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。     

混沌多精英鲸鱼优化算法

针对无人机（UAV）的航迹规划问题,提出了一种基于混沌多精英鲸鱼优化算法（CML-WOA）的航迹规划方法。首先,在已知飞行环境下,建立3D飞行空间模型和航迹代价模型。通过引入罚函数,将有约束3D航迹规划问题转化为无约束多维函数优化问题,利用CML-WOA求解模型来获得最优航迹。其次,为克服WOA易陷入局部最优的缺陷,引入立方映射混沌算子改善初始种群,增强种群多样性,并通过自适应框架融入正余弦算法（SCA）,利用多精英搜索策略有效地提高了算法开发能力和探索能力。最后,使用贪婪策略保证了收敛效率。通过20个基准函数测试和航迹规划仿真实验对提出的改进WOA进行验证。结果表明:所提算法相对其他算法,寻优性能明显提升,具有较强局部最优规避能力和更高的收敛精度与收敛速度;能够稳定快速地规划出代价最少、满足约束的安全可行的飞行航迹。      

基于动态RCS的无人机航迹实时规划

传统的无人机航迹规划主要采用仅考虑无人机与雷达距离的简化雷达威胁模型,未充分考虑无人机雷达散射截面RCS(Radar Cross-Section)随自身姿态角改变而产生的动态变化.据此,提出了无人机周向动态RCS模型,并建立了综合考虑无人机动态RCS与雷达距离的探测概率模型,利用遗传算法进行了基于动态RCS的航迹实时规划,计算结果与传统航迹规划结果进行了对比.仿真结果表明该模型的可行性和有效性,能充分利用无人机自身的优势规避威胁,满足无人机的航迹实时规划的要求.      

自适应引导长度的无人机航迹跟踪方法

为保证无人机安全稳定的飞行,实现高精度的航迹跟踪,基于引导点的非线性制导算法,提出了一种引导长度自适应的航迹跟踪方法。首先建立无人机运动学模型,依此对非线性的制导算法进行理论分析与试验验证,建立无人机飞行速度与引导长度之间的关系。之后引出引导长度自适应的航迹跟踪方法,详细讨论方法的具体实现过程。最后通过各种情况下的仿真对比试验,验证所提出方法的有效性。仿真结果表明,所提出的方法能较精确地跟踪各种复杂航迹,同时在较大的初始偏差和航路点临时切换的情况下能稳定、快速地收敛到期望航迹,更好地满足各种实际飞行任务的需求。     

小型旋翼无人机潜射控制器设计

小型旋翼无人机在潜射过程中的弹射和姿态控制直接影响着潜射工程任务的成败。针对小型旋翼无人机在潜射过程中姿态难以快速调整、发射初始姿态易受海浪干扰等问题,提出一种无人机潜射系统的控制方案。采用带有矢量控制的助推火箭来调整无人机在发射段的姿态,并通过海浪预测模型优化无人机发射时间窗口;针对小型旋翼无人机在弹出后旋翼展开时的姿态不稳定问题,采用基于L1自适应控制方法的姿态控制律进行无人机的增稳设计。仿真结果表明:助推火箭的矢量控制发动机能够在2s内快速调整无人机的俯仰姿态,设计的L1自适应姿态控制律能够在无人机旋翼展开的2s内实现俯仰姿态的稳定控制,并且对潜射场景中气动参数的不确定变化具有一定的鲁棒性。      

无人机位姿测量的点特征视觉方法

针对无人机在动态环境下快速高精度定位的问题，提出了用单目相机对无人机上的人工特征点进行位姿解算的方法。在无人机上放置一定数量的小型LED灯，并将其作为视觉测量的特征点，并以其中一个点作为原点建立无人机机体坐标系。通过多场景测量确定特征点在机体坐标系下的三维位置，再将三维位置与特征点在图像中的成像位置相匹配，最后使用EpnP算法求解出无人机的位置和姿态。在实验部分，利用三轴移动平台和三维转台，分别对位置解算结果和姿态解算结果进行误差测量。试验结果表明，位置解算误差在2%以下，姿态误差在8%左右。同时，该算法的处理时间在2 ms左右，该算法可以满足无人机对定位的实时性和精度的要求。     

