面向中继通信的空地协同无人机编队控制算法设计与仿真.pdf

面向中继通信的空地协同无人机编队控制算法设计与仿真李 博 陈梦媛 杨洪娟*赵 楠 王 钢(哈尔滨工业大学(威海)信息科学与工程学院 威海 264209)(大连理工大学电子信息与电气工程学部 大连 116024)(哈尔滨工业大学通信技术研究所 哈尔滨 150001)摘 要：随着无人机(UAV)应用场景的不断丰富，近年来利用无人机编队实现空地协同的任务日益增多。根据现阶段的编队体系和控制方法，该文设计一种基于行为策略的空地协同无人机编队控制算法：通过引入空地协同思想，为地面移动用户提供中继通信服务，扩大了无人机编队的通信覆盖范围。为7架无人机组成的编队设计了4种无人机队形，推导相应的单位中心站位标准，并使用Unity软件对空地协同无人机编队控制算法进行仿真，测试使用该算法的无人机编队在理想环境下的转弯性能和模拟实际环境下的避障、中继通信以及队形变化能力。基于所提出的空地协同算法，设计了两种任务方案：区域搜索覆盖主任务方案和用户失联搜救应急方案。实验仿真证明了改进的空地协同无人机编队控制算法及两种方案具有可行性。关键词：空地协同；无人机编队；编队控制算法；基于行为策略算法中图分类号：TN915文献标识码：A文章编号：1009-5896(2023)08-2839-08DOI:10.11999/JEIT220880Air-ground Cooperative UAV Formation Control Algorithm Designand Simulation for Relay CommunicationsLI Bo CHEN Mengyuan YANG Hongjuan ZHAO Nan WANG Gang(School of Information Science and Engineering,Harbin Institute of Technology at Weihai,Weihai 264209,China)(Department of Electronic Information and Electrical Engineering,Dalian University of Technology,Dalian 116024,China)(Communication Research Center,Harbin Institute of Technology,Harbin 150001,China)Abstract:With the continuous enrichment of Unmanned Aerial Vehicles(UAV)application scenarios,in recentyears,the use of UAV formation to achieve air-ground coordination tasks is increasing.According to thecurrent formation systems and control methods,an air-ground collaborative UAV formation control algorithmbased on behavior strategy is designed:by introducing the idea of air-ground collaboration,it provides relaycommunication services for ground moving users and expands the communication coverage of UAV formations.Four UAV formations are designed for the formation of seven UAVs,the corresponding unit center positionstandards are derived,and the air-ground collaborative UAV formation control algorithm is simulated by theUnity software.The turning performance of the UAV formation using the algorithm is tested in the idealenvironment and the obstacle avoidance,relay communication and formation change capabilities are tested inthe simulated actual environment.Based on the proposed air-ground cooperative algorithm,two missionschemes are designed:the main mission scheme of regional search coverage,user lost contact search and rescuecrash plan.Theoretical analysis and experimental simulation show that the algorithm and three schemes are 