王斐斐

(临汾市诚翰晟测绘科技有限公司， 山西 临汾 041000）

无人机集群是由一定数量的无人机共同组成， 以交感网络为基础， 整体具有能力涌现特点的空中移动多智能体系统。 相比于追求将所有功能集成于一身的传统飞行器， 无人机集群具有多智能体系统的诸多优点， 如感知与执行的分布式与并行性、 冗余性、 容错性、 单个成本的低廉性及整体功能的涌现性。 尤其是近年来随着计算机技术、 无线移动网络技术、 控制技术、 多智能系统理论、 复杂网络科学的迅猛发展， 以协同飞行控制为核心的无人机集群已成为飞行器发展的新趋势。 当前， 各军事强国普遍认为无人机集群作战将是未来颠覆性的作战样式， 也是通信、 网络、 控制和机器人等学科重要的研究方向。

1 飞控系统设计

在本次系统设计中， 遥控器作为上位机，12864OLED显示模块、 参数、 摇杆和旋转编码器模块， 使用CC2541 蓝牙模块进行数据传输通信， 旋转编码器在控制中作为油门控制， 方向杆可用于控制无人机前后左右飞行， 下位机为四旋翼无人机， 采用四个空心杯电机作为动力源， 六个LED作为人机交互信号源 （其中四个位于近电机处）， 使用6 轴姿态传感器MPU-6500 采集无人机姿态信息， CC2541 蓝牙模块与遥控器进行数据传输通信， 采用STM32F373CCT6作为MCU处理器。

2 起飞控制过程

无人机起飞和普通飞机相同， 升空之前要先在跑道中滑行， 在滑行到起飞点之后加速滑跑， 提升了滑动速度之后， 前轮离地并且呈现飞迎角， 指导无人机能够完全地脱离地面。 无人机基于发动机动力作用而在滑行之后起飞， 并且在无人机的起飞过程中， 滑跑纠偏管控具有极为关键的作用， 可是因为无人机自身结构存在不对称， 同时因为风向、 气流等诸多因素的影响， 无人机滑跑中极易产生偏离跑道的状况， 并且为了规避飞行事故的产生， 要求对滑跑进行纠偏操作， 以此来保证起飞的安全性， 在无人机滑跑纠偏管控方面的研究不够全面， 基于对前轮转弯的管控方式收效不佳， 因此在对无人机起飞管控相关技术的探究中， 一定要强化提升滑跑纠偏方面的有效管控。

2.1 智能干扰下无人机协同传输技术

抗智能干扰方面， 无人机具有机动性、 智能性以及轨迹可控等特点， 为无人机协同传输增加了可利用和可优化的动态资源。 “机动性” 使得无人机可以进行位置部署优化和移动中继选择最大化用户的通信能力； “智能性” 使无人机可以智能调整协同方式、 友好干扰功率大小和其他可优化的策略来最大化对智能攻击者的对抗； “轨迹可控” 使得无人机可以通过调整其飞行轨迹对抗智能攻击者位置隐蔽性和移动性带来的伤害， 提升用户在未知攻击位置下的稳健通信能力。 智能干扰下， 干扰者通常可以通过自适应地调整其干扰功率和干扰信道来最大化其对合法用户正常通信的破坏。 合法用户也可以通过功率控制和信道分配等策略来对抗智能干扰者。 此外， 友好干扰和协同中继等协作节点的引入能进一步增强合法用户的抗智能干扰能力。 由于智能干扰者和合法用户是完全对立且非合作的， 因此很难获取其干扰策略和位置信息等。为了对抗这种可以采用不同干扰策略的智能攻击者，合法用户可以借助博弈论建模它们之间的对抗关系，并通过机器学习算法获取最佳的功率分配和信道接入等对抗策略。

2.2 双机协同位姿追踪仿真

当双机进行协同搬运任务时， 通过仿真结果验证控制策略的有效性以及控制器的控制性能。 考虑主机以及负载运动对从机的影响， 并根据选取的连接关节， 假定负载对从机的力作用于从机的质心.若没有外力作用， 则前述控制方案简化为底层的位置姿态控制器， 但是由于系统内外的干扰， 会导致估计的力不为零， 所以对于导纳控制器设计一个控制 “开关”，只有当估计的力高于某一阈值时， 导纳控制器启动，反之， 对于较小的力， 导纳控制器不启动。

