基于深度迁移强化学习的无人机投放自主引导机动控制算法

针对无人机精确投放引导问题，本文提出基于深度迁移强化学习的无人机投放自主引导机动控制算法，分别建立基于马尔可夫决策过程的引导机动决策模型、引导机动评估模型等，并设计基于迁移学习和课程学习的引导机动策略训练方法，拟合基于深度学习的引导机动策略和评估网络，最后开展仿真训练和验证试验。仿真结果表明，该算法实现了无人机在任意姿态和位置条件下，能够自主规避区域威胁并自主引导至目标投放点，成功完成投放瞄准任务，有效地提升了无人机投放引导机动控制的自主性。     

基于Leader-Follower编队的无人机协同跟踪地面目标制导律设计

对地面目标的自动跟踪是无人机在任务应用阶段需要解决的重要问题之一,多无人机协同跟踪能够提高对目标运动状态的估计精度并降低目标丢失的概率,因而具有重要研究意义。本文提出了一种基于Leader-Follower编队的无人机协同跟踪制导方法,解决了传统Standoff跟踪模式对地面目标的速度范围限制问题。首先,通过控制无人机的航向不断趋近于地面目标牵连跟踪圆切线方向的方法设计了Leader无人机自动跟踪地面目标的制导律并完成了稳定性证明;其次,通过控制Follower无人机的速度和航向角逐渐趋近于Leader无人机速度和航向的协同跟踪策略,分别设计了Follower无人机自动跟踪Leader无人机的制导律和编队相位协同制导律并完成了稳定性证明;最后,分别针对静止目标、匀速直线运动目标和变速运动目标的跟踪问题进行了仿真验证,结果表明所提出的制导方法能够实现对不同运动状态地面目标的自动协同跟踪,并且跟踪性能优于基于李雅普诺夫向量法的制导方法。     

基于无损切换的无人机自主空中加油技术研究

提出了基于无损切换的无人机自主空中加油解决方案,建立了包括无损切换的双目视觉传感器、激光测距传感器以及扰动影响的无人机和硬式加油管的仿真系统;研究了近距离逼近与自动对接阶段的无损切换算法,双目视觉特征点识别与位姿估计算法,双目视觉测量与激光测距融合算法,分别对近距离逼近与自动对接阶段的位姿测量进行了仿真验证。结果表明,本技术方案可实现近距离逼近和自动对接的相对位姿精确测量,且具有较强的实时性、准确性和鲁棒性,保证了自动空中加油的平稳跟踪引导和自动对接。     

基于多模型的低轨星座多目标跟踪传感器资源调度

针对低轨星座多目标持续跟踪传感器资源调度问题,首先将目标跟踪任务划分为高精度任务集合和低精度任务集合,并分析了跟踪任务状态转移过程;然后,为两任务集合分别建立了基于动态优先级的优化调度模型,提出了一种基于多模型的实时传感器调度算法。不同场景下仿真实验表明,所提算法较之以跟踪精度为优化目标和以跟踪精度为门限约束的方法具有更强的适用性,尤其对于目标分布较为集中的情况,其目标丢失率大大降低,尽管个别目标的跟踪误差略有增大。     

无人机光电载荷地理跟踪控制研究

无人机定点侦察过程中,将地理目标点或图像目标快速锁定在视场内,是十分重要的。在实时定点航迹规划与跟随控制的基础上,提出了光电任务载荷地理跟踪算法,并通过仿真和飞行试验,证明算法可以满足机载平台对地面目标快速锁定的要求。     

面向林火持续侦察的多无人机分布式控制方法

为解决目前面向林火持续侦察多无人机（UAV）协同控制实用性与自主性不足的问题，基于蔓延速度诱导元胞自动机（SVICA）林火蔓延算法、无人机与传感器建模，构建了较为真实的三维多无人机火场侦察仿真环境与侦察效能指标，提出了一种面向林火持续侦察的多无人机双层分布式控制架构，在行动层基于强化学习训练的人工神经网络（ANN），实现了有风条件下无人机自主火场环绕与地形跟随功能，在策略层设计通过时域均匀分布算法进行各无人机空速的离散自主调节，最终达到多无人机林火持续侦察时域分布的均匀性与即时性目的。通过一系列数值仿真实验，验证了所提出的无人机分布控制策略在无人机损失和补充突发情况下的自适应性。基于无人机数量与侦察效能指标关系的实验与研究，定义了无人机出动阈值并验证了无人机长时间出动回收策略。最终实验结果表明，针对林火持续侦察任务，所提出的多无人机分布式控制方法具备一定的有效性与实用性。     