收稿日期：2022-07-01；改回日期：2023-01-16；网络出版：2023-02-20*通信作者：杨洪娟基金项目：国家自然科学基金(62171154,61901137)，山东省自然科学基金(ZR2020MF007)，广东省空天通信与网络技术重点实验室开放基金(2018B030322004)Foundation Items:The National Natural Science Foundation of China(62171154,61901137),The Natural Science Foundation of Shan-dong Province(ZR2020MF007),The Research Fund Program of Guangdong Key Laboratory of Aerospace Communication and NetworkingTechnology(2018B030322004)第45卷第8期电 子 与 信 息 学 报Vol.45No.82023年8月Journal of Electronics&Information TechnologyAug.2023feasible.Key words:Air-ground coordination;UAV formation;Formation control;Based on behavior strategy algorithm 1 引言随着时代的快速发展，更高速的通信技术和更可靠的控制技术使得无人机技术逐渐趋于成熟稳定。虽然无人机具有极高的灵活性，但是单架无人机在实际环境中能发挥的作用是极其有限的，因此在目前应用场景中使用多架无人机完成任务1,2。通过对无人机编队进行统一调配，扩大了无人机的通信覆盖范围。A无人机编队控制体系根据是否有主控无人机可以分为：集中式控制体系、分布式控制体系和混合式控制体系36。分布式控制体系是指各个无人机利用独立的算法来计算自己的标准位置，由此维持编队的队形以及稳定性。目前常用的对多架无人机组成的编队进行协同控制算法有：领航跟随法、人工势场法和基于子行为的算法710。基于子行为的算法，即基于行为策略算法，是利用子行为来描述无人机编队在执行任务时各种动作，相应的权重算法可以描述不同时刻下各个子行为重要程度。常用的多架无人机协同搜索覆盖方案可以分为1架无人机的搜索覆盖和同时利用多架无人机的搜索覆盖11。常用的多架无人机协同搜索方法是编队分离式搜索，即将待搜索区域依据某种规则划分成多个子目标区域，每个小区域由1架无人机单独完成搜索覆盖。无人机常用的路径规划算法是静态算法中的算法，即基于栅格的路径搜索算法12,13，在Dijkstra算法基础上加入指向目标方向的启发式函数，可以有效提升最优路径的寻找效率。在上述研究中，虽然通过对无人机编队的控制使得编队在执行任务的过程中可以避开障碍、以一定的队形高效完成任务，但未考虑无人机编队为地面用户提供中继通信。因此在经典的基于行为策略算法的基础上，设计了一种空地协同无人机编队控制算法。通过增加“中继通信”这一子行为来描述无人机和地面用户的通信情况，使得无人机编队能为用户提供中继通信。使用Unity软件测试采用该算法的无人机编队的避障和切换队形等能力。理论研究和仿真结果表明，使用该算法的无人机编队能为地面提供可靠的中继通信且两种任务方案均具有可行性。2 空地协同无人机编队控制算法及队形设计 2.1 空地协同控制算法及子行为设计基于行为策略算法在无人机编队开始执行任务A时，各个无人机分别计算各个子行为的权值，最终执行当前重要性最高的子行为。该算法使得无人机编队能维持一定的队形朝着目标点飞行，在飞行过程中避开障碍物且避免无人机之间相撞。结合目前空地协同任务的需求，增加空地协同行为使无人机群能够带领地面用户避开障碍物。集合 来表示所有子行为的集合，如式(1)所示A=a1,a2,a3,a4,a5(1)GW其中，集合中的元素分别表示编队朝向目标点飞行行为、避开障碍物行为、编队队形保持行为、机间防撞毁行为和空地协同行为，每个行为都有对应的增益集 和权值集G=g1,g2,g3,g4,g5(2)W=w1,w2,w3,w4,w5(3)2.1.1 朝向目标点飞行行为a1g1w1朝向目标点飞行行为使得无人机编队能够在完成任务过程中始终朝向目标点飞行。表示朝向目标点飞行行为，该行为的增益为，权值为，权值算法如式(4)所示w1=g1(4)2.1.2 避开障碍物行为a2d2避开障碍物行为使得无人机编队既可以避开飞鸟等动态障碍物，也可以带领地面用户避开沼泽等静态障碍。表示避开障碍物行为，用表示无人机与障碍物的实时距离，权值计算方法为w2=g2,d2 d2ming2(d2max d2d2max d2min),0,d2 d2maxd2min d3max,d3min d4max,d4min d5max,d5min d5 d5max(8)朝向目标点飞行子行为的缺失将影响编队到达目标点所需的时间，避障行为的缺失可能导致无人机被撞毁，队形保持行为缺失将影响编队的协调性和中继通信的质量，无人机机间防撞行为的缺失可能因1次撞击导致两架无人机被撞毁，中继通信行为的缺失可能导致地面用户的失联。根据子行为缺失的严重性，设置其权值增益的大小关系如式(9)、式(10)所示maxg1,g3 ming2,g4,g5(9)g2 g4(10)2.2 无人机编队队形设计无人机编队由7架无人机组成，并设计4种队形：横队、纵队、六边形和角弧度为 的扇形队形，部分无人机编队队形如图1。p1p7P由至表示编队中每架无人机的坐标，因此式(11)所表示的矩阵即为无人机编队的3维坐标。Unity3D坐标系的底面由x轴和z轴组成，y轴垂直于底面向上。