【《复杂不确定条件下无人机-无人车组合系统中异构系统抗扰时变编队控制》3600字】_第1页
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文档简介

(3.44)，的充要条件，即定理1.1得证。1.4仿真验证在本节中，展示了在2个四旋翼无人机与2台地面无人车组成的异构编队上的仿真应用，以验证1.3中理论结果的有效性。图1.1展示了应用中的异构系统的通信拓扑，其中方框代表无人机，圆圈代表无人车。为简单起见，假设相互作用拓扑的权重为0-1，并且所有四旋翼都采用定高飞行模式，因此本仿真只考虑异构编队在XY平面上的移动轨迹。图1.1异构系统通信拓扑图在此仿真过程中，编队中心功能的运动模式被分配为周期性移动，仅给出了仿真结果。考虑时变阵型异构编队系统的初始状态为其中为0-1之间的随机数。异构系统的不确定性定义为ESO的增益参数取为，，控制输入限幅取为。ESO的真实观测误差定义为，则整个闭环系统的观测误差为。从编队函数的定义可知，编队充要条件(1.21)显然成立。根据算法1.1，增益参数矩阵的选择可以通过调整的特征值来定义编队的宏观运动模式。为了保证编队运行在可视区域内，我们选取参数为，使得的特征值为。选取参数，进一步解线性矩阵不等式(1.17)可以得到，根据采用的通信拓扑的特性，可以求得，本文取。图1.20-20s内，异构系统轨迹图从图1.2可以直观的看到本算例考虑的异构系统在不同时刻的编队形成情况。无人机默认为定高模式飞行，在初始时刻每个智能体的状态在二维空间内都是随机分布的，但很快规定的异构编队已经形成，在随后的时间里，围绕着零点在不停旋转。图1.3异构编队系统的整体编队误差曲线图1.3为算例异构系统的抗扰时变编队误差曲线，可见编队误差在时已经收敛到很小，随着时间推移，编队误差保持在很小的数量级内。图1.4为整个异构编队系统总的ESO观测误差，从中可见ESO很短时间内就完成收敛，收敛速度远远快于整个多体系统的编队收敛速度，观测误差也一直很小，说明ESO观测保持持续稳定。图1.4异构编队系统的整体ESO真实观测误差进一步，图1.5以1号智能体为例给出了其ESO的具体观测情况，图中可见ESO能够快速稳定地持续跟踪1号智能体的三维状态以及总不确定性。但是在初始时刻确实存在较大超调，由于函数的存在，超调可控，ESO稳定运行不受影响。图1.6即为每个智能体的控制输入情况，从中可见由于ESO的高增益属性，在初始时刻存在较大跟踪误差时的确会出现较大超调的“peaking”现象，但是通过饱和限幅得以有效解决，其中超调都限制在了20以内，确保系统不会在初始时刻失稳，

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