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基于拟态电势能的飞行器航路规划方法 总被引:2,自引:1,他引:1
航路规划是现代各类飞行器,特别是无人机(UAV)安全飞行和完成任务的关键要素。对于复杂威胁环境和高维空间的航路规划问题,传统规划方法在规划速度、航路安全性、算法适用性等方面存在一定的应用局限。分析了电荷在电场中移动引起电势能变化的特点规律及电势场分布特性,模拟电势场理论对飞行环境进行威胁建模,建立基于电势威胁场引导的航路节点概率选择机制及安全性评价准则。在此基础上,构建基于拟态电势能的随机采点扩展式航路规划方法。通过与传统航路规划方法的对比仿真实验表明,运用拟态电势能进行航路规划,能够显著缩短路径长度和计算时间,提高规划航路的安全性,对于航路规划的应用很有价值。 相似文献
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基于时域映射的多无人机系统给定时间分布式最优集结 总被引:1,自引:1,他引:0
针对多无人机系统给定时间最优集结问题,建立了基于时域映射的分布式优化框架。首先,引入一类特殊的时域映射,将原时域的给定时间决策问题转化为了无限域中的渐近稳定问题,简化了分析设计流程。其次,进一步设计了给定时间梯度下降算法,其收敛时间与系统初始条件及其他参数无关,能够被预先给定,且算法时变增益的使用消除了参数选择过程,在全局信息严重匮乏的情况下仍然适用。仿真结果表明:所提方法能够在给定时间内实现多无人机分布式最优集结,并保证任务时间内闭环系统全局有界。 相似文献
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现有的机器学习方法大多是交互式的学习模式,这类方法在训练过程非常依赖与环境之间的交互数据。空战对抗任务是一种奖励非常稀疏的训练任务,智能体在学习开始的很长一段时间内,都在探索能够获得奖励的动作。如果每一个新的任务都重新训练,是非常浪费计算资源的。因此,设计了一种基于经验移植的学习方法,使得经过训练的智能体能够将知识分享给新的智能体,提高其在新任务上的学习效率。首先,借鉴人类通过经验进行快速学习的现象,构建了基于经验移植的学习的模型;其次,兼顾知识分享和新任务的特征,明确了经验的内涵,建立了"知识+任务→经验"的融合认知方式;再次,设计了借鉴学习方法,将外部经验与任务相结合,进而转化为新个体的知识;最后,使用经验适用度作为筛选指标,分析了经验适用度对借鉴学习效率的影响,确定了执行借鉴学习的筛选边界。新个体通过借鉴学习后能够获得关于新任务的初步知识,在新任务中更快地找到能够获得奖励的动作策略,从而提升在新的任务中的学习速度。 相似文献
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针对现有基于地磁/加速度计的姿态估计算法存在状态误差协方差阵的奇异值和需要准确已知当地地磁矢量的问题,提出了一种新的姿态估计基本方法。该方法采用修正罗德里格参数(MRPs)表示系统动态,消除了采用四元数法导致的状态误差协方差阵的奇异值问题;根据地磁场缓变的特性,将地磁矢量作为平稳过程加入到状态变量中,使得姿态估计不再需要准确已知当地地磁矢量。针对大初始误差和有色噪声对基本方法的影响,通过引入模型误差预测(NPF)和无迹粒子滤波(UPF)方法对其进行改进,提出了基于模型预测无迹粒子滤波(NPUPF)的地磁/加速度计的姿态估计新方法。仿真结果表明,NPUPF方法可在大初始误差和非高斯条件下实现高精度的姿态估计,提高了基于地磁/加速度计的姿态估计方法的可靠性和实用性。
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现有的standoff跟踪制导方法在进行机动目标跟踪时不能同时满足响应速度和稳态精度的要求.对用于航路跟踪的参考点制导法(RPG,Reference Point Guidance)进行改进,推导了无人机(UAV,Unmanned Aerial Vehicle)在跟踪机动目标时的横侧向制导规律.采用二阶非线性微分方程对UAV和目标相对距离的调节过程进行建模,在此基础上分析了改进后RPG的渐近稳定性.仿真结果表明,相比Lyapunov向量场(LVFG,Lyapunov Vector Field Guidance)和模型预测控制(MPC,Model-based Predictive Control)的制导方法,改进RPG的跟踪误差和时间乘以误差绝对值积分(ITAE,Integrated Time Absolute Error)指标均优于LVFG和MPC.因此,所提制导规律能够对机动目标的运动进行有效补偿,并具有更快的响应速度、更高的稳态精度和较好的实时性. 相似文献
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