基于协同进化粒子群和Pareto最优解的卫星编队队形重构方法

针对卫星编队自主队形重构问题,提出了基于协同进化粒子群优化(CPSO)和Pareto最优解的求解方法.首先,使用Legendre伪谱法(LPM)将队形重构问题离散化为非线性规划(NLP)问题;其次,根据卫星编队的特点及碰撞规避的需要,使用CPSO算法对重构问题采用既独立又集中的求解方式,避免了传统优化方法对梯度的求解;...     

卫星编队队形重构避碰技术研究

提出了一种新的考虑避碰约束的编队队形重构路径规划方法.首先通过常规编队重构规划方法得出各星的机动策略,以此预测重构过程中各星最小距离,将此最小距离大于安全距离作为约束条件,重新规划出队形重构轨迹.仿真结果表明,该方法计算量小,能够快速地规划出考虑避碰约束时的队形重构卫星机动轨迹,且能有效节省能量消耗.     

基于自组网策略的多机编队与防撞任务研究

近年来多旋翼无人机编队飞行技术取得了巨大的突破,将无人机技术与自组网技术相结合将会促进无人机集群技术的发展。为了促进无人机编队飞行技术的发展,以5架六旋翼无人机为研究对象,重点研究了基于自组网策略的多旋翼无人机队形组成、队形保持、队形重构以及飞行过程中的避碰策略,设计了数据闭环的地面编队控制软件并进行试飞验证。测试结果表明,该数据闭环地面编队控制软件稳定可靠,实现了编队队形组成、保持、重构以及在队形变换过程中的机间避碰等功能,对多旋翼无人机编队飞行工程化实现具有一定的参考价值。     

小卫星编队飞行队形设计与轨道要素确定

用两体相对运动的线性Hill方程进行了小卫星编队飞行队形的初步设计，并给出编队飞行中各绕飞小卫星轨道要素的确定过程，以空间圆形编队为例，在未考虑摄动情况下，通过仿真验证了Hill方程在小卫星编队队形初步设计中的有效性。     

面向时间协同的多无人机队形变换最优效率模型

针对无人机（UAV）的编队集结、编队保持和编队重构等队形变换问题，从航迹规划的角度提出了一种面向时间协同的多无人机队形变换模型。在时间协同的条件下，选择队形变换的能源消耗与完成时间作为效率衡量指标，对编队集结、编队保持和编队重构进行规划，给出队形变换的最优空间位置。首先，分析了指定队形、无指定位置的编队集结问题，然后，将编队保持问题视为编队整体运动，最后，利用运动分解将编队重构问题分解为编队集结和编队整体运动。基于编队集结、编队保持和编队重构的不同特点，给出了这些具体队形变换下的最优效率计算公式，并进行了仿真实验，实验结果表明本模型可以实现预期的最优效率队形变换。     

空战中机群编队分层优化算法

针对机群编队优化计算复杂的问题,提出了一种分层优化算法。根据敌我双方的距离、角度、速度以及飞机导弹、雷达的性能,建立了多机协同任务分配模型。根据空战中常用的基本飞机队形,对敌方机群编队进行分层,对每层分别计算己方对选取各种基本队形时的任务分配结果和队形优化优势值,通过比较得到己方机群编队的每层最优队形,当得到己方每层的最优队形之后,将己方每层最优队形进行组合解码就可得到己方机群编队的最优队形。仿真结果表明该方法能有效地解决机群编队队形优化问题,并且该算法具有较好的实时性。     

多无人机编队队形保持优化控制仿真研究

采用多无人机编队保持队形的优化控制可以通过调节较少参数使各无人机能够精确跟踪领航无人机,达到稳定编队队形的目的。以简化的自动驾驶仪模型作为编队保持控制系统的内回路,基于以长机为参考的旋转坐标系建立相对运动学模型,采用全局渐近稳定控制方法设计了多无人机编队保持控制器。经过仿真验证,该控制器实现了长机在三维空间机动飞行时僚机能够迅速跟踪长机并保持编队队形的稳定,且响应速度和跟踪精度较为理想。仿真结果表明,该控制器能够实现多无人机编队队形在三维空间下的保持。     

无人机编队队形保持控制器的分散设计方法

针对无人机编队中邻近无人机的数学模型相互耦合的特性,提出了一种分布式编队队形保持控制器的分散设计方法。将无人机编队模型分解成解耦部分和关联部分。对解耦部分直接使用鲁棒控制方法设计控制器,对关联部分采用改进的关联系统分布式控制方法设计控制器。将两个控制器结合起来,控制无人机编队飞行。仿真结果表明:该控制器可以控制无人机编队,在定常运动和机动过程中,都能收敛到期望队形,并且对外界干扰具有一定的鲁棒性。控制器设计过程是分散的,涉及的计算的维数和单个无人机模型的维数相当,具有运算量小的优点。     

固定翼无人机编队的启发分布式模型预测控制

针对无人机编队飞行控制中队形保持、路径规划、重构、防撞等多重功能需求,采用启发型分布式模型预测控制框架,将需求转化为多目标优化问题中的代价函数与相容性约束求解,实现了对无人机编队飞行的一体化控制.同时,采用分阶段式的轨迹规划算法,融合模型预测轨迹规划与多项式轨迹规划,利用多项式轨迹系数实现高效的邻居轨迹信息交互,从而增大了模型预测控制的预测范围,并降低了规划控制过程中的计算量与通信量.最后,通过9架无人机的协同避障编队仿真,证明了该方法的有效性.     

