由感知到动作决策一体化的类脑导航技术研究现状与未来发展

随着脑与神经科学以及人工智能技术的持续发展，昆虫和哺乳动物大脑导航机理启发下的感知/认知/路径规划/动作决策一体化类脑导航技术得到了较大发展，可以实现由原始感知信息输入到导航动作决策的直接输出，呈现出接近动物端到端面向目标导航的智能行为，具有提高密集型无人机集群导航鲁棒性、准确性、实时响应动作、自主智能性以及计算效率的潜力。阐述了昆虫和哺乳动物大脑导航机理及其互补对称关系，以及昆虫和哺乳动物大脑导航机理启发的端到端类脑导航技术内涵；论述了类脑导航技术研究进展，包括类脑环境感知、类脑空间认知、面向目标类脑导航；分析了类脑导航向智能化、神经形态系统以及群体导航发展的新趋势；最后讨论了类脑导航技术应用于无人机密集集群系统时存在的挑战。     

无人机类脑吸引子神经网络导航技术

当前无人机在非结构化或未知环境下飞行主要采用SLAM进行导航与定位，存在如下突出问题：依赖高精度昂贵激光雷达等环境感知传感器；需要建立准确世界和无人机物理模型；受环境影响较大；自主智能水平较低，无法较好地满足无人机对导航系统的要求，需要发展自主智能的导航方式。基于吸引子神经网络的类脑导航技术，无需训练模型参数，不依赖高精度传感器，无需精确建模，且复杂环境下鲁棒性较强，具有解决上述问题的潜力。简要阐述了动物大脑导航机理，分析了吸引子神经网络和基于吸引子神经网络的类脑导航关键技术，最后讨论了吸引子类脑导航技术在无人机应用中的挑战。     

区域导航无人机空中基准站的多源信息融合容错导航系统研究

作为卫星导航系统的补充和备份,区域导航服务系统近年来得到较大发展。在基于无人机的区域导航服务系统中,无人机自身的定位精度对区域导航服务系统的可靠运行有直接的影响。针对无人机导航传感器及系统的容错和可靠性问题,设计了具有针对性和自优化功能的多源信息融合容错导航方案,提出了一种优化的基于矢量分配形式的自适应联邦滤波算法。通过对每个状态量设计不同的信息分配系数,实现传感器量测噪声的动态优化调整,有效减小了传感器故障对融合导航系统的影响,提高了无人机导航系统的鲁棒性。验证分析表明,该方法可以减小子滤波器故障信息对融合导航系统联邦滤波全局估计的影响,避免了故障子滤波器在信息重置过程中对系统造成的污染,提高和保障了无人机空中基准站多源信息融合导航系统的稳定性和可靠性。     

混合小推力航天器轨道保持高性能滑模控制

针对采用太阳帆、太阳电混合小推力推进的航天器，研究了其在日心悬浮轨道的保持控制问题。为解决已有控制方法中未综合考虑内部未建模动态和外部未知扰动的问题，以及进一步提高系统控制性能，设计了一种高性能滑模控制策略。首先，考虑模型不确定性，建立了混合小推力航天器在日心悬浮轨道柱面坐标系的动力学方程；其次，基于改进型条件积分滑模面和径向基（RBF）神经网络设计了控制律，结合自适应方法在线估计不确定参数；接着，将求取的虚拟控制量在推进剂最优条件下转换成实际控制量，即太阳帆姿态角和太阳电推进力；最后，数值仿真验证了上述设计方法提高了系统鲁棒性，减小了轨道位置超调，并且混合推进相比于单一太阳帆推进，在更短收敛时间内控制精度提高了4个数量级，相比于单一太阳电推进，一年可以节省约89.6%的推进剂。     

视觉及其融合惯性的SLAM技术发展综述

当前视觉同时定位与建图（Simultaneous localization and mapping,SLAM）技术已经成为导航定位领域重要的导航方式之一。为提升视觉SLAM全天候多场景的综合性能,融合多种信息的视觉SLAM技术得到了快速发展。本文系统综述了近年国内外视觉SLAM的研究成果。首先归纳整理了视觉及视觉/惯性SLAM中的前端里程计、后端优化、回环检测和地图构建关键环节。在纯视觉SLAM技术分析方面,围绕传统基于几何变换和现代基于深度学习的两大类视觉SLAM方法开展讨论,并梳理了相关具有代表性的视觉SLAM技术。在详细阐述视觉/惯性组合导航的多信息融合SLAM方法基础上,分析了近年基于异源图像的视觉及其与惯性组合的SLAM导航技术进展。最后对视觉SLAM的未来发展方向进行了针对性展望。     

非充分光照下的单目合作目标提取算法

合作目标方案在辅助飞行器着陆、物资投递、工程量测中具有重要应用价值.为解决单目视觉定位任务中非充分光照条件下合作目标识别不准确、提取过程易丢失等问题,提出了结合改进自适应局部阈值二值化与形态学约束的轮廓提取方案.以图像明度通道值作为灰度化依据,提出使用自适应局部阈值的方法对像素点进行二值化处理,结合使用形态学约束条件筛...     

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.     

空天飞行器直接力/气动力复合容错控制

考虑发生发动机推力损失故障的空天飞行器，针对直接力、气动力复合容错控制问题，设计一种基于自适应滑模的容错控制策略。首先，对于发生推力损失故障的摆动发动机，考虑X型安装的实际特点，对线性化后的俯仰通道控制模型进行故障等效，并采用自适应的方法对故障及干扰信息进行估计，综合利用舵面与发动机摆动角进行容错控制器设计。其次，考虑纵向容错控制对飞行器横侧向稳定性的影响，基于自适应反步的方法，利用方向舵与组合工作的左、右升降舵抵消干扰力矩的影响，保证横侧向的稳定。最后，基于李雅普诺夫稳定性理论，对所采用方法进行了分析，并通过仿真结果验证了所设计的复合容错控制方案的有效性。     

GNSS多径抑制基带处理算法综述CSCD

随着全球导航卫星系统(GNSS)信号体制的不断更新,接收机应用环境越来越复杂,多径误差抑制技术也在不断发展进步。其中,基于改进基带的多径抑制算法由于成本和效果综合较优,受到了国内外研究人员的重视。论文首先阐述了GNSS多径抑制的基本原理,综述了传统的GNSS参量式和非参量式多径抑制算法的研究现状和实现方式,然后探讨分析了新体制信号中提高抗多径性能的方法,总结了当前GNSS多径抑制基带处理研究中的主要问题,最后展望了其未来的发展趋势。     

基于视惯融合的无人飞行器导航数据仿真方法

无人飞行器在卫星信号拒止情况下难以获得较高的导航精度。为此，需要研究基于载体自身传感设备的自主导航定位方法。立足于飞行器平台的视觉惯性紧耦合算法架构VINS-Mono，提出并设计了一种视觉惯性数据仿真方法，针对匀速直线运动过程无法恢复视觉尺度的问题，进行了初始化运动轨迹补充。仿真研究结果表明，该方法所补充的轨迹能够很好地对齐视觉与惯性信息并恢复尺度，实现导航参数的正确求解。理想条件下500m平飞范围内定位误差占比不超过真值的3.5%，可作为评估卫星拒止环境下无人飞行器视觉惯性组合导航性能的参考方案。