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無人機(jī)整機(jī)
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無人機(jī)服務(wù)
設(shè)備與工具近年來，無人機(jī)群技術(shù)因其巨大的應(yīng)用潛力得到了廣泛的研究。無人機(jī)群作戰(zhàn)靈活、機(jī)動(dòng)、密集，無人機(jī)可以適應(yīng)多種任務(wù)。隨著相對測量技術(shù)的發(fā)展無人機(jī)之間的信息共享技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)無人機(jī)在群任務(wù)中的協(xié)調(diào)，如坐標(biāo)搜索和測量。因此，無人機(jī)群技術(shù)是無人機(jī)技術(shù)未來的發(fā)展方向之一。目前，無人機(jī)導(dǎo)航主要依靠慣性測量單元（IMU）和全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)（GNSS）接收機(jī)。然而，IMU存在持續(xù)漂移誤差，GNSS信號容易受到外部干擾，通常不可靠。
提出了一種基于分層協(xié)同導(dǎo)航結(jié)構(gòu)的無人機(jī)群協(xié)同導(dǎo)航方法。與傳統(tǒng)的單一主從式導(dǎo)航不同，群中的飛機(jī)根據(jù)在線估計(jì)的定位精度分為兩層，即主從層和跟隨層。利用這種基于分層協(xié)同導(dǎo)航結(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)協(xié)同導(dǎo)航模型，導(dǎo)航系統(tǒng)可以協(xié)同地從主從故障中恢復(fù)。
分層協(xié)同導(dǎo)航方案設(shè)計(jì)
圖1顯示了具有恒定合作關(guān)系的傳統(tǒng)單領(lǐng)導(dǎo)者-追隨者協(xié)作導(dǎo)航的結(jié)構(gòu)。
圖1 傳統(tǒng)的單主從導(dǎo)航結(jié)構(gòu)
在圖1中，領(lǐng)導(dǎo)者和追隨者飛機(jī)之間的合作關(guān)系是恒定的。隨動(dòng)飛機(jī)可以從傳感器收集的先導(dǎo)飛機(jī)接收相對測量信息，以保持導(dǎo)航性能。然而，當(dāng)領(lǐng)頭飛機(jī)出現(xiàn)導(dǎo)航故障（圖1中用L1表示）時(shí)，跟隨飛機(jī)（圖1中的F1-1和F1-2）將受到影響，導(dǎo)航性能將顯著降低。因此，系統(tǒng)的可靠性較低。此外，在無人機(jī)群飛環(huán)境下，傳統(tǒng)的單主從結(jié)構(gòu)無法充分利用多機(jī)協(xié)同測量。為了克服傳統(tǒng)的主從式導(dǎo)航結(jié)構(gòu)的缺點(diǎn)，提出了一種分層協(xié)同導(dǎo)航結(jié)構(gòu)，如圖2所示。
圖2 提出的分層協(xié)作導(dǎo)航結(jié)構(gòu)
改進(jìn)的多主從式結(jié)構(gòu)根據(jù)定位精度將群系統(tǒng)中的所有飛機(jī)分為主從式飛機(jī)和跟隨式飛機(jī)。所有領(lǐng)頭飛機(jī)都可以向跟隨飛機(jī)傳輸協(xié)同導(dǎo)航信息。當(dāng)領(lǐng)航機(jī)導(dǎo)航傳感器出現(xiàn)故障時(shí)（圖2中用L1表示），其他領(lǐng)航機(jī)工作正常，仍然可以從其他領(lǐng)航機(jī)（圖2中的L2和L3）接收協(xié)同導(dǎo)航信息。因此，多主-從結(jié)構(gòu)具有較高的可靠性和魯棒性。此外，一架跟隨飛機(jī)可以同時(shí)從多架引導(dǎo)飛機(jī)接收協(xié)同導(dǎo)航信息。與傳統(tǒng)的單導(dǎo)聯(lián)結(jié)構(gòu)相比，多導(dǎo)聯(lián)結(jié)構(gòu)在故障情況下能更好地保持隨動(dòng)飛機(jī)的導(dǎo)航性能，而單導(dǎo)聯(lián)結(jié)構(gòu)中一架隨動(dòng)飛機(jī)只能接收來自一架先導(dǎo)飛機(jī)的相關(guān)信息。
