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多無人系統(tǒng)跟蹤與編隊的自主式預(yù)測控制算法

2021-12-22 05:58:40越,王鵬,齊
空軍工程大學(xué)學(xué)報 2021年5期
關(guān)鍵詞:規(guī)劃系統(tǒng)

曹 越,王 鵬,齊 薇

(空軍工程大學(xué)信息與導(dǎo)航學(xué)院,西安,710077)

近年來,科技的進步推動了無人系統(tǒng)(如無人機、無人車、無人船/艇)迅猛發(fā)展。由多個無人系統(tǒng)基于相互間的交互協(xié)同組成一個編隊(如無人機群[1]、無人車隊[2]、無人船/艇隊[3]),可以實現(xiàn)無人系統(tǒng)執(zhí)行任務(wù)能力的質(zhì)的提升。在多無人系統(tǒng)執(zhí)行任務(wù)的過程中,組成指定隊形來對目標進行跟蹤(即多無人系統(tǒng)跟蹤與編隊)是一種常見的應(yīng)用形式,已廣泛地體現(xiàn)在軍事和民用等領(lǐng)域(如戰(zhàn)場目標偵察打擊、毀傷效果評估、協(xié)同運輸、搜索救援等)中[4]。而相應(yīng)的多無人系統(tǒng)跟蹤與編隊問題也已成為了當(dāng)前的研究熱點,備受國內(nèi)外研究機構(gòu)與相關(guān)學(xué)者的重點關(guān)注[5-11]。

目前,針對多無人系統(tǒng)的跟蹤與編隊問題,已涌現(xiàn)出了許多成熟的控制方法,也促生了許多新的控制思路及相應(yīng)的控制策略,其中多以分布式控制方式(即將整個無人系統(tǒng)的跟蹤與編隊問題分解成由各無人系統(tǒng)獨立解決的控制子問題)為主[6-8],例如文獻[6]采用的領(lǐng)航者-跟隨者法、文獻[7]利用的李雅普諾夫理論、文獻[8]采用的滑??刂频鹊?。以上方法相對忽略了無人系統(tǒng)的一些性能要求,而且無法解決一些具有物理約束的實際問題。

預(yù)測控制是一種與上述策略不同的控制方法,其控制輸入一般通過滾動求解一個涉及未來輸入、輸出(或狀態(tài)變量)的有限時域約束優(yōu)化問題來計算獲得,而通過在優(yōu)化問題中設(shè)計合適的目標代價函數(shù)來反映控制性能,并對未來輸入、輸出(或狀態(tài)變量)加以約束限制,使得預(yù)測控制具備了優(yōu)化控制性能與處理物理約束的特殊能力,也因此成為解決多無人系統(tǒng)跟蹤與編隊問題的一類針對性方法。目前,針對無人系統(tǒng)跟蹤與編隊問題開展分布式預(yù)測控制研究需要重點解決以下難題:首先為各無人系統(tǒng)構(gòu)造能夠保證其運動控制穩(wěn)定性的(魯棒)正定不變集,然后在此基礎(chǔ)上設(shè)計具有遞歸可行性保證的分布式控制實施算法[7-10]。

針對多無人系統(tǒng)跟蹤與編隊問題,現(xiàn)有的分布式預(yù)測控制研究均需要滿足1個條件:假設(shè)跟蹤目標時所形成的隊形與編隊指定的隊形一致且不違反無人系統(tǒng)的物理約束[8-11]。然而,在無人系統(tǒng)執(zhí)行實際任務(wù)時,這一前提條件往往不容易滿足(如跟蹤目標因約束影響而不可實現(xiàn)、編隊因障礙影響而不可保持等)??紤]以上實際情況,本文借鑒文獻[12]“在跟蹤預(yù)測控制中引入人工規(guī)劃目標”的思路,通過在目標代價函數(shù)中引入規(guī)劃目標的方式,解決了跟蹤與編隊控制目標不一致的問題;進一步通過在控制優(yōu)化問題中附加規(guī)劃目標約束的方式,確保規(guī)劃的目標具有可實現(xiàn)性;最終基于預(yù)測控制方法為各無人系統(tǒng)構(gòu)造出具有遞歸可行性保證的控制優(yōu)化問題并給出了相應(yīng)的控制實施算法。

