和3个旋转自由度)模型，但是只有4个控制输入。因此，四旋翼飞行器系统是欠驱动的。在本实施例中，要为每个四旋翼飞行器选择位置和航向控制模式，包括纵向位置px，横向位置py，高度pz和偏航角度ψ作为输出，以及uθ，uφ，uz和uψ作为控制输入。

从1到n标记的一组n架四旋翼飞行器，令φ＝{1,2,…,n}。那么，对于第i架四旋翼飞行器，将力的表达式(1a)、升力和转矩表达式(1b)和控制输入命令(1c)代入四旋翼动力学方程(1)，可以重写平移和旋转模型，得到编号为i的四旋翼飞行器的动力学标称模型如下：

其中，uθi＝[uφiuθiuψi]^t。

b.通过引入干扰，得到与上述动力学标称模型对应的真实模型：

具体地，在一些可能的实施例中，对于四旋翼飞行器，通过引入干扰，可以从式(1d)中获得用于基于反步法设计的模型：

其中，和大气扰动是附加的力和力矩，并且假定它们是有界的。变量是待确定的虚拟位置控制输入，并且满足：

其中θri和φri分别是俯仰参考信号和滚转角参考信号。偏航角参考信号为ψri。第i架四旋翼飞行器的俯仰角、滚转角和偏航角被假定为分别满足：|φi|<π/2，|θi|<π/2，|ψi|<π/2，以避免欧拉角表达式中的奇点问题。

由于每个四旋翼飞行器系统都是欠驱动的，因此四旋翼飞行器动力学模型将分解为姿态动力学和位置动力学模型。然后，考虑到fi(i∈φ)作为虚拟位置控制输入，可以基于反步法分别设计鲁棒姿态控制器和鲁棒位置控制器。

定义不确定性δpi,δθi：

其中，和分别是与力误差有关的等效位置干扰和等效姿态干扰。那么可以将非线性模型(2)重写为：

可见，在式(2)中的第一个方程中，由于等式右侧的第一项，平移动力学是双线性的，即fi(i∈φ)。力误差包含在等效干扰δpi中。事实上，由于式(2)中第一个方程耦合项的存在，每架四旋翼飞行器的动力学模型不能简单地被分离成平移动力学和旋转动力学模型。

模型(5)代表真实的四旋翼模型，即真实模型。忽略等效干扰δpi和δθi(i∈φ)后，模型(5)为标称模型。真实模型可以被认为由标称模型加等效干扰组成。

步骤s103，基于图论确定无人飞行器编队的编队控制协议。

该编队控制协议包括用于模拟各架飞行器之间的信息交换的有向图以及虚拟领导者与各架飞行器之间的连接权重。具体地，四旋翼飞行器之间的信息交换可以通过一个时不变的有向图g＝(v,e,w)来模拟。v＝{v1,v2,…,vn}是节点的集合，其中vi表示第i架四旋翼飞行器。是边缘的集合，并且第i架四旋翼飞行器可以从其相邻的第j架四旋翼飞行器接收信息。ni＝{j|(vi,vj)∈e}是节点vi的邻居集。是与g相关的加权邻接矩阵。对于任何i,j∈φ，当且仅当εij∈e时wij>0，否则wij＝0。这里考虑一个简单的图表使得wii＝0。对于节点vi，加权度di被定义为矩阵w的第i行的和，即将加权度矩阵中的对角线定义为d＝diag{di}，加权图拉普拉斯矩阵定义为l＝d-w。从到的有向路径被称为形式的有序边的序列。如果有向图g的边的子集可以形成从一个节点到所有其他节点的路径，则称g为具有生成树，并且节点被称为根。

常数bli表示虚拟领导者和第i架四旋翼飞行器之间的连接权重：bli>0表示第i架四旋翼飞行器可以从虚拟领导者获得信息，否则表示无法获得。

步骤s104，根据上述规定参考轨迹、编队队形、真实模型和编队控制协议，并通过引入鲁棒补偿器来设计鲁棒位置控制器。

虚拟位置控制输入fi由标称部分和鲁棒补偿部分组成：

fi＝fiⁿ+fi^r,i∈φ.(6)