P=p1p2p3p4p5p6p7T(11)无人机标准点和站位点(当前坐标点)的关系由如下命题给出：gvs命题1在某一固定的队形下，无人机标准点坐标、相对标准向量 和站位点 之间应满足式(12)s=g+v(12)s1s7S编队中无人机的站位点坐标设为至，则站位点矩阵 如式(13)所示S=s1s2s3s4s5s6s7T(13)GVU同理，可以用矩阵表示无人机编队标准点，矩阵表示无人机编队的相对标准向量，矩阵表示无人机各自的队形偏离向量。各个无人机脱离队伍的严重程度如式(14)所示U=S P(14)p0G无人机编队采用单位中心标准来计算几何中心点，计算方法如式(15)所示。单位中心标准是指在已知编队各个无人机位置坐标的前提下，编队中所有无人机根据编队的几何中心点来确认自己位置。各个无人机根据标准点矩阵，如式(16)所示。图2展示了无人机编队在扇形队形下的单位中心标准示意图，其中u表示当前无人机距离扇形队形下的标准位置的距离。p0=ni=1pin(15)G=p0p0p0p0p0p0p0(16)d0vfvup4种无人机编队队形下的相对标准向量计算方法如式(17)式(20)所示。其中无人机之间的标准间隔距离用表示，向量和分别表示无人机编队的前进方向单位向量和垂直于编队平面的单位向量。图 1 部分无人机编队队形示意图第8期李 博等：面向中继通信的空地协同无人机编队控制算法设计与仿真2841v1=(0 0 0)v2=d0(vup vf)v3=d0(vup vf)v4=2d0(vup vf)v5=2d0(vup vf)v6=3d0(vup vf)v7=3d0(vup vf)(17)v1=2d0 vfv2=d0 vfv3=(0 0 0)v4=d0 vfv5=2d0 vfv6=3d0 vfv7=4d0 vf(18)v1=0.8d0 vfv2=d0(0.3 vf+32(vup vf)v3=d0(0.3 vf32 vf)v4=0.2d0 vfv5=1.2d0 vfv6=d0(0.7 vf+32(vup vf)v7=d0(0.7 vf32(vup vf)(19)v1=1.2d0 sin vfv2=d0(0.2 sin vf+cos (vup vf)v3=d0(0.2 sin vf cos (vup vf)v4=d0(0.8 sin vf+2 cos (vup vf)v5=d0(0.8 sin vf 2 cos (vup vf)v6=d0(1.8 sin vf+3 cos (vup vf)v7=d0(1.8 sin vf 3 cos (vup vf)(20)3 任务方案设计 3.1 区域搜索覆盖方案无人机编队在对设定的目标区域进行搜索时，rB采用整体不分离式的平行搜索方法。设无人机的搜索半径为，计算4种无人机编队队形的一次搜索宽度 如式(21)式(24)所示B=6d0(21)B=2r(22)B=3d+2r(23)B=6d0sin+2r(24)iTihL第 个转弯点的坐标可以由式(25)计算得到，其中 表示无人机的飞行高度，是待搜索区域的长度，转弯点用于判断无人机编队是否行进到路线转弯处。Ti=(L 1+(1)i122,h,B(12+i2)(25)3.2 用户失联搜救方案用户失联搜救方案是指无人机在执行时，检测到用户失联则执行用户失联搜索方案寻找失联用户并使带领该用户前往队伍。邻节点的选取方法是在对目标区域进行栅格化后按照四方向、八方向选择下一步路径节点，如图3(a)和图3(b)所示。改进邻节点选取方法：用六边形对目标区域进行划分，在当前节点选取下一目标节点时提供6个备选方向，如图3(c)所示。各算法的寻路结果如图4所示。对于同尺寸栅格地图，3种邻节点选取方法生成路径的规划时间和路径长度结果如表1所示。改进的六邻域选取法规划出的路径长度低于四邻域选取法，路径规划时间低于八邻域选取法，综合性能最高。4 仿真实验 4.1 空地协同无人机编队控制算法仿真仿真的理想环境是指无障碍物、无地形起伏变化的环境，如图5(a)所示。模拟实际环境是指有地形变化、有障碍物的环境，如图5(b)所示。设计了一条直角转弯路径来测试采用该算法的无人机编队的转弯性能。仿真参数如表2所示，测试结果如图6所示，行进时间、队形保持率如表3所示，其中队形保持率为队形保持时间与总时间的比值。无人机编队的避障能力和队形变化能力测试结果如图7和图8所示。测试结果图6中的横轴与纵轴的单位长度均为25 m。基于上述实验可知：在转弯行进方面：横队队形转弯耗时最长，纵队队形转弯耗时最少。在队形保持率方面：六边形队形的无人机编队队形保持率最高，横队队形的无人机编队队形保持率最低。图 2 扇形队形下单位中心标准示意图2842电 子 与 信 息 学 报第 45 卷表 1 仿真数据对比邻节点选取方法规划出的路径长度(m)路径规划时间(s)四邻域选取法23.001.69六邻域选取法21.002.15八邻域选取法12.002.69表 2 仿真参数设定无人机参数设定值无人机参数设定值最高速度(m/s)5.0避障行为最大边界值d2max(m)10.0最高加速度(m/s2)2.0避障行为最小边界值d2min(m)5.0机间标准距离d0(m)20.0队形保持行为最大边界值d3max(m)25.0奔向目标行为增益值g10.8队形保持行为最小边界值d3min(m)2.0避开障碍行为增益值g21.5机间防撞行为最大边界值d4max(m)5.0队形保持行为增益值g31.0机间防撞行为最小边界值d4min(m)3.0机间防撞行为增益值g42.0中继通信行为最大边界值d5max(m)60.0中继通信行为增益值g51.5中继通信行为最小边界值d5min(m)25.0 图 3 邻节点选取示意图 AA图 4 经典算法和改进后的算法仿真图 图 5 仿真环境建模图第8期李 博等：面向中继通信的空地协同无人机编队控制算法设计与仿真2843针对上述仿真结果可知：采用该算法的无人机编队能避开动态障碍物，并且能恢复原先编队的队形继续朝目标点行进；能带领地面用户绕开地面静态障碍物，其队形保持率为90.79%。