[发明专利]一种基于学习的多无人机系统的安全自适应控制方法

权利要求书

1.一种基于学习的多无人机系统的安全自适应控制方法，其特征在于，包括：

获取未知干扰环境中每个无人机的参考轨迹与状态，构建先验模型；

通过增量高斯过程对所述先验模型进行补偿，构建反馈线性化控制律，得到反馈线性化自适应控制器；

根据所述反馈线性化自适应控制器，使用基于李雅普诺夫稳定性的安全屏障策略对多无人机系统进行安全约束；

根据所述安全约束的结果构建二次规划，并输出原始控制信息；

将所述原始控制信息应用在多无人机系统的环境交互中，对多无人机系统进行自适应控制。

2.根据权利要求1所述的一种基于学习的多无人机系统的安全自适应控制方法，其特征在于，所述获取未知干扰环境中每个无人机的参考轨迹与状态，构建先验模型，包括：

根据先验模型以及未知环境干扰作用于无人机的系统模型误差，通过随机的非线性离散时间模型描述每个无人机系统的动力学；

确定每个无人机系统的参考轨迹，求解在对应时间下的最优控制的解，得到优化后的参考状态以及控制量。

3.根据权利要求1所述的一种基于学习的多无人机系统的安全自适应控制方法，其特征在于，所述通过增量高斯过程对所述先验模型进行补偿，构建反馈线性化控制律，得到反馈线性化自适应控制器，包括：

将无人机的当前状态输入到高斯过程模型中进行预测，得到预测分布信息；

根据所述预测分布信息，计算预测均值，并根据预测均值对控制量进行补偿；

根据模型预测控制得到的优化控制量、反馈线性化得到的控制量、增量高斯过程得到的误差补偿量以及待设计的安全约束，构建反馈线性化控制器。

4.根据权利要求1所述的一种基于学习的多无人机系统的安全自适应控制方法，其特征在于，所述根据所述反馈线性化自适应控制器，使用基于李雅普诺夫稳定性的安全屏障策略对多无人机系统进行安全约束，包括：

根据多无人机系统安全域，定义无人机群体之间的安全控制空间；

确定无人机与障碍物之间的安全控制空间；

确定用于控制无人机系统稳定性的李雅普诺夫稳定性控制空间。

5.一种基于学习的多无人机系统的安全自适应控制装置，其特征在于，包括：

第一模块，用于获取未知干扰环境中每个无人机的参考轨迹与状态，构建先验模型；

第二模块，用于通过增量高斯过程对所述先验模型进行补偿，构建反馈线性化控制律，得到反馈线性化自适应控制器；

第三模块，用于根据所述反馈线性化自适应控制器，使用基于李雅普诺夫稳定性的安全屏障策略对多无人机系统进行安全约束；

第四模块，用于根据所述安全约束的结果构建二次规划，并输出原始控制信息；

第五模块，用于将所述原始控制信息应用在多无人机系统的环境交互中，对多无人机系统进行自适应控制。

6.一种电子设备，其特征在于，包括处理器以及存储器；

所述存储器用于存储程序；

所述处理器执行所述程序实现如权利要求1至4中任一项所述的方法。

7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有程序，所述程序被处理器执行实现如权利要求1至4中任一项所述的方法。

8.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述的方法。