仿生光磁导航技术发展研究综述

仿生导航是在仿生技术基础上发展起来的新型导航技术方法,该方法融合了仿生技术的优点,因其抗干扰性强、适应范围广的特点,迎来了研究的热潮。从仿生光流导航、仿生偏振光导航、仿生类脑导航和仿生地磁导航四个角度对近年来大量的相关文献进行了综合性地整理和分析,阐述了其导航原理、发展现状和动态,对其未来的发展前景进行了展望,指出了限制现有技术的难点和瓶颈,对未来仿生导航技术的发展提供了参考,有一定的指导作用。     

基于群智机理的集群防碰撞控制

在执行作战任务以及民用中,无人机集群由于具备高可靠性和高效费比的特点而受到广泛关注;随着城市低空空域的开放,作战环境的动态复杂性剧增,对无人机集群防碰撞提出了严峻的挑战。针对无人机集群执行任务时的编队个体之间防碰撞以及遭遇突发障碍时的集群防碰撞问题,提出了基于群智机理的集群防碰撞控制方法。通过引入力学概念,设计了集群内部吸引力、排斥力以及编队构型力的模型;通过集群个体间的信息共享以及类脑知识发育,构建了基于群信息共享和类脑反射的无人机防碰撞模型。仿真结果表明：所提集群控制方法提高了集群的集结效率,而且在遭遇突发障碍时能够规避动态障碍,再次完成编队重构;群智机理的引入缩短了无人机集群面临突发障碍时的反应时间。     

无人飞行器三维类脑SLAM自主导航方法

随着动物大脑中导航细胞的发现以及人工智能的快速发展，受动物启发的类脑SLAM自主导航方法为突破现有导航方式的瓶颈提供了新的思路。本文针对无人飞行器类脑SLAM自主导航技术的研究进展进行了综述， 包括：1）论述无人飞行器SLAM技术研究现状；2）在二维SLAM导航技术的基础上介绍了三维空间以及单一环境下的类脑SLAM自主导航方案；3）分析了二维及三维类脑SLAM自主导航方案的关键技术；4）最后对现有三维导航方案进行分析验证并指出目前类脑SLAM在无人飞行器上应用时亟需解决的问题。类脑SLAM技术不依赖于高精度传感器、对环境适应性强、自主智能性高，更加适用于无人飞行器复杂动态的飞行环境。     

基于场景识别的惯性基类脑导航方法

针对无人机导航中惯性器件产生的漂移误差不断随时间累积进而影响导航精度的问题,以仿生类脑导航为研究背景,提出了一种新的导航方法。与传统导航策略不同的是,该方法从周期性校正累积位置误差的角度出发,采用设置位置细胞节点的思路,利用训练好的卷积神经网络模型在细胞节点处进行图像匹配,从而在位置细胞节点处实现惯导位置漂移误差校正。同时,建立节点之间的漂移误差模型,调整误差方程系数,以达到修正漂移误差的目的。最后,基于无人机飞行实验结果验证了该方法对自主导航的有效性和鲁棒性,该方法能够有效提高无人机导航的精度。