基于诱导航线的多无人机编队飞行控制方法

针对无人机编队飞行控制问题,提出了一种基于诱导航线的协同控制方法,僚机根据当前相对于期望位置的误差和长机的飞行状态生成诱导航线并进行跟踪;针对飞行过程中的突发障碍采用改变编队队形的方法进行规避;针对无人机之间可能出现的碰撞情况,根据无人机到达碰撞点的时间以及位置分别从高度以及航向两方面进行躲避,仿真结果表明:采用此方法无人机能够保持稳定的编队,并同时能够躲避飞行过程中的障碍以及避免飞机之间的碰撞。      

多四旋翼无人机系统分布式分层编队合围控制

针对带有多个领航者与跟随者的欠驱动四旋翼无人机群系统, 提出了一种分布式分层编队合围控制方法。设计分层分布式有限时间滑模估计器, 实现在仅有部分领航者获取到期望轨迹的条件下, 每架无人机都能生成其满足控制需求的估计位置信息。针对六自由度欠驱动四旋翼无人机模型的特点, 提出一种无人机位置层和姿态层的分层控制方法, 实现了无人机对所生成的估计位置的跟踪控制, 该方法采用高阶导数逼近算法, 防止在求解期望角速度的过程中出现微分爆炸。所提方法能在满足姿态稳定收敛的条件下实现有效的编队合围控制。通过数值仿真验证了所提方法的有效性。      

基于寒鸦配对交互行为的无人机集群编队控制

受寒鸦群配对飞行行为机制的启发,提出了一种配对交互模型,并应用于解决无人机（UAV）集群编队控制问题。首先,模仿寒鸦个体间的配对交互,设计配对交互时的邻居选择机制,基于社会力,考虑惯性加速、远距吸引、近距排斥、速度匹配和运动阻尼,分别建立配对个体和未配对个体的运动学微分方程,完成配对交互模型的构建。然后,在无人机模型基础上,设计基于寒鸦配对交互机制的无人机集群编队控制器。最后,通过2组仿真实验研究所提模型应用于无人机集群时的特性。结果表明,寒鸦配对交互模型能保证无人机集群运动的一致性,通过减小无人机交互的平均邻居数量,从而减小无人机集群的通信负载,并且当单向刺激时,配对无人机作为信息无人机时集群有更高的应激精度。      

有向通信拓扑和时延条件下的无人机集群时变编队控制

针对无人机（UAV）集群在有向通信拓扑和存在通信时延条件下的时变编队控制问题进行了研究。建立了无人机集群二阶离散时间系统模型,基于无人机自身实时信息和相邻无人机带通信时延的状态信息,设计了分布式编队控制协议。通过理论分析,得到了无人机集群能够实现时变编队的充要条件,给出了可行的期望编队的表达式。在集群通信拓扑有生成树的条件下,分析了控制协议中待定参数和状态更新周期满足的耦合约束条件,并给出了参数设计的流程。仿真结果表明:即使在较大的通信时延下,所设计的控制协议也能实现无人机集群时变编队控制,验证了理论分析的正确性和有效性。      

无人机集群编队控制演示验证系统

为验证无人机集群编队控制算法在实际环境中的有效性,基于四旋翼无人机平台和双数据链、双地面站冗余设计,搭建了分布式控制的无人机集群编队控制演示验证系统。基于分层控制和封装的思想,将无人机控制系统分为执行层和决策层。执行层采用PIX自驾仪进行封装,只需修改自驾仪参数,不需针对不同无人机平台开发相应的控制策略,就能实现对异构集群的控制。需要验证不同的编队控制算法时,只需对决策层的控制算法进行修改即可,使系统具有较强的适应性和扩展性。演示验证系统采用双地面站和数据链,可实现在多种网络拓扑或通信失败情况下的无人机集群控制,具有较高的稳定性和安全性。应用领导-跟随协同编队控制算法,验证了本文演示验证系统的功能和性能。      

