技术摘要：
本公开实施例公开了一种多无人机自适应编队跟踪控制方法，包括：将无人机集群中的多个无人机分为领导者和跟随者；构建领导者和跟随者的无人机模型；构建领导者和跟随者之间的通信拓扑关系；判决所述无人机集群是否符合编队跟踪条件；基于所述无人机模型、通信拓扑关系  全部
背景技术：
近几十年来，群体智能受到科学家的广泛关注。在自然界中，存在多种生物群体， 它们的个体不具有高级智能，但群体却通过个体合作表现出惊人的智慧，如鸟群、鱼群、蚂 蚁群体和蜜蜂群体等。科研学者从这些群体当中获得灵感，分析生物群体的行为特点，并为 解决复杂问题提供新的思路。灰狼群体就是群体智能的典型研究对象。灰狼群体内部存在 严格的社会等级制度，依据等级决定每匹狼的分工；灰狼群体的捕猎、侦查等活动均通过分 工合作完成；灰狼群体依据一定的竞选机制和淘汰机制来更新狼的等级。而群体智能的许 多研究成果也已经应用于多无人机集群的协同控制。 多无人机编队跟踪控制是多无人机协同控制的一个重要分支，是当前无人机集群 系统研究的热点问题，它指多个无人机组成的集群中，无人机相互之间形成并保持预定的 几何形态，同时实现对目标的跟踪。多无人机编队跟踪控制具有良好的应用前景。无人机以 其无人驾驶的特点，可以在危险环境下，通过编队跟踪控制，执行诸如跟踪、拦截、围捕等军 事任务，从而最大可能的保证人员安全。然而，面对复杂的作战环境和任务需求，单架无人 机执行任务的能力体现出一定的局限性，例如：单架无人机感知任务环境的能力通常有限； 持续飞行的能力通常受到燃料储存的限制；易受环境干扰和机械故障的影响。如果多个无 人机形成集群系统，采用一定的控制方法对其进行控制，就能实现无人机之间的信息交流， 从而提高执行任务的效率，降低因故障、干扰而任务失败的风险，打破单架无人机执行任务 的局限性。多无人机协同完成任务，不但可降低系统成本，提高系统的可靠性和生存能力， 而且能丰富无人机系统的功能性，达到同步完成多项任务的目的。而多无人机协同的实现， 依赖于多无人机的协同控制方法，其中编队跟踪控制技术是是基于一致性编队的重要控制 方法之一。多无人机一致性编队控制已有多种成熟的控制方法，与基于领导者-跟随者、基 于行为以及基于虚拟结构的方法相比，基于一致性的编队控制方法具有更好的鲁棒性和扩 展性，并且易于设计，因此当前受到国内外研究人员的广泛关注，并取得了一些应用。但现 有的多无人机编队跟踪控制存在不能动态的调整控制参数，且在多无人机间存在切换拓扑 和领导者有未知有界输入时，不能控制多无人机系统达到编队跟踪控制的问题。
技术实现要素：
有鉴于此，本公开实施例提供了一种多无人机自适应编队跟踪控制方法，至少解 决现有技术中不能动态的调整控制参数，且在多无人机间存在切换拓扑和领导者有未知有 界输入时，不能控制多无人机系统达到编队跟踪控制的问题。 本公开实施例提供了一种多无人机自适应编队跟踪控制方法，包括： 将无人机集群中的多个无人机分为领导者和跟随者； 5 CN 111552314 A 说　明　书 2/10 页 构建领导者和跟随者的无人机模型； 构建领导者和跟随者之间的通信拓扑关系； 判决所述无人机集群是否符合编队跟踪条件； 基于所述无人机模型、通信拓扑关系和编队跟踪条件的参数构建符合编队跟踪条 件的无人机集群的控制模型； 基于控制模型对符合编队跟踪条件的无人机集群进行编队跟踪控制。 可选的，所述将无人机集群中的多个无人机分为领导者和跟随者，包括： 基于灰狼的社会等级制度，将所述多无人机集群中的无人机分为领导者和跟随 者，所述领导者为多个，多个所述领导者分为多个等级； 基于灰狼的捕猎模式，使所述无人机集群中的领导者的综合状态信息被视为跟踪 目标的状态信息，使得跟随者跟踪领导者的运动； 基于灰狼捕猎中对猎物形成包围的捕猎策略，控制所述无人机集群的队形。 可选的，所述构建领导者和跟随者的无人机模型，包括： 所述跟随者无人机模型为： 其中，t表示时间，A和B为无人机的常数系统参数矩阵，xi(t)为第i个跟随者无人 机在t时刻的状态，ui(t)为第i个跟随者无人机的控制输入，S(·)为函数； 和\或 所述领导者无人机模型为： 其中，t表示时间，A和B为无人机的常数系统参数矩阵，xl(t)为第l个领导者无人 机在t时刻的状态，ul(t)为第l个领导者无人机的控制输入。 