飛行器協(xié)同飛行控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、分布式人工智能是人工智能領(lǐng)域中一個(gè)重要的內(nèi)容，而飛行器的協(xié)同飛行控制是分布式人工智能中的關(guān)鍵技術(shù)，多個(gè)飛行器在復(fù)雜的環(huán)境中實(shí)現(xiàn)多代理互相感知，探測(cè)周圍的環(huán)境，實(shí)現(xiàn)信息共享、協(xié)同飛行，共同完成復(fù)雜的飛行任務(wù)，是當(dāng)前軍用、民用領(lǐng)域中一個(gè)熱點(diǎn)研究方向。
　　本研究使用超寬帶技術(shù)(Ultra-Wideband，UWB)設(shè)計(jì)硬件和算法，設(shè)計(jì)完成四旋翼飛行器室內(nèi)定位飛行系統(tǒng)。硬件分為兩部分：分布于室內(nèi)六個(gè)固定位置的錨和搭載在飛行器上的標(biāo)簽。錨

2、用主控制器STM32與DWM1000超寬帶模塊構(gòu)成。標(biāo)簽由DWM1000模塊實(shí)現(xiàn)，由飛行器的主控芯片控制。該系統(tǒng)為實(shí)現(xiàn)多飛行器協(xié)同飛行建立了環(huán)境。建立飛行器運(yùn)動(dòng)模型、傳感器模型和狀態(tài)估計(jì)模型。用時(shí)間到達(dá)(Time ofArrival，TOA)和時(shí)間到達(dá)差(Time Difference of Arrival，TDOA)獲得飛行器到各錨點(diǎn)間的距離，由模型推算出飛行器的空間位置;根據(jù)陀螺儀和加速度計(jì)數(shù)據(jù)，使用卡爾曼狀態(tài)估計(jì)算法估計(jì)飛行器的飛

3、行狀態(tài)。由于雙向時(shí)間到達(dá)不能實(shí)現(xiàn)單向匿名信號(hào)傳輸，引入時(shí)分多址(Time Division Multiple Access，TDMA)實(shí)現(xiàn)信號(hào)單向傳輸。使用改進(jìn)的時(shí)間到達(dá)和時(shí)間到達(dá)差推算位置，用路徑規(guī)劃和長(zhǎng)僚機(jī)的協(xié)同控制策略實(shí)現(xiàn)了雙四旋翼飛行器的協(xié)同飛行。通過飛行實(shí)驗(yàn)，對(duì)飛行器協(xié)同飛行控制系統(tǒng)的進(jìn)行了測(cè)試。對(duì)TOA、基于TDMA的TOA、TDOA三種測(cè)距算法的進(jìn)行測(cè)試，分析了測(cè)距誤差。建立空間坐標(biāo)系，由從卡爾曼估計(jì)器推算飛行器的位置，并