无人机-无人车空地联合编队协同能够有效扩大感知范围、提高感知精度,在民用、国防建设等方面具有十分广泛的应用前景。其中,队形保持与轨迹跟踪是无人机-无人车空地联合编队控制的重要研究方向,要求UAV/UGV空地联合编队在跟踪期望轨迹过程中,同时能够保持期望队形不变。基于以上要求,本论文针对单UAV/单UGV和多UAV/多UGV空地联合编队控制问题,将虚拟领航者和RBF神经网络引入到UAV/UGV空地联合编队的控制中,分别设计了UAV/UGV空地联合编队的队形保持控制算法与轨迹跟踪控制算法,对改善编队控制效率和推动无人器向智能型发展具有十分重要的理论意义。本论文的主要研究工作和成果如下:1)针对单UAV/单UGV和多UAV/多UGV空地联合编队的控制问题,建立了基于虚拟领航者的编队系统模型,设计了一种队形保持控制算法,并利用Lyapunov稳定性理论证明了队形保持控制系统的稳定性。2)针对单UAV/单UGV空地联合编队的轨迹跟踪问题,利用滑模变结构控制思想为无人机与无人车分别设计了一种虚拟领航轨迹跟踪控制算法,可实现单UAV/单UGV空地联合编队跟踪控制,仿真验证了控制算法的有效性。3)针对多UAV/多UGV空地联合编队的轨迹跟踪问题,建立了以加速度为统一控制输入的编队系统模型,设计了一种基于RBF神经网络轨迹跟踪控制算法,通过sigmoid函数和tanh函数在线调整网络权值,使得多UAV/多UGV空地联合编队能够快速到达期望位置,仿真验证了其有效性。
