无人机自主空中加油技术新进展

近年来,美国多家研究机构和防务公司一直在推进无人机的自主空中加油（AAR）技术的实用化研究。GE公司于近期公布了他们的AAR研究计划,其激光导航AAR系统（AARLNS）以精度高、稳定性好、抗电磁干扰能力强等特点引起业界的普遍关注。     

无人机自主空中加油技术探究

作为提高无人机作战效能的有效手段,无人机自主空中加油技术近年来已成为了无人机研究领域的重要发展方向.本文在总结国外无人机自主空中加油技术发展的基础上,指出了基于"插头-锥管"的无人机自主空中加油的关键技术和发展方向,对于研究无人机空中加油技术具有一定的借鉴意义.     

空中加油:从有人到无人的跨越

美国研究机构开发的自主空中加油验证系统,依赖精确的 GPS、惯性导航和视频跟踪等技术以及先进的自动控制算法,成功进行了无人机的空中自主加油验证试验,实现了空中加油技术从有人到无人的跨越,此项技术在无人作战飞机上将有广阔的应用前景。     

诺斯罗普·格鲁门公司获得KQ—X计划研制合同

7月1日.DARPA宣布授予诺斯罗普·格鲁门公司一项价值3300万美元合同．用于验证一架“全球鹰”无人机通过伙伴加油技术．自主完成空中加油。这项计划命名为KQ-X，旨在验证两架无人机之间实现空中加油的技术可行性。     

简讯

美国研究无人机的空中加油 美国防部正在推进下一代无人机(如X—45)空中加油能力的研究计划。增强空中加油能力后,可使无人机不需要前线驻扎基地,还能减少执行任务所需的无人机数量,提高无人机的任务反应速度。美国防部预研局(DARPA)、空/海军和NASA领导了这一研究。 由于无人机特有的飞重量轻,因此加油机产生的紊流对其的影响要比有人机大得多。 对无人机来说,加油对接是一件很困难的事,因为没有飞行员来对飞行进行调整,操控无人机的地面站为此需要准确的态势感知。 美空军研究实验室(AFRL)去年开始对美空军的伸缩套管式加油方式的飞     

舰载无人机战术控制系统及相关技术

美国正在开发的舰面战术控制系统（TCS）是对舰载无人机实施控制、协同、统一调配的重要枢纽，它能有效地指挥和控制各种类型无人机，实现彼此信息共享，更好地完成各种任务。     

视觉辅助的无人机自主空中加油建模与仿真

为准确获得插头锥套式空中加油过程中无人机与锥套的相对位姿信息,提出了机器视觉辅助的插头锥套式无人机自主空中加油仿真方案,开发了基于Open CV,Simulink及Vega Prime视景仿真技术的闭环仿真系统.研究了机器视觉识别跟踪锥套的图像处理算法,利用Kalman滤波算法估计无人机与锥套的相对位姿.仿真结果表明,机器视觉算法可以准确识别跟踪锥套,滤波器状态估计的收敛速度较快,无人机姿态角变化范围较小,保证了插头锥套式无人机自主空中加油的平稳安全对接.     

视觉辅助的无人机自主空中加油建模与仿真

为准确获得插头锥套式空中加油过程中无人机与锥套的相对位姿信息,提出了机器视觉辅助的插头锥套式无人机自主空中加油仿真方案,开发了基于Open CV,Simulink及Vega Prime视景仿真技术的闭环仿真系统。研究了机器视觉识别跟踪锥套的图像处理算法,利用Kalman滤波算法估计无人机与锥套的相对位姿。仿真结果表明,机器视觉算法可以准确识别跟踪锥套,滤波器状态估计的收敛速度较快,无人机姿态角变化范围较小,保证了插头锥套式无人机自主空中加油的平稳安全对接。     

软管式自主空中加油对接阶段中的建模与控制综述

软管式自主空中加油(PDAAR)在军用和民用上有着十分重要的意义。软管式自主空中加油的对接阶段是所有阶段中精度要求最高和控制难度最大的一个阶段,其建模与控制问题具有代表性和挑战性。首先,介绍了自主空中加油(AAR)的基本概念及意义,并总结了自主空中对接控制的特点和要求。随后,系统性地梳理了AAR对接阶段中的建模和控制问题,概述了国内外文献中研究该问题的方法,并提炼了该领域依旧存在的问题。进一步,简要分析和综述了国内外AAR飞行验证情况。最后,针对建模、控制和决策,从工程实践角度分析并总结了自主对接未来可能的工作,从科学研究的角度总结了6个重点研究的科学问题。     

基于变权重变异鸽群优化的无人机空中加油自抗扰控制器设计

针对空中加油过程中的受油机模型建模误差和强扰动以及自抗扰控制器（ADRC）人工参数整定难的问题，提出了一种基于变权重变异鸽群优化（VWMPIO）算法的无人机自抗扰控制器优化算法。首先，给出了六自由度无人机（UAV）模型，基于自抗扰控制结构设计了一种受油机的姿态控制器，在此基础上用所提出的变权重变异鸽群优化算法整定了自抗扰控制器参数。随后，将变权重变异鸽群优化与其他基本鸽群优化算法、粒子群优化算法进行了实验对比，并从控制性能和抗噪声性能的角度对自抗扰控制器和传统的比例-微分-积分（PID）控制器进行了仿真对比。实验结果表明所提算法能提高复杂态势环境下无人机空中加油的控制精度和扰动抑制性能。