基于一致性的无人机编队协同控制——（1）研究现状

Question

如题所述

Answer 1

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无人机编队协同控制：基于一致性探索的前沿进展</

在现代军事和航空领域，智能无人机编队已经成为自动化控制研究的热门课题。本文聚焦于一致性控制算法的核心，特别关注在仿真实验中，如何实现多无人机的高效协同编队控制，包括队形变换、自适应性和领航者与跟随者模式的无缝切换。编队控制技术主要分为三大类别：集中式、分散式和分布式。

集中式控制，如Leader-follower和虚拟结构，虽然精度高但依赖复杂的通信网络；分散式控制，如行为控制，易于扩展但控制效果可能不理想；而分布式一致性方法，凭借其灵活性和抗干扰特性，成为研究焦点，尽管算法设计相对复杂。在无人机集群协同控制中，技术根据智能体感知和交互能力的不同，划分为集中式、分散式和分布式控制策略，如图2所示。

国内外研究者在这一领域耕耘已久。国外自1987年Boid模型的发展，到2017年考虑时间延迟和稳定性问题，不断深化理论。国内研究如厦门大学和天津大学等，从2013年至2021年，提出了丰富的控制策略，如队形变换、区域约束、容错控制和分层管理，其中王祥科等人在2021年成功处理了大规模编队控制问题，其方法在仿真中得到了验证。

海军航空大学的吴立尧等人，他们的研究独具匠心，设计了动态反馈和自适应的编队控制器，巧妙结合路径规划与分布式一致性算法，实现了对编队的高效控制。他们的研究广泛参考了无人作战飞机技术、编队控制、通信限制下的编队研究，以及Reynolds和Vicsek等人的经典模型，为无人机编队控制提供了丰富的理论基础。

研究综述：</

[1] Xie & Wang (2007)</ 提出了动态代理网络的共识控制，革新了控制理论。
[2] Ni & Cheng (2010)</ 深入研究了固定和切换拓扑下多智能体的领导跟随共识机制。
[3] Jia & Tang (2012)</ 探讨了通信延迟对非线性代理系统共识的影响，拓宽了理解。
[4] He et al. (2016)</ 针对高阶非线性系统，分析了切换拓扑和延迟下的噪声容忍领导跟随策略。
[5] Hernández et al. (2016)</ 发展了分布式滑模控制，有效处理了多代理系统的通信延迟问题。

[12] 王祥科等 (2021)</ 他们的工作是大规模固定翼无人机集群编队控制领域的里程碑，展示了技术的先进性。
[13] 吴立尧等 (信息未给出)</ 在领航-跟随控制方法上取得突破，为编队控制提供了新的可能。

综上所述，无人机编队队形控制的研究正在朝着更高的复杂度和更精细的协调性发展，每一项创新都为实际应用提供了关键支持，预示着未来编队控制技术的无限潜力。相关研究论文如《无人机编队队形控制研究》已在2021年的《控制与决策》期刊发表，探讨了这一领域的最新进展，值得深入探究。

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