在地球扁率摄动下的卫星编队飞行控制

卫星编队飞行的难点之一是在干扰力环境下控制队形。采用了一种基于线性二次调节器(LQR)的最优控制方法，对低轨道地球卫星所受的地球扁率摄动(J2力)加以模拟，并在模拟的地球低轨道J2力环境中。对几种卫星编队进行了模拟控制，从控制精度和能量消耗的角度对控制方法进行了分析，提出了卫星编队飞行中相对距离控制和绝对距离控制需要注意的问题。     

扰动环境下火星精确着陆自主轨迹规划方法

针对扰动环境下火星精确着陆动力下降段自主轨迹规划问题,在终端时间自由条件下,研究了基于序列凸优化方法的自主轨迹规划方法。首先,在终端自由情况下,建立初始状态无扰动轨迹预规划问题。其次,结合鲁棒Tube-MPC思想,针对线性反馈控制律,建立扰动环境下着陆轨迹重规划问题,分析重规划问题的可行性,给出了预规划问题可行的必要性条件,为控制参数的选取提供参考,提出扰动环境下火星精确着陆自主轨迹规划框架。然后,针对终端自由问题,将飞行时域映射到单位时间,建立序列凸优化子问题,对子问题进行线性近似,使用序列凸优化方法进行求解并分析了收敛解的最优性。最后,进行数值仿真,验证扰动环境下火星精确着陆自主轨迹规划方法的有效性。     

Fast cooperative trajectory optimization and test verification for close-range satellite formation using Finite Fourier Series method

The process of formation reconfiguration for close-range satellite formation should take into account the risk of collisions between satellites. To this end, this paper presents a method to rapidly generate low-thrust collision-avoidance trajectories in the formation reconfiguration using Finite Fourier Series (FFS). The FFS method can rapidly generate the collision-avoidance three-dimensional trajectory. The results obtained by the FFS method are used as an initial guess in the Gauss Pseudospectral Method (GPM) solver to verify the applicability of the results. Compared with the GPM method, the FFS method needs very little computing time to obtain the results with very little difference in performance index. To verify the effectiveness, the proposed method is tested and validated by a formation control testbed. Three satellite simulators in the testbed are used to simulate two-dimensional satellite formation reconfiguration. The simulation and experimental results show that the FFS method can rapidly generate trajectories and effectively reduce the risk of collision between satellites. This fast trajectory generation method has great significance for on-line, constantly satellite formation reconfiguration.     

多滑翔飞行器时间协同轨迹快速规划

从高超声速飞行器集群"探测-打击-评估"一体化任务需求出发,针对多滑翔飞行器时间协同再入轨迹规划问题进行研究,提出集群再入的协同形式及轨迹规划方案,基于改进序列凸化算法解决了再入总飞行时间的精确控制问题,从而实现滑翔段时间协同。首先,给出了滑翔飞行器集群的协同策略,将求解模型转化为协同时间的确定、协同时间约束下的轨迹规划子问题。将模型中的时间项误差等加入罚函数,提高了协同轨迹求解可行性。引入飞行路径角预设剖面作为软约束,并通过罚函数与信赖域自适应调整,以避免轨迹求解时的振荡问题,提高了序列凸化算法的收敛性。以CAV-H飞行器模型为例验证了算法的有效性,仿真结果表明,所提算法对初值的敏感性低,求解得到的再入总时间可调范围与伪谱法一致,轨迹规划结果的平滑性及计算时间均优于伪谱法。     

基于罚函数序列凸规划的多无人机轨迹规划

多无人机（UAVs）轨迹规划是具有非线性运动约束和非凸路径约束的最优控制问题。引入序列凸规划思想,将非凸最优控制问题近似为一系列凸优化子问题,并利用成熟的凸优化算法进行求解,以更好地权衡最优性和时效性。首先,建立了多无人机协同轨迹规划的非凸最优控制模型。然后,利用离散化和凸近似方法将其转换为凸优化问题,包括对无人机运动模型的线性化,以及对威胁规避约束和无人机碰撞约束的凸化。同时,提出了一种离散点间的威胁规避方法,保证无人机在离散轨迹点间的飞行安全。在凸优化模型的基础上,给出了基于罚函数序列凸规划求解多无人机轨迹规划的具体框架。最后,通过数值仿真验证了方法的有效性,结果表明该方法在多机轨迹规划结果的最优性和时效性都要优于伪谱法,而且优势随编队数量的增加而增大。     

RLV再入返回喷流控制策略研究

针对可重复使用运载器(RLV)再入初始阶段反作用控制系统(RCS)姿态控制问题,提出了混合整数线性规划(MILP)实现RCS喷流控制策略,并应用反馈线性化理论实现RLV再入六自由度非线性模型的线性化,设计了PID控制器,并完成典型制导指令跟踪仿真.仿真结果验证了MILP控制策略的有效性.     

