飞行监控系统中基于GPU的地形渲染

利用实时遥测飞行信息生成三维虚拟地形场景,旨在飞机试飞时,增强地面指挥人员对飞机实时位置地面场景的感知能力,帮助飞行员在试飞时处理复杂多变的飞行状况。为了逼真且流畅地生成三维地形场景,首先使用固定网格映射(PGM)的方法生成地形采样网格,接着利用几何着色器为三角形面片分配连续的与视点相关的细节等级(LOD),对缓存在纹理数组中的各等级高程数据和卫星照片进行混合采样。由于细节等级是连续的,因此各级纹理和高程之间能够平滑的过渡,增加了场景的真实性。最后,考虑到显存的容量限制,引入了一种内存与显存之间的纹理调度方法。整个算法都是面向图形处理单元(GPU)实现的,能够较好地兼顾实时性和真实性,实现多分辨率大规模地形场景的实时虚拟显示。根据本文算法实现的实时监控系统在支线飞机的飞行试验中取得了较好的效果。     

基于三维空域网格的低空飞行航迹战略规划方法

针对复杂低空环境下航空应急救援飞行安全问题,提出了一种基于三维空域网格的飞行航迹战略规划方法。将空域网格化分成多个飞行航迹节点,同时考虑地形、气象、飞行规则以及航空器性能等多种约束,使用改进的A*算法搜索单个航空器的最优飞行航迹。在单个航空器初始飞行航迹基础上,结合时间窗原理,提出两种方法解决了多机无冲突航迹战略规划问题。最后,通过案例仿真验证了方法的有效性。     

管制-飞行状态相依网络演化过程

动态、准确的管制系统运行态势预测是航空运输系统各相关单位开展协同决策的关键基础。基于航空器间的冲突情况、管制员对航空器的管控情况以及管制移交情况构建管制-飞行状态相依网络,探究、分析其演化规律,采用相关性分析和主成分分析证明了所选5项指标的合理性。设置自由飞行和固定航线飞行两种仿真场景,通过计算平均节点度、平均点强等拓扑指标的最大李雅普诺夫指数证明各时间序列均具有混沌特性,选择长短期记忆（LSTM）人工神经网络方法对各时间序列的演化规律进行预测,并与其他预测算法进行对比。仿真结果表明LSTM算法能对管制系统的演化过程进行有效的预测,且预测精度高于贝叶斯算法和支持向量机算法;在自由飞行条件下,5项指标的预测误差绝大部分在20%以内,固定航线飞行的预测效果优于自由飞行。     

航空器地面运行网络模型及优化分析

针对航空器地面运行的网络特点，给出了航空器地面运行网络模型。在该模型基础上，研究了在给定总离场流量和到场流量条件下，如何在网络中分配交通流量以使航空器地面运行延误最小的优化问题，并提出了一种新的迭代算法近似仿真求解。给出了仿真算例，结果表明该模型和优化方法是可行的，可用于实际航空器地面交通流的优化和分析。     

雷达威胁环境下的无人机三维航迹规划

提出了一种雷达威胁环境下应用A*算法进行低空突防三维航迹规划的方法。首先对地形高程数据进行综合平滑处理,建立满足无人机机动性能要求的安全飞行曲面,并结合雷达威胁量化模型,计算出地形遮蔽雷达盲区的范围,最后在满足地形遮蔽雷达盲区的安全飞行曲面上运用A*算法规划出三维飞行航迹。仿真结果显示,该算法能简单、快速地获得三维最优航迹,易于工程实现。     

直升机前视地形告警算法研究

为了更好地利用直升机地形感知与告警系统,减少可控飞行撞地事故的发生,提出了一种适用于直升机地形感知与告警系统的前视地形告警算法.首先介绍了直升机前视地形告警的基本原理,并给出了前视告警包线的设计流程;然后提出了前视告警包线下视边界、前视边界、上视边界和横侧边界的确定方法;最后构建仿真算例进行了仿真验证.仿真结果表明,提出的算法可以在直升机飞行撞地前提前预警.     