无人机自主降落地基/舰基引导方法综述

近年来,随着自主控制技术与任务载荷的快速发展,越来越多的无人机(UAV)具备了良好的任务自主能力。在执行任务过程中,降落阶段的安全风险最大,导航定位精度较差、人员决策失误等是造成降落过程中事故多发的主要原因。通过总结无人机自主降落过程中对引导控制的需求,对国内外无人机军用和民用自主降落解决方案进行了梳理和介绍,对无人机自主降落关键技术和研究现状进行了分析,提出了该领域未来发展的重点方向。      

基于DE-DPSO-GT-SA算法的协同多任务分配

针对无人机（UAV）编队的协同多任务分配问题（CMTAP）,考虑双机协同探测、双机协同攻击的情况,结合时间约束、时序约束、时间间隔约束、载机弹药约束、任务能力约束等约束条件,扩展了协同多任务分配模型;将差分进化（DE）算法、郭涛（GT）算法、离散粒子群优化（DPSO）算法、模拟退火（SA）算法进行融合,提出了DE-DPSO-GT-SA算法,用以求解协同多任务分配问题。通过与多种算法进行比较,仿真试验结果表明,所提算法具有较好的收敛性能。      

卫星编队的多脉冲队形重构方法

主要研究了椭圆轨道燃料消耗最优的多脉冲编队队形重构问题.首先,基于Lawden方程的解析解,推导了多脉冲机动的数学模型.然后构造燃料最优目标函数,将总脉冲写成关于各脉冲作用时间和前n-2次脉冲大小的函数.然后利用遗传算法对问题进行求解,将结果转换到时间域,确定最终各脉冲的大小、方向和作用时间.最后进行了数学仿真,验证了算法的正确性.     

基于CGAPIO的航天器编队重构路径规划方法

针对航天器编队重构的路径规划问题,考虑燃料消耗和碰撞概率等约束条件,以及基本鸽群算法存在的问题,提出一种基于混沌初始化和高斯扰动的自适应鸽群(CGAPIO)算法。为了得到多样性和覆盖性更好的鸽群初始值,采用Tent Map混沌模型进行鸽群初始化操作;在地图和指南针算子阶段,为提高全局搜索能力,引入了自适应的权重因子和学习因子更新个体的位置和速度;在地标算子阶段,为避免算法陷入局部最优,将高斯扰动加入到鸽群中心位置。仿真实验结果表明:CGAPIO算法与基本鸽群算法和粒子群算法相比,提高了全局搜索能力,避免了局部最优,规划得到的路径更加平滑,各航天器碰撞概率较低,编队重构消耗的总燃料至少减少了12%。      

基于终端滑模控制的四旋翼无人机编队控制

本文以四旋翼无人机为研究对象,基于终端滑模控制技术,实现了四旋翼无人机系统的编队飞行控制。在构建四旋翼无人机数学模型的基础上,为每架四旋翼无人机设计了广义误差状态,基于广义误差状态提出编队控制目标。为实现编队控制目标,设计了基于终端滑模控制的编队控制器,最终所有四旋翼无人机的广义误差状态收敛到零时即实现期望的编队队形,进一步结合有限时间稳定性理论给出了上述编队控制器有限时间稳定性证明。最后用一个仿真实例验证了所提出算法的有效性,并将本文提出的控制器与基于线性滑模控制的控制器进行对比,实验证明所提出的控制算法具有更好的编队控制效果。     

一种非线性航迹自适应跟踪控制方法

针对小型无人飞行器航迹跟踪精度和飞行品质问题,提出了一种基于非线性航迹的自适应跟踪控制方法.应用五阶B样条拟合航点,构建非线性期望航迹;建立基于非线性期望航迹Serret-Frenet坐标系下的位置和运动航向误差方程;根据误差方程设计渐近稳定收敛的自适应运动航向控制律.并应用此方法进行了外场飞行实验,实验结果表明自适应航迹跟踪控制方法有效且能保证航迹跟踪精度.     

