无人机控制律仿真

文中将粒子群优化算法及动态逆控制方法,应用到无人机控制律的设计与仿真验证中。设计了动态逆控制律及其仿真,引用了基于动态逆控制理论的无人机控制律。应用动态逆控制(Dynamic Inversion Control,DIC)技术,设计了姿态角速率回路与姿态角回路,作为无人机控制系统的内回路;应用PID (比例、积分、微分控制技术,设计了三轴位移回路,作为控制系统的外回路。通过PSO优化算法及样条函数,设计了符合无人机使用要求的航迹曲线。最后,对航迹点进行样条插值,得到平滑的航迹曲线。对无人机控制律响应与航迹跟踪,进行了综合仿真验证。仿真结果表明,所设计的无人机控制律,在允许精度的范围内,跟踪无人机预定航迹效果良好,满足无人机飞行控制需求。     

无人机跟踪运动目标航迹规划算法

对无人机跟踪运动目标的原理进行了分析,设计了跟踪系统的动力学模型,提出了一种基于切线法的航迹规划算法。在动力学约束条件下实现了对无人机的航迹、速度、加速度等的最优控制,从而解决了无人机跟踪运动目标问题,并给出了算法的具体设计步骤。仿真结果表明,该算法能够快速、有效地为无人机规划出跟踪运动目标的最优航迹。     

基于改进RRT算法的无人机航路规划与跟踪方法研究

为了使航路规划算法在三维动态环境下能够快速规划出较优可行航路,基于快速扩展随机树算法(RRT),对规划航路点进行了无人机飞行动力学约束,并且设计了局部航路动态优化策略。针对传统的航路跟踪控制律跟踪较为曲折的航线时跟踪误差较大的问题,通过将规划算法得出的姿态指令引入姿态控制回路的方式,提高了航路跟踪控制算法的快速性与准确性。在此基础上,搭建了无人机验证平台,利用该验证平台完成了无人机自主避障飞行试验,对算法的有效性进行了验证,并对算法性能进行了评估。     

城市风场环境中的无人机快速航迹规划方法

密集的城市障碍环境以及复杂的城市风场干扰对航迹规划的实时性和航迹跟踪的准确性提出了严格要求,为此提出一种城市风场环境中的小型无人机(UAVs)快速航迹规划方法。首先,为了保证航迹规划的高效性,对固定翼无人机运动学方程进行了合理简化。其次,由于障碍环境中的最优航迹难以直接完全塑造,因此根据状态受限的最优控制理论给出了可以使用螺旋线与直线构建近似最优航迹的结论,并据此提出了一种针对城市环境的三维航迹规划方法。然后,通过对无人机运动学模型的分析,从规划角度提出了风场干扰下的航迹设计准则。仿真实验中,首先通过算法对比实验,验证了航迹规划方法的高效性;然后使用六自由度(DOF)飞机模型分别在无风场干扰和有风场干扰的环境下进行了航迹跟踪实验,实验结果证明了风场干扰下航迹设计准则的有效性。     

基于航迹质量评估的雷达和ADS-B数据融合方法

雷达和广播式自动相关监视系统（ADS-B）的数据融合是监视“黑飞”无人机和飞鸟等目标的有效手段,然而两种传感器跟踪性能差异较大且易波动,会带来融合精度下降问题。提出一种基于航迹质量评估的雷达和ADS-B 数据融合方法,首先量化评估局部航迹精度、数据更新次数和传感器测量误差对局部航迹质量的影响,其次综合计算局部航迹的质量加权因子,最后基于分布式融合结构完成异步航迹融合处理。结果表明：本文提出的融合处理方法能有效提高融合跟踪精度,在传感器跟踪性能出现波动的情况下,跟踪误差均优于传统航迹融合方法。实际工程应用中的融合效果也验证了本文方法有助于实现对低空合作和非合作式目标的综合监视。     

无人机航迹跟踪抗侧风制导算法

无人机作为航空飞行器的一种,具有诸多应用价值,精确的航迹跟踪是其完成飞行任务的必要条件。在无人机飞行控制系统的制导外回路,实现一种具有抗风性能的横向非线性制导算法(NLG),基于航迹参考点实时测算无人机侧向加速度,并根据无人机力学方程得到滚转角指令,实现无人机的航迹跟踪。该制导算法只需确定合适的距离参数L,即可实现较为精确地制导,加入反馈环节以得到改进的闭环非线性制导算法。在侧风条件下进行仿真分析,结果表明:改进后的非线性制导算法是正确的,其具有良好的抗风性能。     

突防飞行与多区域搜索一体化侦察航迹规划

针对战场环境下无人机的侦察路径规划问题，首先设计突防飞行与多目标区域搜索的一体化侦察航迹规划策略。然后针对侦察任务中的突防问题，在传统快速扩展随机树(RRT)的改进算法基础上，提出一种基于改进RRT^*的无人机突防航迹规划方法，通过设计目标偏置算法解决了传统RRT算法采样点随机性大、收敛速度慢等问题。针对侦察任务中的目标搜索问题，使用改进的旋转卡壳路径规划器(RCPP)进行覆盖式航迹规划，提高了搜索覆盖率。最终通过对比仿真试验，验证了所提出算法的优越性，以及算法应用于战场侦察任务的有效性。     