基于混合规划策略的自由漂浮冗余机械臂减振运动规划(英文)

对自由漂浮柔性冗余机械臂系统的减振运动规划问题进行研究。首先,采用拉格朗日方法建立系统的动力学模型,并给出了减振运动规划的模型。其次,提出一种基于高斯伪谱法与直接打靶法的混合规划策略,用于求解运动规划问题。先利用高斯伪谱法将运动规划问题转化为一个非线性参数优化问题,并用遗传算法确定近似解,随后利用直接打靶法建立优化模型,将得到的近似解作为优化变量的初值,并采用序列二次规划算法求得精确解。最后,对算例进行分析,验证了基于混合规划策略得到的关节运动轨迹能够明显减小柔性臂杆的全局振动以及残余振动。数值计算的结果表明该方法对减振运动规划问题的求解是有效且稳定的。     

非合作目标交会的双层MPC全局轨迹规划控制

针对空间非合作目标近距离视线交会中的全局最优鲁棒轨迹规划与控制问题,提出了基于高斯伪谱方法（GPM）和线性时变模型预测控制（LTVMPC）的双层模型预测控制（MPC）算法。在轨迹规划方面,以视线坐标系下的相对轨道动力学为模型、能量最少和控制精度最优为性能指标构建最优控制问题,利用GPM精度高、收敛速度快的特点将最优控制问题转化为易于求解的全局非线性规划问题,在MPC框架下求解得到全局最优的标称轨迹,克服了传统的MPC不适用于全局大范围非线性规划的缺点;在轨迹跟踪控制方面,考虑预测时域内状态转移矩阵的时变特性,设计了LTVMPC算法对标称轨迹进行追踪,避免了存在不确定性时轨迹的重规划,从而降低在线计算量,保证算法在线自主实施,并且采用滚动优化的策略使算法对不确定性具有鲁棒性。由于规划层和控制层考虑的约束相同,因此规划的轨迹是可控、可达的。数字仿真表明,在燃料消耗和交会时间等方面,提出的方法均显著优于传统的MPC方法,相较于传统的MPC方法,新算法的交会时间减少50%左右,燃料消耗降低30%以上。     

Trajectory optimization of multiple quad-rotor UAVs in collaborative assembling task

A hierarchic optimization strategy based on the offline path planning process and online trajectory planning process is presented to solve the trajectory optimization problem of multiple quad-rotor unmanned aerial vehicles in the collaborative assembling task. Firstly, the path planning process is solved by a novel parallel intelligent optimization algorithm, the central force optimization-genetic algorithm (CFO-GA), which combines the central force optimization (CFO) algorithm with the genetic algorithm (GA). Because of the immaturity of the CFO, the convergence analysis of the CFO is completed by the stability theory of the linear time-variant discrete-time sys-tems. The results show that the parallel CFO-GA algorithm converges faster than the parallel CFO and the central force optimization-sequential quadratic programming (CFO-SQP) algorithm. Then, the trajectory planning problem is established based on the path planning results. In order to limit the range of the attitude angle and guarantee the flight stability, the optimized object is changed from the ordinary six-degree-of-freedom rigid-body dynamic model to the dynamic model with an inner-loop attitude controller. The results show that the trajectory planning process can be solved by the mature SQP algorithm easily. Finally, the discussion and analysis of the real-time per-formance of the hierarchic optimization strategy are presented around the group number of the waypoints and the equal interval time.     

基于Proximal-Newton-Kantorovich凸规划的空天飞行器实时轨迹优化

针对空天飞行器大气层内上升段实时轨迹优化问题，提出一种基于Proximal-Newton-Kantorovich凸规划的轨迹优化方法。首先，应用Newton-Kantorovich迭代方法将轨迹优化问题转化为一系列的子问题，每个子问题都是一个线性最优控制问题；其次，针对Newton-Kantorovich迭代方法忽略运动方程中的高阶信息，导致难以收敛这一问题，提出Proximal-Newton-Kantorovich迭代方法，在子问题的性能指标中加入邻近规则化项，改善了Newton-Kantorovich迭代方法的收敛性；最后，将子问题离散为二阶锥规划问题，并应用内点法进行求解。提出的Proximal-Newton-Kantorovich凸规划方法是一种求解非线性轨迹规划问题的可行途径。理论分析表明，Proximal-Newton-Kantorovich迭代方法的收敛结果一定是轨迹优化问题的局部最优解。数值实验表明，此方法的计算时间在毫秒级。