主要符號

Na多無人系統(tǒng)中無人系統(tǒng)的個數(shù)

Na′ 多無人系統(tǒng)的指標集合,即Na′={1,2,…,Na}

Ni無人系統(tǒng)i的鄰居集合

Xi無人系統(tǒng)i的狀態(tài)可容許集合

Ui無人系統(tǒng)i的控制輸入可容許集合

Rnn維的幾何空間

Rm×nm×n維的實數(shù)矩陣集合

I適維的單位矩陣

Inn維的單位矩陣

0nn維的零矩陣

01×n1×n維的零向量

x(t|k)k時刻對k+t時刻狀態(tài)x(k+t)的預(yù)測

N預(yù)測時域長度

N整數(shù)集合{0,1,2,…,N-1}

N+整數(shù)集合{0,1,…,N}

N-整數(shù)集合{1,2,…,N-1}

1 問題概述

考慮由Na無人系統(tǒng)所組成的多無人系統(tǒng),動態(tài)方程為:

xi(k+1)=Aixi(k)+Biui(k),i∈Na′

(1)

式中:xi(k)=[pi(k);vi(k)]∈R2n與ui(k)∈Rm分別為無人系統(tǒng)i的狀態(tài)與控制輸入;pi(k)∈Rn與vi(k)∈Rn分別為無人系統(tǒng)i的位置與速度。

在每個無人系統(tǒng)的控制過程中,其狀態(tài)與輸入必須滿足以下約束:

(2)

(3)

注:式(2)與式(3)是狀態(tài)與輸入約束的通用描述形式,選擇狀態(tài)約束參數(shù)Φi,j=[In,0n](或Φi,j=[0n,In])即可描述對無人系統(tǒng)i的位置(或速度)約束,而選擇Φi,j=[01×(s-1),1,01×(n-s)]即可描述對無人系統(tǒng)i的第s維狀態(tài)約束。選擇類似形式的輸入約束參數(shù)Ψi,l即可對不同的輸入約束進行描述。

被跟蹤目標r為一個虛擬的無人系統(tǒng),其動態(tài)方程為:

xr(k+1)=Arxr(k)+Brur(k)

(4)

式中:xr(k)=[pr(k);vr(k)]∈R2n與ur(k)∈Rm分別為目標r的狀態(tài)與控制輸入;pr(k)∈Rn與vr(k)∈Rn分別為目標r的位置與速度。

本文旨在控制多無人系統(tǒng)跟蹤到根據(jù)目標r所指定的位置,并形成指定的編隊隊形,即:

(5)

(6)

根據(jù)以上指定的控制目標,可以為各無人系統(tǒng)i生成目標代價函數(shù):

Ji(xir,uir,xi?,k)=

(7)

注:對于式(5)與式(6)中所指定的控制目標,現(xiàn)有研究成果均要求滿足跟蹤與編隊一致的條件,即

(8)

當(dāng)該條件不滿足時,式(7)中的跟蹤目標代價與編隊目標代價無法同時趨于零,即無法同時實現(xiàn)跟蹤與編隊。

本文針對一致性條件(8)不滿足的情況,研究更為通用的跟蹤與編隊控制算法。

2 自主式預(yù)測控制算法

通常,各無人系統(tǒng)i利用其上一時刻的真實預(yù)測信息來構(gòu)造當(dāng)前時刻的假設(shè)預(yù)測信息,即:

(9)

根據(jù)假設(shè)預(yù)測狀態(tài)(9),可得相應(yīng)的狀態(tài)編隊預(yù)測偏差:

2.1 目標代價函數(shù)重規(guī)劃

在無人系統(tǒng)執(zhí)行跟蹤與編隊的實際任務(wù)時,跟蹤目標所形成的隊形與編隊指定的隊形往往存在不一致,為了解決這一問題,本文通過為各無人系統(tǒng)重新規(guī)劃控制目標來對目標代價函數(shù)進行設(shè)計。

(10)

(11)

根據(jù)以上所構(gòu)造的目標代價可知,令規(guī)劃目標代價(10)最小,可實現(xiàn)對給定跟蹤與編隊之間的平衡;而令控制目標代價(11)越小,各無人系統(tǒng)對規(guī)劃目標的收斂性越高。因此,將以上兩項目標代價合并,為各無人系統(tǒng)設(shè)計出最終的目標代價函數(shù):

(12)

2.2 規(guī)劃目標的約束設(shè)計

在實際問題中,控制目標可能受到環(huán)境、無人系統(tǒng)性能等因素影響而不可實現(xiàn),為了保證規(guī)劃控制目標的可實現(xiàn)性,本小節(jié)對規(guī)劃的控制目標進行相應(yīng)的約束設(shè)計。

(13)

(14)

(15)

2.3 無人系統(tǒng)的終端約束設(shè)計

根據(jù)預(yù)測控制的常規(guī)方法,需要為各無人系統(tǒng)設(shè)計“三要素”(終端代價函數(shù)、終端約束集合與終端控制律)[13]。本文借鑒文獻[11]設(shè)計終端約束的思路為各個無人系統(tǒng)i設(shè)計實時的終端約束如下:

(16)

(17)

(18)

(19)

(20)

2.4 控制優(yōu)化問題構(gòu)造與控制實施算法設(shè)計

對以上設(shè)計的代價函數(shù)與相關(guān)約束進行整合,可為各個無人系統(tǒng)i構(gòu)造控制優(yōu)化問題如下:

(21)

s.t.

xi(0|k)=xi(k)

(22)

xi(t+1|k)=Aixi(t|k)+Biui(t|k),t∈N

(23)

xi(t|k)∈Xi,t∈N-

(24)

ui(t|k)∈Ui,t∈N

(25)

(26)

(27)

(28)

(29)

相應(yīng)的自主式預(yù)測控制實施算法設(shè)計如下:

2.4.1 離線設(shè)置

2.4.2 在線實施

在每個在線時刻k≥0,各無人系統(tǒng)i執(zhí)行以下步驟:

3 優(yōu)化問題的LMI描述

為了便于對優(yōu)化問題(21)~(29)進行求解,本節(jié)給出一系列變換步驟來將該優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化成LMI形式,具體步驟如下:

1)應(yīng)用舒爾補引理,預(yù)測時域內(nèi)無人系統(tǒng)i的狀態(tài)約束(24)與輸入約束(25)分別等價于LMI:

(30)

(31)

2)應(yīng)用舒爾補引理,預(yù)測時域內(nèi)規(guī)劃目標的狀態(tài)約束(28)與輸入約束(29)分別等價于LMI:

(32)

(33)

3)終端約束(26)中的約束條件(16)~(19)可分別由以下條件保證:

(34)

(Ai+BiKi(k))TPi(k)(Ai+BiKi(k))-

(35)

(36)

(37)

(38)

(39)

(40)

(41)

4)對目標代價函數(shù)(21)進行拆分,令:

(42)

(43)

(44)

應(yīng)用舒爾補引理,式(42)~(44)可分別等價于LMI:

(45)

(46)

(47)

其中:

j,…,l∈Ni

將式(34)與(42)~(44)代入目標代價函數(shù)(21),可得其上界:

(48)

5)優(yōu)化問題(21)~(29),可等價地轉(zhuǎn)化為以下LMI形式的優(yōu)化問題:

(49)

s.t. (30)~(33),(38)~(41),(45)~(47)