设计标称控制输入用于实现标称平移系统所需的编队控制，而引入鲁棒补偿输入以抑制δpi对整个闭环系统的影响。标称部分fiⁿ(i∈φ)可以通过忽略δpi设计如下：

其中，αp是正标量耦合增益，kp,是标称位置控制器参数矩阵(对角矩阵)，其元素均为正数。

此外，引入fi^r(i∈φ)来抑制δpi对实际系统的影响。如果鲁棒补偿输入可以设置为那么δpi对实际系统的影响可以完全抵消。但是，δpi不能直接从测量中获得。引入鲁棒滤波器其中ηpj,i(j＝1,2,3)是待确定的鲁棒滤波器正参数。令γpi(s)＝diag{γp1,i(s),γp2,i(s),γp3,i(s)}，设计鲁棒补偿输入如下：

鲁棒滤波器有如下特性：ηpj,i越大，那么γpj,i(s)的频率带宽越宽，那么滤波器增益接近于1。在这种情况下，可以观察到fi^r可以更好地跟随期望信号fi^r*。因此，可以更多地抑制δpi对实际系统的影响。

鲁棒补偿输入(式8)不能在实际应用中实现，因为δpi不能直接测量。从式(5)可知：

令ηpi＝diag{ηp1,i,ηp2,i,ηp3,i}，然后，将式(9)代入式(8)，fi^r可由滤波状态量表示：

式(6)、式(7)和式(10)构成了鲁棒位置控制器的计算模型。

在由式(6)、式(7)和式(10)确定虚拟位置控制输入fi(i∈φ)之后，可以得到垂直位置控制输入的表达式uzi如下，通过求解式(3)得到俯仰角参考信号θri和滚转角参考信号φri如下：

步骤s105，根据由当前姿态数据和期望姿态数据定义的姿态误差，并通过引入鲁棒补偿器来设计鲁棒姿态控制器。

定义姿态参考信号(期望姿态数据)为θri＝[θriφriψri]^t和姿态误差为eθi＝[eφieθieψi]^t＝θi-θri(i∈φ)。构造姿态控制器来实现跟踪所需的姿态参考信号。与虚拟位置控制输入fi类似，姿态控制输入uθi可以设计如下：

其中，表示标称控制部分，表示鲁棒补偿部分。设计标称姿态控制输入为：

鲁棒姿态补偿输入为：

其中，kθ,是标称姿态控制器参数矩阵(对角矩阵)，其元素均为正数。γθi(s)＝diag{γθ1,i(s),γθ2,i(s),γθ3,i(s)}，是正参数ηθj,i(j＝1,2,3)待确定的鲁棒滤波器。令ηθj,i(j＝1,2,3)，同样地，由式(5)和式(14)可以用如下的滤波器状态来实现：

式(12)、式(13)和式(15)构成了鲁棒姿态控制器的计算模型。

可以看出，每架四旋翼飞行器的鲁棒位置控制器和鲁棒姿态控制器是分布式的，因为这些控制器仅依赖于它自身和与它相邻四旋翼飞行器的信息。通过将代数图论引入到多个体协同控制中，可以简化控制的数学模型，即简化了鲁棒位置控制器和鲁棒姿态控制器。

本发明实施例的主要目的是设计一组分布式控制律，以实现期望的编队轨迹，同时保持期望的编队队形。图2为本发明实施例提供的一种无人飞行器编队的控制方法的流程示意图，如图2所示，该方法包括以下几个步骤：

步骤s201，获取无人飞行器编队中的每架飞行器的当前位置数据和当前姿态数据。

每架飞行器上均设置有位置传感器和姿态传感器，位置传感器检测该飞行器的当前位置数据，姿态传感器检测该飞行器的当前姿态数据。控制器(总体控制器)获取每架飞行器的当前位置数据和当前姿态数据，并将当前位置数据发送给鲁棒位置控制器，将当前姿态数据发送给鲁棒姿态控制器。当前位置数据包括地球惯性坐标中三个方向上的位置数据，当前姿态数据包括三个欧拉角的值。

步骤s202，根据各架飞行器的当前位置数据和预先设计的鲁棒位置控制器，确定各架飞行器的垂直位置控制输入和期望姿态数据。

在一些可能的实施例中，鲁棒位置控制器根据各架飞行器的当前位置数据、规定参考轨迹和编队队形，计算各架飞行器之间的位置误差以及无人飞行器编队的编队中心误差；将位置误差和编队中心误差输入鲁棒位置控制器，计算得到各架飞行器的垂直位置控制输入、俯仰角参考信号和滚转角参考信号；将每架飞行器的俯仰角参考信号、滚转角参考信号以及预设的偏航角参考信号作为该飞行器的期望姿态数据。鲁棒位置控制器将期望姿态数据发送至鲁棒姿态控制器以得到姿态控制输入。

