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摘要：本发明涉及一种基于隧道预设性能的无人机集群路径规划控制方法。所述方法包括：针对所述跟随者，定义路径误差，采用隧道预设性能策略对所述路径误差进行变换处理，构造出基于隧道预设性能的运动学控制律；确定所述虚拟领导者的路径参数变量，构造出路径更新律；针对所述跟随者，采用分布式学习策略构建基于DNP的自适应控制律；将所述运动学控制律、所述路径更新律、所述基于DNP的自适应控制律作为控制信号；根据分布式路径控制器，进行无人机集群路径跟踪控制。通过引入隧道预设性能策略构建出运动学控制律，采用分布式学习策略构建基于DNP的自适应控制律，使得分布式路径控制器在分布式学习策略下，泛化能力得到增强。

主权项：1.一种基于隧道预设性能的无人机集群路径规划控制方法，无人机集群包括虚拟领导者及跟随者，其特征在于，所述方法包括：针对所述跟随者，定义路径误差，包括：定义第i架跟随者的跟随分布式路径误差为即对路径误差求导得其中，M表示跟随者的数量，N-M表示虚拟领导者的数量，pr,jθj表示第j架虚拟领导者的参数化路径，且pr,jθj的导数有界并满足的条件；ai,jpi-pj表示第i架跟随者和其他跟随者的位置差，ai,jpi-pr,jθj表示第i架跟随者和虚拟领导者的位置差；ai,j表示通信连接权值，di表示各个跟随者之间的通信连接权值之和，即采用隧道预设性能策略对所述路径误差进行变换处理，包括：设计满足隧道预设性能策略约束的分布式路径误差为：其中，Eˉi,k和是时变函数，其中，性能函数代入得其中，Gi,kδi,k:-∞，∞→-1，1表示一个递增的变换函数，而δi,k对应于一个等价于Ei,k的无约束变换误差；变换函数Gi,kδi,k表示为Gi,kδi,k＝expδi,k-exp-δi,kexpδi,k+exp-δi,k；通过Gi,kδi,k的反函数，得到变换后的误差构造出基于隧道预设性能的运动学控制律，包括：构造出基于隧道预设性能的运动学控制律αi为：其中，是正定控制增益矩阵；代入得δi的动力学，确定所述虚拟领导者的路径参数变量，定义路径变量动力学及参数误差，并对各个所述路径参数变量引入反馈规律，构造出路径更新律，包括：将第j个虚拟领导者的路径参数变量的动力学定义为基于领导-跟随结构，设计参数误差为：引入反馈规律，构造出路径更新律为：其中，是一个增益，和是两个调优参数；针对所述跟随者，定义动力学水平上的速度跟踪误差，引入神经网络及状态估计器，并采用分布式学习策略构建基于DNP的自适应控制律；将所述运动学控制律、所述路径更新律、所述基于DNP的自适应控制律作为控制信号，基于所述控制信号设计分布式路径控制器；根据所述分布式路径控制器，进行无人机集群路径跟踪控制。

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