控制与决策

作者：郭戈,刘上

单位：东北大学 流程工业综合自动化全国重点实验室，沈阳 110819;东北大学秦皇岛分校 控制工程学院，河北 秦皇岛 066004,,东北大学 信息科学与工程学院，沈阳 110819,

关键词：空地跨域无人系统;低空立体监测;Backstepping;协同控制;RBF神经网络

基金：国家自然科学基金项目(62573104, 62173079, U1808205)；河北省自然科学基金重点项目(F2025501051).

针对空地跨域无人系统在低空协同立体监测任务中的协同控制需求, 提出一种融合预测机制的自适应神经网络协同控制方法. 首先, 针对三自由度欠驱动无人车(UGV)与六自由度全驱动无人机(UAV)分别建立动力学模型, 并将二者以组合动力学模型的形式进行描述, 从而为后续空地协同决策与控制提供协调一致的建模基础; 然后, 设计基于卡尔曼滤波的状态预测模块, 利用无人车的实时状态信息对其未来位置进行动态预测, 并将预测结果作为无人机的低空跟踪与监测控制目标; 接着, 基于Backstepping方法逐步构造协同控制律, 引入径向基函数神经网络(RBF-NN)逼近系统中的非线性不确定性及外部扰动, 并通过李雅普诺夫稳定性理论证明系统状态满足半全局一致最终有界(SGUUB)收敛; 最后, 通过仿真结果验证了所提出方法对无人车轨迹预测与无人机稳定跟踪的有效性.

来源：2026年第6期

《控制与决策》期刊编辑部

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