具体地，规定参考轨迹是一个时间的函数，因此根据当前时间可以计算编队中心的期望中心位置pr0；由于编队队形是时不变的，因此任意两架飞行器之间的期望位置偏差δij是固定不变的。对于任意两架具有通信关系的飞行器(vi、vj)，根据两架飞行器的当前位置数据(pi、pj)可以计算得到二者的实际位置偏差(pi-pj)，进而根据二者的实际位置偏差(pi-pj)和期望位置偏差(δij)计算得到这两架飞行器之间的位置误差(pi-pj-δij)。对于飞行器vi，根据该飞行器的当前位置数据(pi)和该飞行器与编队中心的期望位置偏差(δi)可以得到编队中心的实际中心位置数据(pi-δi)，从而根据实际中心位置数据(pi-δi)和期望中心位置数据(pr0)可以计算得到编队中心误差(pi-δi-pr0)。将位置误差和编队中心误差输入式(6)、式(7)和式(10)，可以计算得到垂直位置控制输入uzi、俯仰角参考信号θri和滚转角参考信号φri。而偏航参考信号ψri是给定的，例如是0度。uzi、θri和φri构成了期望姿态数据θri＝[θriφriψri]^t。

步骤s203，根据每架飞行器的当前姿态数据和期望姿态数据、以及预先设计的鲁棒姿态控制器，确定每架飞行器的姿态控制输入。

在一些可能的实施例中，对于每架飞行器，鲁棒姿态控制器根据该飞行器的当前姿态数据和期望姿态数据，计算该飞行器的姿态误差；将姿态误差输入鲁棒姿态控制器，计算得到该飞行器的姿态控制输入。

具体地，编号为i的飞行器的姿态误差为

eθi＝[eφieθieψi]^t＝θi-θri(i∈φ)，

其中，θi＝[φiθiψi]^t表示编号为i的飞行器的当前姿态数据，θri＝[θriφriψri]^t表示编号为i的飞行器的期望姿态数据。

将计算得到的姿态误差带入式(12)、式(13)和式(15)，可得编号为i的飞行器的姿态控制输入uθi＝[uφiuθiuψi]^t。

步骤s204，根据各架飞行器的垂直位置控制输入和姿态控制输入，对无人飞行器编队进行控制。

控制器将鲁棒位置控制器得到的垂直位置控制输入(uzi)和姿态控制器得到的姿态控制输入(uθi＝[uφiuθiuψi]^t)作为控制输入发送至对应飞行器的配电盘，进而通过配电盘发送给该无人飞行器的4个电机，从而控制无人飞行器编队的飞行。

本实施例中采用图论方法解决了基于一致性的问题，得到了分布式控制律，该分布式控制律能够较好地实现期望的编队轨迹，同时保持期望的编队队形。通过基于拓扑的图论方法提高了无人飞行器编队的一致性；通过鲁棒补偿方法抑制了非线性、强耦合性和欠驱动等不确定性以及外部扰动对无人飞行器编队的飞行性能的影响，提高了无人飞行器编队在飞行过程中鲁棒稳定性。

下面对上述方法的跟踪性能和鲁棒稳定性特性进行系统分析：

将位置误差定义为结合式(5)、(6)和(7)得到

令由式(5)、(12)、(13)和(16)可知，可以得到如下闭环节点误差系统：

其中，

那么，整个四旋翼飞行器机群的全局误差动力学方程可由下式给出：

其中

kz＝[kpkv]。

引理1：定义对称正定矩阵和令矩阵kθ,kω为具有正元素的对角矩阵。设计标称位置控制器参数矩阵kz如下：

其中pp是下列相关riccati方程的唯一正定解:

在假设有向图g具有生成树的情况下，根可以从虚拟领导者获得信息，如果耦合增益满足下式，则矩阵和是渐近稳定的。

其中，λpi代表(l+bl)的特征值。

在以下定理中总结了跟踪性能和鲁棒稳定性特性。

定理1：考虑由式(2)给出的每架四旋翼飞行器的非线性运动动力学方程，控制器包括式(6)、(7)、(10)、(11)、(12)、(13)和(15)，以及由引理1确定的标称控制器参数。如果有向图g具有生成树，根可以从虚拟领导者获得信息，并且初始状态zp(0)和zθ(0)是有界的，对于任何给定的正常数εe，存在有限的正常数t^*,因此对于任何全局闭环控制系统具有以下特性：