一种无人机定距盘旋跟踪制导律及稳定性证明

对地面目标的定距盘旋跟踪问题是无人机（UAVs）在任务应用阶段需要面临的重要问题之一,如何在传感器信息受限的情况下完成跟踪任务是目前的研究热点。首先针对地面固定目标设计了一种仅依赖测距传感器的制导律,不再需要传统的视线角信号以及目标和无人机自身的定位信息;其次,设计了李雅普诺夫函数对该制导律的稳定性进行了严格数学证明;最后,将该制导律推广到对地面匀速和变速移动目标的跟踪制导。相比于现有制导律,所提出的制导律结构更为简洁,仅有一个设计参数,并且制导策略更为合理。仿真结果表明所提出的制导律能够实现无人机对地面固定和移动目标的稳定跟踪。     

软管连接约束下的加油机/无人机编队跟踪控制

在自主空中加油任务中,针对受油无人机（UAV）与加油机对接后形成的软管约束下的编队跟踪控制问题,提出一种基于领航-跟随的加油编队跟踪控制方法。首先,建立软管约束下加油编队运动学/动力学模型。然后设计非奇异终端滑模编队快速收敛控制器,以满足软管约束下加油编队的快速收敛需求;再考虑复杂气流和软管未知扰动,结合扩张状态观测器和PI型动态逆控制,设计无人机轨迹跟踪控制器,并基于Lyapunov稳定性分析证明闭环系统可实现有限时间的快速稳定。最后,通过数值仿真来验证所设计加油编队控制方法的有效性。     

通信约束下异构多无人机任务分配方法

针对异构多无人机协同执行侦察和打击任务中,存在通信距离、时间延迟等约束条件下的局部任务分配问题,提出了一种基于合同网的分布式多无人机任务分配方法。首先建立了异构集群发现新目标时的局部任务分配问题模型,设计了局部无人机通信网络中的信息一致性算法,实现了任务分配过程中任务发布阶段各无人机的冲突消解。设计了任务分配过程中的联盟构建和无人机资源管理方法,使联盟中各无人机能够以更加平衡的方式消耗资源。仿真结果表明,该方法能够解决通信约束下,异构多无人机执行察打任务时,所触发的针对目标打击任务的任务分配问题,且能够获得最大的系统效能。     

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。     

基于稀疏光流的无人机自主导航方案

提出了在无已知地面合作目标的情况下,给出高精度导航信息的基于稀疏光流的无人机(UAV)自主导航方案。通过计算两帧图像间的稀疏光流场,融合捷联惯导系统(INS)/电子罗盘/高度表系统/激光测距仪等传感器测量数据,构造两个H∞滤波器,分别对高度、姿态角与水平面上的速度误差进行估计。本导航方案适用于诸如无人机低空飞行阶段、进近阶段等不宜布置人工或已知地面合作目标的场合。使用自主开发的"无人机自主着陆实时仿真验证平台"对该方案进行仿真,结果显示本方案能够有效地抑制惯导系统由于漂移而造成的位置估计误差,同时可以给出精确的高度、速度与姿态角估计值。     

无人机自主防碰撞方法研究

针对涉及无人机安全的防碰撞问题,提出基于最优化理论的自主防碰撞方法.通过对无人机自主防碰撞过程的定性分析,建立了无人机自主防碰撞系统;然后分析了应用于该系统中不同阶段的防碰撞方法,并基于最优化理论提出了三维、动态碰撞预测与防碰撞方法,最后将规避策略转化为无人机机动控制指令实现规避.仿真结果验证了方法的有效性.     

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。     

无人机空中加油自主会合的制导与控制

针对无人机空中加油的自主会合问题,进行了相应制导律和非线性控制器的设计。通过改进的带角度约束的三维比例制导律实现对航向角的控制,以协调转弯的方式将航迹角指令转化为姿态角指令。基于无人机六自由度的动力学模型,针对无人机的姿态控制,采用时标分离的方法设计了慢子系统和快子系统,并对这两个子系统分别进行动态逆控制设计。同时,基于滑模控制的方法设计了满足自主会合要求的速度控制律。在保证无人机飞行稳定的基础上,实现了对控制和制导指令的精确跟踪。仿真结果表明,所设计的制导律和控制律能够实现无人机空中加油的自主会合,具有良好的动态特性。     

未知区域无人机协同搜索方法及效率分析

随着无人机技术的广泛使用,利用多架次无人机集群的自主协同控制,对某片区域进行覆盖侦察和目标搜索成为该领域的热点和难点问题。本文基于Voronoi图构型的多无人机区域覆盖模型实现了对未知区域的搜索覆盖面积和搜索时间的优化部署,基于概率地图信息更新融合的协同搜索策略实现了无人机自主协同控制,最后利用Matlab平台仿真并比较了不同情况下无人机集群搜索的效率。     

