障碍环境中多无人机协作编队与追逃问题研究

作     者：姜林萍 

作者单位：沈阳航空航天大学 

学位级别：硕士

导师姓名：梁宵;骆海涛

授予年度：2022年

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 081105[工学-导航、制导与控制] 082503[工学-航空宇航制造工程] 0835[工学-软件工程] 0825[工学-航空宇航科学与技术] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主      题：多智能体协作 编队控制 追逃博弈 障碍环境 多无人机 

摘      要：无人机因为自身优秀的性能,在军事和民事领域都得到了广泛的应用。但是在处理复杂问题的时候,单架无人机往往很难单独完成任务,因此需要通过多架无人机的协作来完成。本文以无人机作战任务作为研究背景,利用多无人机协作的优势,对多无人机编队队形的构建与避障问题、多无人机的队形变换问题和障碍环境下多无人机协作追逃问题进行研究。主要研究工作如下:首先,针对多无人机编队队形构建与避障问题,基于一致性原理,采用领航-跟随的控制方法对编队队形进行控制,利用动态窗口法来处理编队前进过程中规避静态障碍物的问题。在编队避障算法的整体控制下,多架无人机能够形成理想的编队队形并且成功规避障碍物。经实验验证该算法能够很好地完成编队避障的任务。然后,针对多无人机的队形变换问题,首先通过离散粒子群算法将目标队形上的点进行初步分配。当多架无人机飞向目标位置时间不一致时,采用Dubins航路调整策略对各架无人机的航路长度进行调整,使多架无人机以总航程尽量短为原则同时到达目标队形的对应位置。最后,针对二维平面内存在障碍时的多无人机追逃问题,利用多无人机之间的协作完成了对具有速度优势的逃避者的抓捕,并给出了捕获条件。首先介绍了Apollonius圆算法的基本原理。随后,针对无障碍环境下多追捕者的不同包围状态,给出了追捕者和逃避者各自的策略以及成功抓捕具备速度优势的单一逃避者的条件。最后,综合考虑障碍规避约束和机动约束,提出了将Apollonius圆算法与几何算法结合的协作策略,以便能够在规避圆形障碍物的同时成功抓捕逃避者。仿真结果表明,在无障碍和有障碍的情况下,本文的算法均能完成对具有速度优势逃避者的抓捕,验证了该算法的有效性。