梁晓龙, 刘 流, 何吕龙, 史振庆, 任宝祥

(空军工程大学空管领航学院, 陕西 西安 710051)

0 引 言

近年来,无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)集群的编队控制问题得到了来自科研和工程领域的关注,并取得了大量研究成果[1-2]。在军事应用中如集群无源定位协调构型[3]、集群协同反隐身构型[4]等便是通过形成特定的编队构型使集群具有不同的功能。在具体任务执行过程中,集群往往需要根据不同要求在不同构型间进行变换。此时能够准确掌握集群构型变换所需时间,使得集群在指定时间内完成构型变换对于任务行动的规划与执行具有重要意义[5]。

在集群系统的构型变换与重构的研究方面,国内外学者已经取得了一些成果。文献[6]提出了一种基于多智能体的混合优化算法,在重构的不同阶段采取不同的策略:采用变分法来产生燃料最优的重构路径,并利用动态规划方法来进行全局的任务分配,利用遗传算法来决定重构编队构型,但该算法并未考虑在重构过程中的防撞问题。文献[7]在此基础上提出了分层进化路径规划方法,实现了重构过程中集群间的防撞,并采用了最优控制的思想解决重构问题。文献[8]则将集群构型的重构定义为参数的最优化问题,提出了混合粒子群遗传算法,提高了寻找全局最优解的收敛速度,实现了时间和燃料最优的集群重构。

随着一致性理论的发展[9],多智能体信息一致性理论也逐渐应用于集群系统的编队控制、群集运动和状态估计等领域,仅依靠局部信息交互的一致性算法日渐成熟[10]。……