4.2 任务方案仿真在模拟实际环境中对无人机编队的区域覆盖能力进行测试，仿真结果如图9所示。仿真图中红色实心点表示仿真过程中设置的沼泽。无人机编队完成目标区域搜索覆盖的总时间、队形保持率如表4所示。假设一名用户与无人机编队失去联系，测试用户失联搜救方案，仿真结果如图10和图11所示。从图中可知：用户失联后立即派出无人机飞向搜救区域寻找该失联用户；找到失联用户后带领该用户归队。5 结束语基于传统的行为策略算法设计了适用于空地协同任务的空地协同无人机编队控制算法，添加的中继通信行为子行为使得无人机编队能带领地面用户完成目标区域的搜索覆盖。无人机编队在4种队形下测试动态避障、队形保持、变换队形和中继通信能力，由此验证该算法能在复杂的环境下有较强的适应能力。其次，设计了两种任务方案：主任务方案用于指定区域的搜索覆盖，应急方案用于对失联用户进行搜救。最后在Unity软件上进行仿真，测试了使用该算法的无人机编队在理想环境下的转弯性能、在模拟实际环境下的避障以及切换队形能力；在模拟实际环境下测试两种方案的可行性。实验证明改进后的编队控制算法有着出色的综合性能并且两种方案具有可行性。虽然已完成上述研究内容，未来可以在不同地形环境、不同天气条件下对所提的空地协同无人机编队控制算法的性能进行进一步的研究。表 3 理想环境下仿真结果无人机编队队形行进时间(s)队形保持率(%)横队队形92.9892.25纵队队形58.3693.83六边形队形76.0798.33扇形队形82.3093.21 图 6 单位中心标准各队形行进路线仿真结果示意图 图 7 无人机编队动态避障仿真示意图2844电 子 与 信 息 学 报第 45 卷表 4 区域平行搜索方案搜索用时结果信息表无人机编队队形搜索用时队形保持率(%)横队队形25分 01 秒89.57纵队队形3时04分31秒88.24六边形队形1时12分13秒90.28扇形队形33分43秒87.29 图 8 单位中心标准下队形切换仿真示意图 图 9 横队队形无人机编队区域搜索仿真示意图 图 10 失联搜救仿真示意图第8期李 博等：面向中继通信的空地协同无人机编队控制算法设计与仿真2845参 考 文 献陈新颖,盛敏,李博,等.面向6G的无人机通信综述J.电子与信息学报,2022,44(3):781789.doi:10.11999/JEIT210789.CHEN Xinying,SHENG Min,LI Bo,et al.Survey onunmanned aerial vehicle communications for 6GJ.Journalof Electronics&Information Technology,2022,44(3):781789.doi:10.11999/JEIT210789.1CUI Zhenhua,YANG Tao,WU Xiaofeng,et al.Thelearning stimulated sensing-transmission coordination viaage of updates in distributed UAV swarm (invitedpaper)C.2021 17th International Symposium on WirelessCommunication Systems,Berlin,Germany,2021:16.doi:10.1109/ISWCS49558.2021.9562134.2FU Xiaowei,PAN Jing,WANG Haixiang,et al.Aformation maintenance and reconstruction method of UAVswarm based on distributed control with obstacleavoidanceC.2019 Australian&New Zealand ControlConference,Auckland,New Zealand,2019:205209.doi:10.1109/ANZCC47194.2019.8945601.3BELFO J P,AGUIAR A P,and LEMOS J M.Distributedinverse optimal control for discrete-time nonlinear multi-agent systemsJ.IEEE Control Systems Letters,2021,5(6):20962101.doi:10.1109/LCSYS.2021.3050093.4FORTE P,MANNUCCI A,ANDREASSON H,et al.Online task assignment and coordination in multi-robotfleetsJ.IEEE Robotics and Automation Letters,2021,6(3):45844591.doi:10.1109/LRA.2021.3068918.5GAUTAM A and MOHAN S.A review of research in multi-robot systemsC.2012 IEEE 7th 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