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改进人工势场法提出背景

无人机编队航迹规划常用传统人工势场法，但此方法存在不少问题。比如，无人机可能无法抵达预定目标点，甚至可能陷入局部最小值。这些问题在应用中降低了无人机编队的作业效率和精度。为此，我们设计了一种基于改进人工势场法的无人机编队航迹规划新算法。

改进人工势场法具体手段

我们主要采用优化的势场函数，并引入“随机波动”策略。通过引入“随机波动”这一理念，对势场函数进行了优化，显著提升了人工势场法的运算效率。这种方法有效解决了寻找最小目标和难以到达目标的问题，增强了传统算法在航迹规划方面的速度和稳定性。

新BP神经网络辅助意义

现有的PID算法在控制精度和鲁棒性方面存在不足。面对对控制算法要求的不断提高，传统的质点模型正逐渐被更为复杂的非线性无人机数学模型所取代。鉴于此，开发一种基于BP神经网络的辅助自适应PID无人机编队智能控制算法显得尤为迫切。

新BP神经网络工作方式

这种新模型与别的神经网络在搜索PID参数的方法上有所不同，它是在应用PID控制器的同时，借助神经网络的在线学习功能来实时调整误差。这样的方法使得PID参数得到了优化和调整，进而提升了算法的计算准确度。

传统算法模拟模型局限

过去，人们通常把无人机当作一个质点来处理，或者借助自动驾驶仪模型来模仿其反应。然而，随着控制需求的提升，这种简化的模拟方法已经不再适用。所以，它逐渐被更为复杂的非线性无人机数学模型所取代。

新算法结合方式优势

该算法将PID控制与神经网络理论融合，有效解决了现有PID算法的缺陷。通过建立新的BP神经网络PID模型，借鉴不同时间点的梯度数据，增强了网络的快速收敛能力和抗干扰性。

无人机改进势场受力分析

研究无人机在改进后的势场中受力状况至关重要，其中l*(q)代表对目标点距离的限定范围。掌握其受力状况有助于更准确地掌握无人机的动态，为航线规划和操控提供必要的数据依据。

控制算法计算控制值

第五步，通过神经网络输出调整PID控制器的初始参数，然后根据增量型数字PID控制算法计算出神经网络PID控制器产生的控制量u(k)。这样就可以确保对无人机进行精确操控。

三通道控制律设计思路

基于传统的PID控制，我们设计了针对速度、航向角和高度的三通道神经网络自适应PID控制策略，用以调控僚机的状态。这一设计使得僚机状态调控更为周全和精确。

控制算法有效性验证

仿真数据表明，运用两种编队操控策略对僚机进行操控，均能成功追踪长机的速度、高度和航向角，这充分证明了编队控制器的实用性和高效性。这也意味着新算法在实际应用中具有显著的价值。

不同算法跟踪表现对比

在速度通道中，采用NN-PID算法可即时调整PID参数至最佳状态。相较传统方法，此算法显著减少了超调现象，确保僚机能更稳固地跟随长机的速度。

改进势场法问题解决

基于对传统人工势场法的研究，我们采用了“随机波动”技术并优化了势场函数，成功克服了局部最小值难题以及航迹规划中目标难以触及的问题，从而提高了算法的整体性能。

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