2.3 姿态信息反馈调整

引入负反馈使系统工作稳定， 通过陀螺仪将无人机的当前姿态信息 （姿态角） 反馈到单片机中， 再与设定的参照姿态进行对比， 根据姿态角偏差调整输出的PWM， 使无人机处于动态平衡平稳飞行。 无人机参照姿态角使用的是三维地理参照系， 地理坐标系满足右手定律。 每一个物体也可以定义一个机体坐标系， 当飞机机头朝正北方向， 机身垂直于天空时， 机体坐标系与地理坐标系重合， 此时角度差为0， 其他时刻会存在角度差， 无人机的姿态控制实质上就是保持旋转之后的机体坐标系的与地理坐标系的角度差。MPU6500 采集到的实际上是X、 Y、 Z轴方向的加速度与 YAWING、 PITCHING、 ROLLING三个角速度，将获取到的角速度转变成角度信息还需要根据角度是角速度的积分这一关系进一步计算。 在本次设计中主要采用了欧拉角和四元数求解法。

3 无人机的降落

实际上， 无人机和普通飞机降落的方式相同， 也就是说无人机在准备降落的时候， 先需要在一定高度中平飞， 平飞一定时间后下滑， 高度随之下降， 指导和地面接触后， 无人机的发动机不再继续旋转。 无人机实际降落的过程， 一般可划分为： 1） 进场。 这个过程是无人机准备降落的时期， 预降落无人机会持续一定的飞行高度、 速度， 并且将其调整到要求的范围内； 2） 轨迹捕获。 在轨迹捕获期间， 无人机和跑道还存在一定距离， 但是， 已经开始打开了下滑窗口，开始为下滑操作做准备了； 3） 下滑。 下滑期间， 无人机顺着直线下滑， 而下滑的速度和姿态是不变的；4） 拉平。 无人机在下滑的同时， 高度也随之下降，基本上是处于拉平飘落的状态， 这时会形成迎角， 并且确保后轮着地， 之后再对下滑速度进行降低； 5）地面滑行。 无人机着陆后要确保一定时间内的地面滑行， 滑行了一段距离后才能完全停止运行。

3.1 智能干扰下的无人机协同传输中的单跳移动中继优选

考虑攻击者工作在智能干扰模式下， 可以通过调整干扰功率等策略降低无人机用户的传输速率。 在无人机的飞行轨迹是预定且已知的情况下， 拟将无人机动过程中的移动中继节点选择问题建模为动态斯坦伯格博弈， 研究分布式、 快速的无人机单跳中继选择策略。 根据预知的飞行轨迹指导中继节点选择决策， 充分利用无人机飞行过程中所带来的中继传输机会， 协助增强智能干扰下的无人机用户的通信能力。

3.2 四旋翼无人机栖停轨迹设计方法

栖停轨迹设计是要在满足轨迹约束的前提下获得动力学可行的飞行轨迹。 目的在于为跟踪控制算法提供一个可行的且满足运动约束的参考输入， 使无人机在控制算法引导下， 始终围绕该预设轨迹进行运动控制。 本文提出采用 “开环轨迹+起始点装配” 的思想来设计轨迹， 所获得轨迹为动力学可行但并非最优。但是规划轨迹是动力学可行的且满足栖停运动约束，具有计算高效的优势。 无人机纵向运动的加速度仅由俯仰角和推力总和两个因素决定， 因此， 开环轨迹可根据运动约束对俯仰角与推力总和的时序曲线进行设计， 从而获得开环运动轨迹。 第二步， 根据栖停时刻的约束以及开环运动轨迹， 求解轨迹起始时刻的运动状态， 将无人机起始点在此位置进行装配， 建立全过程运动轨迹。

3.3 人机协同技术

在有人/无人机协同作战C2 系统设计中， 需要提供一定技术手段， 采用人机协同技术， 实现人机智能融合.对敌方目标攻击行动为例下的人机协同架构.该架构中， 无人机层面主要进行信息汇聚和决策推理， 信息汇聚是对本地状态信息、 外部环境信息和攻击目标信息进行收集和处理； 决策推理是基于各类信息进行态势推理， 主要包括攻击优势评估和威胁程度评估， 并生成最终自主攻击决策结果； 有人机层面是指挥员在智能辅助决策分系统辅助决策下， 实现对无人机的监督控制.通过无人机自主决策和有人机 （指挥员） 监督控制， 实现人机决策交互.由于人机决策优势和特点的不同， 要求人机采用不同的决策机制.在对敌方作战目标攻击过程中， 无人机主要采用推理（如混合模糊认知图） 方法， 进行目标攻击自主决策，包括武器检测和态势估计2 个模块

4 结语

综上所述， 虽然无人机实际应用的优势非常显著， 特别是应用于军事、 农业、 科研、 测绘等领域中。 可是， 在实际应用中能够获悉， 无人机起飞、 降落管控技术中依然有很多问题， 要求相关工作者基于实际问题进行合理深入研究与设计， 积极应用现代化技术手段， 强化提升无人机实际起飞、 降落操作中的自动化， 基于此让无人机对现代人诉求进行有效满足， 降低外界因素产生的制约影响。