基于ADS-B信息的通航飞行冲突避让算法研究

随着低空空域的开放和通用航空的发展,低空空域流量大幅增加,致使飞机飞行冲突事件呈多发态势。为了解决低空冲突问题,基于广播式自动相关监视(ADS-B)信息的避让算法,首先利用相对运动关系对本机周围的飞行状况进行分析,排除不存在危险冲突的航空器;然后针对危险接近的航空器,提出调整速度和改变航向两种避让策略;最后利用Matlab软件,对两种避让算法进行仿真分析。结果表明:算法正确有效,能够快速辨别飞行冲突,并给出合理的避让策略;调整航向的避让算法,其有效性优于调整速度的避让算法,但在实际飞行中,由于调整速度的避让方法更易操作且节约成本,应优先选择调整速度的避让方案。     

基于强化学习的航空器机场智能静态路径规划

随着人工智能迅速发展以及“智慧机场”的提出,研究人工智能在机场如何有效地辅助机场管制人员,驾驶员指挥航空器在地面滑行具有重要意义。本文提出一种基于强化学习的滑行路径规划方法,构建航空器机场地面强化学习移动模型,并以海口美兰机场为案例采用 Python 内置工具包 Tkinter 进行场面仿真;在此基础上,考虑机场航空器滑行规则,采用 Off-Policy 中 Q-Learning 算法求解贝尔曼方程,实现航空器在 Model-based 环境中进行静态路径规划。结果表明：本文所提方法能够实现停机位到跑道出口智能静态路径规划     

NASA无人机运行管理系统ICAROUS框架分析

NASA和FAA提出了无人机系统交通管理(UTM)概念,旨在将低空无人机运行纳入国家空域范围,实现无人机在城市、应急等运行场景下的大规模安全运行。作为UTM项目的一部分,NASA开发了无人机运行管理系统的“无人系统可靠运行集成可配置算法框架(ICAROUS)”,该框架集成了无人机低空安全运行所需的飞行决策、地理围栏、路径规划以及空中交通冲突探测与避让等关键功能,并提供了软件在环仿真和地面控制站接口。通过剖析ICAROUS源代码分析了NASA无人机运行管理框架的研究进展,从架构、算法实现以及关键参数等方面解读了该框架的若干核心功能。最后,为中国无人机运行管理技术的发展提出了建议。     

基于位图的三维地形景观生成

地形模型的三维实时显示技术是虚拟现实的一项关键技术。地形模型的建立是地形三维仿真研究的重点之一。在现存的各种地形模型的生成方法中,利用地形位图建立地形模型的方法一经提出,便因其算法简单,形象直观,易于实现等特点日益得到重视并且广泛的应用于游戏制作和虚拟场景的构建等领域。基于地形位图图像,成功的建立了较大规模的地形模型,进行了纹理映射,结果真实感较强,并实现了实时交互的场景漫游。     

基于强化学习的多无人机避碰计算制导方法

针对大量固定翼无人机在有限空域内的协同避碰问题,提出了一种基于多智能体深度强化学习的计算制导方法。首先,将避碰制导过程抽象为序列决策问题,通过马尔可夫博弈理论对其进行数学描述。然后提出了一种基于深度神经网络技术的自主避碰制导决策方法,该网络使用改进的Actor-Critic模型进行训练,设计了实现该方法的机器学习架构,并给出了相关神经网络结构和机间协调机制。最后建立了一个实体数量可变的飞行场景模拟器,在其中进行"集中训练"和"分布执行"。为了验证算法的性能,在高航路密度场景中进行了仿真实验。仿真结果表明,提出的在线计算制导方法能够有效地降低多无人机在飞行过程中的碰撞概率,且对高航路密度场景具有很好的适应性。     

近地空间航天员训练视景真实感渲染技术研究

载人航天任务中,地面模拟训练是培养提升航天员操作技能的重要手段。视景系统是航天飞行训练模拟的重要组成部分,高逼真度的仿真场景对提升航天员训练效果有重要的意义。针对空间视景仿真场景调度和渲染的特殊性,提出并设计实现视景仿真软件的总体架构。对影响空间场景真实感的地球纹理数据库的生成和调度技术、大气散射仿真技术、场景光照实时渲染等关键技术进行研究,融合各种方法,在视景仿真系统中基于GPU实现。试验验证表明,实现算法准确,模型设计合理,已经应用于航天员的训练中。     

基于局部单应性矩阵的图像拼接与定位算法研究

针对单个摄像机的视野范围有限导致在大场景下监控效果不够理想的问题,提出了一种改进的图像拼接与目标定位算法。该算法以多个摄像机获取的具有共视区域的监控图像为基础,通过对图像进行网格划分后分别计算多个局部单应性矩阵完成初步对准,然后对网格顶点进行微调优化完成最后配准。最后对图像进行融合形成无缝、自然的大视角图像,并利用场景信息在获取的全景图像上对目标进行快速定位,以满足监控人员对场景中目标的全景捕捉分析功能。实验结果表明,该算法能显著提高大场景下图像拼接结果的质量并实现目标的快速定位。     

基于组合跟踪的景象匹配分析评估方法

景象匹配飞行试验中,图像序列中存在的剧烈尺度变化及多种外界因素影响导致的几何变形等成像质量变化,增加了景象匹配全流程自动评估的难度.为了解决这个问题,提出1种基于组合跟踪的景象匹配图像全流程评估方法.首先,基于序列图关键帧选取原则,提出序列图关键帧匹配方法;然后将该方法与多种目标跟踪算法进行对比分析;再根据对比分析的结...     

