无人飞行器自主着舰实时场景的仿真实现

为给垂直起降无人飞行器视觉自主着舰算法研究提供经济可行的解决方案,实现了无人机自主着舰场景的软件仿真以提供算法研究中所需的合格场景图片.基于机器视觉理论,通过分析无人飞行器机载摄像机在自主着舰时考虑了透镜畸变参数的针孔成像模型,给出了无人飞行器着舰靶标的成像公式,并介绍了软件仿真中畸变模型实现时出现的问题及解决办法.为了使仿真图像更逼真,综合考虑了无人飞行器着舰实时场景中所存在的主要干扰,如光照不匀,运动拖影及电气噪声和大气流动和海面悬浮颗粒造成的白噪声等,在C+ +和Windows环境下实现了无人飞行器自主着舰的仿真图像和数据的实时生成.最后展示了部分仿真结果.     

无人直升机自主着舰系统设计及仿真试验

设计了一套包含视觉目标识别单元、目标跟踪器、甲板状态跟踪器和模糊逻辑控制的无人直升机自主着舰系统.视觉系统通过对采集的图像预处理提取出可能的甲板标识区域,然后对此区域计算其仿射不变矩特征集合,对得到的特征集经过模糊识别技术实现对甲板降落区域的识别,并根据矩特征集计算出甲板运动状态信息.目标跟踪器采用了卡尔曼滤波技术,在目标二阶运动方程的基础上设计了跟踪算法.甲板运动状态跟踪器用于在无人直升机的降落期间实现对甲板尤其是触舰瞬间甲板的纵摇、横摇及浮沉状态的预测,该跟踪器采用了改进的卡尔曼多步预测算法.设计了基于模糊逻辑的比例积分控制器,由多个并行的对特定任务实施控制的子控制行为构成.仿真试验结果验证了所提出的算法.在仿真试验中,无人直升机能够正确的识别甲板目标区域,实现了对运动舰船在二维水平面内的跟踪,甲板状态跟踪器能够预测未来1~5个周期内甲板状态,控制器基于目标信息和甲板状态能够正确地引导无人直升机实现安全着舰.     

无人直升机舰上自主起降设计及实现CSCD

详细分析了无人直升机舰上自主起飞和降落流程,设计了自主起飞和降落控制策略,并根据起降策略设计了无人直升机舰上自主起降系统,可为舰载无人直升机的设计、研制及使用提供理论依据和技术支撑。     

环境特性对无人直升机着舰控制的影响

空气流场和海浪是无人直升机着舰控制中关键的环境因素。从工程实现的角度研究了空气流场和海浪特性及对着舰控制的主要影响,提出了无人直升机在着舰控制中克服其不利影响的主要措施,供研究和使用者参考。     

无人直升机自主着舰的计算机视觉技术

采用自主设计特征图案的方法,研究了一种基于视觉导引实现无人直升机自主着舰的快速算法.分析了制约位姿参数估计实时性的瓶颈,提出了一种基于信息分块的图像处理方法.引入选择性坐标变换的方法,获取图像处理的理想区域;采用直线方向粗识别的途径,确定参数区间,缩小了直线hough变换遍历空间,减小了底层图像处理的运算量.对真实图像的测试结果表明:对于768像素×576像素大小的图像帧,完成目标检测和位姿参数识别任务耗时小于30 ms,实现了视频流的实时处理;等效直升机与舰船相距10 m时,位置参数的均方根(RMS, Root Mean Square)误差在 2 cm内,姿态参数的RMS误差小于1.5°.算法能够满足自主着舰控制的实时性和实用性要求.      

强气流扰动下无人直升机自主导航技术发展与展望

无人直升机在低空、山区、海面飞行时，极易受到危及其飞行安全的强气流干扰，提高强气流扰动下无人直升机的自主导航性能对于其飞行安全具有极其重要的意义.本文对强气流扰动下无人直升机自主导航技术的发展过程、现状和趋势进行总结展望.文章在阐述无人直升机相关概念的基础上，分析了影响无人直升机导航性能的强气流扰动特性和建模方法，说明了强气流扰动对无人直升机及其导航系统的影响情况，基于无人直升机导航系统总结了对强气流扰动进行测量、估计的方法，并根据研究现状展望了未来强气流扰动下无人直升机的自主导航研究发展趋势.对无人直升机自主导航中强气流扰动的有效解决能够有助于提高直升机在复杂环境下的飞行和导航性能，促进我国无人直升机自主导航技术的发展.     

