无人机集群防撞方法

《无人机集群防撞方法》从多个方面系统地对无人机集群的防撞方法进行介绍，包括面向无人机单机的分布式防撞策略和不同飞行场景下的多无人机防撞策略设计，以及自组织飞行条件下的无人机集群防撞问题，并给出冲突解脱方案。

前言
第1章 概述 1
1.1 背景 1
1.2 当前研究进展 2
1.2.1 无人机编队飞行方法 3
1.2.2 无人机自组织飞行方法 4
1.2.3 无人机防撞方法 6
1.3 本书主要研究内容 8
第2章 无人机集群飞行防撞框架和关键技术分析 10
2.1 无人机集群飞行防撞框架 10
2.1.1 无人机集群飞行防撞框架的设计 10
2.1.2 基于复杂网络的无人机集群飞行防撞思路 11
2.2 无人机集群飞行防撞关键方法 12
2.2.1 人工势场法 12
2.2.2 传统民航防撞系统防撞方法 12
2.2.3 基于共识算法的编队飞行方法 13
2.2.4 基于Reynolds规则的自组织飞行方法 13
2.3 无人机的运动过程建模 14
2.3.1 基于六自由度的无人机运动过程建模 14
2.3.2 Piccolo控制的无人机运动过程建模 15
2.4 本章小结 15
第3章 面向无人机单机的分布式防撞策略 17
3.1 时空混合冲突检测模型 17
3.2 基于六自由度的航迹管理单元 20
3.3 基于鲁棒性优选原则的防撞策略 22
3.4 基于分布式的协调策略 24
3.5 基于干扰最小化的防撞机动激活 27
3.6 示例分析 28
3.6.1 初始条件 29
3.6.2 五机冲突场景 29
3.6.3 连锁冲突场景 32
3.7 本章小结 36
第4章 面向无人机编队的控制策略 37
4.1 无人机编队的网络结构 37
4.2 编队控制的高层结构 39
4.3 基于改进人工势场的防撞策略 41
4.4 编队控制的低层结构 42
4.5 示例分析 45
4.5.1 初始条件 45
4.5.2 多编队冲突场景 46
4.5.3 连环冲突场景 49
4.6 本章小结 52
第5章 基于复杂网络的无人机防撞方法 53
5.1 核心算法 53
5.1.1 数学模型 53
5.1.2 关键节点选择 56
5.1.3 防撞方向选择 60
5.2 仿真实验 62
5.2.1 案例情景 62
5.2.2 进一步的研究 67
5.3 本章小结 69
第6章 基于二阶共识算法和改进人工势场的无人机集群防撞方法 70
6.1 共识算法 70
6.1.1 图论 70
6.1.2 自适应人工势场法 73
6.2 二阶共识编队控制模型和改进无人机防撞方法 73
6.2.1 编队控制连续时域模型 73
6.2.2 离散化数据处理 74
6.2.3 基于改进人工势场法的路径优化 75
6.2.4 无人机编队保持集群防撞方法 76
6.3 仿真案例 77
6.3.1 静态障碍物场景 77
6.3.2 动态障碍物场景 80
6.4 本章小结 83
第7章 无人机自组织飞行防撞方法 84
7.1 传统Reynolds模型 84
7.2 具有碰撞避免功能的优化模型 85
7.2.1 优化的集群模型 85
7.2.2 集群优化方法 88
7.2.3 无人机集群之间的防撞 89
7.3 仿真实验 91
7.3.1 无人机集群相向飞行场景 92
7.3.2 无人机集群易触发多米诺效应场景 93
7.3.3 无人机集群垂直方向聚集场景 95
7.3.4 无人机集群三个方向聚集场景 96
7.4 本章小结 97
第8章 面向无人机编队的混合式防撞策略 99
8.1 集中/分布式混合的编队结构 99
8.2 时空混合的编队冲突检测模型 100
8.3 编队防撞策略生成模型 103
8.4 编队防撞机动的激活 107
8.5 示例分析 108
8.5.1 五机冲突场景 109
8.5.2 连环冲突场景 112
8.6 本章小结 115
参考文献 116