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第1章 介绍 1

1.1 研究动机 1

1.2 历史背景 2

1.2.1 人类航空史 3

1.2.2 无人机的进化史 5

1.2.3 无人机分类 7

1.3 飞行控制 7

1.4 飞行编队控制 8

1.4.1 多输入多输出方法 8

1.4.2 长机／僚机法 9

1.4.3 虚拟结构法 9

1.4.4 基于行为的控制 9

1.4.5 无源控制 9

1.5 本书内容梗概 10

参考文献 11

第2章 理论预备知识 14

2.1 无源性 14

2.2 图论 15

2.3 鲁棒性问题 16

2.3.1 参数不确定性的表现形式 17

2.3.2 多项式族 18

参考文献 19

第3章 多智能体协同策略 20

3.1 引言 20

3.2 互联的可控性和可观测性 21

3.2.1 环状拓扑 21

3.2.2 链状拓扑：智能体1上有输入量和输出量 22

3.2.3 链状拓扑：智能体2上有输入量和输出量 22

3.2.4 系统的特征值与特征向量 22

3.2.5 一般情况 23

3.2.6 一般情况下的环状拓扑 24

3.2.7 一般情况下的链状拓扑 25

3.2.8 链状和环状拓扑组合 26

3.2.9 一些不可控或不可观测的简单结构 28

3.3 编队长机跟踪 29

3.3.1 一般情况下的编队长机跟踪 30

3.3.2 观测器设计 30

3.3.3 仿真试验 30

3.4 时变轨迹跟踪 33

3.5 线性高阶多智能体一致 35

3.6 结论 39

参考文献 39

第4章 具有参数不确定性的多智能体系统鲁棒控制设计 40

4.1 引言 40

4.2 鲁棒控制设计 42

4.3 鲁棒稳定性分析 44

4.3.1 鲁棒严正实性 45

4.3.2 鲁棒绝对稳定性 47

4.4 时滞系统的鲁棒稳定性 48

4.5 在多智能体系统中的应用 49

4.5.1 环状拓扑 49

4.5.2 链状拓扑 52

4.5.3 平衡图拓扑 56

4.6 结论 59

参考文献 59

第5章 强连通图中网络机器人系统的自适应与鲁棒控制同步 61

5.1 概述 61

5.2 引言 61

5.3 问题阐述 62

5.4 强连通图上的自适应控制同步 63

5.4.1 无时滞同步 63

5.4.2 有时滞同步 66

5.5 基于强连通图的鲁棒控制同步 67

5.5.1 无时滞同步 67

5.5.2 有时滞同步 69

5.6 数字仿真实例 71

5.6.1 自适应跟踪算法 71

5.6.2 鲁棒跟踪算法 73

5.6.3 扰动 74

5.7 结论 76

5.8 附录 76

5.8.1 机器人系统 76

5.8.2 图论 77

参考文献 77

第6章 微型无人机建模与控制 80

6.1 引言 80

6.2 一般模型 81

6.2.1 平移运动 81

6.2.2 角运动 82

6.2.3 角速度 83

6.3 微型尾座式飞机控制 83

6.3.1 线性控制策略 84

6.3.2 考虑参数不确定性的鲁棒控制 87

6.3.3 仿真结果 90

6.3.4 试验结果 92

6.4 四倾转旋翼可变式微型无人机 94

6.4.1 模型建立 95

6.4.2 模式转换 99

6.4.3 盘旋飞行模式的控制策略 100

6.4.4 前向飞行模式的控制策略 102

6.4.5 仿真结果 103

6.5 总结性评述 106

参考文献 107

第7章 微型无人机飞行编队控制策略 108

7.1 引言 108

7.2 编队几何学 109

7.2.1 三角型编队 109

7.2.2 直线型编队 110

7.3 通信网络 111

7.4 动态模型 111

7.5 基于协同的编队飞行控制 113

7.6 基于嵌套饱和的编队飞行控制 119

7.7 轨迹跟踪控制 123

7.8 仿真结果 127

7.8.1 基于高阶一致的编队 127

7.8.2 基于嵌套饱和的编队 127

7.8.3 时变跟踪 128

7.9 结论 130

参考文献 131

第8章 基于势函数的编队 132

8.1 引言 132

8.2 动态模型 132

8.3 编队控制 133

8.3.1 相互作用的势能与力 133

8.3.2 空中防碰撞 135

8.3.3 障碍回避 135

8.3.4 总体结构力 136

8.4 位置控制 136

8.4.1 高度和航向控制 136