基于扩展卡尔曼滤波的舰机相对位姿估测

通过将基于扩展卡尔曼滤波的长序列图像分析方法与单目视觉技术相结合,把无人机自主着舰视觉导引中舰机间相对位姿的估测,转化为机载摄像机对着舰靶标平面3D位姿的实时估测问题.首先根据透视投影理论,建立了以摄像机的透镜中心为原点且Z轴与光轴重合的摄像机坐标系和世界坐标系,然后利用机载摄像机连续拍摄的靶标图像序列,选择描述相对运动的3个欧拉角、平移向量及它们的速度作为状态变量;由靶标角点的提取和帧间匹配,建立了反映着舰靶标上特征点的图像坐标和状态变量之间关系的观测方程,带入扩展卡尔曼滤波器,估测出舰机的相对运动参数.计算机数据仿真和基于DSP平台的半实物仿真试验验证了算法的有效性和鲁棒性.      

基于视觉的无人作战飞机自主着陆导航方案

提出了基于视觉的无人作战飞机自主着陆组合导航方案.基于视觉的自主着陆 组合导航系统,可以根据视觉、惯导、高度表等传感器系统的特点,融合各机载传感器的测 量信息,在不依赖外部导航信息的情况下,得到无人作战飞机(UCAV)相对于跑道的着陆导 航信息.由于视觉信息在导航系统中的重要作用,对计算机视觉算法及其实时性进行了讨论 .对如何将视觉信息与惯导、高度表信息融合,构造多速率扩展Kalman滤波器进行了阐述. 通过自主开发的"UCAV自主着陆实时仿真验证平台"对该方案进行仿真,得到了满意的结果.      

共轴无人直升机航线飞行中航向反馈问题

通过软件仿真复现了经典的无人直升机导航控制规律算法外场试飞实验时在不同条件(静风、突发常值风干扰)下的飞行情况,并分析了航向偏差、侧滑速度、偏航距等主要导航性能指标.分析了算法在有突发常值风干扰时航线飞行伴有明显侧滑现象的原因,对比分析了单独引入航向反馈及同时利用航向反馈及偏航距积分对导航性能影响,进而给出了一种共轴无人直升机导航规律新算法.通过软件仿真验证了改进后的算法能够保证无人直升机有效地协调转弯,并且在导航精度的前提下有效地抑制了侧滑问题,进而提高了共轴无人直升机航线飞行的效率.      

无人直升机飞行品质要求探讨

针对无人直升机发展过程中对无人直升机飞行品质要求日益加剧,而相关领域的研究及成果甚少等问题,从自动飞行控制视角出发,较为系统地研究了无人直升机飞行品质涉及的各个基本方面,包括无人直升机飞行品质的定义、研究内容、影响因素和指标体系等;同时,通过对ADS-33E的合理改进,提出了适用于无人直升机飞行品质评估的三维架构以及相应的评估准则;可为新型无人直升机系统的研制和评估提供指导,为我国无人直升机飞行品质规范的早日出台提供借鉴。      

基于单目视觉的非合作目标相对位姿测量

为实现对空间姿态翻滚航天器的在轨服务与维护以及对空间碎片的清理，需对其进行精确的相对位姿测量。针对相对位姿测量问题，提出了基于单目视觉与卡尔曼滤波的相对位姿测量方法。通过对特征点匹配算法进行调查，采用了具有尺度不变性与旋转不变性的尺度不变特征变换算法(SIFT)和加速稳健特征算法(SURF)的特征点提取方法，并对二者进行了对比，得到了二者分别适用的工况条件。通过对Kalman滤波算法进行研究，引入了相机偏置矩阵，设计了Kalman滤波器，解决了单目相机的距离模糊问题，估计得到了非合作目标的相对位姿、主惯量比以及特征点位置信息。经过仿真，姿态角度估计误差在稳定后低于0.3°，相对位置估计误差在稳定后低于0.5m，相较于真值，误差小于1.67%，主惯量比估计误差在稳定后低于0.01，特征点位置误差在稳定后低于0.005m。在引入相机偏置条件后，滤波状态变量均收敛，并得到具有足够精度的估计，成功解决了单目相机深度信息缺失问题。     

