基于动态分组策略的群群对抗运动控制研究

作     者：郭子琦 

作者单位：电子科技大学 

学位级别：硕士

导师姓名：李元凯

授予年度：2023年

学科分类：08[工学] 0835[工学-软件工程] 0802[工学-机械工程] 080201[工学-机械制造及其自动化] 

主      题：无人机集群 群群对抗 群体运动规划 自主控制 目标分配 

摘      要：近年来,多智能体系统(multi-agent system,MAS)成为了国内外研究的焦点。而无人机集群包括同构或异构的多类型无人机,以群体间控制策略为核心,通过各无人机之间的信息交互能力,协同完成多种复杂任务,显然无人机具有典型的agent特征,大规模的无人机群群对抗问题可以使用MAS的理论来进行处理。本文针对动态环境下的无人机集群对抗问题,结合敌我目标1v1、Nv1、Nv N的三种双群交互模式,分别研究了集群追踪、集群围捕、群群对抗三种典型对抗场景下的集群运动自主控制策略,主要包括分布式动态分组策略的设计和优化,以及典型场景的集群对抗运动规划方法研究。本文主要工作内容如下:首先,提出集群对抗运动控制问题,给出了群群对抗控制系统逻辑结构图,以及无人机集群运动模型包括单群运动模型和双群交互模型。其中,控制策略由动态分组和集群运动两部分构成,动态分组是集群运动控制的前提,为集群中的无人机个体设定任务目标,在动态分组中主要介绍了分布式目标分配策略以及其对经典算法的优化,而集群运动则从多角度、多方位地考虑了几种经典运动场景的规划问题。其次,研究无人机集群分布式动态分组策略,针对无人机集群动态对抗时的目标分配问题提出了ECBBA算法(Extend consensus based bundling algorithm,ECBBA)。此算法对CBBA分布式分配算法进行优化,使之可应用在群群对抗的目标分配问题中。然后,研究了无人机集群的群体运动规划方法,针对无人机的单群运动、目标追踪、集群围捕、群群对抗的不同任务目标进行控制律设计。其中,本文在单群运动中设计基于中心聚合的群体运动算法对boid模型进行优化。集群围捕行为则利用圆形汇聚控制器、间距布局控制器和避免碰撞控制器的综合控制实现无人机集群对动态目标的围捕行为。群群对抗从贪心策略、保守策略、支援友机等方面研究战术行为。最后,针对前文中动态分组的算法和单群运动、双群互动的控制律进行仿真实验。实验的结果可以对现实中的无人机集群对抗提供参考和指导。