基于CHC算法的无人机航迹规划方法

利用改进的遗传算法——跨世代异物种重组大变异(CHC, Cross generation Heterogeneous recombination Cataclysmic mutation)算法提出了一种无人机的航迹规划方法.初始种群即初始航线集利用具有启发式信息的搜索算法产生;适应度函数为距离指标与威胁指标的组合形式;选择操作群体为当前群体与上世代群体的群体总和,由于大个体群操作,可以更好地保持遗传多样性;交叉操作采用单点交叉方法,交叉点取为2条航线中距离最近的2个点;变异操作的步骤是:首先在航线中搜索出2个点,然后算出这2个点之间的直线距离与实际航线距离的比值,如果这个比值小于某一阈值则以这2个点为端点重新规划一条航线.由于考虑到了无人机约束条件的限制,从而避免了盲目性且加快了收敛速度.仿真结果表明该方法比基本遗传算法要快而且满足最优条件.      

无人机全空域飞行影响因素分析

进入全空域飞行是未来无人机发展的必然趋势,所面临的关键问题是安全性和空中交通管理.根据无人机大、中、小型,低、中、高速并存的特点,分析了无人机安全性和影响其全空域飞行能力的关键因素与改进方法,包括建立分类管理机制,提高自主导航与控制能力,进行动态任务规划,采取协调机制,增强环境感知与规避能力等.进一步提出了无人机空域飞行的建模/仿真理论框架,目标是在提高无人机可靠性的基础上,使其具备全空域飞行能力,从而降低无人机使用成本、提高空域共享能力,实现有人机、无人机共享空域.      

高空高速无人飞行器热控制系统设计

针对飞行时间短、速度和高度变化快、表面温度波动大的无人飞行器UAV(Unmanned Aerial Vehicles)热控制系统设计难题,提出了一种可解决实际工程问题的热分析计算方法.即把热天工况、冷天工况和标准天工况作为设计/试验工况;采用参考温度法、高超音速工程预测法或计算流体动力学CFD(Computational Fluid Dynamics)数值模拟法,确定了飞行器表面温度分布,并把其作为后续热分析数学模型的外边界条件;分析结构热容量对瞬态热载荷的影响,建立与之相应的边值问题方程,并采用有限差分法求解;根据高空高速飞行特点及瞬态热载荷值,确定仪器设备舱调温系统方案.     

高动态无人飞行器轨迹规划与控制技术

针对高动态无人飞行器的飞行环境中,气动力、气动热条件苛刻,飞行参数和结构变化剧烈的特点,研究了多约束条件下的轨迹规划与设计方法.提出了以无人飞行器倾侧角为主控制量,将轨迹规划问题转化为最优控制问题,采用极大值原理和改进的邻近极值法,求解无人飞行器总吸热量最小的最优控制,并使得最优控制满足所有飞行边界约束和终端约束.最后,以某型高动态无人飞行器为对象,仿真证明了方法的有效性.     

基于人机合作的无人机实时航迹规划

针对复杂多变的战场环境,无人机(UAV)在执行任务遇到突发威胁时,提出了一种人机合作的实时航迹规划方法。由人决策和分析威胁信息,给出规避方向和任务紧急程度,无人机据此采用模糊推理的方法,自主解算得到引导点的位置,牵引无人机改变航向,规避突发威胁。仿真结果表明,采用人机合作的实时航迹规划可以将人的智能决策和无人机的快速计算能力有机结合起来,规划更加优化的航迹,能动态调整引导点的位置,可根据任务的紧急程度灵活选择规避路径。     

面向地面运动目标的无人机协同航迹规划

由于现有无人机协同航迹规划主要局限于固定目标,提出了一种面向地面运动目标的无人机协同航迹规划方法.给出面向地面运动目标的无人机协同航迹规划总体方案;采用按时间推进的自规划与同步规划交替进行的协同规划机制,满足协同信息交互存在时间间隔的约束;在规划中将无人机运动与地面目标运动结合并构造适合于地面运动目标的启发函数,利用启发式搜索算法快速生成航迹段;采用分布计算协同变量的方法降低了协同计算量.仿真结果表明该方法可以使无人机通过信息交互和自主分布计算快速生成面向地面运动目标的三维协同航迹,且满足规划的实时性要求.