【摘 要】
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无人机在执行目标追踪任务的过程中,需要根据目标的状态实时协调控制自身的运动行为。本文主要研究了多无人机系统实时追踪单个与多个目标的问题,并在追踪过程中始终保持动态网络连通性和避免碰撞,主要工作如下:（1）针对单目标追踪问题,本文提出一种具有鲁棒性和实时性的切换式多无人机协同目标追踪策略（Switched Target Tracking Strategy based on Multi-UAVs Co
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无人机在执行目标追踪任务的过程中,需要根据目标的状态实时协调控制自身的运动行为。本文主要研究了多无人机系统实时追踪单个与多个目标的问题,并在追踪过程中始终保持动态网络连通性和避免碰撞,主要工作如下:（1）针对单目标追踪问题,本文提出一种具有鲁棒性和实时性的切换式多无人机协同目标追踪策略（Switched Target Tracking Strategy based on Multi-UAVs Cooperative Control:STS）,该算法主要针对现有的算法在保持网络拓扑连通性和捕获目标成功率方面的不足,提出切换式的运动模式。考虑实际环境中目标运动轨迹并不单一的情况,建立目标运动模型,并通过卡尔曼一致性滤波算法获得对目标状态的最优估计。然后,根据无人机与目标之间的距离变化,设置不同的运动方程。最后,通过Lyapunov方法进行理论分析。仿真实验表明,该策略具有较高的效率,无人机完成追踪任务的成功率在95%以上。（2）针对多目标追踪问题,本文提出一种局部信息选择交互机制下的多目标追踪控制算法（Multitarget Tracking Control Algorithm Under Local Information Selection Interaction Mechanism:A-LISI）。首先,基于邻居无人机的位置、数量和感知到的目标信息,设计一种临时领导者选取策略,在无人机不能全部感知到目标的情况下,实现无人机局部跟随运动;随后,结合集群运动的基本规则和目标信息感知因子,设计分布式控制方程,实现无人机快速聚集和多目标一致性追踪。最后,在二维和三维空间中进行仿真实验,证明了该算法可以同时完成对多个目标追踪的任务,并且该算法分群耗时较少,每一个子群规模相等的概率在78%以上。
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