基于捕食逃逸鸽群优化的无人机紧密编队协同控制

提出一种基于捕食逃逸鸽群优化(pigeon-inspired optimization,PIO)的无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)紧密编队协同控制方法.基于人工势场法设计了外环控制器,将无人机紧密编队转化成一种抽象的人造势场中的运动;基于鸽群优化算法设计了内环控制器,进行控制量的优化求解.在遵循鸽群优化基本思想的基础上,对其结构进行调整,并针对基本鸽群优化易陷入局部最优的问题,引入了捕食逃逸机制来改善鸽群优化总体性能.最后,将本文所提出的改进鸽群优化算法与基本鸽群优化算法、粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法进行了系列对比实验,实验结果验证了文中所提方法的可行性、有效性和优越性. ### 基于捕食逃逸鸽群优化的无人机紧密编队协同控制 #### 引言及背景 近年来，无人机（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）作为一种高效、灵活的空中平台，在军事侦察、物流配送、灾害监测等多个领域展现出了巨大潜力。无人机紧密编队飞行是指无人机之间保持较近距离（一般小于翼展）飞行的技术，这种技术能够有效提高无人机集群的航程和续航能力，并在某些应用场景下实现伪装和干扰效果。 #### 关键技术介绍 本研究提出了一种基于捕食逃逸鸽群优化（Predatory Escaping Pigeon-Inspired Optimization, PIO）的无人机紧密编队协同控制方法。该方法结合了人工势场法和鸽群优化算法的特点，旨在解决紧密编队中多无人机之间的协同控制问题。 ##### 人工势场法 人工势场法是一种用于路径规划的方法，它通过模拟物体在虚拟势场中的运动来实现目标定位。在本研究中，这种方法被用于设计外环控制器，将无人机紧密编队问题转换为在人造势场中的运动问题。具体来说，通过设置无人机间的引力和斥力，可以形成一个合理的势场分布，使得无人机能够在该势场中自动调整位置，维持所需的编队形状。 ##### 鸽群优化算法 鸽群优化算法是一种受鸽群行为启发的优化算法，通常用于求解复杂优化问题。在本研究中，该算法被用于设计内环控制器，通过优化控制量来实现紧密编队。然而，传统鸽群优化算法容易陷入局部最优，为了解决这一问题，研究人员引入了捕食逃逸机制，即当个体检测到潜在威胁时，会采取随机移动策略逃离危险区域。这种方法有助于避免局部最优，提高整体优化效率。 #### 实验验证 为了验证所提出的改进鸽群优化算法的有效性，研究者将其与传统的鸽群优化算法以及粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）进行了比较。实验结果显示，改进后的鸽群优化算法在解决紧密编队控制问题方面表现出更好的性能，不仅能够更快地收敛到最优解，而且在稳定性方面也优于其他两种算法。 #### 结论 本研究提出了一种基于捕食逃逸鸽群优化的无人机紧密编队协同控制方法，该方法通过结合人工势场法和改进的鸽群优化算法，有效地解决了紧密编队控制中的关键问题。实验结果表明，所提出的控制策略不仅可行，而且相比现有方法更具优势。未来的研究方向可能包括进一步优化算法以提高控制精度和响应速度，以及探索更多应用场景下的紧密编队控制技术。 #### 展望 随着无人机技术的不断发展和完善，紧密编队协同控制技术将在更多领域得到应用。例如，在物流配送场景中，多架无人机可以通过紧密编队的方式共同完成货物的运送任务，提高效率的同时降低能耗；在军事侦察领域，无人机编队可以更好地执行隐蔽侦查任务，提高任务成功率。因此，继续深化对紧密编队协同控制技术的研究对于推动无人机技术的发展具有重要意义。