基于分布式反集群算法的无人水面艇区域覆盖方法

海上无人系统覆盖问题可广泛应用于搜索营救、区域侦察观测、信息采集等任务，针对无人水面艇对海面区域进行区域覆盖的问题，采用模仿独居动物社会行为的分布式反集群算法，使得无人水面艇系统能够通过自组织行为实现良好的动态覆盖性能，因此使其具有更高的可扩展性及环境适应性。首先建立个体的包含覆盖历史的信息图，其次进行反集群算法的避障、去中心化及自私这3个基本属性的数学公式描述，然后计算每个个体在每一时刻的最大化收益方向，使得每个个体能够最大化累计覆盖面积及最小化个体之间的重叠覆盖部分。仿真结果表明，基于覆盖历史及个体局部通信交互，能够实现避障功能，并且可以达到100%的覆盖率，同时可尽量减少重叠覆盖。     

基于改进人工势场算法的无人机群避障算法研究

针对无人机运动避障人工势场算法本身存在的极小值问题和局部最小值问题，采用改进的人工势场算法，提出了一种新的路径规划方法。不同于目前的人工势场法，该模型从双机相互作用开始，在障碍物斥力的基础上，增加了无人机之间的斥力，同时定义集群的前置形心作为另一个引力源。算法分析表明，该方法能够有效避免无人机陷入局部最小值，并增强了无人机机群的控制和避障能力。基于该无人机控制模型，给出了路径规划设计并进行了仿真实验。实验结果表明，基于该模型的无人机机群控制具有更好的避障性能和追踪目标的能力。     

基于群智机理的集群防碰撞控制

在执行作战任务以及民用中,无人机集群由于具备高可靠性和高效费比的特点而受到广泛关注;随着城市低空空域的开放,作战环境的动态复杂性剧增,对无人机集群防碰撞提出了严峻的挑战。针对无人机集群执行任务时的编队个体之间防碰撞以及遭遇突发障碍时的集群防碰撞问题,提出了基于群智机理的集群防碰撞控制方法。通过引入力学概念,设计了集群内部吸引力、排斥力以及编队构型力的模型;通过集群个体间的信息共享以及类脑知识发育,构建了基于群信息共享和类脑反射的无人机防碰撞模型。仿真结果表明：所提集群控制方法提高了集群的集结效率,而且在遭遇突发障碍时能够规避动态障碍,再次完成编队重构;群智机理的引入缩短了无人机集群面临突发障碍时的反应时间。     

基于微分平坦的航天器避障轨迹快速规划

针对碰撞避免约束下航天器相对运动轨迹规划问题,提出了一种基于微分平坦理论和三维旋转超平面技术的避障轨迹快速规划方法。在建立最优控制框架下的避障轨迹规划模型基础上,利用相对运动动力学方程的微分平坦属性,将规划模型映射至平坦输出空间中,消除微分约束的同时降低规划空间的维度;进一步采用旋转超平面技术凸化处理碰撞避免约束,将问题最终转换为二次规划问题进行求解。数值仿真结果表明,所提出的方法能够在维持较高规划精度的同时有效提高航天器避障轨迹规划的效率,可为工程设计提供有益参考。     

外部性、集群剩余模型及集群剩余分配

在经济外部性效应和集群结构变化基础上,认为集群剩余是集群内的组织,包括企业、政府、中介等行为主体在集群网络中所产生的内外部影响,且这些行为主体不可能都因自身的投入而获得一个可预期的固定报酬,总会有个体或群体分享一个不确定的报酬。在提出概念、模型的基础上,结合案例分析了集群结构变化,对集群内控制关系产生的影响,并就集群剩余在相关组织间的分配做了深入探讨。     

集群多机器人系统建模研究的发展与展望

凭借高效、鲁棒、应用广泛的特性,集群多机器人系统已经成为当今研究的热点课题之一,具有重要的实用价值。首先简述了自顶而下和自底而上两种多机器人系统研究思路的当前研究概况。然后从拟生物集群系统模型引入,进而引出一致性系统模型,针对低阶、高阶、异质、时延等一致性模型进行分析总结,单独阐述了多智能体强化学习系统模型的研究情况,并分别讨论了三种集群多机器人系统自组织建模方法的研究现状与各自存在的问题,总结与分析了集群多机器人系统运动的发生机理。最后,分析了现有集群多机器人系统模型尚待解决的关键问题和面临的挑战,并对其未来发展进行了展望。     

复杂任务场景无人机集群自组织侦察建模与仿真

基于agent的作战建模与仿真是无人机集群侦察效能评估的重要方法,但以往方法中agent行为机制 和模型结构难以描述复杂任务场景下的自组织侦察行为。以反海盗侦察任务为例,提出一种面向集群自组织 侦察的作战建模与仿真方法。设计多agent分层复合行为机制和可组合模块化agent模型结构,通过简单行为 的组合描述复杂行为;通过信息素图模块与航路管理模块的交互,实现自组织航路规划与飞行控制;并通过仿 真算例,来验证方法的可行性,对比分析不同航路规划方法的侦察效能。结果表明:自组织航路规划对中断航 路侦察的动态事件的适应性更强;对于大区域、长时间、低目标密度的区域覆盖侦察任务,仅通过改进航路规划 方法来降低访问间隔难以显著提高目标发现概率。     