视觉与惯性融合的多旋翼飞行机器人室内定位技术

随着人工智能技术的发展，无人机的应用场景趋向多元，人们对无人机的需求也不仅仅满足于简单的飞行任务，而是赋予其飞行机器人的角色，对其自主导航、复杂环境下的定位以及智能协同方面提出了更高的要求。针对室内场景下的定位需求，融合视觉与惯性数据实现了多旋翼飞行机器人的室内定位。在视觉前端加入图像增强算法以提高图像灰度对比度，减少了光流跟踪的误匹配点数。提出了一种基于图像信息的特征点提取和图像帧发布策略提高了定位精度，解决了室内环境下的定位漂移问题。针对飞行机器人室内自主跟踪及降落任务，设计了基于视觉定位的飞行机器人自主降落系统。在Gazebo中搭建飞行机器人模型仿真验证自主降落系统有效性，在EuRoC数据集下对定位算法进行对比评估，搭建飞行机器人平台在真实场景下进行室内定位实验，完成了室内场景下平台自主跟踪及降落任务，并采用运动捕捉系统获取的定位真值数据进行了误差分析，结果表明该定位技术满足室内场景下的自主跟踪及降落任务需求。     

基于信息预处理的无人机集群协同电子侦察

为了提供长期有效的电子侦察能力,高机动性无人机电子侦察平台需要组成 1个多无人机电子侦察网络。多无人机电子侦察网络在面对复杂电子侦察任务时,需要具有对不同平台电子侦察结果判别和整合的能力。针对传统基于证据理论(DempsterShafer,DS)的协同电子侦察方法中,因为电磁环境的复杂性和基于 DS合成公式对不可靠信息缺少必要的筛除而导致的证据悖论问题,文章提出了基于电子侦察信息预处理的无人机集群协同电子侦察融合判决新方法。该方法对每架无人机的电子侦察信息进行预判断,得到每架无人机电子侦察信息的可信度权值,提出信息融合算法,对预处理后的电子侦察信息进行融合判决。仿真结果表明,该方法可以有效提升对多无人机电子侦察信息的甄别能力,提高无人机集群协同电子侦察性能。     

基于DDPG算法的无人机集群追击任务

无人机的集群化应用技术是近年来的研究热点，随着无人机自主智能的不断提高，无人机集群技术必将成为未来无人机发展的主要趋势之一。针对无人机集群协同执行对敌方来袭目标的追击任务，构建了典型的任务场景，基于深度确定性策略梯度网络（DDPG）算法，设计了一种引导型回报函数有效解决了深度强化学习在长周期任务下的稀疏回报问题，通过引入基于滑动平均值的软更新策略减少了DDPG算法中Eval网络和Target网络在训练过程中的参数震荡，提高了算法的训练效率。仿真结果表明，训练完成后的无人机集群能够较好地执行对敌方来袭目标的追击任务，任务成功率达到95%。可以说无人机集群技术作为一种全新概念的作战模式在军事领域具有潜在的应用价值，人工智能算法在无人机集群的自主决策智能化发展方向上具有一定的应用前景。     

基于回访机制的无人机集群分布式协同区域搜索方法

为高效引导无人机（UAV）集群搜索未知任务区域内的动态目标，同时兼顾最大化覆盖搜索效能，提出一种回访机制驱动的UAV集群分布式协同搜索决策（RM-DCSD）算法。首先，基于栅格化方法构建了包含3种属性的综合态势信息图模型及其更新机理，为UAV进行实时在线搜索决策奠定基础；其次，以最大化搜索效率为优化目标，同时兼顾UAV的飞行安全与能耗代价，建立了UAV搜索效能函数，在此基础上，基于滚动优化思想进一步构建了UAV局部有限时域滚动优化模型；然后，综合考虑动目标的实际搜索需求以及传感器虚警和漏检情况，分别设计了信息素引导的回访机制与权系数动态切换引导的回访机制；接着，借鉴分布式模型预测控制思想，设计了基于信息融合的UAV集群分布式协同搜索决策机制，在确保集群分布式协同最优决策的基础上实现了对UAV成员态势信息图的解耦式更新，进一步增强了系统鲁棒性；最后，通过数值仿真实验对所提算法的有效性进行全面验证。仿真结果表明，RM-DCSD算法对动态未知搜索环境表现出良好的适应性，能够在引导UAV集群对未知区域进行最大化覆盖搜索的同时，通过回访机制驱动，有效兼顾对地面动目标的搜索需求。     

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。