吴雯漫
- 作品数：5 被引量：18H指数：3
- 供职机构：北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院更多>>
- 发文基金：中国航空科学基金国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 多平台协同控制与协同目标分配方法
- 由于平台之间信息和计算是高度分布的,平台的运动以及通信拓扑的变化,使得集中式协调控制结构很难实现.以最小通信量为基础的分散协同控制具有可扩展性、异构性和动态可重构性等特点,可靠性和鲁棒性较好.提出了集中和分散相结合的多平...
- 吴雯漫周锐
- 关键词：任务管理
- 文献传递
- 异构多无人机协同目标跟踪分散化最优控制被引量：1
- 2010年
- 针对主被动传感器协同目标跟踪需要,考虑到可扩展性、异构性和动态可重构性等特点,建立了适于不同测量类型和不同测量维数的异构多传感器分散化信息融合算法.以极大化信息融合所得到的信息熵及无人机(UAV,Unmanned Aerial Vehicles)观测信息质量为效能函数,建立了异构多UAV协同目标跟踪的分散化最优控制代价函数以及通信、防撞和控制等约束模型.实现了多UAV协同目标跟踪的分散化模型预测控制,并分析了通讯噪声等因素对分散化信息融合和协同控制的影响.
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- 关键词：目标跟踪协同控制信息融合模型预测控制无人机
- 多平台协同控制与协同目标分配方法被引量：4
- 2008年
- 由于平台之间信息和计算是高度分布的,平台的运动以及通信拓扑的变化,使得集中式协调控制结构很难实现。以最小通信量为基础的分散协同控制具有可扩展性、异构性和动态可重构性等特点,可靠性和鲁棒性较好。提出了集中和分散相结合的多平台协同控制系统结构,集中控制主要实施任务分配、通信管理以及编队管理,而平台之间则可在有限通信基础上实施分散化的局部规划、协调与控制,研究了多平台协同任务管理、规划与控制等主要关键技术。并以多平台协同多目标跟踪为例,研究了信息滤波与分散化信息融合算法,以多平台对目标感知总的互信息增量作为效能指标,实现了多平台多目标最优任务分配及多平台协同感知目标信息的极大化。
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- 关键词：协同控制任务管理
- 自主多无人机的分散化协同控制被引量：10
- 2008年
- 协同前提是无人机(UAV)平台间的通信和信息共享,无人机平台之间信息和计算是高度分布的,无人机平台的运动以及通信拓扑的变化,使得集中式协调控制结构很难实现。以最小通信量为基础的分散协同控制具有可扩展性、异构性和动态可重构性等特点,可靠性和鲁棒性较好。针对多无人机平台分散化协同的特点和要求,建立了集中和分散相结合的多无人机平台协同控制系统结构,集中式任务管理系统主要完成目标分配、通信管理和编队管理功能,分散式协同部分主要实现局部任务规划、协调策略及协调控制等功能。分别以多机协同目标跟踪、多机和多编队一致性协调、多机协同编队控制与重构等多无人机平台分散化协同控制技术为应用对象,探讨了分散化协调机制、策略、控制及其与信息之间关系。给出了部分算法的仿真结果。
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- 关键词：无人机协调控制
- 多平台协同目标感知分散化最优控制方法被引量：3
- 2008年
- 由于平台之间信息和计算是高度分布的,平台的运动以及通信拓扑的变化,使得多平台集中式协调控制结构很难实现.以最小通信量为基础的分散协同控制具有可扩展性、异构性和动态可重构性等特点,可靠性和鲁棒性较好.提出了集中和分散相结合的多平台协同控制系统结构,集中控制主要实施任务分配、通信管理以及编队管理,而平台之间则可在有限通信基础上实施分散化最优协调控制.建立了被动多平台协同目标感知分散化信息融合算法,以信息熵作为效能指标,实现了存在控制、通信和防撞等不同约束条件下的多平台协同目标感知分散化最优控制及协同感知目标信息的极大化.仿真结果表明:有通信情况下的多平台协同目标跟踪性能明显优于无通信情况下的非协同目标跟踪性能.
- 吴雯漫周锐
- 关键词：目标跟踪信息融合分散控制