這里考慮了兩種情況：一種情況是領(lǐng)導(dǎo)者和跟隨者之間的相對測量被他們之間的另一個(gè)成員阻止，另一種情況是領(lǐng)導(dǎo)者和跟隨者之間的相對測量受到NLOS干擾誤差的影響。對于本文討論的場景，同時(shí)測量相對角度和相對距離，因此可以獲得從跟隨者到引導(dǎo)者的視線（LOS）向量。根據(jù)圖3中分層協(xié)作導(dǎo)航結(jié)構(gòu)的幾何結(jié)構(gòu)，對于與多個(gè)引導(dǎo)者協(xié)作的跟隨者，如果給出了到至少一個(gè)引導(dǎo)者的視線向量和相應(yīng)引導(dǎo)者的位置，則可以確定跟隨者的位置。這意味著分層協(xié)作導(dǎo)航結(jié)構(gòu)具有靈活的特點(diǎn)，因?yàn)橹辽儆幸粋€(gè)協(xié)作領(lǐng)導(dǎo)者能夠有效地進(jìn)行協(xié)作定位，這對車輛間的連通性部分受阻的情況具有魯棒性。
圖3 分層協(xié)同導(dǎo)航結(jié)構(gòu)的幾何結(jié)構(gòu)：（a）局部笛卡爾坐標(biāo)系下的車間觀測；以及（b）局部球面坐標(biāo)系中用于引線選擇的遮罩
分層協(xié)同導(dǎo)航算法
根據(jù)“分層協(xié)作導(dǎo)航建模”部分中建立的協(xié)作導(dǎo)航模型，可以設(shè)計(jì)分層協(xié)作導(dǎo)航算法。圖4顯示了協(xié)作導(dǎo)航系統(tǒng)的框架。
圖4 分層協(xié)作導(dǎo)航系統(tǒng)的框架
跟隨機(jī)可以同時(shí)從多個(gè)引導(dǎo)機(jī)接收不同類型的協(xié)同測量信息，例如相對距離、相對方位角和仰角。根據(jù)接收到的信息，可以得到相對視線矢量計(jì)算和被測相對視線矢量分解；然后，建立相應(yīng)的協(xié)同觀測模型。在此基礎(chǔ)上，建立了狀態(tài)方程和觀測方程，并根據(jù)合作觀測關(guān)系對跟隨機(jī)進(jìn)行視線矢量估計(jì)。然后，設(shè)計(jì)一個(gè)合作融合濾波器，將領(lǐng)航機(jī)提供的合作測量信息與群中跟隨機(jī)上機(jī)載導(dǎo)航系統(tǒng)的測量結(jié)果進(jìn)行融合。
仿真分析
為了驗(yàn)證算法的有效性和協(xié)同導(dǎo)航模型的正確性，進(jìn)行了仿真。在本次模擬中，參與swarm飛行的飛機(jī)數(shù)量為30架。模擬時(shí)間為3600秒。群中飛機(jī)的模擬飛行軌跡如圖5所示。
圖5 協(xié)同導(dǎo)航融合過程
在圖6中，虛線表示引線的飛行軌跡，實(shí)線表示跟隨器的飛行軌跡。
圖6 群中飛行器的飛行軌跡
提出了一種基于無人機(jī)群層次結(jié)構(gòu)的容錯(cuò)協(xié)同導(dǎo)航方法，建立了無人機(jī)群協(xié)同導(dǎo)航模型，設(shè)計(jì)了一種層次化協(xié)同導(dǎo)航算法。仿真結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的SLF算法和FCF算法相比，本文提出的分層協(xié)作融合算法提高了低精度跟隨器的定位精度，且跟隨器位置誤差受相對距離和角度誤差的影響較小。該方法還提高了協(xié)同導(dǎo)航系統(tǒng)的容錯(cuò)能力。當(dāng)一些領(lǐng)導(dǎo)者受損時(shí)，整個(gè)協(xié)同導(dǎo)航系統(tǒng)可以繼續(xù)工作，故障后領(lǐng)導(dǎo)者位置可以恢復(fù)，從而驗(yàn)證了該方法的有效性。
源自：J. Aerosp. Eng., 2021, 34(1): 04020097
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