交会对接气浮仿真平台视觉辅助姿态确定

文章首先介绍了用于空间合作卫星最后逼近段交会对接任务的仿真平台,描述了文中使用的姿态运动学方程和视觉成像算法。为了充分利用陀螺仪和视觉系统进行姿态确定,采用传统的扩展卡尔曼滤波（EKF）对两种测量数据进行融合,实现对姿态和陀螺仪漂移的估计。为了克服EKF调节参数过多和计算过程需要求逆的问题,设计了一种新的非线性观测器。最后,通过在对接仿真平台上进行试验,对比验证了非线性滤波器的有效性以及实用性。     

衰减因子自适应滤波及在组合导航中的应用

从卡尔曼滤波技术的稳定性出发,分析了卡尔曼滤波算法发散的原因,提出了一组衰减记忆卡尔曼滤波中衰减因子的自适应估计方法,并在GPS/SINS组合导航系统中进行了计算机仿真.在计算衰减因子时,利用滤波残差序列在最优估计时为零均值白噪声的性质,构造了服从χ2分布的变量,并分别检验滤波残差每一个分量得出衰减因子值.仿真结果表明,该组算法能够自适应地估计出衰减因子的大小,有效地抑制滤波发散,且计算量较其它方法小.      

四种卡尔曼滤波器在仅视线测量相对导航中的性能比较

针对航天器交会时在仅有视线测量条件下的相对导航问题,比较了扩展卡尔曼滤波（extended Kalman filter,EKF）、无迹卡尔曼滤波（unscented Kalman filter,UKF）及平方根形式的卡尔曼滤波（square-root extended Kalman filter,SREKF以及square-root unscented Kalman filter,SRUKF）在这一导航问题中的性能.介绍了仅有视线测量条件下相对导航的特点以及上述4种卡尔曼滤波算法;建立了追踪航天器和目标航天器间相对动力学方程以及基于仅视线测量相对导航时的量测方程;结合3种典型的相对运动形式进行了数值仿真.仿真结果表明：在仅视线测量相对导航中,4种算法的精度处于同一量级;UKF估计相对距离的精度稍优于EKF;SREKF和SRUKF估计相对距离的精度稍优于EKF和UKF.     

共轴刚性旋翼直升机着舰飞行特性

建立一套能够耦合非定常舰船流场的共轴刚性旋翼直升机飞行动力学模型,以研究该旋翼飞行器在着舰过程中的飞行特性。在舰艉流场模拟方面,采用分离涡方法以获得高精度非定常流场数据;在飞行力学建模方面,引入上下旋翼干扰因子建立共轴刚性旋翼诱导速度模型,并采用等效挥舞运动概念建立其挥舞运动方程;基于“单向耦合”思想构建了计算流体动力学（CFD）向飞行力学模型的数据传递策略,并分别以XH-59A直升机和UH-60A/SFS2组合为算例验证了飞行动力学模型和数据传递策略的正确性。以SFS2舰船模型和XH-59A共轴刚性旋翼直升机组合为研究对象,从直升机操纵余量和非定常载荷水平两方面分析了着舰过程中舰艉流场对共轴刚性旋翼直升机的扰动特征。时均研究结果显示：由于共轴上下旋翼受时均流场的扰动存在差异,飞行员在增大总距以维持高度稳定的同时,还需要减小差动总距以保持机头朝向的稳定。非定常水平研究结果表明：对于共轴构型直升机,舰船流场对拉力及俯仰力矩的非定常扰动,是引起飞行员工作载荷增大的主要因素。     

基于SINS/CNS组合导航系统的多模型自适应估计算法

针对单一模型滤波器在未知或不确定的系统参数下适应性较差的问题,提出了一种新的基于多模型自适应估计(multiple model adaptive estimation,MMAE)的滤波方法。该方法利用改进的卡尔曼滤波代替传统的卡尔曼滤波,比如扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)和无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)。EKF和UKF被用来作为多模型自适应估计的子滤波器,从而实现对非线性系统的状态估计。同时,还将该方法应用于基于弹道导弹模型的组合导航中实现了系统仿真。仿真结果表明,与传统的EKF和UKF算法比较,改进的滤波方法可以解决传统模型滤波器适应性差的问题,并提高系统的导航精度。