(1)所有状态都是有界的；

(2)每架四旋翼飞行器的位置误差和偏航误差分别满足maxj|epj,i(t)|≤εe，|eψi(t)|≤εe，

由定理1确定的鲁棒滤波器参数ηpj,i和ηθj,i(i∈φ)的理论值可能是保守的。也就是说，ηpj,i和ηθj,i的实际值可能比它们的理论值小得多。第一步是将ηθj,i的初始值设置为一个正值。第二步是增大ηθj,i，直到满足所获得的姿态跟踪性能。第三步是以同样的方式来确定ηpj,i。需要注意的是，可以令ηpj,i<<ηθj,i，使得在平移动态调节ηpj,i的过程中减少了对旋转动态的影响。

如果参考姿态的二阶导数，例如在实际应用中不能直接获得，可以在标称姿态控制律中忽略，如式(13)所示。在这种情况下，可以认为是干扰并将其包含在等效干扰中δθi，全局机群系统的鲁棒性仍然可以得到保证。

下面将以一组四架四旋翼飞行器为例，参照图3至图8验证验证鲁棒编队控制方法(无人飞行器编队的控制方法)的有效性。其中，这组四旋翼飞行器的动力学存在欠驱动，非线性等特征，并且有外界干扰的影响；mi＝2kg，gi＝9.81m/s²，ji＝diag{0.109,0.103,0.0625}kg·m²；四旋翼参数矩阵为bθi＝diag{9.2,9.7,15.99}，bpi＝diag{1,1,1}；四架四旋翼飞行器的位置需要保持为固定的编队队形，在惯性坐标系中用平行于水平面的正方形描述如下δ1＝[110]^t，δ2＝[-110]^t，δ3＝[-1-10]^t，δ4＝[1-10]^t，每架四旋翼飞行器的偏航角需要稳定在0度。

图3为本发明实施例提供的一种无人飞行器编队的期望编队队形和通信图，如图3所示，四架四旋翼飞行器之间的信息交换通过边缘为e＝{(v2,v1),(v3,v2),(v4,v1)}的有向图来构建，加权邻接矩阵w＝[wij]，当(vi,vj)∈e时wij＝0.5，否则为0。根v1可以从虚拟领导者获取信息，当i＝1时bli＝0.5，否则为0。编队中心的移动由pr0(t)＝[0.5t0.5tt]^t给出。第i架四旋翼飞行器的动态受到非零的附加外部大气气动力(-1)ⁱ[0.1cos(t)0.1sin(t)0.1cos(t)]^t和力矩(-1)ⁱ[sin(t)cos(t)sin(t)]^t的影响。

全局系统的控制器参数可以用下面的方法确定。首先，调节式(13)中标称姿态控制器参数矩阵kθ和kω的正参数，使单个四旋翼飞行器获得更好的姿态跟踪性能。这一步也保证了是渐近稳定的。其次，通过使用基于线性二次调节的协同状态变量反馈控制方法，选择标量耦合增益αp和式(7)中标称位置控制器参数矩阵kp和kv的正参数，以获得更好的编队控制性能。最后，按照单向调节方法调节鲁棒滤波器参数ηθj,i和ηpj,i。用上述方法，数值仿真中的控制器参数选择如下：kθ＝diag{50,50,50}，kω＝diag{35,35,35}，kp＝diag{1,1,1}，kv＝diag{0.7,0.7,0.7}，αp＝5，ηθj,i＝20，ηpj,i＝1。令εe＝0.1，并进行仿真测试以验证跟踪误差是否在有限时间内收敛到给定的原点附近，如定理1所示。

编队任务由一组初始状态有界的四旋翼飞行器执行。四架四旋翼飞行器的初始条件为p1(0)＝[32-1]^t，p2(0)＝[-23-2]^t，p3(0)＝[-3-21]^t，p4(0)＝[2-3-2]^t，θi(0)＝03×1，四架四旋翼飞行器的三维轨迹如图4所示，图4中的虚线代表形成的图案；四架四旋翼飞行器的纵向位置、横向位置、垂直位置(pxi，pyi，pzi)如图5所示；四架四旋翼飞行器的平移速度欧拉角(φi，θi，ψi)和位置误差(ep1,i，ep2,i，ep3,i)分别如图6、图7和图8所示。从图4至图8中可以看出，位置跟踪误差可以在7.1秒内收敛到以εe为界的邻域内。可见，本实施例所提出的全局闭环控制系统能够在欠驱动、非线性动力学和外界扰动下获得良好的跟踪性能和鲁棒稳定性。