可选的，所述构建领导者和跟随者之间的通信拓扑关系，包括： 将无人机集群中的每个无人机用节点表示； 将节点间的通信连接用节点连线构成的边来表示； 将无人机集群的通信关系用无向代数拓扑图表示，所述无向代数拓扑图包含节 点、边和边的权重值。 可选的，所述构建领导者和跟随者之间的通信拓扑关系，包括： 获取保存边的权重值的邻接矩阵A＝[aij]，aij为跟随者无人机i和跟随者无人机j 之间的连接权重； 基于所述边的权重值获取入度矩阵，所述入度矩阵为D＝diag{d1，d2，…，dN}， 基于所述邻接矩阵和入度矩阵得到无向代数拓扑图的拉普拉斯矩阵L，所述拉普 拉斯矩阵L＝D-A。 可选的，所述构建领导者和跟随者之间的通信拓扑关系，包括： 若无人机集群中的通信拓扑关系是连通和切换的； 6 CN 111552314 A 说　明　书 3/10 页 切换拓扑图的拉普拉斯矩阵为 其中， 为描述跟随者无人机间通信关系的矩阵， 为描述跟随者无人机和 领导者无人机间通信关系的矩阵，σ(t)＝s，σ(t)为在t时刻通信连接关系用第s个拓扑图表 示，σ为切换信号用函数，NE为领导者无人机数目，NF为跟随者无人机数量， 和 均为零矩阵。 可选的，所述判决所述无人机集群是否符合编队跟踪条件，包括： 获取跟随者无人机的时变编队向量hi(t)， 判断是否存在满足第一设定条件的常数组； 判断所述时变编队向量hi(t)和常数组是否满足第二设定条件。 可选的，所述第一设定条件为： 存在一组δ∈R，0＜δ1＜1，使得 其中，NF为跟随者无人机的个数，N为无人机总数； 和\或 所述第二设定条件为： xi(t)为第i个跟随者无人机在t时刻的状态， hi(t)为第i个跟随者无人机的时变编队向量，NF为跟随者无人机的个数，δl为系数，xl(t)为 第l个领导者无人机在时刻t的状态。 可选的，所述基于所述无人机模型、通信拓扑关系和编队跟踪条件的参数构建符 合编队跟踪条件的无人机集群的控制模型，包括： 获取编队跟踪条件中的跟随者无人机的编队向量、通信拓扑关系中切换拓扑图的 跟随者无人机间的连接权重、通信拓扑关系中切换拓扑图的跟随者无人机和领导者无人机 之间的连接权重，得到相关参数； 基于所述相关参数得到跟随者无人机的控制模型。 可选的，所述控制模型为： 其中，xi(t)为第i个跟随者无人机在t时刻的状态，xj(t)为第j个跟随者无人机在t 时刻的状态，hi(t)为第i个跟随者无人机的时变编队向量，hj(t)为第j个跟随者无人机的时 7 CN 111552314 A 说　明　书 4/10 页 变编队向量，NF为跟随者无人机的个数， 为切换拓扑图的跟随者无人机间的连接权 重， 为切换拓扑图的跟随者无人机和领导者无人机之间的连接权重，K为可配置的增 益矩阵，T为可配置的自适应控制矩阵，ci(t)为第i架跟随者无人机的耦合权重，f(t)是一 个正函数，ξi(t)为编队跟踪误差， 为ξi(t)的转置。 本公开通过将无人机集群中的多个无人机分为领导者和跟随者，构建领导者和跟 随者的无人机模型和通信拓扑关系；并对编队跟踪进行判断，从而构建符合编队跟踪条件 的无人机集群的控制模型。根据领导者和跟随者的状态信息，动态的调整控制器参数，达到 动态的调整控制参数，且在多无人机间存在切换拓扑和领导者有未知有界输入时，能控制 多无人机系统达到编队跟踪控制的目的。 本公开基于灰狼捕猎策略，设计了多无人机的编队跟踪策略：多无人机系统采用 领导者-跟随者模型，多个领导者的综合状态信息被视为跟踪目标的状态信息，跟随者跟踪 领导者的运动，多无人机系统能形成并保持一定的队形。 基于多无人机编队跟踪策略，设计了自适应编队跟踪控制协议，该协议仅使用邻 居无人机状态信息，能动态调整控制器参数，并且能在多无人机间存在切换拓扑和领导者 有未知有界输入时，控制多无人机系统达到编队跟踪控制。 使得多无人机集群具有智慧的编队跟踪策略，并能实现切换拓扑和领导者未知有 界输入下的多无人机自适应编队跟踪控制，有效的提升了多无人机集群控制的功能性、效 率性、实用性。 本公开的其它特征和优点将在随后