基于改进积分视线导引策略的欠驱动无人水面艇路径跟踪

路径跟踪控制是无人水面艇（USV）自主完成各项任务使命的关键技术之一,受到国内外运动控制领域的普遍关注。为提高风浪流等外界环境干扰下,无人水面艇（USV）路径跟踪控制的准确性和鲁棒性,研究海流等外界扰动环境下一类非对称欠驱动无人水面艇的路径跟踪问题,提出了2种改进积分视线（ILOS）导引策略,并基于改进导引策略和反馈控制思想实现了无人水面艇水平面的路径跟踪。与传统ILOS导引策略相比,第1种改进策略具有变积分增益能够避免积分饱和及超调现象;第2种改进策略在前者的基础上将前视距离设计为时变量,使得无人水面艇操纵更加灵活,其中积分增益和前视距离均为垂直距离误差的不同函数,引导无人水面艇灵活快速地跟踪期望路径。基于级联系统理论证明了当所有控制目标实现时,控制系统为全局k-指数稳定（GKES）的,理论分析和仿真实验证明了算法的有效性和先进性。      

基于位姿可达空间的太空机械臂容错路径规划

为了使太空机械臂在关节锁定故障后仍能继续完成后续任务,提出一种基于位姿可达空间的太空机械臂容错路径规划方法。基于牛顿-拉夫逊法计算太空机械臂关节人为限位,完成满足任务需求的退化工作空间求解,通过构造姿态可达度指标,在退化工作空间的基础上建立故障机械臂基坐标系下的位姿可达空间。通过在代价函数中增加最小奇异值代价项改进传统A^*算法,基于改进A^*算法在所建立的位姿可达空间内完成太空机械臂容错路径规划。所提方法综合了位姿可达空间与改进A^*算法各自的优势,实现了关节锁定故障太空机械臂同时满足避奇异与位姿可达要求的轨迹搜索。通过建立7自由度太空机械臂运动学模型开展数值仿真研究,仿真结果验证了所提容错路径规划方法的有效性。     

航空发动机机匣摆线粗加工轨迹规划方法

针对机匣零件粗加工过程中凸台多、加工余量大、材料难切削、刀具磨损快、加工周期长等特点,提出了一种机匣摆线粗加工刀具轨迹规划方法,该方法能有效控制切削过程中刀具负载的变化,改善刀具切削过程中的加热-冷却循环,减缓刀具的磨损,提高机匣粗加工效率。首先,通过对两种摆线模型的分析,建立了摆线铣数学模型,并分析了摆线铣的优缺点;其次,结合机匣零件特点,将模型在精度范围内离散为点模型,利用圆锥将模型展开并建立展开模型与原始模型间的映射关系。通过对可加工区域的划分和平面逼近,生成了适用于机匣零件的摆线粗加工刀具轨迹。最后,分别通过摆线铣刀具磨损实验、平面型腔摆线铣实验和机匣摆线铣实验,验证了摆线铣在降低刀具磨损、延长刀具寿命方面的有效性,以及本文轨迹生成算法在航空发动机机匣实际加工中的正确性和高效性。研究成果能有效缩短加工周期、降低加工成本,提升机匣零件的粗加工效率。     

基于慢特征密度聚类的气路异常检测方法

在结合核技巧、慢特征分析算法与密度聚类方法的基础上,提出了基于混合核慢特征分析和密度聚类的慢特征密度聚类算法,实现了基于民航发动机气路参数原始值的异常检测。核技巧的引入克服了慢特征分析法处理复杂数据时可能存在的维度爆炸问题,充分利用不同核函数的特点和慢特征分析的优势从气路参数原始值中提取出随时间变化最缓慢的特征作为密度聚类算法的输入,最终筛选出异常值。经实验对比发现,该方法针对某些异常拥有最好的聚类效果和最低的虚警率,尤其是检测可调放气活门系统异常时虚警数量不到样本总数量的0.5%,是一种有效的方法。      

基于强化学习的航空器机场智能静态路径规划

随着人工智能迅速发展以及“智慧机场”的提出,研究人工智能在机场如何有效地辅助机场管制人员,驾驶员指挥航空器在地面滑行具有重要意义。本文提出一种基于强化学习的滑行路径规划方法,构建航空器机场地面强化学习移动模型,并以海口美兰机场为案例采用 Python 内置工具包 Tkinter 进行场面仿真;在此基础上,考虑机场航空器滑行规则,采用 Off-Policy 中 Q-Learning 算法求解贝尔曼方程,实现航空器在 Model-based 环境中进行静态路径规划。结果表明：本文所提方法能够实现停机位到跑道出口智能静态路径规划     