8.4.2 嵌套饱和控制 137

8.4.3 稳定性分析 140

8.4.4 互联系统的稳定性分析 141

8.4.5 有界力 145

8.4.6 排斥距离 146

8.5 仿真结果 147

8.5.1 障碍回避 148

8.5.2 复合编队 149

8.6 结论 151

参考文献 151

第9章 基于视觉的四旋翼无人机控制 152

9.1 引言 152

9.2 四旋翼无人机动态模型与控制 154

9.2.1 动态模型 154

9.2.2 非线性控制 154

9.2.3 轨迹跟踪控制 155

9.3 计算机视觉预备知识 156

9.3.1 摄像机模型 156

9.3.2 投影畸变消除 159

9.3.3 仿射畸变消除 159

9.4 视觉目标跟踪 160

9.4.1 边缘检测算法 161

9.4.2 多边形特性 161

9.4.3 正方形检测算法 162

9.4.4 图像校正 163

9.4.5 解决三维定位问题 163

9.4.6 光流测量法 165

9.5 基于灭点检测的视线跟踪 166

9.6 嵌入式结构 170

9.7 试验结果 171

9.7.1 视觉目标位置稳定 171

9.7.2 无标记视线跟踪 174

9.8 结论 177

参考文献 177

第10章 面向基于视觉的四旋翼无人机组协同 180

10.1 引言 180

10.2 问题阐述 181

10.2.1 过程描述 181

10.2.2 所提方法的目标 182

10.3 四旋翼无人机的动态模型与控制 182

10.3.1 动态模型 182

10.3.2 飞行器稳定 183

10.4 基于视觉的位置估计 183

10.4.1 视觉系统设置 184

10.4.2 三维位置计算 185

10.4.3 平移速度 186

10.4.4 着陆平台的位置预测 187

10.5 两架四旋翼无人机的协同位置控制 187

10.6 实验平台结构 189

10.6.1 四旋翼无人机系统 189

10.6.2 地面站 190

10.6.3 单目成像系统的实现 190

10.7 试验结果 192

10.8 结论及未来研究工作 194

参考文献 194

第11章 风场中旋翼无人机组编队飞行的最优导引 197

11.1 引言 197

11.2 预备知识 199

11.2.1 动态模型 199

11.2.2 无人机控制 199

11.3 航迹规划 200

11.3.1 机组的质心 200

11.3.2 Zermelo导航问题：二维情况 200

11.3.3 Zermelo导航问题：三维情况 202

11.4 四旋翼无人机编队控制方案 206

11.5 四旋翼无人机轨迹跟踪控制 206

11.6 仿真结果 207

11.6.1 参考信号输给长机 207

11.6.2 参考信号输给所有无人机 209

11.7 结论及未来研究工作 210

参考文献 210

第12章 无线介质存取协议对四旋翼无人机编队控制的影响 212

12.1 引言 212

12.2 多架四旋翼无人机的一致性 213

12.2.1 四旋翼无人机的动态模型与控制 213

12.2.2 从个体到集体行为 214

12.3 基于无线网络的多智能体一致性 216

12.3.1 CSMA/CA 216

12.3.2 TDMA 216

12.3.3 网络分析 216

12.4 基于无线网络的四旋翼无人机一致性 218

12.5 仿真结果 219

12.6 结论及未来研究工作 222

参考文献 223

第13章 无线通信MAC协议 225

13.1 引言 225

13.2 介质存取控制协议 226

13.2.1 时隙ALOHA 226

13.2.2 载波侦听多址访问 229

13.2.3 抑制传感多址 230

13.2.4 性能评估结果 232

13.3 提出的MAC协议 234

13.4 实验设计与结果 236

13.5 结论 238

13.6 致谢 238

参考文献 238

第14章 以提供最大性能为目标的二维天线阵列扫描模式优化 240

14.1 引言 240

14.2 平面天线阵列设计 241

14.2.1 理论模型 241

14.2.2 用于优化平面阵列的目标函数 242

14.2.3 平面阵列设计的结果 242

14.3 同心圆阵列设计 250

14.3.1 理论模型 250

14.3.2 同心圆阵列设计的结果 252

14.4 讨论与公开性问题 255

14.5 结论 256

14.6 致谢 256

参考文献 256