摘要: 目前，很多国家都在争相发展无人机集群相关技术。本文以小型固定翼无人机集群为主要研究对象，针对无人机集群空基回收过程中的关键控制问题展开研究。首先将空基回收过程分为两个关键步骤——回收网的稳定控制与无人机跟踪回收网的协同控制；接着针对... 展开 目前，很多国家都在争相发展无人机集群相关技术。本文以小型固定翼无人机集群为主要研究对象，针对无人机集群空基回收过程中的关键控制问题展开研究。首先将空基回收过程分为两个关键步骤——回收网的稳定控制与无人机跟踪回收网的协同控制；接着针对回收网的欠驱动特性，设计载机拖曳回收网的的运动控制律；然后分别从运动学和动力学角度出发，针对无人机的非线性特性、非对称输入约束、模型不确定性以及外界扰动等挑战，从状态估计、控制参数调节、构建数据驱动模型等角度开展无人机跟踪回收网的协同控制理论研究和方法验证；最后对无人机协同跟踪控制方案进行了半实物仿真并搭建了全流程三维可视化仿真平台。论文的主要工作及创新点如下： （1）针对拖曳回收网的欠驱动特性，建立“载机-缆绳-回收网”模型，分析了系统内部的状态约束，提出了回收网定高运动的控制方案；考虑了回收网阻尼系数的不确定性，设计了基于反步法的非线性控制器，实现了对回收网定高运动的控制，为无人机集群协同跟踪回收网提供了前提保证。 （2）针对固定翼无人机模型中非线性特性与非对称速度约束，首先基于一致性协议定义了无人机的虚拟跟踪目标；接着基于Lyapunov方法设计了速度控制律，控制无人机跟踪目标，并通过调整控制参数使控制输入的约束得到满足；最后考虑了邻居无人机速度未知的情况下对邻居无人机速度状态的估计，并利用级联系统稳定性，证明了基于观测状态的速度控制律的全局一致稳定性。 （3）针对无人机动力学模型中的模型不确定性部分，建立了数据驱动下的高斯过程模型，并设计了基于学习的分布式协同跟踪控制律；考虑了环境扰动对于协同控制的影响，并基于高斯过程回归的概率误差界，证明了扰动有界的情况下，无人机一致性跟踪误差的依概率有界性，从而保证了系统的鲁棒性。 （4）基于Simulink的数值运算能力与FlightGear的三维显示功能，设计了无人机集群空基回收的三维可视化仿真平台，使回收流程更加直观形象。 收起