一种多机协同打击的快速航迹规划方法

针对多架自杀式无人机对重要目标进行协同打击的问题,在飞行器运动学、飞行器碰撞、时空协同等约束条件下,提出了一种空间分层分布的协同打击策略,在满足飞行器碰撞约束的前提下,有效提高了对重要目标防御系统的抵抗能力与飞行器自身的生存率。在此基础上,进一步提出了一种空间协同的多机打击快速航迹规划方法,结合Dubins曲线,将飞行器数目增加带来的计算量指数增长的问题,转化为多项式乘积形式的计算量,实时生成满足时空协同要求的次优航迹。通过仿真实验与实际飞行试验验证了所提方法的有效性,无人机可以在生成航迹的引导下,有效到达打击目标。      

一种改进的UAV三维航迹实时规划算法

航迹规划对于战场环境中无人机完成其作战任务具有非常重要的意义.针对真实战场环境中低空无人机的三维航迹实时规划问题,构建了一个更加真实的战场威胁精简模型;提出遗传个体的基因优劣对比度,改进一种共享小生境遗传算法中编码基因的遗传特性.经过改进,增大优化基因的遗传概率,实现提高小生境遗传算法的全局优化能力和收敛速度,增强航迹规划的实时性.对三维数字地形空间进行定长网格编码,将改进的小生境遗传算法应用于三维虚拟战场环境中的无人机航迹规划,实验验证了改进算法的有效性,并能满足在线航迹规划的实时性要求.     

大型军用运输机的飞行航迹优化

军用运输机通常在紧急情况下执行空运任务,应以时间成本作为此类飞机垂直剖面飞行航迹的优化指标.将飞行时间按上升、巡航和下滑3个阶段进行分解,采用能量状态法简化飞机质点运动方程,将优化指标转化为等效能量形式.优化巡航段参数,采用最小值原理分别完成纵向最优剖面上升和下滑飞行航迹的优化.仿真结果表明:军用运输机在上升段采用各高度的最大可用速度上升,在低于升限的某高度以最大飞行速度巡航,在下滑段采用各高度的最大可用速度下降时,全剖面飞行时间最短.研究结果对提高大型军用运输机在可能存在威胁的前线环境下的运输效率和飞行安全性等均具有一定的实用参考价值.     

复杂低空物流无人机路径规划

针对复杂低空物流无人机路径规划问题,考虑空域环境、运输任务等内外限制,以飞行时间、能耗及危险度最小为目标函数,建立多限制条件物流无人机路径规划模型,设计启发算法以快速解算路径。采用栅格法对规划环境表征,引入物流无人机性能约束确保路径可飞。针对A*算法存在的问题及物流无人机航空运输特色,引入栅格危险度因子、货物质量惩罚系数,增加飞行时间、能耗等代价以提升避障能力、降低成本。为匹配所提启发算法解算效率与精度,采用动态加权法对函数赋权。为筛除冗余路径点及保证平稳飞行,采用双向交叉判断法等对原路径优化平滑。为验证所提路径规划模型及启发算法的有效性,对比4种算法规划结果,分析栅格粒度大小与代价权重值对结果的影响。在既定的运输环境及物流无人机性能约束下,研究结果表明:所提算法与A*算法相比,保证了物流无人机飞行安全、能耗少,将飞行时间由406 s降至386 s,降低了5%;飞行路径点数为129个、栅格危险度因子为11.69,降低了姿态改变次数,保证了运输安全;当栅格粒度大小为5 m,代价权重值为0.4、0.1、0.5时,采用所提算法规划的路径最佳。      

基于飞行角度优化的蚁群改进算法

针对无人飞行器路径规划问题,实现了排序蚁群算法,并在此基础上,引入了针对无人飞行器飞行特征的飞行角度优化策略,并建立了转移概率的更新原则。模拟飞行环境建立栅格化地图,进行仿真验证,输出无人飞行器的最优路径,验证最优解的质量和算法的收敛速度,结果表明,该方法能有效消除飞行过程中的尖角和折返现象,更加符合无人飞行器的飞行特征。与传统的方法相比,算法的收敛速度和最优解的质量均得到了提升。     