基于Leader-Follower的多无人机编队轨迹跟踪设计

针对四旋翼无人机（UAV）群在轨迹跟踪过程中易受外界干扰而引起跟踪误差的问题，设计了基于Leader-Follower的多无人机协同编队轨迹跟踪控制方法。在该系统中，首先通过积分反步法（IBS）对所建四旋翼飞行器模型设计Leader无人机的轨迹跟踪控制器。其次设计了滑模控制（SMC）器，以控制Leader与Follower无人机实现期望的编队队形并同时跟踪参考轨迹。然后通过数值仿真验证了算法的有效性，仿真结果表明，系统具有良好的控制精度。最后通过视觉定位系统进行实验，结果表明所设计的控制器能够实现多个无人机轨迹跟踪和编队控制，所设计的算法具有可行性。     

基于改进的FCM和信息熵修正的航迹融合算法

在局部航迹信息质量不均衡条件下,选择所有局部航迹进行航迹融合的算法会造成系统航迹质量下降。为了提高跟踪性能,提出了一种基于改进的模糊C均值(FCM)和信息熵修正的航迹融合算法。通过交互式多模型(IMM)滤波后的航迹信息对聚类数据做“质量”修正,改进后的FCM算法对局部航迹进行聚类分析,利用信息熵和隶属度对局部航迹进行选择和融合,达到修正聚类中心和提高系统航迹质量的效果。仿真结果表明：当多个传感器跟踪机动目标时,在传感器的观测精度发生变化和存在量测丢失的情况下,该算法的跟踪性能优于已知的航迹融合算法。     

固定翼无人机编队集结控制算法研究

针对固定翼无人机协同作战时的编队集结问题，提出了一种新的路径规划和位置分配方法，并设计了包括航迹跟踪、高度保持和速度控制在内的自动驾驶仪。该路径规划算法通过矩阵迭代得到一组较优的目标点分配方案，满足总航程较小和同时到达约束。根据得到的各无人机飞向目标点的航迹，算出无人机编队集结的代价矩阵。在每架无人机确定了应飞航路后，开始沿航路飞向目标点，在此过程中，纵向采用高度保持自动驾驶仪，横向采用航迹跟踪自动驾驶仪，控制无人机按规定航迹飞行。速度调节自动驾驶仪可根据速度指令调节油门大小加减速，跟踪上目标速度，进而实现编队集结。仿真结果验证了所提出的编队集结控制方法的有效性和可行性。     

一种地理围栏内无人机航迹跟踪方法

针对UTM体制中无人机在地理围栏内的飞行监视问题,提出一种约束状态相关模态转换混合估计算法(CSDTHE)。采用随机线性混杂系统模型对无人机运动状态进行建模,利用CV、CT和CA三种模态描述无人机的飞行状态,以构建地理围栏内无人机运行的通用模态转换模型框架。利用飞行模态改变点(FMCP)定义相关模态转换参数,设计模态转换条件,生成模态转换概率矩阵,从而建立与状态相关的模态转换模型。运用约束卡尔曼滤波(CKF)方法对直线阶段和转弯阶段的无人机运动速度分别施加等式约束,并通过仿真实验验证了CSDTHE算法对无人机跟踪的有效性。     

突发威胁下的无人机航迹规划算法

针对无人机在执行任务过程中遭遇突发威胁的实时航迹规划问题,提出了一种基于动态规划的无人机实时航迹规划算法。采用切线法将问题转化为多阶段决策问题,通过动态规划法求出了问题的最优解,并通过航迹切换策略对生成的航迹进行了平滑处理。通过MATLAB进行了仿真验证,结果表明,该方法生成的航迹平滑、可飞,实现了无人机对突发威胁的合理规避,且满足无人机的机动性能及动力学限制,可直接应用于工程实践。     

基于混沌蚁狮算法的无人机航迹规划

针对无人机在复杂战场环境下的最优航迹规划问题,提出了一种基于混沌蚁狮算法(CALO)的无人机航迹规划方法。对航迹规划问题进行了描述,建立了数学模型,将传统蚁狮算法中蚂蚁随机游走的行为和混沌算子结合,与蚁狮形成了全局、局部并行搜索模式,提高了算法寻找全局最优值的能力。在两种威胁环境下进行了仿真试验,搜索维度分别为10和20,并与经典人工蜂群算法(ABC)、传统蚁狮算法(ALO)、灰狼算法(GWO)进行对比,最后通过收敛曲线对仿真结果进行了统计分析。仿真结果验证了CALO算法在解决无人机航迹规划问题时的有效性和可行性。     

