多无人机协同障碍规避控制方法OA北大核心CSCDCSTPCD
Control method for multi-UAVs cooperative obstacle avoidance
为有效地解决不确定动态环境下多无人机协同障碍规避问题，提出一种联合扩展卡尔曼滤波和模型预测控制的控制器设计方法。首先构建分布式无人机协同障碍规避体系架构、无人机的运动模型及其通信拓扑。采用扩展卡尔曼滤波(EKF)预测动态障碍物的轨迹，并设计一种信息补偿规则。然后，基于模型预测控制(MPC)方法，设计障碍规避控制器。仿真结果表明：EKF方法能够准确地预测动态障碍物的轨迹；无人机之间通过协作，可以有效地降低预测误差。
For solving the problem of multi-UAVs (multi-unmanned aerial vehicles) cooperative obstacle avoidance in dynamic environment, a method for controller design in combination with the extended Kalman filter (EKF) and model predictive control (MPC) was proposed. Firstly, distributed architecture for UAV cooperative obstacle avoidance, the motion model of UAV and the communication topology were established, respectively. Then the EKF algorithm was used to predict…查看全部>>
张立鹏;茹常剑;周欢
解放军空军西安飞行学院 理训系，陕西 西安，710306空军工程大学 航空航天学院，陕西 西安，710038空军工程大学 航空航天学院，陕西 西安，710038
航空航天
无人机协同障碍规避扩展卡尔曼滤波模型预测控制
UAVs cooperationobstacle avoidanceextended Kalman filtermodel predictive control
《中南大学学报（自然科学版）》 2016 (1)
基于立体视觉的图像语义分割研究
114-122,9
国家自然科学基金资助项目(61105012)；中国航空科学基金资助项目(20135896027)(Project(61105012) supported by the National Natural Science Foundation of ChinaProject(20135896027) supported by the China Aviation Science Foundation)
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