利于减少配平损失的太阳能飞机构型设计

针对具有静稳定性的太阳能飞机一般采用尾翼配平造成气动配平损失的问题,提出了一种“T”构型太阳能飞机。概述该太阳能飞机的总体构型,分析该构型飞机巡航状态下降低重心的自配平原理,建立能量平衡和质量分析模型,给出适合于该构型太阳能飞机的概念设计方法,并优化构型设计参数。结果表明,“T”构型太阳能飞机不仅具有静稳定性,还降低了配平损失。在巡航状态下,“T”构型太阳能飞机单位面积平飞需用功率比常规构型太阳能飞机减少了6.2%,具有明显的应用效果。      

基于图像骨架和贪婪算法的无人机航路规划

针对无人机在执行低空突防任务时最大生存概率以及自身飞行约束的要求,对传统的人工势场法进行改进,提出基于图像骨架和贪婪算法的航路规划方法.对可飞区域提取图像骨架生成赋权图,采用Dijkstra方法搜索最小代价路径实现航路初规划;提出了曲率可控的贪婪算法对初规划结果进行优化,使最终的路径同时满足最小转弯半径和最短航程的要求.仿真结果表明该方法是一种有效的航路规划方法.     

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.     

倾转旋翼无人机最优过渡倾转角曲线

建立了典型三点式倾转旋翼无人机动力学模型,针对过渡过程,开展最优倾转角曲线研究以减小横侧控制耦合对纵向运动影响和过渡过程能耗。基于倾转角曲线对过渡过程的影响分析,提出了改进运动剖面算法对倾转角曲线进行参数化设计;并提出两阶段优化方案来对参数进行优化。第1阶段,综合考虑横侧控制耦合度最低和过渡过程能耗最小目标,以曲线参数为优化变量,构建了最优倾转角问题模型,采用遗传算法进行优化求解。第2阶段,引入舵机动力学模型,考虑过渡时间和系统超调进一步优化以减小结束阶段的超调。与2种现有典型倾转角曲线对比结果表明:给定过渡时间,设计的最优倾转角曲线有效地降低横向控制耦合程度和过渡过程的能耗,且减小结束时超调。      

基于嵌套饱和的四旋翼无人机吊挂负载控制器设计

针对四旋翼无人机吊挂负载系统飞行中的摆角抑制问题,考虑过快位置机动容易引起吊挂大幅度摆动,提出了一种基于嵌套饱和的四旋翼无人机吊挂负载控制器。首先,利用扩张状态观测器估计干扰,设计具有强抗扰能力的垂直位置控制器;其次,基于简化模型通过构建李雅普诺夫函数,设计控制摆角收敛的抑摆控制器;最后,基于一种嵌套饱和控制方法,设计了限制机动速度的水平位置控制器。与已有控制方法的仿真对比表明,该控制器不但能保证四旋翼无人机吊挂负载系统稳定飞行,还能在大幅度位置机动指令下有效减小最大摆幅。     

基于变量集结预测控制的四旋翼无人机控制器设计

针对四旋翼无人机路径跟踪问题,设计了一种基于变量集结预测控制的控制器。首先以四旋翼无人机状态空间模型为基础建立预测模型;接着设计控制器时采用分段集结的策略把控制量集结成三段优化序列以减少优化计算量,并降低优化保守性,为了进一步加强系统稳定性,控制器引入终端代价函数和终端约束;最后用四旋翼无人机的动力学模型作为被控对象进行仿真验证,结果表明：该控制器能使四旋翼无人机在三轴方向均能实现一个良好的路径跟踪效果。与传统方法相比,这种基于变量集结的预测控制策略能够减小在线优化量,更适合四旋翼无人机飞控芯片的应用。     

基于扩张状态观测器的运输机多故障容错控制

针对含有传感器与舵面故障的运输机姿态跟踪问题, 提出了一种基于扩张状态观测器的反步容错控制方法。采用状态观测器与控制器分开设计的方法, 设计含神经网络的扩张状态观测器估计系统状态、传感器和舵面故障信息。在此基础上, 利用状态估计值代替实际状态, 采用反步法设计姿态角跟踪控制律, 并引入指令滤波器提高反步法的控制性能, 基于Lyapunov稳定性理论推导证明了闭环系统跟踪误差的最终有界收敛。仿真结果表明, 在系统存在传感器与舵面多故障的条件下, 所提方法依然可以实现运输机姿态角的稳定跟踪。