川航飞行员队伍建设纪实

荣誉的重量 近年来，川航在建设以“真、善、美、爱”为核心理念的“美丽文化”中，针对飞行员资源紧缺的矛盾，积极拓展飞行员引进渠道，科学合理地发掘现有飞行员资源，努力把有限的飞行员资源盘活用准，并通过多种形式和渠道，把加强人力资源建设和企业文化建设密切结合起来，倾心构建以“天之骄子，美丽心灵”为核心理念，以安全文化、爱心文化、管理文化、人才文化、家庭文化为主要内容的飞行文化，形成了一个“拴心留人”的良好氛围，     

海上无人机多机协同巡检航迹规划方法

随着无人机技术应用的不断深入,如何提高无人机编队的协同能力及在复杂动态环境的自适应性,已成为“集群智能”的 1个重要研究方向。文章对海上无人机多机协同航迹规划整体流程进行了分析,分别阐释了静态和动态场景下的多机协同规划方法。静态场景下主要采用分支定界法建立静态问题模型,为每架无人机划分作业区域、生成作业路径,使得整个巡检作业的航迹长度代价与作业时间代价最小;动态场景下主要针对气象变化、连续跟监、海域变化 3种突发场景,侧重于协同决策和路径规划设计对应的目标函数,采用启发式算法为整个巡检作业进行自适应航迹规划,以确保安全性和效率性。实验结果显示,无人机协同路径规划能够根据环境变化和任务需求动态调整多无人机的巡检路径,快速给出不同突发情况下的最佳动态调整方案,以应对复杂的海上环境并动态规避障碍物。     

基于病毒遗传算法的快速航迹规划方法

为了提高现有航迹规划系统的实时规划能力,对基于分层策略的航迹规划方法中全局规划部分进行改进,提出了基于病毒遗传算法的快速规划方法.分层策略的航迹规划包括全局规划和局部规划,由于对不同性质的约束条件分阶段进行处理,该方法降低了航迹规划的计算复杂度.但全局规划采用的标准遗传算法仍存在早熟和局部收敛慢的问题.针对这些缺陷,采用病毒遗传算法进行改进.结合航迹规划的领域知识,给出了病毒种群的编码方法并设计了特定的病毒感染算子,使航迹寻优效率得以提高.仿真实验表明,在相同约束条件下,该方法能更快生成满足战术要求的航迹.     

基于量子遗传算法的无人飞行器航迹规划

基于量子计算和量子理论,提出了一种基于量子遗传算法的无人机航迹规划方法 。该方法利用表征量子叠加态的量子比特对航迹进行编码,引入具有量子特性的量子交叉算 子和量子门变异调整策略,对航迹规划中代价函数进行优化,引导并实现航迹的规划选择。 仿真试验结果表明,该方法不仅具有良好的种群多样性,而且还可以有效地提高算法的空 间搜索和收敛能力。
     

卫星姿态系统执行器故障的自适应控制设计

针对带冗余执行器的卫星姿态控制系统,考虑部分执行器发生未知故障(故障模式、大小、时间均未知)的情况,结合Backstepping方法设计了自适应容错控制器,使得当一个甚至多个飞轮出现未知故障时,系统能调整正常执行器的输入,补偿故障执行器的影响,保证系统闭环稳定及输出信号对参考输出量的渐近跟踪.对该算法进行仿真验证,得到了较理想的控制效果.     

一种图斑特征引导的感知分组视觉注意模型

 结合自顶向下和自底向上的信息处理策略,提出了一种新的视觉注意模型,该模型利用图斑特征信息引导感知分组过程,使注意力关注于任务相关区域。通过引入多尺度图斑,关联图斑和底层特征,新模型利用图斑特征建立先验信息的知识表达形式。对于给定新的场景,新模型能够使用先验信息,提高和目标对象相关特征的显著性。通过视觉预注意阶段计算得到的中间数据,提取图斑特征向量作为引导,不断迭代积累对象,合并区域表征对象,由表征简单对象开始,进而表征复杂对象,迅速有效地引导视觉注意力关注任务相关区域。实验比较了新模型、显著区域提取模型及波谱残留模型,证明了所提模型的优越性。     

一种基于可行优先的三维航迹规划方法

针对三维航迹规划的实时性问题,提出了一种基于可行优先的三维航迹规划方法。不同于通常的最优优先算法,该方法使用可行优先的准则,有效地剪除了搜索空间,提高了搜索效率,从而使三维航迹规划能够应用于实时航迹规划中。在搜索过程中,该方法通过改进局部航迹的三维规划,飞行状态保持,动态网格,导引点集四种策略,能快速地规划出三维航迹。算法复杂度分析和试验表明,该方法能够有效地完成航迹规划任务,获得满足要求的可行航迹。