基于零空间方法的四旋翼无人机避障与协同编队控制

针对四旋翼无人机在编队飞行执行任务时可能遭遇障碍物问题,考虑多无人机避障及机间避撞的需求,提出 1种基于零空间方法的四旋翼无人机避障与协同编队控制算法。首先,建立四旋翼无人机动力学模型,并建立虚拟控制量简化控制模型;其次,基于零空间方法进行避障与协同编队控制算法研究,将无人机任务执行分解为目标趋向任务、避障避撞任务和协同编队任务,并根据优先级进行任务融合得到期望速度;再次,基于 PID方法设计控制律;最后,通过仿真验证所提控制算法的有效性。所提方法可保证四旋翼无人机在编队飞行中遭遇障碍物时的飞行安全。     

基于动力学RRT*的自由漂浮空间机器人轨迹规划

针对自由漂浮空间机器人（FFSR）轨迹规划问题,提出了一种基于动力学RRT^*算法的FFSR轨迹规划方法。首先,建立了FFSR的运动学与动力学模型,将系统模型伪线性重构为状态空间模型,并设计了考虑位姿调整时长和能量消耗的加权目标函数;然后,针对机械手初末位置间的障碍,简化避障方法,提出了机械臂避障与机械手避障两层次避障策略,提高碰撞检测效率;接着,给出了多体系统的动力学RRT^*逼近最优轨迹的方法;最后,为验证算法有效性并不失一般性,选取平面2连杆FFSR模型进行数值仿真并用经典RRT^*算法和高斯伪谱法与之对比。仿真结果表明,该方法能够以较快的速度生成可行的机器人移动轨迹。     

人工势场与虚拟结构相结合的无人机集群编队控制

采用人工势场法进行无人机集群编队控制时,无人机集群通常难以准确地到达期望位置,且容易陷入局部极点问题。针对上述问题,提出一种人工势场与虚拟结构相结合的无人机集群编队控制方法。在三维空间中设立虚拟结构质点,并将其分为编队参考点和目标参考点两部分,通过建立集群个体间以及个体与编队参考点之间的人工势场,使得无人机集群在该势场作用下以编队参考点为参考形成预设编队,再通过建立目标参考点和编队参考点之间的人工势场,使得无人机集群在该势场作用下跟随编队参考点轨迹到达期望位置。仿真结果表明,在随机的初始位置条件下,无人机集群可以跟随编队参考点快速形成预设编队,并准确地到达期望位置。     

毫米波波束编码技术在无人机智能集群中的应用

毫米波波束编码技术由于其速率高、抗干扰能力强的优点被认为是无人机智能集群通信网络的重要解决方案。但在无人机智能集群的通信场景中,多种原因造成的机体不稳定抖动会使通信波束产生小角度偏转,引起通信质量的下降,从而影响无人机集群的控制与决策。针对这一问题,提出一种面向无人机集群通信的自适应波束设计方法。首先,根据传感器回传的机体波束抖动情况建立等效信道模型,随后利用量化的信道模型参数建立目标函数并获得理想的波束编码向量,在此基础上利用几何贪婪算法对其进行分解。仿真结果表明,提出的集群波束编码方法能够有效提高均值通信速率,同时相较于其他的系数分解算法,有效降低了计算复杂度。     

基于蜂群编队形式的气动耦合优化模型研究

为提高小型蜂群无人机紧密编队协同飞行时的整体气动效率,强化系统作战效能,文中以某蜂群无人机平台为研究对象,对其集群编队飞行时的气动耦合问题进行了深入研究。针对不同作战任务场景,设计了几类以典型长-僚机编队为模块单元的编队飞行结构,利用耦合涡流模型的数值仿真方法,完成了双机编队单元的寻优设计,同时基于双机编队单元优化结果,运用遗传算法,得到集群飞行时,各无人机单元气动增量数据传递信息,并辅以计算流体力学仿真验证,确定了完整的气动数据传递体系。最终建立了多任务、多条件、多目标导向的气动耦合优化模型,实现了集群优化飞行策略方法,达到了作战能力倍增的效果。     

机器人航天员双臂操作仿真系统的研究与实现

针对机器人航天员复杂操作场景下的任务规划和仿真验证问题,基于仿真模块集成化的设计思想,集成通信模块、任务调度管理模块、路径规划模块、力控制模块、碰撞检测模块、双臂3D几何模型,通过OSG建立了实体模型及仿真场景,并建立插拔、抓握、对准、旋拧、搬运、转移等典型操作库,实现了机器人航天员双臂多种复杂操作任务的仿真。最后,通过机器人航天员搬运物体任务仿真实现双臂协调操作任务规划的仿真,验证了该系统的有效性和任务规划验证的合理性。     

