无人机-无人车异构编队协同控制研究

作     者：那逸威 

作者单位：吉林大学 

学位级别：硕士

导师姓名：姚永明

授予年度：2024年

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

主      题：无人机 无人车 轨迹跟踪 协同控制 避障控制 

摘      要：近年来,由无人机和无人车组成的空地异构多智能体编队因其良好的协同感知能力,被广泛应用于灾害救援,电力巡检,物流运输和环境保护等领域。因编队成员在工作空间和动力学模型等方面的差异性,由无人机和无人车所组成的空地异构智能体编队往往无法直接使用同构编队的协同控制器来实现稳定的编队及避障功能。 为解决上述问题,本文以四旋翼无人机和差速驱动小车为研究对象,提出了基于一致性理论的多智能体编队协同协议,分别开发四旋翼无人机和差速驱动小车的轨迹跟踪控制器,实现了对无人机-无人车异构多智能体编队的协同控制。进而考虑无人机-无人车编队在复杂山地地形下的避障需求,开发了基于深度强化学习的无人机-无人车异构编队协同避障算法,并通过仿真实验来验证上述工作的有效性。 本文主要工作内容如下: (1)从四旋翼无人机和差速驱动无人车的工作原理出发,结合二者在不同坐标系间的转换矩阵推导了它们的动力学模型。在此基础上论述二者各自动力学模型的特点,并提出了一种基于改进PID-ADRC算法的四旋翼无人机轨迹跟踪控制器和差速驱动无人车轨迹跟踪控制器,并考虑了控制器的外部扰动设计相应的对照仿真实验。 (2)针对无人机-无人车异构编队的协同控制问题,在多智能体一致性理论的基础上,提出了一种新的智能体编队协同协议。该协议在传统一致性控制协议的基础上设置了补充输入项和自适应控制参数以拓展不同的编队构型,且证明了其稳定性,利用Matlab软件的数值仿真证实了该控制协议的稳定性和有效性。进而融合上述编队控制协议与改进PID-ADRC轨迹跟踪控制器,形成新的编队协同控制器,实现了无人机-无人车编队的协同控制,并搭建了基于可视化软件Skyline的三维仿真平台验证了其有效性。 (3)考虑无人机-无人车异构编队在山地地形下的避障和节约能耗的需求,在编队协同控制器的基础上,基于深度强化学习算法开发了异构编队的避障算法。具体是基于深度强化学习中的DDPG算法,将智能体的避障和节约能耗的需求作为算法奖励函数的优化目标,训练智能体在障碍环境下求解最优的避障路径。继而设计出基于Matlab的数值仿真模型验证该算法的可行性。最后,结合改进后的智能体PID-ADRC轨迹跟踪控制器,并依托三维可视化软件Skyline对上述智能体编队避障控制器的避障性能进行了仿真验证。 综上所述,本文中所提出的智能体轨迹跟踪控制算法、智能体编队协同控制算法和智能体编队避障控制算法能够有效实现由四旋翼无人机和差速驱动无人车组成的空地异构编队的协同控制及山地避障功能,为今后异构智能体编队协同控制的深入研究提供了思路。