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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/CA216

12.3.2 TDMA216

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ALOHA226

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