直接力与气动力复合控制拦截弹轨迹控制

研究了直接力与气动力复合控制拦截弹的轨迹控制问题.建立了复合控制拦截弹的动力学模型,分析了不同复合方式的差别,指出了直接力对弹体运动的影响.建立了拦截弹与目标的相对运动模型,针对直接力与气动力复合控制的特殊性,基于滑模控制理论给出了轨迹控制算法,并在此基础上针对传统控制方法的缺陷,设计了脉冲发动机的点火逻辑.仿真结果表明,该方法能有效的实现拦截弹在末制导段的精确制导控制,并具有较强的鲁棒性.      

基于椭圆空腔虚拟势场的航天器集群控制方法

航天器集群由多个航天器在空间轨道上近距离飞行,进行信息交换,并相互协同共同完成空间任务。航天器集群作为智能集群在空间领域的表现形式,是智能集群的重要组成部分。当前,许多空间科学研究机构提出了多个航天器集群的研究计划,如 ANTS计划、APIES计划等。文章以在小行星带探测航天器集群为研究对象,提出了航天器集群的自组织控制方法,利用虚拟势场力使得与这个参考航天器构成最大距离可控的空间构型,从而保 证了航天器集群中的所有航天器共同构成松散空间构型。     

基于割集的三维模型模块划分与表示方法研究

为了解决大规模图进行同构分析导致的组合爆炸问题,从降低图复杂度出发,本文提出了一种模块划分与分层表示方法.建立了表示三维模型的分层连接图表示方法,制定了模块划分的尺寸比例约束和连接强度约束,并在此基础上提出了基于割集的三维模型模块划分算法,以某型飞机襟翼为实例验证了方法的正确性和有效性.     

改进速度障碍法的无人机局部路径规划算法

针对无人机基于环境感知进行局部路径再规划的实时与安全性问题，提出了一种基于改进速度障碍法的局部路径避障规划算法。将传统速度障碍法拓展到三维空间中，建立三维空间速度障碍模型，将机动性动态障碍物在速度空间中的运动不确定转化为位置不确定，实时性更好，提高了避障水平与安全裕度；通过定义和引入自适应威胁距离，提高了无人机在避障过程中对原航迹的利用率；利用空间几何分析，求解无人机空间自主避障的最优速度，实现局部路径动态实时规划。通过比较分析对遇、追击和交叉3种场景下的局部路径避障规划仿真结果，验证了该算法的实时性、可行性和有效性。     

基于增量式发育深度强化学习的无人机路径规划

为了克服深度强化学习训练时间长、收敛速度慢的问题,针对密集动态障碍环境下的无人机(UAV)路径规划,引入了增量式发育知识库,对深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG)算法进行改进。首先,根据模糊匹配的思想建立威胁模式知识库,将飞行过程中遇到的密集动态障碍作为知识进行增量式存储,避免对相似障碍环境的重复训练。其次,在底层DDPG算法规划安全航路的基础上构建避障策略知识库,根据威胁模式直接输出避障策略,缩短训练时间。最后,搭建发育式的威胁-避障映射关系,实现“线上实时避障,线下自主寻优”,不断提升UAV避障性能。对比实验结果表明,所提方法能极大提高DDPG训练效率,满足UAV在密集动态障碍环境中实时避障的需求。     

集群空间控制框架下的四旋翼编队飞行研究

针对四旋翼编队控制问题,采用水平通道与高度通道解耦的四旋翼动力学模型,基于集群空间控制方法设计了编队控制器。首先介绍了集群空间控制方法的两个重要概念,即集群空间变量和集群运动学关系,进而以3架四旋翼为例,详细地给出了集群空间编队控制器的设计思路。在选取集群变量并建立编队与单机的运动学关系后,设计了不完全微分PD控制器以产生集群控制指令。不完全微分PD控制与常规PD控制相比,前者抗高频干扰能力更强。最后通过仿真验证了该编队控制算法能够完成多架四旋翼的队形放大和队形保持任务,且具有较高的控制精度和较好的抗高频干扰能力。     

基于自抗扰控制的拦截弹姿态控制系统设计

针对采用气动力/直接力复合控制的拦截弹姿态控制问题,提出一种基于自抗扰控制技术的姿态控制系统设计方案。给出俯仰通道短周期扰动运动方程,分别建立了气动力子系统、直接力子系统的二阶积分数学模型。根据建立的数学模型,分别针对气动力子系统、直接力子系统设计了自抗扰控制器。为了有效协调气动力/直接力的复合控制,给出一种加权指令分配方法。仿真结果表明,提出的设计方法能够获得较好的动态响应性能,控制器具有较强的鲁棒性。