注:約束(22)表示無人系統(tǒng)i在初始時刻的預(yù)測值,無需轉(zhuǎn)化為LMI形式;約束(23)與(27)已經(jīng)分別包含在約束(24)與(28)轉(zhuǎn)化為LMI形式的過程中,無需再單獨轉(zhuǎn)化。

4 仿真驗證

本文通過一個仿真實例來驗證自主式預(yù)測控制算法的有效性??紤]一個由3個無人系統(tǒng)組成的多無人系統(tǒng),各個無人系統(tǒng)的動態(tài)方程為:

i∈Na′

(50)

多無人系統(tǒng)指定的狀態(tài)跟蹤與編隊偏差向量為:

給定跟蹤與編隊的權(quán)重參數(shù)為αi=1、ρi=0.5、βi=0.1,i∈Na′。在控制過程中,無人系統(tǒng)需要滿足以下物理約束:

(51)

(52)

設(shè)定規(guī)劃目標的速度與輸入約束為:

(53)

(54)

在實施自主式預(yù)測控制實施算法中,利用MATLAB中的LMI工具箱(采用“mincx”命令)來求解優(yōu)化問題。在整個仿真過程中,各個無人系統(tǒng)的優(yōu)化問題均可求出最優(yōu)解。仿真結(jié)果見圖1~3。

從圖1可以看出,各無人系統(tǒng)與規(guī)劃目標的位置軌跡最終重合在一起,多無人系統(tǒng)最終成功地跟蹤到了目標,各無人系統(tǒng)最終所形成的隊形介于跟蹤隊形與編隊隊形之間。以上結(jié)果顯示:各無人系統(tǒng)能夠收斂到規(guī)劃目標,而通過引入規(guī)劃控制目標并對目標代價函數(shù)進行重新設(shè)計解決了跟蹤與編隊之間的不一致問題。

圖1 各無人系統(tǒng)、規(guī)劃目標與被跟蹤目標的位置軌跡以及跟蹤與編隊的隊形圖

從圖2可以看出,在k=20時,各無人系統(tǒng)便收斂到了規(guī)劃目標。在k=30時,所有無人系統(tǒng)都已經(jīng)跟蹤上了被跟蹤目標。在整個跟蹤與編隊的過程中,各個無人系統(tǒng)的狀態(tài)以及規(guī)劃目標的狀態(tài)均能夠滿足指定的狀態(tài)約束。

圖2 各無人系統(tǒng)速度、規(guī)劃速度與被跟蹤目標速度的2-范數(shù)

從圖3可以看出,在整個多無人系統(tǒng)進行跟蹤與編隊的過程中,各系統(tǒng)的輸入以及規(guī)劃目標的輸入均未違反相應(yīng)的輸入約束,且最終均收斂到被跟蹤目標的輸入。

圖3 各無人系統(tǒng)輸入、規(guī)劃目標輸入與參考目標輸入

5 結(jié)語

本文針對多無人系統(tǒng)的跟蹤與編隊問題設(shè)計了自主式預(yù)測控制算法,通過規(guī)劃出一致、可實現(xiàn)的控制目標并令整個多無人系統(tǒng)實現(xiàn)該目標,最終解決多無人系統(tǒng)跟蹤與編隊控制目標不一致及不可實現(xiàn)的問題。本文的跟蹤與編隊控制算法設(shè)計均從單個無人系統(tǒng)自主進行跟蹤與組成編隊的角度出發(fā),構(gòu)造的控制優(yōu)化問題也是由各無人系統(tǒng)獨立求解,因此所給出的控制實施算法稱為自主式預(yù)測控制算法,該算法可以拓展應(yīng)用于由大規(guī)模無人系統(tǒng)所組成的無人集群進行動態(tài)編隊與拆分重組等問題,具有較高的應(yīng)用價值。下一步將基于該算法,考慮由大規(guī)模無人系統(tǒng)所組成的無人集群避障的需求,解決其進行動態(tài)編隊與拆分重組等問題。

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