8、无人机群三维控制与无碰撞重构策略解析

无人机群三维控制与无碰撞重构策略解析

1. 无人机群交互架构与问题提出

1.1 无人机群交互规则

在无人机群系统中,第 (i) 个无人机代理可表示为图中的顶点集合 (\eta_i \in Q)。集合 (E) 中的每条弧,从顶点 (\eta_i) 指向顶点 (\eta_j),意味着代理 (\eta_i) 接收代理 (\eta_j) 的相对位置数据。交互规则集合 (E) 选定如下:
(E = {(1, 2), (2, 1), (2, 3), \cdots, (N - 1, N), (N, N - 1)})
这表明群内无人机协调架构为“开放链”,这种去中心化结构使编队具有无限可扩展性,新无人机加入时不会使交互结构复杂化或受损。设 (N_j = {\eta_j \in Q : (\eta_i, \eta_j) \in E}) 为与第 (i) 个代理相邻的代理集合。

1.2 直线路径表示

考虑控制一个三维无人机编队沿直线路径飞行,直线路径 (P_{line}) 可表示为向量集合 (x):
(P_{line}(r, q) = {x \in R^3 : x = r + \lambda q})
其中,(\lambda = \pm1) 定义了沿直线的飞行方向;(r = (r_e, r_n, r_d) \in R^3) 是路径起点,坐标在惯性坐标系(ICS)中设定;(q = (q_e, q_n, q_d) \in R^3) 是单位向量,定义了路径方向,从而确定了无人机编队在 ICS 中的最终航向角。

1.3 问题陈述

  • 问题 5.1 :合成
基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究Matlab代码实现,重点在于提升系统在存在不确定性扰动情况下的控制性能稳定性。该模型结合实时迭代优化机制,增强了传统NMPC的数值鲁棒性,并通过双模控制策略兼顾动态响应稳态精度,适用于复杂非线性系统的预测控制问题。文中还列举了多个相关技术方向的应用案例,涵盖电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域,展示了该方法的广泛适用性工程价值。; 适合人:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造、机器人控制等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的高性能预测控制设计,如电力系统调度、无人机控制、机器人轨迹跟踪等;②解决存在模型不确定性、外部扰动下的系统稳定控制问题;③通过Matlab仿真验证控制算法的有效性鲁棒性,支撑科研论文复现工程原型开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践,重点关注NMPC的实时迭代机制双模切换逻辑的设计细节,同时参考文中列举的相关研究方向拓展应用场景,强化对数值鲁棒性系统稳定性之间平衡的理解。
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