结合跳点引导的无人机随机搜索避撞决策方法

针对无人机在城市空域环境和密集交通流下的避撞决策问题，提出马尔科夫决策过程（MDP）和蒙特卡洛树搜索（MCTS）算法对该问题进行建模求解。蒙特卡洛树搜索算法在求解过程中为保证实时性而使其搜索深度受限，容易陷入局部最优，导致在含有静态障碍的场景中无法实现避撞的同时保证全局航迹最优。因此结合跳点搜索算法在全局规划上的优势，建立离散路径点引导无人机并改进奖励函数来权衡飞行路线，在进行动态避撞的同时实现对静态障碍的全局避撞。经过多个实验场景仿真，其结果表明改进后的算法均能在不同场景中获得更好的性能表现。特别是在凹形限飞区空域仿真模型中，改进后的算法相对于原始的蒙特卡洛树搜索算法，其冲突概率降低了36%并且飞行时间缩短47.8%。     

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。     

大跨时空任务背景下的太阳能无人机任务规划技术研究进展

通过任务规划技术合理的优化太阳能无人机的飞行轨迹和动力学参数，能够有效提高太阳能无人机的能量利用率，使其胜任许多大范围跨时间跨空间飞行任务。从能量建模、续航评估和能量管理策略3个方面对大跨时空任务背景下太阳能无人机任务规划技术的研究进展进行了综述。在能量建模方面，介绍了当前主流的太阳辐射模型和能量生产基本框架；在续航评估方面，分析了目前的指标设计和应用方法；在能量管理策略方面，从能量综合应用、风力滑翔机制、轨迹优化方法和面向特定任务的应用4个角度，梳理了当前的研究现状。最后，对该领域未来可能的研究方向进行了展望。     

从城市规划与发展角度对军民合用机场的反思——以济宁曲阜机场为例

以济宁曲阜机场为例,结合菏泽机场规划,说明了济宁曲阜机场存在机场位置与旅游景区位置发生偏离、对济宁城市空间扩展引导不足、限制菏泽机场规划、影响济宁综合交通枢纽建设以及机场容量无法满足旅客量增长等问题,这些问题具有一定的普遍意义,希望能促进规划和决策者对军民合用这一机场建设方式采取更为谨慎的态度.     

Distributed intelligent self-organized mission planning of multi-UAV for dynamic targets cooperative search-attack

This article studies the cooperative search-attack mission problem with dynamic targets and threats, and presents a Distributed Intelligent Self-Organized Mission Planning (DISOMP) algorithm for multiple Unmanned Aerial Vehicles (multi-UAV). The DISOMP algorithm can be divided into four modules: a search module designed based on the distributed Ant Colony Optimization (ACO) algorithm, an attack module designed based on the Parallel Approach (PA) scheme, a threat avoidance module designed based on the Dubins Curve (DC) and a communication module designed for information exchange among the multi-UAV system and the dynamic environment. A series of simulations of multi-UAV searching and attacking the moving targets are carried out, in which the search-attack mission completeness, execution efficiency and system suitability of the DISOMP algorithm are analyzed. The simulation results exhibit that the DISOMP algorithm based on online distributed down-top strategy is characterized by good flexibility, scalability and adaptability, in the dynamic targets searching and attacking problem.     

最小数据丢失量的地月中继卫星任务调度研究

月球背面的探测器必须依靠地月中继卫星进行数据传输与通信。地月中继任务包括实时性任务和延迟容忍类任务，如数传任务。当探测器等待传输的数据量超出用户存储容量时，延迟容忍类任务会由于探测器本地存储资源不足和地月中继卫星天线资源受限而无法完成，导致任务数据丢失，所以需要设计一种合理的地月中继任务调度策略，提高地月中继卫星的资源利用率，减少数据的丢失。对地月中继卫星任务调度进行了研究，在分析地月中继卫星数传任务的特点及用户的存储限制的基础上，以最小化数据丢失量为优化目标，建立了地月中继卫星任务调度模型，并设计了一种基于离散烟花算法（DFWA）的地月中继卫星任务调度算法。仿真数据分析表明，基于离散烟花算法的地月中继卫星任务调度算法在求解结果上优于遗传算法，是一种合理、有效的调度方法。     

航空器海上飞行空域规划方法

为充分利用海上空域资源,提供海上飞行有效空域活动范围,针对海上空域可用资源问题进行了研究,主要目的是寻找一种有效的海上空域可用资源规划方法。一方面,分析了我国周边海域的海上空域资源,并基于岸基军、民航已规划使用空域的环境数据,结合周边空管雷达监视能力服务范围信息,设计了一种基于图形栅格化法的海上空域资源智能规划方法。另一方面,基于协同区域随机搜索算法,分析计算出适合航空器飞行的海上空域数据,可为航空器海上飞行空域规划提供可靠依据。     

低空无人机路径规划算法综述

随着无人机技术的发展,无人机在低空的应用场景越来越多,复杂的低空环境对无人机路径规划算法提出了新的要求。本文总结了近年来常用的无人机路径规划算法,包括图搜索算法,线性规划算法,智能优化算法（遗传算法、粒子群算法、蚁群算法）,强化学习算法;对这些算法的原理、适用场景及其优缺点进行了归纳分析;并基于无人机发展现状对无人机路径规划算法进行了展望。     

车间生产计划与加工过程的集成系统MFAS

在自动化程度低的传统机械加工车间,由于生产计划与加工过程之间缺乏紧密的联系,使得计划对生产现场的管理与控制比较困难。目前开发的物流自动化系统ＭＦＡＳ（Ｍａｔｅ－ｒｉａｌＦｌｏｗｉｎｇＡｕｔｏｍａｔｉｃＳｙｓｔｅｍ）,以层次式的计划管理方法为基础,利用计算机网络和在线式立体仓库,将车间生产计划与加工过程有效地集成为一个整体。     

采用DSG技术实现零件模型分解

针对回转体和箱体类零件模型,应用分解性实体几何技术实现零件设计模型到制造模型的有序分解,介绍了基于特征树模型的两个关键算法:宽度优先和深度优先搜索,以完成面向特征加工过程的空间和时间域内的制造过程规划.最后用一个详细的算例进一步陈述零件模型分解技术.