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。     

基于未知输入观测器的四旋翼无人机故障诊断与模型参考容错控制

对四旋翼无人机（Unmanned aerial vehicle， UAV）姿态控制系统的执行器故障诊断问题进行了研究，在系统模型方面全面地考虑了模型的非线性和四旋翼无人机在飞行过程中受到外部干扰的情况。由于未知输入观测器可以将干扰、误差等作为未知输入进行处理，对干扰不敏感而对故障比较敏感，故设计了一种新的未知输入观测器进行故障诊断。同时为了保持四旋翼无人机在故障发生后的稳定性或者仍然可以按照预定轨迹运动，在得到准确的故障估计后为四旋翼无人机姿态控制系统设计了模型参考容错控制器，使其可以跟踪给定的参考模型。仿真结果证明了本文提出的故障诊断与容错控制方法的有效性。     

一种地理围栏内无人机航迹跟踪方法

针对UTM体制中无人机在地理围栏内的飞行监视问题,提出一种约束状态相关模态转换混合估计算法(CSDTHE)。采用随机线性混杂系统模型对无人机运动状态进行建模,利用CV、CT和CA三种模态描述无人机的飞行状态,以构建地理围栏内无人机运行的通用模态转换模型框架。利用飞行模态改变点(FMCP)定义相关模态转换参数,设计模态转换条件,生成模态转换概率矩阵,从而建立与状态相关的模态转换模型。运用约束卡尔曼滤波(CKF)方法对直线阶段和转弯阶段的无人机运动速度分别施加等式约束,并通过仿真实验验证了CSDTHE算法对无人机跟踪的有效性。     

基于SWOT-PEST分析的无人靶机产业发展研究

本文针对军民融合发展战略背景下的无人靶机产业进行研究,根据无人靶机的部队训练需求和武器装备研制需求,从无人靶机自身特点出发,利用SWOT-PEST分析方法,在政治、经济、社会、技术4种宏观环境下,对无人靶机产业面临的优势、劣势、机遇和威胁进行分析并建立分析矩阵。依据分析结果对应提出加强行业规范化管理、实战化训练需求牵引、技术创新驱动、国内外市场兼顾、建立优质供应、增强企业责任、提高国产化率和效费比等无人靶机产业发展战略。     

一种基于语义信息辅助的无人机视觉/惯性融合定位方法CSCD

视觉传感器在无人机室内定位中发挥着重要作用。传统基于特征点的视觉里程计算法通过底层亮度关系进行描述匹配,抗干扰能力不足,会出现匹配错误甚至失败的情况,导航系统的精度及鲁棒性有待提升。由于室内环境存在丰富的语义信息,提出了一种基于语义信息辅助的无人机视觉/惯性融合定位方法。首先,将室内语义信息进行因子建模,并与传统的视觉里程计方法进行融合;然后,基于惯性预积分方法,在因子图优化中添加惯性约束,以进一步提高无人机在动态复杂环境下的定位精度和鲁棒性;最后,通过无人机室内飞行试验对算法的定位精度进行了分析。试验结果表明,相较于传统的视觉里程计算法,该方法具有更高的精度和鲁棒性。     

基于BPNN参数整定的四旋翼吊挂自抗扰飞行控制

针对四旋翼无人机吊挂系统状态耦合和载荷抗摆问题,开展了四旋翼无人机吊挂系统抗摆飞行控制研究。首先,利用牛顿-欧拉法和拉格朗日方程建立吊挂系统的动态特性方程。然后,采用反向传播神经网络(BPNN)在线调节自抗扰控制(ADRC)中的扩张状态观测器(ESO)参数,以提高ESO的估计精度和控制器的抗干扰能力。最后,通过仿真对比分析了反向传播神经网络-自抗扰控制(BPNN-ADRC)和传统ADRC的控制系统性能。仿真结果表明,基于BPNN-ADRC的飞行控制系统不仅具有稳定的轨迹跟踪能力,参数调节容易,而且响应速度快,超调量小,抗干扰能力强。     

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。     

无人机视觉引导对接过程中的协同目标检测

无人机空中自主回收是未来的发展趋势,对空中载具的自动识别是实现视觉引导回收的关键技术之一。目前对于空中关联目标检测的研究局限于单个目标个体,没有充分利用关联目标之间的信息。本文针对空中高动态对接中的关联目标检测问题,提出了一种母机与挂载对接物体的单阶段快速协同目标检测算法,包括相关类别并行独立分支目标检测、相关类别掩模增强检测以及相关类别的特征一致性约束,这些模块能够共同提升检测表现。实验表明,在测试集中该算法相比于YOLOv4能够提升4.3%的平均精度,相比YOLOv3-Tiny能够提升31.6%的平均精度。同时,该算法已应用在MBZIRC2020的高动态空中对接项目上,实现机载图像在线实时处理,团队借此斩获冠军。