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申请/专利权人：北京昂飞科技有限公司

摘要：本发明提供基于虚拟质点控制的去中心化集群编队控制方法及系统，涉及控制技术领域，包括由集群控制终端规划作为集群编队任务参考航线;虚拟参考质点依据所述参考航线做质点运动,根据机间虚拟质点信息,每隔预设时间做一次对齐,所述机间虚拟质点信息通过机间通信进行传输;基于期望航线由L1控制策略得出的滚转控制指令、根据队形高度偏置叠加在航点高度期望上作为高度期望输入的高度控制指令、以及根据当前无人机与参考点位置关系给出飞机速度期望的速度控制指令;通过计算每架无人机在相应编队队形中距离中心参考点的相对位置偏移,得到副参考点位置,无人机通过追赶所述副参考点位置,最终形成所需编队队形。

主权项：1.基于虚拟质点控制的去中心化集群编队控制方法，其特征在于，包括：由集群控制终端规划作为集群编队任务参考航线;虚拟质点依据所述参考航线做质点运动,根据机间虚拟质点信息,每隔预设时间做一次对齐,所述机间虚拟质点信息通过机间通信进行传输;多架无人机参考所述虚拟质点信息,分别计算得出各自的飞行控制指令,所述飞行控制指令包括:基于期望航线由L1控制策略得出的滚转控制指令、根据队形高度偏置叠加在航点高度期望上作为高度期望输入的高度控制指令、以及根据当前无人机与参考点位置关系给出飞机速度期望的速度控制指令;通过计算每架无人机在相应编队队形中距离中心参考点的相对位置偏移,得到副参考点位置,无人机通过追赶所述副参考点位置,最终形成所需编队队形;其中,通过改变所述相对位置偏移,实现不同编队构型;所述多架无人机形成编队队形时,满足:所有无人机的中心参考点位置与运动方向一致,以及单架无人机位置能跟随其副参考点位置；所述方法还包括：无人机通过机载传感器采集自身飞行的状态信息和周围环境信息,利用所采集的状态信息和环境信息,建立链路质量估计模型,所述链路质量估计模型综合考虑无人机间距离、相对速度、信号强度,对无人机间通信链路的质量和稳定性进行量化评估,获得链路质量评估值;根据链路质量评估值,对所有可通信无人机进行排序,选择链路质量评估值最高的前N个无人机作为候选通信对象,其中N根据通信需求和无人机数量动态调整;无人机根据任务需求和编队队形,调整拓扑结构的连通性,其中对于任务要求信息共享度超过预设共享阈值的编队,无人机构建全连通的网状拓扑,对于任务要求小组协同的编队,无人机构建分簇的星型拓扑,对于任务要求数据汇聚的编队,无人机构建树状拓扑;无人机通过运动预测算法,估计自身和其他无人机的未来位置和速度,并基于所述链路质量估计模型,预判拓扑结构的变化趋势,提前做好通信调整准备;无人机在根据链路质量估计模型调整通信拓扑结构后,将拓扑变更信息广播给编队内所有其他无人机,所述拓扑变更信息包括无人机编号、变更时间、变更后的邻居节点列表,其他无人机接收到拓扑变更信息后,更新本地存储的编队通信拓扑结构；无人机通过运动预测算法,估计自身和其他无人机的未来位置和速度,并基于所述链路质量估计模型,预判拓扑结构的变化趋势包括：无人机根据自身的历史轨迹数据,利用卡尔曼滤波算法对无人机的位置和速度进行递推估计,通过预测和更新两个步骤,实时估计出无人机的当前位置和速度,假设无人机在预测时域内保持匀速直线运动,预测未来不同时刻无人机的位置坐标;构建基于Q-learning的链路质量估计模型,将链路两端无人机间的距离、相对速度、信号强度作为状态量,链路质量的预测值作为动作量,链路质量预测误差作为奖励值,通过Q值迭代更新获得在每个状态下的最优链路质量预测动作;无人机获得未来不同时刻自身与其他无人机的预测坐标后,计算不同无人机间的预测距离,同时将预测的相对位置和速度输入到训练完成的链路质量估计模型中,得到未来不同时刻的链路质量预测值，通过计算预测拓扑结构与当前拓扑结构的归一化汉明距离,定量评估未来拓扑结构的变化程度。

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