基于改进人工蜂群算法的无人机实时航迹规划

为了适应现代战争战场环境的复杂性,针对所建立的突发威胁模型,提出了一种基于改进人工蜂群算法的无人机航迹规划方法,对无人机进行动态航迹寻优,并通过MATLAB进行了仿真验证。仿真结果表明,所设计的方法能够根据实时出现的威胁状况进行动态航迹规划、评价和选优,同时满足实时性要求。     

基于性能软件和DEM的EOSID设计算法研究

为解决航空公司设计一发失效应急程序(EOSID)手工设计过程中复杂的迭代和计算问题,基于Matlab提出一套可行的EOSID验证算法.使用制造商性能软件BCOP计算得到飞机一发失效航迹KML文件,以起飞飞行航迹起点作为初始点,加载30 m SRTM数字地形文件,基于CCAR 121一发失效规章要求的航迹保护区和垂直越障裕度,计算确定净航迹是否满足规章要求.以丽江机场02号跑道为例,对算法进行了验证实现,结果表明算法能够快速、准确地实现EOSID设计中的越障分析问题.     

多无人机绳索悬挂协同搬运固定时间控制

针对多无人机绳索悬挂协同搬运跟踪控制问题,设计了一种新的固定时间协同跟踪控制算法。首先,通过旋量分析,计算系统不同状态下的有效旋量空间,并根据静力学平衡计算系统在有效旋量空间约束下的拉力容许裕度。其次,在保证绳索张紧以及最大拉力约束的条件下,基于微分平坦性以及绳索拉力优化分配算法,规划编队的期望跟踪轨迹。然后,基于Udwadia-Kalaba方程建立系统动力学模型,设计了连续的基于类超扭滑模和积分滑模的鲁棒控制项,以补偿系绳拉力给无人机造成的扰动,并设计了基于双极限齐次性原理的固定时间无人机协同外环位置控制器。针对无人机内环姿态稳定控制,设计了固定时间姿态稳定控制器。仿真结果表明,绳索拉力满足张紧和最大拉力约束,且设计的固定时间协同跟踪控制算法保证了系统在固定时间内稳定跟踪期望轨迹。     

基于平面约束人工势场的无人机航迹规划算法

航迹规划是实现无人机自主导航飞行的关键。针对人工势场法应用于无人机航迹规划时出现的规划失败、实用性不强的问题，本文提出一种基于平面约束人工势场的航迹规划算法。首先，利用约束平面切割障碍物，简化了障碍物的分布。其次，构建航迹的可行性约束条件，并建立了基于约束平面的人工势场法。最后，综合并改进了一种额外控制力法和常用的改进势场函数。仿真验证表明，该算法克服了传统人工势场法未考虑无人机物理性能限制、易陷入局部最小值以及目标不可达的问题，同时提高了航迹规划质量。通过本文研究，人工势场法的不足得到了改善，有利于人工势场法在无人机航迹规划领域的应用与发展。     

基于DDPG的多旋翼无人机自主引导与跟踪方法

针对多旋翼无人机对地面动态目标的近距离侦察问题,根据无人机与目标的相对距离将侦察任务拆分为引导阶段及跟踪阶段两部分,并针对引导阶段和跟踪阶段不同的任务需求,分别建立了自主引导模型与自主跟踪模型;其次,基于深度确定性策略梯度(DDPG)算法,对提出的两个模型分别进行网络设计和参数优化,分别得到上述两个阶段的控制策略;最后,搭建基于机器人操作系统(ROS)的仿真测试平台,实现基于深度强化学习的无人机侦察任务的训练和数据收集,并进行了性能测试。仿真结果表明,所提出的无人机自主引导与跟踪方法能够满足侦察任务两阶段的不同需求,自主完成对地面动态目标近距离侦察的全过程任务。     

基于干扰观测器的四旋翼无人机离散时间容错控制

为了飞行控制方案便于在计算机上实现，针对具有外部干扰和执行器加性故障的四旋翼无人机（UAV）角度运动方程，给出一种基于干扰观测器的离散时间跟踪控制方案。通过设计离散时间干扰观测器抑制外部干扰和执行器故障的不利影响，并结合干扰观测器设计离散时间控制器。通过数值仿真验证了基于干扰观测器的离散时间容错控制方案的有效性。仿真结果表明，设计的离散控制器能够保证外部干扰和执行器故障综合作用下的四旋翼UAV系统跟踪控制性能。     

低成本无人机传感器配置方案的设计与仿真

以降低无人机制造成本为目标,在保证无人机安全自主飞行的前提下,提出了基于GPS和垂直陀螺、GPS和三轴速率陀螺及GPS和低成本惯性组件的3种低成本传感器配置方案,并针对每种方案在工程中遇到的问题,采用低通滤波、高通滤波和卡尔曼滤波等数据融合算法予以解决,最后在MATLAB平台下对每种传感器配置方案进行仿真验证.研究对比表明,对于自身稳定性较好的无人机,该3种传感器配置方案均能够实现姿态控制、高度控制、滚转控制以及航迹控制.