Loop细分曲面精加工刀具轨迹生成

细分曲面既能表示连续的几何设计模型也能表示离散的加工模型,避免了模型转换的复杂中间过程.细分曲面除了对于构造具有任意拓扑结构的复杂零件具有巨大的优势外,对于数字化制造也极具发展潜力.因此,对基于Loop细分曲面的精加工刀具轨迹生成算法进行了研究.首先利用基于弦长误差的自适应插值Loop细分得到精加工模型;然后利用等斜率跟踪法将精加工模型分割为平坦区域和非平坦区域.对各个区域依次进行处理,不同区域实施不同的刀具轨迹规划.据此,既避免了因细分过程数据量过大而导致的曲面精度不足或表面质量降低的问题,又可顺利计算整张曲面相对均匀残留高度的刀具轨迹.最后,为验证该算法的可行性进行铣削加工实验.      

三维真实地形环境下无人机救援航路规划方法

利用无人机(UAV)的三维飞行能力,采用优化方法规划路径,能够使其在救援任务中比地面车辆以更短的时间到达救援区域,提高救援效率.针对真实的地理环境,根据无人机约束采用均匀化网格方法进行地形建模,之后根据地形数据的特点设计适合数学计算与求解的数据结构.最后设计了包含偏离代价、高度代价、地形跟随/回避代价、威胁代价和安全距离代价的综合性能指标函数,并采用航路点交叉和网格搜索代替航路点搜索的方法,对蚁群算法进行改进完成航路规划.仿真结果表明:本文方法能够直接处理三维地形数据,在保持地貌的前提下,完成了无人机的三维航路规划任务,得到满足无人机约束的三维最优航路,提高了航路规划方法的实用价值.      

Risk Theta*:一种基于地形危险度的任意航向路径规划算法

提出了一种基于地形危险度的任意航向路径规划算法——Risk Theta*。首先以星球表面地形特征统计分析为基础提出了地形危险度指标,并建立地形危险度地图。在此基础上应用Basic Theta*搜索,以危险度最低为方向搜索最优路径。仿真实验证明,该算法能够在栅格地图上找到比A*和Basic Theta*算法危险度低得多、长度相当的任意航向路径,既显著提高了巡视器的安全性,又满足了星球巡视探测对任意航向行驶的迫切需求,因此具有较强的实用性。     

机翼对自转旋翼机纵向稳定性的影响

为了研究机翼对自转旋翼机纵向稳定性的影响,针对某复合式自转旋翼机,建立了基于状态空间法描述的非线性全量方程数学模型。该模型包含自转旋翼、机身、螺旋桨、机翼和尾翼的气动模型、动态入流模型和稳定性分析模型。运用该模型对比研究了样例自转旋翼机和样例复合式自转旋翼机的纵向稳定性。研究结果表明：机翼的增加对于浮沉模态和短周期模态稳定性是有利的;对于旋翼转速模态稳定性是不利的,在设计复合式自转旋翼机时可以考虑增加旋翼桨尖配重来提高此模态的稳定性。机翼的纵向位置对自转旋翼机的纵向稳定性有显著影响。在机翼纵向位置能满足配平约束条件下,机翼纵向位置越靠后,迎角稳定性越好,但旋翼转速稳定性越差。在设计复合式自转旋翼机时,机翼纵向位置的选择要综合考虑这两个因素进行折中。     

星球巡视器任务规划技术发展综述

首先阐述了星球巡视器任务规划的定义、内容和特点,并分别从任务规划算法、全局路径规划算法、局部路径规划算法三个层面对国内外星球巡视器任务规划技术的研究现状进行了分析和评述。在任务规划层面,当前研究主要集中在基于资源调度的方法和基于路径的方法;在全局路径规划层面,介绍了路径图法、单元分解法等几何模型构建算法以及A*类算法等图搜索算法;在局部路径规划层面,介绍了人工势场法、Bug类算法、启发式动态重规划算法、基于地形评估的算法等几类常用算法。最后,对星球巡视器任务规划技术的未来发展方向进行了展望。