[论文解读] Coordinated Path Following Control of Fixed-wing Unmanned Aerial Vehicles

Hao Chen, Yirui Cong+3 more|arXiv (Cornell University)|Jun 13, 2019

Distributed Control Multi-Agent Systems参考文献 39被引用 5

一句话总结

本文提出了一种用于固定翼无人机的混合控制律，用于协调路径跟踪，同时遵守最小前向速度和最大角速度约束。通过根据路径跟踪误差在协调或单机控制层级上运行，该方法确保了路径误差和期望的机间弧长距离均实现渐近收敛，经由MATLAB和硬件在环仿真验证。

ABSTRACT

In this paper, we investigate the problem of coordinated path following for fixed-wing UAVs with speed constraints in 2D plane. The objective is to steer a fleet of UAVs along the path(s) while achieving the desired sequenced inter-UAV arc distance. In contrast to the previous coordinated path following studies, we are able through our proposed hybrid control law to deal with the forward speed and the angular speed constraints of fixed-wing UAVs. More specifically, the hybrid control law makes all the UAVs work at two different levels: those UAVs whose path following errors are within an invariant set (i.e., the designed coordination set) work at the coordination level; and the other UAVs work at the single-agent level. At the coordination level, we prove that even with speed constraints, the proposed control law can make sure the path following errors reduce to zero, while the desired arc distances converge to the desired value. At the single-agent level, the convergence analysis for the path following error entering the coordination set is provided. We develop a hardware-in-the-loop simulation testbed of the multi-UAV system by using actual autopilots and the X-Plane simulator. The effectiveness of the proposed approach is corroborated with both MATLAB and the testbed.

研究动机与目标

• 解决现有固定翼无人机协调路径跟踪控制律中缺乏对最小前向速度和最大角速度约束的尊重的问题。
• 设计一种控制策略，使多架固定翼无人机能够在保持期望机间弧长距离的同时，沿预设路径飞行。
• 在速度和转弯速率受限的条件下，确保路径跟踪误差和协调误差的收敛。
• 通过仿真和使用真实自动驾驶仪与X-Plane的硬件在环测试验证该方法。

提出的方法

• 设计一种混合控制律，根据路径跟踪误差是否处于预定义的不变协调集合内，切换至协调控制或单机控制模式。
• 在协调层级上，基于李雅普诺夫的稳定性分析证明，在速度和角速度约束下，路径跟踪误差收敛至零，且可实现期望的弧长距离。
• 在单机层级上，利用李雅普诺夫函数和误差动力学，解析证明路径跟踪误差可收敛至协调集合。
• 通过一个优化问题定义协调集合，该问题尊重无人机速度约束，并保证路径误差和协调误差的收敛。
• 控制律包含一个ReSetValue机制，仅在必要时调整空速，确保稳定性并避免不必要的速度变化。
• 开发了一个硬件在环（HIL）测试平台，使用真实自动驾驶仪和X-Plane模拟器，在真实条件下验证控制律。

Figure 4: An illustration of the state trajectory in Case 3 when initially $\phi_{i}(t_{0})\in\{(\rho_{i},\psi_{i})\colon\vartheta_{i}=0\}$ .

实验结果

研究问题

• RQ1 能否为固定翼无人机设计一种协调路径跟踪控制律，以尊重最小前向速度和最大角速度约束？
• RQ2 在速度和转弯速率受限条件下，无人机如何在沿曲线路径飞行时保持期望的机间弧长距离？
• RQ3 何种控制架构可确保在这些约束下路径跟踪误差和协调误差的收敛？
• RQ4 所提出的混合控制律是否可在真实硬件在环环境中得到验证？
• RQ5 如何参数化协调集合，以在尊重无人机速度和曲率约束的前提下保证收敛？

主要发现

• 所提出的混合控制律即使在前向速度和角速度约束下，也能确保路径跟踪误差渐近收敛至零。
• 期望的机间弧长距离收敛至指定值，实现了预期的编队形态。
• 协调集合通过一个优化问题定义，该问题保证收敛，同时尊重无人机速度和曲率限制。
• 硬件在环仿真结果证实了控制律的有效性，使用了真实自动驾驶仪和X-Plane。
• 控制律通过确保在协调集合内沿路径的相对速度保持非负，防止了超车现象。
• ReSetValue机制确保仅在必要时调整空速，且所得速度保持在可行范围[v_min, v_max]内。

Figure 6: Trajectories of six UAVs following a circle, with the green wedges indicating the initial positions and headings for each UAV, blue ones indicating the states when the UAVs enter $\mathcal{S}_{1}$ , black ones indicating the final states.