结合跳点引导的无人机随机搜索避撞决策方法

针对无人机在城市空域环境和密集交通流下的避撞决策问题，提出马尔科夫决策过程（MDP）和蒙特卡洛树搜索（MCTS）算法对该问题进行建模求解。蒙特卡洛树搜索算法在求解过程中为保证实时性而使其搜索深度受限，容易陷入局部最优，导致在含有静态障碍的场景中无法实现避撞的同时保证全局航迹最优。因此结合跳点搜索算法在全局规划上的优势，建立离散路径点引导无人机并改进奖励函数来权衡飞行路线，在进行动态避撞的同时实现对静态障碍的全局避撞。经过多个实验场景仿真，其结果表明改进后的算法均能在不同场景中获得更好的性能表现。特别是在凹形限飞区空域仿真模型中，改进后的算法相对于原始的蒙特卡洛树搜索算法，其冲突概率降低了36%并且飞行时间缩短47.8%。     

OpenGVS中三维云的快速模拟

三维云的模拟可以大大提高飞行模拟器视景的逼真度,粒子系统又是模拟三维云的有效方法.介绍了三维视景中模拟三维云的几种常用方法,分析了OpenGVS中仿真云的局限性以及粒子系统模拟三维云的优点,在分析粒子系统的基础上,提出了一种在OpenGVS中基于灰度图约束的模拟三维云的方法,利用该算法,通过恰当选择粒子数量和粒子模型可以在取得逼真效果的同时满足视景系统实时性的要求.最后给出了在OpenGVS中的实现方法.     

工业CT大视场扫描成像方法研究

工业CT二代扫描方式扫描视场大，但扫描时间长；三代扫描方式扫描时间短，但扫描视场小。为解决较大尺寸构件ICT快速检测问题，讨论了一种基于三代扫描的大视场扫描方式，推导了它的FBP重构算法。计算机模拟和实验结果证明了该算法的正确性。分析表明，其有效扫描视野在三代的1．9倍以上。     

基于遗传模拟退火算法的无人机航迹规划

航迹规划技术是无人机任务规划系统中重要的核心技术之一,无人机飞行空间广阔,需要一种快速搜索最佳路径的方法.首先在飞行区域中建立数字地图模型和防空威胁区模型,在满足无人机飞行约束条件的情况下,为无人机航迹规划提供一种遗传模拟退火算法,充分利用模拟退化算法的概率突跳特性和遗传算法强大的快速搜索能力.仿真结果表明,使用该算法无人机能够自动避开模拟数字地图的威胁区,搜索出一条安全有效航迹,并保证航线的完整性和最优性.     

一种基于嵌入式环境的海量DEM数据快速绘制算法

采用海量数字高程模型(DEM)数据的地景模型在军事与民用领域具有非常重要的作用,其快速绘制问题是三维真实地形信息可视化的一个关键问题。提出了动态数据子块的概念,通过经纬度和飞行参数索引快速实现数据子块的装载,再通过有效数据组织和改进四叉树方法实现地形快速绘制。新算法在嵌入式环境中实现了海量DEM数据的实时绘制,而且画面流畅,无滞后现象。     

用于飞行仿真的空间大气紊流场生成与应用研究(英文)

研究了三维空间大气紊流场生成及其在大型飞机实时飞行仿真中的应用。分析了针对大型飞机飞行仿真的扰动风场的建模需求。通过在频域空间直接进行蒙特卡罗法随机抽样,经三维傅里叶逆变换获得空间大气紊流场。采用Von Karman模型,更加准确地描述大气紊流场特征。运用傅立叶变换的复共轭对称特性,保证最终生成实的紊流场。通过无因次化方法解决了变尺度和变强度的紊流场生成问题。针对生成的空间紊流场设计了紊流梯度的计算方法。针对飞机连续穿越紊流场的问题,提出基于空间对称扩展的紊流场扩展方法。经时域相关性检验证明,基于该方法生成的紊流场与传统时域方法相比,具有较好的空间互相关特性。最后针对Boeing747飞机,给出了一个在空间紊流场中的飞行仿真实例。与传统质点化模型的仿真结果相比,基于空间紊流场和四点模型的算法更能表现出飞机穿越紊流场飞行的随机特性。