与以往的四旋翼队形控制研究相比，本实施例的主要贡献如下：首先，研究了6dof的全动态四旋翼飞行器模型在编队控制中的问题。这里考虑的每个单个的飞行器系统都是欠驱动的，这种欠驱动系统的编队问题在相关文献中没有得到充分的研究。其次，编队控制问题不限于简化或线性化飞行器模型所约束的悬停或低速情景，平移和旋转运动都需要考虑非线性和强耦合动力学。在本实施例中，针对一组四旋翼飞行器，研究了大机动下的编队控制问题。特别地，平移动力学是双线性的，并且用反步法来获得四旋翼模型的逆运动学解。第三，在欠驱动模型的平移和旋转动力学中都考虑了扰动。此外，引入基于拓扑的图论来解决基于一致性的编队控制问题，并由此得到全局飞行控制律。

实施例二：

图9为本发明实施例提供的一种无人飞行器编队的控制装置的结构示意图，如图9所示，该装置包括：数据获取模块91，用于获取无人飞行器编队中的每架飞行器的当前位置数据和当前姿态数据；位置控制确定模块92，用于根据各架飞行器的当前位置数据和预先设计的鲁棒位置控制器，确定各架飞行器的垂直位置控制输入和期望姿态数据；姿态控制确定模块93，用于根据每架飞行器的当前姿态数据和期望姿态数据、以及预先设计的鲁棒姿态控制器，确定每架飞行器的姿态控制输入；飞行控制模块94，用于根据各架飞行器的垂直位置控制输入和姿态控制输入，对无人飞行器编队进行控制；其中，鲁棒位置控制器和鲁棒姿态控制器均是根据预先采用反步法建立的各架飞行器的动力学标称模型、无人飞行器编队中心的规定参考轨迹以及编队队形，基于图论和鲁棒补偿器设计的。

可选地，上述装置还包括模型建立模块，该模型建立模块包括：获取单元，用于获取规定参考轨迹以及编队队形；与获取单元连接的处理单元，用于采用反步法为每架飞行器建立的动力学标称模型，并通过引入干扰，得到与该动力学标称模型对应的真实模型；与处理单元连接的确定单元，用于基于图论确定无人飞行器编队的编队控制协议，该编队控制协议包括用于模拟各架飞行器之间的信息交换的有向图以及虚拟领导者与各架飞行器之间的连接权重；分别与确定单元和位置控制确定模块92连接的第一建立单元，用于根据规定参考轨迹、编队队形、真实模型和编队控制协议，并通过引入鲁棒补偿器来设计鲁棒位置控制器；分别与第一建立单元和姿态控制确定模块93连接的第二建立单元，用于根据由当前姿态数据和期望姿态数据定义的姿态误差，并通过引入鲁棒补偿器来设计鲁棒姿态控制器。

实施例三：

参见图10，本发明实施例还提供一种控制器100，包括：处理器40，存储器41，总线42和通信接口43，所述处理器40、通信接口43和存储器41通过总线42连接；处理器40用于执行存储器41中存储的可执行模块，例如计算机程序。

其中，存储器41可能包含高速随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)，也可能还包括非易失性存储器(non-volatilememory)，例如至少一个磁盘存储器。通过至少一个通信接口43(可以是有线或者无线)实现该系统网元与至少一个其他网元之间的通信连接，可以使用互联网，广域网，本地网，城域网等。

总线42可以是isa总线、pci总线或eisa总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图10中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

其中，存储器41用于存储程序，所述处理器40在接收到执行指令后，执行所述程序，前述本发明实施例任一实施例揭示的流过程定义的装置所执行的方法可以应用于处理器40中，或者由处理器40实现。

处理器40可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器40中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器40可以是通用处理器，包括中央处理器(centralprocessingunit，简称cpu)、网络处理器(networkprocessor，简称np)等；还可以是数字信号处理器(digitalsignalprocessing，简称dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，简称asic)、现成可编程门阵列(field-programmablegatearray，简称fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器41，处理器40读取存储器41中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。

本发明实施例提供的无人飞行器编队的控制装置及控制器，与上述实施例提供的无人飞行器编队的控制方法具有相同的技术特征，所以也能解决相同的技术问题，达到相同的技术效果。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置及控制器的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

本发明实施例所提供的进行无人飞行器编队的控制方法的计算机程序产品，包括存储了处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读存储介质，所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法，具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个处理器可执行的非易失的计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。