image: 无人机编队控制结构图 view more
Credit: ©《中国科学》杂志社
智能化、集群化是未来无人机技术的发展趋势，而无人机编队技术是实现无人机高级智能行为的必要基础和关键技术。最近一项研究开发了一种无人机编队控制算法，能够对无人机编队间气动干扰的实时估计与抑制，有效提高无人机集群密集编队的控制精度。
相关研究的题目为“Multiple Unmanned Aerial Vehicles Tight Formation Control through an Adaptive Control Method”，为近期出版的2017年第7期 SCIENCE CHINA Information Sciences（《中国科学 信息科学》英文版）的文章，由南京航空航天大学王寅副教授担任通讯作者撰写。
随着无人机自主化和网络化通信技术的发展，无人机的应用模式也在不断的发展。单架无人机受限于探测能力、载荷等因素，难以完成日益复杂的任务。多架无人机间通过通讯，进行信息共享，扩大对环境态势的感知，实现协同任务分配与协调，能够有效提高无人机完成复杂任务的能力。所谓多无人机的协同编队飞行, 就是使多架无人机飞行过程中形成所要求的空间拓扑关系,并能根据任务的环境与需求进行动态调整, 以体现整个机群的协同一致性，是实现无人机集群协同等高级智能行为的必要基础。
该项研究对编队中无人机间的涡流效应进行了分析，并在考虑涡流效应和无人机未知模型参数的前提下为编队设计了自适应控制律，使之能够在扰动模型不确定的情况下达到较好的控制效果。
这一研究成果能够提高无人机紧密编队的飞行性能，具有重要的科学意义和应用价值。
该项研究得到了国家自然科学基金（No.61503185）和北航虚拟现实技术与系统国家重点实验室开放基金（BUAA-VR-15KF-11）的支持。
See the article:
Wang Y, Wang D B. Tight formation control of multiple unmanned aerial vehicles through an adaptive control method. Sci China Inf Sci, 2017, 60(7): 070207, doi: 10.1007/s11432-016-9092-y http://engine.scichina.com/publisher/scp/journal/SCIS/doi/10.1007/s11432-016-9092-y?slug=full%20text
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